Preparando el Exámen de Adobe SiteCatalyst: las métricas básicas en los informes

Una de las cosas mas importantes a la hora de medir es saber lo que estamos midiendo y cómo.En los informes de Adobe SiteCatalyst (Omniture)  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): Pageviews, visitas, visitantes únicos, metricas relacionadas con PATH como pueden ser, entradas, exits, sigle acces, recargas, etc
  • Métricas de conversión ( evars): Revenue,orders, métricas del carro de la compra, prioduct 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)

 

Disponibilidad de métricas

No todas las métricas están disponibles en todos los informes. Algunos te permitirán incluir métricas de tráfico(props) pero no de conversión (evars)
Cuando incluyas una métrica en un informe lo primero que tienes que preguntarte es ¿qué espero obtener?

 

Métricas en informes basados en métricas y basados en dimensiones

 

Tienes la opción de ver métricas solas ( informe basado en métricas) o puedes verlas categorizadas por dimensiones (páginas vistas por url, por ejemplo).
Los basados en métricas se muestran en tendencia con la franja temporal elegida.

 

«Current data»

 

La recolección de datos se captura y se sube a los servidores de Adobe cada hora. La subida de datos puede llevar 30 minutos, aunque el, proceso completo tarda entre 90 y 120 minutos.
Ésta latencia no afecta por igual a todas las métricas
  • Menos de 10 minutos:
    • Pageviews en los informes de tráfico
    • búsquedas en «searching methods»
  • 10-35 minutos:
    • Eventos de conversión.
    • Clickthroughs e instancias de conversión
    • «Daily Unique Visitors en «site metrics»
  • 45 – 120 minutos
    • Visits
    • Unique visitors
    • Participation Metrics
Podrás ver la latencia de las métricas de tu informe pasando el ratón por el siguiente lugar:
Current data no es aplicable en general a:
  • Visitas, visitantes únicos, métricas de participación, bounces, tiempo total.
  • Segmentos
  • Breakdowns
  • Classificaciones.
  • Paths.
Si estas en «pages report» y activas, pageviews, visitas y visitantes únicos como métricas, sólo veras «current data» para pageviews, ya que las otras dos no son aplicables.
Tampoco aparecerá en los informes de PATH, o aquellos que tengan un segmento aplicado, inform es de clasificación ni en breakdowns.

 

Pageviews

 

Se refiere a la carga o impresión de una página en el navegador
Incluye RECARGAS y BOTÓN DE RETROCESO.
Cuenta la página entera.
No confundir con HITS, aunque se parezcan, un hit es un envío de datos a los servidores de Adobe, y eso, no siempre es una página vista.


Visita (sesión)

Definido cómo « cualquier número de páginas vistas en una sesión»
  • Empieza con la primera página que ve un usuario.
  • Acaba tras 30 minutos de inactividad( no envío de datos a los servidores de adobe)
  • Aunque cerremos el navegador o apaguemos el ordenador la sesión sigue activa.
  • Un único visitante puede hacer multitud de visitas en un tiempo determinado.
  • Las sesiones también acaban a las 00:00 horas de cada día.
DIFERENCIAS ENTRE LA VERSIÓN 15 y 14 de adobe sitecatalyst
  • La versión 15 cuenta las visitas para aquellos que tienen cookie y aquellos que no, mientras que la 14 sólo mide a los que admiten cookies
  • El segmento «Visits with visitor ID cookie» te dará un número parecido a lo que obtendrías en la versión 14
  • Las métricas de conversión (evars) son iguales en ambas versiones.
  • Visits,Path views, entries y exits probablemente se incrementen en la v15
  • las métricas calculadas con denominador VISITS probablemente decrezcan de una versión a otra, ya que vists es probable que sea mayor en la v15

Tiempo de sesión ( visita)

El tiempo se calcula restando el tiempo que pasa entre el hit final y el hit inicial de una sesión. lo hace restando el timestamp de cada hit.
hay que tener en cuenta:
  • si una visita sólo tiene un hit, su tiempo será 0
  • el tiempo pasado en la última página tampoco se medirá correctamente, a no ser que estemos midiendo los links de salida y el usuario los utilice.

 

Tiempo medio por página

 

Es calculado por secuencia, no por visita. Es decir se calcula dividiendo el tiempo que ha pasado en una página concreta entre el número de veces que ha estado en dicha página.

 

Visitantes únicos

Definido como: «cuántos visitantes diferentes ha habido durante…»
  • El período seleccionado en el calendario.
  • Una hora concreta ( hourly visitors)
  • un día (daily unique visitors)
  • Una semana (weekly unique visitors)
  • Un mes (monthly unique visitors)
  • Un trimestre ( quarterly unique visitors)
  • Este año (yearly unique visitors)

 

Entries

 

Es una métrica de «path» que indica la primera vez que se registra un evento en una sesión. Puede ser la «landing page», pero se puede aplicar también a otros eventos, como una búsqueda, por ejemplo.
Para aplicarla en una variable de conversión deberás activar el pathing para dicha variable(lo hará un administrador) por defeco está  SOLO ACTIVADA EN EL INFORME PAGES.

 

Exits

 

Como la anterior, es una métrica de PATH, es la inversa de la métrica anterior. Muestra el último valor recogido en una visita. Aplicado a páginas nos muestra las páginas de salida, pero también podemos aplicarlo a otras dimensiones, o a variables de conversión. SOLO ESTA ACTIVADA POR DEFECTO EN EL INFORME PAGES, para verlo en toros informes deberemos activar el pathing ( admin tools)

 

Single access

 

Conviene no confundirla con la métrica bounces. Se aplica a las visitas que únicamente registran un valor. Puede ser un nombre de página (single access ignora las recargas y los link clics)

 

Reload(recarga)

 

Se produce cuando un valor es enviado dos o mas veces seguidas. Aplica a páginas, pero también aplica a otras variables. Para poder aplicar esta métrica debemos activar el pathing a la variable que corresponda, ya que es una métrica que tiene que ver con tráfico.

 

Bounces (rebotes)

 

Un rebote (bounce) es una visita con un único hit ( envío de datos a omniture) incluyendo los clics en links. Se diferencia de sigle access en que ésta última es contada incluso si un evento de link ( descarga, por ejemplo) es enviado a Adobe.
Una visita de una sola página es un BOUNCE (rebote) si el visitante no interactúa con nada más.

Bounce Rate ( tasa de rebote)

 

Es una métrica calculada. Muestra que páginas hacen que el visitante no quiera seguir en el site. La fórmula es : Bounces / Entries.

 

Eventos de conversión

 

Un evento de conversión mide cuántas veces ocurre aquello que queremos que haga el visitante en nuestra web. Descarga de documentos, completar formularios, compras, etc.
Tienen sus propios informes basados en métricas, y pueden ser aplicados en informes basados en dimensiones, aunque debes preguntarte siempre qué sentido tiene esa aplicación.
Por ejemplo, si estamos midiendo un formulario con un evento de conversión (llamado forms) si lo aplicamos sobre el informe de campañas, podremos ver que campaña funciona mejor para conseguir dicho objetivo.

 

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)

Informe KEY METRICS

 

Nos muestra las principales métricas en tendencia. Muestra hasta 5 métricas al mismo tiempo. Y tenemos la opción NORMALIZE DATA, que nos permite comparar datos muy desiguales como si tuvieran datos similares, para poder establecer relaciones entre ellos más fácilmente.

 

Métricas de participación

 

Hacen posible ver cómo las métricas de tráfico cooperan con la consecución de un objetivo. Por ejemplo, nos permiten ver que páginas son las que mas influyen en una compra final. Deben ser activadas por un administrador o por «adobe customer care»
¿Cómo funciona?
Es muy simple. Supón que tenemos un evento que mide los formularios (forms, otra vez). Cada vez que se rellena un formulario se recoge éste valor. Si tenemos activada la participación, éste valor se le otorgará a las páginas anteriores de la visita , de forma que cuando veamos un informe de páginas, si aplicamos la métrica de participación FORMS veremos qué páginas son las que mas «ayudan» a conseguir el objetivo.

 

Anomaly Detection

 

Es un informe que nos dice cuando una métrica seleccionada se sale de la normalidad en base a los datos históricos que tengamos de ella. Podemos aplicarlo sobre cualquier métrica en global o aplicado a una dimensión concreta para hacer seguimiento. Tenemos que indicarle la métrica que queremos seguir, el tiempo hacia atrás que observamos para hacer el rango de «normalidad» o valores esperados y el período de tiempo que queremos ver (ambos períodos de tiempo son 30,60 o 90 días)
Para calcular el rango de valores de «normalidad» utiliza la «suma de mínimos cuadrados» con una confianza del 95%

 

Informes en tiempo real

 

En Adobe Site Catalyst (omniture) tenemos la opción de ver datos en tiempo real. Muy útil si somos capaces de reaccionar en tiempo real, claro.
Podemos hacer hasta 3 informes que informen de una métrica cada uno relacionada con hasta tres dimensiones ( cada métrica)
Los informes en tiempo real tienen las siguientes opciones además,
  • Puedes ver un histórico de entre 15 minutos y dos horas
  • Puedes filtrar dimensiones para seguir una en concreto ( una página concreta)
  • ver los «mas populares», los que «mas crecen» o los que «mas pierden»
  • Una flecha que indica:
    • +100% cambio si apunta hacia arriba o abajo
    • 5% -100% de cambio si la flecha esta en 45 grados ( arriba o abajo)
    • +- 5% de cambio si la flecha está en horizontal
Shares
CarlosMlebron

CarlosMlebron

Share
Published by
CarlosMlebron

Recent Posts

Audita tu configuración de Google Tag Manager con R

De los creadores de Audita tu configuración de Google Analytics con R y de Usa R para…

3 años ago

Audita tu configuración de Google Analytics con R

Seguro que mas de una vez te ha tocado auditar una o varias cuentas de…

3 años ago

Usa R para auditar tu instalación de Adobe Analytics

No se si te habrá pasado ya, pero si estas en estas cosas de Adobe…

4 años ago

Eventos en Google Analytics 4

Alguna vez me habréis oído decir eso de "En la web como en el mar…

4 años ago

Empezar a medir con GA4 (Google Analytics 4)

Si te estas preguntando ¿Debería pasarme a GA4? o ¿Debería medir con GA4 ? ya …

4 años ago