¿Qué es y para qué sirve gtag.js?
Escrito por abaco
4 abril, 2018
Global Site Tag es una librería (un conjunto de variables, funciones y programas de javascript que podemos cargar en nuestro sitio) diseñada para utilizar toda la suite de Google y tercero. Además, simplifica el etiquetado, intercambio y análisis entre diferentes productos.
Gtag.js hace que los procesos sean mucho más fáciles, ya que mantiene los tags de diferentes productos en un solo lugar del código sin hacer cuentas adicionales ni modificar la configuración en ninguna interfaz independiente. También simplifica la instalación, acelerando la implementación de los productos y, además, nos da la oportunidad de enviar información a diferentes herramientas de Google y de terceros. Esto lo hace una sola vez, en lugar de solicitar diferentes etiquetados.
A continuación veremos que el código de gtag.js luce mucho más compacto que el código de analytics.js.
Código default de Google Analytics:
<!– Google Analytics –>
<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i[‘GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function(){
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
})(window,document,’script’,’https://www.google-analytics.com/analytics.js’,’ga‘);
ga(‘create’, ‘UA-XXXXXXXX-X’, ‘auto’);
ga(‘send’, ‘pageview’);
</script>
<!– End Google Analytics –>
Código gtag.js:
<!– Global Site Tag (gtag.js) – Google Analytics –>
<script async src=»https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=GA_TRACKING_ID«></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments)};
gtag(‘js’, new Date());
gtag(‘config’, ‘GA_TRACKING_ID’);
</script>
Con respecto a la migración hacia gtag.js existen diferentes opiniones, ya que según las características del sitio en cuestión podría ser más complejo o más fácil llevarlo a cabo.
Aunque Google nos asegura que los datos no se verán afectados en caso que decidamos cambiar hacia gtag, es importante tener un plan de migración y hacer un análisis profundo que nos permita elegir el camino más sencillo y efectivo para el equipo.
Para la configuración de diversas herramientas en una misma página, gtag.js nos facilita la implementación de igual manera y, por ejemplo, si quisiéramos usar Analytics y AdWords, sólo se deberá agregar en la sección de ‘config’ dentro del mismo código:
gtag(‘config’, ‘UA-12345-6’);
gtag(‘config’, ‘AW-123456789’);
Otro escenario sería la configuración de un tag para conversiones con diferentes cookies, en dicho caso, el código se vería de la siguiente manera:
gtag(‘config’, ‘AW-GOOGLE_CONVERSION_ID_1’, {conversion_cookie_prefix: aw_prefix});
gtag(‘config’, ‘AW-GOOGLE_CONVERSION_ID_2’, {conversion_cookie_prefix: aw_prefix});
gtag(‘config’, ‘AW-GOOGLE_CONVERSION_ID_3’, {conversion_cookie_prefix: aw_prefix});
Para más ejemplos y ayuda acerca de la implementación de gtag.js podemos encontrar información en: https://developers.google.com/
Experto consultado,
Data Collector.
Fuentes:
https://www.lunametrics.com/blog/2017/12/12/what-is-gtag-google-analytics
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gtagjs/
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gtagjs/migration
Une, simplifica y enriquece los datos de tus herramientas analíticas a través de Tealium.
Escrito por abaco
13 marzo, 2018
En el mundo de la analítica digital hay diversas tareas que te pueden pedir tus clientes o algún compañero de trabajo. Por ejemplo, en algún momento has intentado establecer el cruce de información entre dos herramientas de analítica diferente, como combinar la información de un CRM y Analytics. También es posible que hayas querido cruzar la información del CRM con tus audiencias en las herramientas publicitarias o saber en la herramienta analítica directamente cuántas personas han completado el proceso offline, es decir, cuántos leads terminaron convirtiendo y aprovechar esa audiencia, como en las ventas de auto o inscritos a escuelas donde el proceso final es físico.
Entonces ¿por qué debemos configurar cada una de las herramientas con la misma audiencia en diferentes administradores de campañas cuando podrías hacerlo solamente una vez y de ahí alimentar todas las necesarias?
Seguramente te ha pasado alguno de los casos anteriores y lo más probable es que hayas tenido que cruzar tablas de excel para completarlo y muchas horas de esfuerzo (o cuéntanos de qué manera lo solucionaste). Lo peor es que lo tienes que repetir cada mes. Existen varias opciones en el mercado que te ayudarían a solucionar específicamente cada uno de los problemas. La herramienta que nosotros utilizamos, y uno de nuestros partners, es Tealium, una herramienta que nos permite integrar todos los datos sin necesidad de tener varias herramientas (y por lo mismo más costos).
Tealium Universal Data Hub
Tealium es una empresa fundada en el 2008, que se ha dedicado a crear soluciones que te ayuden a unir la información, transformarla y enviarla a más de 1000 herramientas tecnológicas (information hubs), con más de 10 patentes y oficinas en San Diego.
Se concentra en 4 soluciones:
- IQ
- AudienceStream
- DataAccess
- EventStream
Las cuatro herramientas conforman la solución de Tealium Universal Data Hub
Tealium IQ
La herramienta original que hizo nacer a Tealium: Tealium IQ, es un administrador de etiquetas. Esto nos permite, como en otras soluciones de Google y Adobe, centralizar los códigos generales y específicos en la misma plataforma.
Esta herramienta te ayuda a generar un gobierno de datos al generar y controlar la información que se coloca en tu sitio de manera estructurada. Además, puedes manejar diferentes ambientes de trabajo como Dev, QA y Producción para hacer prueba de los datos antes de que ensucies tus bases con pruebas.
Tealium AudienceStream
Esta solución no es un analytics como lo conocemos generalmente, tampoco es un DSP. AudienceStream es un hub omnicanal que une la potencia de segmentación de clientes con una ingeniería de acciones.
La función de AudienceStream dentro del universal data hub es centralizar la información de diferentes servicios como: analytics, publishers, DSPs y más. Busca relaciones de los datos de acuerdo a los conocimientos de la persona que vaya a configurar la información y posteriormente enriquecer los perfiles para asignarlos al tipo de cliente que puede ser, en otras palabras, donde sabemos que un fanático de los deportes también puede ser fanático de la cocina y posiblemente un potencial comprador de parrillas para la carne asada que quizás se ubica en Monterrey.
El AudienceStream tiene como objetivo mostrar el comportamiento de los usuarios en tiempo real, hacer operaciones, localizar llaves (elementos que conectan tablas de datos distintas) y generar esos segmentos de clientes u objetivos específicos que necesite tu empresa para generar una solución robusta que puedas mandar a herramientas como Facebook y Google DoubleClick.
Lo más sorprendente es cuando se encuentran dos registros diferentes, resulta que son la misma persona y hace una mezcla de los dos perfiles en uno solo. Esto lo hace en lugar de eliminar, duplicar o suplantar el perfil, lo que ayuda a enriquecer tus datos.
Tealium DataAccess
Entrando en cuestiones técnicas, tu equipo de TI suele utilizar un data warehouse o un data lake. Si no sabes de esto, pongamos los conceptos anteriores como el lugar donde vas a guardar tus datos y consumirlos.
Tealium DataAccess es un almacén de datos en Amazon Web Services tipo RedShift o S3 (para los amantes de la tecnología) en tiempo real para que estos datos puedan ser consumidos por los sistemas internos o externos de la empresa que no sea una de las herramientas que sirve en sus integraciones Tealium.
Tealium EventStream
El más nuevo de los servicios de Tealium, EventStream es una forma sencilla de hacer recolección de datos y enviarla para móviles, el internet de las cosas y dispositivos conectados en un solo hub, ligero y robusto.
Esta introducción a Tealium es algo técnica, pero esperamos te sirva para comprender un poco mejor la función y potencia de las bases de datos y el cruce entre ellos.
Si te gustó el artículo no te olvides de comentarlo y hacernos saber si quieres más artículos sobre Digital Analytics y Data Collection.
Experto consultado:
Director en Efectividad e Innovación
Las mejores herramientas para visualización de datos (dashboards)
Escrito por abaco
28 febrero, 2018
Todos los días, estamos expuestos a indicadores que nos ayudan a verificar que todo está funcionando como debería o que necesita de ciertos ajustes para hacerlo. Desde la diminuta batería que nos muestra la carga restante de nuestros smartphones, hasta el tablero del automóvil con detalle de velocidad, gasolina y desempeño de nuestro vehículo. Mostrar esta información de manera gráfica nos permite interpretar datos con rapidez y tomar acciones de manera oportuna, como conectar tu teléfono a la corriente y hacer una parada rápida en una gasolinera.
En el ambiente de marketing, análisis de datos y operación de negocios también existen indicadores clave que se establecen de acuerdo a los objetivos de negocio, y necesitan ser monitoreados constantemente para evaluar la salud de la compañía y sus metas.
Elaborar un dashboard nos permitirá mostrar esta información de manera gráfica, de modo que sea ágil su interpretación y análisis, detectando problemas y oportunidades para lograr los objetivos de manera más sencilla, así como el indicador de gasolina nos da una proporción en lugar de decir que tenemos “10/80L” disponibles.
Actualmente el mercado nos ofrece diferentes herramientas para la visualización de datos, o de dashboards, de manera ágil y sencilla (bueno, siempre y cuando sepamos qué datos queremos observar). Aquí te presentamos algunas opciones y sus características:
Data Studio (Google)
Sin duda alguna, Data Studio es de las herramientas más populares y fáciles de usar. Es gratuita y se conecta en tiempo real directamente con otras herramientas como Google Analytics, Adwords y BigQuery sin necesitar implementación adicional. Cuenta con opciones de pago de otros desarrolladores para conectarse con más plataformas como Facebook ads. No necesita instalación de software adicional y se accede a través del navegador a un sitio que puede visualizarse tanto en desktop como en mobile y requiere conexión a Internet para su edición.
Tus dashboards se almacenan en google drive, donde podrás administrarlos junto al resto de los archivos que tengas guardados, de ahí mismo puedes elegir administradores o compartir el reporte para su visualización, permitiendo a otras personas ver e interpretar los resultados de manera más sencilla.
Para Ábaco, como Google Partner, ésta es una de nuestras herramientas preferidas para compartir con los clientes resultados de campañas específicas, KW y más. Y aunque sí requiere una curva de aprendizaje, una vez que “le agarras” a la herramienta, es bastante intuitivo crear y editar reportes.
Power BI (Microsoft)
Power BI de microsoft es un conjunto de herramientas diseñadas para Business Intelligence, desde el editor y modelador de datos, hasta aplicaciones para visualizar los dashboards desde smartphones y tablets. Necesitas descargar e instalar el software disponible para los principales sistemas operativos. La versión gratuita permite usar la herramienta y conectarse a un amplio catálogo de plataformas con las conexiones disponibles. Si necesitas procesar un volumen muy grande de dato,s así como compartir y colaborar en la edición de tus documentos, puedes solicitar un paquete especial de acuerdo a tus necesidades.
La herramienta en sí es bastante intuitiva y potente, pues utiliza una interfaz con la que estamos familiarizados de los sistemas de Microsoft, sin embargo, debemos tener bien planteados los indicadores, mapas de datos y dimensiones que queremos.
Tableau
Otra opción reconocida como una de las mejores plataformas de BI para manipular datos y elaborar dashboards es Tableau. También requiere de la instalación de un software disponible para PC y Mac OS X, con un free trial de 15 días, posteriores a los cuales deberás elegir entre las opciones disponibles según las funcionalidades que requieras. Las conexiones disponibles no tienen costo adicional, por lo que no necesitarás invertir más, una vez que hayas adquirido la licencia.
Es una excelente herramienta balanceada entre facilidad de uso y potencia, por supuesto, tiene una curva de aprendizaje, pero, si tienes bien planeado qué datos quieres observar y comparar, la curva es más sencilla y los insights que obtienes más valiosos. Como partners de Tableau también es una de nuestras herramientas preferidas para analizar data con profundidad y potenciar las decisiones.
Qlikview
La plataforma Quilkview cuenta con soporte para que puedan desarrollarse conexiones con API’s (Application Programming Interface), por lo que el conocimiento en lenguajes de programación contribuye a sacar mejor provecho de esta herramienta (aunque también puede ser un requisito).
La versión Sense es gratuita y permite analizar y crear dashboards cargando y manipulando la información directamente desde su sitio responsivo o con su software, con la limitación de compartir hasta con 5 personas. La conexión directa con bases de datos y la edición por múltiples personas está limitada al servicio de paga que puede probarse durante 30 días sin costo.
Comparación:
En resumen, éstas son las opciones que te mostramos y sus principales características:
|
Data Studio by Google |
Power BI by Microsoft | Tableau |
QlikView |
|
| Plataforma |
Navegador |
Software | Software |
Navegador y Software |
| Funcionalidades | Creación de dashboards que se almacenan en el espacio disponible en Google Drive. | Modelado, creación de Dashboards y servidores dedicados. | Manipulación de data, creación de Dashboards y servidores dedicados. | Manipulación y creación de Dashboards en la nube, con opción de comprar mayor espacio. |
| Conectividad con otras herramientas | Directamente con las herramientas de Google, con opción de comprar conectores nuevos de otros desarrolladores. | Excel, Bases de Datos, Azure, Google, Facebook y más herramientas digitales. | Excel, Bases de Datos, Google, y más herramientas digitales. | Templates de dashboards elaborados por otros usuarios y herramientas para crear conexiones con otras. |
| Precio | Totalmente Gratuito. Conectores a herramientas adicionales pueden generar costos adicionales. | BI Desktop gratuita.
BI Pro: 9.99 USD por usuario al mes. BI Premium: por nodo al mes. Depende de las necesidades de la empresa. |
Desde 35 a 42 USD por mes con prueba de 15 días. | Cloud Basic gratuita.
Cloud Business 25 USD por mes por usuario, con opción de planes personalizados. |
| Smartphone | Desde el navegador directo en el sitio. | Con aplicación. | Con aplicación. | Desde el navegador directo en el sitio. |
Tener un dashboard con los principales indicadores será de gran ayuda para estar al tanto de tu negocio. Existen muchas opciones para generar y mantener tu información, por lo que te recomendamos conocer su oferta, tanto gratuita como pagada, lo que te permitirá elegir la mejor herramienta para satisfacer las necesidades de tu negocio y obtener información e insights que te ayudarán a llevarlo al siguiente nivel.
Experto consultado:
Especialista Digital Analytics
RegEx Look up tables en Google Analytics
Escrito por abaco
6 febrero, 2018
Look up tables con expresiones regulares de Google Analytics.
Te decimos qué son, cómo funcionan y para qué se utilizan las tablas de expresiones regulares en Google Analytics, también conocidas como RegEx lookup tables.
Expresiones Regulares
Las expresiones regulares, también conocidas como “Regex”, son una secuencia de caracteres que forman un patrón de búsqueda que es utilizado para buscar patrones muy específicos. Gracias a esto podemos encontrar grandes porciones y/o combinaciones de caracteres que nos permiten capturar datos que sean familiares. Por ejemplo: todas las URL’s que contengan una carpeta “/blog/”; o si sabemos que un cupón empieza siempre con un decimal y sigue de una letra de la “A” a la “C”, las expresiones regulares nos permitirán identificar este patrón y realizar una acción.
Por lo general, las expresiones regulares se apoyan de símbolos como lo son: puntos, signos de admiración, barra inversa, corchetes, paréntesis, etcétera, cada uno con funciones determinadas.
(Puedes descargar un cheat sheet de RegEx aquí: https://goo.gl/Hqb9hg )
En Google Analytics podemos hacer uso de las expresiones regulares por medio de tablas de búsqueda (RegEx Table). Con éstas podemos crear filtros, metas y encontrar resultados muy específicos.
Podemos crear un filtro con la función de excluir la IP propia y, así, evitar contar en nuestras estadísticas de tráfico en GA las visitas de la empresa misma. También podríamos filtrar las visitas de dos sitios, como por ejemplo: www.testA.com|www.testB.com
Nota:
Es importante destacar que una expresión regular en GA puede o no tener caracteres. Ejemplo de expresiones regulares para GA son:
- category
- <meta(.|\n|\r)+?;[?]>
- /c[ae]r/
Lookup Tables
De forma técnica una lookup table es una estructura conformada por un vector que sustituye una rutina por medio de una matriz simple y nos ayuda a ahorrar tiempos de procesamiento validando valores de entrada.
En español regular para no-programadores, es un conjunto de valores con una tarea asignada, por ejemplo:
[insertar tabla]
En Google Tag Manager podemos utilizar Lookup Tables cuando queremos asignar una meta a diferentes valores, si tenemos múltiples cuentas, o múltiples contenedores de propiedad, o diferentes tipos de archivo a los cuales asignarles un evento. Esto va a optimizar el uso de la herramienta.
Dentro de las definiciones de Lookup Tables podemos utilizar Expresiones Regulares. Por ejemplo:
- \/product \/
- [^a1b2c3]
- colou?r
Con esto vamos a poder sacar aún más provecho a la herramienta, optimizando los filtros que se apliquen en cada definición, sin embargo, es importante asegurarse de que las RegEx utilizadas funcionen como esperamos e incluyan o excluyan la información que se desea, en otras palabras, tenemos que asegurarnos que la expresión regular que utilizamos sólo corresponda a la información que queremos capturar.
(Para hacerte la vida más fácil puedes probar las expresiones regulares aquí)
Especialista consultado,
Data Collector
Fuentes:
https://www.simoahava.com/analytics/the-regex-table-variable-in-google-tag-manager/
http://www.lunametrics.com/regex-book/Regular-Expressions-Google-Analytics.pdf
https://regex101.com/
Caso de estudio UTEL en Think with Google
Escrito por Ábaco
16 enero, 2018
Les presumimos que apareció en Think with Google nuestro caso de éxito en AdWords UTEL uno de nuestros clientes, la universidad 100% en línea UTEL, donde el enfoque es el uso de Audiencias Similares para la red de búsqueda, con el objetivo de generar conversiones, en este caso, llenar un formulario de contacto, enfocándose en los usuarios con comportamiento similar a los que ya convirtieron.
Uno de los talones de aquiles en México, como todos percibimos, es la educación, muchas veces el abandono de la educación se debe a factores externos como la necesidad de trabajar, la distancia de la casa o el trabajo a la escuela, la falta de tiempo, en fin. UTEL vio la oportunidad de cubrir un sector de la población que tiene ganas de superarse pero le falta tiempo para hacerlo, dando como solución el estudio en línea al 100% de preparatoria, licenciaturas, ingenierías, diplomados y posgrados.
El reto
- Aumentar las conversiones (formulario digital)
- Incrementar la tasa de clics (y reducir el costo por clic)
- Mantenerse la vanguardia probando nuevas estrategias en campañas.
El enfoque fue utilizar la funcionalidad de audiencias similares de AdWords, en dos campañas de búsqueda: “licenciaturas en línea” y “universidades en línea”, dando un paso más allá en la estrategia digital se utilizó la funcionalidad ya señalada para afinar la llegada al público objetivo:
Hombres y mujeres de 18-34 años, que están buscando estudiar en línea sobretodo por la necesidad de seguir trabajando.
Lo que pasa aquí es que el feature de Audiencias Similares (lanzada a inicios de Junio 2017), para la red de búsqueda toma la listas de remarketing y encuentra usuarios con un comportamiento online similar, de modo que el anunciante puede alcanzar tráfico más valioso, es decir similar a aquellos que ya han convertido, por ejemplo, en este caso pudo haber sido a aquellos que comparaban universidades en línea, colegiaturas, o quizás cursos en línea.
Aunado a esta estrategia digital, obedece al momento de compra en el que el usuario se encuentra, permitiéndoles establecer un mensaje muy específico a usuarios que estaban ya considerando estudios en línea, por si no te acuerdas, el momento es Think o Consideración.
Resultado
- Para la búsqueda de “universidades en línea” el total de personas que completó exitosamente el formulario aumentó 63.5%, la tasa de clics creció 26.5% y el costo por clic se redujo 24.5%
- Para la campaña de “licenciaturas en línea” el total de usuarios que dejaron sus datos incrementó 16.9%, la tasa de clics subió 10.7% y el CPC bajó 29.2%
- Y para ambas campañas tuvieron el mayor éxito de todos, lograr que más gente en México esté un paso más cerca de culminar sus estudios de educación superior.
Antes de que corras a aplicar esto en alguna campaña recuerda siempre tener claro el objetivo de la campaña y la experiencia de tu usuario ¿en qué momento se encuentra? ¿qué me gustaría encontrar (como usuario) referente a X servicio/producto?
Cuéntanos que piensas de las audiencias similares para campañas de búsqueda y de display, queremos escucharte.
Checkout Funnel en Google Analytics
Escrito por Ábaco
7 diciembre, 2017
¿Tienes un E-commerce? Así, bien cool, excelente, un montón de productos, tráfico, y todo parece resultar bien… pero… por alguna razón no llegan a la compra, y quisieras saber ¿por qué rayos no? Lo que necesitas es el reporte de Checkout Funnel que te indicará en qué parte están abandonando, y si te pones las pilas, puedes ver qué productos añaden más y cuál es el método de pago favorito.
Este reporte requiere Enhanced E-commerce habilitado en Google Analytics, aquí tenemos un artículo con la buenas prácticas.
En el proceso de compra del comercio mejorado de Google existen 10 pasos y uno de los más importantes es el checkout. Ésta suele ser una de las cosas más fáciles de configurar, y los informes que proporciona Google con estos datos pueden ser realmente valiosos para ayudarnos a encontrar problemas y oportunidades con su embudo de finalización de compra.
La configuración del embudo Checkout Behavior Analysis es un proceso de dos etapas; Nombrar los pasos de salida dentro de la interfaz de Google Analytics; luego colocará el código apropiado en las páginas individuales dentro del embudo.
Al habilitar la opción de E-commerce mejorado en Analytics, se habilitará el informe de Embudo de pago dentro de los informes de comercio electrónico. En algunos casos, es posible que deseemos retrasar la configuración del seguimiento de todas las demás acciones de compra en todo el sitio si descubrimos que los usuarios se retiran en el embudo de finalización de la compra. Es decir si se salen en el momento de Check-out.
La implementación vía GTM
Antes de empezar, existen tres elementos principales que se deben agregar a cada página web (en el siguiente orden):
- La declaración de la variable dataLayer -> en la sección <head>
- La parte javascript del código -> en la sección <head> también.
- La parte noscript del código -> inmediatamente después de la etiqueta de apertura
Se debe de configurar un tag en Google Tag Manager que habilite la opción de recolectar información del enhanced E-commerce.
Después, dentro del código de nuestra página, en la sección del checkout se debe de colocar el siguiente código:
| dataLayer.push({ «event»:»EEcheckout», «ecommerce»: { «checkout»: { «actionField»: {«step»:1,»option»:»Free delivery» }, «products»: [{ «id»:»98adsh», «name»:»Converse T-Shirt», «price»:»12.50″, «brand»:»Converse», «category»:»Men/Clothing/T-Shirts», «variant»:»red», «position»:0, //it could prove insightful to send the product position within the cart in the checkout process, although not mandatory «quantity»:2 }, { «id»:»m3g45″, «name»:»Boss Pants», «price»:»38.00″, «brand»:»Boss», «category»:»Men/Clothing/Pants», «variant»:»blue», «position»:1, «quantity»:1 }] } } }); |
Hay que considerar que el objeto actionField: se asignará al primer paso que configuremos como opción de pago en GA («Página del carrito» en nuestro caso). También podría considerarse la página Cart como un paso en el proceso de pago. Otro elemento que puede ser útil es la opción de pago.
Podemos rastrear facturación, entrega, opciones de pago, etcétera. Es un poco laborioso porque es posible que no se tengan estos detalles antes de que el usuario envíe el formulario de pago o antes de ir al siguiente paso. Por lo tanto, se puede enviar un evento que se produce cuando el usuario realiza la acción (ir al siguiente paso o accionar el botón Enviar pedido).
En Google Analytics los reportes de Checkout Behavior se verán de la siguiente manera:
Esto nos indicará en qué paso los usuarios salen más; otra de las ventajas es que podemos aplicar uno o varios segmentos en este reporte, lo cual nos ayudará a obtener un mejor panorama del comportamiento de nuestros usuarios durante el proceso del checkout.
Para más información visitar: https://developers.google.com/tag-manager/enhanced-ecommerce
Especialista consultado,
Resumen Digital Intelligence 2017
Escrito por Ábaco
23 junio, 2017
El evento de analítica digital por cuarto año consecutivo reunió a partners certificados en Google Analytics de la región para compartir casos de estudios de distintas verticales, tendencias del mercado, betas de la industria, todo sobre Analítica Digital.
El pasado 8 de junio en el Hotel W Polanco tuvo lugar el Digital Intelligence 2017, en donde expertos de Analítica Digital de Perú, Costa Rica, Chile y desde luego México, nos reunimos para compartir temas avanzados de medición digital y el impacto de esta en el cumplimiento de los objetivos de negocio de nuestros clientes.
El evento empezó con Nuno Neves de Google quien dio la introducción al evento. Habló de la oportunidad de medición en el mercado mexicano. Invitó a las marcas a medir siempre.
Le siguió Scott H Herman, el Product Manager de Google Tag Manager, quien dio a conocer lo nuevo que hay en Google Analytics 360, y reiteró el compromiso Google con mejorar y automatizar sus productos, impulsando machine learning, es decir la habilidad de google por adaptarse y encontrar patrones en los usuarios permitiendo “targetear” mejor nuestras campañas.
Después los ponentes Paul Fervoy de Mi Web – Costa Rica, Rodrigo Carvajal de Mentalidad Web – Chile, Bellye Huatuco de Neo Consulting – Perú y Diane-Axelle Pons de Ábaco – México, nos hablaron de casos de estudio por industrias específicas, abordaron casos de estudio de e-Commerce, Retail durante temporadas como el Hot Sale, la integración de esfuerzos de distintos medios en Analytics lo importante que puede ser tener la data centralizada y el impacto que puede generar en la toma de decisiones.
Nuestra compañera Diane nos platicó de la industria financiera y como un plan integral que incluya medición, campañas y A/B testing puede potenciar el crecimiento hasta en una de los sectores donde es más difícil ganarse la confianza de los usuarios.
El evento terminó con unas breves palabras de nuestro chief en Ábaco, Hebert Hernández, acerca de continuar la labor de construir una cultura de toma de decisiones basadas en datos, y entendemos por qué, pueden salvar negocios.
Para finalizar, el evento estuvo súper interesante y es un paso más a la construcción de un mejor ecosistema digital en toda LATAM, excelente participación de los asistentes y por supuesto un grito a los organizadores del evento y al Hotel W Polanco por el servicio tan distinguido y una comida tan sabrosa (¡lo siento si vieron a un tipo apañándose los sándwichitos, probablemente era yo!).
