Una de las cosas mas importantes a la hora de medir es saber lo que estamos midiendo y cómo.En los informes de Adobe Analytics vamos a encontrar dos tipos de métricas:
¿En qué se diferencian las métricas de tráfico (props) de las de conversión (evars)?
- Métricas de tráfico (props): Variables de tráfico diseñadas para medir la frecuencia de valores en un hit específico. Son “fotografías” del momento. Pageviews, visitas, visitantes únicos, metricas relacionadas con PATH como pueden ser, entradas, exits, sigle acces, recargas, etc
- Métricas de conversión ( evars): Variables de conversión diseñadas para atribuir éxito (eventos) a valores específicos a lo largo del tiempo. Son “rastreadores” que persisten. Revenue,orders, métricas del carro de la compra, product views, instancias.
En general, las MÉTRICAS DE TRÁFICO (props) se refieren a todo lo que has medido, mientras que las de CONVERSION(props) sólo a un segmento
(Todos hacen visitas, pero sólo unos pocos hacen purchase)
Diferencias Clave entre eVars y Props
| Característica | Props (Tráfico) | eVars (Conversión) | Importancia |
| Persistencia | No persisten. Solo existen en el hit donde se envían. | Persisten según configuración (Hit, Visita, Compra, etc.). | Crítico |
| Atribución | No tienen modelo de atribución (solo el hit actual). | Soportan modelos de atribución configurables (Último toque, Primer toque, Lineal, etc.). | Crítico |
| Límite de Caracteres | 100 bytes. | 255 bytes. | Medio |
| Asociación con Eventos | No se asocian directamente a eventos posteriores. | Se asocian a cualquier evento de éxito que ocurra mientras la eVar está activa. | Crítico |
| Pathing (Rutas) | Soportan pathing nativo. | Analysis Workspace permite visualizaciones de flujo para ambas. | Medio |
| Uso Recomendado | Datos de contexto inmediatos (ej. tipo de página, idioma, estado de un elemento). | Atribución de marketing, campañas, términos de búsqueda, variables de segmentación a largo plazo. | Alto |
¿Cuándo usar eVars y cuándo usar Props?
Adobe recomienda el uso de eVars sobre Props en la mayoría de los casos. Una eVar configurada con expiración de “Hit” se comporta técnicamente como una Prop, pero con más capacidad (255 bytes). Las Props se mantienen principalmente por compatibilidad con implementaciones heredadas y para funciones específicas de “List Props”.
Para que te hagas una idea te paso un ejemplo.
- Prop: Si quieres saber cuántas veces se cargó la página en “Español”, usas una Prop. El dato muere en esa página.
- eVar: Si quieres saber si un usuario que buscó “zapatos” terminó comprando algo 10 minutos después, usas una eVar. La eVar “recuerda” el término “zapatos” hasta que ocurre la compra.
1.-Métricas de tráfico y audiencia
• Page Views (Páginas Vistas): Se define como el número total de hits de página. Se categoriza como una métrica de contenido
• Visits (Visitas): Representa el número de sesiones de usuario. Una sesión se considera finalizada tras 30 minutos de inactividad, 12 horas de actividad continua o al alcanzar los 2500 hits.
• Unique Visitors (Visitantes Únicos): Es el número de individuos únicos que han sido identificados mediante un ID de visitante específico
• Entries (Entradas): Registra la cantidad de veces que un valor de dimensión específico (como una página o canal) sirve como el punto de inicio de una visita.
• Exits (Salidas): Indica las veces que un valor de dimensión es el punto final de una visita.
• Bounces (Rebotes): Son aquellas visitas que contienen exactamente un solo hit.
• Single Page Visits (Visitas de una sola página): Se refiere a las visitas que solo contienen una página vista en toda la sesión.
• Reloads (Recargas): Contabiliza el número de veces que los usuarios han recargado una página.
Para entender las métrica de flujo comom Enries y Exits, la visualización de flujo es esencial, mostrando el camnio del usuario a través del sitio:
2.-Métricas de tiempo y eficiencia
Las métricas de tiempo y eficiencia en Adobe Analytics son fundamentales para evaluar el engagement y la calidad de las visitas en un sitio web. En este listado lo vas a tener claro:
• Time Spent on Page (Tiempo en página): Se define como el tiempo transcurrido entre el hit actual y el siguiente. Un aspecto importante de esta métricaes que el tiempo registrado en la última página de una visita es siempre cero.¿POr qué? por como se calcula el tiempo en página. Siempre tiene que existir una “página siguiente”
• Total Time Spent (Tiempo total de estancia): Representa la suma de todo el tiempo de estancia durante la visita, lo que permite medir la duración total de la sesión del usuario.
• Average Time Spent on Site (Tiempo promedio en el sitio): Es el tiempo promedio de la visita, calculado como el Total Time Spent dividido por el número de visitas. Esta métrica actúa como un indicador clave de engagement.
• Bounce Rate (Tasa de Rebote): Se define como el porcentaje de visitas de un solo hit. Su cálculo estándar se realiza dividiendo el número de rebotes (Bounces) entre el número de entradas (Entries).
Todas estas métricas pueden analizarse de forma granular mediante segmentos de tiempo dentro de la interfaz de Analysis Workspace.
Échale un ojo a la siguiente imagen para ver cómo se visualiza el tiempo que pasan los usuarios en nuestra web.
3.-Métricas de conversión y comercio electrónico
Las métricas de conversión y comercio electrónico en Adobe Analytics son fundamentales para medir el éxito del negocio y son el foco principal de muchos informes.
- Orders (Pedidos): Es el número de transacciones completadas en el sitio.
- Revenue (Ingresos): Representa el valor monetario total de los pedidos realizados.
- Units (Unidades): Indica la cantidad total de productos vendidos.
- Cart Additions: Registra las veces que un usuario añade un producto al carrito.
- Cart Removals: Contabiliza las veces que se quita un producto del carrito.
- Checkouts: Mide las veces que se inicia el proceso de pago.
- Custom Success Events: Son eventos de éxito personalizados (del event1 al event1000) que se definen según la implementación específica.
- Average Order Value (AOV): Es una métrica calculada que se obtiene dividiendo los Ingresos entre los Pedidos.
- Conversion Rate (Tasa de Conversión): Se calcula dividiendo el número de Pedidos entre el número de Visitas.
El dominio de estas métricas, incluyendo la capacidad de crearlas y aplicarlas en la interfaz de Analysis Workspace, es un aspecto clave para la certificación.
4.-Métricas calculadas
Son métricas que puedes crear usando las “cuatro reglas” (+,-,/, x). Ya veremos en el post
Métricas calculadas en profundidad cómo funcionan, pero hay que tener en cuenta que no siempre se pueden aplicar en todos los informes. Las crean los usuarios y algunos ejemplos son:
- Engagement (pageviews/ visits)
- Valor medio de la compra (revenue / orders)
5.-Métricas especializadas
Adobe Analytics ofrece un conjunto de métricas especializadas diseñadas para casos de uso muy específicos, desde el comportamiento en aplicaciones móviles hasta el consumo de vídeo.
La búsqueda dentro del sitio es una de las fuentes de información más valiosas. Las métricas especializadas en esta área incluyen:
- Internal Searches: Registra el número total de búsquedas realizadas por los usuarios dentro de tu sitio web.
- Searches with No Results: Esta es una métrica crítica, ya que actúa como un indicador de contenido faltante o fallos en la terminología, mostrándonos qué buscan los usuarios que no estamos siendo capaces de ofrecerles.
Si tu implementación incluye aplicaciones, estas métricas son indispensables para entender la salud de tu entorno móvil:
- Launches: Contabiliza el número de veces que se abre la aplicación móvil.
- Crashes: Mide los fallos o cierres inesperados de la aplicación, algo vital para el equipo de desarrollo.
- Installs: Registra las instalaciones iniciales, permitiendo medir el crecimiento de tu base de usuarios móviles.
Para los sitios que apuestan por el contenido multimedia, Adobe Analytics permite un seguimiento granular del engagement con el vídeo:
- Media Starts: Indica las veces que se inicia la reproducción de un contenido.
- Media Time Spent: Mide el tiempo total de visualización, lo que ayuda a entender si el contenido es realmente interesante.
- Media Milestones (25%, 50%, 75%, 100%): Estas métricas son fundamentales para ver el progreso del vídeo e identificar en qué punto exacto los usuarios dejan de mirar.