CICLO DE IN-FORMACIÓN PARA EMPRENDEDORES 2016

ITINERARIO  4  

MARKETING  ONLINE  Y  DISEÑO  WEB  

ANALÍTICA  WEB     CÓMO  MEDIR  LAS  ACCIONES  REALIZADAS  

MARKETING  ONLINE  Y  DISEÑO  WEB   Analítica  Web,  Cómo  medir  las  acciones  realizadas  

INTRODUCCIÓN Analítica web es la recolección, medición, análisis y reporte de los datos que se extraen de la navegación de los usuarios por un sitio Web para poder comprender y optimizar su uso. A lo largo de este curso veremos los principios y fundamentos de la Analítica Web y nos adentraremos en la familiarización y uso de la herramienta más extendida y popular de medición web como es Google Analytics y los distintos usos básicos que podemos extraer de ella.

OBJETIVOS Familiarizarse con el uso de la herramienta más usada en Analítica web popular como es Google Analytics. Identificar cada uno de los informes básicos que se pueden generar tanto para sitios web de contenidos (por ejemplo, un blog) como de comercio electrónico. Prácticas para configurar, crear cuentas en Google Analytics. Comprender los distintos tipos de fuentes de tráfico y generar un embudo de conversión para registro de usuarios, así como identificar éxitos y errores de la estrategia de contenidos y rendimiento técnico de un sitio web.

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ESQUEMA DE CONTENIDOS 1. Principios y fundamentos de Analítica Web a. Qué es la Analítica Web b. Para qué sirve la Analítica Web c. Herramientas usuales en Analítica Web d. Métricas básicas y KPIs Práctica 1. Acceso, identificación y análisis gráfico en Google Analytics 2. Configuración inicial de Google Analytics a. Los perfiles b. Manejo de cuentas c. Filtros d. Informes personalizados e. Dimensiones secundarias f. Informes de comportamiento g. Análisis de la velocidad del sitio Práctica 2. Creación de un perfil, filtros, informes personalizados y uso de dimensiones secundarias en informes 3. Analítica web para medir las redes sociales y tráfico desde el móvil a. Tipos de fuentes y problemas frecuentes b. Medir redes sociales c. El tráfico desde móviles y navegadores d. Embudos de conversión en comercio electrónico Práctica 3. Creación de un embudo de conversión

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CONTENIDOS 1. Principios y fundamentos de Analítica Web Comenzamos el curso analizando los puntos iniciales de la Analítica Web respondiendo a las preguntas más sencillas: ¿qué es y para qué sirve? Y empezaremos a adentrarnos en la herramienta de analítica más popular como es Google Analytics.

1.1 Qué es la Analítica Web Analítica web es la recolección, medición, análisis y reporte de los datos que se extraen de la navegación de los usuarios por un sitio Web para poder comprender y optimizar su uso. Es la disciplina profesional encaminada a extraer conclusiones, definir estrategias o establecer reglas de negocio sobre la base de los datos recabados en todos aquellos entornos web sobre los que una empresa ejerce control. La medición de un Web nos permite responder a preguntas como ¿cuántos usuarios tengo? ¿De dónde vienen mis usuarios? ¿Qué hacen cuando llegan a mi web? ¿Desde qué dispositivo acceden? ¿Qué contenidos son los más leídos? ¿Les gusta el diseño de la página? ¿Por qué no compran y dónde abandonan ese proceso de compra? Por ejemplo.

1.2 Para qué sirve la Analítica Web Recopilar información (Medición y recolección) Realizar las preguntas correctas (Análisis) Realizar los informes adecuados (Reporte) Mejorar y optimizar un sitio Web (Retro cognición) Este proceso nos permitirá: Diferenciar las características morfológicas y cuantitativas, dependiendo de si es un Web de contenidos o uno de comercio electrónico, los objetivos y las métricas serán diferentes. Fijar objetivos de crecimiento, ventas para tu página. Monitorizar si la estrategia es adecuada y encaminada al cumplimiento de los objetivos. Describir cuáles serán las métricas clave de nuestra página web para medir su evolución y la respuesta de los usuarios. Detección de errores en el sitio Web. Analizar los resultados de las métricas y extraer las conclusiones en relación a los objetivos. Utilizar esas conclusiones para mejorar tu sitio web. Testar los cambios en comparación con la versión antigua para optimizar el rendimiento del Web.

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1.3 Herramientas usuales en Analítica Web Nos permite la medición inmediata, la medición a tiempo real, el establecimiento de objetivos, objetivar si cumplimos con las metas fijadas y conocer el perfil sociodemográfico de los usuarios que nos visitan. Logs vs Tags La medición por Logs, al navegar se envía información al servidor siempre que se haya habilitado para este fin. La información se almacena en archivos .log y es necesario un software especializado para procesar dicha información. Una IP es un visitante único; permite medir cuando se descarga un archivo; una página ya descargada no se mide; hace falta un software para mostrar las estadísticas; poca flexibilidad para manejar los datos; sistema con una demora de días; la medición por Tags o etiquetas, son trozos de código Javascript que al ser colocados dentro una página web, envían información a un servidor que la procesa y transforma en datos relevantes. Un ordenador es un visitante único; permite medir el clic si la descarga fue completa; cada página descargada sí se mide; tiene un panel para mostrar datos; sistema de medición prácticamente a tiempo real Censales vs Panel Diferencia: Los paneles estudian a una muestra (grupo reducido) de usuarios en profundidad y a partir de ellos hacen estimaciones aplicables al común de usuarios en Internet. Los sistemas basados en “huella” analizan a todos los usuarios directamente. Tenemos paneles, ComScore, Nielsen. Ofrecen datos sociodemográficos y a través de ellos gracias a ser estándares de mercado aceptados, las agencias publicitarias trabajan basándose en ellos para la asignación de campañas publicitarias. Su limitación reside en la dificultad de garantizar el nivel de representatividad de la muestra. Dado el elevado volumen de usuarios en Internet, para que una muestra de 10.000 ó 20.000 usuarios resulte realmente representativa. Tenemos sistemas censales, basados en “huella” (las herramientas de Analítica Web usan esta metodología), por ejemplo, Google Analytics, Nielsen Site Census, Omniture, WebTrends, Unica, Coremetrics, Yahoo! Analytics, At Internet, Nedstat o Weborama. En España los organismos que se encargan de velar por las mediciones en España: Comscore, OJD, IAB, EIAA, AIMC y EGM.

1.4 Métricas básicas y KPIs Para una fecha o período determinado de medición: 1 usuario/visitante único > 2 visitas=¿sesiones? > 3 páginas vista Visitantes únicos: Nº de visitantes no duplicados que han accedido al sitio web Nº de visitas: Las visitas representan el número de sesiones individuales iniciadas por todos los usuarios para llegar a su sitio web. Si un usuario permanece inactivo en su sitio durante al menos 30 minutos, toda actividad posterior se atribuirá a una nueva sesión.

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Los usuarios que abandonen su sitio y vuelvan en menos de 30 minutos se considerarán como parte de la sesión original. Páginas / visita: Promedio de páginas vistas durante una visita al sitio. Nº de páginas vistas: Nº total de páginas vistas. También cuentan las visitas repetidas a una misma página. Duración media de la visita: Duración media de una sesión. Este indicador es muy importante ya que reflejará el interés por nuestro sitio de los usuarios que han accedido a él. Junto a las de visitas, es una métrica de las más importantes en analítica web. Porcentaje de rebote: Porcentaje de visitas de una sola página (visitas en las que el usuario ha abandonado el sitio en su página de entrada). Es importante medir el porcentaje de rebote de las principales páginas de entrada para determinar medidas correctivas en caso necesario. Es un claro indicador de la calidad de nuestro contenido y, por tanto, una métrica imprescindible en la analítica web. Porcentaje de visitas nuevas: Porcentaje estimado de visitas realizadas por primera vez. Sesiones: interacciones de un usuario en un sitio web. Termina una vez que transcurren 29 minutos de inactividad o cuando un mismo usuario vuelve al sitio web desde una fuente de tráfico diferente. Tasa de conversión: Es el porcentaje resultante de dividir los resultados entre los visitantes únicos, teniendo en cuenta que los resultados pueden ser el nº de compras, el nº de registros, etc.. (objetivo)

2. Configuración inicial de Google Analytics y etiquetado El objetivo de la analítica web es conocer, adaptar y aconsejar a los clientes en proyectos para que consigan lo que se proponen. Comprender los datos que manejamos para reaccionar a tiempo y tomar decisiones que afectan directamente al negocio, es decir, a nuestros usuarios a través del contenido - del tipo que sea. El etiquetado de Google Analytics o de cualquier otra herramienta de medición analítica es fundamental para la recogida de datos. El etiquetado sigue una serie de parámetros recogidos en las guías de cada uno de ellos. El etiquetado (o tagged) es un fragmento de código con varias líneas de JavaScript que contiene un ID de la propiedad den el caso de Google Analytics. Dicho etiquetado influye directamente en la forma que se recogen los informes posteriormente, así como en la persecución de objetivos que la empresa o el sitio web se fije. La configuración avanzada del mismo requiere de un perfil de profesional de analítica web más elevada y tiene que orientar dicho etiquetado en función de las necesidades y objetivos de la empresa.

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2.1 Perfiles y elementos que los integran Un perfil en analítica web es un punto de acceso a los informes. El perfil representa una vista de datos diferenciada dentro de una propiedad web y permite acceder a los informes de dicha propiedad. Administrador: es el usuario encargado de gestionar a los usuarios de la cuenta. Agrega o suprime permisos y/o las cuentas de otros. Administración de usuarios: es posible gestionar los usuarios de la cuenta (agregar o suprimirlos, asignar permisos). Este permiso excluye los permisos de edición y de colaboración. Edición: es posible realizar funciones administrativas y relacionadas con los informes (como agregar, editar o suprimir cuentas, propiedades, vistas, filtros, objetivos, etc., pero sin gestionar usuarios), así como consultar los datos de los informes. Este permiso incluye el permiso de colaboración. Colaboración: es posible crear elementos personales y compartirlos. Puede colaborar en elementos compartidos; por ejemplo, editando un panel de control o una anotación. Incluye los permisos de lectura y análisis. Lectura y análisis: es posible consultar los datos de los informes y de la configuración; manipular los datos de los informes (como filtrar una tabla, agregar una dimensión secundaria o crear un segmento); y crear, compartir y consultar elementos personales. No puede colaborar en elementos compartidos. Cuenta: Es un punto de acceso a Analytics; es el nivel más alto de la organización. Usuarios: se agregan a la cuenta. Puede asignar cuatro permisos distintos a un usuario (para administración de usuarios, edición, colaboración o lectura y análisis) y puede asignar varios permisos en la cuenta, en la propiedad y en la vista. Los permisos determinan qué acciones pueden llevar a cabo los usuarios y si estos tienen acceso a los informes. Propiedad: Es un sitio web, aplicación para dispositivos móviles, blog, etc. Una cuenta puede contener una o varias propiedades. Vista: Es el punto de acceso a los informes; se trata de una vista definida de los datos de visitas procedentes de una propiedad. Al permitir que los usuarios accedan a una vista, estos verán los informes disponibles en los datos de dicha vista. Una propiedad puede incluir una o varias vistas.

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2.2 Manejo de cuentas Las cuentas no son únicas y un mismo administrador puede manejar varias cuentas de Google Analytics. La mayoría de las empresas de hoy en día en Internet utilizan esta herramienta para medir, al menos como alternativa a otras soluciones también muy válidas y profesionales. Al decantarnos por Google Analytics como solución gratuita y estándar en el mercado, crear una cuenta es sencillo. Las ventajas teóricas que tenemos con este tipo de herramientas es que podremos medir no solo el resultado de webs de escritorio sino también aplicaciones móviles. Todavía se puede elegir entre Universal Analytics o Classic Analytics, ambas son gratuitas. La diferencia está en que permite personalizar más parámetros en caso de Universal Analytics, así como la sincronización de datos online y sin conexión, seguir varias plataformas o controles de configuración simplificados. Analytics clásico permite también herramientas de AdSense, remarketing, etc. Ambas terminarán antes o después con las mismas funcionalidades. Es importante la configuración de zona horaria y territorio para que la cuenta se configure y sincronice con la zona horaria desde donde está implantada la web y aquellos que vayan a extraer los informes. Crear una nueva cuenta significa crear un nuevo ID de propiedad que nos permitirá acceder a los informes.

2.3 Filtros Los filtros permiten limitar y modificar los datos sobre el tráfico incluidos en un perfil. Los filtros se crean a nivel de cuenta para que después se apliquen a múltiples perfiles a la vez. También se puede trabajar con filtros en el nivel de perfil y crear nuevos filtros para aplicarlos al perfil, o simplemente aplicar al perfil los filtros existentes de la cuenta. El ejemplo arquetípico es el de la exclusión de la IP de tu empresa de los resultados de Google Analytics. La importancia de excluir e incluir en los filtros avanzados: Excluir: este tipo de filtro excluye resultados que concuerdan con el patrón del filtro. Incluir: este tipo de filtro incluye todos los resultados que concuerdan con el patrón del filtro. Los resultados que no coincidan se ignorarán y toda la información incluida en ellos se omitirá en los informes. Avanzado: Un filtro avanzado admite hasta dos campos (Campo A y Campo B) para crear el Campo de salida. La expresión Extracto A se aplica al Campo A y Extracto B, al Campo B. Estas expresiones pueden utilizar coincidencias de texto completo o parcial e incluyen comodines en forma de caracteres de escritura que son: . coincide con cualquier carácter individual * coincide con cero o más elementos anteriores + coincide con uno o más elementos anteriores ? coincide con cero o con uno de los elementos anteriores () recuerda los contenidos del paréntesis como un elemento. Estos se utilizan para capturar partes de los campos. Se puede indicar la referencia en el Constructor a través de las notas $A1, $A2, $B1 y $B2. $A o $B hace referencia a "Campo", mientras que el número hace referencia al paréntesis que se utilizará.

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[] | ^ $ \

coincide con un elemento de la lista crea un intervalo en una lista o coincide con el principio del campo coincide con el final del campo omite los anteriores

Si usamos los filtros a nivel de perfil. Lo primero es seleccionar dentro de la lista Perfiles disponibles, los perfiles a los que aplicar el filtro. Añade y guarda los cambios. Ten encienta que los filtros de perfil se aplican a los datos en el orden en que se añadieron.

2.4 Informes personalizados En Google Analytics existen dos tipos de informes, los informes estándar y los informes personalizados. Los informes estándar son los que vienen configurados por defecto en Google Analytics, son informes muy sencillos con la información muy dispersa que aunque en un momento dado nos puedan ser de utilidad para consultar un dato concreto, no es recomendable basar la analítica en este tipo de informes ya que no nos ofrecen toda la información que necesitamos en una misma pantalla. Los informes personalizados son informes que podemos configurar nosotros mismos con la información que necesitamos, con tan solo dedicar unos minutos, puede crear un informe que muestre solamente la información que desea ver, como si fuera su propio panel personal. Estos informes nos ayudarán a ahorrar tiempo y a mejorar nuestra capacidad analítica ya que tendremos toda la información relevante en un solo informe. Los informes personalizados se basan en dimensiones y en métricas. Las dimensiones son los atributos de nuestros visitantes y de las visitas que hacen (ej. palabra clave, fuente de tráfico, etc) y las métricas son los datos reales que se consiguen (ej. ratio de conversión, número de visitas, etc) Aquí la pregunta es qué tipos de informe personalizado necesito crear?, al ser personalizados podemos incluir lo que queramos, un consejo muy importante es centrarse en la conversiones, es decir, cuál es tu objetivo con tu página web? Si tu objetivo es vender camisetas deberás centrar tu informe en el número de ventas y el porcentaje de conversiones, después incluir el resto de métricas que influyen a estas anteriores: número de visitas, fuentes de tráfico o palabras clave. Para crear un informe personalizado lo primero que hay que hacer es ir a la pestaña "personalización" que hay en la parte superior de Google Analytics, una vez allí nos encontraremos una pantalla con diferentes menos desplegables donde escogeremos las métricas que queremos incluir. Para que entendamos bien cómo crear un informe personalizado vamos a crear paso a paso un informe para hacer un análisis de las palabras clave que traen tráfico a nuestra página.

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Vamos a crear 3 pestañas diferentes: Targeting, Engagement y beneficios. Para la pestaña de Targeting vamos a crear una "tabla única" donde incluiremos dos dimensiones: el título de la página y la palabra clave por la que han llegado a esa página; cómo métricas usaremos el número de visitantes únicos, la consecución de objetivos y el porcentaje de conversión; y le añadiremos un filtro para que solo incluya tráfico orgánico. Para la pestaña de Engagement vamos a escoger un informe tipo "explorador" en el que añadiremos las métricas de promedio de tiempo en la página, el porcentaje de rebote y el porcentaje de conversión; y las mismas dimensiones y filtros que en el anterior. Con esto veremos que páginas de nuestra web son las que mejor convierten. Para la pestaña de Beneficios vamos a crear una "tabla única" y añadir cómo dimensión las palabras clave; cómo métricas el número de transacciones, los ingresos, el valor por visita y el porcentaje de conversión; con el mismo filtro que las dos anteriores. Ahora ves ya rápidamente cuales son las palabras clave y las páginas del sitio web que más conversiones consiguen; además de entender cómo se crea un informe personalizado a nuestra medida.

2.5 Dimensiones secundarias Las dimensiones describen características de los usuarios, sus sesiones y sus acciones. Y no son numéricas sino conceptos. La dimensión Página, por ejemplo, describe una característica de las acciones de páginas vistas e indica la URL de cada página visualizada. En cambio las métricas son dimensiones cuantitativas. La métrica Sesiones es el número total de sesiones. La métrica Páginas/sesión es el número promedio de páginas visualizadas por sesión. No todas las métricas pueden combinarse con todas las dimensiones. Cada dimensión y cada métrica tiene un alcance determinado: usuarios, sesiones o acciones. En la mayoría de los casos, lo más lógico es combinar dimensiones y métricas con el mismo alcance. Listado de combinaciones válidas entre dimensiones y métricas https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets Para añadir una dimensión secundaria a una tabla, debes hacer: - Debajo de la lista de dimensiones principales, haz clic en Dimensión secundaria. - Elige entre la lista de dimensiones y confirma.

2.6 Métricas de comportamiento En el informe de Audiencia podemos observar cuántos visitantes son nuevos y cuántos recurrentes, la frecuencia de la visita o la duración de la misma. Estos datos nos permiten conocer si nuestro sitio agrada a los usuarios o no. Por ejemplo, tener usuarios recurrentes, que nos visitan frecuentemente y durante mucho tiempo es el mejor síntoma de que nuestro sitio no presenta problemas graves. Tener pocos usuarios recurrentes, baja frecuencia y poca duración de visita será síntoma de que nuestro sitio no se corresponde con las expectativas del usuario o presenta problemas de usabilidad.

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En los informes de Contenido podemos observar las páginas de destino (aquellas de nuestro sitio a las que llegan los usuarios) así como las páginas de salida (la última página visitada antes de que el usuario abandone nuestro sitio). Debemos observar con detenimiento las páginas de salida porque son las principales candidatas a albergar un problema de usabilidad que esté condicionando al usuario a abandonar el sitio. Por ejemplo, aquellas páginas del informe de Páginas de Salida que tengan un alto porcentaje de salidas serán las primeras que debemos comprobar si hay algún elemento que pueda presentar un problema para el usuario. La navegación, los colores, el tamaño del texto... cualquier elemento puede ser la causa del abandono. En los informes de página de destino podemos ver el porcentaje de rebote de la página (cuántos de los usuarios abandonan el sitio sin navegar a otra página). Una página de destino con alto porcentaje de rebote puede albergar también un problema de usabilidad. Puede que la navegación no sea clara o el usuario no la perciba como tal. Puede que el problema esté en el contenido, quizás no se ajusta a lo esperado por el usuario.

2.7 Análisis de la velocidad del sitio La descarga del sitio es uno de los factores de la experiencia de usuario que debemos cuidar. La descarga lenta de un sitio es uno de los principales factores de abandono por los usuarios. Además, en entornos como el móvil, el usuario tiende a tener menos paciencia por lo que la velocidad de descarga en estos casos es clave. Una vez más, la analítica web, nos permite monitorizar la velocidad de descarga de las páginas de nuestro sitio pudiendo detectar problemas para solucionar. Por ejemplo, las Herramientas para webmasters de Google (Google Search Console GSC) proporciona información de la velocidad de descarga del sitio web. También Google Analytics, si lo hemos vinculado con la cuenta de GSC, nos da información de la velocidad del sitio así como sugerencias para mejora la velocidad de descarga. Podemos ver estos datos accediendo a los informes de velocidad del sitio en la sección "Comportamiento" de nuestro Google Analytics La ubicación de los usuarios puede influir en la velocidad de descarga. Si el sitio web tiene muchas visitas de usuarios residentes en países lejanos a la ubicación de los servidores donde esté alojado el sitio web pueden experimentar lentitud en la descarga. Podemos cruzar los datos de velocidad de descarga del sitio web con el origen de los usuarios pulsando en País/Territorio en el informe "Descripción General" dentro de "Velocidad del sitio". Si comprobamos que tenemos tiempos de descarga altos para determinadas regiones podríamos decidir contratar una red de distribución de contenidos o CDN (Content Delivery Network en inglés). La CDN sirve copias de los contenidos desde servidores cercanos al usuario por lo que los tiempos de descarga del sitio web mejoran sustancialmente y con ellos la percepción positiva del usuario.

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3. Analítica web para medir las redes sociales y tráfico desde el móvil Las fuentes de tráfico son las vías de entrada del sitio web. Las fuentes pueden ser: Directa, De Referencia, De Búsqueda, Orgánica, De pago, Por Campañas. Hasta finales del siglo XX se buscaba el tráfico directo. Posteriormente, con el crecimiento del posicionamiento orgánico esto fue cobrando menor relevancia e incluso los usuarios más fieles llegaban a escribir mi marca en el buscador para terminar accediendo a mi sitio web desde un resultado de búsqueda. La última vuelta de tuerca a este panorama de las fuentes llegó con la Web 2.0, los blogs y las redes sociales. El generador del contenido ha terminado aceptando que fuera de su sitio hay vida, que no es necesario que los usuarios conozcan y sepan teclear exactamente mi dominio para acceder a él sino que incluso en mayor cantidad lo pueden hacer desde un sitio web externo al mío. El análisis del tráfico de referencia, junto con el análisis de nuestros propios enlaces en Redes Sociales y la actividad social en el sitio web (Me gusta, Tweet, +1…), nos permitirá medir la viralidad de nuestra marca y de los contenidos publicados en nuestra página..

3.1 Tipos de fuentes y problemas frecuentes Examinemos los tipos de fuentes: Tráfico Directo: son aquellos usuarios que han entrado tecleando la url directamente en la barra del navegador. Los casos más habituales de tráfico directo son: - El usuario ha escrito la URL de la web en la barra del navegador. - El usuario ha hecho clic en algún enlace, bien en un correo electrónico, bien en un documento Word, en un Excel, en un Power Point, en un .pdf - El usuario tenía guardada la URL en sus favoritos del navegador. Tráfico de Referencias, más conocido como "Referral": Son aquellas visitas directas que nos llegan a través de otra web, es decir a través de enlaces en otros sitios web. Aquí dentro tenemos desde las visitas de las redes sociales, blogs, acuerdos que tengamos con terceros y aquellos que tienen algún enlace de nuestro sitio en su web. Las redes sociales están incluidas aquí aunque luego tengan un sitio específico donde analizarlas con mayor detalle. Los dos ejemplos clásicos de tráfico de referencia serán: Un blog que escribe sobre recetas sin gluten para celiacos e intolerantes al gluten, mi departamento de marketing de mi tienda online de productos sin gluten se pone en contacto con el blog para ofrecer un enlace con una experiencia mejor a los usuarios del blog ya que les damos un descuento adicional al actuar en esa página de destino (Landing page). Cuando accedo a mis estadísticas compruebo que efectivamente han llegado muchas visitas desde el citado blog pero… ¡un momento! el porcentaje de rebote es del 89%. Indago un poco más, entro en esa fuente de tráfico de referencia y en la dimensión secundaria busco “Página de destino” . Resulta que descubro que la página de destino es la home de mi comercio electrónico y no la página creada especialmente para esos usuarios. Inmediatamente, llamo a mi equipo de marketing para que hablen con el bloguero y enlace correctamente a la página que le dijimos. Para compensar por ese 85% de rebote, el descuento lo voy a hacer aún más atractivo.

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MARKETING  ONLINE  Y  DISEÑO  WEB   Analítica  Web,  Cómo  medir  las  acciones  realizadas   Una cosa no muy comprensible pero puede suceder es que mi propio sitio web aparezca como una referencia. Esto se deberá a la existencia de una de estas cuatro causas: -Seguimiento en varios dominios o subdominios -Redireccionamientos -Páginas de bienvenida -Frames Otra duda frecuente es ¿Por qué aparece Google como tráfico de Referencia? Dependiendo del tipo de sitio web, verás que Google.com y otros dominios de google aparecen entre los referrals más vistos. Si haces clic sobre ellos verás que la URL es /imgres. Esto hace referencia a Google Imágenes. Tráfico de Búsqueda: Se divide en dos tipos de tráfico "Búsqueda orgánica”: El tráfico orgánico es aquel que proviene del resultado de una búsqueda natural de un usuario en un buscador.

3.2 Medir redes sociales Los informes Adquisición de Google Analytics permiten evaluar y analizar el tráfico procedente de varias fuentes, como la Red de Búsqueda o referencias de otros usuarios. Los informes Redes sociales segmentan y agrupan automáticamente el tráfico procedente de referencias en cientos de redes sociales, lo que permite centrarse en el análisis. Las redes sociales de origen agrupan el tráfico procedente de referencias en plataformas como, p. ej., Facebook, Twitter o YouTube. Identifica qué redes atraen tráfico a páginas concretas, qué contenido es popular en las distintas redes sociales Las tablas comparativas muestran todo el tráfico y el tráfico procedente de fuentes sociales El informe Fuentes sociales se encuentra en la pestaña Informes estándar en Adquisición > Social > Referencias. Cada vez más personas utilizan las redes sociales para compartir y debatir toda clase de contenidos. Más de tres cuartas partes de las interacciones con el contenido se producen en sitios diferentes a tu sitio web. Por ello, es probable que la mayoría de las personas descubra las publicaciones, los vídeos o artículos, interactuando con ellos en redes sociales, blogs, etc. En el Flujo de actividad de Google Analytics (El Flujo de actividad se puede encontrar en Informes estándar en Adquisición > Social > Fuentes y haciendo clic en la pestaña Flujo de visitantes ) se muestran las URLs que se han compartido, cómo y dónde se han compartido (por ejemplo, mediante la acción de compartir, publicar o comentar en Google+), y lo que se ha comentado sobre el contenido..

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3.3 El tráfico desde móviles y navegadores Esta referencia de métricas es muy interesante cuando tenemos que tomar decisiones respecto de rediseñar nuestro sitio web. Ambos informes los encontramos en la sección Audiencia. En el tráfico desde móviles Audiencia > Móvil tenemos dos tipos de métricas que analizar: en general, el porcentaje de visitas que tenemos desglosados por escritorio, móvil o tabletas. Podemos llegar a descender un paso más allá y por la marca y modelo del dispositivo. Igual sucede con los navegadores Audiencia > Tecnología. Podemos estar informados para un período de tiempo no solo de los navegadores que utilizan los usuarios sino también del sistema operativo y resolución de pantalla entre otros. Todas estas métricas son muy valiosas cuando nos planteamos cambiar el diseño del sitio web ya que podemos saber las dimensiones y plataformas más populares de forma que podamos ir más encaminados en la toma de decisiones.

3.4 Embudos de conversión en comercio electrónico Los embudos de conversión que nos sirven para saber cuántas personas se caen del proceso de conversión que nos hemos propuesto como objetivo y en qué paso del proceso. Son muy utilizados para el caso de formularios y procesos de compra. Cada negocio tiene distintos niveles que han de seguirse antes de convertirse en cliente. Si los usuarios por ejemplo están tratando de registrarse en la página web o comprar un producto en la página web, tendrán que seguir un determinado número de pasos. Gracias a los embudos de conversión podemos hacer un seguimiento de este proceso de forma fácil con una representación visual de los datos de conversión entre cada paso. Estos pasos y los datos nos pueden poner en la pista de si la calidad del idioma es baja y por tanto poco confiable, si hay problemas técnicos. La mayoría de las páginas de objetivos - como un recibo de compra o una confirmación de registro - están precedidos por varias otras páginas diseñadas para conducir hacia la meta; siguiendo el embudo podemos comenzar a aislar problemas en cualquier punto de las rutas para tomar medidas significativas hacia la optimización.

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PRÁCTICAS Práctica 1.

Acceso, identificación y análisis gráfico en Google Analytics Material Necesario - Conexión web para mostrar la práctica a tiempo real. - Ordenador por el alumno en la medida de lo posible.

Desarrollo de la Práctica Tener una cuenta de correo de Google Acceso a https://analytics.google.com Clic en menú superior Administrador Configurar inicialmente la Cuenta y gestionar los usuarios Posteriormente, configurar la propiedad y los distintos tipos de datos de sitios web Tener un sitio web real al que etiquetar desde la información de seguimiento Familiarizarse con los distintos tipos de gráficas y los informes tipo de Google Analytics.

Puntos clave Aprender a crear una cuenta Manejar usuarios con Google Analytics Identificar la información de seguimiento básica

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Práctica 2.

Creación de un perfil, filtros, informes personalizados y uso de dimensiones secundarias en informes Material Necesario - Conexión web para mostrar la práctica a tiempo real. - Ordenador por el alumno en la medida de lo posible.

Desarrollo de la Práctica Tener una cuenta de correo de Google Acceso a https://analytics.google.com Clic en menú superior Administrador Creación de filtros en el menú superior de Administrador Creación de informes personalizados en el menú superior de Personalización Ejemplos de uso de dimensiones secundarias en informes estándar y personalizados Particularidad de los filtros

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Puntos clave Comprender la diferencia entre las dimensiones estándar y las personalizadas en función de nuestra necesidad de medición.

Práctica 3.

Creación de un embudo de conversión

Material Necesario - Conexión web para mostrar la práctica a tiempo real. - Ordenador por el alumno en la medida de lo posible.

Desarrollo de la Práctica Configurar objetivos dentro del administrador de Google Analytics Familiarizarse con los informes de embudos de conversión

Puntos clave Comprender el uso y potencialidad de los embudos de conversión

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INFORMACIÓN COMPLEMENTARIA Bibliografía -Técnicas avanzadas de posicionamiento en buscadores por Fernando Maciá -El arte de medir: manual de analítica web por Gemma Muñoz Vera y Tristán Elósegui -Analítica web 2.0: el arte de analizar los resultados y la ciencia de centrarse en el cliente por Kaushik Avinash

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ESPACIO PARA NOTAS _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

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Ayuntamiento de Madrid Área de Gobierno de Equidad, Derechos Sociales y Empleo Dirección General de Comercio y Emprendimiento Subdirección General de Emprendedores y PYMES.

Empresa adjudicataria del contrato: Organización y realización de Itinerarios In-formativos para emprender una actividad económica.

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CICLO DE IN-FORMACIÓN PARA EMPRENDEDORES

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