Google Analytics | Sesión
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Master in Digital Analytics
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¿Qué vamos a ver hoy? ●
Correciones ejercicio clase 9
●
Herramientas de testing ○ VWO ○ Optimice
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Reporting básico ○ Consola ○ API
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Ejercicio de reporting
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Google Analytics → Apps
●
Más allá: ○ User Score ○ Content Score
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Ejercicios Clase 9
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Dashboards Clase 9 Informe Adquisición ISDI MDA BCN → Enlace
Informe Ecommerce ISDI MDA BCN → Enlace
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Ejercicio 1a - Sobre modelos de atribución ¿Cómo definirias la maduración de esta empresa en función del peso de los canales de atribución? ¿Qué conclusiones sacar a partir de este informe?
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Ejercicio 1b - Sobre modelos de atribución ¿Cómo definirias la maduración de esta empresa en función del peso de los canales de atribución? ¿Qué conclusiones sacar a partir de este informe?
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Ejercicio 2 - Alertas ¿Qué 2 alertas básicas crearías para un ecommerce? Descríbelas, añade pantallazos de cómo las configurarías y añade el razonamiento.
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Plantilla Auditoría: Ecommerce Enlace: Clic
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Ventas PayPal Eventos → Botón de comprar Plugin en CMS → Evento cuando se realiza PayPal → lista de exclusión de referencia + otros TPV Enlace - Explicación Comunidad
Pero no he encontrado solución a que parta o no el embudo de conversiones. Probando en cliente. Os voy informando.
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Experimentos
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Visual Website Optimizer | Pasos 1.
Instalar código en la web.
2.
Test a realizar
3.
Crear las modificaciones aportunas
4.
Configurar las opciones del test
5.
Lanzar
6.
Analizar
Ver código instalado → Crear un test desde 0
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Google Optimize | Pasos 1.
Crear un contenedor = cuenta
2.
Crear un experimento (a/b - multivariable - separate)
3.
Subir código: a. Línea nueva en GA script b. Script adicional (solo verán el test los usuarios escogidos)
4.
Crear variante del experimento
5.
Añadir extensión (solo 1ª vez)
6.
Crear la variante con editor
7.
Configurar el tráfico redirigido, el objetivo y la hipótesis
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Crear un contenedor desde 0 → Crear un test
Google Optimize: código
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Google Optimize: editor
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Extensiones para Chrome/GA
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Visualizador de gráficas en la consola http://tablebooster.e-dialog.at/
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Reporting Básico vía Consola (x4)
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1. Descarga de tablas de datos Opción A) ● Descarga todas las lineas de los datos agregados. ● En función del rango de líneas que tengas seleccionado. ○ Hasta las 1.000 primeras líneas. ● Exportar ○ CSV, Excel, Spreadsheet, PDF → Ejemplo
Opción B) ● Solo para clientes premium ● Descargar los datos sin agregar ● Todas las líneas existentes ● Se contabilizan los “créditos” usados → Ejemplo
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2. Filtrar informes predefinido → Atajo Cuando realizamos varios filtros o personalizaciones sobre un informe predefinido en Google Analytics, pero sabemos que vamos a volver a necesitarlo. Lo más recomendable es guardarlo como “atajo”. ● ● ●
Personalizar informe predeterminado Guardar como atajo Consultar en la lista de personalizaciones/atajos
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3. Personalizar informe predeterminado En alguno de los informes predeterminados se pueden crear modificaciones más grandes: no solo filtros, si no columnas o juegos de pestañas de métricas. ●
Mejorar un informe pre-existente → personalizar
●
Automáticamente se creará un informe personalizado en la pestaña de personalizaciones.
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4. Informe personalizado En la sección “personalizaciones” → crear informe personalizado. ●
Construir desde 0 el informe: ● Tipo de informe: explorador, tabla o mapa ●
Grupo de métricas ○ Métricas
●
Dimensión primaria ○ Dimensión secundaria
● ●
Filtros Vistas a las que aplica el informe
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Reporting Básico vía API Ahora podemos cruzar “todo con todo”
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Spreadsheet → Complemento: Google Analytics (API) Spreadsheet → El Excel de Google Positivo: ● Te permite trabajar online/offline y trabajar de manera conjunta. ● Te permite compartir tus archivos. ● Te permite añadir muchos complementos propietarios y de terceros. ● Fórmulas tipo Excel (amigable) ● Ayuda a comprender cómo trabaja la API de Google → pensamiento para trabajar con otras herramientas más potentes. Negativo: ● Capacidad de almacenamiento menor que Excel. ● Potencia de formulación, personalización y desarrollo menor.
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Complemento: Google Analytics
Spreadsheet/GA → ¿Cómo funciona? ●
Ataca directamente la API de Google Analytics
●
Pasos: a. Create new report b.
Añadir cuenta + 1 métrica + 1 dimensión ■ Hoja de “report configuration” creada
c.
Trabajar sobre la propia hoja de configuración.
d.
Run report
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Spreadsheet/GA → ¿Qué resultado devuelve? ●
Nombre de la hoja de datos = reporte. ○ Última actualización de la hoja de datos. ○ Total de resultados encontrados ○ Total de resultados devueltos ■ Discrepancia por muestreo o errores ○ Datos sampleados (si|no)
●
Datos de la métrica seleccionada.
●
Los datos que devuelve son agrupados por las dimensiones que se hayan configurado. a. No devuelve los resultados 1x1 como en una bbdd habitual.
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Spreadsheet/GA → ¿Qué significa cada fila? I 1.
Report name: “nombre de la hoja de datos”
2.
Type: atacar a la API general (core) o a la API de embudos multicanal (msf): conversiones asistidas.
3.
View: id de la vista. Se puede consultar en la consola de GA a nivel de vista. Siempre con “ga:” delante.
4.
Fechas: a. Start date/End date i. dd/mm/yyyy o fechas relativas (ej., today, yesterday, or NdaysAgo donde N es número entero) b.
Last N Date
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Spreadsheet/GA → ¿Qué significa cada fila? II 5. Metrics: que queremos obtener. Siempre comenzando con “ga:” y separados por comillas cuando hay más de una métrica. 6. Dimensions: que queremos obtener. Siempre comenzando con “ga:” y separados por comillas cuando hay más de una métrica. 7. Sort: Si queremos que la ordenación siga una regla. Añadir métrica por la que queremos la ordenación. Añadir el símbolo negativo para una ordenación a la inversa. Ej: -ga:sessions 8. Filters: Listado de operadores para aplicar filtros para métricas o para dimensiones. 8.1. Combinaciones: El operador OR se define mediante una coma (,) El operador Y se define mediante un punto y coma (;)
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Spreadsheet/GA → ¿Qué significa cada fila? III 9. Segment: se puede solicitar bajo el número de ID del segmento o crear uno directamente. Ejemplo: users::condition::ga:country=~Canada|Mexico users::sequence::ga:deviceCategory==mobile; –>ga:deviceCategory==desktop sessions::condition::perSession::ga:transactionRevenue>100 Los operadores son los que se usan para dimensiones y métricas. 10. Sampling Level: 3 opciones. DEFAULT, FASTER, HIGHER_PRECISION 11. Star index: por defecto comenzará en la primera línea. 12. Max. results: mostrar solo el número de resultados que se quiere. El máximo posible son 10.000 Si tu query devuelve más, lee los consejos para conseguir todos.
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Spreadsheet/GA → Enlaces de GRAN interés Guía de la API para informes → Enlace Guía de la API para informes de embudos multicanal → Enlace Guía de dimensiones y métricas → Enlace Filtros para métricas y dimensiones → Enlace Guía de segmentos y condiciones → Enlace Detalles sobre el muestre → Enlace
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Spreadsheet/GA → Ejemplo - Enlace Informe para: ● ●
Red Leaf Queremos saber las sesiones que hemos tenido: ○ por días ○ por ciudad ○ por dispositivo ○ por sistema operativo ○ excluyendo los datos de ciudad no conocidos (not set) ○ ordenar por fecha
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Ejercicio reporting
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Descanso
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Crear un informe - Spreadsheet/Complemento de GA 1.
Un informe que recoja los 5 indicadores que consideres más importantes. a. Razona tu elección.
2.
Un gráfico de temporal que muestre dos métricas. a. Razona porque las has cruzado. b. Y las conclusiones que se pueden sacar con ella.
3.
Dos gráficos circulares (o los que consideres mejor), con una dimensión cada una, pero que estén relacionadas → para poder sacar conclusiones pertinentes.
Elije el rango temporal que creas más conveniente para tu estudio y la cuenta que quieras. ** Recomendación: medita antes qué quieres mostrar/conseguir ** Cuida el estilo de tu presentación: ejemplo
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40 minutos y corregimos 1x1
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GA Apps
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Visión General | App Una aplicación no es una web responsive: ●
Tiene contenido específico
●
Acciones específicas
●
Se ha sumar al tráfico ○ He intentar eliminar las duplicidades (user-id) ○ Ejemplo
●
Sus usuarios son más fieles: más activos, más participativos, con una recurrencia mucho más alta que la web.
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Diferencias de una cuenta de APP | Google Analytics 1.
Método de inserción diferente → código SDK. a. Instalación por parte de los programadores de app
2.
Métricas con diferente nomenclatura a. Páginas vistas → Screen views b. Tiempo en página → Time on screen
3.
Métricas que (no|si) existen: a. Rebote → No existe b. Regency y loyalty
4.
Canales de Adquisición a. Market places: PlayStore | iTunes | Windows Market Place b. No existe canales de entrada, si no de descarga
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Diferencias de una cuenta de APP | Google Analytics ** Loyalty: completamente diferente a la web, datos de frecuencia de retorno muy alto
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Diferencias de una cuenta de APP | Google Analytics 5.
Errores y caidas de la aplicación
6.
Otras acciones propias de la app para medir
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Un poco más allá
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Un poco más allá
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Aunque el digital es un mundo en el que todo se puede medir, aún está por detrás a la hora de cruzar datos o de generar indicadores más potentes. Otros sectores más acostumbrados a la estadística y los indicadores: financiero por ejemplo, están más explotados en este sentido. A nivel web/app podemos ir más allá: ● Datos web + datos de comportamiento (seguimiento móvil/app): ● lugares donde se desplaza (trabajo/vacaciones) ● datos incorporados a través de formularios ● datos incorporados a través de fotografías: ○ estilo de vida, gustos, mascotas, hijos…. ○ cruzar esos datos con tu navegación online/publicidad
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¿Gratis de verdad?
Un poco más allá - ejemplo Con las métricas existentes + métricas y dimensiones personalizadas = métr. Personalizadas y únicas → fórmulas ad hoc
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●
Ejemplo de Sport: ○ no solo valoramos el volumen: páginas vistas ○ valoramos la calidad: del contenido y de los usuarios
Content Score: puntuación en función del volumen de visitas y las reacciones que provoca.
●
El valor en nuestro caso: ○ indentificar influencers → que nos ayuden a crear comunidad ○ crear grupos más específicos → mayor ingreso publicitario por usuario ○ contenidos → que sepamos que van a funcionar, van a crear polémica, van a enganchar a la audiencia.
User Score: puntuación en función de las acciones que realiza (pre-post conversión) y el volumen del grupo.
Ejemplo 1 - Ejemplo 2 - Ejemplo 3
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Ejercicio opcional
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Test a/b → Red Leaf Motivado del estudio de los datos de comportamiento del cliente. Propón 2 test a/b o multivariable que llevarías a cabo para realizar en este cliente. Enviar por mail antes del jueves 27 de abril.
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Lecturas clase 11
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Lecturas https://goo.gl/images/TfMMsC
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