Usario/Sesión/Hit

Ejercicio: ¿cuántos usuarios, sesiones e interacciones tenemos?

Usuarios

Revisado el ejercicio, se pueden indicar dos respuestas:

• Dos (2) usuarios independientes o,
• Un (1) usuario con diferente dispositivo (ya que en la imagen se pueden ver dos dispositivos diferentes)

Ahora bien, es preciso destacar que si el usuario se encuentra logeado en la cuenta de Google, Google analytics va a poder reconocer si cambia o no de navegador, solo en ese caso podríamos argumentar que es un usuario, sin embargo, desde que haya un cambio de dispositivo son dos usuarios.

Sesiones

Del mismo modo se pueden argumentar dos respuestas:

• Dos (2) sesiones, lo anterior se debe a que el individuo inferior no posee una salida de la página Web, en este caso el periodo de inactividad dado por El producto B (6:45) al Carrito (7:20) de 31 minutos no influiría.
• Tres (3) sesiones desde el punto de vista de Google Analytics, ya que si el periodo de inactividad mencionado es superior a 30 minutos, Google, partiría esta sesión en 2.

Interacciones

• Tenemos 10 interacciones, no obstante, si hubiesemos configurado micro-transacciones se podría indicar que hay 14 interacciones, ya que tenemos los siguientes hits:

  • Para el individuo superior tenemos un Hit de evento (Visualización de un video)

  • Para el individuo inferior tenemos un Hit de evento (Visualización de un video), uno de transacción de conversión (carrito) y finalmente una interacción de evento (contacto).

Tasa de Rebote

Ejercicio. ¿cuál es el porcentaje de salidas y rebote de las páginas A, B y C?

Como podemos observar tenemos 5 días:

Teniendo en cuenta lo anterior podemos entonces lo solicitado:

Porcentaje de salida

• página A: 33% \(1/3\)

• página B: 50% \(2/4\)

• Página C: 50% \(2/4\)

Porcentaje de rebote

• página A: 0% \(0/1\)

• página B: 33% \(1/3\)

• Página C: 100% \(1/1\)

Ratio de Conversión

La web de la compañía KORONA SEGUROS tiene como meta la generación de leads (público susceptible de estar interesado en la contratación de un seguro) Promedio Tráfico mensual: 125,000 sesiones Promedio Leads generados en la web (formulario) al mes: 5.750 Venta de seguros anuales: 15.000

Calcular el ratio de conversión de clic a lead

\[5750/125000*100 = 4.6\%\]

Por lo anterior, se puede indicar que el ratio de conversión de clic a lead es de 4.6%

Calcular el ratio de conversión de lead a venta

\[15000/12/5750*100 = 21.73\%\]

Por lo anterior, se puede indicar que el ratio de conversión de lead a venta es de 21.73%

Ratio de Conversión

¿Qué semana presenta mejores resultados de campañas en términos de conversión?

El análisis ha de tener en consideración: a) el volumen de transacciones, b) la eficacia d el esfuerzo (tasa de conversión) y c) el coste por lead/conversión (CPL/CP)

Como podemos observar, tenemos un panel de mando y nos vamos a fijar en la información contenida en los cuadros de la línea punteada. Es decir en las variables conversiones, el costo por conversión y el ratio de conversión.

Analizada la tabla, se puede indicar que la semana asocada a Marzo 5 de 2018 fue la mejor semana en término de rendimiento debido a lo siguiente:

• En esta semana el ratio de conversión es de 2.28% (el mayor ratio comparado con las demás semanas). Adicionalmente, posee el segundo mejor costo/conversión de todas las campañas con 8.45 euros y finalmente se encuentra en el segundo lugar de conversiones con 121.93. Este balance permite indicar que esta semana fue la mejor semana en términos de resultados.

ROAS

Ejercicio: ¿Cuál es el ROAS de la operación?

Para calcularlo tenemos que conocer el valor de las conversiones y dividirlo por el costo de las campañas, así:

\[144737.28/12675.83*100\%=1141.837\%\] De lo anterior podemos indicar que de cada euro que se invierte en publicidad se factura 11.47 euros.

Reflexión UX

Después de ver estos tres vídeos, reflexiona sobre cómo crees que puede mejorarse la experiencia de los usuarios en una web gracias a la analítica web.

Incorpora en tu reflexión el concepto de métricas visto en este módulo y pon ejemplos de métricas que consideres importantes según los diferentes tipos de negocio.

No olvides incluir tu reflexión en el portfolio (aproximadamente 300 palabras).

Una vez vistos los videos, lo primero es tener en cuenta lo siguiente:

• En una correcta experiencia del usuario radica que el cliente experimiente satisfacción en todo el proceso de compra del producto o en la consecusión de un bien.

Por lo anterior, en los tres videos se puede observar que la interacción del usuario no es adecuada. El usuario al interactúar no le es fácil adquirir o comprar aquello que esté buscando, luego esta experiencia no garantiza que el proceso sea intuitivo, o que sea coherente o que de continuidad, lo cuál tiene resultados adversos para la marca.

Una de las métricas que nos podría ayudar a medir la experiencia del usuario son:

• El porcentaje de rebote: Este puede ayudarnos, por ejemplo a saber si los usuarios están buscando algo en particular pero no lo están encontrando.

• Cantidad de páginas por sesión: Este se deberá analizar junto con los comportamientos del usuario como ‘hits’ para saber cuál es el recorrido que realiza la posible conversión

• Duración media de la sesión: otro caso depende de la duración media de las páginas, y podríamos verlo desde dos perspecttivas:

  • Si la duración es alta porque lo que ve el usuario es un contenido de interes podríamos inferir que la experiencia del cliente es buena
  • Si por el contrario la duración es prolongada en algunos elementos como el pago, o la adquisición del servicio, quiere decir que el usuario posiblemente encuentra problemas de funcionamiento, coherencia o continuidad, lo que pondría en riesgo la experiencia del usuario.

Dimensiones Secundarias

• En la cuenta de demostración de Analytics, para el periodo 1.01 a 31.12.2018:

• Vete a los Informes de Audiencia > Geográfico. A nivel de países, selecciona cualquier dimensión secundaria, la que tú decidas. Haz una captura de pantalla e inclúyela en el portfolio. Comenta brevemente aquello que pueda llamarte más la atención en los datos

Decidí analizarlo por la dimensión secundaria denominada como “Device Category”. Viendo los datos puedo indicar lo siguiente:

• Estados Unidos (desktop) posee el mayor núymero de usuarios con ~198K lo que representa un 28.39% del total de usuarios. Este binomio representa el 84.38% de las transacciones, luego implementar campañas para este tipo de país y tipo de dispositivo podrían dar mejores resultados que en otras categorías.

• Estados Unidos (Mobile) es el segundo binomio con mayor cantidad de usuarios, aproximadamente 86k, lo que representa el 12.31% de la totalidad de los usuarios. Sin embargo las transacciones solo llegan a ser el 5.33%, nada despreciable en comparación con otros países, pero no es comparable al 84% adquirido por desktop.

• Pasises como la India (Desktop & Mobile) se ubican en tercer y cuarto lugar respectivamente alcanzando una participación de los usuarios de 4.14% y 3.36% respectivamente

• En el top 10 el 70% equivale a equipos desktop y el 30% a dispositivos mobiles

• Ahora, haz lo mismo, esta vez a nivel de ciudades. Vuelve a hacer una captura de pantalla e inclúyela en el portfolio. Comenta brevemente aquello que pueda llamarte más la atención en los datos

• Lo primero que claramente se ve en el primer lugar es (not set) este tipo de dato puede deberse a problemas de tracking de la información con respecto a las ciudades. Debido a que no es posible asimilarlo a alguna ciudad en particular, no será posible hacer comparaciones.

• En segundo lugar con respecto al número de usuarios es San Francisco. Es importante primero destacar que Google tiene una oficina en este lugar, está ubicada en Mountain View, California. Entonces una hipótesis podría ser que este tipo de locación impacte en la compra de artículos ya que posee junto con, Nueva York, Mountain View, Sunnyvale los más altos ingresos cada uno con más de 210k dólares.

• Es interesante como Bengaloru se encuentra en el top 9 de las cuidades sin embargo su ingreso registrado es de 0 dólares

Fuentes y medios

Sesiones

Se puede observar que el mejor binomio para esta métrica es google/organic con 438k sesiones, lo que representa el 44.47% del total de las sesiones encontradas para este periodo. Adicionalmente tenemos algo que llama la atención: si comparamos con la métrica de ingreso (revenue), los medios de youtube/ referral y analytics/referral poseen un bajísimo ingreso ya que entre las dos las transacciones son menos del 0.01% a pesar de enviar un alto tráfico a la página.

Ingresos

En cuestión de los ingresos podemos observar que mall.googleplex.com / referral es la mejor combinación con respecto al e-commerce obteniendo 858.6k doláres con una participación de 28.94%. Adicionalmente es importante destacar que este valor es alcanzado únicamente con el 6.36% de los usuarios.

Can. de tráfico - Orgánico

Enero de 2018 hasta diciembre de 2018

Export del archivo

Datos contenidos en el archivo una vez filtrado

Rebote

Las mejores combinaciones para la tasa de rebote son aquellas que se encuentran por debajo del 42%, en este caso tenemos a:

• Yahoo/Organic
• Bing/ Organic

Ingreso

Escogí esta métrica debido a que si vemos una tasa de rebote superior pareciera que tiene algo de sentido con las transacciones (algún tipo de correlación). Esta hipótesis se asocia a que es posible inferir que un mayor número de transacciones, se obtendrá un mayor ingreso. Una vez dicho lo anterior tenemos que la mejor combinación se encuentra por:

• Google/Organic
• Bing/ Organic

El ingreso de google/organic es de 97.96%, lo que implica que casi la mayoría de transacciones ingresan por este canal.

Can. de tráfico - Referencia

Enero de 2018 hasta diciembre de 2017

Resultados

Ahora bien, para esta incluí solo aquellas que teniían más de 300 sesiones ya que deseo comparar los medios que envían un tráfico “decente” a la página:

Tasa de rebote

Como se puede observar, los dos medios con una tasa mejor de rebote son:

• gdeals.googleplex.com / referral
• mall.googleplex.com / referral

Ingreso

Ahora, al comprarar con los ingresos, nuevamente estas combinaciones poseen las dos mejores métricas:

• gdeals.googleplex.com / referral
• mall.googleplex.com / referral

Segmentación de datos

Al ver estos datos podemos indicar lo siguiente:

• El 67% son hombres y el 32.24% son mujeres lo que hace que la relación de usuarios hombres sean casi el doble que la relación de usuarios mujeres.

• La tasa de rebote de las mujeres es mayor en 4.09%.

• La duracción media de las sesiones es menor en los hombres por dos segundos, lo cuál no significa que sea estadística diferente

• Los hombres realizan 20.619 transacciones que representa un 72.49% del total de transacciones. Las mujeres realizan 7.823 transacciones con 27.51% del total de las mismas, problemente esto se debe a que el número de usuarios es predominantemente masculino.

Contexto a los datos

Comparación con los competidores

Si nos comparamos con el Benchmark de la locación, hay puntos importantes que quiero destacar:

• En Corea del Sur a pesar de no ser quien tenga más sesiones (9.621 comparado con 474.080 de Estados Unidos), estamos un 243% mejor que en comparación con el benchmark de este país, situación interesante ya que también nos encontramos con un 316% de nuevos usuarios.

• Por otro lado en Estados Unidos estamos un 151.31% mejor que el benchmark en cuanto a las sesiones de la página. Del mismo modo, encontramos que tenemos un 132.10% de nuevos usuarios si lo comparamos con el benchmark para esta métrica.

• En cuanto a las nuevas sesiones, tenemos que en Macedonia del Norte hay un 451.16% de nuevas sesiones,sin embargo tiene uno de las peores métricas en cuanto a la comparación de sesiones con porcentaje de -95.42% en comparación con el benchmark. Para los siguientes análisis no se tendrán en cuenta países con poco tráfico ya que debido a este número los porcentajes suelen ser malas estimaciones

Comparación con 2017

Ahora bien, si compararmos con 2017 encontramos lo siguiente:

• Para Corea del Sur en 2018 obtuvo un mejor crecimiento que en 2017 para el número de sesiones. En cuanto a nuevos usuarios nuevamente 2018 ve un mejor porcentaje en el número de nuevo usuarios (2017|144.32% vs 2018| 316.06%)

• En Estados unidos vemos que la comparación de los benchmarks en ambos años son positivas (todas superior y por esto su coloración verde). Dentro de sus mejores métricas vems la cantidad de nuevos usuarios ya que en ambos años fueron superiores al 135%

Comparación con 2019

Si comparamos con 2019 encontramos lo siguiente:

• Para Corea del Sur las métricas asociadas al número de usuarios son mejor en 2019 que en 2018, vemos que en el 2019, el número de sesiones aumenta hasta 413.27% por encima del benchmark con un aumento de aproximadamente 2.000 sesiones más que en 2018. Esta métrica es comparada con nuevos usuarios y nuevamente vemos la coherencia entre las métricas

• Para Estados Unidos, bemos una tendencia positiva también, tal como ocurrió con Corea del Sur, sus métricas poseen una mejoría en comparación con el benchark de 2019. Estás métricas también gozan de coherencia en comparación con los análisis previos.

Test A/B

Como lo vimos en clase, cuando no estamos seguros si una campaña|producto|servicio va mejor, podríamos implementar un TEST A/B, que se basa en la teoría de experimientos, en el cuál, en igualdad de condiciones testeamos las opciones que tenemos, luego, jungo con los resultados podemos definir las opciones que el usuario prefiera Algunas de las hipótesis que podría observar al ingresar en la página, son:

• Texto de las publicaciones y el lenguaje que se utiliza: por ejemplo, la extensión de la publicación, o si es mejor primero preguntar el email y después el nombre, o si es mejor estar anónimo. Me imagino que acá podríamos validar cuál es la mejor opción para tener más información de nuestro posible comprador.

• El uso entre imágenes y videos: Google en su landing page podría probar que obtiene mejores resultados, ya sean imágenes normales, o fotos de personas, o productos, o una infografía. Google para este caso utiliza un carrusel de fotografías:

• Finalmente creería que la interactividad con el eCommerce juega un papel importante, luego para establecer un número de base de referencia sobre si la página es coherente, facil de buscar y atractiva, se podrían utilizar diferentes colores, o imágenes que permitan una mejor visión sobre los productos:

Embudo multicanal

Para realizar este punto del portafolio escogí tres diferentes modelos de atribución

• Last Interaction

• First Interaction

• Last Non-Direct Click

En este informe tenemos expresado las Conversiones y el coste de conversiones. Acá podemos observar como cambia de manera importante los resultados dependiendo del modelo de atribución.

• En primer lugar: Podemos observar para Paid Search que el último click indirecto es por el cuál el CPA es más bajo, seguido de la primera interacción y finalmente la última interacción.

• También podemos observar en el canal directo la última interacción fue la que más contribuyó a la métrica de conversiones, con un casi 50% de las mismas, sin embargo, el modelo de atribución de ultimo click indirecto solo alcanza un 24.24%

Ahora mirermos el ROAS:

• Nuevamente observamos que “Paid Search” tiene un ROAS de 236.89% dado por el modelo de atribución de la última interacción. Por el modelo de primera interacción y el último click indirecto este canal pasa tener un ROAS de 350%.

• Lo anterior me permite concluir que en diferentes modelos de atribución algunos canales serán más favorecidos que otros. Luego es adecuado ser claros con el tipo de informe que se entrega, ya que puede llegar a ser complejo dar conclusiones apresuradas.

Parámetros UTM

Es importante entender lo siguiente dentro de estos campos:

1. URL del sitio
2. La fuente de la campaña
3. Medio o mecanismo
4. Campaign name es como queremos que aparezcan (un nombre)

De esta manera podemos ejemplifcarlo:

1. www.nebrija.com
2. Instagram | fuente
3. CPC | medios
4. navidad 2022 | nombre

Finalmente, el generador obtiene la URL para poder ser tagueada.

Algunos parámetros que se pueden añadir a la URLs de destino de las campañas:

fuente: Informa de la procedencia del usuario, puede ser de una página, una web concreta, un enlace de correo electrónico (“boletin o newsletter”) o un buscador (google, yahoo, etc). Medio: Puede incluir email, cpc en las campañas de búsqueda de pago, o social. Campaña: es el nombre de la compaña

El ejercicio indica que tenemos cuatro agencias, que están haciendo 4 acciones y queremos generar UTM, nos ha pedido las URL y les vamos a dar el TAG. Para este caso voy a utilizar Nebrija como URL de ejemplo sin embargo debe actualizarse conforme la URL correcta.

Generar la URL destino de una newsletter a base de datos sobre medidas especiales sobre el Covid

• dejamos la URL que creamos
• Fuente: Newsletter
• Medio: email
• Covid 19 (Mayo 2020)

https://www.nebrija.es/?utm_source=Newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Covid+19+%28Mayo+2020%29

Red Social de instagram “Camapaña operación Bikini”

• Dejamos la URL
• Fuente: Instagram
• Medio: CPC
• Campaña Operacion bikini

https://www.nebrija.es/?utm_source=Instagram&utm_medium=CPC&utm_campaign=Operacion+bikini

Busqueda de pago en el buscador Chino Baidu

• Dejamos la URL
• Fuente: Baidu
• Medio: CPC

https://www.nebrija.es/?utm_source=Baidu&utm_medium=CPC&utm_campaign=_EJEMPLO

Campaña de banners a CPM en Financial times

• Dejamos la URL
• Fuente: Financial Times
• Medio: CPM
• Campaña Master 2020-2021

https://www.nebrija.es/?utm_source=Financial+Times&utm_medium=CPM&utm_campaign=Master+2020-2021

Configuración de cuenta

Las cuentas de analítica se estructuran en niveles. En este caso se encuentran tres niveles:

• Account - Cuenta
• Propiedad
• Vista

Las propiedas ya no existen en la nueva interfaz de google analytics, en esta nueva interfaz solo podremos visualizamos dos bloques:

• Cuenta y
• Propiedad

Creación del Blog Personal de Diego Vargas

Cada usuario puede tener 50, podríamos crear muchas cuentas. En este punto, miramos opciones avanzadas:

Le pido que aparte de la creación es que cree las propiedades de universal analytics:

Y le damos un site, podemos poner mi blog personal:

• www.blogpersonaldediegovargas.com

No va a verificar si existe, en este caso estamos creando los ambientes y finalmente respondemos el cuestionario y quedó creada la cuenta.

ID de la cuenta

Vamos al bloque de propiedad y donde dice información de seguimiento vamos a encontrar el código de seguimiento:

• UA-252610561-1

Google Tag assitant

Hay una extensión de Chrome que se llama Google Tag Legacy. Con esta heramienta vamos a validar si están correctamente implementados los códigos de Google:

https://www.nytimes.com/

• Esta página posee 5 Tags y 4 de ellas tienen errores

https://www.elconfidencial.com/

• Esta página posee 12 TAGS en total y de acuerdo a lo que se observa todos se encuentran óptimamente implementados.

https://www.bloomberg.com/europe

• Bloomberg tiene 6 TAGS en total y tiene 2 errores. 2 de ellos se encuentran en verde, lo cuál quiere decir que están óptimamente implementados.

https://www.apple.com/es/

• Apple no tiene TAGS implementados, lo cuál es lógico teniendo en cuenta que es una competencia de Google.

Acceso administrativo

Activation User ID y Remarketing

El remarketing es: volver a impactar a alguien que ya se interesó, o que ya haya visitado el sitio web. Primero entramos a daTa collecion y habilitamos todo:

y guardamos.

Ahora vamos a definiciones de audiencia:

Entramos a audiencias, y ya tenemos una por defecto. Acá sabemos que la audiencia es todos nuestros usuarios, pero podíamos pensar en una lista diferente:

Podemos crear cualquier tipo de audiencia, pero por ejemplo usuarios que hayan visitado una parte de mis usuarios en una página web de chaquetas azules.

Cuentas y Propiedades

• Cuantas cuentas necesitamos: 2

• Cuántas propiedades: 4

Ahora bien, al hablar de Coca Cola, cada domino local va en una propiedad. El dilema, es con una sola cuenta tenemos 4 propiedades o con cada cuenta tenemos una propiedad? Sería un extremo u otro.

Sin embargo, tal como lo vimos en la clase, cuando se inicia la creación de la cuenta, se nos pedía un horario, entonces, como el horario es algo que se establece a nivel de cuenta, se puede argumentar que necesitamos una cuenta con tres propiedades y una cuenta con una sola propiedad para el caso de Portugal (país con diferente huso horario).