TOP 10 Post del Blog de Analítica Web

#analiticaweb TOP 10 POSTS 2016
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www.analiticaweb.es

Analistas de negocio digital, ingenieros del dato, todos los exper-
tos que forman parte de DIVISADERO profundizan y dan su opinión
sobre las diferentes novedades del sector. Contenidos sobre herra-
mientas concretas y noticias de actualidad entorno a las diferentes
disciplinas digitales con las que trabajan día a día.
www.analiticaweb.es

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ÍNDICE
4 UTILIZAS PÍXELES PARA
TUS CAMPAÑAS PERO, ¿SABES
CÓMO FUNCIONAN?
Autor: Jorge Jiménez
11 DEFINIENDO
UN PLAN DE MEDICIÓN WEB
EFECTIVO
Autor: José León del Apio
18 5 TENDENCIAS
DE MARKETING DIGITAL EN EL
2016
Autora: Andrea Menéndez
22 EL MODELO DE
ATRIBUCIÓN BASADO EN DATOS
DE GOOGLE ANALYTICS Y SU
APLICACIÓN A LA POLÍTICA
Autor: Antonio Rodríguez
28 GOOGLE
PREDICTION API: MACHINE
LEARNING A TU ALCANCE
Autor: Javier Millán
34 MÉTRICAS PARA
PIRATAS (¡AARRR!)
Autora: Noemí Cardona
39 DMP: CÓMO
GESTIONAR LOS DATOS EN LA
NUEVA PUBLICIDAD DIGITAL
Autora: María García
43 ANÁLISIS DE
TODOS TUS ACTIVOS SOCIALES
EN UNA SOLA HERRAMIENTA:
SOCIALBAKERS
Autor: Domingo Gil
50 RAZONESPARA
INTEGRARDOUBLECLICKCAMPAIGN
MANAGER(DCM)YGOOGLE
ANALYTICSPREMIUM(GAP)
Autora: Virginia Relea
55 EL FUTURO
DEL ANÁLISIS DE DATOS CON
WATSON ANALYTICS (I)
Autor: Roberto Ballester

4
10UTILIZASPÍXELES
PARATUSCAMPAÑAS
PERO,¿SABESCÓMO
FUNCIONAN?
16 JUNIO 2016
ONLINE MARKETING ANALYTICS
Fuente de la imagen:
guitarmonks
Autor: Jorge Jiménez
Apuesto firme por la medición para el progreso,
¿te unes? Rock, trips, beer & cheers!.

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El ya no tan nuevo mundo del marketing online mola, engancha, te
atrapa y tiene un futuro sobre el que aún no se puede comenzar a
atisbar un cénit. Son innumerables las compañías y entidades que ya
han dado el salto a la transformación digital y, por tanto, han elegido
introducirse y “bregar” con el marketing digital en lugar del tradicio-
nal. Y digo “bregar” porque, aunque maravilloso y cautivador, este
nuevo panorama implica un manejo y conocimiento muy profundos de
múltiples y avanzadas tecnologías digitales que, generalmente, hay
que aplicar de forma combinativa con su consiguiente complejidad.
La barrera de entrada más recurrente para progresar suele ser la par-
te técnica. Me refiero a todas esas tecnologías de las que algunas
todavía aparecen en escena en este ecosistema de una forma difusa.
Hablo de las URL con parámetros, de los iframes, del Tag Manager,
del Ajax, del AMP, del SEO técnico, o de los píxeles de seguimiento
entre muchas “cosas raras”.
Si estás leyendo este artículo, muy probablemente hayas oído hablar
de estos “píxeles” también llamados tags, o incluso los estás utilizan-
do, por lo que en este artículo vamos a tratar de proporcionar algo
más de visibilidad sobre lo que es realmente un píxel y el detalle de
su funcionamiento.
QUÉESUNPÍXEL
El tracking pixel o web beacon es una imagen de tamaño 1×1 (ocupa
un píxel digital en el monitor) referenciada por un script HTML o JS
incrustado en una página web y transparente para el usuario, cuya fi-
nalidad es hacer un seguimiento de acciones específicas del mismo en
dicha web. Ejemplos típicos de su formato pueden ser los siguientes:
Cabe señalar la presencia de estilos que aseguren que el píxel resulte
transparente ante la visualización del usuario de la web.
Si el navegador soporta la tecnología Javascript, es posible recopilar
y añadir información sobre las características del tipo de usuario y
enviarlas como parámetros en la URL del píxel. Esto incluye datos

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sobre, por ejemplo, la resolución de la pantalla, los plugins utilizados,
las tecnologías que acepta un navegador en particular, etc.
Debe insertarse en la estructura de código de la página de forma que
se active en el momento que el usuario ejecute una acción clave.
¿CÓMOFUNCIONA
UNPÍXEL?
• El usuario entra en una página web que forma parte de la campa-
ña y será, por tanto, objeto de rastreo (www.website.com). Como
en cualquier otra página, el navegador realiza una petición al
servidor donde está alojada ésta página, que responde enviando
a su vez el contenido de la página al navegador.
• Una vez ha accedido a la página web en cuestión, el usuario
efectúa la key-action que deseamos que sea objeto de rastreo por
el píxel (la propia visualización de página, click en botón, etc.)
• Esta acción del usuario hace la función de trigger y ejecuta el tag
que contiene la dirección del servidor del proveedor. El script debe
estar preparado previamente para ejecutarse ante esta acción
(antiguamente incrustado directamente en el código de la página,
actualmente añadido a través de nuestros apegados compañeros
de fatigas: los tag managers).
Fuente: Signal Ir a fuente

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• El navegador realiza una petición al servidor del vendor, cuya
dirección viene especificada en la URL del píxel y, si es objeto
de medición, le añade parámetros concatenados a dicha URL
con información relevante para la campaña acerca del site o
del usuario.
Cada IP que realice la solicitud quedará registrada en el servidor del
anunciante y así será posible conocer el número total de usuarios que
han visto el anuncio (en el caso que queramos medir impresiones). Es
decir, si 5.000 direcciones IP diferentes solicitaron el píxel, significa
que 5.000 personas vieron la publicidad.
¿PORQUÉUTILIZARLOS?
Imagina que efectúas el lanzamiento de una campaña de banners en
diferentes plataformas o webs. Con el píxel se puede hacer el rastreo
exacto de impresiones o clics del tráfico donde se desee tener ese
banner o anuncio. Hoy en día, es muy utilizado en publicidad para
hacer un seguimiento de la actividad que realizan los usuarios tras
consumir un anuncio publicitario ya sea en formato display, en cam-
pañas rich media o posts patrocinados.
En el área de la publicidad online, donde las campañas de publicidad
son uno de los primeros objetivos y pilares de medición, algunos de
los eventos de interés habituales son la visualización de la página de
un producto, o en el caso de campañas con transacciones comerciales,
el click en un botón de compra y los pasos de navegación previos a
la thank-you page.
Este pequeño pero poderoso píxel permite a las empresas, como obje-
tivo último, medir el Retorno de la Inversión (ROI) de sus acciones on-
line y comprobar si las mismas están dando los resultados esperados.
CONSIDERACIONES
Se puede dar el caso en que alguna web de terceros donde se desee
emplazar el banner no permita la inserción de píxeles de terceros.
Suele suceder, por ejemplo y además de por motivos de seguridad,
cuando una empresa de performance marketing recurre a afiliados o

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partners para la generación de leads o ventas y éstos le requieren la
implementación de sus propios tracking pixels en la thank-you page
del anunciante.
En esta circunstancia, en ocasiones se opta por recurrir al denomina-
do piggyback píxel o más comúnmente versatag, que no es otra cosa
que un contenedor único que, al ejecutarse, efectúa una redirección
a otros tags que no están incluidos en ese sitio web, salvando la res-
tricción impuesta. ¿Qué ventajas proporciona esta técnica? Asegura
que no se puedan capturar datos en la página al redireccionar a
URL externas a la del cliente manteniendo así la privacidad del site.
Proporciona versatilidad a la hora de gestionar y manejar todos los
píxeles al hacerlo desde un único contenedor. Además, en la era pre-
tag manager, evitaba engordar el código de la página con un nuevo
píxel cada vez que la entidad poseedora del site decidiera colaborar
con un nuevo partner.
Una best-practice a la hora de realizar el seguimiento de campañas
mediante píxeles es asegurarnos de que el formato de la huella a in-
cluir sea de tipo imagen, y no script.
Permitir la introducción de un script en nuestro website equivale a
incrustar un trozo de código desconocido proveniente de terceros, lo
que nos lleva a una posición de dependencia de la (seguro que bue-
na) fé del proveedor.

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VALIDACIÓN
¿Cómo saber si el navegador del usuario está enviando da-
tos correctamente?
Puede comprobarse de forma sencilla con la consola de desarrollado-
res de cualquiera de los navegadores. También existen softwares para
la detección de rastreo como por ejemplo “Ghostery”. Atendiendo al
uso del navegador y en el caso de Chrome, por ejemplo, obtendremos
una imagen similar a esta:
1. Filtramos en la cajita con una cadena de texto que forme parte de
la URL del píxel y que lo identifique de forma unívoca (si tenemos
varios píxeles de, por ejemplo, Google, añadidos en la misma
página y filtramos por “Google” veremos varias peticiones de los
diferentes píxeles que estén añadidos). Por lo general, cada uno
suele tener un parámetro numérico o alfanumérico que puede ser-
virnos para nuestro propósito.
2. Comprobamos en la pestaña desplegable “General” que la peti-
ción sea correcta. Es importante verificar que el código de estado,
que indica el tipo de respuesta del servidor al que hacemos la pe-
tición, sea 200 OK. En ciertos escenarios también podría aparecer
un código de redirección tipo 300.
3. En la pestaña desplegable “Query String Parameters” validamos
que los parámetros se hayan recopilado de forma correcta.

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¿Cómo saber si los datos enviados se están registrando de for-
ma adecuada?
Para este caso, tendremos que recurrir al soporte del vendor, que será
quien haga esta confirmación a través de sus herramientas específicas.
Esperamos que nos cuentes tus experiencias con ellos y
tus comentarios
C O M PA R T E E S T E
P O S T

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09DEFINIENDOUN
PLANDEMEDICIÓN
WEBEFECTIVO
12 SEPTIEMBRE 2016
WEB ANALYTICS
Autor: José León del Apio
En constante actualización para reportar lo mejor.

12
El paso más importante de la analítica digital es determinar cuáles
son los objetivos de nuestro negocio. No debemos de tratar de re-
coger todos los datos que estén a nuestro alcance sino aquellos que
tengan relación con el cometido de nuestro site y establecer cuáles
serán los indicadores clave que nos ayuden a tomar decisiones.
¿PORDÓNDEEMPIEZO?
La respuesta es sencilla. Tan solo debes pararte unos minutos y hacer-
te dos simples preguntas:
¿Qué resultados espero obtener? y ¿cómo voy a
medir esos resultados?
Para ello necesitaras crear un Plan de Medición.
¿ENQUÉCONSISTEESTE
PLANDEMEDICIÓN?
Se trata de organizar todo el proceso de análisis así como la configu-
ración de la herramienta analítica que utilicemos para dar respuesta
a nuestras dos preguntas anteriores.
Un plan de medición consta de varias fases para su
construcción:

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1.DEFINIRELPLAN
DEMEDICIÓN
En esta primera fase tendremos que tener claro cuál es el objetivo
principal de nuestro negocio, y este dependerá de la actividad em-
presarial de nuestra web. Para establecer este objetivo necesitaremos
dar respuesta a:
¿Qué pretendo que el usuario haga en la web?
Para obtener una respuesta adecuada podemos establecer la siguien-
te clasificación por actividad empresarial:
• Ecommerce: venta de productos o servicios.
• Generación de Leads: impulsar los envíos de formulario de con-
tacto para el equipo de ventas.
• Editores de Contenido: fomentar la participación y las visitas
frecuentes.
• Sitios informativos o de apoyo online: ayudar a los usuarios a
encontrar la información que necesitan.
• Branding: impulsar el conocimiento, el compromiso y la lealtad
de Marca.
Dentro de la primera fase del plan de medición, Avinash Kaushik nos
propone los siguientes pasos:
A. Documentar los objetivos de negocio
B. Identificar las estrategias y metas
C. Elegir los indicadores claves de rendimiento KPIs (key performance
indicators)
D. Elegir los segmentos
E. Establecer valores a los targets

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A. DOCUMENTAR SUS OBJETIVOS DE
NEGOCIO
Deberemos tener en cuenta en qué centraremos nuestros objetivos; si a
nivel de negocio o a nivel de cliente.
• A nivel de negocio, tendremos que decidir qué es lo que quere-
mos, un ejemplo sería aumentar los beneficios o disminuir costes.
• A nivel de cliente, podríamos plantearnos tener un canal eficiente
o un alto nivel de personalización.
Para llevar a cabo este cometido debemos definir correctamente nues-
tros objetivos y estos deben de cumplir unas normas mínimas. Para
ello existe una regla mnemotécnica que nos ayudará a recordar estas
normas (SMART):
S Specific: específicos
M Measurable: medibles
A Achievable: alcanzables
R Realistic: realistas
T Time based: definidos en el tiempo
B. IDENTIFICAR LAS METAS
Hemos que tener identificadas unas metas claras y si estarán basadas
en el negocio o en el cliente, éstas dependerán del modelo en el que
se basa nuestro site.
Imaginemos que nuestro modelo de negocio pertenece al sector de
turismo, es este caso podríamos establecer las siguientes metas para
ver nuestro rendimiento basado en negocio:
• Promedio de visitantes que realizan alguna reserva
• Porcentaje de visitas que necesitan alguna asistencia
• Porcentaje de ingresos provenientes de ofertas
• Número de búsquedas por visita

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Si nuestras metas para el mismo modelo de negocio están basadas en
el cliente podríamos establecer los siguientes indicadores:
• Frecuencia de visitas
• Efectividad del buscador
• Menciones de la marca
• Índice de satisfacción
C. ELEGIR LOS INDICADORES CLAVE DE
RENDIMIENTO (KPIS)
Para cada objetivo tendremos que establecer un indicador para poder
medirlo siendo la fase más importante y difícil del plan de medición.
Dependerán del modelo negocio de nuestra web no existiendo una
regla exacta que valga para todos los tipos de negocios.
Imaginemos que en nuestro modelo de negocio damos soporte o ser-
vicio de un producto determinado, ¿cuales podrían ser los indicadores
clave de nuestro rendimiento?, sabiendo que nuestro objetivo princi-
pal es dar una respuesta inmediata a nuestros clientes.
Podríamos establecer los siguiente KPIs:
Tasa de conversión (conversión / visitas) ¿Encuentran lo que buscan?
Longitud de la visita (contenidos vistos / visita) ¿Se quedan demasia-
do tiempo?
Top búsquedas internas ¿Qué buscan exactamente?, ¿obtienen resul-
tados?
D. ELEGIR LOS SEGMENTOS
Identificar qué segmentos son los más importantes para cada tipo
de objetivo.
Identificar las fuentes de tráfico, tipos de personas deseables, sus atri-
butos, su comportamiento.
Un ejemplo sería clientes que realizaron una compra frente a los que
no la realizaron o incluso clientes que visitaron dos o más páginas
frente a los que rebotan.

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Al segmentar a nuestros clientes podremos anticiparnos a sus nece-
sidades y ofrecerles exactamente todo aquello que sea de su interés.
E. ESTABLECER VALORES A LOS TARGETS
Deberemos establecer un valor a lo largo del tiempo para cada target
y definir las acciones de marketing necesarias para lograr la consecu-
ción de dicho valor.
2.DOCUMENTARSU
INFRAESTRUCTURA
TÉCNICA
Necesitaremos reunirnos con el equipo de IT para entender el sitio
web o aplicación.
Determinar aquello que se puede rastrear, analizar cómo son los pro-
cesos que puede realizar el usuario en nuestra web, registro, login,
proceso de compra, etc.
3.IMPLEMENTACIÓNDEL
PLANDEMEDICIÓN
Documentar las características de la implementación:
• Dimensiones y Métricas Estándar. Tag estándar de la herramien-
ta de analítica (Google Analytics, Omniture, etc.)
• Comercio Electrónico. Módulo ecommerce, fichas de producto,
proceso de compra, acciones del carrito.
• Normalización de Datos. Filtrado IPs internas, parámetros de url,
mayúsculas – minúsculas.
• Canales de Marketing. Vinculación de AdWords, tracking de
campañas, tracking email.

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4.MANTENIMIENTO
YMEJORA
Todo proyecto digital está en constante transformación según las di-
rectrices del mercado y las necesidades de los usuario, por ello es
necesario que cualquier cambio o actualización de nuestra web pase
por nuestro plan de medición.
Por último ten siempre en mente lo siguiente:
“Todo lo que no tenga el tracking code no será medible
y no tendrás la información necesaria para tomar las
decisiones adecuadas para rentabilizar tu negocio“
P O S T

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085TENDENCIASDE
MARKETINGDIGITAL
ENEL2016
18 ENERO 2016
ONLINE MARKETING ANALYTICS
Autora: Andrea Menéndez
Midiendo y analizando tu comportamiento para que encuentres
lo que buscas y busques lo que quiero que encuentres.

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Con la entrada del nuevo año empezamos a plantearnos cuáles serán
las tendencias que dominarán en el marketing digital. En una industria
que avanza tan rápido debemos anticiparnos a los cambios y estar
preparados para afrontarlos.
El 2016 estará marcado por buscar la cercanía con el usuario, el obje-
tivo será mostrarle contenidos con los que se sienta identificado. Para
ello se perseguirá al usuario y se analizará su comportamiento para
llegar a conocer sus intereses. Se le mostrarán resultados personaliza-
dos, publicidad que realmente le pueda llegar a interesar.
1.PUBLICIDAD
PERSONALIZADA
El objetivo de un anuncio ya no es sólo llegar a mucha gente, el ob-
jetivo ahora es llegar a la persona correcta con el contenido ade-
cuado. Para conseguir esto será imprescindible recoger y analizar
grandes cantidades de datos sobre los usuarios, interpretar su com-
portamiento y llegar a localizar sus principales intereses. Se pretende
seguir cada paso de un usuario desde las diferentes plataformas con
las que se conecte y ser capaz de identificar si la persona que ha
accedido a través de un banner en su móvil, es la misma que ha reali-
zado una compra desde su ordenador.
No será una tarea fácil, ya que, hoy en día, es muy común el uso de
algún programa para el bloqueo o filtrado de anuncios en Internet.
Se prevé que este año, el uso de estos programas seguirá en aumento.
2.CONSUMODEVÍDEOS
Mientras que ‘una imagen vale más que mil palabras’ el Dr. James
McQuivey afirma que ‘un vídeo vale 1,8 millones de palabras’. Un
vídeo es capaz de captar la atención de los usuarios por más de 30
segundos lo que sería muy difícil de conseguir con una imagen o un
banner estático.
En el 2016 aumentará el consumo de vídeo digital y con ello la pu-
blicidad en este formato. Un estudio calcula que, después de terminar
el 2015 con un aumento del 23,3% de tiempo medio que los usua-

20
rios dedican diariamente a ver vídeos online, este dato crecerá en un
19,8% en este nuevo año. Este dato crece cada año, es por eso que
YouTube se ha convertido en el tercer sitio web más visitado del mun-
do. Mi compañero Alberto publicaba en este blog un artículo sobre
cómo evaluar el rendimiento y los resultados que generan nuestros
contenidos en esta web.
Pero no vale cualquier contenido, es muy importante para la imagen
de la empresa que el vídeo sea de alta calidad y con un conteni-
do adecuado al canal en que se publica. Generando información
relevante se consigue captar la atención de los usuarios y mejorar
la imagen de la marca. Un estudio dice que el 58% de los usuarios
tienen más confianza en aquellas empresas que muestran contenido
en vídeo.
3.USODEMÓVILES
Los accesos desde dispositivos móviles aumentan considerablemente,
es por eso que este año será el que consolide el uso del teléfono
móvil, las previsiones apuntan que el uso del teléfono móvil ganará
por completo al uso de ordenadores, por eso, no facilitar lo máximo
posible la experiencia de nuestros usuarios podría ser un gran error
que repercutirá negativamente en nuestra empresa. Un diseño respon-
sive (adaptable a los distintos dispositivos), es la base de cualquier
web en la actualidad.
Según un estudio de la asociación de publicidad, marketing y comu-
nicación digital en España (IAB Spain) presentado el pasado mes de
septiembre el Smartphone ya es el principal dispositivo de acceso
a internet (85% a diario).
Fuente: IAB Estudio Mobile 2015 Ir a fuente

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4.USODEAPLICACIONES
Aún le quedan muchos años llenos de éxitos a las aplicaciones móvi-
les según las previsiones. El hecho de que google indexe contenidos
de las aplicaciones en los resultados de Google afecta directamente
de forma positiva a la descarga y uso de aplicaciones. Se trata de
Google App Indexing y consiste en ofrecer como resultados de la
búsqueda enlaces directos a la tienda para descargar la aplicación.
Por lo que no podemos dejar a un lado el análisis del compor-
tamiento de los usuarios en nuestra aplicación para conocer si
tienen una experiencia satisfactoria.
Según el estudio de la IAB Spain los usuarios tienen 13 apps por
Smartphone frente a las 9 apps de media que se tienen en tablets.
Por otro lado, las apps de banca aumentarán considerablemente en
ambos dispositivos.
5.INTERNETDELASCOSAS
Los wearables o dispositivos inteligentes despuntan como tendencia
en el mercado. Se calcula que en 2016 las transacciones alcanza-
rán los 100 millones de objetos teniendo en cuenta pulseras, relojes,
Google Glass y otros elementos manos libres de monitorización, con
estos datos se puede ir pensando las posibilidades que esto ofrece
para la realización de acciones de marketing.
Por medio de los wearables, se puede saber qué comemos, cuánto
deporte hacemos, en qué horario, cuándo y cómo dormimos, incluso
podemos saber dónde estamos en cada momento… Esta informa-
ción permitirá segmentar los anuncios según las actividades diarias
de cada persona. Los mensajes publicitarios podrán ajustarse a las
circunstancias de cada usuario.
Y vosotros, ¿cuáles creéis que serán las tendencias que marcarán
el 2016?
P O S T

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07ELMODELODEATRIBUCIÓN
BASADOENDATOSDE
GOOGLEANALYTICSYSU
APLICACIÓNALAPOLÍTICA
4 FEBRERO 2016
WEB ANALYTICS
Autor: Antonio Rodríguez
Mejoro las estrategias y competividad de las organizaciones
aplicando el dato para la correcta toma de decisiones.

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La solución a la formación del gobierno de España bien podría so-
lucionarse aplicando el modelo de atribución basado en datos de
Google Analytics.
Mucho hemos hablado y seguiremos hablando de los distintos
modelos de atribución pero hoy profundizaremos un poco más sobre
el modelo basado en datos de Google Analytics a través de un ejerci-
cio para tratar de solucionar el problema de la formación de gobierno.
ELMODELODEVALOR
DESHAPLEY
Los amigos de Google no es que hayan inventado nada nuevo, sino
que se han basado en el algoritmo de Valor de Shapley desarrollado
por Lloyd Shapley (premio Nobel de economía) para distribuir de
forma justa los resultados de un equipo que coopera y obtiene una
cierta ganancia de esa cooperación. Para intentar ayudar un poco a
nuestras fuerzas políticas, vamos a explicar el modelo aplicándolo a
la actual situación.
Resultado elecciones generales 2015. Fuente El País

24
Para simplificar algo el ejercicio,
tal y como se hace en el Congreso,
dividiremos las fuerzas políticas en
los cuatro principales partidos y el
grupo mixto. Para alcanzar la ma-
yoría absoluta, necesitamos los 176
escaños. La distribución quedaría:
En nuestro caso, no van a existir ideologías políticas y todos podrán
pactar con todos, existiendo 31 combinaciones posibles.
Pero sólo 16 de estas combinaciones (en verde), entre los distintos
partidos políticos, alcanzarán el objetivo de conversión o, en nuestro
caso, la mayoría absoluta que supere los 176 escaños.
Aquí es donde entra en juego un concepto que viene perfecto para
los análisis de atribución, la redundancia. Un partido político será
redundante en una coalición, cuando no sea imprescindible para que
esa coalición resulte vencedora.
De esta forma, los distintos partidos políticos estarían en coaliciones
vencedoras, sin ser redundantes, en los siguientes números de casos:
• PP no es redundante en 10 coaliciones vencedoras
• PSOE no es redundante en 6 coaliciones vencedoras
• Podemos no es redundante en 6 coaliciones vencedoras
• Ciudadanos no es redundante en 2 coaliciones vencedoras
• El Grupo Mixto no es redundante en 2 coaliciones vencedoras

25
Con estos valores y aplicando el valor de Shapley, el reparto justo de
los 314.488 millones de euros de presupuesto para 2016, en el caso
de que se formará un gobierno de gran coalición con todos los parti-
dos, quedaría de la siguiente forma:
• PP, 120.956,92 millones de €
• PSOE, 72.574,15 millones de €
• Podemos, 72.574,15 millones de €
• Ciudadanos, 24.191,38 millones de €
• El Grupo Mixto, 24.191,38 millones de €
¿Sorprende el reparto?
APLICACIÓNENLA
ANALÍTICADIGITAL
El modelo de valor de Shapley, de una forma global y teórica, es lo
que aplica Google a la hora de realizar el modelo de atribución
basado en datos (Data Driven). Este modelo de atribución ofrece una
visión mucho más holística, incluyendo el beneficio de la colaboración
que tienen los distintos canales de marketing online para conseguir
las conversiones. Es una mejora interesante frente a los modelos de
atribución predeterminados (última interacción, primera interacción,
lineal, declive en el tiempo…), que presentan más limitaciones.
En la imagen, al comparar varios modelos, podemos ver la conversión
que asigna Google Analytics a cada canal de marketing online.
Comparación de modelos Google Analytics

26
Mientras el modelo de última interacción le asigna más conversiones
al tráfico directo y las búsquedas orgánicas, el modelo de aná-
lisis basado en datos le asigna un número mayor de conversiones
al Display.
Dentro del análisis de atribución de Google Analytics Premium en-
contramos también los nuevos informes de “Análisis ROI “y una he-
rramienta que promete bastante, el “Explorador de modelos”. Pero
ambos todavía en modo BETA.
Explorador de modelos Google Analytics
Sí es importante señalar que el modelo Data Driven (basado en datos)
analiza todos los productos de Google que hayamos enlazado con
Analytics. Será muy importante conectar Adwords, DoubleClick,…
así como tener correctamente configurados los distintos objetivos y en
caso de que corresponda, el seguimiento del comercio electrónico.
Señalar también que sólo esta disponible en la versión Premium de
Google Analytics.
CONCLUSIONES
El modelo de atribución basado en datos, aunque no llega a solucio-
nar del todo el problema para la formación del Gobierno de España,
es un paso hacia delante y, sobre todo, puede ser un gran aliado a
la hora de desarrollar modelos de atribución personalizados más
exactos. Será interesante seguir avanzando incluyendo información
de otras fuentes como CRM, Big Data, etc. que vayan mejorando
el modelo.

27
El futuro a medio plazo se muestra muy excitante en el sector. Todos
estamos expectantes en ver lo que van a permitir estas herramientas
– sobre todo al integrarlas con otras a medio plazo – en cuanto a po-
sibilidades de maximizar y optimizar resultados, mejorando efectos
multiplicadores entre las distintas estrategias y acciones de marketing
online. Sin duda, el papel del analista digital será imprescindible en
este nuevo escenario, aumentando el valor añadido al negocio.
P O S T

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06GOOGLEPREDICTION
API:MACHINELEARNING
ATUALCANCE
18 ABRIL 2016
DATA MANAGEMENT
Autor: Javier Millán
¿Describirme en una frase? Digamos que me gustaría analizar
los datos de Messi mientras escucho a Led Zeppelin.
Web huffingtonpost

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“Hacer predicciones es muy difícil, especialmente cuan-
do se trata del futuro”
Corría mediados del siglo XX cuando el físico danés Niels Bohr ha-
cía esta afirmación acerca de las predicciones. Y es que adelantar-
se a los acontecimientos es una obsesión que se remonta a tiempos
muy lejanos.
Hoy, la situación con respecto a esta “obsesión” no ha cambiado,
pero si se han desarrollado métodos que, si bien no predicen el futuro
con un 100% de efectividad, ayudan a disminuir la incertidumbre en
gran medida.
Google ha puesto a nuestro alcance una serie de herramientas ba-
sadas en aprendizaje automático que facilitan el análisis de da-
tos. A este conjunto de herramientas lo ha llamado “Prediction API”.
¿QUÉSEREQUIEREPARA
PODERUTILIZARGOOGLE
PREDICTIONAPI?
Se debe tener una cuenta de Google y crear un proyecto en Google
Cloud Platform Console teniendo activados Google Prediction API y
Google Cloud Storage API.
Google Cloud Platform no es gratuito pero dispone de una versión
de prueba de 60 días, tiempo suficiente para valorar si nos merece la
pena adquirir la versión de pago.
PERO…¿QUÉNOS
PERMITEHACERGOOGLE
PREDICTIONAPI?
La respuesta es bastante amplia puesto que con la API de predicción
de Google se puede hacer prácticamente cualquier cosa relacionada
con el análisis de datos. Desde un sistema de recomendación, hasta
análisis de sentimientos, pasando por la detección de spam.

30
Los pasos que se han de seguir para utilizar Prediction API son
los siguientes:
CREAR LOS DATOS DE ENTRENAMIENTO
En función de la utilidad que le queramos dar al modelo de predicción
debemos crear un conjunto de datos apropiado.
El formato que admite la API es separado mediante comas, con lo cual
el conjunto de datos debe tener el siguiente aspecto:
“etiqueta”,”texto etiquetado”
Supongamos que queremos detectar si los comentarios enviados
a nuestra web son comentarios reales o son spam. Los datos que
se deberían utilizar para entrenar al modelo deberían seguir el
siguiente formato:
“spam”,”esto es un comentario spam”
“no spam”,”esto es un comentario real”
SUBIR LOS DATOS DE ENTRENAMIENTO A
GOOGLE CLOUD STORAGE:
En la consola de Google Cloud Platform ir a Cloud Storage
1. Click en Crear Bucket
2. Dentro del bucket creado, subir el archivo con los datos de entre-
namiento
ENTRENAR LA API CON LOS DATOS:
Para entrenar el clasificador:
1. Activar OAuth 2.0
2. Seleccionar el método de entrenamiento trainedmodels.insert
A continuación, será necesario insertar el ID de nuestro proyecto y,
en request body, habrá que rellenar dos parámetros: el “id” que será
el nombre que nosotros queramos darle a nuestro modelo y que se

31
utilizará tanto para entrenar como para hacer consultas al modelo y
“storageDataLocation” donde le indicaremos la ubicación del fichero
con los datos de entrenamiento siguiendo el siguiente formato BUC-
KET_NAME/file.
El aspecto de la petición debe ser el siguiente:
Después daremos click en “Execute” y el modelo comenzará a entre-
narse. Es importante comprobar el estado del entrenamiento para ver
si ha terminado. Para ello, disponemos del método trainedmodels.
get. Este método devolverá la siguiente información:
Dónde “trainingStatus” tendrá el valor “RUNNING” si el entrenamien-
to aún está en proceso o “DONE” si el entrenamiento ha terminado.
LANZAR LA CONSULTA AL MODELO
Una vez que el entrenamiento ha acabado, nuestro modelo ya está
preparado para empezar a predecir. En este caso nosotros le pregun-
taremos al modelo si un comentario es spam o no y el modelo nos

32
devolverá su predicción. Si el modelo recibe como entrada el texto
“esto es un comentario spam” se obtendrá como resultado “spam”.
Para enviar la consulta se han de seguir los siguientes pasos:
1. Seleccionar el método trainedmodels.predict
2. Identificar el proyecto asociado al modelo predictivo
3. Indicar el ID del modelo predictivo que hemos creado mediante el
método trainedmodels.insert
Con lo cual la consulta debe quedar de la siguiente manera:
Al ejecutar este método la respuesta que se obtiene es la siguiente:
La clave con la puntuación más alta (en este caso “spam”) está dis-
ponible en outputLabel y es el valor que el modelo ha predicho con
respecto al texto de entrada “esto es un comentario spam”.

33
Como se puede ver, Google Prediction API facilita de forma notable
una tarea tan dificultosa como es la de extraer información a través
de los datos. Esto pone en jaque a los expertos en machine lear-
ning ya que no se necesitan amplios conocimientos para hacer uso de
la herramienta.
Veamos cómo evoluciona Google Prediction API pero todo apunta a
que tendrá un alto grado de aceptación entre los analistas de datos,
vosotros ¿qué pensáis?
P O S T

34
05MÉTRICASPARA
PIRATAS(¡AARRR!)
22 MARZO 2016
ENTERPRISE REPORTING
Autora: Noemí Cardona
Millennial y comprometida con la conversión.
De raíces isleñas y apasionada del mar.
doctormetrics.com

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SITUACIÓNACTUALDEL
E-COMMERCEENESPAÑA
España se encuentra en pleno auge en cuanto a e-commerce y la
confianza de los consumidores hacia este tipo de negocio.
Según la Asociación Española de la Economía Digital (Adigital), el
e-commerce movió en España durante 2015 la cifra récord de 20.000
millones de euros. Se trata de un incremento del 20% respecto a 2014
y con proyección de mejora en 2016.
Actualmente, España se encuentra como cuarta potencia europea
en relación al comercio electrónico, por detrás de Reino Unido, Ale-
mania y Francia. Aunque la posición de España actualmente dentro
del sector es muy favorable, no dejamos de estar alejados de la media
en cuanto a términos económicos de las tres primeras potencias, las
cuales mueven alrededor de 73.000 millones de euros.
Debido al éxito del e-commerce y a su prometedor futuro, no es de
extrañar que afloren numerosas startups, las cuales su modelo de ne-
gocio se basa principalmente en la venta online de sus productos o
servicios.
También es cierto, que la mayoría de las startups no permanecen vivas
en el mercado más de un año. Por ese motivo veo oportuno explicar
en qué se basan las Métricas Pirata o, lo que es lo mismo, las mé-
tricas AARRR, una forma de medir el éxito y mejorar en tu mode-
lo de negocio online para poder conocer un poco mejor a qué te
estás enfrentando.
LASMÉTRICAS
PIRATA(¡AARRR!)
LasMétricasPirataaparecieronennuestravidagraciasaDaveMcClure
(emprendedor e inversor en Startups de San Francisco) donde expone
su metodología para resumir de una manera muy fácil y práctica el
camino que sigue el usuario desde su llegada a través de la web, has-
ta convertirlo en un cliente recurrente.

36
Este embudo conceptual sigue 5 pasos: adquisición, activación, re-
tención, referencia e ingresos o retorno (AARRR) y sirven para me-
dir el éxito de tu negocio y el buen funcionamiento de éste. Cada
uno de estos cinco pasos constituye un ciclo y cada ciclo forma parte
de un micro embudo dentro de uno general. De esta forma, podemos
ver lo bien o mal que lo estamos haciendo para cada uno de ellos.
doctormetrics.com
Veamos más en profundidad cada una de estas métricas y así podre-
mos entender cómo podemos configurarlas para que sean más efi-
caces para nuestro negocio online. Además, es una muy buena guía
para dar los primeros pasos en la adopción de la analítica.
• Adquisición (Acquisition): responde a las preguntas ¿de dónde
viene el usuario?, ¿cómo nos encuentra?, ¿cuánto tiempo pasa
allí?, ¿qué canal aporta tráfico de mayor calidad?. En este punto
es esencial definir estrategias de marketing de contenido, SEM,
SEO, email marketing o RRSS.
• Activación (Activation): ahora, debemos “separar la cizaña del
trigo” o, dicho de otra manera, quedarnos con aquellos usuarios
que realmente estén interesados en lo que ofrecemos. Es aquí
donde debemos encontrar las respuestas a ¿ha obtenido una bue-
na experiencia con tu página web y tu producto para que vuelva?
¿ha funcionado la estrategia de engagement?. Debemos medir si
los usuarios se han suscrito a la newsletter, han agregado nuestras
páginas a las redes sociales, entran por canal directo, etc.

37
• Retención (Retention): una vez estamos seguros de que les
estamos ofreciendo aquello que buscan, debemos poten-
ciar su retorno o lo que es mejor, fidelizarlos. Debemos co-
nocer las respuestas en cuanto a: ¿cuál es la frecuencia de re-
torno?, ¿cuántas veces acceden en un periodo de tiempo
concreto?, ¿por qué canal es más habitual que vuelva?, etc.
Entonces, debemos elaborar estrategias para aportar un valor
añadido y premiar a los usuarios recurrentes. Algunas de las
estrategias más comunes para conseguir los objetivos de retención
pueden ser: la implementación de promociones sobre tus produc-
tos o servicios, anunciar novedades vía email, etc. El usuario pasa
de ser anónimo a tener nombre y apellido dentro de tus clientes,
lo conoces mejor, sabes lo que le gusta y lo que necesita. Tienes la
oportunidad de ofrecerle información más personalizada, por lo
que aumentan las posibilidades de conversión.
• Referencia (Referral): se trata de la parte de la recomendación,
dicho de otra manera, saber si nuestro usuario nos recomienda a
sus amigos o nos menciona en las redes sociales sin ganar nada a
cambio. Realmente, se trata de un modo de tener éxito y convertir-
se en una referencia para otros negocios. Para conseguir este ob-
jetivo, debes sorprender al usuario y “engancharlo”, de otra forma
será difícil diseñar estrategias de marketing viral. Gracias a la re-
ferencia podremos averiguar ¿quién está hablando de nosotros?,
¿qué dicen?, ¿en qué medio están hablando?, ¿cuál es el motivo?
• Retorno (Revenue): lo esperado de todo esfuerzo finaliza en con-
seguir una venta. Debemos convertir a todo usuario en cliente,
pero no cualquier cliente, sino en clientes fieles. En esta métrica
nos centraremos en los ingresos que obtenemos por cada usuario
(de media) al finalizar su trayectoria por la web. Debemos tener en
cuenta qué porcentaje de usuarios del total que entran en la web,
acaba convirtiendo. Asimismo, es muy recomendable realizar un
funnel para visualizar en qué paso se caen del proceso, para
así saber qué está fallando y poder ofrecer soluciones a tiempo.
Durante la trayectoria de los usuarios en nuestra web, perdemos mu-
chas visitas sin que realicen ninguna de las acciones que más valor
nos ofrecen. Por ese motivo, es de suma importancia estudiar dete-
nidamente qué pasa en cada una de las fases y poder minimizar al
máximo esa pérdida y que la mayor parte de los usuarios acaben
convirtiendo. Dicho de otra forma, debemos transformar el funnel de
conversión para que cada vez adquiera más forma de tubo y deje

38
traxxo.com
atrás el formato embudo, donde la mayoría del tráfico de la web lleve
a cabo los objetivos que hemos marcado previamente.
Para saber si cada uno de estos pasos es efectivo, debemos medirlo
con métricas específicas de cada etapa. Al analizarlos, debemos ser
capaces de detectar los puntos débiles y trabajarlos.
Las métricas pirata nacieron, principalmente, para ayudar a las star-
tups de base tecnológica, donde es vital la medición del impacto so-
bre su negocio digital, debido a su ajustado presupuesto y, en muchas
ocasiones, bajo la nube de incertidumbre con la que trabajan. De este
modo, cualquier empresa con presencia digital, puede beneficiarse de
las enseñanzas de este tipo de negocio con la ventaja de pertenecer
al grupo de las empresas fuertemente consolidadas en el mercado.
Estás métricas (AARRR) ayudan a conceptualizar las etapas funda-
mentales en las que se encuentra la empresa. Es decir, las métricas
pirata nos ayudarán a centrarnos en aquellos aspectos del negocio
más determinantes.
Y recordad, ningún mar en calma hizo experto al “pirata” (¡AARRR!)
Dave McClure – Metrics for Pirates: AARRR!
P O S T

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04DMP:CÓMOGESTIONAR
LOSDATOSENLANUEVA
PUBLICIDADDIGITAL
9 JUNIO 2016
DATA MANAGEMENT
Autora: María García
Cuando no estoy analizando datos, me encontrarás
escribiendo. Amante de las ondas hertzianas, mis
mayores pasiones: viajar y el Sporting de Gijón.

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“La buena publicidad no se limita a hacer circular infor-
mación. Penetra la mente del público con deseos y con
creencias”
Leo Burnett
La constante evolución y el dinamismo al que está sometido el negocio
digital ha hecho que en los últimos años no dejemos de oír hablar de
nuevos modelos de publicidad digital como Compra Programática,
RTB, y la importancia de disponer de soluciones centralizadas
como un DMP, Data Management Platform, según sus siglas en inglés,
para la gestión de los datos en el marketing online.
Siglas y más siglas que cuando uno las oye por primera vez no sabe
muy bien de que le están hablando y que generan una especie de
rompecabezas en el cuál vamos a intentar poner un poco de orden.
En términos generales, Compra Programática se define como un sis-
tema de adquisición de anuncios on-line de manera automatizada,
que permite acceder en tiempo real y de forma simultánea a cientos
de miles de opciones publicitarias, que se ajustan a lo que está bus-
cando cada anunciante. Se trata de mostrar el mensaje adecuado a
un usuario concreto en el momento correcto. Lo importante ya no es
dónde salimos, sino a quién impactamos.
Customer-Journey-DIVISADERO
Algo similar ocurre con el RTB, un sistema online de puja en tiempo
real de cada una de las impresiones de un anuncio, en cada uno de

41
los espacios publicitarios de una página web, que utiliza tecnología
inteligente para unir editores, usuarios y anunciantes.
Por su parte, un DMP lo que hace es facilitarnos la segmentación de
los datos de los usuarios y de las ventas, recogidos a través de to-
dos los canales para, posteriormente, potenciar nuestros esfuerzos de
captación y fidelización de clientes.
En otras palabras, gracias a los datos obtenidos de distintas fuen-
tes, un DMP permite a los anunciantes crear segmentos demográfi-
cos, analizar los comportamientos de los usuarios y entregarlos a la
plataforma de anuncios para poder focalizar la publicidad. Lo que
acaba con suposiciones y conjeturas y aporta hechos reales de clien-
tes reales en un entorno real, mientras interactúan con bienes y servi-
cios online.
Ante esto, los beneficios se incrementan ya que un DMP no sólo es
capaz de acumular una gran cantidad de datos heterogéneos sino,
también, comprenderlos y analizarlos para darles un significado con-
creto, además de moldear dichos datos para obtener un mejor uso
y rendimiento
El procesamiento de toda esta información genera a las compañías la
capacidad de dirigir mejor sus campañas publicitarias online, trans-
mitiendo una experiencia única y diferente según el usuario a que
se dirijan o, dicho de otro modo, crear valor ofreciendo al cliente
aquello que está buscando.

42
PERO, ¿DE QUÉ MANERA AFECTAN ESTOS
NUEVOS PARADIGMAS DE LA PUBLICIDAD
DIGITAL AL CONSUMIDOR?
Hasta ahora los consumidores hemos formado parte de un medio
poco amigable basado en minúsculas aspas de cierre, imposibles de
encontrar y con el único fin de obtener el clic, banners que se mueven
y abren páginas poco deseadas, vídeos que se ejecutan, aunque uno
no quiera, pop-ups de suscripciones de contacto excesivas, etc.
A partir de ahora, los nuevos modelos de publicidad digital ofrecen
la capacidad de segmentar la audiencia desde cualquier punto
de vista en función de cuáles sean nuestros objetivos. De este modo,
podemos segmentar por edad, por sexo, por ubicación geográfica,
por tipo de usuario, por aquellos productos en los que un usuario ha
mostrado más interés, etc. Todo esto hace que, como consumidores
finales, la publicidad que nos va a impactar sea mucho más directa y
enfocada a nuestras necesidades y dejemos atrás el bombardeo de
todo tipo de anuncios.
Por lo tanto, podríamos concluir que, si como anunciantes consegui-
mos crear valor, ofreciendo al cliente aquello por lo que está dispues-
to a pagar, generando confianza y fidelización y, como consumido-
res, obtenemos información de aquellos bienes o servicios que más
nos interesan, ¿son los nuevos modelos de publicidad digital la llave
para conseguir un mayor beneficio tanto para la industria como para
el cliente?
Si te ha interesado este artículo y quieres ampliar información, haz
click aquí. También puedes echar un vistazo a este post o bien acce-
der a nuestro Canal de YouTube y ver el Webinar bajo el título RTB y
DMP, publicidad efectiva.
P O S T

43
03ANÁLISISDETODOSTUS
ACTIVOSSOCIALESEN
UNASOLAHERRAMIENTA:
SOCIALBAKERS
28 ENERO 2016
SOCIAL ANALYTICS
Autor: Domingo Gil
Apasionado de las redes sociales y las nuevas tecnologías.
Web y blog de Socialbakers

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Las redes sociales han cambiado la forma en la que las marcas se
relacionan con los clientes y, al igual que su audiencia, no dejan de
evolucionar y de aparecer nuevas plataformas. Y las herramientas de
medición de social media no deben ser menos, por lo que se hace
necesario el actualizarse para hacer frente a la nueva demanda y
abarcar las necesidades de las marcas. Precisamente, para atender a
estas nuevas expectativas, Socialbakers ha lanzado un nuevo cuadro
de mandos ampliando y mejorando su oferta de social analytics.
En un post anterior ya comparábamos las ventajas de Socialbakers
frente a otra herramienta, Hootsuite, desde el punto de vista de la ges-
tión, el nivel de análisis y el reporting. En este post analizaremos las
nuevas funcionalidades de la herramienta y cómo sacarles el mayor
partido para nuestra estrategia de redes sociales.
CUADRODEMANDOS
MULTIPLATAFORMA
Las nuevas opciones de Socialbakers tienen como objetivo ofrecer
un mayor número de insights de manera simplificada y visual me-
jorando la navegación a través de las diferentes cuentas en las redes
sociales y la generación de informes.
Una de las principales novedades es la opción de Summary de las
redes sociales, que permite tener un resumen vertical rápido de
todas las páginas monitorizadas a través de diferentes redes so-
ciales (Facebook, Twitter, Instagram, YouTube, Vk.com y, con métricas
más limitadas, LinkedIn y Google + con su opción Labs).

45
Esta funcionalidad nos permite conocer, de un vistazo, durante un pe-
riodo seleccionado, el crecimiento en número de fans o seguidores,
el total de publicaciones realizadas, el número de interacciones y su
distribución por tipo así como el top 5 de publicaciones que mejores
resultados han obtenido.
Otra gran novedad que ofrece Socialbakers se centra en métricas
esenciales para la mejora de la atención al cliente y que resultan
de mucho interés para las grandes marcas, sobre todo si tenemos en
cuenta que los clientes realizan a las marcas unas 2 millones de pre-
guntas al mes en las redes sociales y que las marcas que responden a
las consultas reciben hasta el triple de interacción. Con el nuevo So-
cial Analytics es posible conocer la media de consultas realizadas por
los usuarios, el ratio de respuesta a las consultas y el tiempo medio de
respuesta a las preguntas de los usuarios.
IMPLEMENTACIÓNDE
INSTAGRAMINSIGHTS
Más de 300 millones de usuarios usan Instagram mensualmente, de
los cuales 75 millones usan la aplicación a diario, por lo que resulta
indispensable para las marcas el tener presencia en esta red social y
tener acceso a métricas competitivas y en profundidad para un aná-
lisis que permita reflejar información relevante. Socialbakers incluye
entre sus métricas de Instagram el número de seguidores y su incre-
mento. A diferencia de otras redes sociales, en Instagram, el alcance
y la interacción proviene de los usuarios que Instagram socialbakers-
siguen a la marca y que ven sus publicaciones en su feed, por lo que
es necesario llevar a cabo un seguimiento e incrementar el volumen
de la audiencia, cuanto mayor sea la base de fans, mayor será el al-

46
cance potencial y la interacción. A su vez, es posible comprobar la
evolución y distribución de interacciones las cuales nos permiten
evaluar el conjunto global del perfil y de las publicaciones en
particular para comprobar qué contenido funciona mejor. Otra
métrica destacable sería la medición de la efectividad de filtros de
fotos y vídeos.
COMPARATIVADE
PUBLICACIONESDE
PAGOVSORGÁNICO
La promoción de publicaciones se ha consolidado ya en la mayo-
ría de las redes sociales y casi todas las marcas incluyen campañas
de anuncios en su estrategia de redes sociales, pero, para obtener
buenos resultados del gasto en social ads, es importante monito-
rizar su rendimiento y conocer los temas o publicaciones que son
realmente populares entre la audiencia frente a los que han sido
promocionados. Socialbakers permite analizar la efectividad de los
posts promocionados, comparar la interacción que reciben los posts
orgánicos frente a los promocionados y, además, comparar con el
contenido promocionado de la competencia, analizar su rendimiento
para así poder realizar un benchmark entre competidores y propor-
cionar información efectiva a la hora de planear la estrategia y el
presupuesto de campañas de social ads.

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DASHBOARD
COMPARATIVOCON
LACOMPETENCIA
Una de las funcionalidades más útiles de Socialbakers Analytics es su
análisis competitivo que ofrece en su nueva versión una compara-
tiva de hasta 10 páginas diferentes. Esta opción permite analizar,
a simple vista, los KPIs más importantes de la marca al lado de los de
los competidores más relevantes y comparar con la media de la indus-
tria a través de la creación de etiquetas. A su vez, permite identificar
qué contenidos funcionan mejor dentro de la competencia y aplicar
la información obtenida para la estrategia de contenido de la marca.
Pero esto no es todo, el análisis de la competencia no se limita a los
principales KPIs, es posible, además, visualizar y comparar el tiempo
de respuesta a los usuarios con los competidores seleccionados, lo
cual puede servir de gran ayuda para conocer la media de tiempo de
respuesta de la competencia para establecer el tiempo de respuesta
de la marca.

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EXPORTARDATOSY
GENERARINFORMES
PERSONALIZADOS
CONUNSOLOCLIC
El volumen de informes que se generan a diario en la industria es a ve-
ces abrumador y cada vez tenemos menos tiempo para leer en detalle
todos los datos, por lo que es necesario crear informes atractivos,
con datos organizados visualmente y que no deriven en muchas
horas de trabajo para generarlos. Esta es la idea que ha seguido
Socialbakers para la generación de informes. Con su nueva funciona-
lidad es posible crear informes personalizados con las métricas que
se desee y descargarlos en PowerPoint, PNG o PDF.
Estos informes, además, se pueden programar para ser enviados de
manera regular vía email a los usuarios que se desee y archivar to-
dos los informes previamente enviados en la sección de archivo. Si en
lugar de generar un informe general de los insights se prefiere crear
informes automáticos para cada sección también es posible seleccio-
nando las secciones del dashboard que se desee.

49
Una vez analizadas algunas de las principales nuevas funcionalida-
des de Socialbakers nos gustaría conocer vuestra opinión. ¿Qué op-
ciones os resultan más útiles para vuestra gestión de redes sociales?
¿Qué echáis en falta para mejorar la herramienta?
Fuente de las imágenes: Web y blog de Socialbakers
P O S T

50
02RAZONESPARAINTEGRAR
DOUBLECLICKCAMPAIGN
MANAGER(DCM)YGOOGLE
ANALYTICSPREMIUM(GAP)
25 ENERO 2016
AD TECH & ANALYTICS
Autora: Virginia Relea
Digital Strategist por el día y en busca de mi próximo destino
de viaje por las noches. Curiosa en general y en lo digital
en particular. Aficionada (que no adicta) al running.

51
Enero es un mes en el que predominan los post sobre predicciones y
tendencias para el nuevo año que comienza, pero en este caso me
voy a centrar en entrar un poco más en detalle sobre uno de los hot
topics del sector en 2015, las plataformas tecnológicas de marke-
ting digital.
Durante los últimos meses hemos publicado varios post relacionados
con DoubleClick Digital Marketing (DDM) o Full Stack, en este en
concreto, mi compañero Borja explicaba las diferentes soluciones
que componen la plataforma de marketing digital de Google: DCM,
DBM, DS, DRM.
En esta ocasión me voy a enfocar en el por qué y las ventajas de
enlazar DoubleClick Campaign Manager (DCM) con Google
Analytics Premium (GAP).
¿PORDÓNDEEMPEZAR?
Como ya sabréis el DCM es el núcleo de la suite del Full Stack o
DDM, es decir, es la solución que nos permite gestionar, centralizar y
optimizar el alcance de nuestras campañas. Antiguamente se conocía
como DFA y se trata del adserver de la plataforma de marketing di-
gital de Google.
La integración entre ambas herramientas se consigue gestionando la
solicitud a través de Google, bajo la aprobación y consentimiento de
los propietarios de las cuentas.
RESULTADODELA
INTEGRACIÓN
Una vez la integración está activada, las principales novedades que
apreciarás en tu cuenta de GAP son dos:
1. Un nuevo módulo de informes llamado “DoubleClick Campaign
Manager”, el cuál se ubica dentro del menú de Adquisición.

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Estos informes nos muestran informa-
ción para cada dimensión dividien-
do los datos entre View-through
y Click-through. Por ejemplo para
las sesiones:
• en el primer caso nos muestra
las sesiones de usuarios que han
sido impactados por un anuncio
de Display, y sin clicar en él han
terminado accediendo al site
por alguna otra fuente.
• en el segundo caso, nos muestra
las sesiones de usuarios que han
clicado en un anuncio de Dis-
play y aterrizado en el site.
1. Un nuevo valor para la dimensión fuente/medio con este nombre
“dfa/cpm” en el informe de Adquisición>Todo el tráfico>Fuen-
te/medio.
Esto es debido a que tras el enlace de ambas plataformas, por
defecto, se activa el auto-tagging de DoubleClick Campaign Ma-
nager, lo que supone que el parámetro dclid de DCM sobrescribe
a los utm de tráfico de GAP. En el caso de no estar conforme con
esta visualización, es posible desactivar el auto-tagging y volver
a visualizar en dicho informe el valor de los utm_medium y utm_
source que hayas elegido.

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CONSIDERACIONES
PREVIAS
VOLUMEN DE TRÁFICO
Los informes del módulo DoubleClick Campaign Manager no son so-
bre el 100% del tráfico de nuestra cuenta de GA, sino que incluyen
las sesiones de los usuarios que han visto anuncios de Display en la
ventana de tiempo elegida. Podemos ver el volumen de usuarios con-
siderado en la barra de los segmentos.
DIFERENTES MODELOS DE ATRIBUCIÓN
• Los informes del menú DoubleClick Campaign Manager em-
plean el modelo de atribución llamado Modelo de DFA o úl-
timo evento de DCM. Este atribuye las sesiones de GA so-
lamente al tráfico de DCM ignorando el resto de canales.
Por ejemplo, si un usuario ve un anuncio de DCM y, a continuación,
hace click en un anuncio de AdWords y visita el site, en los infor-
mes del bloque de DCM se atribuirá la sesión a la campaña de
DCM siendo del tipo conversión post –impresión (view-through).
• El resto de informes de tráfico de Google Analytics emplean
el llamado Modelo GA o último click indirecto.
Por ejemplo, si un usuario hace click en un anuncio de Display
servido por DCM y visita el site asociado al mismo, la sesión se
atribuirá al valor fuente/medio dfa/cpm. Si, posteriormente, vuel-
ve al site por una campaña de email, la sesión se atribuye al valor
promoA/email.
BENEFICIOSDEINTEGRAR
DCMYGAP
La principales ventajas de enlazar estas dos plataformas de Goo-
gle es que podemos ver en la interfaz de Google Analytics informa-
ción sobre:

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• El impacto y atribución o mérito de las impresiones de nuestras
campañas en Display.
• Análisis ROAS de las campañas de Display, siempre y cuando
se hayan rellenado los datos de costes previamente en DCM.
Por tanto, gracias a la integración podremos hacer análisis de nego-
cio como:
• El porcentaje de conversión de personas que han visto (no sólo
clicado) un determinado anuncio.
• Entender el comportamiento on-site de nuestras diferentes audien-
cias en base a si han visto un anuncio específico.
• Descubrir por qué otros canales llegan a nuestro site los usuarios
que fueron impactados por una de nuestras campañas de Display
aunque nunca llegasen a hacer click en ninguno de los banners
servidos.
Parte de este último punto podemos resolverlo a través del informe
“Rutas de conversión principales”, donde se nos mostrará un ojo al
lado de Display cuando se trate de la visualización de campañas de
Display y posterior acceso al site por otro canal, como podéis ver en
la siguiente captura:
Si aún no has enlazado tus cuentas, ¡no esperes más para hacerlo!
P O S T

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01ELFUTURODELANÁLISIS
DEDATOSCONWATSON
ANALYTICS(I)
22 JUNIO 2016
DATA MANAGEMENT
Autor: Roberto Ballester
Hago lo que me apasiona y tengo la suerte de estar
rodeado de gente que también lo hace, eso sí: data!
data! data! We can’t make bricks without clay

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¿QUÉO“QUIÉN”
ESWATSON?
Watson es un complejo sistema cognitivo creado por IBM capaz de
entender el lenguaje humano y responder a su interlocutor de forma
única y precisa. En el año 2011 Watson fue capaz de ganar el con-
curso estadounidense de preguntas y respuestas “Jeopardy!” contra
sus dos mejores concursantes.
De este desarrollo nació Watson Analytics, una plataforma tecno-
lógica en la nube que nos ayuda a la exploración y el análisis
de datos, mediante un sistema avanzado de visualización y pre-
dicción analítica. Gracias a la computación cognitiva, que puede
procesar el lenguaje humano, las personas son capaces de interactuar
con el sistema de análisis de datos. Además, Watson Analytics es ca-
paz de “aprender” por lo que cuanto más lo utilices mejores serán los
resultados y la ayuda que será capaz de ofrecerte.
Documento técnico: Analítica para todos
La capacidad de Watson Analytics de interactuar con el usuario me-
diante el lenguaje natural unido a su facilidad de uso, hacen que la
extracción de conocimiento de los datos pueda llevarse a todos los
ámbitos de la empresa.
¿CÓMOFUNCIONA
WATSONANALYTICS?
En primer lugar, debemos tener en cuenta que Watson Analytics no es
una herramienta de recolección de datos como Google Analytics o

57
Adobe Analytics, no tendremos que insertar ningún píxel en nuestro si-
tio web. En su lugar, tendremos que subir o extraer de BBDD, mediante
las diferentes opciones que nos ofrece la plataforma, nuestros datos
para poder analizarlos.
SUBIENDO DATOS A WATSON ANALYTICS
El primer paso para poder hacer uso de la herramienta es propor-
cionarle los datos que queremos analizar, no obstante, y antes de
ver las diferentes opciones, es necesario tener en cuenta una serie de
factores que afectaran al resultado del tratamiento de los datos por
parte de Watson Analytics:
• Idioma. No hay problema en subir nuestros datos en el idioma
que queramos, pero si queremos sacar el máximo partido de Wat-
son, os recomiendo que todos los encabezados de las columnas o
cualquier jerarquía que tengamos estén en Inglés.
• Cualquier csv o Excel que subamos a la plataforma deberá estar
lo más correctamente formateado en filas y columnas sin imáge-
nes, encabezados, filas o columnas combinadas, además, hay que
tener en cuenta que la primera fila del Excel será lo que Watson
identifique como los headers.
• Si tenemos un archivo de Excel con diferentes pestañas, solo se
subirá la primera.
• Un consejo sobre los meses… Al igual que pasa muchas veces
con las tablas dinámicas, os recomiendo no crear columnas con
el nombre de los meses, sino que creéis una columna que se llame
mes y debajo coloquéis todos los meses. Así cuando pidáis una
tendencia no habrá ningún problema.
Una vez logados en Watson Analytics, el primer paso será alimentar
la plataforma con los datos que vayamos a trabajar para los que
dispondremos de múltiples opciones:

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Menu inicial watson analytics
En esta ocasión he elegido trabajar con un archivo de Excel ya que
es el tipo de documento más común a la hora de exportar datos de
nuestras herramientas de medición. Para ello lo haremos seleccionan-
do la opción “Local files”.
El número que aparece en el archivo que acabamos de subir indica el
“Quality Score” que asigna Watson Analytics a nuestros datos, este
número se basa en un algoritmo interno de la herramienta, si tenemos
valores vacíos en las celdas, si Watson es capaz de reconocer algu-
nos valores que hayamos insertado etc. En definitiva, nos indica la
idoneidad de los mismos para usar las opciones avanzas de la plata-
forma y no necesariamente que nuestros datos estén mal.

59
PREPARANDOLOS
DATOSCON“REFINE”
La herramienta “Refine” nos servirá para mejorar la estructura de
nuestros datos y que Watson sea capaz de leerlos lo más adecuada-
mente posible, para así ofrecernos todo su potencial y que podamos
realizar todas las acciones a nuestro alcance.
Es recomendable hacer este refinado de datos directamente en Wat-
son ya que podremos crear copias del documento original con las
modificaciones que necesitemos en cada ocasión. Algunas de las op-
ciones que nos permiten realizar son las siguientes:

60
FILTRADO Y RENOMBRADO COLUMNAS
Una de las cosas que más me sorprendió es lo avanzado que es el sis-
tema de filtrado ya que tenemos opciones muy parecidas a las que nos
solemos encontrar en nuestras herramientas habituales de medición.
Además, para el filtrado numéri-
co nos encontramos con un sen-
cillo slider que nos permite selec-
cionar de forma rápida el rango
numérico que nos interese.
CÁLCULOS, JERARQUÍAS Y AGRUPACIÓN DE
DATOS
La posibilidad de realizar cálculos y crear nuevas columnas con ellos
también es una opción muy útil y potente. En este caso he calcula-
do el % de Micro-Conversión el cual no estaba en las columnas de
mi archivo.

61
AGRUPACIÓN DE DATOS
Esta opción es muy interesante ya que nos permite agrupar nuestras
métricas y crear así nuevos conjuntos de datos. En mi caso he agrupa-
do los meses del año en cuartos para poder ver el comportamiento de
los usuarios en este contexto temporal.

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JERARQUÍAS
Las jerarquías crean relaciones entre
las diferentes columnas de datos que
tenemos disponibles. Esto nos permi-
tirá, una vez estemos visualizando
los datos, poder hacer “breakdown”
en los mismos y aumentar el detalle
de nuestro análisis.
EXPLORANDOELDATO
En este apartado es donde Watson Analytics empieza a brillar y a
demostrar uno de sus valores diferenciales, podemos interactuar con
los datos de forma natural, haciendo preguntas.
En primer lugar preguntamos sobre la tendencia de los ingresos por
mes y producto y Watson nos ofrece varias sugerencias que se adap-
tan a nuestra pregunta.
Una vez accedemos al informe veremos la visualización que hemos
seleccionado, así como información relacionada con nuestra búsque-
da que nos da pistas sobre otros posibles insights. Además, si esta
información adicional nos interesa, podemos pulsar en ella y acceder
a su informe.

63
Por otro lado, el número de visualizaciones disponibles es bastante
extenso y la herramienta nos sugiere cuáles se adaptan mejor al tipo
de dato con el que estamos tratando, podemos acceder a ellas desde
el icono superior izquierdo “Visualization”.
Desde el menú “Format” podemos modificar desde el título de nuestra
visualización, hasta la leyenda, colores etc. como si de un gráfico de
Excel se tratara.

64
Pulsando botón derecho en el eje donde tenemos los valores, podre-
mos cambiar la forma en que mostramos los datos (medias, máximos,
mínimos, etc.) En la parte inferior tenemos todas nuestras dimensiones
o columnas (del archivo que subimos) las cuales podremos usar como
filtros o arrastrarlas para cambiar los gráficos que hemos creado.
Por último, haciendo clic derecho sobre los elementos del gráfico, ac-
cedemos a más opciones de exploración de datos, podemos extraer
una parte del conjunto de datos analizado y aplicarle otra dimensión
disponible, compararla o hacer un cálculo.
COMPARTIR
Para terminar con este primer artículo sobre Watson Analytics, no
podemos dejar de hablar sobre las opciones para compartir nuestros
datos fuera de la herramienta ya que podemos enviar nuestras visua-
lizaciones por mail, Twitter, enlace o descargarlas en varios formatos

65
como Power Point, Imagen o PDF, aunque sí que es cierto que podrían
dejarnos seleccionar qué elementos, de todos los que se muestran en
pantalla, queremos que se extraigan, sobre todo en los formatos que
no podemos editar como el PDF o las imágenes.
En este primer artículo hemos repasado algunas de las opciones bá-
sicas a realizar cuando nos sentamos frente a Watson Analytics para
poder visualizar nuestros datos y analizarlos, en el próximo artículo
os hablaré de sus posibilidades predictivas y de la creación de Dash-
boards en la plataforma.
Os invito a que probéis Watson Analytics y compartáis la experiencia
con nosotros!
P O S T

66
El blog de Analítica Web es
una iniciativa de DIVISADERO
Desde DIVISADERO, ayudamos a trans-
formar a nuestros clientes en organizacio-
nes más eficientes y competitivas mediante
el aprovechamiento de los datos digitales.
Generamos una relación eficaz entre los
objetivos de negocio, los equipos y (el
Dato) las herramientas. Somos la Bouti-
que de Inteligencia y Transformación Di-
gital más importante del Sur de Europa.
La base del liderazgo de DIVISADERO
lo forman las personas. Ingenieros, ana-
listas y estrategas. Profesionales con co-
nocimientos avanzados de NEGOCIO y
TECNOLOGÍA que han sabido combinar
su pasión y sus habilidades al servicio de
la Inteligencia y la Transformación Digital.
www.divisadero.es @divisadero
{

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