Gtag.js de Google Analytics… ¡Ya está aquí!

¡Así es! Ya está aquí y parece que es definitivo: ha llegado gtag.js de Google Analytics y nosotros ya lo estamos implementando.

Si habéis intentado crear una nueva Propiedad en Google Analytics recientemente, os habréis encontrado con un nuevo tag. GA le dice adiós a Universal Analytics y saluda al nuevo Global Tag, pero… ¿qué es gtag.js y cómo nos afecta?

Gtag.js es el nuevo script de Google Analytics para rastrear el tráfico de tu página web.

La biblioteca gtag.js es una función de prueba BETA (de momento) que permite utilizar una etiqueta común en todos los sitios web para implementar varias características de Google Analytics y de productos de publicidad, como el seguimiento de conversiones y el Remarketing. El uso de la biblioteca gtag.js está sujeto a las políticas que rigen el uso de los anuncios y los productos de Google Analytics.

De momento, hay poca información al respecto, especialmente, de las “nuevas funcionalidades” prometidas por Google al implementar el nuevo script de medición. No obstante, ya hay algunos factores que se han de tener en cuenta:

1. Cambio de sintaxis en el código UA-:

El nuevo código de Analytics lucirá así:

<!– Global Site Tag (gtag.js) – Google Analytics –>

https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-31502354-12

window.dataLayer = window.dataLayer || [];

function gtag(){dataLayer.push(arguments);}

gtag(‘js’, new Date());

 gtag(‘config’, ‘UA-XXXXXXXXX-12’);

2. Cambios en la medición de “Eventos” onsite:

En la medición de eventos, el paradigma es el siguiente: el elemento “Acción” pasa a ser OBLIGATORIO, siendo la “Categoría” y la “Etiqueta”, elementos adicionales en la configuración del mismo. Igualmente, la “Acción” pasa a recibir el nombre de “Event Name”, siendo la estructura del script de medición de la forma siguiente:

gtag(‘event’, ‘event_name’, {

  ‘event_category’: <categoryName>,

  ‘event_label’: <labelName>

});

3. Cambios en la medición de dimensiones y métricas personalizadas:

La configuración de dimensiones y métricas personalizadas se realizarán a través de un Mapa de Variables, asociado al propio script de medición de Analytics PERO condicionado a la ocurrencia de un evento.

gtag(‘config’, ‘<GA_TRACKING_ID>’, {

  ‘custom_map’: {‘dimension<Index>’: ‘<dimension_name>’}

});

 // Sends the custom dimension to Google Analytics.

gtag(‘event’, ‘<event_name>’, {‘<dimension_name>’: <dimension_value>});

Sabemos que aún hay poca información, pero no deja de ser una realidad en fase de prueba que a día de hoy ya puede implementarse, aunque si bien es cierto, la recomendación es esperar a que gtag.js salga de fase Beta para empezar a trastear. Nosotros nos hemos atrevido. Pronto veremos resultados.

¡Hasta pronto!

Single Page Applications (SPAs)

Como es sabido, el UX es hoy en día el Rey de la experiencia de usuario: la mayor velocidad de carga de un sitio web, la inmediatez en el disfrute de contenidos y la rapidez con la que el usuario tenga acceso a lo que busca es E S E N C I A L en el entorno digital.

Google lo sabe, los creativos, directores de arte, analistas, diseñadores web y programadores, lo saben. Es por ello que nacen nuevas soluciones que permitan a las páginas web cargar de manera rápida los contenidos ofrecidos al usuario. Una de estas soluciones son las SPAs o Single Page Applications, que permiten incorporar la totalidad del contenido de una app web o sitio web en una sola página.

¿Qué supone desarrollar un sitio web en SPA?

  • La totalidad del HTML, los JavaScript y los CSS se ejecutarán con una sola descarga de página o a través de recursos cargados de forma dinámica que respondan a interacciones del usuario
  • Se agilizan los procesos de diseño de arquitectura de la información al utilizar una única plantilla de contenido
  • El proceso desde el click en el enlace de destino hasta que el HTML final se renderiza ocurre en el navegador del usuario (similar a lo que sucedería en una app de escritorio o una app móvil)
  • La sensación del usuario es de mayor agilidad en la navegación de contenidos onsite
  • No existen peticiones HTTP al servidor, ya que toda la lógica ocurre en el navegador (lo que permite a su vez una mayor medición de los eventos que acontecen en la navegación)
  • Permite la continuidad de elementos que acontecen en una página, incluso al evolucionar la navegación dentro del site (i.e. reproducción de un contenido al navegar en otra página diferente a donde se sitúa el mismo)
  • La URL de cada contenido diferente se mostrará en la barra del navegador, a pesar de no existir una petición HTTP al servidor, simulando una carga de página tradicional (aunque no en todos los casos)
  • Mejora el ROI en la conversión

¿Cómo medimos las SPAs con Analytics?

El código de Analytics se dispara adecuadamente cuando se produce una carga de página completa, sin embargo, en las SPAs en las que el contenido se carga de forma dinámica sin que se produzca necesariamente una carga completa de página, el código de Analytics cargaría una única vez.

Es por ello que debemos medir los contenidos asociados a las SPAs a través de:

  • páginas virtuales: para todas aquéllas páginas que no devuelvan una petición HTTP al servidor generando una URL de página diferenciada
  • eventos: para todos aquéllos elementos trazables en la navegación del usuario y que supongan una interacción por parte de este con el contenido del sitio web

En el caso de las páginas virtuales, lo único que tendremos que hacer es “modificar” el parámetro “page path” del código de seguimiento:

gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', {'page_path': '/new-page.html'});

Añadiendo el nombre de la página que queramos medir.

¿Notáis algo raro en el código de Analytics? ¡Sí! ¡Ya está aquí! Aunque en versión BETA pero… ¿qué es? Os contamos más sobre el Global Site Tag (gtag.js) en nuestra próxima entrada…

¡¡ESTAD ATENTOS!!

 

Google Data Studio: ¡nuevas funcionalidades ya disponibles!

¡Ya era hora! Parece que Google empieza a ponerse las pilas en mejorar las funcionalidades de su herramienta de visualización de datos: Google Data Studio, y en los últimos meses, ha lanzado un paquete de “new features” muy potente.

1. Opción de búsqueda para aplicar en los filtros:

Los dashboard de GDS (Google Data Studio) eran fácilmente filtrables por segmentos de Analytics, no obstante, si los criteriores de “segmentación” eran diversos, las listas de filtro conllevarían hacer scroll de forma consistente hasta dar con los deseados. GDS incorpora la opción de búsqueda en los filtros para facilitar esta tarea.

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2. Análisis multi-dimensión en un solo gráfico:

Los charts combinados de GDS solo permitían utilizar la opción de gráfico lineal basada en tiempo (por días, mes, año…). Los nuevos gráficos combinados permiten utilizar esta visualización ya sin dimensión temporal, sino para cualquier otra que queramos usar.

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3. Elementos clicables:

Si en alguno de los charts/tablas de GDS reportamos como dimensión un elemento clicable (i.e. una URL de un video en YouTube), al clicar sobre la URL reportada, el analista/usuario del dashboard, será reconducido automáticamente al link abierto.

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Configurando Google Tag Manager (GTM) para AMPs

Siendo conscientes de que el tráfico mobile en buscadores es muy superior al tráfico desde PC desde hace ya varios años, Google puso en marcha una iniciativa de código abierto para mejorar la navegabilidad web desde dispositivos móviles. Esta iniciativa son los llamados AMPs.

¿Qué son los AMPs? Se trata de una “réplica” del contenido de un sitio web más ligera en términos de código, restringiendo los elementos HTML permitidos con el objetivo de mejorar el rendimiento del sitio web en mobile.

¿Cómo se genera un AMP? En ciertos gestores de contenido como WordPress, basta con activar el plugin de AMPs para generar estas páginas de contenido ágil en mobile. Una vez instalado y activado como cualquier otro plugin de WordPress solo tendremos que añadir /amp/ a la URL de cualquiera de nuestras entradas y podremos ver la versión AMP del mismo.

En CMS diferentes a WordPress, crear un AMP no es tan sencillo como activar un plugin, sino que requerirá de la recreación del HTML y CSS de la página siguiendo las “buenas prácticas” del proyecto de código abierto.

¿Crear un AMP afecta al SEO de mi sitio web? Definitivamente sí. Al tratarse de una “réplica” de una página ya existente, tenemos que tener cuidado con las duplicidades de contenido. Para evitar ser penalizados por Google, debemos establecer mediante etiquetas la relación entre las versiones originales y las AMP, por lo tanto desde todas las páginas de nuestro sitio que dispongan de versión AMP incluiremos una etiqueta link rel=”amphtml” cuyo href sea la URL de la versión AMP. Igualmente, debemos indicar con la etiqueta canonical en la versión AMP en qué URL se encuentra el contenido equivalente de la versión de escritorio.

¿Puedo medir un AMP con Analytics? ¡Claro que sí! Es más, nuestra recomendación es usar Google Tag Manager para llevar a cabo la medición del AMP. Lo más sencillo es crear un nuevo contenedor (GTM ha creado un contenedor distinto para medir AMPs) manteniendo el mismo UA-XXXXXXX-Y que se utilice para medir el resto de páginas del sitio web.

gtm-amp-container

Una vez creado el contenedor, habrá que copiar la siguiente línea de código que se indica a continuación en el <head> del AMP:

async custom-element=“amp-analytics” src=https://cdn.ampproject.org/v0/amp-analytics-0.1.js&#8221;>

Este código, desplegará la librería de Analytics y buscará el elemento <amp-analytics>, donde irá el objeto JSON que determinará la medición del AMP. Dicho elemento, deberá incorporarse al inicio del <body> del AMP:

<amp-analytics config=https://www.googletagmanager.com/amp.json?id=GTM-XXXXXX&gtm.url=SOURCE_URL&#8221; data-credentials=“include”>
type=“application/json”>
  {“vars”: { “someCustomAmpVar”: “someValue” }  }
  
</amp-analytics>

Ahora bien, hemos de tener en cuenta que la configuración de GTM para un AMP es algo distinta, ya que por ejemplo, NO existen las variables dataLayer, sino las llamadas Variables AMP, que como se indica en el ejemplo de código anterior, deben ir incorporadas al objeto de configuración JSON, dentro de un elemento <script> si queremos traspasar por ejemplo alguna dimensión personalizada a la cuenta de Analytics.

Como se verá en la consola de GTM para AMPs, las posibilidades de crear triggers y variables customizadas para traspaso de data en una AMP son limitadas.

Los únicos tipos de variables que podrán utilizarse en la medición de AMPs serán:

  • ID del contenedor
  • Versión del contenedor
  • URL
  • Variable AMP
  • Constante
  • Nombre del entorno
  • Número aleatorio
  • Table de consulta

Y en el caso de los triggers, los tipos disponibles son:

  • Clic (solamente podrá utilizarse el CSS Selector para configurar un trigger de clic en AMPs)
  • Desplazamiento
  • Página vista (OJO: No se podrán utilizar las variables AMP para disparar los triggers)
  • Temporizador
  • Visibilidad

¿Sencillo? ¡Pues a probar!

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De prácticas en un Dpto. de Data & Analytics

Sofía Barbato (20 años) ha querido compartir con nosotros su experiencia en práticas en el Dpto. de Data & Analytics de MRM // McCANN. Os dejamos su entrevista.

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Sofía, ¿qué se te vino a la mente cuando te planteaste unas prácticas en Data & Analytics? Teniendo apenas veinte años y la experiencia de analizar números de cualquier alumno de un bachillerato de letras, probar el departamento de Data & Analytics me resultaba absolutamente aterrador. Después de haber estado trabajando el verano pasado en Strategic Planning, pensaba que mi futuro consistiría en crear PPTs para clientes explicando de qué manera podían atraer nuevos clientes, centrarse en un nuevo target o crear una campaña totalmente nueva. Descubrí algo que me gustaba, que se me daba bien y que me ayudaba a desarrollar el lado creativo que dejé atrás cuando empecé el instituto. No veía otro futuro que el de llegar a una agencia todas las mañanas, pedir datos sobre clientes, ponerlos en bonito y desarrollar una estrategia. Obviamente, con esto no quiero decir ni que el trabajo de un Planner sea así de fácil ni que eso sea todo lo que hagan durante el día.

Este verano, sin embargo, confiando que no era llamativamente mala interpretando números en forma de porcentajes, tablas y gráficas de colorines, y habiendo escuchado día tras día “el análisis de datos es el futuro” durante casi dos años, decidí aventurarme a probarlo. Llegué sin los conocimientos básicos que cualquier Analyst útil necesita, llegué sabiendo lo que me habían enseñado en estadística de primero de carrera – que no era demasiado.

En mi primer día pregunté que era un KPI, qué era el SEO y si las siglas de CRM eran en español o en inglés. Como respuesta a la primera pregunta recibí unos segundos de silencio en una sala de reuniones llena de gente seguido de un “MADRE. MÍA.”. Creo que el estado en el que llegué ha quedado claro, no tenía ni idea.

¿Y cómo fue tu evolución en el Dpto.? Mis primeras tardes después del trabajo fueron invertidas en videos de YouTube de un amable mejicano que explicaba cómo hacer gráficas, introducir fórmulas y diseñar tablas bonitas en Excel. Después de un par de semanas repletas de infinitas preguntas, miles de errores, pesadillas con Excel, millones de equivocaciones con las fechas en Omniture y las carpetas y segmentos en Google Analytics, empecé a entenderlo todo. Este verano el camino ha sido más rocoso y frustrante al principio de lo que fue el pasado, no por los compañeros, sino por el contenido. Ver un Excel con tres millones de pestañas y con 500 columnas de datos en cada una de ellas, me frustraba. No comprendía que uno no nace sabiendo interpretar números y gráficas de barras solo, y eso me frustraba. Tuve suerte porque todos los compañeros del equipo supieron verlo desde mi frustración e hicieron todo lo posible para enseñarme todo lo que necesitaba saber para empezar a ser de utilidad en el departamento lo antes posible.

¿Qué tal con tus compañeros de Dpto.? Desde el primer día me enseñaron números generales, porcentajes, gráficos de todo tipo, tablas, etc, y me explicaron qué era cada cosa, por qué era de utilidad y con qué objetivo el dato era extraído. ¿Quién iba a pensar que si miraba un gráfico vería información coherente en vez de formas y colores? Ha sido difícil aprender el por qué de tanto dato y el por qué de tantas keywords y URLs, pero no podría agradecer más comprenderlo al fin.

¿Crees que podrías emprender un futuro en el mundo de la Analítica Digital? Entiendo que aún me queda un largo camino por recorrer, tanto en Analítica Digital como en el mundo de los negocios en general, pero también entiendo que he caminado con pies de plomo una buena parte del recorrido. He aprendido que la vida tiene un nuevo aspecto digital que no mucha gente conoce. Que todos tenemos un Customer Journey y que cada click, cada keyword introducida y cada lead rellenado, dice algo del consumidor y de la empresa. He aprendido que todo movimiento de ratón queda grabado y que, interpretados de manera meticulosa, resultan increíblemente útiles para el desarrollo de empresas. Y estoy infinitamente agradecida de poder al fin formar una pequeña parte de la familia de los analistas digitales.

¡No te quedes fuera! Entérate de los últimos cambios en Facebook, Instagram y SnapChat

¿No os da la sensación de que cada día todas las redes sociales se parecen más unas a otras? Si Instagram lanza “live stories” es cuestión de tiempo que SnapChat y Facebook le pisen los talones con sus propias Stories, siendo el último en sumarse a esta “moda”: WhatsApp.

Lo cierto es que Stories no ha sido la única novedad de estas redes sociales en los últimos meses. Y si no nos creéis, ¡atentos!

FACEBOOK:

En su afán por competir con redes sociales mucho más visuales, tipo Instagram, Facebook ha incorporado los vídeos de perfil, las historias que desaparecen en 24 horas y los perfiles temporales. Todo ello con el objetivo de hacer frente a la cada vez menor penetración de esta red social entre los usuarios más jóvenes, que han preferido incorporar a sus vidas otro tipo de redes que permitan, entre otras, cosas “customizar” sus selfies (ejemplo: SnapChat) o consumir contenido en tiempo real.

Las novedades de Facebook en este sentido son:

  • Temporary Profile and Video Profile
  • Facebook Camera and Stories
  • Group Chatbots
  • Fighting Fake News

INSTAGRAM:

El objetivo de Instagram es bien distinto: rentabilizar la inversión hecha a costa de la publicidad de las marcas. Lo que comenzó tímidamente con algún que otro anuncio en el News Feed de los usuarios, se ha convertido en un impacto masivo de comunicaciones de marca tanto en el muro como en las propias Stories.

Nos quedamos con este hecho como la gran novedad de Instagram de los últimos meses:

  • Ad’ Stories

SNAPCHAT:

La competitividad entre Instagram y SnapChat es escandalosa. A día de hoy, no se sabe quién copia a quién en lo que a new features se refiere. Entre las novedades de SnapChat destacamos:

  • SnapChat Targeting Features for response-minded companies
  • SnapChat Searchable Stories

Facebook, Instagram y SnapChat

Para más información: http://bit.ly/2pCQzs9

 

[Infography] Digital Analytics for Banking

Esta semana os dejamos una pequeña infografía construida a partir de los datos que nos llegan desde Marketforce sobre cómo la analítica digital predictiva está ayudando, o pretende ayudar más bien, al mercado financiero para hacer frente a la “infidelidad bancaria”.

Cada vez más los usuarios optan por soluciones multi-producto, “picando” de aquí y de allá para encontrar al proveedor de seguros, créditos, cuentas corrientes… más económico o rentable. Esta actitud ante el sector financiero ha conducido a la aparición de plataformas multi-producto y multi-proveedor, siendo cada vez más difícil para las entidades financieras, fidelizar a los clientes a través de actividades de cross-selling.

¡Esperamos que os guste!

DIGITAL ANALYTICS FOR BANKING

Calidad de la Sesión: la nueva métrica de Google Analytics

Ahora que todos nos habíamos acostumbrado a las tasas de rebote, los tiempos medios en página, la duración media de la sesión… para medir la “calidad del tráfico a nuestro sitio web”, va Google Analytics y lanza una nueva métrica calculada llamada “calidad de la sesión”.

Lo primero… ¡no nos emocionemos! Si no tienes un site con e-commerce, puedes dejar de leer a partir de aquí.

¿Lo tienes? Pregúntate entonces el volumen medio de transacciones que tu e-commerce genera al mes. ¿Más de 1.000? ¡Estás de enhorabuena! Ya puedes utilizar la nueva métrica de Google Analytics que permite agrupar las sesiones de un sitio web por su probabilidad o proximidad a la compra.

En realidad, se trata de dos métricas que funcionan de forma diferente:

  • La “calidad de la sesión” se calcula individualmente por sesión y permite agrupar en 5 grupos diferentes, los usuarios y sesiones, con y sin transacciones, en función de la potencialidad de compra medida de 1 a 100, siendo 1 lo más lejos que se está de que se produzca la transacción, y 100, el grupo de sesiones más próximos a convertir.
  • Por su parte, el “promedio de calidad de sesión” se calcula a partir de todas las sesiones relacionadas con una cierta dimensión para el periodo analizado. Esto es, condicionado al cumplimiento de una condición previa: ej. que la fuente de origen sea tráfico pagado o que las visitas lleguen desde Mobile.

¿Para qué usar la nueva métrica de “calidad de la sesión”?

  • Construir segmentos para un análisis de mayor calidad, distinguiendo entre aquél tráfico que esté por encima o por debajo de un determinado límite de calidad de la sesión. ¿Cómo son los usuarios con mayor potencialidad de compra? ¿De dónde vienen? ¿Cómo les impacto? ¿Usan PC o Mobile para convertir? ¿Qué otros contenidos son de interés para ellos y por dónde es más probable que inicien el proceso de compra?
  • Construir audiencias de Remarketing. ¿Por qué no acertar con el impacto publicitario ahora que podemos trasladar nuestras mejores audiencias a las campañas online? Adaptar las piezas con ofertas específicas para aquéllos usuarios con mayor probabilidad de compra es YA una realidad, gracias a este modelo de Analytics.

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Google Cloud Next. Madrid.

¡Amigos! El próximo 8 de junio de 2017 se celebrará en KINÉPOLIS MADRID, el evento Google Cloud Next: un evento inmersivo en torno a las nuevas tecnológicas de Google con funcionalidades en la Nube.

Google Cloud Platform, G Suite, Maps… serán algunos de los productos sobre los que versará la mañana. El objetivo es encontrar la manera en que estas tecnologías contribuyan al desarrollo de la productividad, la movilidad y la operatividad de infraestructuras y operaciones en nuestro día a día.

Apúntate aquí y no te pierdas el EVENTO DEL AÑO.

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Primer estudio de Datmean sobre compra programática en España

Hoy nos ha llegado a las oficinas de MRM // McCANN el primer estudio realizado por nuestros compañeros de Datmean sobre compra programática y data en España.

¿Qué es Datmean?

Datmean es una compañía de audience technology marketing que trabaja la compra programática y el uso del data para la consecución de los objetivos de negocio y marketing de los clientes.

A través de su experiencia en la compra programática, Datmean ha elaborado un estudio sobre esta temática para ofrecer una visión clara de ambas disciplinas y arrojar luz sobre las principales cifras de mercado y las tendencias más candentes que llegarán en 2017.

¿Qué es la compra programática?

La compra programática consiste en la compra-venta de inventario publicitario de forma automatizada en base al comportamiento de los usuarios en Internet. Este modelo de compra-venta de medios se aleja de la negociación con los medios por volumen de impresiones servidas, y garantiza mayor eficiencia en el impacto a un target específico y de valor para el cliente.

Asimismo, según un estudio de e-Marketer, la compra programática asegura una mayor eficiencia operacional en la compra-venta de medios.

¿Cómo es posible la compra programática?

La compra-venta de medios a través de plataformas de RTB o Real Time Bidding se apoyan en la combinación de tecnología (DSP, SSP y AdExchanges), recursos humanos o Trading Desk y el Big Data, que aporta información sobre el comportamiento de las audiencias objetivos.

La compra programática va más allá de lo que hemos conceptuado como RTB: dependiendo del modelo de puja (abierta/cerrada) y del tipo de inventario (mediante acuerdos preferentes o sin ellos), existen una gran variedad de modelos de compra programática.

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Algunos datos de interés

El gasto en compra programática en Europa, ha pasado de €1.947m en 2013 a €5.685m en 2015, siendo la compra programática Mobile la que mayor incremento ha supuesto en las planificaciones de los clientes.

A pesar de que en España, parece que hemos acogido la compra programática de forma tardía, las previsiones para 2017 son prometedoras.

¿Con ganas de más?

Puedes descargar el estudio de Datmean sobre compra programática en España aquí.