Territorio creativo

Son ya muchas empresas las que se han dado cuenta de la importancia de conocer qué dicen sus clientes sobre ellos y, de la riqueza que ocultan las conversaciones espontáneas.

La reputación de marca surgió como la primera necesidad a cubrir  con la monitorización de las conversaciones sociales. El principal  objetivo, conocer la temperatura del sentimiento que las  personas tienen hacia las marcas, es decir, cuánto les gusta o cuánto  les disgusta dicha marca. Detectar una crisis de reputación, en el  entorno de una comunicación abierta, y la respuesta de las  personas ante una determinada información corporativa, fueron la  siguiente etapa en el análisis de información social.

Leer el resto »

“No, no, nononono… tienes que aprender la forma de hablar de la gente. Nadie va diciendo por ahí “afirmativo” ni chorradas de esas. Se dice: “No problemo”. Y si alguien viene hacia tí desafíandote le dices: “cómemela”. Y si quieres pasar de ellos, entonces les dices: “Sayonara, baby” ” Terminator II

El otro día llevé a mis hijos a una clase de inglés extraordinaria. El concepto es diferente a lo que llevo conociendo en lo que se refiere a escuelas de inglés. Los niños no atienden a una clase como tal, sino que hacen actividades como cantar, cocinar, pintar en otro idioma. Y lo pasan bien.

Me dio que pensar ya que últimamente estoy dando clases de analítica web a alumnos que no han estado nunca en contacto con internet (en cuanto a trabajo, me refiero) y al principio me resultaba complicado explicar cómo y por qué el medir online es una tarea estimulante y no un infierno.

Pero he aprendido (esa es una de las cosas por las que adoro impartir clases, porque aprendo muchísimo) que el problema es estudiar analítica web como quien estudia inglés. Si eres un español que ha estado estudiando inglés en España sabes a lo que me refiero. No se puede estudiar de cabeza sin experimentar cada una de las enseñanzas uno mismo.

“Para ser un pez payaso, tiene poca gracia” (Buscando a Nemo)

El otro día un amigo me dijo que al empezar a utilizar las expresiones regulares se sentía como si escribiera en chino, pero que al final si las dominas puedes ser el amo del universo de Google Analytics. Tiene toda la razón, yo desde que las utilizo necesito mucho menos tiempo para lograr recolectar los datos del análisis, casi siempre lo hago desde la API de GA, pero me sacan de determinados apuros al diseñar perfiles customizados, en la creación de objetivos o funnels, en los segmentos avanzados y en los informes cuando quiero filtrar los datos sin tener que exportarlos a Excel.

¿Qué son las expresiones regulares? En inglés RegEx. Pues son expresiones que nos permiten mediante un patrón de búsqueda con caracteres especiales contrastar un texto. Son muy útiles y cómodas para hacer filtrado y obtener unos resultados específicos. Pero como funcionan con reglas especiales, como decía al inicio, son algo complicadas, por lo menos al principio.

¿Y cuáles son estas expresiones? Explicaré las que conforman la base:

“Olviden toda idea acerca de ciudades perdidas, viajes exóticos y agujerear el mundo. No hay mapas que lleven a tesoros ocultos y nunca hay una “x” que marque el lugar“? Harrison Ford en Indiana Jones y la última Cruzada

Le puede pasar a cualquiera. Uno se deja una pasta y un tiempo precioso en campañas de SEM, en posicionarse en el top 3 (ya no vale el top 5) en los resultados SEO y en lanzar una campaña a lo grande en varios sites e incluso en Redes Sociales. Y sin embargo, no obtenemos los resultados esperados. Y es frustrante.

Y cuando uno decide arremangarse y buscar dónde puede estar el problema, entonces se encuentra con ese tipo de cosas que se da por hecho que van a estar bien y resulta que no lo están y que arreglarlas nos supone ir remontando y que esta alegría se ve empañada por las ganas de quererte dar de cabezazos contra la pared por no haber previsto desde el principio las cosas básicas.

¿Cuáles son los errores básicos?

“Acción, reacción, causa y efecto“ Lo esencial es invisible a los ojos“? Matrix

Esta semana pasada estuve en el Practitioner Web Analytics, donde tuve la oportunidad de compartir dos días con muchos analistas de aquí y de allá. Este tipo de eventos donde, además de disfrutar de buenas conferencias y aprender con las experiencias de otros colegas de profesión, tenemos oportunidad de hacer networking me ayudan a tener salud mental :)

Estuve hablando en petit commitée con unos compañeros sobre lo difícil de transmitir a las distintas personas de la organización lo mucho que podía ayudarles la analítica web. Y me quedé pensando en el tema, porque hace tiempo a mí me asaltaban las mismas dudas pero me he dado cuenta de que con un solo factor tenemos esto bajo control: el FACTOR SORPRESA.

“Harry, no se trata de vuestras semejanzas“ sino de vuestras diferencias“? Harry Potter y la orden del Fénix

Las fuentes de tráfico suelen ser el primer quebradero de cabeza del analista web. Da igual los porcentajes que manejemos, parece siempre que hay algo que no funciona bien :)

Empecemos por el principio:

Las cuatro fuentes de origen de tráfico de un site son:

• Buscadores

Todo el tráfico proveniente de los distintos buscadores, agrupa tanto el tráfico no pagado u orgánico como el tráfico pagado.

• Referrals

Distintos enlaces en otros sites que nos traen tráfico al nuestro.

• Campañas (Otros)

Tráfico de todas las campañas externas a nuestro site y que hemos etiquetado convenientemente.

• Tráfico Directo

El resto. En teoría son las visitas que llegan al site porque han escrito nuestra URL directamente en el navegador o nos tienen guardados en favoritos. Pero mi experiencia me dice que al final es una especie de cajón donde entran nuestros “habituales“? o los que no están debidamente etiquetados.

“No importa cuán estrecho sea el portal, cuán cargada de castigos la sentencia, soy el amo de mi destino: soy el capitán de mi alma.“? Invictus

La analítica web tiene una relación directa con la usabilidad de un sitio web. La usabilidad se mide en base a que el usuario pueda realizar las tareas propuestas en cada página y la analítica web el que el usuario llegue a completarlas. La combinación de ambas es lo que determinará el éxito de nuestro site.

La analítica web nos sirve para detectar dónde podemos tener un problema de usabilidad, por ejemplo, en un formulario. Analizaremos la página del formulario para saber qué podemos mejorar.

Es muy importante medir antes y después de un cambio en cada página para saber si realmente estamos mejorando con la nueva versión, para aprender cómo funcionan nuestros usuarios, qué diseño prefieren, qué les resulta más fácil. Es decir, para saber cómo de bien o mal funciona una página en base a nuestros objetivos.

“-¿Tú eres satánico, verdad?. -Sí, ¡y de Carabanchel!“? El Día de la Bestia

Desde Google Analytics, si no hay tiempo para cruzar datos en Excel o te resulta demasiado pesado exportar los datos y luego trastear con ellos, desde hace un tiempo hay una funcionalidad que nos facilita mucho la vida.

Se trata de las tablas dinámicas o pivot tables. Se encuentran en cada informe, con las demás opciones de vistas situadas arriba a la derecha:

Permite usar una segunda dimensión en el informe,  por lo que nos ahorramos pasar a una segunda pantalla,  podemos comparar múltiples combinaciones de datos en un mismo sitio.

Muchas veces, vemos los datos de manera agregada y no nos damos cuenta de que pueden estar escondiendo algo grave:  Mientras que las visitas de una determinada campaña pueden mostrar un rendimiento bueno, incluso por encima de la media, si profundizamos podemos darnos cuenta de dónde podemos mejorar. Antes había que llevarse los datos a Excel y combinarlos allí, en ese oscuro lugar :) Pero ahora el análisis es mucho más sencillo.

Veámoslo con un ejemplo. Partimos del informe de Motores de Búsqueda dentro de Fuentes de Tráfico. Veremos algo así:

> Pulsa en la imagen para ver más datos