A raiz de leer esta pregunta en twitter, me he decidido a escribir este post para mostrar como podemos sacar los datos de las métricas que queramos agrupados por horas y en el periodo que nosotros queramos.
Para poder ver esta información tenemos dos opciones o utilizar el API para obtener esta información o bien realizar un informe personalizado en Google Analytics.
Deberemos crear un informe personalizado tal y cómo se muestra en la siguiente imágen, seleccionando las métricas que nos interesen, en nuestro caso hemos elegido: visitas, visitantes únicos, páginas vistas, tasa de rebote y eventos únicos :
Para que os sea más sencillo podéis hacer click en el siguiente botón y podréis aplicar el informe directamente a vuestros perfiles y luego modificarlo si fuese necesario:
Google Analytics tiene un reporte que se llama Analítica de Página, que nos permite ver de forma visual sobre qué enlaces se hace click en nuestra página.
Su forma de funcionamiento es sencilla, simplemente comprueba en los datos de analytics las veces que se han visualizado las páginas enlazadas y qué ademas el paso anterior a visualizarlas haya sido la página actual que estamos viendo en el reporte. Con estos datos realiza una suporposición sobre la página para mostrarnos las veces que se ha hecho click en los enlaces.
Después de varios meses esperando ya se conocen detalles más concretos sobre la herramienta que viene a sustituir a Urchin Software en el mercado de soluciones de Analítica Web in-house.
Datos técnicos
Sistemas Windows y Linux tanto de 32bits cómo de 64bits.
Embebbed, y BD serverless, no hará falta instalar en la máquina nada más que la herramienta en sí.
A nivel de almacenamiento se necesitarán un 10% del tamaño de los logs originales, y tan sólo de un 5% si queremos prescindir de los datos de IT.
Precio
$1295 por el software incluyendo la posibilidad de medir hasta 100 perfiles.
$895 por cada 100 perfiles más.
AngelFish Stats tendrá al menos 8 actualizaciones al año, por lo cual esta garantizado el soporte y solución de problemas con asiduidad cosa que no sucedía con Urchin.
La herramienta ofrecerá una utilidad para realizar la migración de datos tanto de la configuración cómo de los datos desde Urchin 7 . Al parecer por temas de estabilidad desde Urchin 6 no será en principio posible, si estuviéseis interesados en hacer la migración desde esta versión, podéis poneros en contacto conmigo y os puedo recomendar empresas que os pueden ayudar a realizar esta migración.
Actualmente la herramienta dispone de todas las funcionalidades de las que disponía Urchin 5 en su día, pero se incorporarán de forma paulatina todas las funcionalidades de las que disponían Urchin 6 y 7 y muchas más nuevas cómo:
Eventos
Embudos / Funnels
Custom fields
API
E-Commerce ( que irá incluída en la instalación por defecto )
y más
Cabe destacar que AngelFish sube el nivel de Objetivos a 20 por perfil, en vez de los 5 que ofrecía Urchin.
AngelFish Stats dispondrá de varios métidos de tracking de visitas
Medición por tags ( JavaScript )
Medición por sessiones, por logs IP+USERAGENT, etc
A nivel de Interfaz de usuario, es mucho más amigable,vistosa y usable y básada en AJAX, mejorando con ello de forma significativa la experiencia de usuario.
Seguramente todos tenemos en cuenta ( o deberíamos tenerlo ), la importa que tiene la velocidad de carga de nuestro sitio web, no tan solo por los posibles beneficios a la hora de posicionarnos en Google, si no también a nivel de experiencia de usuario.
Google es muy consciente de ello, por ello nos ofrece varias herramientas para mejorar este factor de nuestras páginas con web con herramientas como PageSpeed, el módulo PageSpeed para Apache, el protocolo SPDY, los reportes de velocidad de Google Analytics o el reporte de tiempos de usuario también. Incluso Yahoo ofrece el servicio de YSlow para comprobar la velocidad de nuestros sitios web y sugerencias sobre como mejorarlos.
Hace unas semanas en el Google I/O se presentó en modo beta, la versión de Google Analytics para dispositivos móviles, pero a pesar de lo que pueda parecer no son pioneros en este campo ya que no es la única opción disponible, y existen opciones opensource para esta tarea una de las más llamativas es Countly . No se trata de medir las páginas que se ven desde dispositivos móviles, si no de ir un paso más allá y medir aplicaciones para móviles de forma nativa.
Counly es una aplicación de analítica en tiempo real para la medición de aplicaciones móviles , se trata de un sistema de analítica básada en eventos ( event-driven ) , con el cual podrás medir cualquier opción de tu aplicación.
Seguramente a la mayoría de los que nos dedicamos al desarrollo web o la analítica web, nos ha ocurrido en más de una ocasión el encontrarnos con una web que esta hecha a mano, cientos si no miles de archivos HTML desperdigados por todos los directorios de la web y hemos descartardo medir esta página por lo inviable de modificar todos los archivos, y sobre todo mantenerlos después o tal vez nos hemos limitado a realizar una medición a través de los logs, perdiendo con ello todas las ventajas y exactitud que aporta la medición por tags.
Sin embargo Apache dispone de varios módulos que nos permiten realizar esta acción “on the fly” , o lo que es lo mismo al vuelo , sin tener que modificar archivos.
Existen varios módulos que nos pueden ayudar en esta tarea como:
Un año después de hacer pública en Google Analytics la opción de los embudos multicanal. La empresa con sede en Mountain View , saca a la luz el API para exportar esos datos para poder explotarlos e integrarlos con otras herramientas de reporting y de generación de gráficos.
Tal vez alguno se está preguntando que son los embudos multicanal, como ya sabemos la mayoría, hasta que el año pasado publicase Google esta funcionalidad la atribución de una conversión o una transacción se asignaba a la última visita, pero nuestro usuario puede haber pasado por diferentes canales de marketing, como por ejemplo una búsqueda orgánica, un banner o una campaña de marketing, aquí tenéis un video donde se explica de forma sencilla como funcionan los Multi-Channel Funnels:
En algunas ocasiones, se puede dar la circunstancia de que estemos utilizando alguna otra utilidad para etiquetar nuestras campañas, y no nos es posible cambiar el nombre de los parámetros para que los entienda Google Analytics.
He visto varias implementaciones en diferentes sitios web donde para conseguir utilizar varias herramientas sobreescriben los valores de las cookies del usuario de modo manual, pero realizar este cambio puede ser peligroso y no es necesario, Google Analytics, ya nos ofrece la posibilidad de utilizar otros claves para definir los valores por defecto que son ( utm_medium, utm_source, utm_campaign, utm_term, utm_content , utm_nooverride ).
Vamos a imaginar que nuestro sistema de etiquetado utiliza los parámetros “medio”, “fuente” y “campanya” como se muestra en la siguiente URL:
Podríamos decirle a Google Analytics que utilice esos parámetros en vez de los que utiliza por defecto, consiguiendo con ello compatibilizar las dos herramientas de etiquetado. Recordemos que podemos definir cualquier nombre y no los que están sugeridos en la siguiente tabla.
Recordemos que los 3 primeros parámetros son OBLIGATORIOS si no están definidos no va a funcionar el etiquetado. A parte de los 5 habituales hemos puesto el _setCampNOKey , utilizándolo, para quien no lo conozca, le decimos que no sobreescriba la fuenta original si esta ya existe, si por cualquier motivo el usuario fuese nuevo y no tuviese ya las cookies fijadas, sí que las creería y realizaría correctamente la atribución de la visita.
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En esta ocasión vamos a ver cómo medir las compras que nos vienen desde Google Shopping a nuestro e-commerce.
Por defecto estas visitas llegan a nuestra web desde http://base.google.com cómo si se tratase de una visita desde el propio buscador de Google, por lo cual se nos mezclan con el resto de datos de búsquedas orgánicas.
Por suerte para nosotros hay una funcionalidad no documentada en Google Analytics, que nos permite, entre otras opciones, sobreescribir los parámetros de campaña antes de que se fijen con los valores calculados por defecto.
Se trata del método _set . El cual mediante el parámetro campaignParams, nos permitirá cambiar los valores de la campaña antes de enviar los datos a los servidores de Google Analytics.
Entonces, mirando los logs del servidor, y los referrers de que llegan desde Google Shopping, podemos ver que siempre empiezan por /products/catalog , teniendo en cuenta ese valor podemos sobreescribir los parámetros de campaña para poder separar las visitas desde los motores de búsqueda usuales como: Google Search, Google Images, etc, de los que vienen desde Google Shooping, y en base a ello, sobreescribir el parámetro de campaña para decirle a Google Analytics que es “shopping”. Lo que nos permitirá poder calcular las compras que llegan desde Google Shopping y del resto de fuentes y medios.
He creado un pequeño snippet en javascript que automatiza esta terea, extrayendo incluso la palabra clave de la búsqueda:
var ref = document.referrer;
if (ref.indexOf("/products/catalog") > 0 && ref.indexOf("google.")> 0)
{
var matches = ref.match("[\\?&]q=([^&#]*)");
if(matches==null)
{
var campaignParams = 'utm_campaign=shooping&utm_source=google&utm_medium=(organic)&utm_term=(not%20provided)';
}else{
var campaignParams = 'utm_campaign=shooping&utm_source=google&utm_medium=(organic)&utm_term='+matches[1];
}
_gaq.push( ['_set', 'campaignParams', campaignParams]);
}
Este código debe ponerse SIEMPREANTES de la llamada al _trackPageview si no, se enviarán los datos a Google antes de haber sobreescrito los parámetros de campaña.
El código completo sobre una implementación standard, quedaría de la siguiente manera:
<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-1231231234-1']);
var ref = document.referrer;
if (ref.indexOf("/products/catalog") > 0 && ref.indexOf("google.")> 0)
{
var matches = ref.match("[\\?&]q=([^&#]*)");
if(matches==null)
{
var campaignParams = 'utm_campaign=shooping&utm_source=google&utm_medium=(organic)&utm_term=(not%20provided)';
}else{
var campaignParams = 'utm_campaign=shooping&utm_source=google&utm_medium=(organic)&utm_term='+matches[1];
}
_gaq.push( ['_set', 'campaignParams', campaignParams]);
}
_gaq.push(['_trackPageview']);
(function() {
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/u/ga_debug.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();
</script>
Personalmente no dispongo de ninguna tienda bajo la que hacer las pruebas, si tienes tu una y lo pruebas, me gustaría oir tu feedback para poder mejorar el código y el artículo.
Hace unos minutos Google acaba de anunciar que ha liberado a modo beta, una nueva funcionalidad para su herramienta de Analitica Web ( Google Analytics ) . Se trata como ya avanza sin rodeos el título del post de la posibilidad de hacer Remarketing.
Tal vez habría que definir de que trata el remarketing , en resumen no es más que ofrecer productos/campañas/anuncios en base a usuarios que ya ha estado anteriormente en nuestra web en base a sus necesidades. En este caso concreto el Remarketing será una característica que nos permitirá llegar a las personas que ya han visitado nuestro sitio web, y mostrarles anuncios relevantes al visitar otros sitios en la Red de Display de Google
Por lo que a través de Google Analytics podremos generar listas de remarketing basadas en ciertos parámetros de los usuarios de nuestra web, para poder mostrarles anuncios en base a estas.
Se irá activando de forma paulatina para todos los usuarios ya partir de finales de verano la opción estará disponible para todos los usuarios que sean administradores de una cuenta y esta además esté linkada a una cuenta de Google AdWords.
[gdocview_link url=”http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/www.google.com/es//analytics/features/remarketing_GA_factsheet.pdf” label=”Ver Hoja de hechos y ejemplos desde Google Viewer”]
