Ordena lo que quieres medir, estandariza las direcciones web
En el anterior post, se intentaba poner en valor el impacto de las acciones externas (con el ejemplo de una campaña de Outdoor), tan lejanas muchas veces de lo que ocurre en internet, sobre las visitas web. La idea es transformar los eventos externos en direcciones web para medir dichos efectos a través de herramientas de analítica web.
Y, ¿por qué interesa poner de forma estandarizada, implementando los parámetros correspondientes, las direcciones web? Principalmente, porque se transforman los datos en conocimiento, por lo que se podrán tomar decisiones basadas en argumentos sólidos. Y porque cuando se invierte dinero, por ejemplo, en campañas para generar tráfico hacia la web, es necesario poner en valor dicha inversión, intentando aislar la cantidad y la calidad de los flujos. O si se tienen objetivos de conversión, es imprescindible entender el aporte de las fuentes de tráfico sobre cada euro invertido.
Si no se hiciera, el tráfico que provenga de las campañas sería codificado como Referral de forma que esta fuente estaría compuesta por una gran masa gris, sin ordenar, que no permitiría poner en valor las campañas.
Sin embargo, y aunque parezca algo trivial, muchas veces sigue ocurriendo que alguien te comenta: “No veo reflejado en la herramienta de analítica el tráfico que genera la campaña X”. Por lo tanto, indicios de que algo no se está midiendo.
Pero, ¿qué significa parametrizar una web? De una forma sencilla, es poner apellidos de una forma concreta y específica a la dirección web con unos campos concretos. Aunque cada herramienta de analítica web (Google Analytics, Omniture, Coremetrics…) tiene su forma específica de estandarizar las direcciones, la lógica que se plantea a la hora de proceder es, básicamente, similar.
En Google Analytics, existen 5 parámetros que ayudan a etiquetar las url’s, siendo éstos:
utm_campaign, utm_medium, utm_source, utm_content, utm_term donde, por ejemplo, se podría etiquetar una campaña como sigue:
- campaign, identifica la campaña a la que está asociada el anuncio. Por ejemplo, navidad, verano, etc…
- medium, identifica el medio al que se asocia el anuncio. Por ejemplo, display, email, cpc, etc…
- source, identifica el soporte en el que está el anuncio. Por ejemplo, newslettter, blog, prensa, etc…
- content, identifica el tamaño del anuncio. Por ejemplo, texto, 250×300, etc…
- term, identifica el tipo de creatividad del anuncio. Por ejemplo, promoción, oferta, robapáginas, etc…
Sin embargo, aunque los parámetros son estándar, los contenidos son totalmente subjetivos y dependerán de los objetivos que tengas planteados.
Aplicando los campos anteriores a la web “prueba.es”, se podría analizar el tráfico que llega de forma directa http://www.prueba.es; a través de buscadores (orgánica o enlaces patrocinados) o de las campañas publicitarias, por ejemplo. En este caso, se codificarían los parámetros, según los términos anteriormente establecidos, que identifiquen la campaña:
utm_source=prensa&utm_medium=display&utm_term=robapaginas&utm_content=325×750&utm_campaign=navidad
Este código será el apellido que se añadirá a la dirección http://www.prueba.es y que permitirá tener series limpias de información, lo que facilitará relacionar las causas – efectos asociadas a acciones concretas.
Por último, ten en cuenta que las herramientas son únicamente vehículos que ayudan a recoger y ordenar los datos, pero lo que realmente se demanda es la puesta en valor de la información para la toma de decisiones. ¡Y ese es el gran valor de las personas!
¡Muchas gracias y espero sus comentarios!
Profesor de Dirección de Marketing
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Daniella Risso
comento el día 12 de abril a las 11:45 pm (#)
Muy interesantes los parámetros, muchas gracias.
CESAR VEGA
comento el día 15 de abril a las 10:10 pm (#)
Muy buena información me es de mucha utilidad en mi día a día
Saludos
Diana Arguello
comento el día 24 de abril a las 6:38 pm (#)
Es de mucha ayuda la información que se encuentra en esta página, muchas gracias.