Google Analytics Template

¿Por qué Google Analytics
no muestra la foto completa
del e-commerce?
Esto es solo una traducción.
El artículo original se escribió en inglés.
¿Por qué Google Analytics no muestra la foto completa
del e-commerce?
Los consumidores son el corazón del e-commerce. Debido a que su comportamiento de
compra se ha vuelto muy complejo, los negocios están dando más importancia a la
comprensión de los patrones de navegación del usuario, oportunidades de participación y
en última instancia, las tendencias de la conversión, para que las estrategias de
marketing se puedan optimizar y sacar lo mejor de ellas.
Para ello, muchos han optado por utilizar Google Analytics. Para ser exactos, más de 28
millones de sites están utilizando Google Analytics. Esta herramienta se ha vuelto muy
atractiva para los comerciantes, especialmente desde que Google Analytics lanzó
herramientas diseñadas para el comercio electrónico en los últimos dos años. Pero
primero, las empresas con que utilizan e-commerce necesitan entender cómo trabaja
Google Analytics con sus datos, antes de tomar decisiones empresariales en base a ello.
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1. Google Analytics y su falta de precisión en el tracking
El tracking con Google
Analytics cuesta recursos
manuales y da lugar a
pérdida de datos.3
Loss of data
30%
Para poder asegurar que Google Analytics está midiendo realmente su panorama de
negocio digital, los vendedores necesitan invertir esfuerzos manuales en revisar que las
etiquetas Javascript de Google se han implementado correctamente en cada página web.
No incluir estas etiquetas ocasionará que no funcione el tracking, mientras que
añadiéndolas varias veces dará lugar a la creación de datos incorrectos.
Además de eso, el sistema de tracking de Google Analytics funciona utilizando cookies. Si
pensamos que aproximadamente el 30% de los usuarios borran las cookies activamente
(y esta tendencia está en crecimiento), habrá lagunas de datos importantes en el ciclo de
toma de decisiones de los clientes. Un e-commerce que tenga 600k visitas al día estaría
perdiendo la información de 180k visitas y otros datos colaterales vinculados a la actividad
del usuario alrededor de estas visitas, ventas y registros. Esto significa que los
vendedores perderían la capacidad de atribuir el mismo porcentaje de ventas a su mix de
medios.
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1. Google Analytics y su falta de precisión en el tracking
Google Analytics cada vez
está más bloqueado.
Usando Google Analytics, los marketers pierden gran cantidad de los datos de negocio
porque muchas funcionalidades así como Analytics al completo están siendo bloqueados.
Por ejemplo, cuando los marketers activan funcionalidades de Google Advertising dentro
de GA como remarketing, esto ocurre a través de la red de DoubleClick y se utilizan
cookies de terceros. Esto presenta un problema a los vendedores, ya que el número de
usuarios que bloquean cookies de terceros a través de la configuración de su navegador
está creciendo constantemente. Aparte de eso: safari bloquea las cookies de terceros por
defecto. Dado el hecho que este navegador es el estándar para los dispositivos de Apple,
numerosos usuarios son invisibles a GA, impidiendo que se produzca el remarketing.
Con la activación de funcionalidades de Google Advertising dentro de GA, el código de
tracking actual se modifica también activamente. Mientras que las tecnologías de bloqueo
de ads permiten pasar los códigos estándar de GA, esta operación concluye sin embargo
en un bloqueo completo de GA.
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1. Google Analytics-Tracking-Technologie ist fehleranfällig
und ungenau
Desde que el número de usuarios con ad blocks en 2013 se duplicó respecto al año
anterior y actualmente los utilizan más de 144 millones de usuarios en todo el mundo
cada mes, el negocio se arriesga a una pérdida completa de datos muy valiosos sobre su
tráfico. Dependiendo de la localización geográfica, hay estudios que muestran que para
muchos países occidentales, incluyendo Alemania, hay un ratio de bloqueo de anuncios de
un 20%.
Además, incluso cuando los comerciantes no están utilizando ninguna funcionalidad de
publicidad, las tecnologías de ad-blocking permiten a los usuarios suscribirse a listas
adicionales que bloquean GA por completo. Lo mismo se aplica al uso de Google Tag
Manager.
Esta herramienta ha ido ganando terreno enormemente en los últimos años, aunque
también está bloqueado por filtros populares dentro de algunos ad blockers. Esto es aún
más problemático para los vendedores, ya que el Tag Manager no se utiliza solamente
para GA sino también para integrar el código de integración de algunos e-commerces por
completo.
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2. Google Analytics persigue sus propios intereses
Google sólo automatiza con
sus propias herramientas de
publicidad.
Para anuncios pagados, Google Analytics funciona mejor con sus propias herramientas,
como Google Adwords y Google Display Network. Cuando los marketers usan la suite de
Google algunas funcionalidades de los informes son automatizadas con sólo pulsar un
botón.
Sin embargo, con cualquier otra red de anuncios o incluso con Google’s Double Click
para anunciantes (DFP), las actividades de los usuarios corren el riesgo de no ser generadas en los informes. Para solventar esto, los marketers necesitan configurar e incluir
manualmente los parámetros UTM para cada anuncio. Para el e-commerce establecido
con cientos de anuncios, esto generalmente conlleva elevados costes e incrementa el
margen de error.
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2. Google Analytics persigue sus propios intereses
Google favorece su propia
motor de búsqueda.
Con la excepción del Embudo Multicanal, todos los informes estándar de Google Analytics
favorecen el motor de búsqueda de Google incluyendo anuncios pagados de Google. Para
ilustrar esto, supongamos que un cliente encuentra un producto usando el motor de
búsqueda de Google por primera vez y clica en un anuncio pagado de un sitio de comercio
electrónico. Después de esto, él regularmente visita el sitio escribiendo directamente la
URL. Los usuarios esperan que en sus informes de Google Analytics les aparezca de
forma directa, pero Google asigna ese tráfico al canal anterior. Por lo tanto, todos los
puntos de contacto del viaje del cliente serán mostrados como anuncios pagados en todos
los informes estándar sobre conversión. Lo mismo aplicaría si el usuario ha clicado
primero en un resultado de búsqueda orgánico.
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3. Google reporta tus datos de forma incorrecta
Tu información se basa en
datos de muestreo.
Mientras que observar las estadísticas de una página web es bastante sencillo, analizar el
comportamiento del comercio electrónico no lo es. Para ello, los marketers a menudo
necesitarán aplicar dimensiones más avanzadas para sus datos.
Si los marketers usaran informes personalizados en Google Analytics y especificaran un
rango temporal con más de 500.000 visitas de su página web, estos se presentarían con
datos de muestreo.14 Dicho de otra forma, esto es debido a que la carga de datos de Google
es sólo la selección de una parte del tráfico de datos que utilizan los usuarios al filtrar los
informes, añadir segmentos, etc. Dependiendo del número total de visitas, los informes
se generan fácilmente con no más del 5% del total de los datos. Esto es especialmente
importante para la los usuarios de e-commerce, ya que a menudo utilizan un marco de
tiempo más amplio para estudiar el rendimiento de una campaña y en gran medida
dependen de una fecha precisa a fin de ajustar sus actividades de marketing
correctamente.
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3. Google reporta tus datos de forma incorrecta
Para ser exactos, en el análisis de las métricas de comercio electrónico en Google
Analytics así como en las transacciones, los ingresos y la tasa de conversión de comercio
electrónico, la exactitud se desvía hasta en un 16%. Esto implica la pérdida de todos los
ingresos por segmentos como móvil, cuando realmente los hay! La asignación correcta de
la inversión en marketing se hace imposible, ya que los marketers no son capaces de
obtener la perspectiva real del comercio electrónico.
Para evitar eso, Google ofrece la versión premium de Google Analytics, que hace uso único
del muestreo de datos cuando hay más de 25 millones de visitas dentro de un informe
personalizado. Esta mejora tendría un coste de US $ 150.000 al año, pero aún así no
garantiza una exactitud ilimitada.
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4. No hay consistencia entre los informes de Google Analytics
Las métricas se definen de
forma diferente entre
informes.
Cuando se usa Google Analytics, la mayor parte de los marketers también tienden a
confiar en los informes del embudo multicanal como suplemento a sus análisis de cómo
los canales de marketing han llevado tráfico a sus webs. Sin embargo, el informe estándar
y el informe de embudo multicanal no se basan en métodos de cálculo idénticos.17
Por ejemplo, “tráfico directo” es comúnmente conocido como cualquier tráfico que surge
directamente de introducir la url de la web. Así es también como los informes de embudo
multicanal en Google Analytics los reconoce. Sin embargo, con los informes estándar,
cualquier referral de un canal desconocido o sin etiqueta también entrará dentro de este
“tráfico directo”.18 Esto significa que los marketers serán incapaces de evaluar el
rendimiento real de los diferentes canales de marketing.
Retrasos
Obviando la sección de tiempo real de Google Analytics para visitantes actuales, todos los
informes estándar tienen un retraso de aproximadamente 8 horas, mientras que los
informes de embudo munticanal pueden llegar hasta las 48 horas, dependiendo del
volumen de la página web.20 Mientras los marketers se enfrentan a negocios del día a día
como campañas test, Google Analytics es incapaz de apoyarles en este aspecto.
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5. Google Analytics no puede ofrecer la flexibilidad en
los modelos de atribución que los marketers necesitan
Los modelos de atribución en
Google Analytics no reflejan
la realidad de los clientes.
Los días en los que los modelos de atribución basados en el último clic eran la base, han
pasado a la historia. En su lugar, los marketers están moviéndose hacia modelos de
atribución basados en diferentes porcentajes aplicados a cada uno de los canales,
dependiendo de la importancia que hayan tenido estos para el negocio.
Sin embargo, si dichos marketers utilizan Google Analysis, están restringidos a la
utilización de los modelos más comunes y rígidos del mercado.21 Estos modelos, ni son
suficientemente complejos para seguir los diferentes recorridos de usuario, ni reflejan el
esfuerzo que los diferentes profesionales hayan podido hacer para incrementar el
reconocimiento de la marca, previa a la venta. El único modelo personalizable es el
“modelo basado en posición”, que permite asignar diferentes porcentajes al primer y
último punto de contacto.
Además, los modelos de atribución disponibles en Google Analytics son solo para
informes. Cualquier pago de acuerdo a estos modelos de atribución debe hacerse sobre
una plataforma de 3rd party. Esto no solo cuesta recursos adicionales, los marketers
tampoco son capaces de medir de manera precisa el valor de sus esfuerzos de marketing.
En otras palabras, los negocios no tendrán una imagen real de los presupuestos
invertidos y los ingresos generados.
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6. Tus datos pertenecen a Google
Tus datos de negocio pueden
ser utilizados por Google y
autoridades fuera de Europa.
Una de las principales preocupaciones de la mayoría de las empresas es la propiedad de
los datos. Si bien se supone que los datos que se almacenan en los data centers de Google
ubicados en todo el mundo22, Google tiene su sede en los EE.UU., y se sabe que Google
utiliza los datos recogidos con fines de optimización internos23. Además, ya que los datos
no pertenece al dueño de la cuenta24, que no se puede garantizar que las normas
europeas de protección de datos se tienen en cuenta y que los datos no serán mal
utilizados por otras autoridades de fuera de Europa.
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Conclusión
El uso de Google Analytics puede ser suficiente para análisis de sitios web, pero no es
suficiente para medir el desempeño del comercio electrónico. En términos de análisis de
sitios web, algunas discrepancias sobre GA pueden ser aceptables, ya que se puede
utilizar para supervisar el rendimiento de la página web, e identificar un aumento de
visitantes o la duración de las sesiones.
Sin embargo, el peligro es en el uso de esta herramienta para medir el desempeño del
comercio electrónico. Agujeros en la medición y datos imprecisos afectan al e-commerce
de manera más grave, ya que puede derivar en toma de decisiones de negocio pobres. De
hecho, implementar estrategias equivocadas puede desembocar en pérdida de clientes y
ventas para tu e-commerce.
También, GA es únicamente una herramienta con funciones de presentación de informes.
Cualquier gestión activa de las actividades de marketing online y de comercio electrónico
no es compatible. Los comercios online se ven cada vez más enfrentados a la necesidad
de sacar conclusiones rápidas y fiables de sus análisis de datos, la tecnología adecuada
para el comercio electrónico también debe ser capaz de gestionar y optimizar todas las
actividades de negocio de forma proactiva. Estogarantiza a los marketers ser más
eficientes en su industria, ahorrar costes y ganar más oportunidades de negocio.
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Conclusión
Google Analytics (básico)
Especialidad
Web Analytics
Ingenious Enterprise
Business Analytics
Tracking de clics
Tracking sin cookies
Tracking automático de anuncios fuera del entorno Google
Informes sin limites de datos
Datos en tiempo real
Deduplicación automática
Modelos de atribución flexibles
Consistencia en todos los informes
Protección de datos
Propiedad de datos
14
References
BuiltWith. Websites using Google Analytics. Recuperado el 31 de marzo de 2015 de
http://trends.builtwith.com/websitelist/Google-Analytics
1
Google Analytics (2014, May 28). Google Analytics Summit 2014: What’s Next And On The Horizon For
Analytics. Recuperado el 1 de abril de 2015, de
http://analytics.blogspot.de/2014/05/google-analytics-summit-2014-whats-next.html
2
Google Analytics. Tracking Site Activity. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/asyncTracking
3
Google Analytics. Universal Analytics Web Tracking (analytics.js). Recuperado el 28 de abril de 2015, de
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookie-usage
4
Pagefair and Adobe (2014). Adblocking goes mainstream. Recuperado el 11 de marzo de 2015, de
http://downloads.pagefair.com/reports/adblocking_goes_mainstream_2014_report.pdf
5
Martin Hamann. Ad-Blocking, measured. Recuperado el 28 de abril de 2015, de
http://de.slideshare.net/arttoseo/clarity-ray-adblockreport
6
Mientras algunas tecnologías de ad blocking pueden permitir que estas cookies sigan activas, un
experimento con los adblockers más conocidos, como Adblock, ha señalado que las cookies de
remarketing son bloqueadas inmediatamente.
7
15
References
Apple. Safari 6/7 (Mavericks): Manage cookies and other website data. Recuperado el 28 de abril de 2015,
de https://support.apple.com/kb/PH17191?locale=es_ES
8
A pesar de que no existen informes oficiales, el equipo de Ingenious Technologies ha realizado números
tests entre el 28 de abril y el 6 de agosto de 2015, corroborando que las cookies de DoubleClick no son
aceptadas con los ajustes predefinidos de Safari. Sin embargo, estas cookies de DoubleClick serían
activadas cuando los usuarios hubieran clicado en un anuncio de Google antes.
9
Una de las listas más populaes es la lista easy-privacy. Los filtros actuales están nombrados aquí:
https://easylist-downloads.adblockplus.org/easyprivacy.txt
10
Google. Policy requirements for Google Analytics Advertising Features. Recuperado el 2 de abril de 2015,
de https://support.google.com/analytics/answer/2700409?hl=es
11
Google. How a session is defined in Analytics. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/2731565?hl=es
12
Google. How a session is defined in Analytics. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/2731565?hl=es
13
Google. How sampling works. Recuperado el 2 de julio de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/2637192?hl=es
14
16
References
Chase, Ryan (2013, February 21). Blast Analytics and Marketing. Can You Trust Your Google Analytics
Data? Recuperado el 2 de abril de 2015, de
http://www.blastam.com/blog/index.php/2013/02/can-you-trust-your-google-analytics-data
15
En la version premium de Google Analytics, los datos se crean estadeísticamente cuando se registran
más de 25 millones de visitas. Los usuarios tendrían que acceder al API para conseguir datos reales.
Google. Management API – Unsampled Reports Developer Guide. Recuperado el 2 de julio de 2015, de
https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/mgmtUnsampledReports
16
Google Analytics. About Multi-Channel Funnels data. Abgerufen am 2. April 2015 von
https://support.google.com/analytics/answer/1319312?hl=es
17
18
TagMan (2013). The Truth About Google Analytics Tracking.
Google Analytics. Real-time reports. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/1638637?hl=es
19
Google Analytics. About Multi-Channel Funnels data. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/1319312?hl=es
20
Google Analytics. Attribution modeling overview. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=es
21
17
References
Google tiene centros de datos operativos en Estados únidos, America Latina, Europa y Asia.
http://www.google.com/about/datacenters/inside/locations/index.html
22
Google. Google Privacy Policy. Recuperado el 2 de abril de 2015, de
https://www.google.com/intl/es/policies/privacy/
23
Google hace uso regularmente de datos internos para optimizar procesos. Los usuarios necesitan
desclicar manualmente la caja “Google product & services” en sus ajustes de cuenta, para declarar
oficialmente que no desean que Google pueda acceder a su información.
Google. Data sharing settings. Recuperado el 2 de julio de 2015, de
https://support.google.com/analytics/answer/1011397
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