Aquí os dejo algunos indicadores para que les echeis un vistazo…

• Promedio de visitas por visitante. (Para productos de gran consideración por su precio). (Mientras más alto mejor)
• Promedio de coste por conversión (Tot costes mark/ Tot conversiones)
• Promedio de ingresos por visitante. (Tot ingresos generados/Num de visitantes)
  • Para sitios de publicidad se calcula ([Total páginas vistas/1000]xCPM)/Número de visitantes.
  • Para sitios de marketing se calcula (Total de ingresos/Num de leads). Siempre se recomienda compararlo con valores históricos.
    • Recomendable compararlo con el promedio de ingresos de nuevos visitantes para saber qué estrategia está funcionando.
    • Cruzar con % de abandono del checkout o del carrito de la compra. Puede ser causa de una mala optimización.
• Promedio del valor de pedido. (Total de ingresos generados/Total de pedidos)
  • Se recomienda cruzarlo con el promedio de ingresos por visitante y la tasa de conversión, tasa de conversión y promedio del coste por conversión.
  • También segmentarlo por “nivel bajo-medio” y “alto”.
  • También por “New vs returning” y cruzarlo con el % de usuarios nuevos y que vuelven.
    • Para aumentar el promedio del valor del pedido se usan técnicas como el up-selling o el cross-selling. Con lo que habría que incorporar la métrica Promedio de ítems por carrito de la compra.
  • Un descenso en el promedio del valor del pedido debería de compararse con la tasa de conversión.
    • Si los dos disminuyen los ingresos por visitantes también lo harán. (Sería recomendable hacer cambios en los procesos de checkout)
• Promedio de ítems por carrito de la compra finalizado. (Tot de productos comprados/Número de carritos comprados)
  • Es recomendable compararlo con el promedio del valor del pedido. Si es superior a 1´5 podría plantearse la posibilidad de up-selling o cross-selling.
• Promedio de visitas previas a la conversión

Feliz navidad!!

1. Definir objetivos del sitio web. (Briefing con el cliente).
2. Analizar el sitio web.
   1. ¿Tiene dominios cruzados o subdominios?
   2. ¿Tiene formatos distintos al HTML? Excel, wmv, pdf, mp3, etc…
   3. ¿Crea contenido dinámico?
   4. ¿Usa frames?
   5. ¿Está en flash?
   6. Crear cuenta independiente de Google Analytics.
   7. Configurar el perfil.
      1. Indicar la página de inicio / (index.html)
      2. Zona horaria
      3. Añadir variables que no queremos mostrar en las urls (sessions, ids, etc…)
      4. Habilitar comercio electrónico si el sitio tiene una tienda virtual.
      5. Si lleva campañas en Adwords linkar la misma con Analytics y aplicar información de costes a la cuenta.
      6. Excluir tráfico interno mediante filtros.
      7. Añadir al sitio el código de tracking
      8. Configurar objetivos y túneles de conversión.
         1. Definir qué queremos conseguir de los usuarios.
         2. Identificar páginas de conversión de dichos objetivos.
         3. Identificar túneles de conversión.
         4. Dar un valor a los objetivos de captación de leads (si se puede hacer)
         5. Configurar el tracking de e-commerce.
            1. ¿Incluye el sitio web una página resumen de la compra realizada?
            2. Incluir en dicha página el código de tracking correspondiente.
            3. ¿Está el checkout de la compra en otro dominio?
            4. Configuración de búsquedas internas.

10. Taggeado de campañas de marketing online en otros medios, sitios, etc…

11. Comprobar la correcta implementación y funcionamiento de Google Analytics.

1. WASP http://webanalyticssolutionprofiler.com/try.htm
2. Sitescan http://www.sitescanga.com/

12. Está el código GATC en las páginas de error 404

13. Programar informes automáticos.

Espero que os sirva…

Esperaba preguntas más técnicas pero hay muchas sobre analítica web en general, cosa que me sorprendió. Creía que se iban a centrar en la herramienta, tracking, e-commerce, cookies, etc… 

Bueno que ahora puedo llevar campañas de Analytics como profesional medianamente decente y junto a el certificado de Google Adwords Professional me quedaría el de Website optimizer, que no tiene individual ahora mismo.

Y bueno, esperemos que salga todo bien y podamos tirar a por el GACC de Analytics y Website Optimizer también. Saluditos!!

Como sabemos… Si accedemos a un sitio web a través de un anuncio de adwords y no compramos en ese momento pero le consultamos a la parienta, da el visto bueno y decidimos comprar al dia siguiente accediendo con la url o buscando el nombre de la empresa en Google. No se asignará la venta a Adwords, sino a organic o direct. ¿No desvirtua eso realmente el estudio de la rentabilidad de nuestra inversión?
Para ello existe una serie de hacks que vamos a aplicar. En fin, unos apaños.

Si queremos aplicar este Hack a nuestra cuenta de Analytics sólo tenemos que añadir este código de Tracking, sustituyendo el UA de nuestra cuenta.

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
try {
var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXXXX-X”);
if(document.cookie.match(”(^|;\\s)__utma=”)) {
pageTracker._setReferrerOverride(”");
pageTracker._setCampNameKey(”zzz”);
pageTracker._setCampMediumKey(”zzz”);
pageTracker._setCampSourceKey(”zzz”);
pageTracker._setCampTermKey(”zzz”);
pageTracker._setCampContentKey(”zzz”);
pageTracker._setCampCIdKey(”zzz”);
}
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>

Ahora bien, si decidimos crear un perfil nuevo y aplicarle los filtros deberemos de añadir este código de Tracking.
<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
try {
var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXXXX-X”);
if(document.cookie.match(”(^|;\\s)__utma=”)) {
pageTracker._setReferrerOverride(”");
pageTracker._setCampNameKey(”zzz”);
pageTracker._setCampMediumKey(”zzz”);
pageTracker._setCampSourceKey(”zzz”);
pageTracker._setCampTermKey(”zzz”);
pageTracker._setCampContentKey(”zzz”);
pageTracker._setCampCIdKey(”zzz”);
}
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>

1. Después crearemos un perfil nuevo y le aplicaremos unos filtros. Para ello deberemos de subir el archivo ga.js al servidor.
2. Duplicar el perfil existente con otro nombre y con otro número de identificación en Analytics.
   Insertar el código anterior de Tracking con el nuevo UA que nos ha asignado Google. No olvideis modificar tambien el path del archivo ga.js

Aclaraciones con respecto al código.

1. Se usa FirstTracker en vez de PageTracker por si queremos registrar eventos que crean páginas virtuales en uno o varios perfiles distintos.
2. Se usa roit._getTracker en vez de ga._getTracker, el cual se incluye en el ga.js que subimos al servidor, para que se pueda poner detrás del código Tracking inicial.
3. Y por último pageTracker._setReferrerOverride(); para no machacar el referral inicial.

A partir de ahora ya podríamos ver el primer y último referrer, pero claro, quizás un poco más de información sería conveniente. Tales como la campaña, medio y fuente del anuncio de Adwords, así que nos vamos a currar unos filtros para que nos muestren esa información.

Creamos un filtro para grabar la campaña, el fuente y el medio de nuestro anuncio en Adwords tal como este.

Con este filtro añadiremos la palabra clave que activó el anuncio por el que accedimos la primera vez.

Y por último asociamos toda la información anterior a una transacción concreta en el caso de tener configurado el e-commerce.

Espero que os haya servido.

Fuente: Roirevolution

Otra novedad es que los Partners pasarán a ser Consultores y podrán invitar a otros usuarios a probar la herramienta. La verdad es que he tenido acceso a la misma y deciros que tiene muy buena pinta y que se guardan varios ases bajo la manga. El primero y principal es que se podrá segmentar por “sexo”… Todavía no se como coño lo harán pero es uno de sus mejores secretos y uno de los factores que pueden hacer dudar a más de uno si pasarse a YWA o quedarse con Google Analytics.

En fín, que si quereis más información podeis seguir a mi amiga Elena, sin duda la española que más sabe de YWA y partner que és. Además tiene mano directa con Dennis Mortensen.

Una de las métricas estándar por excelencia tanto en Analytics como en cualquier herramienta de analítica web es el Bounce rate o tasa de rebote.

La tasa de rebote es el % de visitas que llegan a tu web y se van sin más, sin visitar otra página ni clickar en ningún sitio.

Una tasa elevada nos dice que el sitio no se ajusta a las expectativas del usuario, ya sea por el contenido, diseño u otros factores. Vamos a ver algunas maneras de solucionarlo en nuestro blog.

1. Usar las listas de categorías en el sidebar. Hay muchos blogs, como este, en los que las categorías son un desastre y da mucha pereza ponerse a ordenar bien los posts que pertenecen a cada categoría. Para ello existen un plugin que excluye las categorías que no quieres que se muestren.
2. Usar una plantilla clara y limpia con diseños usables y letras grandes, que faciliten la lectura de los usuarios.
3. Mostrar post relacionados con el plugin de wordpress al final de cada post.
4. Motivar a las visitas a comentar con el plugin “Top ten commentator”, con el cual, los diez que más comenten tendrán un enlace desde nuestro sidebar.
5. Recordar siempre la posibilidad de suscribirse a los feeds con “subscribe remmind” al final de cada post también. Además puedes poner el enlace al feed con las keywords que quieras posicionar, así ganas un poco de densidad en keywords.
6. Haz hot linking con link a dink, un plugin que te permite poner los enlace predefinidos cada vez que se escriba esa palabra. Yo, si no fuera un dejao, lo haría con las categorías importantes de cada post.
7. Usa las negritas y los subtitulos para guiar al lector y hacer más amena la lectura. Recuerda que en el ordenador no leemos, ojeamos.
8. Intercala imágenes cada x párrafos para dar la sensación de que son más cortos.
9. Los enlaces deben de estar subrayados, que el usuario sepa que de ahí vamos a otro sitio.
10. Y descriptivos, que sepamos lo que vamos a encontrar una vez clickemos.

Bueno, son consejos básicos.

Saludos y gracias!!!

He escrito un post en TantaLabs que puede que os interese sobre como exluir ips dinamicas en Google Analytics.

Saludos!!

Vedlo entero porque no tiene desperdicio.

Fuentes de tráfico (Traffic sources)-. Muestra el número de visitas de las distintas fuentes de tráfico que llegan a nuestro sitio web. Por lo general nos servirán para ver que esfuerzos de marketing son rentables y cuales no.

¿Cómo? Pues no basándonos en el número de visitas que es un error muy común, sino viendo que fuentes nos aportan mayor número de conversiones y teniendo en cuenta también la inversión económica en las mismas. Lo que solemos llamar el “puto ROI”.

Tráfico directo (Direct traffic)-. Representa el número de visitas que llegan a nuestro sitio escribiendo la url en la dirección del navegador o pulsando en favoritos (bookmarks).

Sitios de referencia (Referral trafic)-. Pues las visitas que llegan a nuestro sitios a través de otro donde suele haber un enlace o banner. Lo más extendidos son los blogs o sitios de afiliados.

Tráfico en motores de búsquedas (Search engine traffic)-. Son las visitas que llegan de los motores de búsquedas, tanto pagadas por resultados orgánicos o naturales como por campañas de Adwords, Yahoo Marketing, etc…

Tráfico de pago en motores de búsqueda (Paid search)-. No es más que el número de visitas de los motores de búsquedas que corresponden a campañas de pago por click, como por ejemplo Google Adwords.

¿Cómo saber que tráfico es de calidad?

Fijarse en la cantidad de visitas que nos aporta un sitio puede ser un buen punto de partida, pero sólo para compararlo con otras magnitudes, ya que por lo general Google Analytics nos sirve de poco si no cruzamos datos y comparamos.

La tasa de rebote (Bounce rate) indica el % de visitas que se van del sitio tal y como llegan, sin visitar ninguna página más, lo que nos puede dar una idea de que el usuario no encuentra lo que busca en nuestro sitio. 

Mientra más elevado sea el mismo peor.

Desde el panel de Analytics podremos seleccionar otras métricas para aplicarlas a los sitios de referencia, tales como la duración de las visitas, las páginas por visitas, % de conversiones, tasa de renovación, etc…

Espero haber ayudado.

Saludos!!

Bueno, después de saber un poco como va el tema de las visitas, haremos una pequeña revisión a las métricas básicas de Google Analytics sobre los tiempos de estancia.

Decir que la mayoría nos hemos obsesionado con el número de visitas y las palabras claves, olvidando los tiempos de estancia. Dichos tiempos son muy importantes a la hora de saber si nuestro sitio o contenido se adapta a lo que busca porque…

¿Para que quieres 2 millones de visitas si están en tu sitio 3 segundos y se van? Pues para nada.

Tiempo en una página (Time on page)-. La forma de la que Google Analytics estima los tiempos de estancia en una página se calculan restando las horas de acceso de la página siguiente a las de la página actual. Por ejemplo, visitamos la página B a las 13:00 y la C a las 13:30, con lo que la hora de entrada en C – la hora de entrada en B son 30 minutos de estancia.

Tiempo en el sitio (Time on site)-. Es la suma individual de cada uno de los tiempos de estancia en las distintas paginas. Así, si hemos estado 10 min en A y 5min en B, el tiempo de estancia en el sitio será de 15 min. No tiene más complicación.

Promedio de tiempo en una página (Average time on page)-. Lo más normal es que se calculara como el total de tiempo que la página se ha visto entre el número de veces, pero en esta métrica Google Analytics excluye las páginas con un tiempo de visualización de cero segundos.

Es decir, Total de tiempo en la página/(Páginas vistas – Salidas).

Promedio de tiempo en el sitio (Average time on site)-. Divide el total del tiempo en el sitio entre el número de visitas que ven esa página. Ojo, no es lo mismo entre el número de visitas que el de visitantes.

Pero no todo iba a ser bonito ¿Cuál es el problema? Pues los sitios hechos en flash y que cargan el contenido en una única página. Para ello deberemos picar código y usar event Tracking y virtual pageviews.

Saludos!!