Esto es solo una traducción. El artículo original se escribió en inglés. Por qué Google Analytics no muestra la foto completa del e-commerce?
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. 2
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 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. Loss of data 30% 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. 3
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. 4
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. 5
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. 6
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. 7
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. 8
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. 9
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. 10
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. 11
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 mundo 22, Google tiene su sede en los EE.UU., y se sabe que Google utiliza los datos recogidos con fines de optimización internos 23. Además, ya que los datos no pertenece al dueño de la cuenta 24, 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. 12
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. 13
Conclusión Google Analytics (básico) Ingenious Enterprise Especialidad Web Analytics 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 1 BuiltWith. Websites using Google Analytics. Recuperado el 31 de marzo de 2015 de http://trends.builtwith.com/websitelist/google-analytics 2 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 3 Google Analytics. Tracking Site Activity. Recuperado el 2 de abril de 2015, de https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/asynctracking 4 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 5 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 6 Martin Hamann. Ad-Blocking, measured. Recuperado el 28 de abril de 2015, de http://de.slideshare.net/arttoseo/clarity-ray-adblockreport 7 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. 15
References 8 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 9 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. 10 Una de las listas más populaes es la lista easy-privacy. Los filtros actuales están nombrados aquí: https://easylist-downloads.adblockplus.org/easyprivacy.txt 11 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 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 a session is defined in Analytics. Recuperado el 2 de abril de 2015, de https://support.google.com/analytics/answer/2731565?hl=es 14 Google. How sampling works. Recuperado el 2 de julio de 2015, de https://support.google.com/analytics/answer/2637192?hl=es 16
References 15 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 16 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 17 Google Analytics. About Multi-Channel Funnels data. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/1319312?hl=es 18 TagMan (2013). The Truth About Google Analytics Tracking. 19 Google Analytics. Real-time reports. Recuperado el 2 de abril de 2015, de https://support.google.com/analytics/answer/1638637?hl=es 20 Google Analytics. About Multi-Channel Funnels data. Recuperado el 2 de abril de 2015, de https://support.google.com/analytics/answer/1319312?hl=es 21 Google Analytics. Attribution modeling overview. Recuperado el 2 de abril de 2015, de https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=es 17
References 22 Google tiene centros de datos operativos en Estados únidos, America Latina, Europa y Asia. http://www.google.com/about/datacenters/inside/locations/index.html 23 Google. Google Privacy Policy. Recuperado el 2 de abril de 2015, de https://www.google.com/intl/es/policies/privacy/ 24 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 2015 Ingenious Technologies. Reservados todos los derechos. Ingenious Technologies AG c/o Plaza Carlos Trías Bertrán 4 Madrid 28020 España www.ingenioustechnologies.com info@ingenioustechnologies.com 18