Posts de métricas

Redes sociales ¿cómo medirlas?

18-09-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Actualmente, las redes sociales son difíciles de justificar en términos de ROI porque los métodos actuales de analítica no están del todo bien adaptados para medirlas. No existen métricas estándar para monitorizar los resultados de la actividad de los medios sociales. Por tanto, ¿cómo podemos medir una red social?

Es fundamental que exista un conjunto bien definido de KPIs medibles y que estén alineados con nuestras expectativas y objetivos de negocio. Generalmente, estos objetivos suelen ser incrementar los ingresos por publicidad y/o suscriptores, y mejorar el la participación (o “engagement”) de los usuarios. No es recomendable gestionar más de 5 KPIs a nivel de dirección para cada uno de estos objetivos.


KPIs de ingresos por publicidad:
•    Ingresos por publicidad
•    Visitas por semana
•    Unidades de anuncios por visita
•    Anuncios servidos por visita
•    CTR de los anuncios

Las “unidades de anuncios por visita” representan la dimensión de nuestro inventario de anuncios, y los “anuncios servidos por visita” indica el número real de anuncios (banners u otros medios) mostrados en dichas unidades.

KPIs de participación (“engagement”) de los usuarios:
•    Participación de los usuarios
•    Ratio de conversión de visitantes anónimos a usuarios registrados
•    Antigüedad de los usuarios registrados activos
•    Tiempo transcurrido desde su última sesión
•    Tiempo total en el sitio

El KPI de “participación” de los usuarios dependerá del tipo de red social, y se puede calcular a partir de un conjunto de métricas básicas como, por ejemplo: páginas vistas, tiempo en el sitio, tiempo transcurrido desde la última sesión, contenidos enviados, suscripciones a “feeds” o alertas, etc.

Es fundamental crear un target creíble para cada KPI de una red social. Igualmente, es importante crear un índice de referencia para analizar cada KPI, de manera que tenga en cuenta las variaciones que podrían producirse en función de diferentes factores como la época del año, las campañas, etc. Para optimizar y mejorar estos KPIs es vital aplicar una inteligencia competitiva para detectar oportunidades del mercado. Igualmente importante es segmentar estos KPIs, en la medida de lo posible, por campaña, perfil de usuario, características demográficas y sociográficas de los usuarios, etc.

Para que una red social sobreviva y triunfe, la clave es que sus usuarios interactúen con el sitio web. Esta interacción se convertirá en ingresos a medida que los usuarios pasen más tiempo en el sitio, realicen más acciones y conviertan a mayores tasas que los usuarios no participativos. Los objetivos medibles que hemos definido nos permitirán estimar el grado de interacción de los usuarios, y darnos claves para mejorar la web y potenciar el uso de nuestra red social.


Tags:


ClickTale: Visualizando tus visitas (2/2)

12-09-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Esta mañana recibí un mail de Clicktale avisándome que ya se habían cargado los registros de las visitas que se estuvieron monitoreando durante la semana, la noticia me ha puesto tan feliz como un niño en víspera de las Navidades, y sin perder un segundo he puesto manos a los datos. Lo que he podido ver me ha dejado tan conforme como para escribir un post sin pensarlo dos veces.

Una vez que ingresamos en la herramienta encontraremos un panel que nos muestra por una parte las sesiones grabadas cada día y en la sección de Reports un árbol con los links de todos los informes disponibles (para los Heatmaps prometo un próximo post).  Otra cosa que me ha gustado mucho es que en la columna de la derecha podemos ver los post más recientes en el foro de ClickTale así que ya sabemos donde dirigirnos en caso de que tengamos dudas que resolver.

Como se puede ver para el día del análisis es que se registraron 7 sesiones en el blog, lo que indica que los datos se encuentran disponibles muy rápidamente. Una vez que pinchamos en el link del día que nos interesa veremos un detalle de cada una de las sesiones monitoreadas.

Si pinchamos sobre la imagen de la lupa podremos conocer la IP del visitante en cuestión, desde la cual se obtiene la información para determinar su ubicación geográfica, también podremos ver el navegador que emplea.

En la columna de First Visit se detalla el tiempo que transcurrió desde que se efectuó la visita y si realizamos un MouseOver podremos ver la fecha y hora exactas. La columna de Active Time nos muestra el tiempo neto de actividad que se registró y también con un MouseOver podremos saber la duración completa de la visita.

Finalmente las dos columnas que tienen mayor interés son las de Referrer y la de Entry Page que nos permiten saber claramente que buscaban nuestros visitantes cuando llegaron a nuestro sitio (en el caso de Google vemos la Keyword que emplearon en la búsqueda).

Pinchando en la fecha de la izquierda descargamos un archivo .zip que contiene el registro de la visita, para verla tendremos que ejecutar el archivo Play.htm lo que nos permitirá ver la sesión tal como ha sido grababa por ClickTale.

A modo de ejemplo pueden ver una sesión grabada dentro del Blog de Doctor Metrics la visita fue realizada desde España el 27 de Agosto a la 1:17 PM  la sesión duró mas de 34 minutos y el tiempo de actividad registrada fue de 2 min. 45 seg. El visitante fue referido por Bloglines (luego es lector fiel de nuestro blog) y estuvo leyendo muy atentamente nuestro post anterior sobre ClickTale.

El comportamiento resulta más que interesante ya que podemos ver que durante los primeros 34 segundos recorre atentamente el post (lo esta leyendo) y luego regresa a la parte superior de la página y realiza un click en una zona muerta de la página.

En la segunda parte de la visita que se inicia a los 7 minutos y nuevamente recorre el post (una segunda lectura) durante 15 segundos, evidentemente el tema le ha resultado de interés y desea confirmar algunos puntos.

En la tercera parte, el visitante regresa 7 minutos más tarde y recorre la columna izquierda donde se encuentra el Blogroll y el archivo con los post anteriores prestando bastante atención ya que dedica unos 50 segundos a repasar esa sección.


Tags:


Google Chrome y Google Analytics

09-09-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Los más despistados (que probablemente no estarán leyendo esto) se sorprenderán cuando al revistar sus informes de Google Analytics vean algo parecido a esto en el detalle de los navegadores:

Y es que desde el día 2 de Septiembre está disponible la primera beta pública del nuevo navegador Web de código abierto de Google: Google Chrome. De momento, sólo para Windows.

¿En qué nos afecta por el momento (para bien o para mal) a los que utilizamos Google Analytics?

Lo bueno:
La velocidad es apreciablemente mayor, y el consumo de recursos algo menor. En la imagen se muestran los procesos de una única ventana de Firefox 3.0 y Google Chrome Beta, conteniendo cada una los mismos 3 informes independientes de Google Analytics (Chrome separa cada ficha en un proceso diferente, por lo que en nuestro caso aparecen 3 procesos de chrome.exe). Si probamos a abrir múltiples fichas de informes en Firefox o Internet Explorer, llegará (más temprano que tarde) un momento que el sistema se ralentizará notablemente y apenas podamos trabajar. Sin embargo, si abrimos muchas fichas de informes en Chrome, el sistema apenas “tose”. Invitamos al lector a hacer la prueba. Esta mejora sin duda resultará útil a los que necesitamos trabajar simultáneamente con diferentes informes.

Lo malo:
Afortunadamente, en Google fueron rápidos y ya aparecen los usuarios que utilizan Chrome identificados como tales en Google Analytics (inicialmente aparecían como usuarios de Firefox). Sin embargo, algo que realmente podría llegar a afectar a los resultados de las herramientas de analítica web basadas en cookies es el modo Incógnito (en la línea del modo InPrivate de Internet Explorer 8 y Navegación privada de Safari), que permite al usuario navegar por Internet de forma parcialmente anónima.

¿En qué consiste exactamente el modo Incógnito?
Sencillamente, aunque decidamos no bloquear las cookies en nuestro nuevo y flamante explorador Chrome, si navegamos en este modo, éstas se borrarán cuando terminemos nuestra sesión. Por tanto, cuando volvamos a visitar un sitio web, se nos contabilizará como un nuevo usuario (con todo lo que conlleva), y se falsearán nuestros resultados. Si los nuevos modos “invisibles” se popularizan, tendremos un problema

Pero miremos el lado positivo: Google podrá optimizar Chrome para que Google Analytics presente la información más fiable posible de los usuarios que lo utilicen, y no es mucho aventurar que podría convertirse en el navegador web más popular a medio plazo.

Google ha movido ficha. Seguro que los que utilizamos Google Analytics salimos beneficiados por ello.


Tags:


Por fin el tratamiento: Aplicando un test multivariante 3/3

01-09-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Tras varias semanas de emocionante espera, es hora de ver que resultados arroja el test del Señor X ¿habrá servido nuestro tratamiento para curar su Web?

Desgraciadamente el señor X ha pedido que no se faciliten los resultados de su sitio Web así que tomaré prestados los datos de otro “paciente”.

Seguimiento del experimento
Hemos ido haciendo un seguimiento de la evolución del experimento. Como comentaba en semanas anteriores, pasado el primer día Google Website optimizer empieza a mostrar resultados parciales.

Acceder a estos resultados es tan sencillo como pinchar sobre el enlace de “ver informe”


Fig. 1 Acceso al informe de resultados.

Lo primero que veremos, es un aviso que nos indica que no se han obtenido suficientes datos para dar un ganador claro (durante los primeros días del test), no obstante, ya podemos hacernos una idea de como evoluciona el test, que combinaciones parecen ir mejor y cuales peor.

Es muy importante no sacar conclusiones precipitadas en base a estos primeros resultados, me ha pasado más de una vez que un sitio responde bien a un “tratamiento” los primeros días y al finalizar el test resulta que el  mejor “tratamiento” (combinación) era otra completamente diferente.


Fig. 2 Ejemplo de resultados parciales durante un test multivariante.

Finalización del experimento
Al cabo de 7 días aproximadamente, Optimizer nos indica que ha recopilado suficientes datos y puede mostrar resultados definitivos (el tiempo que tarda  Website Optimizer en mostrar datos fiables depende de factores como el número de combinaciones, número de visitas, porcentaje de visitantes que participan en el experimento etc.)

Es entonces cuando llega el momento de decidir si paramos el test o lo continuamos unos días para obtener datos más fiables (ya se sabe, cuanta más información se tenga más ajustados serán los resultados).

Si decidimos parar el test, se nos dan dos posibilidades:

•    Realizar un test de seguimiento: Esta opción nos permite finalizar el test actual y realizar un nuevo experimento en el que solo testeamos la página original con la combinación ganadora (u otra que escojamos).
Es muy útil y siempre conviene realizar este tipo de test cuando queramos validar los resultados de un experimento, ya que eliminamos el ruido de las otras combinaciones y centramos el tráfico en dos combinaciones para comprobamos que los resultados obtenidos se mantienen.

•    Parar el test y dejar una de las combinaciones activas: esta opción, como indica su nombre, nos permite seleccionar una de las combinaciones y mostrarla por defecto cuando finalice el test (hasta que quitemos los tags del experimento).

En nuestro caso, pararemos el experimento y dejaremos la combinación original.


Fig 3. Tras obtener resultados válidos, paramos el experimento.

Fig 4. Escogemos la combinación que queremos dejar online hasta que eliminemos los tags del experimento.

Análisis de resultados
Hasta ahora les he contado hemos visto como parar el experimento pero lo interesante son los resultados así que veamos como interpretarlos,  nos ponemos cómodos (albornoz, zapatillas…) y empezamos a ver si hemos curado o no al paciente.

Generalmente una pantalla de resultados tendrá este aspecto:


Fig. 5 Páginas de resultados de un experimento cuantos mas rectángulos verdes mejor :)

Tendremos dos pestañas; combinaciones y secciones. Creo que está bastante claro que datos aporta cada una pero, en resumen, la pestaña de combinaciones muestra los resultados de las combinaciones testeadas mientras que la pestaña de secciones, muestra que secciones de las testeadas funcionaron mejor y su grado de importancia a la hora de mejorar la conversión.

La explicación de la pestaña de combinaciones es la siguiente:

•    Primera columna: nos indica las diferentes combinaciones que estamos testeando, podemos pinchar sobre una para… prefiero mantener la intriga y que lo pruebes en el experimento que hagas ;)

•    Segunda columna: Se nos indica la tasa de conversión más un componente de variación. Muestra también un gráfico de la mejora o empeoramiento observado frente a la combinación original. En este caso, la combinación 2 es claramente la “ganadora” de este test.

La situación ideal en un experimento es conseguir que una de las combinaciones destaque frente a las demás (es decir, que no se solape con ninguna otra y este en verde y la derecha por supuesto)

•    La tercera columna: Nos muestra la probabilidad, según Optimizer, de que esta combinación convierta mejor que la combinación original.

•    La cuarta columna: Bueno, creo que bastante evidente pero por si alguno tiene dudas, es el porcentaje de mejora observado con respecto a la combinación original

•    La quinta y última columna: Indica el número de usuarios “convertidos” frente al número de usuarios que vieron la combinación.

En cuanto a la tabla de secciones:

•    Primera columna: Nos indica la importancia de un elemento (valor de 1 a 5) en la mejora o empeoramiento de la conversión. En el ejemplo, vemos que el primer elemento (blqtestimonial) empeora la conversión con respecto a la original.

•    Segunda columna: Nombres de las secciones que estamos probando.

•    La tercera columna: Se nos indica la tasa de conversión de esa sección (contando la conversión de las páginas donde aparece dicha sección) más un componente de variación. Al igual que con las combinaciones, nos muestra un gráfico de la mejora o empeoramiento observado frente a la sección original correspondiente.

•    La cuarta columna:
Mejora observada con respecto a la sección original.

•    La quinta y última columna:
Indica el número de usuarios “convertidos” frente al número de usuarios que vieron la sección.

Para terminar
Bueno, con todo lo que he explicado en los últimos post, deberían estar ya preparando unos cuantos test y si no, ¿a qué esperan? Que son casi 12 folios de post! :)

Al final, lo importante de usar Optimizer es que conlleva una metodología de mejoras y testeo continuos que “obliga” a estar continuamente probando mejoras y cambios, pero para que funcione, debemos aceptar los resultados que obtengamos del experimento y aplicarlos, no vale decir que como no me gustan los resultados no los aplico (eso seria hacer trampas ;)).

Si tienen alguna duda o comentarios, recuerden que mi consulta está abierta todo el año.


Tags:


ClickTale: Visualizando tus visitas

25-08-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Vamos a presentar a Clicktale una herramienta de analítica web avanzada que nos permite registrar y visualizar las visitas dentro de nuestro sitio ya sea mediante Heatmaps así como también a través de sesiones aleatorias que son grabadas para su posterior reproducción.

¿Para que sirve una herramienta como esta?
Como todos sabemos una imagen vale más que mil números, por lo que no es lo mismo ver como nuestros visitantes recorren nuestro sitio, donde se detienen más tiempo, donde lo abandonan que intentar figurarse su comportamiento a partir de los datos de Bounce rate, tiempo en el sitio o el porcentaje de abandono.

Mediante un sencillo código de seguimiento podemos tener registro de las acciones de nuestros visitantes: movimientos del Mouse, clicks, scrolls, lo que han escrito en un formulario o cuadro de búsqueda. Si bien la herramienta está desarrollada para medir páginas en HTML también es posible utilizarla para sitios que emplean Flash con ciertas limitaciones.

Es decir que tendremos información fácilmente comprensible sobre abandono del carrito de compras o de un formulario de registro, podremos entender mejor la interacción de los visitantes con una Landing Page o descubrir si nuestros contenidos están bien ubicados dentro de una página.

Clicktale ofrece varias funcionalidades que permiten obtener diferentes datos sobre el comportamiento de nuestros visitantes; los Heatmaps permiten conocer la cantidad de visitas, el tiempo total y el tiempo promedio que se ha destinado a una sección específica de una página del sitio.

La función de Link Analytics permite ver la cantidad de clicks, los hovers, el tiempo promedio que se tarda en realizar click, la tasa de hover to clicks, el tiempo promedio que dura el hover.

La función de Form Analytics nos brinda información de cuanto tiempo se destina a cada campo de un formulario, que porcentajes de los formularios enviados tienen en blanco un campo específico o en que porcentaje fue corregida la información que se ingreso en un campo.

La herramienta ofrece distintos planes desde U$S 9 mensuales para sitios personales y comerciales en función del volumen de páginas vistas del sitio, aunque existe la posibilidad de probarla en forma gratuita registrando un máximo de 100 sesiones semanales.


Tags:


¿Qué hay de nuevo en Google? Insights for Search

07-08-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Definitivamente Google está apostando fuerte y saca a relucir nuevas funcionalidades y herramientas (Adplanner, Trends for Websites, Urchin 6) y esta semana lanzó en beta Google Insights for Search.

¿Para que sirve el nuevo juguete? Su descripción lo dice muy claro permite comparar patrones volúmenes de búsquedas para regiones, categorías y períodos de tiempo. Dicho llanamente podremos saber si las búsquedas han crecido o no durante un período de tiempo, si hay estacionalidad en las mismas, si tenemos factores geográficos y lo más importante podemos efectuar comparaciones entre varios términos de búsqueda.

La herramienta permite ver datos para los últimos 5 años en más de 30 categorías y comparando simultáneamente 5 términos de búsqueda y al igual que Trends permite visualizar el impacto de noticias referenciadas sobre los volúmenes de búsqueda.

Por ejemplo si comparamos entre varios deportes podremos notar claramente que las búsquedas de football tienen un patrón estacional con fuertes picos a inicios del tercer cuatrimestre, mientras que las búsquedas de soccer presentan un fuerte salto a mediados del 2006 (el mundial de Alemania) y las de rugby a mediados de 2007 (el mundial de Francia).

Por otra parte podemos saber que las búsquedas de soccer provienen de países como Gran Bretaña y varios del continente africano mientras que las búsquedas de basket son mayores en países europeos como Italia o Francia.

De manera similar es posible saber que las ciudades donde hay más interés en el soccer son Sydney, Toronto, Melbourne obviamente todas ellas regiones angloparlantes.

Finalmente podemos ver cuales son las keywords empleadas para los términos de búsqueda y cuales han sido las que experimentaron mayor crecimiento en el volumen de búsqueda durante el período que analizamos. Por ejemplo vinculadas a rugby encontramos search terms como world cup rugby o rugby union (claramente asociadas al mundial) y vemos que las búsquedas de super 14 rugby (uno de los torneos más importantes de este deporte) crecieron un 1620% entre 2004 y el presente.

Valen algunas aclaraciones sobre como interpretar los datos: los volúmenes de búsqueda no son absolutos sino que están normalizados en una escala de 0 a 100 donde el último corresponde al máximo volumen de búsquedas registradas.

Por otra parte los datos están normalizados esto significa que si bien dos países (o ciudades) pueden tener un mismo valor del índice de búsquedas no necesariamente el volumen de las mismas resulta equivalente; por tanto lo que es equivalente será la probabilidad de que un usuario realice una búsqueda de ese término en particular y no la cantidad de búsquedas efectuadas.

Como siempre lo hemos dicho no hay nadie mejor que tu para comprobar las bondades o los defectos de las herramientas que te recomendamos ¿qué estás esperando? pon manos a la obra lo único que se requiere es una cuenta de Google para visualizar los datos; y luego no seas egoísta cuéntanos tu opinión así sabemos si nuestras recetas dan resultado.


Tags:


Google Analytics no es infalible…

04-08-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Una de las funciones más útiles de GA es la que permite realizar la comparación de dos períodos de tiempo y obtener la variación de las métricas en ambos períodos, sin embargo durante la semana pasada hemos caído en cuenta de un pequeño problema en los reportes que hasta el momento no ha sido corregido.

Al requerir un reporte para conocer la cantidad de visitas desde una región comparando julio respecto de junio sucede que aparecen algunas ciudades con dos resultados: en el primero vemos que se registran cero visitas en junio y el porcentaje de variación es de 100% y en el segundo resultado veremos que se contabilizan visitas y la variación correspondiente.

Este mismo fallo se produce para distintos países aunque no para diferentes períodos temporales (semanales o meses diferentes) así que su impacto resulta bastante limitado.

Por suerte papá Google nos escucha (cosa extraña en empresas de esa magnitud) y ya ha tomado cartas en el asunto para solucionarlo. Rectificar es de sabios.


Tags:


Por fin el tratamiento: Aplicando un test multivariante 2/3

21-07-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Volvemos a retomar el tratamiento del Senor X y su empresa “CajasDeCartón S.L.”, esperemos que aún estemos a tiempo de curarle… En el post anterior habíamos descrito las diferentes pruebas que queríamos aplicar sobre el paciente es decir, el sitio de la empresa.

En este post, describiré la manera de implementar dichas pruebas usando la herramienta Google Website Optimizer. Os aseguro que es fácil, divertido y sencillo, y lo mejor de todo, los pacientes casi siempre mejoran. Empecemos con la cura entonces.

Primer paso
Entrar en nuestra cuenta de Website Optimizer y crear el experimento ¿aún no te has creado una cuenta? a qué esperas, ¡es gratis!

Fig.1 Listado de experimentos activos de Google Website Optimizer

Segundo paso
Decidir el tipo de experimento que vamos a realizar, en este caso vamos a seleccionar un test Multivariante. Dentro de poco daré una explicación detalla de cuando utilizar uno u otro, pero por ahora fíense del doctor que sabe lo que hace (ji ji ji)

Fig. 2 Pantalla de selección de tipo de experimento

Tercer paso
A ver si lo adivinan… efectivamente, pinchar sobre “GO”. En esta pantalla se nos muestran las diferentes tareas que hacen falta para poner en marcha un test, de esta manera podremos hacernos una idea de lo que necesitaremos.

Fig. 3 Listado de las tareas que componen un test

Cuarto paso

Ánimo que ya nos queda menos. El cuarto paso consiste en dar nombre al experimento, es recomendable que demos un nombre que nos permita recordar lo que estamos haciendo ya que, aunque al principio no tengamos muchos experimentos, con el tiempo podemos llegar a tener un número elevado y un nombre significativo nos puede ayudar a encontrarlo. A continuación, debemos indicar la página a testear, en nuestro caso es la ficha de producto (información sobre la caja) y la página de conversión, es decir, la página que nos aparecerá cuando compremos una caja (en nuestro ejemplo será un simple mensaje de agradecimiento)

Una cosa importante a tener en cuenta es que Website Optimizer utiliza estas páginas para comprobar que hemos insertado correctamente los códigos del experimento (veremos como se insertan en el séptimo paso). Por tanto, dichas páginas deberían existir y estar online. No obstante, si por algún motivo no tenemos online las páginas no hay que preocuparse ya que tenemos la posibilidad de “subir” los archivos html a la herramienta para que se validen.

Fig. 4 Indicamos el nombre y páginas que participan en el test

Quinto paso
Optimizer nos recuerda que antes de continuar debemos tener planeado nuestro experimento, como somos unos doctores muy profesionales, ya hemos planeado nuestro experimento y solo tenemos que pulsar “Continue”. Sin embargo, cuando seas tu quien se decida a realizar los test, recuerda que antes de crearlo, debes tenerlo planeado lo cual incluye:

  • Tener decido que página quieres testear, cual es la acción que tus visitantes deben realizar (suscribirse, enviar un formulario etc.) y cual es la página objetivo o de conversión.
  • Tener definidas que zonas vas a testear y las diferentes versiones que quieres probar (si quieres cambiar una imagen, tener preparadas las alternativas)
  • Tener preparado el código html que vas a usar como alternativa al código original (entenderás el porqué de este punto en el octavo paso).

Fig. 5 No está de más asegurarnos que tenemos todo lo que necesitamos

Sexto paso
Optimizer nos preguntará aquí si seremos nosotros u otras personas las que colocaremos los códigos necesarios para que funciones el test en la página. La decisión dependerá principalmente de si tenemos o no acceso al código html de las páginas a testear.

La diferencia entre una opción u otra es que, si decimos que lo haremos nosotros, la herramienta nos mostrará los códigos necesarios y nos explicará como y donde introducirlos. En el caso de que digamos que los códigos los colocarán otras personas, nos mostrará un enlace que debemos enviarle a estas personas. El enlace corresponde a una página donde se explica cómo y dónde deben colocarse estos códigos. En nuestro caso, elegimos ser nosotros los que introduciremos los códigos en las páginas (es más divertido y se aprende más)

Fig. 6 Nos atrevemos y seremos nosotros los que colocaremos los códigos en las páginas

Séptimo paso
Aquí viene lo divertido, introduciremos los códigos que servirán para llevar a cabo el experimento, hay 4 tipos de códigos:

  • Código de control: Se coloca al comienzo de la página a testear, sirve para que la herramienta determine que combinación de página te va a mostrar (recordemos que estamos probando varias combinaciones) Una vez que decide la combinación a mostrarte, cada vez que vuelvas te seguirá mostrando la misma.
  • Código de seguimiento: Permite llevar el control del número de visitantes que llegan a una combinación determinada
  • Código de sección: Muy importante, cada zona de nuestra página que deseemos testear debe estar “encapsulada” entre un código de sección
  • Código de conversión: Muy similar al código de seguimiento, ¿adivinas en que página lo insertamos? en la de conversión si, lo has adivinado. Permite llevar el control de… las conversiones, has vuelto a adivinarlo.

Afortunadamente, Google nos explica de forma muy clara y sencilla donde debemos colocar los distintos códigos, todo el proceso no debería llevarnos más de 5 minutos.

Lo último que tenemos que hacer para poder continuar es validar que los códigos estén correctamente introducidos ya que si no, no podremos continuar con el experimento.

Fig. 7 Ejemplo de “encapsulamiento” de una zona a testear, en este caso el título de la página


Fig. 8 Solo cuando todo esté correcto, podremos continuar.
Octavo paso
Estamos ya apunto de terminar :) aquí indicamos cuales son las variantes que queremos probar. Si recordais, en nuestro caso queríamos probar:

• Un nuevo título de página
• Una nueva imagen para la ficha de producto
• Un nuevo texto para la descripción
• Una nueva llamada a la acción

Para cada elemento que hayamos encapsulado como código de sección el Optimizer te permite especificar una o varias alternativas. En nuestro caso, sólo vamos a introducir una por sección.

Fig. 9 La parte más divertida, introduciendo variaciones.

Noveno paso
En este último paso (por fin), revisamos las características del experimento que hemos creado y lanzamos el experimento.

Antes de lanzarlos podremos indicar el porcentaje de visitantes que participarán en el test, es decir, podemos especificar que solo al 10% de las personas que visiten nuestro site se les haga el test. Esto es bastante útil si no podemos arriesgarnos a probar el test sobre el 100% de los visitantes, el lado negativo es que tardaremos más tiempo en obtener resultados.

Por último, algo muy recomendable es revisar todas las combinaciones que van a formar parte del test, para asegurarnos que todo está correcto.

Si, tras revisarlas, estamos conformes solo nos queda pinchar sobre “launch now”

Fig. 10 Si estamos conformes con las especificaciones, ya podemos lanzar el test

Y ahora….
Ahora nos toca esperar los resultados, en aproximadamente un día Website Optimizer empezará a mostrarte resultados, no obstante hasta pasada una semana aproximadamente no podremos tomarnos en serio estos valores.

En el próximo post explicaré como interpretar los resultados y descubriremos que combinación es la ganadora, mientras tanto, atrévete con tu primer test y ¡cuéntanos tus experiencias!


Tags:


Mantén el historial de tus usuarios correctamente

17-07-2008 - Escrito en Doctor Metrics

La mejor manera de tratar a nuestros usuarios en nuestra web es reconocerlos nada más llegar a nuestra consulta y qué mejor manera que conocer su historial médico. Igual que en las clínicas offline, uno de los trabajos que más recursos ocupan y que más trabajo lleva es conservar y facilitar el acceso al historial de los pacientes. En el mundo online, esto se puede realizar de una forma más o menos fácil y sencilla mediante la inserción de una cookie en el ordenador de nuestros usuarios.

Lo más importante es que el historial del paciente viaje con él tanto entre consultas de diferentes especialistas como si viaja entre clínicas. En internet, estos viajes se producen entre diferentes subdominios y dominios de los que puede constar nuestra web. Cómo hacer el seguimiento de nuestro usuario entre los diferentes dominios y subdominios. En Google Analytics se puede realizar customizando las variables de nuestro tag. Las variables que debemos de habilitar o deshabilitar son el ._setAllowLinker(); y el ._setAllowHash();.

La cookie que utiliza Google Analytics, es una first party cookie, lo que quiere decir que utiliza el mismo dominio desde el que se creó (frente a las third party cookie que utiliza dominios de terceros) perdiendo GA su rastro al realizar un cambio de dominio. Por defecto el tag original de Google Analytics tiene deshabilitada la función ._setAllowLinker () que permite mediante la copia de los parámetros de la cookie en la url de la página de destino en un query string hacer el seguimiento del usuario entre dominios. Cuando se ejecuta este parámetro, se crea una nueva cookie con los mismos valores que la anterior, pero con el nuevo dominio manteniéndose la integridad del usuario y su visita para Google Analytics.

Para que el traslado de expedientes funcione, hay que avisar a la recepción para que envíen el historial médico, por lo que para que nos funcione correctamente el ._setAllowLinker(), necesitamos marcar todos los enlaces externos de nuestro site con la variable ._link() para que envíe los parámetros correctos de nuestro usuario.

Algo diferente es lo que hay que realizar para el envío del historial del usuario entre consultas de la misma clínica; es decir, entre subdominios. Lo que tenemos que hacer es deshabilitar la función ._setAllowHash() que esta activada por defecto en Google Analytics. El parámetro hash lo que hace es asegurarse de la persistencia de la cookie dentro del dominio asignándole un valor único a la cookie para ese visitante en ese dominio. Deshabilitando esta función, lo que conseguimos es que no se rechace la cookie de nuestro usuario como sucedería con una cookie procedente de otro dominio.

No olvidemos que para el buen funcionamiento del traslado de cookies entre nuestros dominios y subdominios necesitamos tener instalado en ambos sitios el track de GA; es decir, nuestras clínicas tienen que pertenecer al mismo sistema sanitario. Si no realizamos todos estos cambios en nuestra implementación del código de seguimiento de Google Analytics, cada vez que uno de nuestros usuarios navegue por nuestra web y cambie entre uno de nuestros dominios o subdominios será contabilizado como una visita nueva, lo que inflará falsamente nuestros resultados de medición.

Crees qué estas guardando correctamente el historial de tus usuarios, qué estas midiendo correctamente la integridad de las visitas de estos, ahora tienes dudas y no sabes si entre tus múltiples dominios estás inflando tus datos debido a una incorrecta implementación de tu herramienta de analítica web. Consúltanos tus dudas aquí mismo.


Tags:


Medición para internet móvil (1/2)

11-07-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Hoy es un buen día para hablar de la medición para internet en móviles dado que Telefónica inicia la comercialización del iPhone en España.

Sería casi redundante mencionar que en los últimos años han sido prolíficos los accesos a Internet mediante dispositivos móviles como teléfonos, PDAs o reproductores multimedia portátiles. Estos dispositivos han diversificado su tecnología de acceso.

Primero fueron los mensajes SMS (que por cierto prevalecen hasta hoy) utilizando el canal de control de la norma de telefonía móvil AMPS (Advanced Mobile Phone System), aún cuando sabemos que su funcionalidad es limitada, enseguida vino la tecnología de datos en paquetes GPRS (General Packet Radio Services) en principio semejante a los paquetes IP, para desembocar en las más recientes y de velocidad de conexión mejorada EDGE y 3G.

El uso de internet móvil hace que bien se justifique realizar un seguimiento de web metrics para los diversos sitios orientados a dispositivos portátiles. Con este fin, veremos cuáles son las limitantes que debemos superar.

Un aspecto que debemos tener muy presente es que, excepto en la recientemente 3G, la mayoría de los dispositivos móviles no soporta el protocolo estándar de internet TCP/IP. Esto implica que su acceso a la web sea mediante servidores representantes dentro de la red. Para los que estén familiarizados, esto es similar a la función que cumple un servidor proxy dentro de una red corporativa. En la internet móvil estos servidores se conocen como WAP Gateway, o pasarelas WAP.

Arquitectura de servicios en la Internet Móvil (WAP). Fuente WAP 2.0 Technical Paper, WAP Forum.

Por lo tanto, ocurrirá que si analizamos los logs de nuestro site, tendremos un cúmulo importante de peticiones que provienen de unos pocos host, esto es, los WAP Gateway en la red pública. Bajo la premisa de seguimiento mediante el par IP-User Agent, será imposible realizar un seguimiento que refleje la realidad. Pongámonos sólo en el caso de que hay dispositivos móviles muy populares, y que varios usuarios con iguales aparatos podrían estar navegando simultáneamente nuestro sitio. Por supuesto que el tema será menos dramático para sitios con visitas relativamente menores.

Debemos por lo tanto implementar un sistema de seguimiento con recursos complementarios que nos permita medir mejor tanto visitas como el número de visitantes. Incluir sessionID en la url de petición es una alternativa más que válida. Nos permitiría medir con muchísima mayor precisión el número de visitas.

Por supuesto, nuestra herramienta de análisis debe soportar este método de tracking. No es necesario hacer desarrollo adicional para las páginas del sitio si nuestro servidor HTTP puede implementar session tracking.

Desafío mayor, realizar el seguimiento del número de visitantes. Si el WAP Gateway no envía al servidor web ninguna información identificadora (número de teléfono, suscriptor) acerca del usuario, el asunto es complejo. No podemos apelar a la tecnología de seguimiento mediante tags, puesto que aún la mayoría de los browser para portátiles no soportan javascript ni cookies.

Podemos bien asumir sólo medir el número de visitas y descartar el número de visitantes. Pero no nos conformemos, intentemos responder la pregunta, ¿cómo identificar un usuario cuando regresa al sitio? La respuesta será nuestro principio de seguimiento del número de visitantes. Luego, podremos obtener el número de visitantes nuevos, recurrentes, incluso otros segmentos mediante desarrollo adicional.

Actualmente comienzan a salir diferentes soluciones de medición para móviles (en el próximo post hablaremos de ellas). Nosotros estamos trabajando en un Google Analytics que mida internet en móviles.

¿Os parece interesante? ¿cuál es vuestra opinión?


Tags:


Compete Pro ¡gratis por un mes!

01-07-2008 - Escrito en Doctor Metrics

En un post anterior comentamos el lanzamiento de Google Ad Planner y evidentemente ya se sienten los efectos positivos del anuncio, esta mañana recibí un mail informando el lanzamiento de Compete Pro

El servicio brinda el ranking de los sitios en función de las visitas, usuarios, páginas vistas, tiempo de navegación y finalmente de una métrica llamada atención (% del tiempo dedicado a un sitio respecto del tiempo total online). Anteriormente este era un servicio por suscripción que costaba varios miles de dólares anuales y ahora lo han vuelto mucho más accesible.

La función de Site Analytics permite comparar el tráfico de cinco sitios diferentes para un período de 2 años y nos da el alcance (reach) como % de las visitas que recibe un sitio determinado como porcentaje del total de visitas online. Además ofrece las métricas de engagement más comúnmente empleadas (tiempo, páginas, visitas promedio por visitante).

La función de Search Analytics permite conocer las búsquedas empleadas para un sitio o categoría de sitios determinados y además para un segmento behavioral de usuarios (muy útil para planners de medios). También podemos consultar una keyword y ver que sitios obtuvieron más trafico a partir de la búsqueda.

Bueno como no todo lo que brilla es oro toca el baldazo de agua fría… los datos sólo corresponden a usuarios de Estados Unidos… pero para quienes quieran ver de qué se trata sólo es cuestión de registrarse y probar… por ahora el trial es gratuito.


Tags:


XiTi Analyzer II

30-06-2008 - Escrito en Doctor Metrics

XiTi Analyzer II es una herramienta de pago de monitorización y análisis de sitios Web. Hasta ahí, nada nuevo…pero lo que la diferencia de otras herramientas es la exclusividad de algunas de sus características, y la gran variedad de funcionalidades que no siempre están todas presentes en la mayoría de las herramientas de la competencia.

Introduce también conceptos nuevos de medición como la “visita entrante”, que se produce cuando el usuario consulta al menos 2 páginas. Más importante es el denominado “Cociente de comportamiento (CC)”, que mide el grado de interés hacia un sitio, y que se mide como la combinación de 5 dimensiones (páginas vistas por visita, páginas vistas por minuto, páginas vistas por visita entrante, tasa de entrada de las visitas y duración media de las visitas).

También es interesante la medición de los clics de los visitantes sobre la página web, permitiendo observar su navegación, sus acciones, descargas, salidas, etc. XiTi ofrece 3 tipos de análisis: Número de clics, mapa de puntos calientes, y superposición.

Algo que también diferencia a XiTi es su capacidad de medir la resolución exacta a la que el usuario está viendo una página web. Y esto no coincide necesariamente con la resolución pantalla configurada por el usuario, sino cómo tiene desplegada la ventana del explorador dentro de esa resolución. Hoy en día cada vez más usuarios aprovechan la mayor superficie y resolución de sus monitores (siendo cada vez más populares los panorámicos) para mostrar en ellos 2 o 3 ventanas a la vez. Por este motivo, el explorador del usuario podría estar ocupando solamente un tercio de la pantalla, lo cual será detectado por XiTi, y podría permitir optimizar el diseño de un sitio web en función de cómo lo estén viendo sus visitantes.

XiTi funciona mediante marcadores Javascript, que permiten medir contenidos (páginas web, e-mails, RSS, Flash…), acciones (redireccionamientos, frames…), fuentes (publicidad, emailings, afiliaciones…), o añadir funcionalidades personalizadas (como analizar buscadores, o realizar pruebas A/B).


Tags:


Interpreta el embudo de Google Analytics (cómo no entenderlo al revés) 3/4

28-06-2008 - Escrito en Doctor Metrics

En la primera y segunda entregas de este post te comente algunas de las formas en las cuales puedes utilizar el reporte de embudo para entender que tan bien funciona tu sitio y como estás convirtiendo a tus visitas en clientes o prospectos.

Ahora a lo que nos gusta a todos, ensuciarnos las manos.

¿Cómo obtenemos el reporte en la práctica?
La gran mayoría de las herramientas de métricas Web incluyen algún reporte especializado para visualizar los embudos de conversión de un sitio Web. Vamos a ver el caso de Google Analytics (GA) que es una herramienta gratuita y abierta para todos. En Google Analytics encontrarás el reporte de embudo o funnel con el nombre de Visualización de Redireccionamiento y es un reporte como el que muestra la figura.

Aquí encontraras una breve presentación con el proceso de configuración.

Embudo Google analytics

Para poder utilizarlo deberás tener una cuenta activa de GA, correctamente configurada y recibiendo el trafico de tu sitio. En la interfaz de administración de la cuenta de Google Anlytics, dentro de la opción editar el perfil en el que deseas tener el reporte de embudo deberás configurar uno de los 4 objetivos disponibles. En el proceso GA te dará la opción de indicar un objetivo y hasta 10 etapas del proceso que conduce a la conversión de éste, la definición de estos se efectúa indicando la URL o una expresiones regular que representa los contenidos correspondientes.

En el caso de la primera etapa del proceso es posible definir si se debe considerar esta etapa como obligatoria, si se elige esta opción el embudo solo considerará visitas que accedieron ha esta etapa del proceso y excluir visitas que visitaron otras etapas del embudo sin pasar por la primera.

¿Cómo se vera el reporte después de que lo configures correctamente?

Ahora que ya tienes tu reporte de embudo configurado y funcionando solo resta contarte como leerlo correctamente. Eso lo he dejado para el cuarto y último apartado de este post.

¿Tienes alguna duda? ¿Te quedo claro lo de definir el primer paso como obligatorio o no?

¿Te propongo que utilicemos este post para discutir como monetizar los objetivos que no son transaccionales? Supongamos que tu sitio tiene un formulario de contacto para que tus visitas soliciten la contratación de un producto. ¿Qué valor le asignarías a cada formulario llenado exitosamente? ¿Qué información necesitas para hacer esta estimación?


Tags:


Web Analytics ¿nos hace mejor personas?

15-06-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Con este post me gustaría dejar clara mi neutralidad ante las diferentes ciencias… :) (gracias por el dibujo Uri)

Hoy he estado filosofando un poquito y me he preguntado si nuestro trabajo como Analistas Web contribuye de alguna forma al bien común. Realmente siempre me han fascinado profesiones cuyo beneficio a la sociedad es tan claro: doctores, bomberos, los que hacen los cafés del StarBucks… pero ¿y nosotros?

A la conclusión que he llegado es que quien se dedica a Web Analytics te obliga a ser mejor persona ¿por qué?

  1. Cura de humildad
    Una de las cosas que aprendes trabajando en estos temas es de no fiarte de ideas propias o preconcevidas Es impresionante la cantidad de cosas que aprendes con cada proyecto y que normalmente contradicen lo que inicialmente creías. Esto te obliga a testear todas y cada una de las hipótesis que encuentras y a demostrar que la ganadora no es la que tu crees sino la que los números señalan, que al final es la que tus usuarios escogen.
  2. Fuera complicaciones
    Normalmente las personas que nos dedicamos al análisis somos personas bastante complicadas y perfeccionistas que nos obsesionamos por tenerlo todo controlado. Esto normalmente desemboca en dificultades para priorizar las cosas o incluso para ver las soluciones. Una buena estrategia de web analytics ayuda a ser pragmático y ver las cosas mucho más simples.
  3. Relacionarse es clave
    No todo sucede en la web. Un site es un canal más dentro de la compañía de ahí que sea clave mantener una vida social activa entre los diferentes departamentos. Prohibidas las torres de marfil para el analista web, cuya única comunicación con el mundo real es el email. Una práctica aconsejable es una reunión semanal con todos los departamentos para entender todo lo que pasa en la compañía y que puede repercutir en nuestros números.

¿Qué decís a todo esto?
¿Me ayudais a añadir más puntos?


Tags:


Medición del tiempo de visualización web (problemas) 1/2

15-06-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Un usuario tiene abierta la ventana del browser con una página de nuestro sitio, mientras no se registre una petición hacia otra página no se podrá determinar la permanencia de tiempo en ese lugar.

Aunque suene un poco raro, esta es la premisa para la medición del indicador de tiempo promedio en la página. En realidad no hay otra forma por la que nuestro analizador pueda enterarse, sea basado en logs o seguimiento por tags, si nuestro supuesto fiel visitante estuvo en realidad visualizando o no una determinada página de nuestro sitio, a menos que quede explícitamente registrado que se ha ido a otra página.

El analizador razona, “vaya, si ha solicitado otra página por lo tanto ya ha dejado de ver la anterior”, luego, se termina aquí el tiempo de visualización de la primera. Y entonces, si el usuario ya no sigue navegando por nuestro sitio, si ha cerrado la ventana del browser o bien se ha ido a otra isla de la web, ¿cómo podrá nuestro analizador saber lo que ha hecho, y cuando lo ha hecho?

El registro de logs no tendrá otra petición del usuario, y el host que recibe los hits de seguimiento de tags no habrá recibido nada más. Simplemente la respuesta es que el analizador no puede saberlo. El razonamiento es que, se asigna un tiempo de visualización igual a 0 para la última página que el usuario ha visto.

Esto último puede significar una distorsión significativa en la medición del tiempo promedio de visualización, tanto en aquella última página como el sitio completo. Supongamos un sitio simple, un blog personal, con un buen puñado de seguidores. La navegación más común quizás sería, la llegada del visitante a la página principal, enseguida ver la página del post y los comentarios, y por último abandona. ¿Tiempo promedio de visualización al post? Tiende a 0. ¿Cómo son tan aburridos mis POST? Bueno quizás puede tener mayor importancia el número de visualizaciones y quizás no tanto el tiempo promedio de visualización, es discutible. Al menos a mi me interesaría conocer cuánto tiempo emplean los visitantes en echarle un ojo a cada post.

Pongámonos ahora en el caso de un sitio cuyo atractivo se encuentra a 0 clics de distancia, es decir, en la misma página de inicio. Bajo lo expuesto anteriormente, el tiempo promedio de visualización del sitio será muy bajo, y además la tasa de rebote será altísima.

¿Cómo entonces podríamos determinar el éxito real del sitio? No es mi intención aquí discutir si un sitio cuyo contenido más atractivo esté en su página de inicio está bien realizado, pero ¿por qué no puede darse el caso?

El el siguiente post hablaremos de posibles soluciones pero:
¿cuáles proponeis?
¿utilizais esta métrica sin reparar en su imprecisión?


Tags:


Cómo saber si Google Analytics está correctamente instalado

15-06-2008 - Escrito en Doctor Metrics

Muchos pacientes nos preguntan habitualmente si existe una fórmula fácil de ver si Google Analytics está correctamente instalado en su sitio, y si está midiendo en todas sus páginas. Para que puedas averiguarlo te recomendamos una herramienta gratuita desarrollada por EpikOne (uno de nuestros colegas en Estados Unidos) llamada SiteScan

Su funcionamiento es muy simple: escanea las páginas del sitio buscando el código de GA instalado (ya sea la versión urchin o GA) y genera una página con el detalle de los resultados que es enviada por mail, el reporte de errores se descarga en formato CSV desde la página de resultados.

SiteScan efectúa varias comprobaciones en nuestro sitio sobre el código de GA:

  1. Que todas las páginas incluyan el código de seguimiento de GA
  2. Que todas las páginas realicen el llamado al código de GA
  3. Que en todas las páginas esté el número de cuenta de GA
  4. Que no este instalado la versión alternativa de GA (incompatibles entre ellas)
  5. Que las páginas seguras tengan código adecuado
  6. Además establece si se requieren filtros en función de los parámetros de las consultas (especialmente útil para sitios dinámicos que almacenan información de usuario/sesion en las urls)

Las limitaciones de la herramienta son varias y debemos tomarlas en consideración ya que no es recomendable utilizar SiteScan en sitios complejos:

  1. No escanea páginas protegidas por contraseña o contra robots
  2. No escanea páginas de Check-out que disparen eventos (action scripts)
  3. No reconoce la versión beta del código de GA (la versión de prueba)

Además la versión gratuita tiene restricciones operativas:

  • Está limitada a un máximo de 15.000 páginas y a directorios con menos de 1.000 archivos (en su versión gratuita)
  • Una misma URL solo puede ser escaneada cada 6 horas para permitir más usuarios de la herramienta.

Finalmente, es importante mencionar que SiteScan solo detecta fallos en el código de GA, por tanto no corrige los errores, así que en caso de que tengas algún problema te recomendamos contactarte con el equipo de Doctor Metrics y más que gustosos te ayudaremos a resolver tus problemas.

¡Aprovecha nuestra consulta es gratis!


Tags:


Transparencia de la medición online

14-03-2008 - Escrito en Multiplica: Diario de viaje

Hoy hemos intervenido en el OME. Y por los comentarios recibidos al salir de nuestra intervención, mal no nos ha ido.

Esta vez era David Boronat quien hablaba sobre soluciones de medición, publicidad online y transparencia.

David constataba que desde Multiplica no somos muy fans de la publicidad online (con algunas excepciones: entre ellas, la compra de palabras clave). Por el contrario, creemos ciegamente en la medición online. Especialmente en un minuto de la película donde internet es suficientemente maduro para que añadamos mayor ciencia y menos intuición en nuestras decisiones y mejoras.

Llega el tuning (como venimos repitiendo hace tiempo): multitesting, multitesting y multitesting.

Llega la Internet comercialmente inteligente con reglas de negocio que nos permitan targetizar mejor Llega la customización y personalización con mensajes con inteligencia. Llega la microsegmentación. Llega la inteligencia comercial. Las webs empiezan a pensar y tomar decisiones por nosotros.

No obstante, la matemática en la medición online no existe. Son múltiples los criterios que hacen realmente difícil que diferentes soluciones mida exactamente igual una presencia online (las páginas no siempre están bien tageadas, se contemplan diferentes time-out de sesiones entre soluciones, la ubicación del tag condiciona...).

Y además hay tendencias que provocan una futura mayor complejidad de sistemas de medición transparentes.

  • La página vista se está muriendo: llega la web 2.0
  • Ajax, flex, silverlight: view, drop, drag.... Llegan los eventos
  • Irrumpe el móvil para navegar por internet
  • Los usuarios tienen un comportamiento cada vez más multicanal
  • Hay una mayor tendencia a modelos centrados en coste-por-adquisición.
  • Aparecen nuevos medios donde realizar acciones publicitarias (redes sociales, youtube,...)

Pero, ¿es importante la credibilidad de los sistemas de medición de la publicidad online?

¿Tan importante es quien es el primero en audiencias?

¿Tan importante es la cobertura?

¿Tan importante si estamos hablando de comprar publicidad por CPM?

¿No es más importante el precio del CPM, cuan targetizado son los usuarios que nos visitan o cuáles son los resultados que nos están generando esos medios?

¿Qué más da la cobertura si la tendencia es que estamos pasando de las impresiones a los clicks y de los clicks al coste de adquición?

Ese pensamiento proviene de la cultura de la medios convencionales que basan sus cuotas de publicidad en GRP; tirada de sus ediciones, ...

Por otro lado, todos los sistemas de medición son falseables (desde la epoca en que se compraban webs para poner los logs colgando de uno, hasta zonas de iframe con reload automáticamente cada x segundos,...).

¿Por qué el search marketing crece más que nada? ¿Importa la cobertura? ¿Los estudios y certificaciones de mediciones de audiencia? NO. Y no importa porque mides resultados, pujas hasta donde quieres y pagas por clicks.

El mercado resiente este continuo devenir de información proveniente del sector en la que ponemos en duda la fiabilidad de los sistemas actuales de control de audiencia.

Muchas centrales de medios NO conocen realmente las webs, las audiencias, los targets, y planifican la publicidad (la principal fuente de ingresos) basándose en distintas mediciones que lo único que consiguen es confundir a los anunciantes sobre lo que es y no es importante en la planificación de medios online.


Tags:


El Día de la Optimización

06-03-2008 - Escrito en Albert Garcia Pujadas

Esta semana está siendo especialmente interesante. Llena de reuniones y presentaciones diversas. Ayer y hoy estoy en Madrid, entre otras cosas para celebrar el evento “Optimization Trends & Tools ” que, organizado por Multiplica, hablaremos sobre tendencias en medición online.

Cuando estoy escribiendo este post, aún estamos terminando los últimos preparativos, que hemos tenido que ajustar sobre la marcha ante el éxito -no previsto- de la convocatoria.

Inicialmente teníamos dudas si llenaríamos la sala con 50 profesionales… y finalmente -y tras un cambio se sala- hemos conseguido ampliarlo hasta un aforo de 100 personas. Aún así, no hemos podido atender todas las peticiones de empresas que nos han solicitado asistir.

Es un buen síntoma para la industria que haya esta inquietud sobre el ámbito de la “medición para optimizar”. Esperamos aportar nuestro grano de arena al desarrollo de esta disciplina y confío en que otras compañías también empujen iniciativas en ese sentido. Todos salimos beneficiados.

Nuestra intención es celebrar el evento en breve en Barcelona y repetirlo en Madrid ¿Te apuntas?

Sphere: Related Content


Tags:


Pirámide de optimización de un sitio web ¿por dónde empiezo?

05-03-2008 - Escrito en Albert Garcia Pujadas


Con la mayoría de edad de la Red, es un poco sorprendente el número de compañías que todavía siguen focalizando sus esfuerzos en atracción (muy importante, cierto es) y poco o casi nada en optimización.Una de las principales dificultades es saber y entender el orden lógico de los pasos, aunque sólo sea para equivocarse lo menos posible. Sabemos que todos los pasos son necesarios, pero también que algunos tienen mayor impacto que otros. También que requieren diferentes cantidades de esfuerzos y recursos. Así que la pregunta obligada es: “¿Por dónde empezar?”

Bryan Eisenberg, en The ClickZ Network adapta la conocida Pirámide de Maslow y su jerarquía de las necesidades al caso. “¿Qué tiene de bueno ser propietario de una Harley-Davidson o encontrar el traje perfecto para un viaje a un club si estás muriendo de hambre?”

O lo que es lo mismo ¿qué sentido tiene intentar hacer más persuasivo la web de una cadena hotelera, cuando sabemos que su proceso de reserva falla más que una escopeta de feria?

Volviendo a la pirámide, y empezando por su base, cuanto más arriba se sitúe, mayor será el impacto alcanzado. Aunque el nivel de esfuerzo para pasar cada nivel varía de un sitio web a otro…

Para determinar cuál es jerarquía de la optimización, hay que empezar por las funcionalidades. Es lo básico, lo higiénico. ¿Su sitio web se cuelga? ¿Problemas al cargar la imagen? ¿Aparecen errores en los procesos clave? Es fundamental asegurar la fiabilidad.

¿Cómo es el sitio web de accesible? El tamaño de la letra, el idioma, y las páginas y secciones que no se cargan correctamente, son otros los problemas de accesibilidad. Compatibilidad con navegadores…

Optimizar para las personas con discapacidad, que deben permitir que las fuentes de tamaño para los usuarios que necesitan imprimir mayor, y el navegador de resolver cuestiones concretas. Si recuerda una parte significativa de mortales tenemos alguna que otra dificultad para leer fuentes de texto pequeñas (o microscópicas). Aunque al diseñador de turno le parezca una herejía. Optimizar para los usuarios que no tienen banda ancha (todavía hay). Acceso para dispositivos móviles también deberían considerarse cada vez más…

¿Botones fáciles de encontrar y ver? ¿Está donde los usuarios lo esperan? La Usabilidad del sitio web es esencial….y por eso se han escrito miles de artículos sobre el tema.

La capa intuitiva suele confundirse con facilidad de uso, pero son cosas distintas. Intuitiva es la capa de información sobre cómo mejorar el flujo de la experiencia del visitante del sitio y la optimización de los aspectos que mantienen a los visitantes en la compra… Por ejemplo: detalle de productos en pop-ups, los comentarios y todos los mensajes que reduzcan la fricción en el proceso de compra, anticipen las preguntas de los clientes, y ofrezcan respuestas cuando el cliente las pide.

En un sitio de la captación de clientes potenciales, optimizar el formulario de preguntas, tratar de acortar el tiempo necesario para rellenar el formulario,..

Finalmente, en la parte superior de la pirámide, llegamos a la persuasión. Y es lo que mueve un cliente de tomar la decisión de comprar un producto específico.

La mejora de la persuasión de un sitio web, con su copy o las imágenes de los productos, sus descripciones, características, demostraciones, las comparaciones de productos (incluso con competidores) se consideran cuestiones de persuasión… Descripción de servicio, estudios de casos, testimonios, etc…

La imagen de marca y el aspecto del sitio son aspectos muy relevantes, especialmente si hay incoherencia con la promesa de la marca. También sabemos que cuando el cliente es leal a la marca, puede perdonar más los errores….pero ese es otro tema.

Sphere: Related Content


Tags:


Comparativa herramientas de BI

15-01-2008 - Escrito en unplisplas.com por: Santi Mundi

Estos días en Multiplica andamos ocupados en escoger de una vez por todas la herramienta adecuada de software libre con la que avanzar en BI (). Por el tipo de servicio que vamos a ofrecer desde Multiplica en BI hemos llegado a 3 opciones en las cuales estos días estamos profundizando y probando:

Pentaho

De todas las inicativas, la más completa y con una perspectiva futura más potente es la de Pentaho, seguramente, ya integra componentes de software libre muy utilizados, fiables y potentes: Mondrian OLAP server, JPivot, Firebird RDBMS, Enhrydra ETL, Shark and JaWE , JBoss, Hibernate, JBoss Portal, Weka Data Mining, Eclipse BIRT, JOSSO, Mozilla Rhino. Aún así encontramos algunas funcionalidades que no existen aún pero que estan contempladas en su roadmap a 6 meses - 1 año. Lo peor es la ausencia destacada de ejemplos, formación online, documentación adecuada, etc…

Eclipse BIRT

Es uno de los proyectos de software libre más potentes del mercado y seguramente la mejor opción para Multiplica, por el tipo de servicio que queremos dar. BIRT viene liderada por compañías como IBM, Actuate y otras. Se ha desarrollado alrededor de BIRT un mercado secundario de componentes y anexos a precios muy competitivos, aunque la base es de código abierto y muy potente. BIRT ofrece un framework de desarrollo web espectacular para distribuir informes BI. Actuate, por su lado, ha “paquetizado” BIRT y ha creando un sistema de instalación del sistema + add-ons segun necesidades y han desarrollado servicios de soporte, training, actualizaciones, etc, enfocado a empresas y todo ello con precios aceptables…

Jasper Reports

Se trata de una de las soluciones más utilizadas para reporting. Tienen también productos de análisis, pero en este caso, son de pago: Jasper Decisions. El problema que le vemos a Jasper Reports  tiene más relación con la comunidad de desarrolladores y servicios a empresas que hay detrás, un poco corta aún, aunque con bastante participación y buenos ejemplos.

Os mostramos un primer cuadro comparativo:

 

PENTAHO

Eclipse BIRT

JASPERS Reports

       
Procesado de datos

XML intermedio

XML intermedio

Compilado

Visor de informes y motor desarrollo

Report redesigner (Eclipse)
Design wizard
Web ad-hoc designer

Framework en Eclipse
Runtime J2EE

iReports (No basado en eclipse)


Funcionalidades
     
Facilidad instalación

Avanzada con docum.

Muy simple con docum

Muy simple con docum

Generación XMLs

API para extensiones

Desarrollo basado en wizards

Comodidad de uso

Buena

Buena

Regular

Framework gráfico

No (Se puede utiliar Swing)

Parametrización


Fuentes de datos
     
JDBC

XML

MDX

No

Web services

No

No

Hibernate

No

No

EJB

No

No

SSV

No

No

TSV

No

No

PSV

No

No

CSV

No

POJO / Javabeans

No

Múltiples fuentes de datos

No

Combinación de diferentes fuentes de datos

No

No

Transformaciones de datos


Formatos de salida
     
Habituales: PDF,HTML,EXCEL,RTF,TXT

ODT

No

No

Postcript

No

No

PPT

No

No

DOC

No

No

Distribución por intranet con permisos a clientes

Distrubución por mail a clientes

Distribución por web services de consultas


Algunas características de los informes a destacar
     
Paginación HTML

No

Estilos CSS

No

No

Librería OS de plantillas de diseños

No

Javascripts

Gráficos básicos (Pastel, barras, etc…en PNG, JPG, etc…)

Lista

Tabla

Tablas cruzadas dinámicas

No

Texto

Texto dinámico

Imagen

Etiquetas de texto

Estructuras de rejilla

No

No

Tablas de diferencias

Gantts


Recursos para el desarrollador
     
Formación presencial

Pocos cursos, alguno potente

Pocos cursos

Cursos universitarios y poco más

Tutoriales y cursos online

Pocos

Muchos y adecuados para avanzar

Webinnars sólo básicos + Posts + Libro

Ejemplos descargables

Creo que ninguno !!!

Muchísimos y muy valiosos

20-30

Soporte de pago

Sí, con partners locales

Sí (Actuate)

Sí + manuales de pago

Comunidad oline de desarrolladores

Foros de discusión

17 desarrolladores Sourceforge

Framework eclipse

Aprox. 120 personas en Actuate – Innovent Solutions – IBM – InetSoft – Tsinghua University (Beijing, China). Dirección: 10 personas.

Foro muy muy activo

10 desarrolladores Sourceforge

Información de actualizaciones y novedades

Adecuada (Blog)

Intensiva y muy adecuada

No muy adecuada.

Herramientas para reportar errores detectados

Jira

Bugzilla

       
Sphere: Related Content


Tags: