[{"content":"Tal como mencionaba The New York Times hace unos años, “Científico de datos, la profesión más sexy del siglo XXI”, el auge de esta profesión ha ido aumentado. Llevamos a cabo una entrevista a Marco Russo, consultor de datos en Paradigma y docente de varios programas y cursos de Analítica de datos, entre ellos profesor del Máster de Data Science en NEOLAND.\nentr.: El Data Science, ¿es algo pasajero o deberíamos tenerlo en cuenta para el futuro? Antes de contestar a esta pregunta, veamos estas dos gráficas muy interesantes. La primera es la tendencia de búsqueda en España referente a dos términos (data science y ciencias de datos). El aumento del interés de búsqueda se ha duplicado en desde octubre de 2018.\nPero en la misma medida, las búsquedas de Máster Data Science también ha aumentado un 60%, por lo que sí hay interés de parte de los internautas de entender porque está muy demandado este puesto.\nEn Linkedin si queremos buscar por científico de datos o data scientist los resultados a nivel España con estas dos palabras dan casi unos 1500 posiciones laborales abiertas (27 de octubre 2019). Entre ellas hay posiciones de consultorías, pero sí que son las empresas que demandan esta posición, y no creo que ahora mismo la demanda supere la oferta, se necesitará profesionales y con un buen nivel formativo.\nentr.¿Qué ha pasado exactamente en España, hay una moda referente a ciencias de datos? No, no es una moda, quizás deberíamos pensar cosa están buscando exactamente las empresas. Las posiciones abiertas de científico de datos además de tener una buena remuneración (de promedio en España está en 37,000 euros brutos más beneficios), proyectos que pueden tener una duración de unos 2 - 3 años a más, y posiciones con niveles desde junior a senior, refiriéndome a expertise en diferentes áreas y herramientas utilizadas, quizás 2 a más de 5 años de experiencia, y entre los skills requeridos, bien aquí bastante que hablar (que conozca un sector o no, que tenga pensamiento computacional, estadístico, matemático, desarrollador en cloud, entre otras cosas). Más que moda es la realidad que están afrontando ahora las empresas. Las mayoría ha tenido que realizar años de ingesta de datos, (sí lo que llamamos Big Data). Miles de millones de bytes recogidos en una o varios repositorios (data lake), seguramente con una cierta calidad (cuestionable), en una plataforma on-premise o en cloud, y que está esperando a profesionales que de un sentido a este trabajo, respuestas, mejoras y rentabilidad. El nuevo petróleo de este decenio, serán los “datos”.\nentr. ¿Podría un científico de datos solucionar los problemas de una empresa? Estaba leyendo un artículo (mismo escenario que ha pasado tanto en EEUU que en Europa), contaba que las empresas que no supieron organizar correctamente y gestionar proyectos de Big Data, o no tenían una planificación clara de cómo abordar un proyecto de Data Science, solamente el 15% de los proyectos logran ejecutarse. Es increíble, pensar que la parte restante, el 85% vaya a la “basura”. Por lo que, volviendo a la pregunta anterior, sí para muchas empresas ha sido una moda, no tuvieron en cuenta que los datos necesitan ser tratados de una forma, requería una inversión en tecnología e infraestructura, pero que además ya que tienen los datos, piensan que un científico de datos puede solucionar todos sus problemas de TI, o que todos los proyectos que quieren abordar sea fácil y alcanzable en poco tiempo. Creo que sigan esperando este “profesional”\u0026hellip;\nentr: ¿Pero, cuál es el rol de un científico de datos en una organización? Buena pregunta. Se supone que el científico de datos podría dividirse en dos figuras más, o macro-roles:\ncientífico de datos de negocio\ncientífico de datos de TI\nY porque no podría ser uno solo, uno es puramente comercial y el otro trabajaría más con la rama de ingeniería, por lo que sería más lógico en desarrollo y TI. Ahora, ambas figuras podrían coexistir en una misma organización o solamente una (dependiendo de la envergadura del proyecto, organización, team, etc). Supongamos que estamos hablando de una grande empresa de telecomunicaciones, como es obvio no podría tener un solo científico de datos, así que serían varios según el proyecto, pero tendríamos estos roles principales:\nanalistas de negocio y business analyst, (ambos tienen capacidades de entender cuál es el problema de negocio); data analyst, (tiene el expertise de extraer información valiosa de los datos), que junto con los últimos juega un papel fundamental al estar en un punto intermedio entre negocio y TI; data engineer y data architect, ambos son aquellos que organizan la infraestructura, cloud o on-premise y preparan los datos al servicio de los anteriores data scientist, que podría coordinar, organizar, planificar el team según un proyecto determinado, y a la vez, podría descubrir nuevas fuentes de datos, enriquecer lo que ya tiene, etc. Podría existir el lead data scientist o el CDO junto con el CTO serían las figuras con más responsabilidades y liderando el departamento de data.\nentr.: ¿Cómo es de importante un científico de datos en un proyecto? Supongamos que necesitamos incrementar las ventas de una grande distribución, tenemos datos basado en las transacciones de los actuales clientes, y los analistas han detectado que existen patrones, además han detectado otras posibles fuentes de datos capaces de mejorar el resultado, pero no saben bien cómo introducirlos o ingestarlos, tampoco saben si añadir unas variables más, mejorarían el resultado. Podría ser un ejemplo muy básico, pero un analista de datos podría lograr a través de las técnicas de Data Mining, crear modelos basados en estas transacciones, utilizando uno o más algoritmos de clasificación y de regresión y obtener algunos de los resultados. Hay un pero, no estamos considerando las variables de otras fuentes de datos, y tampoco sabemos bien cómo llegar a ellas. Un data engineer podría realizar la tarea, pero tampoco sabe si funcionará o no. Es por este motivo que un data scientist al tener conocimientos (y no solo fundamentos), de Big Data, Estadística, Matemática, Minería de Datos, Algoritmos y Negocio, además de ser un muy buen Comunicador, podría validar el proyecto desde otro punto de vista, modificando los algoritmos según su criterio o simplemente creando uno nuevo, mejorando el flujo de ingesta de datos, mejorando la seguridad, mejorando la velocidad y la calidad. Todo esto supondría un coste y es probable que no sea del todo factible realizarlo. Es por esto que tendrá que coordinar con los analistas de negocios para ponderar costes e ingresos del proyecto y verificar si el margen operativo valga la pena.Desde este ejemplo, podemos entender perfectamente el rol de uno científico de datos, o llamado el Data Wizard, el mago de los datos.\nentrev.: ¿Estudiar un Máster de Data Science podría cubrir la actual oferta? Una parte seguramente sí, los roles son básicamente tres, analista de datos, científico de datos e ingeniero de datos. El primero tiene muy buenas capacidades analíticas, dará unas primeras pinceladas a la solución del problema, deberá conocer algoritmos, estadísticas y las herramientas principales de ingesta, manipulación, limpieza y visualización de los datos. El último perfil es puramente técnico y desarrollador, tendrá conocimientos avanzados de desarrollo en cloud, tema de seguridad, tema de coste, arquitectura etc. El científico de datos, además de los otros, tendrá que realizar operaciones de nuevas creaciones de modelos, mejorar los algoritmos actuales, etc. Un máster está abierto a todos aquellos que tienen uno de los 3 pilares bien definidos: Comunicación, Pensamiento estadístico y creativo, Desarrollo. Creo que con estos cualquier podría serlo, pero un máster no te convierte automáticamente en un científico de datos. Se necesita algo más que formación, pondría otras cualidades: perseverancia, constancia y esfuerzo - sacrificio. Esta pequeña parte que nos olvidamos siempre cuando estamos cursando un máster, la continuidad de practicar desde casa, en la oficina, y ser curiosos para realizar pequeños nuevos descubrimientos y probar cosas nuevas. Todo esto nos hace mejor profesional de los datos. Quizás las empresas exageran un poco el término de Data Scientist, podría ser incluso un simple Consultor de datos, Especialistas en datos, etc., pero el marketing es una arma potente de venta, ¿no? Sin embargo, estar al día con las nuevas tecnologías, experimentar, seguir formándose y tener disciplina, es algo que finalmente tiene su recompensa.\nentrev.:Tú que eres docente y profesor de varios cursos y de un Máster de Data Science, ¿qué recomendaciones podrías dar a tus alumno/as y futuros? Como siempre digo, podemos disponer de miles de recursos, tanto online o como presencial, charlas, cursos, másteres, etc. Pero ahí no termina. Como decía antes, necesitaremos marcar unos objetivos a la hora de cursar un Mooc, leer recursos, etc. Quizás nos faltará tiempo, pero nadie se ha convertido de médico o ingeniero en pocos meses, ¿verdad? Es por esto que hay que considerar que estamos hablando de una formación que complementa algo que deberíamos tener. Si somos programadores, o matemáticos o ingenieros, partimos con ventajas, o no. El resto de tendrán que armarse de constancia y practicar mucho, aprender los fundamentos de estadística y matemáticas de bachillerato, eso es importante.\nentrev.:¿Utilizas alguna metodología que puedas mencionar? Yo adopto la archiconocida Learn to Doing, ha funcionado conmigo y por qué no debería funcionar con el resto. Con la práctica se aprende mejor, y de una simple práctica realizada en aula (presencial o en remoto), podemos profundizar más con los recursos bibliográficos, materiales, modificar y adaptar nuestras mejoras, etc. Desde la práctica de fundamentos, casos reales y recursos para leer desde casa (¡parte importante!).\nentrev.: Y, ¿referente a la planificación de estudio? También es importante la planificación. Para alcanzar pequeños objetivos a través de la práctica nos ayuda a entender lo que seguirá después, es importante tener una planificación, dentros de unos límites marcados y con una cierta lógica. El Máster de Data Science que estoy impartiendo en NEOLAND comienza con los fundamentos de las dos herramientas más utilizadas, R Studio y Python. Es probable que más adelante nos venga la curiosidad para otros lenguajes, pensaremos en Java, Javascript, Scala o Julia. Sigue Big Data, con la fase de ingesta, en la que deberíamos tener una visión 360º del entorno cloud, de Amazon AWS, Google Cloud Platform GCP y Microsoft Azure, mostrando cómo funciona realmente un proyecto de Big Data y de Análisis de Datos, y también cómo aplicar Auto Machine Learning. Los módulos de Data Mining y Deep Learning son los dos pilares más importantes del máster, así como visualizar y validar a través de los datos los modelos, interpretar sus resultados y mejorarlos con otras técnicas, además de visualizarlos. El proyecto final es el premio, lo que llevará el estudiante en su curriculum y portfolio conjuntamente con el resto de casos que realizará durante el máster. No creo que haga falta algo más, abordar demasiado sería incluso asfixiante para el alumno y no tener una visión clara de lo que será después.\nMuchas gracias Marco por contestar a nuestras preguntas, desde luego queda claro que la introducción del Data Science en el ámbito empresarial, es un paso fundamental para las empresas que quieran mantenerse dentro del paradigma futuro y una gran opción para formarse en ella.\nFUENTE ORIGINAL\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/entrevista-estudiar-data-science-profesion-actual-moda-pasajera/","summary":"\u003cp\u003eTal como mencionaba The New York Times hace unos años, “Científico de datos, la profesión más sexy del siglo XXI”, el auge de esta profesión ha ido aumentado. Llevamos a cabo una entrevista a Marco Russo, consultor de datos en Paradigma y docente de varios programas y cursos de Analítica de datos, entre ellos profesor del Máster de Data Science en NEOLAND.\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003ch3 id=\"entr-el-data-science-es-algo-pasajero-o-deberíamos-tenerlo-en-cuenta-para-el-futuro\"\u003eentr.: El Data Science, ¿es algo pasajero o deberíamos tenerlo en cuenta para el futuro?\u003c/h3\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003eAntes de contestar a esta pregunta, veamos estas dos gráficas muy interesantes. La primera es la tendencia de búsqueda en España referente a dos términos (data science y ciencias de datos). El aumento del interés de búsqueda se ha duplicado en desde octubre de 2018.\u003c/p\u003e","title":"[Entrevista] - Estudiar Data Science, profesión del momento o moda pasajera?"},{"content":"Uno de los retos de un analista digital es pasar por diferentes procesos de limpieza, exploración y análisis de contenido para sacar buenas conclusiones y detectar nuevos escenarios e insights. Además, tiene que comprobar si las fuentes de datos son de dudosa calidad o no.\nY si hablamos de un analista digital, es muy probable que toda esa exploración pase por la herramienta más utilizada en el mundo de la analítica: Google Analytics. Pero seguro que también estará conectado a otras fuentes como Google Sheet, un CRM o base de datos, u otros ficheros de texto, en formato csv, y más.\nHoy en día, un analista digital no solo tendrá que tener conocimientos solo de usabilidad de la web, también de negocios, estadística, programación, base de datos, visualización de datos, además estar actualizado con las nuevas tecnologías.\nEntre las herramientas que normalmente podemos incluir en nuestro \u0026ldquo;maletín\u0026rdquo; de explorador de los datos, sería la programación. Y algunos de nuestros aliados deben ser el lenguaje R o Python, siendo \u0026ldquo;sencillos\u0026rdquo; en su aprendizaje y muy útiles a la hora de ejecutar pequeños script, ya que tienen muchas librerías open-source.\nVeamos qué ofrecen cada uno de ellos y cómo pueden ayudarnos al análisis y visualización de datos.\n¿Por qué R? R es un lenguaje generalista, con diversas librerías de análisis estadístico bastante potentes que pueden suplir el campo de aplicación R, cosa que no sucede con otros lenguajes como Python, por ejemplo.\nR está pensado para explotar su potencial que es la \u0026ldquo;estadística\u0026rdquo;. Este fantástico lenguaje nos permite una primera toma de contacto con los datos debido a su flexibilidad por la exploración, limpieza y análisis a diferentes fuentes de datos, así como aplicar modelos y algoritmos predictivos puede ser de gran ayuda en el mundo de la análisis de datos.\nIntro de R Studio R Studio es un entorno gráfico para el lenguaje de programación R que facilita la creación y ejecución de scripts. También simplifica la instalación de los paquetes necesarios para la ejecución de aquellos scripts que los requieran.\nR Studio utiliza una partición de la pantalla en diferentes secciones, de forma que todos los elementos necesarios se encuentran disponibles a un solo clic, incluidos el código fuente, los datos cargados y generados por dicho código, los resultados obtenidos, los gráficos generados, etc.\nTambién facilita la integración con otros sistemas para la creación de informes en diferentes formatos (principalmente HTML o PDF).\nLibrería de Google Analytics en R Entre las diferentes librerías en R para poder conectar y explorar los datos desde Google Analytics, hay dos en particular de lo que hablaré hoy.\nAmbos están en el repositorio oficial del CRAN (googleAuthR y googleAnalyticsR). Su función es que se necesitan en una el token Google Analytics, mientras el otro habilitar Google Cloud y su API, con lo cual necesitaríamos tener activados:\nGoogle Cloud, habilitar el proyecto. Permiso de edición de Google Analytics. Aspectos a considerar de Google Analytics\nDurante la fase de exploración, consultaremos dimensiones y métricas de Google Analytics. SI no estás familiarizado con estas dos partes más importantes de analítica web, mi consejo es que consultes la guía oficial para conocer las más representativas.\nSi, por el contrario, ya conoces la interfaz de Analytics y quieres ir más allá, puedes consultar la tool externa de exploración de estos datos a través de la otra API de Google Analytics, Query Explorer,** **y la extensión o complemento para Google Sheet que permite tener datos directamente en una hoja de cálculo.\nFase de Instalación y Autorización de GA\nEn esta fase cargaremos los paquetes necesarios, previamente necesitaremos una cuenta de Google Cloud (que nos vendrá bien también si en un futuro queremos utilizar Big Query).\nEs importante tener una cuenta de Google Analytics que no sea ni demo, ni solo de lectura, ya que podría tener problemas con los permisos.\nCargamos las librerías y configurar los valores opcionales:\ninstall.packages(\u0026ldquo;googleAuthR\u0026rdquo;) install.packages(\u0026ldquo;googleAnalyticsR\u0026rdquo;) library(googleAnalyticsR) library(RGoogleAnalytics) library(ggplot2) # para representar gráficamente los datos library(forecast) # para las predicciones seriales library(\u0026ldquo;tidyverse\u0026rdquo;)\nAutorización GA con Google Cloud y ejecutamos\nAutorizamos a través del token con nuestro account Google ga_auth()\nComenzamos con la primera query de Google Analytics in R\nVeamos el listado de los account de GA y la guardamos en una nueva variable:\naccount_list Lo que estamos realizando aquí es simplemente a través del token generado por Google Analytics para habilitar desde nuestro account de Google Analytics el listado de Cuentas, Propiedades y Vistas para poder así trabajar con una cuenta específica. ## EDA (Exploratory Data Analysis) El trabajo de exploración del dataset en R requiere de varios pasos para comprobar si existen valores nulos o vacíos, discrepancias que podemos arreglar, sustituir o eliminar. A este proceso se le llama EDA. # Create a list of the parameters to be used in the Google Analytics query # Get the Sessions by Month in 2018 gadata Podéis ver el código [en este repositorio de GitHub][7]. Con nuestra pequeña query, que guardaremos en una nueva variable **gadata**, almacenaremos las sesiones en un periodo de un año, por ejemplo. Paralelamente podemos observar si existen sesiones igual a cero. Comprobado que efectivamente no existen valores nulos ni ceros, procederemos a una representación gráfica con el librería **ggplot** del paquete instalado _ggplot2._ Representación gráfica de la dimensión date y métrica sessions\ngadata %\u0026gt;% ggplot(aes(x=date, y=sessions)) + geom_point()\nY si queremos visualizar cada valor por tamaño según la sesión, entonces tendríamos este:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x=date, y=sessions, size = sessions)) + geom_point() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) Y, si además le añadimos gradación por color de más oscuro a más claro, según el tamaño de las sesiones, obtendremos esto:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x=date, y=sessions, size = sessions, color = sessions)) + geom_point() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) Siguiendo la misma lógica, podemos añadir otras métricas de tráfico importantes (duración media, usuarios, páginas vistas, transacciones, eventos, etc), así que para tener una idea de la evolución o tendencia por periodo, podemos representar el gráfico de líneas:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x=date,y=sessions,group=1)) + geom_line() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) # some styles to rotate x-axis labels Ahora sí que se nota el pico máximo entre octubre y diciembre, nos hace pensar que este tráfico puede deberse al periodo entre el pre-Black Friday y durante Navidad (si es un retail tiene lógica). Y si queremos representar la tendencia, añadimos la línea de tendencia para que vayamos viendo la evolución del tráfico a lo largo del periodo observado:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x = date, y = sessions) ) + geom_point() + geom_smooth() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) Con los primeros datos podemos observar que ha habido un periodo estable, con acciones puntuales (serán promociones) y el pico hasta navidad.\nAhora nos interesa conocer algo más de nuestros usuarios, segmentando así el tráfico según periodos más cortos.\nPasamos a detectar si existen diferencia durante los días de la semana y hora del día. Creamos una nuevo dataset con las métricas sesiones y duración media de sesión, por día de la semana.\n# Añadimos la dimensión día de la semana y fecha - solo 1er semestre gadata_2 ## Segmentos de sesiones por día de la semana, franja horaria y categorías de dispositivos ![][13] Podemos observar que los boxplot indicados son muy relevantes, aunque necesitamos profundizar más sobre temas de cuartiles, min y max, media y mediana. Los puntos son nuestro \u0026quot;amigos\u0026quot; **outliers, **así que en casos puntuales estos tendrán que ser excluidos en algunos modelos y análisis. Lunes, martes y miércoles a primera vista tienen el mismo impacto, al igual que viernes y sábado. ## Duración media de sesión por día de la semana ![][14] Los datos en la segunda métrica son expresados en segundos, y los días de la semana están según el formato anglosajón (0 = Domingo , 6 = Sábado). Nos interesa ahora conocer la duración media de sesión por hora del día y el día de la semana. Una representación gráfica podría ser una matriz, con dimensiones día de la semana y hora, veamos un periodo de tiempo más corto, por ejemplo 6 meses. Cargamos las librería correspondientes y guardamos en una nueva variable el dataframe:\nlibrary(\u0026ldquo;RColorBrewer\u0026rdquo;)\ngadata_3\nPodría ejecutarlo para verlo, pero para una correcta lectura de los días de la semana, sustituyamos los números por nombres, ordenando así los días de la semana:\ngadata_3$dayOfWeekName\nCon esta matriz se puede observar que las franjas horarias de 8:00 a 12:00 de lunes a viernes tienen mayor impacto por duración promedio, aunque se observan picos desde las 21:00 a las 00:00 los martes, miércoles y jueves.\nSábado es el día más tranquilo comenzando desde el viernes por la tarde, siguiendo hasta el domingo donde se observa un pico a partir de las 17:00 hasta las 22:00. Interesante para preparar campañas publicitarias o remarketing en estos horarios.\nSeguimos ahora con la segmentación por categoría de dispositivos. No es lo mismo con equipo de escritorio que con móvil o tablet. Así que vamos con la creación de una nueva variable y con dimensión **deviceCategory. **\nOtra visualización a realizar e interesante, sería la comparación por dispositivo. gadata_4 % ggplot(aes(deviceCategory, sessions)) +\ngeom_bar(aes(fill = deviceCategory), stat=\u0026ldquo;identity\u0026rdquo;)\n# plot avgSessionDuration with `deviceCategory` gadata_4 %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(deviceCategory, avgSessionDuration)) + geom_bar(aes(fill = deviceCategory), stat=\u0026quot;identity\u0026quot;) Con la segmentación por categoría de dispositivos podemos observar que tenemos mucho tráfico entrante por móvil, pero la duración promedio es muy baja.\nDato interesante si queremos utilizar como medio de \u0026ldquo;prospecting\u0026rdquo; el dispositivo móvil, pero también mejorar la conversión en desktop. El objetivo es crear finalmente un proyecto CRO y analizar muchos otros aspectos de usabilidad.\nEn este primer post hemos realizado una exploración de los datos integrando la API de Google Analytics en RStudio y como resultado unos cuantos ejemplos útiles a la hora de generar Insights.\nEn la segunda parte veremos algo más de inferencia estadística y aplicaremos algún modelo de predicción, que nos será de utilidad a la hora de buscar patrones y tendencias.\nSi quieres tener acceso al repositorio, puedes acceder a él a través de este link.\n(FUENTE ORIGINAL)[https://www.paradigmadigital.com/dev/analitica-web-r-analisis-visualizacion-datos/]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/analitica-web-rstudio-analisis-visualizacion-datos/","summary":"\u003cp\u003eUno de los retos de un analista digital es pasar por diferentes procesos de \u003cstrong\u003elimpieza, exploración y análisis de contenido\u003c/strong\u003e para sacar buenas conclusiones y detectar nuevos escenarios e insights. Además, tiene que comprobar si las fuentes de datos son de dudosa calidad o no.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eY si hablamos de un analista digital, es muy probable que toda esa exploración pase por la herramienta más utilizada en el mundo de la analítica: \u003cstrong\u003eGoogle Analytics\u003c/strong\u003e. Pero seguro que también estará conectado a otras fuentes como Google Sheet, un CRM o base de datos, u otros ficheros de texto, en formato csv, y más.\u003c/p\u003e","title":"Comparativa de plataformas Business Intelligence y análisis de datos: introducción"},{"content":"Cómo ser Data Scientist desde cero La guía de ruta de aprendizaje definitiva que detalla todas las habilidades, conocimientos y capacitación que necesita para convertirse en un científico de datos ¿Busca una carrera que sea interesante, desafiante y muy solicitada? Una carrera de Data Scientist cumple todos esos requisitos y más.\nYa sea que lo sepas o no, estamos en medio de la 4ta Revolución Industrial (o Industria 4.0) que está siendo impulsada por el Internet de las Cosas (IoT) y la IA. Ambos se caracterizan por la recopilación, análisis e intercambio de datos. Gran cantidad de datos.\nSeguir una carrera en ciencia de datos es un movimiento sabio en estos días. Los trabajos relacionados con la ciencia de datos ocupan un lugar destacado en el informe de empleos emergentes de LinkedIn. El especialista en ciencia de datos y el gerente de ciencia de datos figuran en el top 15.\nNo hay duda de que las habilidades de ciencia de datos tienen una demanda alta y creciente. Todo tipo de empresas los necesitan, desde fabricantes hasta minoristas de Internet, desde empresas de nueva creación hasta agencias gubernamentales. También es una carrera bien remunerada, con un científico de datos promedio que gana un salario de $ 113,436 en los Estados Unidos.\nPor lo tanto, si está interesado en ayudar a las empresas a planificar su comercialización mediante la interpretación de grandes cantidades de datos, o ayudar a los gobiernos a enfocar sus recursos en las áreas correctas mediante el estudio de correlaciones o patrones de datos, existe una gran variedad.\nPero, ¿cómo te calificas y estableces una carrera como científico de datos? Esta guía detallada explicará los pasos necesarios, así como algunos cursos sugeridos para acelerar su progreso.\nLearning Path o pasos para el Data Science Pasos para convertirse en un científico de datos Obtener calificaciones En primer lugar, necesitará algunas calificaciones técnicas. La ruta más común es estudiar para obtener una licenciatura o maestría. De hecho, el 88% de los científicos de datos tienen un mínimo de una maestría, y el 46% tiene un doctorado. Para obtener la mayoría de las habilidades y conocimientos necesarios para el trabajo, debe estudiar para obtener un título en Matemáticas y Estadística, Ciencias de la Computación o Ingeniería. Otras calificaciones pueden ser suficientes, pero estas son las más comunes. Alternativamente, como hay una escasez de científicos de datos, cada vez más empresas se enfrentan a personas que no tienen calificaciones formales. En su lugar, necesitará tener una buena experiencia en un rol relevante (programador de computadoras, ingeniero) o ser capaz de demostrar buenas habilidades de matemática e informática. También deberás completar algunos cursos especializados.\nEn estos días, puede encontrar cursos en línea totalmente certificados que imparten expertos en el campo de la ciencia de datos. Las plataformas de aprendizaje electrónico se han convertido en la mejor manera de obtener habilidades especializadas a un precio asequible, y están superando a las instituciones educativas formales como la forma número uno de obtener conocimientos y habilidades en profundidad.\nDesarrollar habilidades y conocimientos Además de las calificaciones, deberá ser capaz de demostrar habilidades específicas y conocimientos especializados. Muchas personas persiguen una maestría en ciencia de datos, pero hay otras rutas, como cursos de aprendizaje electrónico, para adquirir el conocimiento relevante. Dependiendo de los requisitos del rol, es posible que necesite saber: Cómo codificar con un lenguaje como Python o C # ser capaz de usar SQL experiencia con Hadoop o plataformas similares experiencia de aprendizaje automático / IA visualizar y presentar datos con software o plataformas como ggplot, d3.js o tableau.\nEn términos de habilidades no técnicas, las siguientes son generalmente altas en las listas de empleadores: Atención al detalle: debe ser capaz de garantizar la precisión e integridad de los datos. Habilidades de organización: tratar con grandes conjuntos de datos, con potencialmente millones de puntos de datos, requiere habilidades de organización de alto nivel y un enfoque lógico y metódico Resolución de problemas: una parte importante del rol es encontrar nuevas formas de recopilar, interpretar y presentar datos. Esto requiere la capacidad de resolver problemas y \u0026ldquo;pensar fuera de la caja\u0026rdquo; a veces. Deseo de aprender: nuestro mundo tecnológico está en constante cambio, incluidos los métodos de recopilación de datos y las demandas impuestas al uso de estos datos. Los científicos de datos deben estar preparados para estudiar y practicar continuamente nuevas tecnologías y técnicas. Resiliencia y enfoque: estos rasgos de carácter son esenciales para los científicos de datos, ya que a menudo pasarán mucho tiempo en un problema, intentando diferentes formas de resolverlo. Comunicación y trabajo en equipo: la mayoría de los trabajos de ciencia de datos requerirán que trabajes con otros, a menudo de diferentes departamentos y disciplinas.\nGanar experiencia laboral Durante sus estudios y posteriormente, es una buena idea adquirir algo de experiencia laboral. Es posible que tenga la suerte de encontrar trabajo remunerado para cualquier número de empresas que necesiten científicos de datos. Estas empresas operan en todas las áreas de la economía, incluidas las finanzas, el comercio minorista, la fabricación, la ingeniería, etc. Las organizaciones sin fines de lucro y de caridad son un buen lugar para buscar si tiene dificultades para encontrar experiencia laboral, aunque es posible que tenga que conformarse con Trabajo no remunerado.\nOtra forma de obtener una valiosa experiencia en el campo de la ciencia de datos es inscribirse en cursos que ofrezcan talleres como parte del plan de estudios. Los cursos SuperDataScience ofrecen actividades prácticas de la vida real que le permiten desarrollar su nivel de experiencia.\nLa variedad de proyectos especializados es demasiado numerosa para enumerarla en detalle, pero aquí hay algunos ejemplos para despertar su apetito: Limpieza de datos: los sistemas de bases de datos grandes y complejos necesitarán limpieza frecuente, remodelación y archivo de conjuntos de datos. Los proyectos de limpieza de datos requieren un buen conocimiento de Python o R. Creación de visualizaciones de datos interactivas: si le gusta presentar datos en formatos únicos e interesantes, este tipo de proyecto le conviene. Utilizará software de tablero de algún tipo, p. Dash b Plotly, para crear visualizaciones de datos para organizaciones. Análisis de datos exploratorios (EDA): implica la interpretación de los datos, la formulación de preguntas relevantes que pueden revelar información comercial y luego responder las preguntas utilizando SQL, Python u otro lenguaje de programación. Aprendizaje automático: existen diferentes niveles de complejidad de los proyectos de aprendizaje automático. Como principiante, adhiérase a los proyectos de regresión lineal y logística, ya que son ideales. Este tipo de proyectos a menudo se utilizan para crear modelos para interpretar datos y comunicar ideas a los gerentes.\nEs útil crear una cartera profesional que incluya algunos tipos diferentes de proyectos exitosos, por lo que no tenga miedo de probar algunas especialidades diferentes para comenzar. Esto es especialmente cierto si no está seguro de en qué especialidad centrarse inicialmente.\nLa buena noticia es que todos los cursos de SuperDataScience actualizan automáticamente su cartera profesional al finalizar cualquier taller especializado en el que participe durante el curso. Haga clic aquí para obtener más información sobre nuestros cursos.\nCursos especializados de aprendizaje electrónico de ciencia de datos Necesita estudiar habilidades especializadas para convertirse en un Data Scientist competente y exitoso. También necesita renovar y actualizar continuamente sus conocimientos y habilidades. En SuperDataScience, ofrecemos una amplia gama de cursos que se especializan en ciencia de datos. Nuestro objetivo es hacer que las materias complejas sean fáciles de aprender.\nRuta de aprendizaje definitiva Nuestro exclusivo Ultimate Learning Path es el programa de estudios de aprendizaje electrónico más completo disponible para la ciencia de datos. Obtendrá todas las habilidades y conocimientos que necesita para convertirse en un científico de datos totalmente calificado. Incluye todo lo que cubrirías en un curso de Data Science Master en una institución educativa tradicional. Además, obtendrá la certificación para cada curso que complete, y la participación en los talleres especializados se agregará instantáneamente a su cartera profesional.\nAquí hay un breve resumen de algunos de nuestros cursos en línea más populares y lo que puede obtener de ellos.\nCurso de aprendizaje automático El aprendizaje automático es un campo en crecimiento dentro de la ciencia de datos. A medida que la IA se vuelve más popular y ampliamente implementada, es esencial comprender el aprendizaje automático y cómo aplicarlo. Este curso lo lleva paso a paso a través de teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación, lo que lo hace fácil de entender y digerir. Obtendrá una enseñanza simple pero profunda en todo lo que necesita saber para asumir proyectos complejos de aprendizaje automático. Los temas del curso incluyen:\nRegresión lineal Regresión lineal múltiple Agrupamiento de medias K Agrupación jerárquica Vecino K-más cercano Árboles de decisión Bosque al azar\nR Programación de la A a la Z R es un lenguaje de programación ampliamente utilizado para computación estadística y gráficos. Debido a la curva de aprendizaje empinada de R, hemos tenido cuidado de asegurarnos de que este sea un curso secuencial que gradualmente desarrolle su conocimiento, sin abrumarlo. Cada módulo se centra en un concepto diferente que puede aplicarse instantáneamente.\nTendrás manos a la obra con desafíos analíticos de la vida real, dándote la oportunidad de dominar R y desarrollar tus habilidades para resolver problemas.\nCiencia de datos de la A a la Z Este curso cubre todo lo que necesita saber para conseguir un trabajo como científico de datos. De hecho, serás puesto en la piel de un científico de datos, aprendiendo a lidiar con todos los desafíos que enfrentan regularmente, como datos corruptos, anomalías, irregularidades, ¡lo que sea!\nAprenderá a usar una variedad de herramientas como SQL, SSIS y Tableau. Y al final del curso sabrás cómo: limpiar y preparar datos para análisis realizar una visualización básica de datos datos del modelo datos de ajuste de curva Presentar hallazgos y conocimientos de datos. Estadísticas para Business Analytics \u0026amp; Data Science A-Z En lugar de intentar aprender (o volver a aprender) cada concepto y habilidad estadística, dominará solo los que necesita para trabajos de Data Scientist o Business Analyst. Los temas cubiertos incluyen: distribuciones la prueba z Teorema del límite central prueba de hipótesis intervalos de confianza significancia estadística y muchos otros temas relevantes \u0026hellip;\nTambién podrás aplicar este conocimiento a situaciones de la vida real, preparándote bien para cualquier trabajo o proyecto que realices. Este curso lo capacitará para una carrera exitosa en ciencias de datos o análisis de negocios.\nProgramación de Python de la A a la Z Python es un gran lenguaje de programación para aprender para los científicos de datos. Es ampliamente utilizado con muchas plataformas estadísticas y herramientas que dependen de él. Como con la mayoría de los lenguajes de programación, hay una curva de aprendizaje empinada. Para evitar sentirse abrumado, hemos estructurado este curso para que desarrolle conceptos gradualmente. A lo largo del curso, podrá aplicar sus conocimientos y habilidades con desafíos analíticos de la vida real. Aprendizaje profundo de la A a la Z El aprendizaje profundo se está convirtiendo en una característica importante de la Inteligencia Artificial (IA) a medida que los problemas se vuelven cada vez más complejos de resolver.\nAutomóviles autónomos, motores de diagnóstico médico, IA basada en la teoría de juegos: todos deben ser impulsados ​​por el aprendizaje profundo. Este curso cubre todo de la A a la Z para una comprensión completa del aprendizaje profundo. El curso incluye: Desarrollar una comprensión intuitiva de los conceptos complejos. 6 emocionantes desafíos del mundo real (incluido el uso de redes neuronales recurrentes para predecir los precios de las acciones y la creación de mapas autoorganizados para investigar el fraude) Codificación práctica Soporte en curso de expertos en ciencia de datos Dominio de herramientas importantes, incluidas Tensorflow y Pytorch. Comience su viaje de ciencia de datos Asegúrese de obtener la capacitación científica de datos más actualizada y completa disponible. Inscríbase en nuestros cursos hoy.\nOnline courses Project or software documentation Tutorials The courses folder may be renamed. For example, we can rename it to docs for software/project documentation or tutorials for creating an online course.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/como-convertirse-en-data-scientist/","summary":"La guía de ruta de aprendizaje definitiva que detalla todas las habilidades, conocimientos y capacitación que necesita para convertirse en un científico de datos","title":"Cómo convertirse en un científico de datos"},{"content":"La guía de ruta de aprendizaje definitiva que detalla todas las habilidades, conocimientos y capacitación que necesita para convertirse en un estadístico\nSi las matemáticas y los datos “flotan en tu bote”, entonces una carrera como estadístico podría ser justo lo que estás buscando.\nLos estadísticos a menudo trabajan junto con otros especialistas en datos, como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y analistas de inteligencia empresarial. Una gran parte de su función puede ser ayudar a interpretar, preparar y presentar datos, pero a menudo se emplean para agregar músculo matemático a un equipo de ciencia de datos.\nUn buen estadístico tendrá un profundo conocimiento general de la rama estadística de las matemáticas, fuertes habilidades para resolver problemas y un interés en la tecnología.\nLos estadísticos han existido durante mucho tiempo y a menudo se considera una de las viejas carreras tradicionales. A pesar de esto, todavía hay una gran demanda de estadísticos. La [Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.] (Https://www.bls.gov/careeroutlook/2017/article/occupational-projections-charts.htm) predice que será la sexta carrera de mayor crecimiento en los próximos 10 años.\n¿Qué hace un estadístico? El papel de un estadístico puede ser muy variado, dependiendo de las demandas del empleador.\nAquí están algunos ejemplos:\nLas empresas tecnológicas pueden necesitar un estadístico para diseñar algoritmos que aprovechen los datos de un producto o para generar información comercial. Las compañías encuestadoras necesitan estadísticos para diseñar encuestas justas e imparciales, analizar los datos resultantes y preparar una variedad de visualizaciones de datos para diferentes audiencias. Los servicios de suscripción como Netflix o Spotify utilizan estadísticos y científicos de datos para segmentar datos, crear algoritmos y preparar datos para funciones como listas de recomendaciones. Los sitios de redes sociales como Facebook y Twitter emplean estadísticos para construir modelos usando R (un lenguaje de programación estadística). Las agencias gubernamentales reclutan estadísticos para recopilar y analizar datos, así como para realizar simulaciones, crear modelos y algoritmos, etc. Las empresas manufactureras pueden contratar estadísticos para analizar datos operativos, construir modelos y ayudar a aumentar la productividad. Esta es solo una breve lista de los tipos de cosas que hacen los estadísticos. La verdad es que, donde haya datos (especialmente grandes cantidades de datos), se necesitan estadísticos.\n## Perspectivas de empleo y salario estadístico\nSi está considerando seriamente una carrera como estadístico, hay buenas noticias. Los estadísticos tienen una gran demanda. En abril de 2019, USA Today colocó al estadístico como el trabajo número 5 en los EE. UU., Por las siguientes razones:\n\u0026ldquo;Muy buen ambiente de trabajo, muy bajo estrés en el trabajo y muy buen crecimiento del empleo proyectado, lo que lo convierte en una de las pocas carreras en recibir las mejores calificaciones disponibles para las tres categorías\u0026rdquo;.\nLos estadísticos agregan una enorme cantidad de valor a un negocio, por lo que se les reembolsa bien por sus esfuerzos. [El salario promedio de un estadístico es de $ 83,000] (https://www.indeed.com/salaries/Statistician-Salaries), con estadísticos de alto nivel que ganan $ 100k + por año.\nPasos para convertirse en un estadístico 1. Obtener calificaciones Para obtener el conocimiento matemático y las habilidades que necesita para ser estadístico, necesitará un mínimo de un título de posgrado en una materia relacionada. Una licenciatura en Matemáticas y Estadística es el punto de partida más común.\nMuchos estadísticos continúan estudiando para obtener una maestría o un doctorado en temas como estadística aplicada, programación estadística o análisis de modelos de varianza. Si ya está trabajando en un trabajo relacionado con datos o tecnología y desea pasar a ser estadístico, puede ser aceptado con un título en otro campo matemático como ingeniería o física.\nUna vez que haya completado su título y tenga una idea del tipo de rol de estadístico en el que le gustaría especializarse, entonces es una buena idea tomar algunos cursos especializados como Python o R o diseño avanzado de bases de datos.\nLas plataformas de aprendizaje electrónico como SuperDataScience ofrecen la mejor manera de ampliar sus estudios en las áreas estadísticas que buscan los empleadores.\n2. Desarrollar habilidades y conocimiento Necesitará desarrollar habilidades técnicas y personales para tener una carrera exitosa como estadístico. Como con la mayoría de los trabajos en estos días, debe actualizar constantemente sus conocimientos a lo largo de su carrera. Estas son algunas de las habilidades técnicas que se espera que tenga:\nProgramación en Python para diseñar y construir algoritmos Programación R para modelado estadístico y simulación SQL para construir y administrar bases de datos complejas Habilidades de análisis empresarial para generar conocimientos La mayoría de los roles estadísticos anunciados en los sitios web de trabajo en estos días requieren habilidades y experiencia con algún tipo de lenguaje de programación estadística, como R. Sin habilidades de codificación estadística, puede tener dificultades para encontrar un trabajo estadístico, especialmente uno que pague más.\nLa mayoría de los roles estadísticos anunciados en los sitios web de trabajo en estos días requieren habilidades y experiencia con algún tipo de lenguaje de programación estadística, como R. Sin habilidades de codificación estadística, puede tener dificultades para encontrar un trabajo estadístico, especialmente uno que pague más.\nAdemás de las habilidades técnicas, también debe trabajar en el desarrollo de habilidades blandas como:\nTrabajo en equipo y comunicación: se espera que trabajes como parte de un equipo de ciencia de datos, por lo que debes desarrollar tus habilidades interpersonales. Atención al detalle - la precisión es importante para mantener la integridad de los datos. Debería poder verificar su propio trabajo críticamente. Resolución de problemas: la creación de algoritmos y modelos estadísticos puede ser bastante difícil, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos grandes y diversos. Resiliencia: trabajar como estadístico exige altos niveles de concentración y persistencia. Adaptabilidad: el panorama tecnológico cambia constantemente, lo que significa que los estadísticos necesitan adquirir con frecuencia nuevos conocimientos y aprender nuevas habilidades. 3. Cree una cartera de experiencia laboral Adquirir experiencia laboral y registrarlo en una cartera profesional es una buena manera de mostrar sus habilidades y demostrar una actitud proactiva. Esto lo colocará por encima de otros candidatos cuando solicite empleo.\nLa experiencia laboral no necesariamente significa empleo. Cualquier proyecto que realice que implique trabajo estadístico puede incluirse en su cartera. Esto incluye:\nCursos: los cursos en línea o en vivo a menudo incluyen ejercicios y mini proyectos. A menudo recibirá un certificado al finalizar, que se puede incluir en su cartera. Talleres: las sesiones de estudio o proyectos grupales que se centran en habilidades específicas son excelentes para incluir, ya que demuestran un profundo conocimiento del tema. Trabajo remunerado o no remunerado - una vez que alcanza un buen nivel de experiencia a través del estudio, comienza a aplicar sus habilidades. Puede obtener una pasantía o trabajar gratis para que una organización voluntaria gane experiencia. Otra posibilidad es hacer algunos pequeños proyectos independientes en forma paralela, a través de sitios web como Upwork. Lectura extensa o estudio adicional - se puede incluir cualquier estudio o lectura individual adicional que haga. Esto muestra iniciativa y pasión por el tema. Pasatiempos o intereses relacionados - tal vez disfrutes codificando juegos simples o jugando ajedrez a un alto nivel. Es bueno incluir cualquier pasatiempo que demuestre cualquiera de las habilidades mencionadas anteriormente (resolución de problemas, resistencia, atención al detalle, etc.). Hay buenas noticias si decides inscribirte en algún curso. Obtendrá una cartera profesional creada para usted, que se actualiza automáticamente con cualquier taller especializado en el que participe.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/como-convertirse-en-estadistico/","summary":"La guía de ruta de aprendizaje definitiva que detalla todas las habilidades, conocimientos y capacitación que necesita para convertirse en un estadístico","title":"Cómo convertirse en un estadístico"},{"content":"Cuando hablamos de Google Tag Manager pensamos en la gestión organizada de etiquetas, pixel de conversiones, mediciones de eventos para Google Analytics, etc., pero casi nunca nos paramos a pensar como está creado, y cuales son sus secretos más allá de ser el core de GTM.\n# Aquí está parte de sus secretos, la declaración inicial en su script del \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;script\u0026gt; ... dl=l!=\u0026#39;dataLayer\u0026#39;?\u0026#39;\u0026amp;l=\u0026#39;+l:\u0026#39;\u0026#39;;j.async=true;j.src= \u0026#39;https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id=\u0026#39;+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f); })(window,document,\u0026#39;script\u0026#39;,\u0026#39;dataLayer\u0026#39;,\u0026#39;GTM-XXXX\u0026#39;); \u0026lt;/script\u0026gt; Bien, después de muchos años que he estado utilizando esta fantástica herramienta de gestión de etiquetas, hemos llegado a poder \u0026ldquo;dominarlo\u0026rdquo; en parte, existen muchos tutoriales, pero cuando se complican las cosas, siempre necesitaremos gran parte del trabajo de un desarrollador front / back-end, con lo cuál, tendremos que considerar:\nJavaScript jQuery CSS HTML analítica digital CRO y testing AB fundamentos de desarrollo de POO (Programación Orientado a Objetos) etc. pero hay otra parte que también un analista experimentado podrá realizar directamente en la interfaz de GTM, jugar con el dataLayer, y sacar todos su potencial.\nQué es el dataLayer? Si queremos buscar una definición, yo me quedaría con la mía:\nla variable de dataLayer es uno script en lenguaje JSON declarado dentro del contenedor principal de Google Tag Manager que nos ayuda a comunicar directamente desde el sitio web / aplicación móvil hacía la interfaz o viceversa, con la herramienta de análisis o medición. El formato JSON está compuesto de un objeto o listado de objetos, de par parámetro y valor.\ndataLayer({ \u0026#34;nombre_variable_x\u0026#34; : \u0026#34;cadena texto\u0026#34;, \u0026#34;numérico_y\u0026#34;: 50, \u0026#34;booleano\u0026#34;: true, \u0026#34;listado\u0026#34;: [{ \u0026#34;obj1\u0026#34;: 5, \u0026#34;obj2\u0026#34;: \u0026#34;hola\u0026#34;, \u0026#34;obj3\u0026#34;: false }] }); Prácticamente almacena la información, sea un evento de un botón, de un formulario, acción etc, y para su uso podemos o bien llamar la variable en GTM, o en caso específico de Google Analytics, enviarlas directamente si está en el formato adecuado, como el comercio electrónico mejorado.\nEste es el ejemplo del comercio electrónico mejorado de Google Analytics:\n# evento de click en productos dataLayer.push({ \u0026#34;event\u0026#34;: \u0026#34;productClick\u0026#34;, \u0026#34;ecommerce\u0026#34;: { \u0026#34;click\u0026#34;: { \u0026#34;actionField\u0026#34;: { \u0026#34;list\u0026#34;: \u0026#34;homepage\u0026#34; }, \u0026#34;products\u0026#34;: [{ \u0026#34;id\u0026#34;: \u0026#34;b55da\u0026#34;, \u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;Flexigen T-Shirt\u0026#34;, \u0026#34;price\u0026#34;: \u0026#34;16.00\u0026#34;, \u0026#34;brand\u0026#34;: \u0026#34;Flexigen\u0026#34;, \u0026#34;category\u0026#34;: \u0026#34;T-Shirts\u0026#34;, \u0026#34;position\u0026#34;: \u0026#34;3\u0026#34; }] } } }); Si has llegado hasta aquí, pero no conoces mucho de GTM, entonces te recomiendo esta pequeña recopilación que he redactado, son pequeños tutoriales y fundamentos de Google Tag Manager:\ntag manager Cómo puedo crear mi propio dataLayer? La pregunta no es sencilla. Primero has de tener el acceso a tus archivos o servidor para poder implementar el dataLayer personalizado. Es muy importante que el dataLayer esté por encima del script principal de GTM.\n# Así debería ser tu estructura con el dataLayer personalizado \u0026lt;HTML\u0026gt; \u0026lt;HEAD\u0026gt; ... \u0026lt;script\u0026gt; var dataLayer = window.dataLayer || []; dataLayer.push({ \u0026#39;event\u0026#39; : \u0026#39;productData\u0026#39;, \u0026#39;name\u0026#39;: \u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;brand\u0026#39;: \u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;category\u0026#39;:\u0026#39;{$category}\u0026#39;, \u0026#39;id\u0026#39;: \u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;sku\u0026#39;: \u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;stock\u0026#39;:\u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;amountPrice\u0026#39; : \u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;regularPrice\u0026#39; : \u0026#39;\u0026#39;, \u0026#39;quantity\u0026#39; : \u0026#39;1\u0026#39; }); \u0026lt;/script\u0026gt; \u0026lt;!-- Google Tag Manager --\u0026gt; \u0026lt;script\u0026gt;(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({\u0026#39;gtm.start\u0026#39;: new Date().getTime(),event:\u0026#39;gtm.js\u0026#39;});var f=d.getElementsByTagName(s)[0], j=d.createElement(s),dl=l!=\u0026#39;dataLayer\u0026#39;?\u0026#39;\u0026amp;l=\u0026#39;+l:\u0026#39;\u0026#39;;j.async=true;j.src= \u0026#39;https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id=\u0026#39;+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f); })(window,document,\u0026#39;script\u0026#39;,\u0026#39;dataLayer\u0026#39;,\u0026#39;GTM-XXXXXX\u0026#39;);\u0026lt;/script\u0026gt; \u0026lt;!-- End Google Tag Manager --\u0026gt; ... \u0026lt;/HEAD\u0026gt; \u0026lt;BODY\u0026gt; \u0026lt;/BODY\u0026gt; Si te fijas, viene primero la declaración de la variable dataLayer, sucesivamente hay un estado push donde desde el sitio web estamos enviando la información a quién quiera disponerla. Sucesivamente hay el script principal de GTM.\nCómo puedo llamar las variables del dataLayer Esta parte ya es más práctica. Si conocemos nuestra interfaz, ya sabemos que su composición es:\netiquetas activadores variables Entonces para poder crear la variable de capa de datos tenemos que seguir estos pasos:\ngraph TD; variables-.-\u0026gt;var_definida_usuario; var_definida_usuario-.-\u0026gt;nueva; nueva-.-\u0026gt;VAR_CAPA_DE_DATOS; Aquí ya tenemos nuestra libertad de llamar nuestra variable del dataLayer, por ejemplo si introducimos:\ncategory\nnos dará la información de la categoría, siempre y cuando esta será populada con un valor, en caso contrario tendríamos: undefined\nIMAGEN DATALAYER category\nPuedo crear mi propio dataLayer desde la interfaz? Sí y no. Podemos siempre manipular la información del dataLayer principal, o hasta incluso crear nuestro dataLayer personalizado desde la interfaz, y para ello, tenemos que tener cuidado de no hacer crear ni bucles, ni errores de servidor, 5xx o de página 4xx.\nTenemos solo que ir en:\ngraph LR; etiquetas-.-\u0026gt;nueva; nueva-.-\u0026gt;HTML_personalizado; y introducimos este pequeño script que a continuación es declaración del dataLayer:\n\u0026lt;script\u0026gt; var dataLayer = window.dataLayer || []; dataLayer.push({ \u0026#39;event\u0026#39;: \u0026#39;fireDataLayer\u0026#39;, }); \u0026lt;/script\u0026gt; Si pongamos como ACTIVADOR una página vista cualquiera, tendremos la ejecucción del evento fireDataLayer que a su vez podemos incluir más informaciones y más variables.\nEjemplo Google Remarketing Tag Un ejemplo podría ser un pixel de conversión a medida o por ejemplo personalizar la etiqueta de remarketing de Google Ads. Este es solo un ejemplo que a la vez necesitaremos de más variables y más detalles.\n# Exactamente la continuación del ejemplo de arriba \u0026lt;script\u0026gt; var dataLayer = window.dataLayer || []; dataLayer.push({ \u0026#39;event\u0026#39;: \u0026#39;fireRemarketingTag\u0026#39;, \u0026#39;google_tag_params\u0026#39;: { \u0026#39;ecomm_prodid\u0026#39;: \u0026#39;{{dlv - productId}}\u0026#39;, \u0026#39;ecomm_pagetype\u0026#39; : \u0026#39;{{dlv - productPageType}}\u0026#39;, \u0026#39;ecomm_totalvalue\u0026#39; : {{dlv - productPrice}} } }); \u0026lt;/script\u0026gt; Te has fijado en las tres variables dlv ? Buenos podemos también crear funciones CUSTOM JS como variables y recoger las informaciones y pasarla al dataLAyer, y estas pasarlas a Google Ads.\nEsté atento al próximo tutorial\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/explotar-maximo-datalayer-google-tag-manager-parte-1/","summary":"Hablaremos del core de google tag manager, el dataLayer o variable de capa de datos más importante para declarar las variables y/o escalar nuestras bases de esta herramienta de medición.","title":"Cómo explotar al máximo el dataLayer de Google Tag Manager: la declaración"},{"content":"Uno de los retos de un analista digital es pasar por diferentes procesos de limpieza, exploración y análisis de contenido para sacar buenas conclusiones y detectar nuevos escenarios e insights. Además, tiene que comprobar si las fuentes de datos son de dudosa calidad o no.\nY si hablamos de un analista digital, es muy probable que toda esa exploración pase por la herramienta más utilizada en el mundo de la analítica: Google Analytics. Pero seguro que también estará conectado a otras fuentes como Google Sheet, un CRM o base de datos, u otros ficheros de texto, en formato csv, y más.\nHoy en día, un analista digital no solo tendrá que tener conocimientos solo de usabilidad de la web, también de negocios, estadística, programación, base de datos, visualización de datos, además estar actualizado con las nuevas tecnologías.\nEntre las herramientas que normalmente podemos incluir en nuestro \u0026ldquo;maletín\u0026rdquo; de explorador de los datos, sería la programación. Y algunos de nuestros aliados deben ser el lenguaje R o Python, siendo \u0026ldquo;sencillos\u0026rdquo; en su aprendizaje y muy útiles a la hora de ejecutar pequeños script, ya que tienen muchas librerías open-source.\nVeamos qué ofrecen cada uno de ellos y cómo pueden ayudarnos al análisis y visualización de datos.\n¿Por qué R? R es un lenguaje generalista, con diversas librerías de análisis estadístico bastante potentes que pueden suplir el campo de aplicación R, cosa que no sucede con otros lenguajes como Python, por ejemplo.\nR está pensado para explotar su potencial que es la \u0026ldquo;estadística\u0026rdquo;. Este fantástico lenguaje nos permite una primera toma de contacto con los datos debido a su flexibilidad por la exploración, limpieza y análisis a diferentes fuentes de datos, así como aplicar modelos y algoritmos predictivos puede ser de gran ayuda en el mundo de la análisis de datos.\nIntro de R Studio R Studio es un entorno gráfico para el lenguaje de programación R que facilita la creación y ejecución de scripts. También simplifica la instalación de los paquetes necesarios para la ejecución de aquellos scripts que los requieran.\nR Studio utiliza una partición de la pantalla en diferentes secciones, de forma que todos los elementos necesarios se encuentran disponibles a un solo clic, incluidos el código fuente, los datos cargados y generados por dicho código, los resultados obtenidos, los gráficos generados, etc.\nTambién facilita la integración con otros sistemas para la creación de informes en diferentes formatos (principalmente HTML o PDF).\nLibrería de Google Analytics en R Entre las diferentes librerías en R para poder conectar y explorar los datos desde Google Analytics, hay dos en particular de lo que hablaré hoy.\nAmbos están en el repositorio oficial del CRAN (googleAuthR y googleAnalyticsR). Su función es que se necesitan en una el token Google Analytics, mientras el otro habilitar Google Cloud y su API, con lo cual necesitaríamos tener activados:\nGoogle Cloud, habilitar el proyecto. Permiso de edición de Google Analytics. Aspectos a considerar de Google Analytics\nDurante la fase de exploración, consultaremos dimensiones y métricas de Google Analytics. SI no estás familiarizado con estas dos partes más importantes de analítica web, mi consejo es que consultes la guía oficial para conocer las más representativas.\nSi, por el contrario, ya conoces la interfaz de Analytics y quieres ir más allá, puedes consultar la tool externa de exploración de estos datos a través de la otra API de Google Analytics, Query Explorer,** **y la extensión o complemento para Google Sheet que permite tener datos directamente en una hoja de cálculo.\nFase de Instalación y Autorización de GA\nEn esta fase cargaremos los paquetes necesarios, previamente necesitaremos una cuenta de Google Cloud (que nos vendrá bien también si en un futuro queremos utilizar Big Query).\nEs importante tener una cuenta de Google Analytics que no sea ni demo, ni solo de lectura, ya que podría tener problemas con los permisos.\nCargamos las librerías y configurar los valores opcionales:\ninstall.packages(\u0026ldquo;googleAuthR\u0026rdquo;) install.packages(\u0026ldquo;googleAnalyticsR\u0026rdquo;) library(googleAnalyticsR) library(RGoogleAnalytics) library(ggplot2) # para representar gráficamente los datos library(forecast) # para las predicciones seriales library(\u0026ldquo;tidyverse\u0026rdquo;)\nAutorización GA con Google Cloud y ejecutamos\nAutorizamos a través del token con nuestro account Google ga_auth()\nComenzamos con la primera query de Google Analytics in R\nVeamos el listado de los account de GA y la guardamos en una nueva variable:\naccount_list Lo que estamos realizando aquí es simplemente a través del token generado por Google Analytics para habilitar desde nuestro account de Google Analytics el listado de Cuentas, Propiedades y Vistas para poder así trabajar con una cuenta específica. ## EDA (Exploratory Data Analysis) El trabajo de exploración del dataset en R requiere de varios pasos para comprobar si existen valores nulos o vacíos, discrepancias que podemos arreglar, sustituir o eliminar. A este proceso se le llama EDA. # Create a list of the parameters to be used in the Google Analytics query # Get the Sessions by Month in 2018 gadata Podéis ver el código [en este repositorio de GitHub][7]. Con nuestra pequeña query, que guardaremos en una nueva variable **gadata**, almacenaremos las sesiones en un periodo de un año, por ejemplo. Paralelamente podemos observar si existen sesiones igual a cero. Comprobado que efectivamente no existen valores nulos ni ceros, procederemos a una representación gráfica con el librería **ggplot** del paquete instalado _ggplot2._ Representación gráfica de la dimensión date y métrica sessions\ngadata %\u0026gt;% ggplot(aes(x=date, y=sessions)) + geom_point()\nY si queremos visualizar cada valor por tamaño según la sesión, entonces tendríamos este:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x=date, y=sessions, size = sessions)) + geom_point() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) Y, si además le añadimos gradación por color de más oscuro a más claro, según el tamaño de las sesiones, obtendremos esto:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x=date, y=sessions, size = sessions, color = sessions)) + geom_point() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) Siguiendo la misma lógica, podemos añadir otras métricas de tráfico importantes (duración media, usuarios, páginas vistas, transacciones, eventos, etc), así que para tener una idea de la evolución o tendencia por periodo, podemos representar el gráfico de líneas:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x=date,y=sessions,group=1)) + geom_line() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) # some styles to rotate x-axis labels Ahora sí que se nota el pico máximo entre octubre y diciembre, nos hace pensar que este tráfico puede deberse al periodo entre el pre-Black Friday y durante Navidad (si es un retail tiene lógica). Y si queremos representar la tendencia, añadimos la línea de tendencia para que vayamos viendo la evolución del tráfico a lo largo del periodo observado:\ngadata %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(x = date, y = sessions) ) + geom_point() + geom_smooth() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) Con los primeros datos podemos observar que ha habido un periodo estable, con acciones puntuales (serán promociones) y el pico hasta navidad.\nAhora nos interesa conocer algo más de nuestros usuarios, segmentando así el tráfico según periodos más cortos.\nPasamos a detectar si existen diferencia durante los días de la semana y hora del día. Creamos una nuevo dataset con las métricas sesiones y duración media de sesión, por día de la semana.\n# Añadimos la dimensión día de la semana y fecha - solo 1er semestre gadata_2 ## Segmentos de sesiones por día de la semana, franja horaria y categorías de dispositivos ![][13] Podemos observar que los boxplot indicados son muy relevantes, aunque necesitamos profundizar más sobre temas de cuartiles, min y max, media y mediana. Los puntos son nuestro \u0026quot;amigos\u0026quot; **outliers, **así que en casos puntuales estos tendrán que ser excluidos en algunos modelos y análisis. Lunes, martes y miércoles a primera vista tienen el mismo impacto, al igual que viernes y sábado. ## Duración media de sesión por día de la semana ![][14] Los datos en la segunda métrica son expresados en segundos, y los días de la semana están según el formato anglosajón (0 = Domingo , 6 = Sábado). Nos interesa ahora conocer la duración media de sesión por hora del día y el día de la semana. Una representación gráfica podría ser una matriz, con dimensiones día de la semana y hora, veamos un periodo de tiempo más corto, por ejemplo 6 meses. Cargamos las librería correspondientes y guardamos en una nueva variable el dataframe:\nlibrary(\u0026ldquo;RColorBrewer\u0026rdquo;)\ngadata_3\nPodría ejecutarlo para verlo, pero para una correcta lectura de los días de la semana, sustituyamos los números por nombres, ordenando así los días de la semana:\ngadata_3$dayOfWeekName\nCon esta matriz se puede observar que las franjas horarias de 8:00 a 12:00 de lunes a viernes tienen mayor impacto por duración promedio, aunque se observan picos desde las 21:00 a las 00:00 los martes, miércoles y jueves.\nSábado es el día más tranquilo comenzando desde el viernes por la tarde, siguiendo hasta el domingo donde se observa un pico a partir de las 17:00 hasta las 22:00. Interesante para preparar campañas publicitarias o remarketing en estos horarios.\nSeguimos ahora con la segmentación por categoría de dispositivos. No es lo mismo con equipo de escritorio que con móvil o tablet. Así que vamos con la creación de una nueva variable y con dimensión **deviceCategory. **\nOtra visualización a realizar e interesante, sería la comparación por dispositivo. gadata_4 % ggplot(aes(deviceCategory, sessions)) +\ngeom_bar(aes(fill = deviceCategory), stat=\u0026ldquo;identity\u0026rdquo;)\n# plot avgSessionDuration with `deviceCategory` gadata_4 %\u0026amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;% ggplot(aes(deviceCategory, avgSessionDuration)) + geom_bar(aes(fill = deviceCategory), stat=\u0026quot;identity\u0026quot;) Con la segmentación por categoría de dispositivos podemos observar que tenemos mucho tráfico entrante por móvil, pero la duración promedio es muy baja.\nDato interesante si queremos utilizar como medio de \u0026ldquo;prospecting\u0026rdquo; el dispositivo móvil, pero también mejorar la conversión en desktop. El objetivo es crear finalmente un proyecto CRO y analizar muchos otros aspectos de usabilidad.\nEn este primer post hemos realizado una exploración de los datos integrando la API de Google Analytics en RStudio y como resultado unos cuantos ejemplos útiles a la hora de generar Insights.\nEn la segunda parte veremos algo más de inferencia estadística y aplicaremos algún modelo de predicción, que nos será de utilidad a la hora de buscar patrones y tendencias.\nSi quieres tener acceso al repositorio, puedes acceder a él a través de este link.\n(FUENTE ORIGINAL)[https://www.paradigmadigital.com/dev/analitica-web-r-analisis-visualizacion-datos/]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/analitica-web-rstudio-analisis-visualizacion-datos/","summary":"\u003cp\u003eUno de los retos de un analista digital es pasar por diferentes procesos de \u003cstrong\u003elimpieza, exploración y análisis de contenido\u003c/strong\u003e para sacar buenas conclusiones y detectar nuevos escenarios e insights. Además, tiene que comprobar si las fuentes de datos son de dudosa calidad o no.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eY si hablamos de un analista digital, es muy probable que toda esa exploración pase por la herramienta más utilizada en el mundo de la analítica: \u003cstrong\u003eGoogle Analytics\u003c/strong\u003e. Pero seguro que también estará conectado a otras fuentes como Google Sheet, un CRM o base de datos, u otros ficheros de texto, en formato csv, y más.\u003c/p\u003e","title":"Analítica web con R: análisis y visualización de datos"},{"content":"Los datos procesables son la clave del éxito para una tienda de comercio electrónico. Si has estado ejecutando un negocio de eCommerce, es posible que ya sepas la importancia del marketing de comercio electrónico basado en datos.\nEn este post vamos a ver los beneficios del proceso de configuración del seguimiento de comercio electrónico en Google Analytics. Un proceso que también se puede aplicar incluso si hablamos de una tienda en su estado más inicial. ¡Empezamos!\nSeguimiento de datos, clave en la optimización de un eCommerce La configuración del seguimiento de comercio electrónico es una necesidad para mantener un control del rendimiento de cualquier tienda.\nMientras que el seguimiento de comercio electrónico básico (o Classic Ecommerce) en Google Analytics nos muestra qué productos están teniendo éxito y cuáles no, en realidad, no proporciona información clave sobre el \u0026ldquo;viaje real\u0026rdquo; del cliente, o como estamos acostumbrados a definirlo: \u0026ldquo;Customer Journey\u0026rdquo;.\nPor lo tanto, el misterio de por qué algunos productos tienen más éxito que otros sigue sin resolverse.\nAquí es donde el análisis de comercio electrónico mejorado, o Enhanced Ecommerce de Google, nos permite sumergirnos en el mar de datos de una tienda y extraer todo lo que necesitamos para analizar el comportamiento en nuestro sitio web.\n¿Por qué es tan importante el Enhanced Ecommerce? Si nos ponemos en el lugar del cliente, vemos que hay varias situaciones que pueden darse antes de realizar una compra. El cliente puede agregar elementos a una lista de deseos antes de comprar e incluso visitar la página del producto 10 veces para revisar los detalles del producto a fondo.\nSus acciones podrían ser impulsadas por diversas tendencias, como la comparación de precios de productos en sitios web de la competencia, la espera de un precio con descuento, la espera de que un producto vuelva a estar en stock, etc.\nPara los comercializadores o desarrolladores de negocios es necesario obtener información sobre el Customer Journey (o \u0026ldquo;viaje del cliente\u0026rdquo;) para determinar qué área del negocio necesita optimización.\nEl comercio electrónico mejorado nos permite obtener datos procesables que se generan al rastrear todo el recorrido del cliente.\n¿Qué nos aporta el seguimiento de comercio electrónico mejorado? La analítica tradicional de comercio electrónico se basaba en un objetivo que debía cumplirse sí o sí (en la mayoría de los casos, una compra realizada) para generar datos como:\nLa tasa de conversión de un producto. Valor total de ventas del producto. Cantidad vendida. Impresiones totales. Con el comercio electrónico mejorado no tenemos que estar limitados en términos de su seguimiento. Nos permite rastrear los detalles más pequeños que nos ayudarán a optimizar nuestra tienda.\nEsto incluye:\nComportamiento del cliente. Compromiso con el cliente. Informes de rendimiento del producto. Tasas de abandono del carro y causas. Cupón y descuento de rendimiento. Informes detallados de afiliados. Informes de reembolso. Informes de marketing de contenidos. El comercio electrónico mejorado no solo nos permite controlar el rendimiento de los productos y analizar el embudo de ventas; también tiene como objetivo proporcionarnos información mucho más profunda sobre el comportamiento del cliente para poder optimizar ese embudo mejorando así la experiencia del usuario y nuestros planes de marketing.\n¿Qué datos se recogen? Para ayudar a los desarrolladores y analistas a identificar qué tipo de datos queremos rastrear, Google los ha agrupado en cuatro categorías:\nDatos de impresión: información completa sobre un producto que ha sido visto por un cliente. Datos del producto: información sobre los productos individuales que se visualizan. Datos de promoción: información sobre los elementos promocionales/banners que ha clicado en tu sitio web. Datos de acción: información sobre todas las acciones de comercio electrónico que tienen lugar en el sitio web. Podemos consultar la guía de seguimiento de Google Analytics para obtener una lista detallada de todos los tipos de datos individuales que se pueden rastrear en cada una de estas categorías.\nAhora que ya sabemos qué podemos rastrear con Google Analytics, el siguiente paso es implementar Enhanced Ecommerce Analytics y usarlo para enviar los datos de análisis a Google Analytics desde nuestra tienda.\nA partir de aquí puede que el proceso empiece a ser un poco «tedioso», especialmente cuando se está ejecutando el análisis de una tienda con una enorme base de datos de productos y categorías.\nImplementación del comercio electrónico mejorado A día de hoy hay innumerables tiendas que aún consideran el comercio electrónico mejorado como una opción secundaria, por lo que pierden numerosos datos valiosos que pueden llevar su estrategia de marketing al siguiente nivel.\nLo más probable es que la razón sea que el proceso de configuración es un poco complejo, y sí, también exige conocimientos básicos de JavaScript o jQuery.\nRequisitos El análisis de comercio electrónico mejorado solo se puede activar utilizando Universal Analytics o Google Tag Manager (GTM).\nNOTA: la nueva versión de Universal Analytics sigue existiendo, solo que para una implementación manual ha pasado a hacerse con otro plugin, global tag o gtag.js, que es similar a la de Google Tag Manager, pero directamente vía código. Aquí podrás obtener más información sobre la Global tag de Analytics.\nSi bien la mayor parte de tiendas online ya se ha movido a Universal Analytics (si no es el Administrador de etiquetas de Google), algunos todavía están usando la analítica clásica. Si tú eres uno de ellos, es hora de que te actualices y descubras lo que te has estado perdiendo.\nActivamos el EEC (Enhanced Ecommerce) para Universal Analytics Si utilizamos Universal Analytics, tendremos que activar el EC.js o el complemento de comercio electrónico mejorado manualmente.\nEl código del complemento que lo activa se especifica justo después de nuestro código UA de Google Analytics, seguido de comandos de complemento para rastrear los datos y enviarlos a Google Analytics.\nDurante la fase de implantación, el código quedaría de la siguiente manera:\nPASO 1. El primer paso es definir la propiedad, como ya tenemos el script principal ya tenemos definida esta parte:\nga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'auto'); PASO 2. Definimos el plugin ecommerce.js:\nga('require', 'ec'); PASO 3. Ahora podemos seguir con las demás mediciones (ejemplos):\nga('ec:addImpression', { ... }); ga('ec:addProduct', { ... }); // seguido por la acción ga('ec:setAction', 'click', { // click action. 'list': 'Search Results' // Product list (string). }); PASO 4. Sucesivamente se enviarán las acciones con el comando send:\nga(\u0026quot;send\u0026quot;, ...); Este ejemplo es para enviar eventos con Categoría: homepage y Acción**:** click\nga(\u0026quot;send\u0026quot;, \u0026quot;event\u0026quot;, \u0026quot;homepage\u0026quot;, \u0026quot;click\u0026quot;, \u0026quot;\u0026quot;); En este enlace podrás obtener más información sobre la estructura de los eventos de Google Analytics.\nEs necesario implementar los códigos exactamente en el mismo orden, de lo contrario, el seguimiento fallará.\nEste es un ejemplo del script del plugin ecommerce.js extraído directamente en la web de testing\nActivamos el EEC (Enhanced Ecommerce) para Google Tag Manager Si hemos configurado la analítica con Google Tag Manager, entonces el proceso para configurar el comercio electrónico mejorado se vuelve un poco más complejo y al que hay que agregarle algunos pasos más.\nLa implementación del código será a través de dataLayer, al igual que la globalTag.js, pero en la interfaz es mucho más sencilla de gestionar.\nLa idea fundamental de usar de GTM para un seguimiento mejorado es configurar varias capas de datos (dataLayers) en nuestro sitio web que almacenen temporalmente los datos representados en cada página de la tienda.\nEstas capas de datos están codificadas en varios elementos de la página en toda la tienda, por ejemplo: clic del producto, agregar al carrito, eliminar del carrito, agregar a la lista de deseos, etc.\nEjemplo de dataLayer en la web de testing anterior: vemos que después del evento addToCart tenemos un array o listado de objetos, en formato JSON, par de claves y valor, específico de productos, título, precio, categoría, etc.\nEstos datos luego son recuperados por las variables predefinidas en nuestra cuenta GTM usando etiquetas que se activan en función de los desencadenantes que definimos en nuestra cuenta de Google Tag Manager.\nA partir de estas variables, los datos de seguimiento se envían de forma acumulativa a Google Analytics, donde se convierten en métricas procesables.\nLa guía para desarrolladores de GTM resume las capas de datos específicas requeridas para las diferentes páginas de un sitio web, algo que todos deben seguir para configurar las capas de datos relevantes.\nNOTA: Es importante tener claro que existen una variables de Tag Manager así como de Analytics que son asignadas, con lo cual no debemos alterar su nomenclatura.\nUna vez que hayamos codificado las capas relevantes para nuestra tienda de comercio electrónico y hayamos configurado los activadores y etiquetas relevantes para recuperar datos de esas capas de datos, habilitamos los informes mejorados en nuestro GA o cuenta de administrador de etiquetas y configuramos las etiquetas de verificación relevantes para rastrear los datos.\nDebemos asegurarnos de agregar etiquetas de pago significativas, ya que eventualmente se utilizarán para determinar la tasa de éxito del pago.\nCon estas etiquetas, podemos hacer un seguimiento del comportamiento de nuestros clientes en diferentes pasos de un proceso de pago.\nEstos datos se recopilan y se muestran en la opción de comportamiento de pago como se muestra a continuación:\nSi seguimos el enfoque de Universal Analytics o el de Google Tag Manager para habilitar el seguimiento de comercio electrónico mejorado, terminaremos codificando los fragmentos de seguimiento (ya sea para GA o GTM).\nHacemos hincapié, una vez más, en el almacén de demostración de Google para resaltar cómo las diferentes áreas requieren que las capas de datos se configuren para recibir información de la tienda de comercio electrónico en GA.\nListado de productos o categorías Página de detalle del producto Gestión de una tienda online Si bien la tienda de demostración anterior solo consistía en una pequeña cantidad de datos que era fácil de comprender, tratar con una tienda de comercio electrónico compleja incrementa la dificultad en muchos pliegues manuales.\nComo todo el proceso implica la implementación del fragmento de seguimiento correcto o la capa de datos en toda la tienda, puede ser muy difícil configurarlo de manera impecable. Hay dos maneras de hacer esto:\n1. Uso de un complemento de terceros para su CMS de comercio electrónico Los principales sistemas CMS ya cuentan con complementos en sus mercados que pueden hacer el trabajo automáticamente. Simplemente instalando el complemento e integrándolo con tu cuenta de Google Analytics, puedes habilitar o inhabilitar las impresiones, acciones o elementos que deseas rastrear.\nAlgunos complementos confiables con los que hemos trabajado en el pasado reciente incluyen:\n2. Implementando manualmente las capas de datos A pesar de que las plataformas principales brindan soporte para complementos, es posible que encontremos un escenario en el que nuestro CMS aún no tenga un complemento (por ejemplo, BigCommerce o OpenCart), o que haya creado una tienda de comercio electrónico personalizada utilizando un Framework como Codeigniter o YII.\nEn tales casos, recomendamos contratar desarrolladores profesionales para implementar los fragmentos de código o las capas de datos en ubicaciones precisas para la tienda.\nEs el momento de testear con Google Tag Manager Es esencial probar su implementación antes y después de implementarla en el sitio web en vivo, ya que siempre existe la posibilidad de un error subyacente con la implementación de comercio electrónico mejorado.\nRealizar un testing con el modo Vista Previa en Tag Manager: El Administrador de etiquetas de Google presenta un modo de vista previa y depuración, que permite tener un editor de consola en la parte superior del sitio web en el que queremos publicar nuestro contenedor GTM.\nLa consola solo es visible en el navegador en el que hayamos habilitado el modo Vista previa.\nCon el modo Vista previa y Depuración, obtienes acceso a los 4 elementos de una cuenta GTM: Línea de tiempo del evento: enumera todos los eventos de carga de página que se producen hasta que la página del punto se representa dentro del navegador. Etiquetas: enumera todas las etiquetas que se agregaron en la página, las que se dispararon y las que fallaron. Variables: muestra información detallada sobre las diferentes variables que recopilan datos en el evento seleccionado, incluido el tipo de variable, el tipo de datos devueltos y el valor resuelto. Capa de datos: ofrece una vista previa de la capa de datos exacta junto con todos los datos que se generaron para el evento específico. Errores: eventualmente se visualizarán los errores globales o locales tanto de código JS que de nuestro complemento. Probando el seguimiento mejorado del comercio electrónico después de publicarlo El seguimiento de las pruebas, después de publicar la configuración de Google Tag, también es tan importante como probarlo antes de activarlo.\nLa mejor manera de probar la configuración del Administrador de etiquetas de Google y de verificar si sigue suministrando datos a Google Analytics de manera efectiva o no es mediante la instalación de la extensión Google Tag Assistant Chrome.\nLa extensión permite grabar la sesión en el sitio web y genera un informe completo sobre todos los eventos que se activaron en Google Analytics.\nUna vez que nuestros casos de prueba generen resultados positivos, estamos listo para publicar nuestro contenedor GTM. Ahora todo lo que necesitamos hacer es eliminar el código de seguimiento de comercio electrónico tradicional de la página de pago y publicar sus configuraciones de etiquetas.\nConclusión Como punto de partida de este blog, siempre sugeriríamos un complemento si tu CMS lo admite. La implementación del comercio electrónico mejorado de Google en una tienda que comprende múltiples categorías y productos definitivamente dará algún que otro dolor de cabeza incluso a los desarrolladores más experimentados.\nEs todo un reto. Sin embargo, vale la pena todo el esfuerzo, ya que los resultados traerán a la luz algunas ideas clave que ayudarán a tomar decisiones comerciales de manera más efectiva.\n(FUENTE ORIGINAL)[https://www.paradigmadigital.com/dev/enhanced-ecommerce-google/]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/impulsa-tu-tienda-online-enhanced-ecommerce-google/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLos datos procesables son la clave del éxito para una tienda de comercio electrónico\u003c/strong\u003e. Si has estado ejecutando un negocio de eCommerce, es posible que ya sepas la importancia del marketing de comercio electrónico basado en datos.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eEn este post vamos a ver \u003cstrong\u003elos beneficios del proceso de configuración del seguimiento de comercio electrónico en Google Analytics\u003c/strong\u003e. Un proceso que también se puede aplicar incluso si hablamos de una tienda en su estado más inicial. ¡Empezamos!\u003c/p\u003e","title":"Impulsa tu tienda online con el Enhanced Ecommerce de Google"},{"content":"Google Analytics lleva años siendo la herramienta de referencia en marketing no solo a nivel de extracción de métricas, sino también a la hora de comprender el comportamiento de los usuarios de nuestro sitio web.\nPero Google Analytics no deja de ser un mastodonte enorme donde obtener determinados datos es, a veces, casi una misión imposible, sobre todo si estamos empezando a trabajar con la plataforma.\nYa la semana pasada recopilamos algunos consejos que nos facilitan el uso de la herramienta. Hoy continuamos con otras 5 recomendaciones que seguro que te ayudarán a exprimir al máximo Google Analytics.\n6. Aumenta la tasa de conversión con la métrica de la tasa de rebote La tasa de rebote es una métrica importante porque proviene del compromiso del usuario con tu página web.\nCuriosamente, la tasa de rebote es comúnmente mal entendida y mal interpretada por muchos webmasters, bloggers y profesionales de SEO.\nLa tasa de rebote es básicamente el porcentaje de visitas de una sola página o sesiones web. En términos de palabras, el porcentaje de rebote representa el porcentaje de visitantes del sitio web que llegaron a una página en particular y se alejaron después de ver una página (por ejemplo, la página de «servicios»).\nLa tasa de rebote es esa métrica que revela cuánto de útil es realmente tu contenido.\nCuanto menor sea la tasa de rebote, en la mayoría de los casos, mejor. Lo que significa que un porcentaje de rebote del 34% es, evidentemente, mucho mejor que el 87%. Debido a que el porcentaje más bajo es una indicación de que tu contenido es útil, los usuarios quedaron satisfechos y se mantuvieron cerca.\nNOTA: De todas formas, tampoco es útil tomar como referencia solo esta métrica y decir que 34% es mejor que 87% si no lo ponemos en contexto, valoramos los objetivos que tenemos establecidos, como por ejemplo interacciones, tiempo de visita, canal de captación…\nAl final, nuestro objetivo debe ser monitorear la tasa de rebote y tratar de reducirla. Si lo que quieres reducir es la tasa de rebote de tus páginas de destino, puedes hacerlo siguiendo esta ruta:\nComportamiento \u0026gt; Contenido del sitio \u0026gt; Páginas de destino\nCada pequeña mejora en la tasa de rebote probablemente producirá una mayor conversión.\nVeamos un ejemplo Un sitio web de automatización de marketing y CRM notó que su tasa de rebote había aumentado un 42% durante un período de 3 meses.\nTomaron los pasos correctos para arreglarlo. Cambiaron el formato del texto, mejoraron el enlace interno y agregaron un vídeo a la página de inicio. Como resultado, el sitio web registró un aumento del 15% en el envío de formularios.\nSi observas en Google Analytics una tasa de rebote muy alta en algunas de tus páginas de mayor rendimiento con respecto a las otras, pregúntate cuál podría ser la razón. Audita las páginas afectadas y optimízalas para aumentar las conversiones.\n7. Utilizar consultas de búsqueda en el sitio Hay muchos sitios web demasiado complicados de usar. La información o contenido importante está oculto y en muchos casos las páginas se rompen cuando los visitamos a través de dispositivos móviles. Este escenario molesta a los usuarios.\nSin embargo, una pista de que los visitantes que llegan a nuestra web son nuestro target, es cuando usan el buscador interno.\n¿Sabes los términos de búsqueda que están buscando? Desde Google Analytics es bastante fácil descubrir estos términos. Por lo tanto, es necesario configurar un informe para obtener esa información.\nDesde la configuración de vista, activamos la opción de \u0026lsquo;Seguimiento de la búsqueda en el sitio\u0026rsquo; (tal como indica la imagen), y tendríamos que añadir el parámetro de consulta:\nNOTA: para añadir el/los parámetros de consulta, en la mayoría de los casos, simplemente añade lo que sucede después del carácter ? en la ruta:\nEj.\nFíjate en este parámetro q , este será el valor que tendrás que añadir.\nWordPress por defecto tiene q (está por query), algún otro CMS del mercado tendrá otro similar, aquí os menciono unos cuantos: query, search, searchword, searchquery, consulta, s, q, qs, string, searchq…\nQuizás la manera más sencilla es que realices tú mismo una búsqueda y te fijes en cómo cambia la ruta después de una búsqueda. Hay casos que mostrará el valor y hay otros casos que simplemente no devolverá nada (páginas dinámicas).\nAl analizar este informe, puedes ver las palabras clave exactas que las personas escribieron en tu buscador interno, directamente en tu sitio web.\nAquí es cómo localizar este informe importante:\nComportamiento \u0026gt; Búsqueda en el sitio \u0026gt; Términos de búsqueda\nUna vez que esté el informe cumplimentado con estos términos de búsqueda en el sitio, puedes mejorar tus conversiones de varias maneras. Puedes recomendar productos y servicios relacionados con las palabras clave.\nIncluso puedes utilizar la información que recopiles en tus campañas de correo electrónico. ¡O mejor aún! Investiga cuál es la palabra clave más frecuente y crea páginas de destino específicas de alto valor para atender a este segmento de visitantes del sitio web.\n8. Utilice las expresiones regulares en filtros y reportes Obtendrás mayor potencia y resultados de Google Analytics si automatizas algunas de las tareas. Entonces, si bien la mayoría de estos consejos han sido sobre el uso de la interfaz, este es un poco diferente y es aplicable en muchos lugares diferentes dentro de Google Analytics (y el Administrador de etiquetas de Google).\n¿Qué son las expresiones regulares? Las expresiones regulares son una forma de diferenciarse del usuario casual de Google Analytics.\nUna breve definición: son una forma de describir patrones en texto usando caracteres especiales. Expliquemos un poco más en detalle en qué consisten.\nSupongamos que estás viendo tu informe de \u0026lsquo;Todas las páginas\u0026rsquo; dentro de Google Analytics y que quieres definir algunas páginas específicas. Tal vez las páginas de Inicio, Servicios y Acerca de nosotros.\nPuedes extraer todo el informe, desplazarte para encontrar las páginas que necesitas y anotar los números. O puedes cargar el informe, buscar Inicio, realizar una nueva búsqueda de Servicios y después realizar una nueva búsqueda de Quiénes somos.\nInicio Or Servicios Or Quiénes somos.\nSe vería algo como esto: ^ (/ | / services / | / about-us /) $\nEl carácter de expresión regular más fácil de aprender es el pipe o \u0026ldquo;palito\u0026rdquo; |, que simplemente significa OR. Hay otros caracteres para indicar caracteres opcionales, «comienza con» y «termina con», ¡y muchos más!\nSi quieres investigar más sobre expresiones regulares, te dejo las siguientes guías:\n9. Sigue el camino de la generación de leads antes de que conviertan Existe una obsesión con la generación de leads. Muchos olvidan que alimentar a los clientes potenciales existentes es la mejor manera de hacer crecer un negocio. Probablemente tengas un representante de ventas o un departamento responsable de nutrir a tus clientes potenciales, pero ¿les delegas responsabilidad?\nPreviamente, debemos calificar a nuestros clientes potenciales y comprender su trayectoria por nuestro sitio web. Según las estadísticas de HubSpot, «solo el 25% de los clientes potenciales son legítimos y deben ser enviados a un representante de ventas».\nLos clientes potenciales suelen pasar por tres etapas básicas para confiar**, **creer y gustar. Así es como funciona el marketing online. El proceso de 3 pasos implica:\nConciencia. Consideración. Decisión. En realidad, hay una manera muy fácil de hacer esto con una búsqueda en el mismo informe. En todos los informes de Google Analytics, el cuadro de filtro de la tabla acepta expresiones regulares de forma predeterminada, lo que significa que solo puedes escribir en ese cuadro de búsqueda una frase que represente:\nPara comprender los diversos puntos de contacto que atraviesan los usuarios antes de comprar y las páginas a las que acceden en tu sitio web podemos consultarlo en Google Analytics siguiendo esta ruta:\nComportamiento \u0026gt; Flujo del Comportamiento\nPara obtener resultados imparciales, céntrate en los nuevos usuarios de tu sitio web que no tengan experiencia previa con tu marca. Por lo tanto, ordénalos por nuevos usuarios o nuevas visitas. Luego, podrás ver cómo los nuevos usuarios interactúan con tus páginas, desde dónde comenzaron, cómo se fueron, etc.\nNOTA**: **También sería útil profundizar un poco más, quizás con segmentos por dispositivo o por canal de adquisición.\nConocer las secuencias comunes del historial de páginas y cómo los nuevos usuarios se involucran, navegan y utilizan tus páginas web ayudarán a crear una mejor experiencia de usuario en el sitio.\n10. Analizar el compromiso de la página entre el móvil y el escritorio Como el uso de dispositivos móviles ha superado el tráfico de escritorio, según comScore, no debe descuidar a los usuarios de escritorio. Porque no a todos les gusta usar dispositivos móviles. Y ciertas tareas se realizan más fácilmente en una pantalla de escritorio más grande que en una pantalla más pequeña.\nComo propietario de un negocio, comercial digital o propietario de un sitio web, no gastes todo tu tiempo y recursos optimizando las conversiones del sitio web solo para usuarios de dispositivos móviles, hazlo también para usuarios de escritorio.\nObviamente, los dispositivos móviles pueden generar la mayor cantidad de tráfico para tu sitio web, lo que es bueno. Aquí puedes encontrar y analizar los resultados entre los canales móviles y de escritorio.\nAudiencia \u0026gt; Dispositivos móviles \u0026gt; Visión general\nEn el momento en que ingreses al informe, segmenta sus datos tabulados seleccionando tu objetivo de conversión/ventas principal o principal.\nEn la imagen, si miramos en términos de ingresos, se puede ver que el móvil (37%) y el tablet (9%) generaron menos conversiones en comparación con el escritorio (54%).\nComparando el ratio de conversión, estamos a un 0,80% en tablet; 0,42% escritorio y solo un 0,09% en dispositivos móviles. Parece que genera muchas más sesiones el móvil por tener un ratio más bajo.\nConsejo profesional: si tu segmento móvil no genera suficiente tráfico o ventas, hay una tendencia a suponer que a los usuarios no les resulta fácil navegar por tu sitio con un dispositivo móvil. Asegúrate de analizar las diferencias en el tráfico, el comportamiento y las conversiones (ventas).\nConclusión Google Analytics es su apuesta segura para descubrir insights u oportunidades que pueden mejorar también el posicionamiento orgánico en Google.\nSin embargo, la optimización del motor de búsqueda no es una estrategia de marketing digital que se establece y se olvida. Debe abordarse con un enfoque holístico e impulsado por datos, al mismo tiempo que se aprovecha el contenido atractivo de un sitio web para ganar tracción, atraer clientes potenciales calificados a un sitio web, aumentar su posicionamiento y aumentar sus ventas.\nCuando entiendes lo que motiva a las personas a usar tu sitio web, es más fácil hablar su idioma y hacer que participen con contenido bien pensado.\n(FUENTE ORIGINAL)[https://www.paradigmadigital.com/dev/guia-de-google-analytics-10-consejos-utiles-para-aumentar-su-trafico-y-ranking-2-2/]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/guia-google-analytics-10-consejos-utiles-aumentar-trafico-ranking-2-2/","summary":"\u003cp\u003eGoogle Analytics lleva años siendo la herramienta de referencia en marketing no solo a nivel de extracción de métricas, sino también a la hora de comprender el comportamiento de los usuarios de nuestro sitio web.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003ePero Google Analytics no deja de ser un mastodonte enorme donde obtener determinados datos es, a veces, casi una misión imposible, sobre todo si estamos empezando a trabajar con la plataforma.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eYa la semana pasada \u003ca href=\"https://www.paradigmadigital.com/techbiz/guia-de-google-analytics-10-consejos-utiles-para-aumentar-tu-trafico-y-ranking-1-2/\"\u003erecopilamos algunos consejos que nos facilitan el uso de la herramienta\u003c/a\u003e. Hoy continuamos con otras \u003cstrong\u003e5 recomendaciones que seguro que te ayudarán a exprimir al máximo Google Analytics\u003c/strong\u003e.\u003c/p\u003e","title":"Guía de Google Analytics: 10 consejos útiles para aumentar tu tráfico y ranking (2/2)"},{"content":"¿Qué empresa que tenga parte de su negocio online no desea tener más tráfico? Da igual el sector al que pertenezca, su tamaño, su facturación… la respuesta siempre será sí. Y si el tráfico es de calidad, será un plus mayor.\nGoogle Analytics nos proporciona una enorme cantidad de datos que podemos aprovechar para aumentar nuestro tráfico orgánico y mejorar el ranking en buscadores.\nSin embargo, debemos ser conscientes de que no podemos lograr resultados de la noche a la mañana. El proceso de conseguir más tráfico nos va a llevar tiempo, pero la espera hará que los resultados merezcan la pena.\nCon la enorme información que proporciona Google Analytics, saber cómo \u0026ldquo;moverse\u0026rdquo; por su compleja plataforma y superar los informes básicos entre métricas y ajustes, es fundamental para su éxito.\nEn esta guía, detallamos cada una de las perspectivas de Google Analytics y cómo puedes implementarlo de inmediato en tu sitio web para aumentar la visibilidad de tu búsqueda.\n1. Aprovecha las notificaciones y alertas de Google Analytics por correo electrónico Los informes por correo electrónico son la forma más fácil de pasar menos tiempo investigando entre datos. La pregunta es, ¿cómo configurar un informe de correo electrónico de Google Analytics?\nEste es un ejemplo de una alerta de correo electrónico que recibí el 26 de diciembre de Google Analytics:\nEste simple truco nos ahorrará muchísimo tiempo. Google Analytics genera demasiada información y la clave es saber obtener los datos que nos interesan. Y si pueden llegar a nuestro email, mejor.\nSin duda, uno de los desafíos para las empresas es extraer datos útiles y Google Analytics es una buena herramienta para ello.\nMi primera experiencia con Google Analytics no fue nada agradable, entré en mi cuenta y me quedé sentado durante horas, sin saber qué hacer, cómo obtener los datos y cómo interpretar incluso los datos en el panel.\nPara configurar las alertas personalizadas, inicia sesión en tu cuenta y dirígete a la sección de Administrar:\nA continuación, encontrarás la pestaña «Alertas personalizadas«:\nPuedes configurar fácilmente alertas personalizadas para recibir actualizaciones por correo electrónico y notificaciones de mensajes de texto cada vez que ocurra un evento (o cualquier acción que consideres relevante para tu sitio web).\nCuando utilizamos las \u0026lsquo;Condiciones de alerta\u0026rsquo; es fácil personalizar escenarios específicos para recibir alertas por correo electrónico. Por ejemplo, si tu sitio web experimenta un aumento o disminución en el tráfico, o si un objetivo específico se completa en los últimos días.\nIndependientemente de las notificaciones que desees, puedes configurarlas y Google Analytics te las enviará por correo electrónico.\nPuedes crear todas las alertas que quieras para monitorear (diaria, semanalmente…) visitas únicas, páginas vistas, tasa de rebote, datos demográficos, etc.\n2. Optimizar y mejorar las rutas a través de su sitio web. En principio, tu página de inicio es el punto clave de tu sitio web y desde donde se conectan tus páginas internas. Por lo tanto, debes tener muy en cuenta el diseño y la experiencia que proporciona a los usuarios.\nCuando rediseñamos nuestro sitio web, debemos aseguramos que el diseño esté claramente trazado. Esto es importante porque va a determinar cómo se verá y funcionará todo el sitio web en su conjunto.\nPero Google Analytics nos dice algo completamente diferente. Cuando consultes tus páginas o páginas de destino más populares, notarás que, en la mayoría de los casos, hay páginas distintas a la página de inicio que reciben más tráfico.\nEsto pasa independientemente del tamaño de tu sitio web. Si tienes un blog adjunto y lo actualizas con frecuencia, verás que aproximadamente el 30% del tráfico entrante proviene de la página de inicio y, el resto, de las páginas de tu blog (gracias a las palabras clave de larga cola), que son las que generan tráfico y conversación en las consultas de búsqueda.\nEntramos en la interfaz y seguimos estos pasos:\nComportamiento \u0026gt; Informe de flujo de comportamiento:\nComportamiento \u0026gt; Contenido del sitio \u0026gt; Todas las páginas:\nHaremos clic en la pestaña del \u0026lsquo;Resumen de navegación\u0026rsquo; en el panel de Google Analytics. Ahí podrás ver de dónde viene el tráfico y qué páginas visitaron tus usuarios.\nEl panel de la izquierda es la ruta de la página anterior, y el de la derecha el de las páginas siguientes. Hay que tener en cuenta que está filtrado por página de destino, aunque podríamos filtrarlo también por: agrupación de páginas (marcas, categorías superiores, género, autores, etc.), previa configuración en la vista principal…\nCómo se mueven las personas en tu sitio Por último, pero no menos importante, puedes ver las páginas a las que van los visitantes después de interactuar con la primera página de tu sitio web.\nCon esta información podemos (y debemos) mejorar la navegación de nuestros visitantes, haciendo llamadas a la acción más claras, intuitivas y atractivas.\nAhora que conocemos la ruta que hacen estos usuarios por nuestra web, podemos llevar a cabo algunas acciones que nos ayuden a generar leads en las páginas más visitadas. Por ejemplo, incluir formularios de suscripción.\nSi ignoramos esta información, dejaremos de prestar atención a clientes potenciales y desaprovecharemos un tráfico orgánico de calidad que puede aportarnos muchas ventajas.\n«Las empresas que adoptan un enfoque estructurado hacia la optimización de la conversión tienen dos veces más probabilidades de ver un gran aumento en las ventas».\n3. Aprovecha las páginas de \u0026lsquo;bajo ratios\u0026rsquo; para mejorar el rendimiento de búsqueda orgánica ¿Conoces los términos de búsqueda que actualmente te están enviando tráfico? Puedes profundizar en esto en el \u0026lsquo;Informe de consultas\u0026rsquo; de tu cuenta de Google Analytics.\nPara ello, deberíamos tener vinculada y verificada la cuenta de Search Console**, **para consultar las mediciones de performance de nuestro site, así como reportes de consultas de búsquedas directamente de nuestro buscador Google.\nUna vez vinculada la cuenta de Search Console en nuestro Google Analytics, habilitaremos el informe aquí indicado desde:\nAdquisición \u0026gt; Search Console \u0026gt; Páginas de destino o Consultas\nSi tienes las alertas correctamente configuradas, podrás recibir la información que hayas seleccionado en tu email. Sin embargo, para obtener las consultas de bajo rendimiento, tendrás que hacerlo manualmente.\nPor razones de privacidad, Google dejó de pasar los datos de referencia a los propietarios de sitios web. Si ves el mensaje \u0026lsquo;Not provided\u0026rsquo; esa es la razón.\nSin embargo, los anunciantes de Google Ads sí pueden ver estos datos en su panel.\nPor otro lado, las páginas «ocultas» rara vez se mostrarán. Algunos estudios aseguran que el 75% de los usuarios de Google no se molestan en hacer clic más allá de la primera página de resultados.\nSi quieres optimizar las páginas de tu site que no funcionen, esto son algunos consejos que te ayudarán a conseguirlo:\nPaso 1**:** una vez que localices tus consultas de búsqueda y tus posiciones promedio, es hora de optimizarlas para obtener mejores clasificaciones y buscar tráfico.\nPaso 2**:** Ordena los datos de tu consulta de búsqueda para mostrar resultados con una posición promedio por encima de 10.\nNota: Ya que hay 10 resultados en la primera página de SERP, significa que la 11ª posición es el primer resultado del motor de búsqueda en la segunda página, una buena página para encontrar consultas de búsqueda que se pueden enviar a la primera.\n\u0026ldquo;El mejor sitio donde esconder un cadáver en los buscadores es desde la segunda página en adelante…\u0026rdquo;.\nPaso 3**: **Reúne todos los resultados que se encuentran actualmente en la segunda página. Toma nota de los «términos de búsqueda de bajo rendimiento» (generalmente, con oportunidades de palabras clave de cola larga) que puede crear contenido atractivo y más rico para obtener ganancias de SEO rápidas.\nEstas son algunas de las formas de mejorar estas páginas:\nDisminuye el tiempo de carga de la página: Google se toma la velocidad del sitio web muy en serio. Y los usuarios no perderán el tiempo esperando a que un sitio web se cargue. Un retraso de 1 segundo en el tiempo de carga de la página se traduce en un 11% menos de visitas y un 7% de pérdida en las conversiones de sitios web. Agrega más palabras y valor a la página: si tus páginas de bajo rendimiento tienen menos de 2.000 palabras, añade alguna más que proporcione valor. Así podrás aumentar tu ranking y tráfico de búsqueda. Página responsive: si crees que todos los visitantes de su sitio web provienen de dispositivos de escritorio, te equivocas. A través de Google Analytics podrás ver el tráfico que proviene de canales móviles (utiliza los segmentos avanzados o simplemente el \u0026lsquo;Informe de Dispositivos\u0026rsquo;). Por lo tanto, hacer que tu página sea móvil y responsive es vital, ya que puede aumentar tu ranking y tráfico.\nGoogle tomó esta decisión porque los usuarios de dispositivos móviles esperan que un sitio web y sus páginas estén optimizados para sus dispositivos. Alrededor del 48% de los consumidores dicen que no volverían a un sitio web si no se carga correctamente en sus dispositivos móviles.\nIncluye más datos, imágenes, vídeos, elementos interactivos: datos de origen de Google, sitios confiables, plataformas de investigación, organismos educativos y expertos de la industria. Incluye tantos datos que harán que las personas confíen más en tu contenido. Para aumentar el valor real y percibido de tu contenido, incluye elementos interactivos (por ejemplo, calculadoras, herramienta de estimación de tráfico, herramienta de conversión) y no olvides crear imágenes personalizadas (por ejemplo, infografías, gráficos, tablas, ilustraciones) para tu publicación.\nFormatea correctamente el contenido: no importa lo útil sea tu contenido. El formato muy importante. Debes tener en cuenta: El titular: hazlo irresistible. Escribe frases cortas y directas. Cada párrafo, 2 – 4 líneas máximo. Un solo párrafo de línea podría incluso funcionar. Usa viñetas y subtítulos para dividir grandes cantidades de información. Haz el contenido práctico (si es posible, conviértelo en una guía paso a paso). 4. Repara las \u0026ldquo;goteras\u0026rdquo; de tus páginas de búsqueda principales Hace unos meses, haciendo una auditoría de un sitio web, detecté que una de las página que más tráfico enviaba al sitio era en realidad una página con fugas.\nEn otras palabras, aunque la página estaba atrayendo muchas vistas únicas, no vi conversiones, en términos de suscripciones de correo electrónico, llamadas telefónicas, contacto de correo electrónico, ventas de productos, aumento de ingresos y reconocimiento general de la marca.\nPuede que tus páginas de búsqueda principales tengan fugas, si se así podrías perder oportunidades para el tráfico de búsqueda, clientes potenciales y ventas en la mesa.\nConseguir más de un objetivo con una página de destino es una técnica que casi nunca funciona. No puedes esperar que una publicación de blog determinada te consiga suscriptores, cree tu marca y anime a la gente a comprar tu producto. No funciona de esa manera. Define tu objetivo y alinea su contenido en esa dirección.\nAnalytics probablemente te mostrará las páginas populares, pero si ese no es el caso, haz clic en:\nComportamiento \u0026gt; Contenido del sitio \u0026gt; Todas las páginas\nHaz clic en la pestaña \u0026lsquo;Visitas de página únicas\u0026rsquo; para mostrar primero las páginas más populares. Identifica las que tienen un alto porcentaje de rebote, (un ratio superior a 70% ya puede ser un claro indicador).\n¿Pero por qué los visitantes abandonan nuestra web? Muchas veces, los usuarios no encuentran lo que esperan y se van provocando una alta tasa de rebote. Para evitarlo, debemos optimizar nuestras páginas. Estas son algunas sugerencias:\nUtiliza herramientas cualitativas como Crazy Egg, Google Optimize… Ayúdate de mapas de calor. Realiza test. Consigue la opinión de tus visitantes, pídeles que te ayuden a identificar qué esperan ver en tu página y observa la ruta de conversión que toman. 5. Mejorar los enlaces internos con contenido popular Una vez que hayas identificado las páginas de destino (donde las personas ingresaron a tu sitio web desde una búsqueda o una campaña publicitaria) y las páginas de salida (donde se detuvieron después de interactuar con su página), es hora de mejorar la vinculación interna y la optimización general de su sitio web en la página.\nEsto es vital porque cuando implementas las tácticas correctas de optimización en la página, puede aumentar tu tráfico de búsqueda y tu clasificación, lo que evitará que tus páginas tengan fugas.\nSi tu página de inicio recibe mayor cantidad de tráfico, lo ideal es enlazar algunas de tus páginas internas. De esa manera, cuando se obtiene un enlace de confianza a la página de inicio, parte del contenido o el valor del enlace se transfiere a las páginas internas.\nFuente: Neil Patel\nHay un informe en Google Analytics que nos muestra cuáles son las páginas internas a las que podemos redireccionar contenido de valor:\nConversiones \u0026gt; Ruta de objetivo invertida\nA continuación, selecciona el objetivo principal que deseas ver y analizar (yo he seleccionado entered checkout). Verás las páginas anteriores con las que interactuaron los visitantes del sitio web antes de lograr este objetivo en tu página. Esa es la página con la que pasaron más tiempo interactuando antes de la conversión.\nA partir de la información obtenida de Analytics, entendemos que estas páginas están convirtiendo a la mayoría de los visitantes en tu sitio web. Ahora el siguiente paso es canalizar todo ese tráfico a las páginas adecuadas.\nComo regla general, cada vez que publiques contenido nuevo, enlaza tus páginas de mayor clasificación para que los visitantes puedan descubrirlas fácilmente. Los rastreadores de motores de búsqueda también siguen estos enlaces en la página.\nY lo más importante, Moz hizo un estudio (abajo comparto los links) y descubrió que los enlaces de páginas nuevas y sitios web nuevos transmiten \u0026ldquo;link juice\u0026rdquo;, uno de los factores de posicionamiento que más le gusta a Google.\nConclusiones Para dar los primeros pasos para mejorar nuestro tráfico y nuestro ranking, empecemos con estos 5 consejos. En la segunda parte de este post, veremos los 5 restantes. ¡Espero que te sean útiles!\nReferencias (FUENTE ORIGINAL)[https://www.paradigmadigital.com/techbiz/guia-de-google-analytics-10-consejos-utiles-para-aumentar-tu-trafico-y-ranking-1-2/]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/guia-google-analytics-10-consejos-utiles-aumentar-trafico-ranking-1-2/","summary":"\u003cp\u003e¿Qué empresa que tenga parte de su negocio online no desea tener más tráfico? Da igual el sector al que pertenezca, su tamaño, su facturación… la respuesta siempre será sí. Y si el tráfico es de calidad, será un plus mayor.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eGoogle Analytics nos proporciona una enorme cantidad de datos que podemos aprovechar para aumentar nuestro tráfico orgánico y mejorar el ranking en buscadores\u003c/strong\u003e.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eSin embargo, debemos ser conscientes de que no podemos lograr resultados de la noche a la mañana. \u003cstrong\u003eEl proceso de conseguir más tráfico nos va a llevar tiempo, pero la espera hará que los resultados merezcan la pena\u003c/strong\u003e.\u003c/p\u003e","title":"Guía de Google Analytics: 10 consejos útiles para aumentar tu tráfico y ranking (1/2)"},{"content":"Cada vez creo más firmemente que la gran mayoría de las empresas no supervisan el progreso de su negocio digital. Y no me refiero solo a pequeñas empresas, sino también a grandes compañías.\nUno de los problemas con los que me he encontrado en consultorías de analítica digital es que se piensa que es un tema relegado solo a técnicos o gente de marketing.\nLa actividad digital, comenzando desde el marketing hasta los resultados finales de la conversión, es un elemento demasiado importante para NO ser monitoreado y controlado.\nSi tienes una inversión bancaria, ¿comprobarías si va bien o mal? Supongo que la respuesta es sí.\nLo mismo debemos hacer con nuestros proyectos digitales, por dos motivos obvios: porque es una parte integral de nuestro negocio y porque, sea cual sea el tamaño de la inversión, necesita que se verifique la efectividad para evaluar si continuar invirtiendo o mover el presupuesto a otros canales.\n¿Por qué medir? ¿Alguna vez has practicado deporte o tienes un pasatiempo donde intentas mejorar? Al igual que en la vida privada, también queremos “mejorar” en el negocio, queremos ser más eficientes: aumentar nuestro número de clientes, introducir nuevos productos o servicios en el mercado, o reducir tiempos de producción y los costos generales. Estas son cosas que solo se pueden mejorar si se miden.\n¿No eres un experto en Google Analytics? Estas son las excusas que escucho con más frecuencia: “No tengo tiempo”, “No tengo los conocimientos”, “Google Analytics siempre cambia de interfaz”, etc.\nEs cierto que Google Analytics es una herramienta que requiere un mínimo de conocimiento, pero existen soluciones para simplificar y facilitar la comprensión de todos los datos del negocio digital. ¡Estoy hablando de los dashboards!\n¿Qué es un dashboard o cuadro de mando? Un dashboard (o “cuadro de mando”) es una pantalla que te permite monitorizar en tiempo real el progreso de los informes y métricas comerciales más importantes de nuestro negocio.\nPermiten a los diferentes departamentos estar siempre informados de los datos más importantes. Y esto no afecta solo al equipo de marketing y ventas, sino también administración, finanzas, IT, comercial, logística, etc.\nObviamente, cada empresa debería tener un dashboard personalizado que le permita:\nMedir el rendimiento, especialmente en términos de marketing y ventas. Tomar decisiones rápidamente y actuar en consecuencia. Hacer que los datos sean accesibles de un vistazo. Alinear los objetivos de los diversos equipos. ¿Cómo hacer un cuadro de mando? Lo sé, lo sé… lo ideal sería tener una herramienta mágica que cree automáticamente un fantástico tablero que puede resolver todos tus problemas.\nDesafortunadamente, es un gran error empezar a utilizar una herramienta y que, inmediatamente, comience a insertar indicadores, gráficos y tablas al azar. ¡Es inútil! El secreto para configurar un tablero es crear primero un measurement plan o un plan de medición.\nEl plan de medición En pocas palabras, un plan de medición es un documento que traduce tus principales objetivos empresariales en métricas que pueden medir en tu sitio web.\nProporciona un marco, no solo para una configuración personalizada de tu análisis web, sino que también forma parte vital de una estrategia de marketing digital más amplia. Esto luego determina cómo tus canales digitales se adaptan mejor para lograr tus KPI.\nSin un plan de medición sería como ir a ciegas en tu negocio. Sin él no podríamos saber:\nLos objetivos de negocio y estrategia. El desempeño y los compromisos de las estrategias (KPIs). Las métricas de medición. Entonces, la forma correcta de implementar paneles es, en primer lugar, crear un plan de medición, implementarlo tanto en web como en Google Analytics, y luego extraer/vincular información usando herramientas para crear dashboards.\nComo dijo Avinash Kaushik, evangelista de Google, un plan de medición consta de 5 pasos:\nObjetivos. Estrategias y tácticas. KPI. Segmentos. Target. #### 1. Objetivos Siempre debemos partir de los objetivos, que deben ser, según las pautas originales de Avinash, DUMP (Doable, Understandable, Manageable, Beneficial). Es decir:\nRealizables. Comprensibles. Manejables. Beneficiosos. Estos son buenos ejemplos de ello:\nIncrementar las ventas. Aumentar el tráfico de marca o brand awareness. Captación de leads cualificados. Maximizar el ratio de fidelización, social engagement o mejorar el impacto socialmente. 2. Estrategias y tácticas Una vez definidos los objetivos a alcanzar, necesitaremos definir las estrategias para alcanzarlos a través unas tácticas, donde sucesivamente se monitorizarán a través de acciones.\nVeamos un ejemplo: si el objetivo es incrementar las transacciones online en un trimestre de un 10%, una estrategia podría ser la de buscar un segmento de potenciales clientes en un nicho de mercado X, y la táctica será a través de un canal de marketing o un conjunto de canales (content marketing, publicidad de banner, etc).\n3. KPI (Key Performance Indicator) Aquí están los famosos indicadores clave de desempeño (del inglés “Key Performance Indicators”), a través de las cuales medimos nuestras estrategias y tácticas.\nHay que saber diferenciar entre los distintos tipos de KPIs:\nKPI de marketing: ROAS (Return On-Ad Spend), retorno de cada 1€ gastado de publicidad. KPI de ventas: ROI (Return On Investment), retorno de la inversión. KPI offline: ratios financieros/económicos, indicadores logísticos o de productividad, comerciales. KPI de micro-conversión: ratio de consultas de detalles de fichas de productos visualizadas, ratio de acciones referente a un post de un blog, ratio de scrolling x% totales que se han recibido en un determinado post. KPI finales: Tasa de conversión del canal de marketing X, CPL (Coste per Lead), CPA (Coste por Adquisición). 4. Segmentos No solo necesitamos monitorizar lo que las personas hacen en nuestros proyectos digitales, sino que necesitamos saber a qué segmento pertenecen, qué subconjunto o condiciones coinciden.\nComo por ejemplo: rango de edad, fuente de tráfico, ubicaciones geográficas, dispositivo móvil o de escritorio, audiencia masculina o femenina…\nLos segmentos son más efectivos si se desarrollan como parte de la fase de KPI del plan de medición, por lo que es recomendable establecer los KPI relativos a los diferentes segmentos.\n5. Target Esta es una de las partes más difíciles. Definimos Target como una meta a alcanzar, que temporalmente se encuentra entre la medición de su desempeño hasta que conseguimos aumentar los niveles de rendimiento en la empresa. En definitiva, es cuantificar en valores numéricos los indicadores KPIs.\nPara ello, los objetivos de nuestro Target deben estar bien definidos, factibles y, sobre todo, delimitados dentro de un marco de tiempo.\nPor ejemplo: “Quiero aumentar la facturación en un 10% en 6 meses”, no es lo mismo que “Quiero aumentar la venta de 100.000 unidades para este finde”.\nImplementar el plan de medición Lamentablemente a menudo se descuida la parte “técnica”, porque los desarrolladores no tienen tiempo, porque no se le da importancia a esta parte, porque no hay personas que tengan estas habilidades, porque no se ha puesto un presupuesto o simplemente no se sabe qué hacer y cómo hacerlo.\nEs importante que el sitio web haya sido creado correctamente. Para ello es necesario verificar que los diversos elementos de la micro conversión o conversión sean rastreables: botones, llamadas a la acción, formularios, páginas de agradecimiento, descargas, vídeos, desplazamiento de las páginas para saber si su artículo ha sido “leído”, así como muchos eventos personalizados de comportamiento para la mejora de la UX.\nPor lo tanto, necesitamos un “analista-desarrollador” que se encargue de nuestro sitio web, que pueda configurar el seguimiento y configurar todo en Google Analytics, utilizando a la vez un gestor de administración de etiquetas, como Google Tag Manager, Tealium, etc.\nDiseñamos cuadros de mando Ahora que ya tenemos el plan de medición, vamos con el Dashboard. Cuando hacemos un dashboard, es recomendable seguir estos pasos:\nIdentificar el tipo de negocio Cada empresa tiene sus propias características y necesita su propia adaptación, por eso es importante identificar el tipo de negocio que tenemos. Nos ayudará hacernos preguntas tipo: ¿qué tipo de proyecto tenemos? ¿Hay un sitio web de la empresa, multilingüe, dispone de comercio electrónico o un catálogo de productos, landing pages, un proyecto de adquisición de clientes potenciales, un CRM, una app móvil, un meetup anunciando un evento o un curso online?\nDefinir los destinatarios Es muy importante pensar en quién debe consultar los paneles, ya que cada usuario tendrá funciones específicas y habilidades diferentes. Posibles usuarios:\nStakeholders. Analista de datos. SEO o roles en digital marketing. Comerciales. Social media. Finanzas. Departamento IT. Etc. Un director o los stakeholders, así como los CEO’s o propietarios de un negocio, necesitarán una visión general del progreso de su proyecto web o digital, sin entrar en demasiados detalles técnicos a diferencia del analista de datos que tendrá todo disponible con información sobre las diversas áreas.\nAquellos que hacen Marketing Digital necesitarán tener todos los detalles sobre el tráfico, las mejores palabras clave y el contenido más efectivo en los motores de búsqueda.\nAquí, es recomendable tener paneles de control conectados directamente a Google Search Console o herramientas de adquisición de tráfico de pago, como por ejemplo Google Adwords.\nFinalmente, los desarrolladores IT necesitarán también tener un seguimiento de errores, eventuales bugs, controles incluso de seguimiento de procesos, donde se necesitará un tablero dedicado.\nTipos de tablero de instrumentos En función de los destinatarios y le tipo de negocio, estos son, por ejemplo, algunos de los tipos de paneles que se podrían crear: Visión de conjunto. Tráfico y contenido. Idiomas / Extranjero. Conversiones. Adwords. Social. … Maquetación de un dashboard Aún nos falta un pequeño paso antes de usar las herramientas. Mi consejo es coger lápiz y papel y ¡dibujar! Pintar un mockup nos ayudará a tenerlo todo organizado previamente.\nLos primeros elementos que tenemos que tener en cuenta, aunque alguno pueda parecer trivial, son:\nTítulo del tablero (por ejemplo, visitas de resumen). Logotipo de empresa/marca (es importante, ¡no lo olvides!). Rango de fechas (seleccionable). Las herramientas para crear tableros Finalmente llegamos a las herramientas. Para empezar hay que diferenciar en cuadro de mandos de Business Intelligence o de tipo analítico; de pago, gratuito o freemium…\nGoogle Data Studio Una buena opción puede ser Google Data Studio:\nEs un instrumento en constante evolución, actualmente la versión Beta tiene muchos conectores para su integración. Está perfectamente integrado con el ecosistema de Google. Tiene muchas plantillas preparadas. Es gratis. Data Studio básicamente permite hacer dos cosas:\nConectar datos de fuentes como Google Analytics. Representar cualquier dato de una manera visual. Para empezar a utilizarlo, configuramos segmentos, eventos y conversiones para el seguimiento en Google Analytics: [IMG]\nVinculamos la fuente de datos de Data Studio con nuestra cuenta de Analytics y después seleccionamos los indicadores gráficos apropiados vinculados a las métricas que queremos monitorizar.\nVeamos los paneles de una página de destino para anunciar un libro electrónico sobre una investigación científica:\n[IMG PANEL DE TRAFICO]\n[IMG PANEL DE conversiones]\nAdemás, nos permite ser bastante creativos al poder utilizar imágenes de fondo y elementos gráficos para hacer que nuestros paneles sean más impactantes y asegurarnos de que nuestro destinatario final sea más hábil para controlar sus “negocios”.\nRecursos gratuitos para Google Data Studio\nData Studio Report Gallery.\nFree Google Analytics (Lead Generation) Data Studio.\nPlantilla para la plantilla de Adwords.\nPlantilla para tablero de e-commerce.\nPower BI Otra herramienta alternativa a Google Data Studio totalmente recomendable es Power BI, más enfocada a negocio.\nTiene características interesantes como un gran número de conectores, muchas plantillas para utilizar y la capacidad de personalizar la representación de indicadores tanto a nivel gráfico como a nivel de fórmulas matemáticas. De hecho, se complementa perfectamente con Excel y su PowerQuery (integrado).\nOtras solucioens de Business Intelligence Entre las diferentes herramientas de pago, disponemos de algunas que nos ayudan en nuestra visión de negocio. Entre ellas encontramos: Klipfolio, Tableau, QliK, Microstrategy y las propias de IBM, Salesforce, SAP.\nTienen, además, la ventaja de integrarse con software de gran importancia a nivel empresarial, aunque en algunos casos necesitemos profesionales cualificados para su configuración y despliegue (no sucede esto en todas las herramientas).\nSegún el informe de la consultora americana Gartner, este tipo de herramientas son las soluciones de business intelligence y visualización de datos más destacadas.\n[IMG GARTNER]\nCon este artículo he querido transmitir, con un resumen muy general, las consideraciones para crear un cuadro de mando, ya sea para uso interno o para una visión de negocio global.\nTeniendo en cuenta que existen muchas soluciones hoy en día, tenemos que adaptar la herramienta a nuestro negocio y preguntarnos qué respuestas nos puede proporcionar, descubriendo nuevos insights y aumentar los beneficios empresariales.\nY tú, ¿qué herramientas utilizas para monitorizar tus objetivos empresariales?\n(FUENTE ORIGINAL)[https://www.paradigmadigital.com/techbiz/como-crear-dashboard-para-poner-en-orden-tus-metricas/]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/crear-dashboard-para-poner-orden-tus-metricas/","summary":"\u003cp\u003eCada vez creo más firmemente que la gran mayoría de las empresas no \u003cstrong\u003esupervisan el progreso de su negocio digital\u003c/strong\u003e. Y no me refiero solo a pequeñas empresas, sino también a grandes compañías.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eUno de los problemas con los que me he encontrado en consultorías de analítica digital es que se piensa que es un tema relegado solo a técnicos o gente de marketing.\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003eLa actividad digital, comenzando desde el marketing hasta los resultados finales de la conversión, es un elemento demasiado importante para NO ser monitoreado y controlado.\u003c/p\u003e","title":"Como Crear Dashboard Para Poner en Orden Tus Métricas"},{"content":" Nota: Este contenido se actualizará en la sección Tutoriales\n#moocGTM - nuevo seminario online para profundizar los conocimientos de Tag Manager Comenzamos la nueva temporada de cursos y seminarios online, y antes de acabar el 2018 he preparado un nuevo seminario titulado #moocGTM, y hablará principalmente de los fundamentos de Google Tag Manager.\nEsta herramienta que está comenzando a gustar no solamente a profesionales del marketing, sino a figuras profesionales de otros departamentos de una organización, aunque la verdad que sigue habiendo mucho desconocimiento sobre sus principales funcionalidades.\nObjetivos de este seminario Come parte de este seminario explicaré los siguientes puntos:\nEntender el sistema de etiquetado Comprensión de la interfaz de Google Tag Manager Implementación de micro-objetivos y conversiones Creación de las etiquetas personalizadas Integrar con eficiencia Google Tag Manager y Google Analytics Lograr nuevos insights dentro de la analítica digital A quién va dirigido El seminario es de nivel básico-intermedio, con lo que el alumno necei conocimientos de analítica de base y conoce la terminología de marketing, negocio, diseño web. En el caso no tengas conocimientos, se intentará derivar a un curso básico ya creado anteriormente en mi plataforma de Udemy titulado Fundamentos de Analítica digital, Analytics y Tag Manager, disponible gratuitamente para su visión y aprendizaje.\nEn particular este seminario es apto a todos los niveles, y principalmente para:\nprofesionales de marketing en sus inicios con la analítica web community manager, social media y otras figuras de digital marketing estudiantes de máster y cursos de posgrados del sector consultores SEO y de diseño web agencias, startups y empresarios gestores de sitios web y comercio electrónico aquellos que quieren comenzar con Tag Manager e ir avanzando 6 Módulos principales más casos prácticos y Tutoriales Está compuesto de 6 módulos principales de más de 30 vídeos, no más largos de 5 minutos de duración, que directamente explicaré las diferentes funcionalidades. Estará disponible en la plataforma YouTube cada semana dos vídeos más casos prácticos.\nIntroducción al Administrador de Etiquetas de Google: Google Tag Manager\nInterfaz de Google Tag Manager\nEtiquetas, Variables, Activadores de Google Tag Manager\nObjetivos y Conversiones de Google Analytics\nMedición de eventos importantes con Google Tag Manager\nConclusiones y recomendaciones\nLista de reproducciones en YouTube Como siempre se subirán los vídeos de los módulos en mi canal YouTube. Puedes seguirme y subscribirte para no perderte las actualizaciones y novedades del mundo digital.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/moocgtm-seminario-online-google-tag-manager/","summary":"Comenzamos la nueva temporada de cursos y seminarios online, y antes de acabar el 2018 he preparado un nuevo seminario titulado #moocGTM, y hablará principalmente de los fundamentos de Google Tag Manager","title":"#MoocGTM Seminario Online Google Tag Manager"},{"content":"¿Qué es y a que sirve el píxel de Facebook? Tal como indicando en la web oficial de Facebook:\nEl píxel de Facebook es una herramienta de análisis con la que podrás medir la eficacia de tu publicidad. Puedes usar el píxel de Facebook para conocer las acciones que las personas realizan en el sitio web y llegar a los públicos que te interesan\nSi pensamos que normalmente se utilizan diferentes píxeles de conversiones, para medir la eficacia de acciones de marketing (Tradedoubler, Doubleclick, Google Ads, Remarketing), acciones de experiencia de usuario y CRO (Hotjar, CrazyEgg, Mouseflow, VWO), además de pixel de seguimiento de otras interacciones y de performance, su implementación podría ser un obstáculo, entre la solicitud al departamento de IT, o su personalización constante, entraríamos en un campo minado.\nComo siempre digo y lo repito, por suerte que los administradores de etiquetas, cómo Google Tag Manager, fueron creados para realizar nuestras tareas más sencillas*, ahorrar tiempo y manejar con total autonomía tareas también más complejas de medición y de seguimiento. No estoy hablando solo de conversiones, también gestión más avanzadas de estudio de datos de experiencia de usuario y mejora del CRO.\n*Hablando de \u0026ldquo;sencillas\u0026rdquo; obviamente daré por hecho que se necesita conocimiento más que un nivel básico de diseño web, hoja de estilo CSS, y JavaScript, en caso contrario va a ser complicado. No se trata solo de copiar y pegar códigos, sino entender su funcionamiento.\nMás informaciones sobre el píxel de Facebook Ads Configurando el píxel de Facebook es colocar su código en el encabezado del sitio web. Cuando alguien visita tu sitio web y realiza una acción (por ejemplo, completar una compra), el píxel de Facebook se activa y registra esta acción. De esta forma, sabrás cuándo un cliente realiza una acción y podrás llegar a él de nuevo a través de futuros anuncios de Facebook.\nLas ventajas de utilizar el pixel de conversiones Existen varias formas de usar los datos obtenidos con el seguimiento del píxel de Facebook para perfeccionar la estrategia publicitaria en Facebook.\nEl píxel de Facebook permite hacer lo siguiente:\nLlegar a las personas adecuadas Encuentra nuevos clientes o personas que visitaron una página específica o realizaron una acción que te interesa en tu sitio web. Además, crea públicos similares para llegar a más personas que son parecidas a tus mejores clientes. Genera más ventas Configura pujas automáticas para dirigirte a personas con mayor probabilidad de realizar alguna acción relevante para ti, por ejemplo, hacer una compra. Medir los resultados de los anuncios Mira cuánto éxito tuvo el anuncio según los resultados que generó. Puedes consultar información como las conversiones y las ventas obtenidas. Vamos con la implementación del pixel principal de evento Page Views Para que todo funcione correctamente, y con esto digo que recoge las variables dinámicamente y no dejando a medias el potencial que pueda tener el pixel, pero incluso su peligro de proporcionar muchos datos a Facebook, vamos por pasos.\nNecesitamos el pixel base que será la principal de páginas vistas y su implementación recomendada es como se muestra.\nSiempre optamos por una implementación a medida, y no guiada, no queremos bajo ningún concepto ser ayudados por Facebook, ya que compartir inclusos más datos desde Tag Manager, no es una buena idea.\nUna vez en nuestro contenedor de Tag Manager comienza la parte más divertida:\nCreamos una etiqueta tipo HTML personalizado y añadimos nuestro pixel, ya sabes porque, verdad? De momento FacebookAds no tiene ningún acuerdo con Google sobre tag de 3rd party, así que tenemos que personalizarlo cómo uno script se tratara. Y no olvidar de realizar dos tareas más, sacar el noscript en una etiqueta Imágen personalizada y la otra indicar que solo se podrá realizar cuando el javascript está deshabilitado. Esta parte la explicaré con calma en otra ocasión. También podemos personalizar nuestro pixel ID con una variable del tipo constante y así tener más dinamismo en nuestras personalizaciones.\nTRIGGER o Activador Todas las páginas vistas\nEventos estándar Tal como nos sugiere la misma guía de Facebook Developers, ahora podemos utilizar nuestras personalizaciones con la función\nfbq('track') y nuestros eventos tendrán un nombre ya asignados según como se muestra en esta tabla que mostraré a continuación.\nCada uno de los eventos tendrá propiedades tipo obligatorias y otras opcionales, sirven basicamente para recoger informaciones de nuestros usuarios (comportamientos, usabilidad, conversiones, comercio electrónico, etc), obviamente si lo mismo lo recogemos desde el Enhancend Ecommerce (Comercio Electrónico mejorado) para Google Analytics, las mismas variables serán enviadas a Facebook Analytics. Lógico, no?\nAlgo muy importante Cada una de las siguientes etiquetas personalizadas, tendrá que tener una lógica de secuencialidad:\nCada etiqueta tendrá que cargarse DESPUÉS de la principal, ya que el core del código sigue teniendola la anterior, mientras en la personalizada solo tendrá una porción del código y sus variables. [](/img/2018/10/secuenciacion etiquetas pixel facebook ads en tag manager - marcusrb.png)\nCreación de variables personalizadas Una cosa no meno importante es crear ahoras las variables personalizadas, en mi caso de comercio electrónico, que para utilizarlas en todas las etiquetas con los parámetros, más o menos se reciclarán las mismas una y otra vez para el resto de eventos.\nvalue: será el valor del producto / servicio. será tratado como FLOAT (con decimales), y no tendrá comillas. Su código tendrá un aspecto similar (depende de nuestro dataLayer): currency: por defecto será la moneda utilizada en el comercio electrónico, y en caso de multidivisa, entonces podemos crear una regla, normalmente este valor variable retornará un valor único, EUR, USD, GBP, JPY, etc. Podemos crear algo así: 1a\nvar dlv = window.google_tag_manager[\"{{Container ID}}\"].dataLayer.get('ecommerce'); return (dlv.currencyCode); o con la captura de exepciones sería:\ntry{ var dlv = window.google_tag_manager[\"{{Container ID}}\"].dataLayer.get('ecommerce'); return (dlv.currencyCode); }catch(e){ window.console(e); } } 2 o mejor todavía con la variable dataLayer (variable de capa de datos):\necommerce.currencyCode\nComo puedes ver existen muchas formas de extraer las variables, recuerdas de nombrarlas correctamente\ncJS - currencyCode DLV - currencyCode Fácil verdad? :-)\nproductName: Capturar el nombre de producto, será sencillo con la regla de dataLayer, pero cuando se trata de recoger más valores y inserirlo en un listado podemos utilizar un algoritmo. No todas los sitios web son iguales, ni las estructuras de URLs son iguales, así que en mi caso he utilizado esta función: La explicación sobre el cómo está construido depende también de otros factores, por decirlo de una manera si queremos utilizar la misma función para una tarea o varias (yo he optado para la segunda opción y una regla para el resto, para no triplicar el trabajo.)\ncategoyName: Al igual que el anterior, aquí recogemos los nombres de las categorías: Al igual que en productos, depende como se tiene la estructura del dataLayer, las variables de URLs o la estructura del sitio web para recoger unos valores u optar por otra manera de scraping\nproductID: repitiendo lo mismo concepto, utilizando otro parámetro, esta vez extraemos el valor ID del producto, y sucesivamente para la categoría. categoryList: esta variable tendrá un formato con separador por parentesis angular \u0026lsquo;\u0026gt;\u0026rsquo;, en lugar de comas \u0026lsquo;,\u0026rsquo;, así que en este caso creamos un listado y al final juntamos las categorías de varios niveles (en mi caso hasta 6), con este símbolo. El resto de variables personalizadas serán del tipo:\naddToCart removeFromCart checkoutEvents (AddPaymentInfo, DeliveryMethod, checkoutStep, DiscountCode, etc.) Existen otras variables, las que definen reglas para nuestro Analytics de Facebook.\nLa primera será:\nproduct_catalog_id, esta será creada en nuestro Administrador de publicidad de FacebookAds como repositorio de varios pixel y creatividades. Directamente cremos una variable del tipo constante y le añadimos el valor correspondiente, será una alfanumerico, y nada más. La otra:\ncontent_type: será por defecto marcado por Facebook cuál product o product_group Evento estándar ProductList Cómo el principal que muestra todas las páginas vistas, apunto donde está el pixel principal, este evento mostrará los elementos visualizados en una página de servicios o de productos. Al igual que las impresiones del comercio electrónico utilizaremos exactamente el mismo trigger, aunque tendríamos que trabajar con las variables anteriormente creadas.\nTRIGGER o Activador Todas las páginas que incluyen listados de productos y/o categorías. También podemos utilizar una evento personalizado de impressions pero sería crear más reglas y condiciones. Recuerdas que tienes que adaptar la etiqueta y variables, así como los activadores a tu sitio web, y en este último caso, si ti es imposible realizarlo, hay que utilizar el sentido común de un buen desarrollador: NO LO HAGAS complicado.\nEvento estándar ViewContent En este caso será la ficha de nuestro producto o servicio seleccionado, al tener ya un evento personalizado en Tag Manager que está recogiendo esta acción, utilizaremos la misma.\nTRIGGER o Activador El activador será el evento personalizado ya declarado del comercio electrónico mejorado productClick. En caso de no tenerlo correctamente configurado desde el dataLayer, tenemos que crear una regla del tipo clickEvent o linkClick. En todos casos recuerdes que tener el dataLayer del enhanced ecommerce bien implementado te ahorras mucho trabajo.\nEvento estándar AddToCart Este será un evento personalizado ya creado en Comercio Electrónico Mejorado, addToCart, así que recuperaremos este y lo enviaremos a Facebook Ads en su activador. Puede verificarse tanto en Página inicial, de categorías, de productos, de búsqueda, incluso en páginas de MyAccount (listado de favoritos, compras recientes, etc.)\nTRIGGER o Activador Reutilizar el Custom Event addToCart, este se producirá siempre y cuando hay un evento en un botón en \u0026lsquo;Añadir al Carrito\u0026rsquo;. Activadores \u0026gt; Eventos personalizados \u0026gt; addToCart (fijarse en las letras capitalizadas desde tu consola)\nEn caso no lo tengas, podrías utilizar un método de scraping de evento clickEvent, buscarías la .class o #id del botón, siempre y cuando este no sea diferente por cada tipología de acción, y recogerías su VALUE.\nEvento estándar AddToWishlist Este evento no existe como tal en Comercio Electrónico mejorado, así que será un evento de captura de acciones, a través de linkClick o clickEvent. Las condiciones pueden ser diferentes, las reglas y variables dependen de como esté tu botón, así que utilizando el metodo scraping, podemos realizarlo.\nTRIGGER o Activador En caso que no tengas un evento personalizado, podrías utilizar un método de scraping de clickEvent, buscarías la .class o #id del botón, siempre y cuando este no sea diferente por cada tipología de acción, y recogerías su VALUE. Es importante bypassare también la información del nombre producto, categoría, ID, precio, variación\u0026hellip;así que esta tarea te llevará un buen rato para recoger todas las informaciones. Además es reutilizable para el resto de etiquetas de conversiones de terceros, además para trabajos de CRO y UX.\nEvento estándar Search Este evento que tampoco existe en Google Tag Manager ya heredado del comercio eletrónico mejorado, será un evento personalizado sobre el uso del buscador interno.\nTRIGGER o Activador El activador será sencillo. Si tenemos la URL con ?q=texto_introducido_buscador_interno o similar, donde el parámetros de consulta será en mi caso la \u0026lsquo;q\u0026rsquo;, u otro parecido, tenemos que crear primero la variable personalizada del tipo URL y con parámetro CONSULTA. Y si este parámetro se encontrará en la URL, devolverá el valor, en este caso el término buscado. Listo!\nEvento estándar InitiateCheckout Este evento se produce en el momento exacto que pasamos en la fase 1 del checkout. Si está implementado desde el comercio electrónico mejorado, tendríamos que tener un evento personalizado desde el dataLayer checkout. Sucesivamente, el primer paso será recogido de la siguiente manera con la variable dataLayer:\necommerce.checkout.actionField.step TRIGGER o Activador Evento personalizado checkout y que la condición de la variable dataLayer STEP sea 1.\nEvento estándar AddPaymentInfo El evento de recogida del método de pago seguramente estará también recogido en el dataLayer, al igual que el anterior, este podrá ser stepX, dependiendo si estará situado al punto 3, 4 o lo que fuera. En caso de no tener pasos durante la fase de checkout, podemos también adoptar sistemas de recogidas a través de páginas virtuales, con elementos .css o #id.\nTRIGGER o Activador Evento personalizado checkoutOption y que la condición de la variable dataLayer STEP sea X. Donde por X será el paso que lo corresponde. En caso de no tener este evento declarado en el dataLayer, podemos crear un activador de tipo linkClick o de clickEvent.\nEvento estándar Purchase El evento de transacción finalizada será nuestra páginas de gracias o lo que corresponda. En caso de tener el evento de comercio electrónico transaction o purchase, o crear uno a medida. Muchas tiendas online o páginas de servicios del tipo ecommerce, también puede estar recogiendo las informaciones de transacciones finalizadas a través del Protocolo de Medición y podemos nosotros crear un dataLayer personalizado.\nTRIGGER o Activador Evento personalizado transaction o purchase o donde se verifique la página thankYouPage. Cuidado con esta página, tiene que tener la información de transacción y sus parámetros configurados.\nExisten otros eventos estándares para los registros, login, leads, contactos, pero estamos siempre hablando de etiquetas personalizadas que tendrán su activador un evento personalizado. Seguramente si estás recogiendo eventos en Google Analytics u otra plataforma, entonces simplemente puedes replicar el mismo trigger.\nEn caso de dudas, problemas con los activadores, condiciones, variables personalizadas, puedes consultarme o directamente hablarlo con el desarrollador para que pueda implementar la mayoría en un dataLayer por tí.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/guia-personalizar-pixel-facebook-ads-google-tag-manager/","summary":"La guía completa de como personalizar el pixel de Facebook Ads a través de Google Tag Manager y sus variables de comercio electrónico mejorado.","title":"[Guía] Personalizar el pixel de Facebook Ads en Google Tag Manager"},{"content":"Un post sobre la medición de eventos, cuales clicks, conversiones, formularios, transacciones desde un iframe con Google Tag Manager. Seguramente ya te puesto a buscar y rebuscar sin éxito, o directamente pedir ayuda a un desarrollador.\nEs lo mismo que me ha pasado a mí en más de una ocasión, hasta encontrar con varias respuestas y opciones, y gracias a Lunametrics, Simo Avaha y Measureschool, finalmente yo también puedo redactar un post sobre la medición de eventos, cuales clicks, conversiones, formularios, transacciones desde un iframe con Google Tag Manager a Google Analytics o pixel de terceros.\nOJO! Esta guía funciona solo si tienes acceso al sitio web tanto propietario que del iframe, en tal caso, no es posible realizarlo (de momento!)\nCheck 1. No tengo acceso al módulo o al sitio web IFRAME. Lo siento, esta guía no es para ti.\nCheck 2. Tengo acceso al módulo o al sitio web IFRAME (sigues adelante)\nComprobaciones del contenedor de Google Tag Manager Para la prueba de su correcto funcionamiento, estoy realizando el test desde un sitio web propio, un iframe interno para el mismo dominio. Más adelante veremos con uno externo y tener en consideración USER-id y CrossDomain. La idea es de registrar click o eventos: enlaces, llamadas, formularios o todo lo que podría registrar como tal y enviarlo a Google Analytics.\nDiferenciamos así el iframeParent (el padre o el principal) y el iframeChild (el hijo o el huésped).\nAquí una imagen del Parent:\ny para comprobar el iframe **Child, **tecla de ratón derecho y como la imagen:\nAhora necesitaremos los accesos a los dos contenedores de Google Tag Manager:\nContenedor GTM Parent Contenedor GTM Child Este último en particular va a ser especial, porque realmente necesitaremos darle unas directrices y unos códigos diferentes al resto que ya tenemos en nuestro principal.\nPasos para el contenedor Google Tag Manager CHILD Una vez creado el contenedor de Google Tag Manager para el iframe, el Child, lo implementamos como siempre solo en el iframe, sin que le pongamos etiquetas de terceros, ni Google Analytics, ya tendrá el suyo probablemente, luego, subiremos este archivo .json que a continuación explicaré a que sirve.\nARCHIVO JSON\nEste archivo, como el resto de “recetas” de Google Tag Manager, está en formato JSON, o resumido, un contenedor con elementos, para importar directamente en nuestro Google Tag Manager, sin tener que reescribir nuevamente todas las etiquetas y códigos. Con este en particular, para un contenedor nuevo no tenemos que sobrescribir nada (si el contenedor es nuevo, no hace falta). Si ya tenemos elementos en el contenedor, entonces no tenemos que seleccionar la opción de sobrescribir.\nUna vez importado el archivo entramos en la etiqueta **SENDER – postMessage **para sus comprobaciones.\nVamos a explicar en detalle esta etiqueta personalizada:\nejecuta una declaración **try…catch **, tal como indica el nombre, es un bloque de instrucciones para intentar (**try) **y en caso de excepción **(catch) **devuelve el error en la consola de desarrollador de nuestro navegador. Más info Asignamos la variable **postObject **del tipo JSON.stringify, este método convierte un valor dado en javascript a una cadena JSON, opcionalmente reemplaza valores si es especificada la función \u0026lt;strong\u0026gt;\u0026lt;em\u0026gt;de reemplazo\u0026lt;/em\u0026gt;\u0026lt;/strong\u0026gt;, o si se especifican las propiedades mediante un array de reemplazo. de un lado tenemos el **event **y lanza el propio iframe, así que como nombre he puesto _iframeACCION _(sustituye ACCION por el tipo de evento, form, link, click, video, transaction, etc), y del otro lado tengo **link **en mi caso estoy lanzado eventos de tipo enlace y le asigno un nombre, una variable, cualquier cosa que quieras que mida. Ej. {{CLICK URL}} – {{CLICK TEXT}}, devolverá la ruta completa del click sobre este enlace y el nombre del texto ancla. mandamos el todo a la ventana principal con el método **parent.postMessage() **donde activa la comunicación entre la pantalla origen y destino, y que le enviamos los siguientes datos: la variable postObject la ruta y dominio huésped Configuración Eventos Child Ahora bien. Podemos proceder con la configuración de los eventos en este contenedor **iframeChild, **yo voy a seleccionar por ejemplo, el vinculo a la llamada telefónica, mejor dicho aquellos usuarios que hará click en el enlace TELÉFONO\nActivamos las variables integradas (en el caso sea nuevo el contenedor es importante tenerlos activos):\nModifico algunos parámetros de la etiqueta personalizada anterior dejándola así con su activador correspondiente para las llamadas telefónicas:\nLos cambios efectuados son solamente descriptivos, además de asignarle la ruta donde tengo alojado el iframe.\nGuardamos, creamos versión y Publicamos. Hasta aquí finalizado el proceso de configuración del iframe mismo.\nPasos para el contenedor Google Tag Manager PARENT Ahora toca al contenedor padre tener que realizar unas cuántas configuraciones. Primero vamos a importar este archivo json:\nRecuerda d no modificar el resto de etiquetas o elementos de nuestro contenedor, con lo cuál le damos a NO SOBRESCRIBIR el resto de elementos.\nLo que vamos a tener son dos elementos importados:\netiqueta personalizada con uno script de llamadas de parámetros LISTENER una variable tipo dataLayer que importa el valor del iframe EVENT iframePhoneClick, justo para seguir el ejemplo anterior El script es un poco largo de detallar pero básicamente tiene unos puntos importantes a subrayar:\ncon el **addEvent **enviamos el mensaje desde el iFrame hacía el Parent declaramos la variable data con el _JSON.parse, _un comunicador entre las dos partes, y así el dataLayer Ejecutamos el dataLayer en el caso existan eventos definición de eventos con el addEventListener Configuración Eventos Parent Así creado no tenemos que realizar nada más que otras dos acciones.\nAsignarle un activador, una simple Página Vista de la página de donde se ejecuta el evento, en mi caso /event.html 2. Creamos el evento para Google Analytics de este modo: Asignamos:\nCategoria: lo que queramos desde el iframe, en mi caso childPhone _Acción: _yo he puesto la página donde se ha ejecutado la acción, o poner lo que sigue en Etiqueta _Etiqueta: _alternativamente a la anterior, utilizar una variable **dataLayer **del mensaje desde el iframe creado anteriormente, postMessageData OJO, porque la variable ahora tiene dos partes, la primera _postMessageData _y el segundo parámetro del script del child, adivinista cuál? sí, es Link Esta variable nos sirve como “comunicador” de la información que teníamos creada desde el **CHILD **con el tipo de click, form o transaction, lo que sea, básicamente si dentro del Child teníamos una variable de {{Click URL}} aquí me enviará la respuesta.\n3. Ahora toca al activador del evento de Google Analytics: Este activador va a ser una llamada al **Evento Personalizado **del _iframeChild, _sí sí, lo que teníamos declarado en el otro, exactamente cuando se ejecuta el evento, entonces DISPARA nuestra etiqueta.\nGuardamos, creamos versión y Publicamos.\nFIN!\nTesting de eventos en iFrame Vamos a realizar la dinámica y ver como queda el todo con las siguientes imágenes de vista previa y debug:\nVerificación del evento ejecutado y dispara la etiqueta a Google Analytics\nTiempo real en Google Analytics y Prueba Terminada!\nConclusiones Hemos realizado el primer test sencillo de como enviar eventos desde un marco (iframe) dentro de un sitio web, estamos hablando de uno básico, mismo dominio y pocos eventos de click en enlaces o un formulario.\nImagina ahora de tener que implantar uno snippet externo de booking, sí, propio para las reservas hoteleras que tanto se utilizan o utilizar EventBrite, o compras de tickets de eventos.\nBien esta parte llevaría exactamente los mismos pasos anteriores más dos configuraciones más que actualizar más adelante:\nCLIENT-ID y COOKIE: la idea es tener la misma sesión abierta en ambos sitios sin perder el usuario logueado, ni tener que a contabilizar más sesiones por usuario (y reconocerlo sobre todo) CROSS DOMAIN o multidominio: el tener que pasar por dos sitios web diferentes, parece raro pero realmente son dos páginas enmarcadas en una sola, pero con dos dominios distintas, entonces necesitaríamos utilizar la configuración también de esta, así como su exclusión como referral en Google Analytics. Hasta aquí es todo, cuéntame tu experiencia que tal fue o se has buscado algún otro atajo con los iframe\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/guia-mediciones-de-click-desde-un-iframe-con-google-tag-manager/","summary":"Un post sobre la medición de eventos, cuales clicks, conversiones, formularios, transacciones desde un iframe con Google Tag Manager.","title":"[Guía] Mediciones de click desde un iframe con Google Tag Manager"},{"content":"Web Analytics: 10 razones para usar Tag Manager en su análisis de marketing Google Tag Manager es una de las herramientas más innovadoras en la web para una gestión avanzada de nuestro análisis de marketing . Para aquellos que nunca han oído hablar de él, es una herramienta principalmente dedicada a los analistas de marketing y gerentes de marketing, que le permite llevar la Optimización de la tasa de conversión o CRO (Conversion Rate Optimization), la optimización de los procesos de conversión dentro de un sitio web en un nivel que de otro modo solo se puede alcanzar mediante el uso de herramientas a menudo bastante costosas.\nCon Google Tag Manager es posible, entre otras cosas, rastrear y transmitir fácilmente a su análisis o herramientas de administración de marketing digital (incluyendo Google Analytics, por supuesto, pero también Facebook Analytics) cualquier tipo de comportamiento, desde ver una página web hasta haga clic en una llamada a la acción, desde compartir en redes sociales hasta el embudo completo de compra de comercio electrónico.\nTodo lo que muchas herramientas de analítica , apropiadamente programadas, hacen de forma independiente, por supuesto.\n¿Por qué, entonces vale la pena cambiar a Google Tag Manager? Aquí están unas 10 razones, y hay más! 1 # La solución ideal para el hombre (o la mujer) que no debe preguntar, nunca La primera, la más importante de las ventajas que descubre de inmediato quién pasa a Google Tag Manager. Aquí está: libérate de la esclavitud de preguntar.\nEs un clásico, ¿no?\nSu cliente le confía la gestión de los procesos de marketing y optimización dentro de su sitio web. Sin embargo, aunque siempre hay uno, el mantenimiento técnico del sitio se confía a una empresa externa , que es una de las miles de responsabilidades del departamento interno de TI de la compañía, que (como siempre) tiene mucho que hacer y (como siempre) no él tiene algo de tiempo para perder con “los de marketing”.\nSituación clásica, por decir lo menos: levante la mano que no la haya experimentado al menos una vez, de un lado o del otro de la barricada. En resumen, imagine al pobre analista que enfrenta esta situación: decenas de llamados a la acción para rastrear , uno o más embudos de conversión para analizar, quizás (en un comercio electrónico), todo el proceso de compra que se gestionará y un administrador de TI reticente eso no te permite trabajar al ritmo y con la precisión con la que fueras prefijado. ¿Qué hacer?\nLa solución es: cambiar a Google Tag Manager. De esta forma, finalmente podrá trabajar libremente si cree que debe etiquetar cualquier elemento del sitio web de su cliente (siempre que se realice al menos decentemente, por supuesto) sin tener que recurrir a las intervenciones del desarrollador o del webmaster.\nMejor que eso!\n2 # Puedes planificar mejor tu trabajo ¿Qué implica todo esto?\nEn primer lugar, implica la posibilidad de planificar su trabajo de análisis de datos mucho más fácilmente, explotando el potencial de Google Tag Manager para supervisar sistemáticamente las rutas internas al sitio web que desea analizar, decidiendo de vez en cuando el nivel de detalle del análisis.\nPor ejemplo?\nPiensa en una llamada a la acción . Obviamente, querrá ser monitoreada de una manera muy específica, separándolo de otra llamada a la acción en la misma página. Ahora, en cambio, piense en los contenidos relacionados de un blog. En este caso, no le interesará saber, probablemente, qué contenido en particular ha sido objeto de clics, pero solo necesita saber el número total de clics en los correlatos tomados en general. Aquí: Tag Manager le permite diversificar el nivel de análisis en relación con sus objetivos .\nY para hacerlo fácilmente (lo que nunca duele).\n3 # Puede hablar con Google Analytics en su “lengua” Otra ventaja considerable: a través del Tag Manager puede usar fácilmente todos los scripts que le permiten enviar datos y parámetros a Google Analytics sin escribir una línea de código. En su lugar, encontrará interfaces convenientes que le permitirán trabajar sin problemas y sin errores, tanto para mejorar y adaptar a sus necesidades el código de seguimiento de Analytics, tanto para rastrear eventos y eventos sociales con simplicidad, utilizando las variables proporcionadas por Google Tag Manager para hacer los parámetros y variables dinámicas.\n4 # Puedes probar nuevas soluciones sin dañarlas. Además, puedes regresar cuando quieras Y dime que esto no es una ventaja.\nGoogle Tag Manager funciona con dos herramientas extraordinarias. El primero es la vista previa: le permite probar cualquier solución y verificar la viabilidad y cualquier defecto antes de entrar en producción. Una ventaja no poco, que comprenderá fácilmente a cualquiera que tenga sus manos al menos una vez en su vida en una línea de código.\nEl segundo, igualmente importante, es el versionado . En la práctica, Tag Manager mantiene todas las instancias que hemos publicado de nuestra cuenta en su base de datos. De esta forma, si nos damos cuenta demasiado tarde de que hemos hecho algunas tonterías, podemos volver fácilmente a la última versión operativa .\n5 # Puedes centralizar todas las etiquetas ¿Alguna vez intentó dibujar una serie de eventos que pueden suceder en cualquier lugar de su sitio web , por ejemplo, hacer clic en una Llamada a la acción? Hay muchas formas de hacer esto. Si no tiene experiencia en programación, probablemente deba buscar todas Llamadas a la acción presente en su sitio y asociarlo con un evento que se transmitirá a Google Analytics. Si, en cambio, tiene alguna experiencia en programación, tal vez no pueda hacer este esfuerzo, tratando de configurar una función que presida automáticamente esta tarea.\nO puede usar Google Tag Manager. De esta forma, la tarea de reaccionar dependerá del clic listener . En su lugar, tendrá la tarea, mucho más sencilla, de explicar al Administrador de etiquetas qué evento debe transmitir a Google Analytics en relación con el clic en el sitio.\nMás fácil que eso!\n6 # Puedes reutilizar los códigos y soluciones A veces sucede que tiene ideas brillantes. Gracias a la modularidad de Google Tag Manager, podrá utilizar estas ideas y soluciones una y otra vez. Sí has entendido bien, el mismo activador, por ejemplo el de formulario enviado, puedes utilizarlo para eventos de Google Analytics, para la etiqueta de conversiones de Google AdWords, para el pixel de Facebook u otro pixel de terceros. Y porque no, utilizarlo también para eventos dinámicos, ejemplo, comercio electrónico, donde alguna variable comparte etiqueta, o en Remarketing dinámico. Esta es una ventaja bien útil además, puesto que no tienes que meter mano al código nunca (bueno sí, a principio), pero al resto piensa todo GTM.\n7 # Puede usar funciones, cálculos, variables y transmitir sus resultados a Google Analytics con facilidad Google Analytics, usted sabe, solo permite unos pocos meses, y solo en algunos casos, realizar cálculos con las métricas en su base de datos, o manipular su tamaño gracias al uso de filtros avanzados. Cualquier entrada que deseemos dar a Analytics, en resumen, esto probablemente debería haber sido procesado previamente.Imagine, por ejemplo, que desea importar en Analytics un determinado tamaño presente en el código de su sitio , quizás dentro de una meta etiqueta o en una ubicación específica de la URL.\n¿Cómo lo vas a realizar?\nUna solución es calcular esta cantidad a través de una o más funciones para procesarla dentro del código de su página e importar el resultado en Analytics gracias a una modificación del código de seguimiento.\nEl otro? Puedes delegar la tarea en Tag Manager , que proporciona toda su base de datos de variables personalizadas y dedicada para este fin.\n8 # Finalmente puedes simplificar el trabajo de etiquetas en ecommerce ¿Quién ha intentado elaborar las funciones de Google Analytics que presiden las diversas etapas del proceso de compra? Nada fácil, ¿verdad? El comercio electrónico mejorado es una de las herramientas más complejas para configurar en Google Analytics, ya que requiere la activación de varias funciones que presiden la búsqueda y envío de datos en tiempo real, a medida que el usuario avanza en su Customer Journey .\nGoogle Tag Manager simplifica enormemente este proceso y, en algunos casos, lo hace posible incluso sin agregar una sola línea de código al sitio.\n9 # Puede usar fácilmente los nuevos píxeles de conversión de Facebook en relación con los eventos Otro aspecto que afectará, creo, a muchos colegas. Con Google Tag Manager puede simplificar en gran medida la implementación de los nuevos píxeles de conversión de Facebook , e incluso puede configurarlos sin cambiar el código del sitio.\n10 # Finalmente puede etiquetar su sitio para explorar el comportamiento del usuario con facilidad Por último, pero no menos importante: con el Administrador de etiquetas de Google, puede marcar cualquier botón , cualquier comportamiento, cualquier interacción de nuestros usuarios en su sitio, comenzando, por ejemplo, desde interacciones sociales , que a menudo permanecen indescifrables para Google Analytics. En resumen, tendrá la capacidad de rastrear toda la experiencia del usuario , haga clic para hacer clic: algo invaluable, especialmente para la determinación de casos de uso y perfiles de usuario en los sitios más complejos.\nUn engranaje adicional en análisis de marketing En resumen, se habrá te habrás dado cuenta que: con Tag Manager, el trabajo de rastrear y analizar un sitio web no solo es más sencillo, sino también más funcional, ya que le permite realizar prácticamente cualquier seguimiento que desee , manteniendo el nivel de análisis de datos una capa sobre la del código del sitio. Entonces, si normalmente logra involucrar el dpto TI en su proyecto de seguimiento, solo podrá ganar aún más eficiencia, un tema que hoy, en mi opinión, está en todos lados.\nSi también usa Google Tag Manager, ¿agregaría algunos puntos a esta lista? Cuéntame sobre tu experiencia con esta increíble herramienta en los comentarios.\nFuente original:** https://it.semrush.com/blog/google-tag-manager-10-buoni-motivi-per-usarlo/\n**\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/google-tag-manager-10-buenas-razones-para-usarlo-bien/","summary":"Google Tag Manager es una de las herramientas más innovadoras en la gestión avanzada de nuestro análisis de marketing","title":"Google Tag Manager: 10 buenas razones para usarlo bien"},{"content":"¿Quiéres aprender a crear un CRM con Google Sheet, pasar valores dinámicos con Google Tag Manager y tener un seguimiento de eventos? Será un tutorial dividido en dos partes, la primera la explicación de como crear en Tag Manager variables, personalizadas y dinámicas, ejemplo al enviar un formulario para Leads, y de otro lado enlazando Google Sheet y tener toda la información (excluyo la información sensible en virtud de la nueva ley GDPR no haré mención a datos sensibles), además a tener en cuenta que tampoco llevaré estos datos a Google Analytics para evitar penalizaciones (nunca me ha pasado y tampoco quiero arriesgarme). Pronto también el vídeo con el tutorial, esté atento en mi canal YouTube\nPreparando las variables en Google Tag Manager Antes de empezar, hay que tener en cuenta unos cuantos puntos, si eres nuevo en Google Tag Manager, seguramente llegarás a final de este párrafo y te irás llorando, porque hablaré de Tag Manager a nivel más avanzado. En caso de dudas sobre etiquetas, variables e incluso el mismo Tag Manager, te recomiendo hagas una primera visita aquí. Si ya estás acostumbrado a extraer informaciones a nivel más avanzado, y conoce de DOM, HTML y CSS, además de JavaScript, entonces, bienvenido.\nComenzaré hablar de como tener un cuadro de seguimiento, y podría ampliar más informaciones y campos, pero me conformo con este CRM básico\nSegundo paso tengo este formulario básico de momento justo para alinearme a mi CRM y luego explicaré como ampliar con más informaciones y detalles\nPara extraer informaciones desde un DOM, es necesario tener bien claro una cosa, realizar lo siguiente:\nconsola de desarrollador \u003e pruebas con ID, clases o Selector CSS \u003e aplicar a más de uno y hacer pruebas Una vez que tengamos los campos necesario para extraer los valores de los campos del formulario, podemos inclusive determinar otras KPI’s importantes y útiles:\nabandono del formulario creación de un funnel y determinar los porcentajes de campos no rellenados vs completo tiempo de permanencia en el formulario y medición de duración en segundos desde el primer click hasta el envío test A/B en el mismo con diferentes opciones y determinar cuál de los formularios mejora el %ratio de conversión etc… Entramos ahora con el concepto de extraer la información en una alerta de consola y ver los valores Una vez dentro de nuestro Tag Manager vamos con la creación de nuestras variables, primero ha de comprobar los campos del formulario (si existen ID, clases o selector CSS), y ver su activador de tipo bóton de envío formulario (tipo HTML, jQuery o Ajax, modal, iframe, etc).\nCreación de la variables Este es el código fuente de mi formulario:\nY este es como veo los campos DOM en la Consola de Google Chrome:\nAhora bien que tengo los campos de nombre, apellidos, dirección, género, email y comentarios, incluido botones de enviar y resetear, iré a lo práctico.\nCrearé las variables de tipo Javascript Personalizado y veámos como función la vista previa para el primer campo NAME.\nSi para extraer el valor en el campo, la query será: document.querySelectorAll('[id=classicForm]')[0][0].value Resultado:\nAhora bien, mi CRM puedo rellenar de valores cuáles, también datos personales y sensibles, así que me limitaré a asignarle solo valores booleanos: TRUE o FALSE, siempre y cuando la condición será \u0026gt; enviar el formulario rellenado y no vacío.\nel código así reescrito es:\nEn práctica asigno una variable a mi selector, primer campo y lo confronto con un valor vacío ” “, si no es así, entonces el valor de retorno será TRUE sino será FALSE.\nCuídado, el valor por defecto es UNDEFINED, porque no está asociado a ningún activador, así que siempre tendré en cuenta que el formulario será enviado (para su validación total).\nMODO AVANZADO\nTambién puedo crear una variable que directamente hará el trabajo de validación y con este script le digo de sacarme el valor V****erdadero:\nEn cada elemento tendré el parámetro **Validity **y según sea un campo obligatorio o no, tendré varias opciones\nAsí que resumiendo nuevamente tenemos:\ndocument.querySelectorAll('[id=classicForm]')[0] y siguiendo puedo extender con la validación\ndocument.querySelectorAll('[id=classicForm]')[0][0].validity.valid y esto me dará el resultado **TRUE **o FALSE\nAhora hacemos lo mismo para todos los campos interesados:\nNombre, Apellidos, Dirección, Género, Email, Comentarios.\nSolo necesitamos replicar al igual que el campo “nombre” los demás que quedan, ya que todos los campos de textos son de igual tipologia, serán exactamente iguales que el primer ejemplo, solo que tenemos que pasar de [0][0] a [0][1] y así hasta llegar al campo [0][5]\nCreamos la etiqueta y activador Pasamos de crear las variables de los campos del formulario, y necesitaríamos el activador, en este ejemplo, mi formulario, tiene _onsubmit=ValidationEvent() _, en tu caso puede que el submit tenga una ID o una CLASS, o que el formulario esté creado con jQuery, así que vamos por lo más sencillo.\nMi ejemplo es un **Evento Personalizado **del tipo Submit con el valor ValidationEvent() y todo lo que necesito es enviar la información recogida hacía Google Sheets.\nSí, falta algo, crear un **conector **entre Google Tag Manager y Google Sheets, y para ello utilizo una etiqueta tipo **PIXEL, **que en su defecto sería la etiqueta Imagen\nEl conector que vamos a crear es con **Google Apps Script. **\nEntramos en Google Drive \u0026gt; Herramientas \u0026gt; Editor de secuencias de comandos y creamos el script personalizado:\n\u0026lt;img código\u0026gt; que pueden descargar aquí\nInsert your content here Muy importante cambiar los dos primeros valores: SHEET_NAME: nombre de la hoja donde tenemos los campos a rellenar (en mi ejemplo se llama Sheet1) SHEET_KEY: El valor ID de la hoja de cálculo lo que sigue /d/XXXXXXXXXXXX sería a rellenar Ahora solo hace falta Guardar \u0026gt; Publicar \u0026gt; Publicar como aplicación Web\nImportante seleccionar el nivel de acceso a todos. Copiamos el código del script y seguimos\nCreamos la variable de Google Apps Script en Tag Manager Seguimos con la creación de la etiqueta Pixel, o imágen personalizada añadiendo la variable conector.\nDefinimos la variable de tipo **Constante **con este valor Google Apps Script, y volvemos a la etiqueta\nel código tendrá esta estructura\n{{var_SCRIPT_GOOGLE_APPS}}?nombre_campo1={{var_1}}\u0026nombre_campo_2={{var_2}} etc etc Si nos fijamos, el primer campo es la constante con la url de Google Apps Script, separamos con un **? **y seguimos con los mismos nombres de la primera linea de Google Sheets (si tenemos NAME será NAME y si será NOMBRE entonces pondríamos NOMBRE,) si fallamos esta parte no leerá la correspondencia entre los nombre de las primera file de Google Sheets con las variables donde hacer pasar los valores.\nEjemplo?\nPara comprobar su correcto funcionamiento podemos hacer lo siguiente:\nuna ruta nueva con la URL de Google Apps Script y la secuencia\nResultado?\nVista previa y Publicación: Testing Vamos con la vista previa y si todo funciona correctamente tendremos valores TRUE y FALSE en nuestro CRM, o los valores correspondientes en caso de no tener que pasar por la validación Booleana.\nEl orden de los valores que siguen después **\u0026amp; **es indiferente, siempre será una concatenación y los valores se pondrán en su sitio correspondiente en la hoja de cálculo.\nAquí el webinar sobre como crear un CRM y pasar las variables dinámicas desde Google Tag Manager a nuestro Google Sheets ","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/creacion-crm-google-sheets-google-tag-manager/","summary":"Google Tag Manager es una de las herramientas más innovadoras en la gestión avanzada de nuestro análisis de marketing","title":"Realizar un CRM con Google Spreadsheets con Google Tag Manager"},{"content":"¿Quieres ver como he realizado una optimización de una cuenta AdWords para el sector de reparaciones móviles y pantallas de smartphones? No te pierdas mi próximo webinar de una hora de duración el próximo\nJueves 10 de Mayo 2018 a las 19:00h . Se comentará en directo de cómo extraer datos de una cuenta de AdWords y desde Analytics, crear patrones para organizar mejor los grupos de anuncios, las campañas y las palabras claves. Dar un nuevo enfoque a los anuncios de textos y aprovechar del Remarketing y Shopping. Se ha logrado pasar de una inversión (mal aprovechada) de 3000 euros al mes , facturando lo justo para pagar el alquiler del local en Madrid, a convertirse en un negocio de nicho muy rentable y logrando invertir más de 15000 euros al mes, con un ROI x 3\nTe espero el próximo jueves en Hangout de YouTube y en Facebook\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/realizando-auditoria-y-optimizacion-adwordsreparacion-moviles/","summary":"¿Quieres ver como he realizado una optimización de una cuenta AdWords para el sector de reparaciones móviles y pantallas de smartphones?","title":"Realizando auditoría y optimización AdWords:Reparación Móviles"},{"content":"Durante más de 5 años he estado utilizando Google Tag Manager en auditorias de analítica web, a mis clientes y sobre todo actualizándome constantemente con el fin de impartir clases presenciales y a distancia, y siempre veo que hay una “negación” hacía el aprendizaje de este gestor de etiquetas o “administrador de etiquetas“.\nHoy hablaremos de como efectuar una migración correcta hacia Tag Manager sin arriesgar el trabajo de otras agencias o consultoras, o de nuestros compañeros de otros departamentos, que han realizado algunas tareas de “etiquetado manual”, y con esto quiero decir código “a saco” dentro del site, y por compañeros me refiero a internos y externos que sean, ya que pueden ser de diferentes departamentos:\ndepartamento IT: para sus pruebas en los sitios web o en partes para verificar el correcto funcionamiento de las aplicaciones departamento Marketing: que además de utilizarlo en la medición de campañas con “pixel” de diferentes canales (SEM, SEO, social, afiliados, referenciados etc) departamento Administrativo / Comercial: que podría estar midiendo campañas y pasarlo a sus CRM’s departamento de Analytics: para etiquetar todos los eventos e interacciones de usuarios, usabilidad UX y CRO y más que podrían ser otros interesados en la creación de tareas personalizadas Como puedes apreciar, el uso de Google Tag Manager podría abarcar todas estas tareas, y obviamente, para poder realizar una migración hacía a ella, tendríamos tener además de experiencia técnica, para que podamos realizar no solamente la “medición de Analytics” y stop, sino hay unas series de tareas que cualquier departamento puede realizar y por este motivo vamos por partes.\nDefinición de un plan de medición Ante de comenzar con un plan de migración, necesitaríamos ver y poder realizar de forma resumida, un plan de medición para poder realizar sucesivamente comprobaciones de implementaciones existentes o tener que crearlas.\n¿No sabes que es un plan de medición?\nPues, el plan de medición resumido, al igual que este pantallazo aquí abajo, representaría como alcanzar nuestro objetivo empresarial, siguiendo varios pasos y después de seguir unas series de configuraciones previas en el sitio web, herramienta a utilizar y medición de resultados.\nDefinición del plan de medición Documentar los aspectos técnicos Creación de un plan de implementación Implementación Mantenimiento y mejora continua – Optimización vuelve a principio Entre un test y otro del punto 5 y 6, se crean diferentes dashboard, o cuadros de mandos con las KPI’s a seguir y alcanzar. Aquí entrarían los factores para extrapolar las informaciones, detectar insights y mejorar con los test A/B, CRO, UX etc.\n¿Cómo compruebo las implementaciones anteriores? Una vez que tengamos el plan de medición y verificada la parte técnica (dedicaré otro post para cada uno de los pasos), realizaremos las implementaciones oportunas (vía código, vía GTM, o lo que haga falta en las herramientas). Pero entraría aquí el aspecto de comprobar los trabajos anteriormente realizados.\nPodemos utilizar algunas de las herramientas aquí mencionadas:\nGoogle Analytics: Hablando de Google Analytics, sería nuestra primera herramienta a verificar si efectivamente existen unas implementaciones realizadas, porque, en tal caso ya estaríamos recogiendo estos datos y de una manera estarían llegando a nuestra herramienta de análisis. Plugin de terceros: Podríamos tener unos plugin instalados que estarían ya haciendo el trabajo por nosotros, en caso de migración podríamos o bien crear conflictos, o bien cargarnos el trabajo realizado. Aplicaciones para navegador: Con las aplicaciones o complementos para navegadores (Chrome, Firefox, principalmente), podríamos chequear unas series de aspectos cuáles implementaciones y recogidas de valores dentro del site Informes anteriores: Con los informes ya podríamos tener una idea de lo que se está realizando o lo que no, así alinearnos con las KPI’s y el plan de medición. En practica tenemos que fijarnos en algunos apartados dentro de Google Analytics, exactamente dentro de la interfaz podemos ver cuáles:\nconversiones comportamiento dimensiones o métricas personalizadas agrupación de contenidos eventos personalizados Con los plugin implementados en los gestores de contenidos: WordPress, Prestashop, Joomla, Magento, Shopify etc, pueden darnos mucha información, tenemos que ver que están realizando para no duplicar información\nCon las aplicaciones, tenemos que verificar principalmente que se está realizando, aquí comentaré 3 principales:\nGoogle Tag Assistant para comprobar las etiquetas existentes, eventos recogidos, incluso podemos realizar grabaciones y comprobaciones de lo que se está midiendo Google Analytics Debug: nos dará mucha información sobre la etiqueta de Google Analytics dentro del site y muchos objetivos creados. Analytics pros DataLayer: este último probará a extraer informaciones muy valiosa del site, es algo más avanzado a primera vista pero será útil a más de uno Con los informes anteriores realizados, panel de control o informes en Google Data Studio, podemos comprobar si existen dimensiones o métricas adicionales para poder ver si efectivamente tenemos eventos creados, interacciones o objetivos creados a medida.\nRealizamos una práctica y ver si efectivamente hay etiqueta/s en un sitio web Ya que llegamos al final de post, hemos realizado todo tipo de comprobaciones para su correcta migración de etiquetas existentes, eventos o interacciones, conversiones y objetivos, hasta incluso del tipo transaccionales de tipo comercio electrónico.\nUna vez llegado a este punto, tenemos que crear un informe como este que se muestra a continuación, el que puedes realizar una copia para poder tener todo bajo control y una migración perfecta. Para su compilación ya he realizado un video explicativo donde cada una de las celdas tendremos que asignar:\nnombre de la etiqueta donde activarlo cuál variable añadir qué objetivo medir y donde migrarlo ¿Dudas? Puedes comentar aquí mismo sobre su migración\n[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQ4z5jRtI-D7gjTcVAcKqP_Lf3Gdrp9a7-lTI6fer7gouhDWm1lLOMUu2KarRU7oqOUsG4KQbt-XmEp/pubhtml?widget=true\u0026amp;headers=false]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/como-efectuar-correctamente-una-migracion-a-google-tag-manager/","summary":"Hoy hablaremos de como efectuar una migración correcta hacia Tag Manager sin arriesgar el trabajo de otras agencias o consultoras","title":"Como efectuar correctamente una migración a Google Tag Manager"},{"content":"Este post sería un resumen en formato texto, de un vídeo anterior realizado en YouTube y está pensado como memoria para aquellos que quieren seguir todos los pasos de una creación de eventos dinámicos con Google Tag Manager. El nivel de este tutorial es intermedio. Así que cualquier duda pueden ver primero el vídeo explicativo Google Tag Manager en 30 minutos y luego este\nDefinición de evento Vamos directo al grano, primero definimos que es un evento. Aquí tenemos una desde el RAE:\n1. m. acaecimiento.\n2. m. Eventualidad, hecho imprevisto, o que puede acaecer.\n3. m. Suceso importante y programado, de índole social, académica, artística o deportiva. U. m. en Am.\n4. m. Ling. Situación descrita por un predicado, ya sea estática o dinámica.\n5. m. Ling. Predicado de naturaleza dinámica.\na cualquier, o a todo, evento\n1. locs. advs. En previsión de todo lo que pueda suceder.\n2. locs. advs. Sin reservas ni preocupaciones.\nMe quedo con dos y de hecho son previsiones, de lo que podría pasar en este caso aplicado a nuestro mundo, eventos o acciones de usuarios en nuestro sitios web, aplicaciones móviles.\nPerfecto, con lo cuál serían interacciones, hitos o hits, como definirlo mejor en Google encontramos esto:\nInformación sobre los eventos Utilice los eventos para recopilar datos sobre las interacciones con su contenido. Los eventos son interacciones del usuario con cuyo contenido se puede realizar independientemente a partir de una página web o una carga de pantalla. Las descargas, los clics en anuncios para móviles, los gadgets, los elementos Flash, los elementos insertados AJAX y las reproducciones de vídeo son todos ejemplos de acciones de las que puede realizar un seguimiento como eventos. Con lo cuál tenemos un elenco de algunos ejemplos de eventos, como la descarga de elementos, o click en diferentes botones o imágenes por ejemplo. Aquí mencionar que deberíamos tener un sitio web con muchos botones para diferenciar uno y otro clics en enlaces, sería ya suficiente para hacer una prueba. ¡Vamos con ello!\nAnatomía de los eventos Un evento tiene los siguientes componentes, un hit de evento incluye un valor para cada componente y estos valores se muestran en sus informes.\nCategoría Acción Etiqueta (opcional, pero recomendado) Valor (opcional) Por ejemplo, puede configurar un botón de reproducción de vídeo en su sitio para que envíe un hit de evento con los valores siguientes:\nCategoría: “Vídeos” Acción: “Reproducir” Etiqueta: “El primer cumpleaños del bebé” Directamente desde Google Analytics, desde su propia guía, vamos a comentar que necesitamos unas series de elementos para poder crear eventos con Google Analytics, así que mejor decir que sin esta información, no podemos tener nada.\nCategoría Una categoría es un nombre que se debe proporcionar para agrupar los objetos de los cuales quiera realizar un seguimiento. Normalmente, utilizará el mismo nombre de categoría varias veces sobre los elementos relacionados de la interfaz de usuario que quiera agrupar en una determinada categoría.\nSupongamos que también quiere realizar el seguimiento de las veces que se descarga el vídeo. Podría utilizar:\nCategoría: “Vídeos” Acción: “Descargados” Etiqueta: “Lo que el viento se llevó” En este caso, solo habría una categoría (“Vídeos”) en sus informes y podría ver métricas agregadas para la interacción del usuario con el conjunto total de elementos para ese único objeto de vídeo.\nSin embargo, probablemente tenga más de un solo objeto del que desea realizar el seguimiento de eventos, por lo que merece la pena considerar cómo se van a clasificar los informes antes de implementar la invocación. Por ejemplo, tal vez prefiera hacer el seguimiento de todas las películas por separado en la misma categoría principal de vídeos de manera que obtenga números adicionales para cualquier interacción de vídeo, indistintamente del usuario con el que se interactúe.\nAdemás, podría crear categorías separadas según el tipo de vídeo, una para vídeos de películas y otra para vídeos musicales. También podría tener una categoría aparte para las descargas de vídeo:\nVídeos: películas Vídeos: música Descargas En este escenario, se podría ver el recuento total de eventos combinados de las tres categorías en sus informes. La métrica Total de eventos muestra todos los recuentos de eventos de todas las categorías indicadas en la implementación del seguimiento de eventos. Sin embargo, no podrá ver las métricas combinadas de todos los vídeos aparte de las descargas, porque las métricas de eventos detalladas se combinan en sus respectivas categorías.\nAunque el modelo de objeto de seguimiento de eventos es totalmente flexible, es conveniente prever primero la estructura de informes que se quiera tener, antes de decidir las categorías de nombres. Si tiene previsto utilizar el mismo nombre de categoría en varias ubicaciones, procure hacer referencia correctamente a la categoría que desee por su nombre. Por ejemplo, si tiene previsto denominar a su categoría de seguimiento de vídeos “Vídeo” y posteriormente lo olvida y utiliza el plural “Vídeos”, tendrá dos categorías para el seguimiento de vídeos. Además, si decide cambiar el nombre de categoría de un objeto del que ya se ha realizado el seguimiento con otro nombre, el historial de datos de la categoría original no se volverá a procesar, por lo que tendrá métricas del mismo elemento de página web incluidas en dos categorías en la interfaz de informes.\nAcción Por lo general, el parámetro de acción se usa para asignar un nombre al tipo de interacción o evento del que se quiere realizar el seguimiento para un objeto concreto del sitio web. Por ejemplo, con una única categoría “Vídeos” puede hacer el seguimiento de una serie de eventos específicos con este parámetro, como los siguientes:\nhora a la que termina la carga del vídeo, clics del botón “Reproducir”, clics del botón “Detener”, clics del botón “Pausa”. Como en el caso de las categorías, el nombre que indique para una acción lo decide usted, pero tenga en cuenta dos características importantes del modo en que se utiliza una acción de evento en los informes:\n**Todas las acciones aparecen de forma independiente de sus categorías principales. **Esto ofrece otra manera útil de segmentar los datos de evento en los informes. **Un evento único viene determinado por un nombre de acción único. **Puede utilizar nombres de acción duplicados en distintas categorías, pero este hecho puede repercutir en el modo de calcular los eventos únicos. Consulte las sugerencias que se indican a continuación y la sección “Recuento implícito” para obtener más detalles. Etiqueta Las etiquetas permiten proporcionar información adicional para los eventos cuyo seguimiento desee realizar, como el título de la película en el caso de los ejemplos de vídeos anteriores, o el nombre de un archivo al realizar el seguimiento de las descargas.\nCategoría: “Descargas” Acción: “PDF” Etiqueta: “/salesForms/orderForm1.pdf” Al igual que con las categorías y las acciones, hay un informe que muestra todas las etiquetas que haya creado. Imagínese las etiquetas como una manera de crear una dimensión adicional de los informes para la interacción del usuario con los objetos de la página. Por ejemplo, supongamos que dispone de cinco reproductores de vídeo en su página de cuyas interacciones desea realizar el seguimiento. Cada uno de estos reproductores puede utilizar la categoría “Vídeos” con la acción “Reproducir”, pero cada uno podría tener también una etiqueta aparte (como el nombre de la película) para que aparezcan como elementos diferenciados en el informe.\nCategoría: “Vídeos”, acción: “Reproducir”, etiqueta: “Lo que el viento se llevó” Categoría: “Vídeos”, acción: “Reproducir”, etiqueta: “Huckleberry Finn” Como en el caso de las categorías, el nombre que indique para una etiqueta lo decide usted, pero tenga en cuenta dos características importantes del modo en que se utiliza una etiqueta de evento en los informes:\nTodas las etiquetas se enumeran de forma independiente a sus categorías principales y acciones. Esto ofrece otra manera útil de segmentar los datos de evento en los informes. Un evento único viene determinado por un nombre de etiqueta único. Puede utilizar nombres de etiquetas duplicados en distintas categorías, pero este hecho puede repercutir en el modo de calcular los eventos únicos. Consulte las sugerencias que se indican a continuación y la sección “Recuento implícito” para obtener más detalles. Valor El valor difiere de los otros componentes en que es un número entero en lugar de una secuencia, por lo que debe utilizarlo para asignar un valor numérico a un objeto de página de seguimiento. Por ejemplo, podría utilizarlo para proporcionar el tiempo en segundos que tarda en cargarse un reproductor o para activar un valor monetario cuando se alcance un determinado marcador de reproducción en un reproductor de vídeo.\nCategoría: “Vídeos”, acción: “Tiempo de carga de vídeo”, etiqueta: “Lo que el viento se llevó”, valor: downloadTime\nEl valor se interpreta como un número, y el informe agrega los valores totales sobre la base del recuento de cada evento (consulte “Recuento implícito” a continuación). El informe también determina el valor medio para la categoría. En el ejemplo anterior, se invoca al evento para la acción “Tiempo de carga de vídeo” al concluir la carga del vídeo. El nombre del vídeo se proporciona como una etiqueta y se acumula el tiempo de carga calculado para cada descarga de vídeo. A continuación, se podría determinar el tiempo medio de carga para todas las acciones “Tiempo de carga de vídeo” de la categoría “Vídeos”. Supongamos que ha habido 5 descargas únicas de los vídeos de su sitio web con los tiempos de descarga en segundos que se indican a continuación:\n10 25 8 5 5 Sus informes se calcularían del siguiente modo (los números del ejemplo muestran el tiempo de descarga en segundos):\nSesiones con eventos: 5 Valor: 53 Valor medio: 10,6 No se admiten números enteros negativos.\nEventos en Google Analytics Una vez explicado y definidos los elementos principales de los eventos, veamos un pantallazo de como se mostraría un evento en Google Analytics, que afecta toda la propiedad (y a todas las vistas o perfiles.\nDesde nuestra interfaz vamos en: Comportamiento \u0026gt; Eventos\nAquí una muestra en Tiempo Real \u0026gt; Eventos\nCrear eventos en Google Tag Manager Y finalmente llegamos a crear los eventos con Google Tag Manager, tenemos una sección dedicada para poder crear los eventos directamente en la etiqueta de Google Analytics, así que sin ninguna dificultad veremos los mismos elementos arriba mencionados: Categoría, Acción, Etiqueta y Valor.\nVeamos un ejemplo aqui:\ny su explicación de los eventos en Google Tag Manager aquí:\nhttps://support.google.com/tagmanager/answer/6106716?hl=es\n¿Cuál es la diferencia entre los eventos de Google Analytics y Google Tag Manager? Los eventos de Google Analytics son interacciones que se envían como resultado de las etiquetas de Analytics activadas desde Tag Manager. Los eventos del navegador de Tag Manager son interacciones de los usuarios con elementos de páginas web (elementos DOM) que registra el navegador y envía a la capa de datos de Tag Manager para que se puedan usar para configurar activadores.\nPues claro, verdad? La primera parte es la nos interesa ahora mismo, ya tendremos otro post explicando los grandes misterios del dataLayer, pero así como viene a ser este post tendríamos que utilizarlo también, sería la parte dinámica de nuestro Tag Manager, así que vamos por la creación de uno y del otro.\nNo iré explicando todo todo de Google Tag Manager, así asumo que ya conocen las variables, activadores y etiquetas. Asumo que ya conocen las diferentes variables existentes entre predefinidas y personalizadas, así como los activadores. En tal caso, os rimando a otras guías internas para realizar cada una de ella.\nEventos básicos: Clic en Enlaces Salientes Para crear un evento básico con Google Tag Manager integrando la etiqueta de Google Analytics seguiremos estos pasos:\nElegimos y creamos la etiqueta de Google Analytics, del tipo Universal Tipo de seguimiento elegimos la opción Evento Entre los parámetros de seguimientos de eventos rellenamos la siguiente información: CATEGORIA: ClickContactos ACCIÓN: clic ETIQUETA: {{Click URL}} VALOR: – no marcamos nada – Seleccionaríamos o bien la variable de configuración de Google Analytics (creada anteriormente en el caso de tenerla), o marcamos la opción de Habilitar la anulación de configuración de esta etiqueta y añadimos nuestra ID Propiedad de GA Como activador seleccionaríamos: Todas las Páginas ¿Listos?\nSi llegamos a leer esta linea significa que solamente tenemos dos opciones: o utilizar la Vista Previa y podemos probar antes de publicar nuestra versión creada, y para ello tenemos que ya tener un contenedor de Tag Manager implementado o bien utilizar el Tag Manager Injector para simular la creación del contenedor. No recuerdas como sería? Puedes echar un vistazo a este vídeo como hacerlo:\nComo se mostraría en nuestra preview en Google Tag Manager sería así:\ny en la interfaz de Tiempo Real en Google Analytics así:\nimg\nEventos dinámicos en Google Tag Manager Te imaginas una etiqueta que recoge dinámicamente todos los valores según la tipología de clic, formulario o lo que sea y lo podría diferenciar si el elemento tal y cuál?\nBueno vamos por partes, necesitamos primero definir la regla del **dataLayer. **\nEn este caso la etiqueta personalizada de HTML con esta lineas de código:\n\u0026lt;script\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; var dataLayer = window.dataLayer || [];\u0026lt;br /\u0026gt; dataLayer.push({\u0026lt;br /\u0026gt; \"event\" : \"linkContact\",\u0026lt;br /\u0026gt; \"eventCategory\" : \"\", //puedes crear un nombre fácil de recordar para esto tipo de acciones, en este caso optaría para ClickContactLink\u0026lt;br /\u0026gt; \"eventAction\" : \"\", //puedes crear una tabla donde recoge los valores del protocolo y lo transforma en Acción, te acuerdas la variable\u0026lt;br /\u0026gt; \"eventLabel\" : \"\" //aquí también es sencillo, puedes recoger un dato multiple, el valor (email, telefono, whatasapp y la página vista, ejemplo\u0026lt;br /\u0026gt; });\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;/script\u0026gt; Para ejemplo sería así:\n\u0026lt;br /\u0026gt; \"eventCategory\": \"ClickEvent\",\u0026lt;br /\u0026gt; \"eventAction\" : \"{{Click Text}}\",\u0026lt;br /\u0026gt; \"eventLabel\" : \"{{Click URL}}\"\u0026lt;br /\u0026gt; La primera linea de código nos valida el dataLayer como variable, si existe o está vacía, así que la confirmamos nuevamente, y con la acción **push **enviamos nueva información.\nLa segunda linea es generar un **evento **en este caso asignamos un valor para luego recuperarlo linkContact, en mi caso.\nLas siguientes lineas asignamos los parámetros de eventos de GA, personalizados en su caso, y le asignamos los valores.\nEl Activador en este caso será nuestro click en url con protocolo: tel, mailto, whatsapp (son para eventos de llamadas), he realizado algo muy particular, puedes o bien seleccionar {{Click URL}} o bien crear una variable personalizada tipo URL \u0026gt; Protocolo \u0026gt; desde {{Click URL}}.\nde otro lado prepararé para cada uno de los parámetros del dataLayer, unas variables personalizadas tipo dataLayer:\neventCategory\neventAction\neventLabel\nUna vez tengamos las variables creadas, nos falta solo rellenar las informaciones dentro de nuestra etiqueta de Google Analytics que teníamos antes, y aplicamos las personalizaciones dinámicas, así:\nSu activador será el evento personalizado **linkContact **que se lanzará desde el dataLayer anteriormente creado, con lo cuál solo en clic en enlaces de llamadas con unos determinados protocolos, nos dará este evento, así que la creación del activador será así:\nUna vez tengamos todo, realizamos nuevamente una actualización del nuestro workspace y actualizamos el sitio web y lo que se mostrará será lo siguiente:\nEsto es todo, una pequeña muestra de lo que podemos realizar con Google Tag Manager dinámicamente y con una buena dosis de planificación podemos inclusive crear funciones tipo **if – else **con variables personalizadas, un ejemplo? Del tipo acciones dentro de una página que en base a unos activadores particulares, y reglas o condiciones activaríamos unos eventos dinámicos.\nCualquier duda que tengan, pueden enviarme un mensaje y lo miramos, juntos , gracias y hasta el próximo post.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/como-crear-eventos-dinamicos-con-google-tag-manager/","summary":"Este post sería un resumen en formato texto, de un vídeo anterior realizado en YouTube, y está pensado como memoria para aquellos que quieren seguir todos los pasos de una creación de eventos dinámicos con Google Tag Manager","title":"Como crear eventos dinámicos con Google Tag Manager"},{"content":"## El próximo jueves 26 Abril 2018 se grabará un nuevo webinar con MarketingDirecto School, siguiendo el anterior con el plan de medición\ny descubrir nuevos insight dentro de la analítica web, esta vez se hablará de Google Tag Manager y como integrarlo dentro del plan de implementación.\nOs dejo con el post oficial a continuación y para su** inscripción GRATUITA**:\nCon este webinar vamos a aprender cómo efectuar correctamente un plan de implementación, integrando Google Analytics con Tag Manager para que podamos recolectar datos y enviarlos. Mediremos eventos de botones, enlaces, llamadas, email, descargas y vídeos.\nSe trata de una visión general del administrador de etiquetas más utilizado en este momento. Marco Russo nos dará un enfoque al plan de medición, para que en el próximo webinar pueda enseñarnos cada paso hacía la “medición ninja”.\nDía: jueves 26 de abril 2018\nHora: en diferido\nNivel: medio\n¿Te apuntas? También disponible otros webinar y próximamente casos prácticos. ¿Quieres que veamos en directo alguna vuestra petición? Comenta aquí abajo y Comparte!\nhttp://marketingdirectoschool.com/producto/aprende-a-integrar-google-analytics-con-tag-manager/ ","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/webinar-aprende-a-integrar-google-analytics-con-tag-manager/","summary":"El próximo jueves 26 Abril 2018 se grabará un nuevo webinar con MarketingDirecto School, siguiendo el anterior con el plan de medición","title":"Webinar: Aprende a integrar Google Analytics con Tag Manager"},{"content":"Pues sí, ya se había comentado hace muchos años, Google AdWords utiliza un sistema interno de **Machine Learning **o en castellano Aprendizaje Automático, solo que cuando se puso de “moda” este término es donde ahora comenzamos a ver un poco más la luz a este tema tan complicado.\nEntre muchos “profesionales” del sector PPC, y quién ya trabaja con estas herramienta ya hace años, sabemos que entre muchas dificultades que AdWords conlleva, el auto-aprendizaje se venía realizando a través de script personalizados, autogestionales o bien con reglas automatizadas. Pero cuando el **Big Data **empezó fuerte y se comenzó hablar de **Big Query e IA o Inteligencia Artificial, **entonces veíamos nuevos sistemas de pujas, nuevos sistemas de ranking y calidad, nuevas posibilidad para alcanzar los resultados y tener siempre un ROI positivo, ya que la competencia irrumpió a lo grande.\nQue yo me acuerde en 2013 cuando comencé a trabajar con cuentas de AdWords de más de 2MM € al año de inversión, veía estas posibilidades factibles, jugaba mucho con los “sistemas automatizados” de Google y me gustaba la verdad, además veía los resultados demasiados buenos. Era el único que sabía de esto o los competidores no la estaban aprovechando?\nHasta que comencé a ver unos bajones, y luego subidas, y así altibajos durante meses y hasta semestres se veían buenas rachas y perdidas.\n¿Qué estaba pasando exactamente? Según leía entre foreros, la comunidad de AdWords oficial, libros técnicos, expertos de muchos años nacionales e internacionales, los cambios de las reglas en el mismo sistema de ranking y calidad comenzaban a llegar a quien no estaba acostumbrado, y sucesivamente llegarían las estrategia de pujas.\nVamos hablando un poco más de ellas. Por ejemplo en **Búsquedas, Display, Shopping **tenemos la posibilidad de elegir:\nPuja Manual o CPC manual Maximizar por Clics CPC Manual mejoradas Maximizar por Clics y opción CPC mejorado CPA objetivo Las diferencias vienen a ser si es priorizar por clics o bien priorizar por conversiones, así que elegir una estrategia u otra, nos permite optimizar también el ROI, y ¿los costes?\nAquí la particularidad, los costes siempre y cuando alcancemos el objetivo fijado que suelen ser:\nbranding o visibilidad de marca o per impresiones clics y tráfico clics hacía conversiones clics hacía transacciones ¿Y cuando entra en juego la Inteligencia de Google o Machine Learning? Si volvemos un poco más atrás en los años, recordamos que ampliaron el abanico de estrategias de pujas ya por resultado, no empresarial, sino hacía los objetivos anteriormente hablado pero más enfocado a las pujas, entonces Google AdWords sacó lo que se llama ahora **Smart Bidding o **Pujas Inteligentes.\nVeamos cuales son, en el nivel de cartera, hay:\nCPA objetivo Retorno de la inversión publicitaria (ROAS) objetivo CPC mejorado Maximizar Clics Ranking superior objetivo. En el nivel estándar de la campaña, hay:\nCPA objetivo ROAS objetivo CPC mejorado Maximizar Conversiones Maximizar Clics Y aquí la definición oficial directamente de la guía de AdWords referente a las pujas inteligentes o smart bidding.\nAdWords Smart Bidding es un subconjunto de estrategias de pujas automáticas en las que se utiliza el aprendizaje automático para optimizar las conversiones o el valor de conversión en cada subasta, una función conocida como “pujas en el momento de la subasta”.\nObviamente el requisito es tener habilitadas las conversiones, bueno, aquí era lógico ya que habla de objetivos de AdWords y es normal, aunque estábamos acostumbrados a recibir un mínimo de 15 conversiones en los últimos 30 días, y así creando estrategias de CPA objetivos con sinsentido alguno, y bajo los “super-consejos” de la campanillas de las Oportunidades de AdWords, nosotros puntualmente la activamos (y seguimos haciendo lo mismo).\n¿Por qué utilizar las pujas inteligentes de AdWords “Smart Bidding”? Según leyendo en la guía indica lo siguiente:\nAdWords Smart Bidding ofrece cuatro ventajas clave para ahorrar tiempo y mejorar el rendimiento.\n1. Aprendizaje automático avanzado Los algoritmos de aprendizaje automático basan la puja en datos a gran escala. De esta forma, puedes hacer predicciones más fiables sobre cómo diferentes importes de puja afectarían a las conversiones o a su valor. Estos algoritmos tienen en cuenta una gran cantidad de parámetros que afectan al rendimiento, muchos más de los que una sola persona o un equipo podría calcular.\n2. Amplia gama de señales contextuales Al definir las pujas en el momento de la subasta, es posible optimizarlas teniendo en cuenta una amplia variedad de señales. Las señales son atributos identificables de un usuario o de su contexto en el momento de una subasta en particular. Entre ellos se incluyen atributos como el dispositivo y la ubicación, que están disponibles como ajustes de la puja manuales, además de señales adicionales y combinaciones de señales exclusivas de AdWords Smart Bidding. A continuación encontrarás una lista con varias de estas señales.\nO sea habla de señales al igual que era antes, solo que con tanta competencia tenía que establecer unas “reglas” a este juego de pujas, y las señales ahora son **factores de Ranking **y creo que muy pocos conocerán, excepto quien trabaja codo a codo con agencias o con Google Partners.\nLas señales serán, bajo mi punto de vista, no del todo visible al ojo humano, pero si, teniendo en cuenta cuáles son, podemos establecer micro-objetivos y KPI’s, métricas de seguimientos y ver de ir ganando…o a través de herramientas externas via API’s o scripts personalizados.\nAquí el listado de las señales visible, pero si hablar cada una de ella, tardaré mucho más de lo que tenía pensado para este post inicialmente, así que el listado está aquí, y poquito a poco hablaré de todas adjuntando mis experimentos realizados con ellas y ver de dar más luz.\nSeñales de pujas automáticas Dispositivo Ubicación física \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index4 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;4,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Intención de ubicación\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index5 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;5,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Día de la semana y hora\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index6 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;6,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Lista de remarketing\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index7 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;7,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Características de los anuncios\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index8 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;8,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Idioma de interfaz\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index9 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;9,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Navegador\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index10 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;10,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Sistema operativo\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index11 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;11,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Datos demográficos (Búsqueda y Display)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index12 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;12,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Consulta de búsqueda real (Búsqueda y Shopping)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index13 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;13,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Partner de la Red de Búsqueda (solo Búsqueda)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index14 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;14,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Emplazamiento web (solo Display)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index15 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;15,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Comportamiento en el sitio web (solo Display)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index16 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;16,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Atributos de producto (solo Shopping)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index17 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;17,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Valoraciones de aplicaciones móviles (próximamente)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index18 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;18,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Competitividad del precio (próximamente disponible para Shopping)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li class=\u0026quot;zippy-overflow\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;zippy-content zippy-hidden\u0026quot; aria-hidden=\u0026quot;true\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;a class=\u0026quot;zippy index19 goog-zippy-collapsed\u0026quot; tabindex=\u0026quot;0\u0026quot; role=\u0026quot;button\u0026quot; aria-expanded=\u0026quot;false\u0026quot; aria-haspopup=\u0026quot;true\u0026quot; data-stats-ve=\u0026quot;2\u0026quot; data-stats-imp=\u0026quot;\u0026quot; data-stats-idx=\u0026quot;19,19\u0026quot; data-stats-ignore=\u0026quot;\u0026quot;\u0026gt;Estacionalidad (próximamente disponible para Shopping)\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Bueno está la primera parte que es la fundamental de cada cuenta y campaña, no lo veo así de raro, o sí. Claro, tiene que tener un mínimo de dificultad sino resultaría demasiado básico para ellos. Tiene en cuenta de otros factores, y para ello entrará en juego el \u0026lt;strong\u0026gt;Modelo de Atribución, \u0026lt;/strong\u0026gt;que seguramente más de uno lo tendrá configurado en último clic, o ya lo estará cambiando en estos días después de recibir llamadas de Google Partners para cambiarlo. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; Controles de rendimiento flexibles \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Con las pujas de Smart Bidding de AdWords se puede establecer objetivos de rendimiento y personalizar la configuración según los propios objetivos de negocio: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ul\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Optimiza las pujas de búsqueda en función de \u0026lt;strong\u0026gt;tu modelo de atribución,\u0026lt;/strong\u0026gt; incluida la atribución basada en datos. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Define objetivos de rendimiento específicos para móviles, ordenadores y tablets con pujas de CPA objetivo (próximamente). \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Se está poniendo difícil ahora, ya no es fácil controlar esto, puesto que el modelo asignado se refiere a las macro-conversiones, pero y a las micro-conversiones, que pasará con ellas? \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Smart Goals\u0026lt;/strong\u0026gt;, te suena de algo? Claro los Objetivos Inteligentes de Google Analytics que tiene también su importancia (ignotas por muchos), útiles en algunos casos y completamente ineficientes para otros. Una vez que se activan estos objetivos inteligentes e importandos en Google AdWords, el \u0026lt;strong\u0026gt;hechizo será cumplido.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Aquí explican los \u0026lt;strong\u0026gt;Objetivos Inteligentes \u0026lt;/strong\u0026gt;que se activan en Analytics: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;blockquote\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Medir las conversiones explícitas, tanto con el seguimiento de conversiones de AdWords como con las transacciones de comercio electrónico importadas de Analytics, es una forma excelente de optimizar las pujas, los anuncios y el sitio web. Sin embargo, si no va a medir las conversiones, la función Objetivos Inteligentes es una forma sencilla de utilizar las mejores sesiones como conversiones. Puede utilizar los objetivos inteligentes para optimizar el rendimiento de AdWords. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/blockquote\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; A quién están dirigidas estas funciones \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Las pujas de AdWords Smart Bidding ofrece buenos resultados para grandes y pequeñas empresas (diría a todos). Para maximizar estos resultados y dar a los \u0026lt;strong\u0026gt;algoritmos de aprendizaje automático\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;o Machine Learning ,\u0026lt;/strong\u0026gt;muchos seguirán llamarlas Inteligencia Artificial, pero no aplica para mi y ya lo explico a continuación, serán suficientes datos como para poder tomar decisiones de puja fundamentadas. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;blockquote\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Se recomienda que los anunciantes hayan registrado un \u0026lt;strong\u0026gt;mínimo de 30 conversiones en los últimos 30 días\u0026lt;/strong\u0026gt; antes de usar el CPA objetivo. En el caso del ROAS objetivo, recomendamos 50 conversiones en los últimos 30 días. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/blockquote\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Digo yo, incluso mejor esperar a un mínimo de 50 o incluso 100 en los últimos 30 días, ya que serán importantes para la estabilidad de las mismas en la campañas, y con todo el trabajo de optimización que conllevará. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;¿Por qué no es IA en lugar de Machine Learning?\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Inteligencia Artificial no lo es porque Google en general no es capaz de hacer nada sin los \u0026amp;#8220;humanos\u0026amp;#8221;, el cuál será siempre el que \u0026lt;strong\u0026gt;enseñará \u0026lt;/strong\u0026gt;como buen profesor a Google como actuar en cada situación, las query de búsquedas por ejemplos, o con las imágenes, o con las visualizaciones de los anuncios, interacciones en los sitios web taggados por Tag Manager y Google Analytics, o a través del utilizo de su herramienta de Adwords. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Te has fijado que cuando cambias algo en Adwords, el estado será \u0026amp;#8220;\u0026lt;strong\u0026gt;En Aprendizaje\u0026amp;#8221;, \u0026lt;/strong\u0026gt;y tarda una semana en aprender de tus palabras, grupos, anuncios, estructura y luego irá caminando por sí solo? No? Lees a continuación\u0026lt;a href=\u0026quot;https://support.google.com/adwords/answer/6263057\u0026quot;\u0026gt; este texto.\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; No ves nada raro? Y esta imagen? \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;a href=\u0026quot;https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243.png\u0026quot;\u0026gt;\u0026lt;img class=\u0026quot;aligncenter wp-image-387 size-full\u0026quot; src=\u0026quot;https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243.png\u0026quot; alt=\u0026quot;\u0026quot; width=\u0026quot;772\u0026quot; height=\u0026quot;357\u0026quot; srcset=\u0026quot;https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243.png 772w, https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243-300x139.png 300w, https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243-768x355.png 768w, https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243-260x120.png 260w, https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243-50x23.png 50w, https://www.marcusrb.com/img/2017/07/adwords-status-annotations-1449667243-150x69.png 150w\u0026quot; sizes=\u0026quot;(max-width: 772px) 100vw, 772px\u0026quot; /\u0026gt;\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Esta es una primera parte de mi post relacionado con el Machine Learning de Google, y aplicado al día a día de mi trabajo como consultor PPC. Una reflexión de que hay que ir aprendiendo, enseñando y sobre todo estudiar mucho para optimizar grandes cuentas (o medianas). Para rentabilizarlas hay que tener en cuenta tantos factores, hay mucha competencia y nuestro objetivo es ganarle a Google, o esto nos hace creer! Tú que opinas? Qué estrategia utilizas en Google AdWords y si el machine learning está siendo un beneficio para tu negocio. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Hasta el próximo post 😉 \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; ","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/el-machine-learning-aplicado-a-google-adwords/","summary":"Pues sí, ya se había comentado hace muchos años, Google AdWords utiliza un sistema interno de Machine Learning o en castellano Aprendizaje Automático","title":"El Machine Learning aplicado a Google AdWords"},{"content":"El pasado Jueves 22 de Marzo se emitió en directo el primer webinar de analítica web con la colaboración de MarketingDirectoSchool y por la ocasión he hablado de las oportunidades que una buena medición y una meticulosa configuración de la herramienta de Analytics, por ejemplo, podemos detectar muchas necesidades, o insights.\nAquí el vídeo que habla además de una checklist ideal para tenerlo siempre a la mano:\n\u0026lt;http://Detectando las necesidades de la analítica web\u0026gt;\n\u0026lsquo;\u0026lsquo;\u0026lsquo;YouTube\u0026rsquo;\u0026rsquo;\u0026rsquo; (pronunciación [[Alfabeto Fonético Internacional|AFI]] {{IPA|[ˈjuːtjuːb]}}) es un [[sitio web]] dedicado a compartir [[vídeo]]s. Presenta una variedad de [[CLIPS|clips]] de [[Película|películas]], [[programa de televisión|programas de televisión]] y [[vídeo musical|vídeos musicales]], así como contenidos amateur como [[videoblog|videoblogs]] y YouTube Gaming. A pesar de las reglas de YouTube contra subir vídeos con [[todos los derechos reservados]], este material existe en abundancia. Las personas que alojan sus vídeos en esta plataforma de manera habitual son conocidas como \u0026lsquo;\u0026rsquo;[[youtuber]]s\u0026rsquo;\u0026rsquo;.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/webinar-marketingdirectoschool-detectando-las-necesidades-de-la-analitica-web/","summary":"El pasado Jueves 22 de Marzo se emitió en directo el primer webinar de analítica web con la colaboración de MarketingDirectoSchool","title":"Webinar MarketingDirectoSchool – Detectando las necesidades de la analítica web"},{"content":"Dentro del plan de medición, normalmente con el marcar un objetivo empresarial y crear diferentes estrategias llegamos al punto de la implementación técnica. Normalmente seguimos siempre unos pasos para hacerlo, pero casi siempre que nos encontramos con un teléfono o correo electrónico, enlaces salientes del tipo social, o eventos de interacciones del usuario en el sitio web, llegamos al punto más crítico, el hacer mediciones de interacciones de formulario.\nDonde normalmente sea por productos (en el caso de valoraciones, coupon descuento, contactos de soporte o atención al cliente, formulario de registro y finalización pedido, comentarios) o sea para servicios, el clásico formularios para capturar leads, no es siempre fácil su implementación ni manualmente ni con tag manager.\nBien, después de ilustrar varias fases de medición de formularios clásicos con el activador de Formularios que por defecto nos proporciona Google Tag Manager, el de HTML, hay unos cuantos realizados en otro framework, o en jQuery o en Ajax que nos siempre da el resultado esperado.\nCitando varias fuentes, LunaMetrics o AnalyticsMania que resumieron gracias a diferentes soluciones para ambientes Ajax como solventar el asunto, he realizado varios vídeos de momento, explicando primero las tipologías de formularios, segundo como interactuar con ellos, y tercero como extraer datos y convertirlos en eventos.\nLos pasos previos a seguir sería instalar uno script como código personalizado y unas cuantas variables del tipo capa de datos o dataLayer en nuestro contenedor.\nSegundo, sería leer e interpretar los parámetros del dataLayer del tipo ajaxComplete y luego sacar los valores.\nEl primer video está aquí y en otro post os contaré como extraer los datos.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/medicion-formularios-contactform7-con-tag-manager/","summary":"Dentro del plan de medición, normalmente con el marcar un objetivo empresarial y crear diferentes estrategias llegamos al punto de la implementación técnica.","title":"Medición formularios Contact Form7 de WordPress con Tag Manager"},{"content":"Hace mucho tiempo que tenía gana de redactar un artículo sobre esta tema, y durante más de algunas clases impartidas de analítica web, se comentaba que requisitos ha de tener un analista web y que diferencia tiene con el analista de datos mencionando el rol que desempeña.\nEstá claro que por **analista web **no estamos hablando de realizar un curso de Google Analytics y fin, y que espero hoy en día todo el mundo conoce, pero era de ir profundizando el rol que tiene este perfil con el analista de datos. Hay muchas más herramientas, muchas más competencias a tener en cuenta, además de tener unos estudios universitarios o postgrados de rama científica.\nViendo el escenario actual hay que definir el analista digital y el analista de datos, como dos perfil por separado, teniendo en cuenta que el primero puede ser complementar al segundo y así viceversa.\nSi hablamos del analista digital, ha de tener unos requisitos bien definidos hacía:\nextraer datos de las herramientas de analítica web, o a través de mediciones off-line segmentar estos datos con el fin de alinearse a los objetivos empresariales, y de desempeño por el cuál fueron creados (hablamos aquí de las KPI’s) filtrar los datos en tantos grupos, para que puedan ser utilizados de manera optima y re-utilizados, también para otras mediciones e ir comparando por patrones (benchmark) representar los datos a través de gráficos, informes dinámicos y reports periódicos, inclusive utilizando storytelling, o contar historias a través de los datos detectar nuevas oportunidades (insight), fallos o errores, probar diferentes escenarios con los test A/B aplicar las mejoras y así volver al punto de partida el dominio del idioma, es muy importante tanto para conversación y negociación con los clientes, así como participación a congresos y seminarios y networking Dicho esto por supuesto puede que haya más, pero se debe tener en cuenta que el objetivo del analista web es pensar primero en el cliente (UX), y luego al retorno empresarial. Creo que esto es fundamental, sino pensamos primero a quién va dirigido el producto o servicio ofrecido, y lo medimos mal, el retorno será nulo, o incluso negativo\n¿Qué diferencia tiene con el analista de datos el primer rol? Programación orientado a objetos PHP, JavaScript, PHP, Python, C/C++, (no hablamos de pequeños scripts solamente, además de aplicaciones de gestión) Diferentes sistemas operativos lado cliente que server, UNIX, LINUX, Debian, etc. Conocimiento y utilización de diferente base de datos relacionadas tipo SQL y no relacionadas tipo NoSql, (Cassandra, Spark, Hadoop, Hbase, Redis, MongoDB, etc) Uso de las herramientas de analítica cualitativa y cuantitativa a través de funciones matemáticas y estadísticas (como base solidas y creación de modelos) Conocer que soluciones existente puedan albergar la mayor cantidad de datos, para así estudiar la posibilidad de cloud server (Google Cloud, Amazon Cloud, Microsoft Azure, etc) Lo mismo de antes, uso del idioma inglés hablado casi a diario, tanto para comunicación con los clientes que para hacer networking, como para las diferentes soluciones informáticas y más. Según el estadístico John Tukey, que definió en 1961 el análisis de datos así “Procedimientos para analizar datos, técnicas para interpretar los resultados de dichos procedimientos, formas de planear la recolecta de datos para hacer el análisis más fácil, más preciso o más exacto”. Se parece mucho a lo que viene a ser el analista digital o analista web, pero con pequeñas diferencias.\nAsí que mientras el Data Analyst o analista de datos parece ser un híbrido entre informatico y project manager sobre lo que crear diferentes soluciones, si tenemos en cuenta además funciones de negocio, entonces se convierte en Business Analyst\nEl Analista de Datos tiene un rol de rompedor de esquemas entre el mundo digital y mundo off-line, el suyo es ir sacar datos través de la minería de datos, técnica que permite a la exploración de datos no convencionales, o inclusive que ni sabemos como interpretarlos. Se buscarán formas de “homogeneizar” los datos brutos y transformarlos en datos más “legibles”.\n¿Puede un analista web ser analista de datos? Según leo en algunas revistas especializadas del sector, la respuesta es sí, pero con limitaciones y bastantes, ya lo hace con los datos cualitativos ya que estos serán “interpretaciones” del analista a detectar necesidades o mejoras. Y el resto a través de test A/B, pero siempre trabajará con la gran mayoría de veces con datos ya “limpios” y listo para su utilizo.\nAsí que el rol del analista de datos, o bien Data Analyst, o Big Data Analyst, es un rol más completo, que inclusive puede llegar a meter manos en las herramientas de análisis web aunque veo sus limitaciones de no poder sacar más de lo que ya está midiendo, podría limitar bastante sus conocimientos en algo más “básico”, que no es del todo verdad.\nEn analista web podría ser **Business Analyst, **ya que este rol podría abarca análisis, seguimientos de objetivos y alineando el todo con los objetivos empresariales, de negocio.\nPor cierto, no confundamos el rol del analista de datos con el Data Scientist, este será el responsable para la coordinación de más equipos y recursos para llevar a cabo proyectos de más envergadura, teniendo en cuenta que trabajarán más analistas de datos, informáticos, matemáticos, sociólogos, estadísticos, físicos y más profesionales.\nAsí que dedicaré más adelante un listado completo de recursos que se podrían encontrar en internet de centros educativos de pago y Mooc para complementar tus conocimientos, que más de uno querrá tenerlo en cuenta.\nAsí que de momento esto es todo, he querido aclarar a todos aquellos que me preguntan sobre los perfiles digitales que más se buscan pero con su pequeñas matices.\nTienes más duda sobre estos dos perfiles? Pueden ir comentando más abajo y así abrir un debate.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/el-perfil-del-analista-de-datos-y-del-analista-digital-y-sus-requisitos/","summary":"Dentro del plan de medición, normalmente con el marcar un objetivo empresarial y crear diferentes estrategias llegamos al punto de la implementación técnica.","title":"El perfil del analista de datos y del analista digital y sus requisitos"},{"content":"Hola, en este post, gracias a un comentario propuesto por vosotros a mi canal de YouTube https://www.youtube.com/c/Marcusrb, dedicaré a un tutorial de como realizar un etiquetado correcto de nuestra web gracias a Google Tag Manager para los eventos de Google Analytics. Hay que tener en cuenta muchos factores, y en esto lo tenemos tener claro a través de un diseño de un plan, el plan de medición.\nEste plan tiene que recoger los objetivos principales de la empresa, específicos, medibles, alcanzable por supuesto, relevantes y en un tiempo prefijado, así llamado también **S.M.A.R.T. (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Timely) **así que hay muchos ejemplos y plantillas de planes para poder tener todo bien controlado antes de meter en práctica todo que hay que realizar. Buscando plantillas objetivos SMART, plan de medición o en in inglés Measurement Plan, en Google os saldrán muchos.\nComo medimos todo esto? Claro, a través de los indicadores de performance o K.P.I. (Key Performance Indicators) y podemos así tener un seguimiento de las métricas más habituales de todo lo realizado en este plan.\nEl Plan de medición resumido sería algo así:\nestrategia de plan de medición resumido \u0026#8211; desde el curso de Fundamentos y analítica de GA y GTM para KPIschool Bien, llegamos hasta aquí y aprendemos Plan de Medición, SMART y KPI. Que nos falta? Bueno, la implementación de Google Tag Manager o una buena dosis de programación Web, junto con hojas de estilos CSS, JavaScript y más .En sustitución, una buena base de diseño web básico podemos con todo esto, pero en un wordpress o prestashop no es lo mismo que con un diseño personalizado.\nCada página tiene su código en PHP o similar, a través de framework, desarrollos a medidas tipo Bootstrap, AngularJS (para que nuestras páginas lucen más bonitas por gráfica e imagen, hay un buen desarrollo por detrás o un motor que hagan que funcionen correctamente).\n¿Por qué cuento todo esto para un vídeo de 30 minutos? Porque puedo realizarlo incluso en 5 minutos y nadie va a entender exactamente como funciona una cosa u otra, sino hay un plan, objetivos y llegar finalmente al plan de Implementación (punto 4 del gráfico arriba), no podemos tener ni datos, ni mejora continua, ni saber si estamos haciendo las cosas bien, o que nuestras campañas funcionen correctamente, o si la estrategia utilizada es la correcta y si las tácticas o técnicas utilizadas son las adecuadas.\n¿Qué necesitamos para Google Tag Manager? En el vídeo se indicará cada cosa, cada elemento que necesitemos, buena visión y los comentarios abajo o en el mismo vídeo 😉 y recuerdas que tendré muchos más tutoriales, así que Subscribete a mi canal.\n[MAn20Yi62z8\u0026amp;enablejsapi=1\u0026amp;origin=https://www.marcusrb.com]\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/google-tag-manager-etiquetando-nuestra-web-en-menos-de-30-minutos/","summary":"Este plan tiene que recoger los objetivos principales de la empresa, específicos, medibles, alcanzable por supuesto, relevantes y en un tiempo prefijado","title":"Google Tag Manager, etiquetando nuestra web en menos de 30 minutos"},{"content":"Primero, para no confundir con el título y con el contenido voy primero aclarando unas cuantas cosas.\nA enero 2018 he cumplido 5 años y medio como formador y docente, aunque es verdad que en muchos puestos también como profesor. Buscando y rebuscando con el fin de interpretar mejor la información proporcionada en mis curriculum y presentación, realmente hay diferencia entre una cosa y otra.\nGoogleando me sale este primer resultado, que bien finalmente alguien que lo aclare:\nhttp://www.colfisiocv.com/node/15396\nY así que finalmente entiendo que mientras Docencia deriva del latín: docēre** **_(enseñar), _la terminología abarca mucho más elementos.\nEl término docente es polisémico se usan como sinónimos del mismo las siguientes palabras: pedagogo, instructor, formador, educador, enseñante, adiestrador, maestro, didáctico, académico, normativo, purista, clásico, culto, asesor, consejero, facilitador, promotor, orientador, coordinador, consiliario, tutor, gestor, mentor, guía, gurú, mediador y conductor, entre otras\nEn linkedin, veo con el término docente, exactamente hasta la fecha (04.03.2018) solo en España\nShowing 1,101,377 results\ncon el término **formador:\n** Showing 47,246 results**\n**\ny con **formadora:\n** Showing 40,770 results**\n**\nAsí que debe “molar” más el primero…\nY con profesor cambia totalmente la cosa, es algo más que enseñar, formar o instruir, es algo que inclusive llega a ser como maestro (siempre si no comparamos este término con “experto de”).\nEl profesor es la persona que enseña un conjunto de saberes sin embargo, el maestro es aquel al que se le reconoce una habilidad extraordinaria en la materia que instruye. De esta forma, un docente puede no ser un maestro (y recíprocamente). Más allá de esta diferencia, todos deben poseer pericias académicas para convertirse en agentes efectivos en el proceso de aprendizaje.\nY siguiendo:\nEl docente, en definitiva, reconoce que la enseñanza es su dedicación y profesión fundamental. Por lo tanto, sus habilidades consisten en enseñar de la mejor forma posible al alumno.\nBueno entonces me veo muy identificado como docente.\nY sigo\nProfesor es u término que define, aquella la persona que enseña una cátedra o que está asignado a un Departamento, es decir que se enfoca a la enseñanza especializada en un tema además de estar calificado para ello.\nEfectivamente no soy profesor, pero si en algunos departamentos de marketing en la EAE Business School he sido profesor. He sido y sigo siendo profesor en Cámara de Comercio, pero, influyen también las horas acumuladas, los esfuerzos y los reconocimientos? Hay que verlo y ir sumando.\nEn Linkedin buscando con el término **profesor\n** Showing 640,673 results**\n**\ny tener datos también de **profesora\n** Showing 426,171 results\nY llega el formador\nEn pocas palabras un formador es una persona que instruye o enseña a otras. Cómo la formación de formadores en el ámbito de la educación no formal se dirige a la capacitación, acreditación, reciclaje y desarrollo profesional continuo de aquellos profesionales que trabajan para la formación de aquellas personas que han dejado atrás la etapa escolar y que se encuentran sin trabajar (formación ocupacional) o están trabajando (formación continua).\nMmhh, he estado estudiando para esto también y la verdad también encaja.\nConclusión, no me meto en mérito de quien ejerce la docencia o la enseñanza hoy en día, muy a parte de que estas personas deber tener un conocimiento muy alto de lo que se imparte, de tener pasión por lo que se hace e ilusión cada día. Reciclarse y seguir aprendiendo, de los errores sobre todo, y no tener miedo en equivocarse. Profesar una materia, o más de una no te hace sentir “gurú”, o “maestro”, ya que sería innovar, mejorar o inclusive divulgar a gran escala por lo que se hace (en este sentido si te pagan bien, mejor). Conozco muchos que lo hacen ad-honorem y esto me causa un enorme placer de ver la total dedicación.\nJusto para exponer unos cuantos casos de pseudo-expertos y maestros super ilustres de pacotilla…siempre en linkedin buscando post de muchos mis colegas, hablamos una y otra vez de los miles expertos de nada, de tener solamente la suerte de saber hablar (se comentaba el saber-hacer y el saber)…creo que más del 90% son “saber”.\nEn linkedin los expertos son:\nShowing 35,380 results\ny las **expertas:\n** Showing 1,505 results\nLo triste de la historia no es tener tantos expertos (porque no estoy juzgando a nadie, ni conozco a todos), es ver en las búsquedas relacionadas que hay muchas ofertas de trabajos que contratan “Expertos de SEO”, “Experto de Marketing”, “Experto de AdWords”…y ahí es todo veo el fracaso desde el principio, y no desde el individuo. Hay que ver porque están reclutando expertos y luego pagar lo que paguen, en fin.\nY tu eres profesor, docente o formador? Me gustaría conocer tu opinión.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/profesor-docente-formador-marketing-digital/","summary":"A enero 2018 he cumplido 5 años y medio como formador y docente, aunque es verdad que en muchos puestos también como profesor.","title":"¿Profesor, docente o formador?"},{"content":" Cargando\u0026#8230; ","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/encuesta-que-te-gustaria-aprender-mas-en-este-momento/","summary":"\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\n  \u003ciframe src=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfgVE_6ahwuVyg3zlY07xFcY2Y-wChlpWe-6csiQisxKfpgzQ/viewform?embedded=true\" width=\"760\" height=\"800\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\"\u003eCargando\u0026#8230;\u003c/iframe\u003e\n\u003c/p\u003e","title":"Encuesta: ¿Qué te gustaría aprender más en este momento?"},{"content":"Los eventos de Comercio Electrónico o e-commerce para Google Analytics, siempre ha dado problemas y confusión a la hora de configurarlo correctamente, especialmente si queremos realizarlo integramente en proyectos personalizados, sitios web ad-hoc donde no utilizan especificamente plugin o módulos free, ejemplo un híbrido de Magento, Prestashop o similar.\nLa cuestión es ir explicar paso a paso como grabar los eventos más utilizados de un comercio electrónico, y no solo transacciones. Además, las mismas podemos “reciclar” los mismos eventos para otras etiquetas de terceros: AdWords, Remarketing, Facebook, Doubleclick principalmente, además de otras más especificas como TradeDoubler etc.\nEsta guía proporcionará solo y exclusivamente los pasos a implementar en Google Tag Manager en sitios web, sin utilizar mucho código dentro de nuestro site, excepto el enviar informaciones con el dataLayer\nConceptos generales del comercio electrónico en Tag Manager Comercio electrónico clásico de Google Analytics Existen dos métodos principales para implementar el comercio electrónico de Google Analytics:\nEn los informes de comercio electrónico estándar de Google Analytics puede analizar la actividad de compra que se ha registrado en su aplicación o sitio web. Entre otros datos, puede ver información sobre productos y transacciones, el valor de pedido medio, la tasa de conversión de comercio electrónico y el tiempo hasta la compra.\nComercio electrónico mejorado de Google Analytics El comercio electrónico mejorado amplía las funciones de sus informes de Google Analytics. Con este método puede ver cuándo añadieron los clientes productos al carrito, cuándo iniciaron el proceso de tramitación de compra correspondiente y cuándo completaron la transacción. El comercio electrónico mejorado también se puede usar para identificar segmentos de clientes que se quedan fuera del embudo de compras.\nAmbos métodos pueden implementarse con Tag Manager:\nComercio electrónico en Google Analytics Comercio electrónico estándar \u0026lt;div class=\u0026quot;answer\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Para crear una etiqueta de comercio electrónico estándar de Google Analytics: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ol\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Habilite el comercio electrónico en sus informes de Google Analytics. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Cree una etiqueta de Universal Analytics y seleccione \u0026lt;em\u0026gt;Transacción\u0026lt;/em\u0026gt; en \u0026lt;strong\u0026gt;Tipo de seguimiento\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Configure la etiqueta con los campos obligatorios. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Especifique cuándo debe activarse la etiqueta. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ol\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Toda la información de la transacción debe transferirse a través de la capa de datos, con los nombres de variable que se muestran a continuación: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Datos de la transacción\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;table class=\u0026quot;nice-table\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Nombre de la variable \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Tipo \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; transactionId (obligatorio) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Identificador de transacción único \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; cadena \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; transactionAffiliation (opcional) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Partner o tienda \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; cadena \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; transactionTotal (obligatorio) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Valor total de la transacción \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; numérico \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; transactionShipping (opcional) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Gastos de envío correspondientes a la transacción \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; numérico \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; transactionTax (opcional) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Impuestos correspondientes a la transacción \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; numérico \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; transactionProducts (opcional) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Lista de artículos comprados en la transacción \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; matriz de productos \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Datos del producto\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;table class=\u0026quot;nice-table\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Nombre de la variable \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Tipo \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; name (obligatorio) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Nombre del producto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; cadena \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; sku (obligatorio) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Código SKU de producto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; cadena \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; category (opcional) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Categoría del producto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; cadena \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; price (obligatorio) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Precio unitario \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; numérico \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; quantity (obligatorio) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Número de elementos \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; numérico \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; A continuación, se muestra un ejemplo de cómo implementar el código de la capa de datos en JavaScript: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Incluya este código \u0026lt;em\u0026gt;encima\u0026lt;/em\u0026gt; del fragmento de contenedor de Tag Manager, de modo que la capa de datos esté lista cuando Tag Manager active la etiqueta de Google Analytics. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Si, por algún motivo, no puede incluir los datos de comercio electrónico encima del fragmento de contenedor de Tag Manager, también puede probar una de las siguientes soluciones: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ul\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Haga que la etiqueta se active según un evento personalizado más abajo en la página (p. ej., combine el envío de eventos y datos, tal como se describe en la documentación para desarrolladores, \u0026lt;strong\u0026gt;esta parte se explicará a continuación de este post.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Seleccione el tipo de activador \u0026amp;#8220;DOM preparado\u0026amp;#8221;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt;\u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;question\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;title\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;i class=\u0026quot;icon-plus acc-icon-plus\u0026quot;\u0026gt;\u0026lt;/i\u0026gt;\u0026lt;i class=\u0026quot;icon-minus acc-icon-minus\u0026quot;\u0026gt;\u0026lt;/i\u0026gt;Comercio electrónico mejorado \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;answer\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Existen dos métodos para implementar el comercio electrónico mejorado con Tag Manager: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ul\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; \u0026lt;b\u0026gt;Capa de datos:\u0026lt;/b\u0026gt; es el método recomendado. Envíe los datos de comercio electrónico a la capa de datos desde el código. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; \u0026lt;b\u0026gt;JavaScript personalizado:\u0026lt;/b\u0026gt; cree una variable de JavaScript personalizada en Tag Manager. Esta variable debería devolver un objeto con la información que, en el método anterior, se enviaría a la capa de datos. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;alert\u0026quot; role=\u0026quot;alert\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Importante:\u0026lt;/strong\u0026gt; Al implementar el comercio electrónico mejorado, puede utilizar varios tipos de información específicos. Consulte la \u0026lt;a href=\u0026quot;https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gtagjs/enhanced-ecommerce\u0026quot; target=\u0026quot;_blank\u0026quot; rel=\u0026quot;noopener\u0026quot;\u0026gt;documentación para desarrolladores\u0026lt;/a\u0026gt; si quiere obtener una lista completa de los tipos de datos admitidos. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Implementación de capa de datos\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ol\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; En el código, añada la información de comercio electrónico a un objeto de capa de datos denominado \u0026amp;#8220;ecommerce\u0026amp;#8221;. Consulte la documentación para desarrolladores de Tag Manager si quiere obtener información sobre cómo implementar una capa de datos. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; En Tag Manager, cree una etiqueta de Universal Analytics y seleccione \u0026lt;strong\u0026gt;Página vista\u0026lt;/strong\u0026gt; o \u0026lt;strong\u0026gt;Evento\u0026lt;/strong\u0026gt; en \u0026lt;strong\u0026gt;Tipo de seguimiento\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; En \u0026lt;strong\u0026gt;Más opciones\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;img title=\u0026quot;a continuación\u0026quot; src=\u0026quot;https://lh3.googleusercontent.com/sDpfETHk7K0ryVo50RvXGzPtfrDQ2W0xK4sJdOKYqerlc79U0MaNKQggC7nI6gJY0A=w13-h18\u0026quot; alt=\u0026quot;a continuación\u0026quot; width=\u0026quot;13\u0026quot; height=\u0026quot;18\u0026quot; /\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Publicidad\u0026lt;/strong\u0026gt;, seleccione \u0026lt;em\u0026gt;True\u0026lt;/em\u0026gt; en \u0026lt;strong\u0026gt;Habilitar funciones de comercio electrónico mejorado\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Seleccione \u0026lt;strong\u0026gt;Usar capa de datos\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ol\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Usar variables\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ol\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Cree una variable de JavaScript personalizada. Esta variable debe devolver un objeto que contenga el objeto de comercio electrónico, de un modo similar al ejemplo de código siguiente: \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ol\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ol\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; En esta variable, use la misma sintaxis que usaría para enviar estos datos a la capa de datos. Consulte la documentación para desarrolladores si quiere obtener más información. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Cree una etiqueta de Universal Analytics y seleccione \u0026lt;strong\u0026gt;Página vista\u0026lt;/strong\u0026gt; o \u0026lt;strong\u0026gt;Evento\u0026lt;/strong\u0026gt; en \u0026lt;strong\u0026gt;Tipo de seguimiento\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; En \u0026lt;strong\u0026gt;Más opciones\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;img title=\u0026quot;a continuación\u0026quot; src=\u0026quot;https://lh3.googleusercontent.com/sDpfETHk7K0ryVo50RvXGzPtfrDQ2W0xK4sJdOKYqerlc79U0MaNKQggC7nI6gJY0A=w13-h18\u0026quot; alt=\u0026quot;a continuación\u0026quot; width=\u0026quot;13\u0026quot; height=\u0026quot;18\u0026quot; /\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Publicidad\u0026lt;/strong\u0026gt;, seleccione \u0026lt;em\u0026gt;True\u0026lt;/em\u0026gt; en \u0026lt;strong\u0026gt;Habilitar funciones de comercio electrónico mejorado\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Seleccione \u0026lt;strong\u0026gt;Usar capa de datos\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ol\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt;\u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt;\u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; Comercio electrónico mejorado: conceptos y fundamentos \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; El comercio electrónico mejorado ofrece una serie de\u0026lt;strong\u0026gt; informes detallados y útiles\u0026lt;/strong\u0026gt;. A continuación se indican algunos de los informes disponibles cuando se habilita el comercio electrónico mejorado de una vista. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ul\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Requisitos previos \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Ver los informes de comercio electrónico mejorado \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Datos disponibles \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Visión general de comercio electrónico \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Análisis del comportamiento de compra \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Análisis del comportamiento del proceso de pago \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Rendimiento del producto \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Rendimiento de las ventas \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Rendimiento de la lista de productos \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Promoción interna \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Cupón de pedido \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Cupón de producto \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Código de afiliado \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Recursos relacionados \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h3 id=\u0026quot;ecommerce-data\u0026quot;\u0026gt; Tipos de datos de comercio electrónico mejorado y acciones \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Hay varios tipos de datos de comercio electrónico que puedes enviar usando analytics.js (gtag.js también): \u0026lt;strong\u0026gt;datos de impresión\u0026lt;/strong\u0026gt;, \u0026lt;strong\u0026gt;datos de producto\u0026lt;/strong\u0026gt;, \u0026lt;strong\u0026gt;datos de promoción\u0026lt;/strong\u0026gt; y \u0026lt;strong\u0026gt;datos de acción\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;impression-data\u0026quot;\u0026gt; Datos de impresión \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Representan la información sobre el producto que se ha visto. Se hace referencia a ellos mediante \u0026lt;code\u0026gt;impressionFieldObject\u0026lt;/code\u0026gt; y contienen los siguientes valores: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;devsite-table-wrapper\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;table\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Clave \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Tipo de valor \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Obligatorio \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; id \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; ID de producto o SKU (por ejemplo, P67890). \u0026lt;strong\u0026gt;*Es necesario definir este campo o el de nombre.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; name \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Nombre del producto (por ejemplo, camiseta de Android). \u0026lt;strong\u0026gt;*Es necesario definir este campo o el de ID.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; list \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Lista o colección a la que pertenece el producto (por ejemplo, Resultados de búsqueda) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; brand \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Marca asociada al producto (por ejemplo, Google) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; category \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Categoría a la que pertenece el producto (por ejemplo, ropa). Usa \u0026lt;code\u0026gt;/\u0026lt;/code\u0026gt; como delimitador para especificar hasta 5 niveles de jerarquía (por ejemplo, Ropa/Hombre/Camisetas). \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; variant \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Variante del producto (por ejemplo, Negro) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; position \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; entero \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Posición del producto en una lista o colección (por ejemplo, 2) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; price \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; moneda \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Precio de un producto (por ejemplo, 29,20) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;product-data\u0026quot;\u0026gt; Datos de producto \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Los datos de producto representan los productos individuales que se han visto, que se han agregado al carrito, etc. Se hace referencia a ellos mediante el objeto \u0026lt;code\u0026gt;productFieldObject\u0026lt;/code\u0026gt; y contienen los siguientes valores: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;devsite-table-wrapper\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;table\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Clave \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Tipo de valor \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Obligatorio \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; id \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; ID de producto o SKU (por ejemplo, P67890). \u0026lt;strong\u0026gt;*Es necesario definir este campo o el de nombre.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; name \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Nombre del producto (por ejemplo, camiseta de Android). \u0026lt;strong\u0026gt;*Es necesario definir este campo o el de ID.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; brand \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Marca asociada al producto (por ejemplo, Google) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; category \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Categoría a la que pertenece el producto (por ejemplo, ropa). Usa \u0026lt;code\u0026gt;/\u0026lt;/code\u0026gt; como delimitador para especificar hasta 5 niveles de jerarquía (por ejemplo, Ropa/Hombre/Camisetas). \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; variant \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Variante del producto (por ejemplo, Negro) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; price \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; moneda \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Precio de un producto (por ejemplo, 29,20) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; quantity \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; entero \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Cantidad de un producto (por ejemplo, 2) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; coupon \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Código de cupón asociado a un producto (por ejemplo, COMPRA_VERANO13) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; position \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; entero \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Posición del producto en una lista o colección (por ejemplo, 2) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;promotion-data\u0026quot;\u0026gt; Datos de promoción \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Representan la información sobre una promoción que se ha visto. Se hace referencia a ellos mediante el objeto \u0026lt;code\u0026gt;promoFieldObject\u0026lt;/code\u0026gt; y contienen los siguientes valores: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;devsite-table-wrapper\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;table\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Clave \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Tipo de valor \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Obligatorio \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; id \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; ID de promoción (por ejemplo, PROMO_1234). \u0026lt;strong\u0026gt;*Es necesario definir este campo o el de nombre.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; name \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Nombre de la promoción (por ejemplo, Compra de verano) \u0026lt;strong\u0026gt;*Es necesario definir este campo o el de ID.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; creative \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Creatividad asociada a la promoción (por ejemplo, banner_verano2) \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; position \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Posición de la creatividad (por ejemplo, banner_slot_1). \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;action-data\u0026quot;\u0026gt; Datos de acción \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Representan la información sobre una acción que se lleva a cabo relacionada con el comercio electrónico. Se hace referencia a ellos mediante el objeto \u0026lt;code\u0026gt;actionFieldObject\u0026lt;/code\u0026gt; y contienen los siguientes valores: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;devsite-table-wrapper\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;table\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Clave \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Tipo de valor \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Obligatorio \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; id \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Sí*\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; ID de la transacción (por ejemplo, T1234). \u0026lt;strong\u0026gt;*Es obligatorio si el tipo de acción es \u0026lt;code\u0026gt;purchase\u0026lt;/code\u0026gt; o \u0026lt;code\u0026gt;refund\u0026lt;/code\u0026gt;.\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; affiliation \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Tienda o afiliación donde se ha originado esta transacción (por ejemplo, Google Store). \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; revenue \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; moneda \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Especifica los ingresos totales o la suma total asociados a la transacción (por ejemplo, 11,99). Este valor puede incluir los gastos de envío, los impuestos u otros ajustes de los ingresos totales que quieras incluir para calcular tus ingresos. \u0026lt;strong\u0026gt;Nota:\u0026lt;/strong\u0026gt; Si no se definen los ingresos, se calculará el valor automáticamente usando los campos de cantidad y de precio de todos los productos pertenecientes al mismo hit. \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; tax \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; moneda \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Impuestos totales asociados a la transacción \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; shipping \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; moneda \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Gastos de envío asociados a la transacción \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; coupon \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Cupón canjeado con la transacción. \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; list \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Lista a la que pertenecen los productos asociados. Opcional. \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; step \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; entero \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Número que representa un paso en el proceso de pago. Es opcional para acciones definidas como \u0026lt;code\u0026gt;checkout\u0026lt;/code\u0026gt;. \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; option \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; texto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; No \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Campo adicional para acciones de \u0026lt;code\u0026gt;checkout\u0026lt;/code\u0026gt; y \u0026lt;code\u0026gt;checkout_option\u0026lt;/code\u0026gt;que pueden describir la información de opción en la página de pago, como la forma de pago seleccionada. \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;h3\u0026gt; \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;action-types\u0026quot;\u0026gt; Acciones de producto y de promoción \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Las acciones especifican cómo interpretar los datos de producto y de promoción enviados a Google Analytics. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;div class=\u0026quot;devsite-table-wrapper\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;table\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Acción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;th\u0026gt; Descripción \u0026lt;/th\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; click \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Clic en un producto o en un enlace de producto de uno o varios productos \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; detail \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Visualización de los detalles de un producto \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; add \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Uno o varios productos agregados a un carrito de compra \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; remove \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Uno o varios productos suprimidos de un carrito de compra \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; checkout \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Inicio del proceso de compra para uno o varios productos \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; checkout_option \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Envío del valor de opción de un paso de compra determinado \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; purchase \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Venta de uno o varios productos \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; refund \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Devolución de uno o varios productos \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;tr\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; promo_click \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;td\u0026gt; Clic en una promoción interna \u0026lt;/td\u0026gt; \u0026lt;/tr\u0026gt; \u0026lt;/table\u0026gt; \u0026lt;/div\u0026gt; \u0026lt;h2\u0026gt; \u0026lt;/h2\u0026gt; \u0026lt;h2\u0026gt; Implementación del dataLayer \u0026lt;/h2\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; En las siguientes secciones se describe cómo implementar el complemento de comercio electrónico mejorado para medir la actividad de comercio electrónico en un sitio web con la biblioteca analytics.js. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h3 id=\u0026quot;sending-data\u0026quot;\u0026gt; Envío de datos de comercio electrónico mejorado \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Una vez cargado, se agregará un par de comandos nuevos específicos del seguimiento de comercio electrónico mejorado al objeto de seguimiento predeterminado, y podrás empezar a enviar datos de comercio electrónico. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ul\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; \u0026lt;a href=\u0026quot;#measuring-activities\u0026quot;\u0026gt;Medición de actividades de comercio electrónico\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; \u0026lt;a href=\u0026quot;#measuring-checkout\u0026quot;\u0026gt;Medir el proceso de pago\u0026lt;/a\u0026gt; \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Medición de transacciones \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Medición de devoluciones \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Medición de promociones internas \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt;\u0026lt;aside class=\u0026quot;special\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Nota:\u0026lt;/strong\u0026gt; Los datos de comercio electrónico solo pueden enviarse con un hit, por ejemplo con un hit de página vista (\u0026lt;code\u0026gt;pageview\u0026lt;/code\u0026gt;) o de evento (\u0026lt;code\u0026gt;event\u0026lt;/code\u0026gt;). Si usas comandos de comercio electrónico, pero no envías hits, o si el hit se ha enviado antes del comando de comercio electrónico, los datos de comercio electrónico no se enviarán.\u0026lt;/aside\u0026gt; \u0026lt;aside\u0026gt;\u0026lt;/aside\u0026gt; \u0026lt;aside\u0026gt;\u0026lt;/aside\u0026gt; \u0026lt;aside\u0026gt; \u0026lt;h3 id=\u0026quot;measuring-activities\u0026quot;\u0026gt; Medición de actividades de comercio electrónico \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Una implementación de comercio electrónico mejorado normal medirá las impresiones de producto y cualquiera de las siguientes acciones: \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;ul\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; Clics en un enlace de producto. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; visualización de los detalles del producto, \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; impresiones y clics de promociones internas, \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; productos agregados o suprimidos de un carrito de compra, \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; inicio del proceso de compra de un producto, \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;li\u0026gt; compras y devoluciones. \u0026lt;/li\u0026gt; \u0026lt;/ul\u0026gt; \u0026lt;h4\u0026gt; \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;h4\u0026gt; Medición de Impresiones de productos \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración en Google Tag Manager:\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de etiqueta:\u0026lt;/em\u0026gt; Universal Analytics\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de medición:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Páginas Vistas\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activación del comercio electrónico mejorado:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Uso del dataLayer:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activador:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;event\u0026lt;/strong\u0026gt; igual \u0026lt;strong\u0026gt;gtm.dom\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt;\u0026lt;/aside\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h4\u0026gt; Medición de click en productos \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración en Google Tag Manager:\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de etiqueta:\u0026lt;/em\u0026gt; Universal Analytics\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de medición:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Event\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Categoria\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Ecommerce\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Acción\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Product Click\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activación del comercio electrónico mejorado:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Uso del dataLayer:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activador\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;event\u0026lt;/strong\u0026gt; igual \u0026lt;strong\u0026gt;productClick\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h4\u0026gt; Medición de detalles en productos \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración en Google Tag Manager:\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de etiqueta:\u0026lt;/em\u0026gt; Universal Analytics\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de medición:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Páginas Vistas\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activación del comercio electrónico mejorado:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Uso del dataLayer: \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;/em\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activador:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;event\u0026lt;/strong\u0026gt; igual \u0026lt;strong\u0026gt;gtm.dom\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;track_additions_to_and_removals_from_shopping_cart\u0026quot;\u0026gt; Seguimiento de los productos que se añaden y se retiran en el carrito de la compra: \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;h5\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Medición añadir al carrito\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/h5\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración en Google Tag Manager:\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de etiqueta:\u0026lt;/em\u0026gt; Universal Analytics\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de medición:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Event\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Categoria\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Ecommerce\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Acción\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Add to Cart\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activación del comercio electrónico mejorado:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Uso del dataLayer:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activador\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;event\u0026lt;/strong\u0026gt; igual \u0026lt;strong\u0026gt;addToCart\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h5\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Medición retirar del carrito\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/h5\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración en Google Tag Manager:\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de etiqueta:\u0026lt;/em\u0026gt; Universal Analytics\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de medición:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Event\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Categoria\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Ecommerce\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Acción\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Remove from Cart\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activación del comercio electrónico mejorado:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Uso del dataLayer:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activador\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;event\u0026lt;/strong\u0026gt; igual \u0026lt;strong\u0026gt;removeFromCart\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h3 id=\u0026quot;measuring-checkout\u0026quot;\u0026gt; Medición de los procesos de pago \u0026lt;/h3\u0026gt; \u0026lt;h4 id=\u0026quot;checkout-steps\u0026quot;\u0026gt; 1. Medición de los pasos de pago \u0026lt;/h4\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; En cada paso del proceso de pago, tenemos que implementar el código de seguimiento correspondiente para enviar datos a Google Analytics. \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;h5\u0026gt; Campo \u0026lt;code\u0026gt;step\u0026lt;/code\u0026gt; \u0026lt;/h5\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; En cada paso del pago que midas, debes incluir un valor de \u0026lt;code\u0026gt;step\u0026lt;/code\u0026gt;. Este valor se usa para asignar tus acciones de pago a las etiquetas configuradas en cada paso en \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración de comercio electrónico\u0026lt;/strong\u0026gt;. \u0026lt;/p\u0026gt;\u0026lt;aside class=\u0026quot;note\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Nota\u0026lt;/strong\u0026gt;: Si tienes un proceso de pago de un solo paso o si no has configurado un embudo de compra en la \u0026lt;strong\u0026gt;configuración del comercio electrónico\u0026lt;/strong\u0026gt;, el campo \u0026lt;code\u0026gt;step\u0026lt;/code\u0026gt; es opcional.\u0026lt;/aside\u0026gt; \u0026lt;h5\u0026gt; Campo \u0026lt;code\u0026gt;option\u0026lt;/code\u0026gt; \u0026lt;/h5\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; Si tienes información adicional sobre un paso de pago determinado en el momento en que se mide, puedes configurar el campo \u0026lt;code\u0026gt;option\u0026lt;/code\u0026gt; con una acción \u0026lt;code\u0026gt;checkout\u0026lt;/code\u0026gt; para capturar esta información. Se podría tratar del tipo de pago predeterminado para el usuario (por ejemplo, \u0026amp;#8220;Visa\u0026amp;#8221;). \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Configuración en Google Tag Manager:\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de etiqueta:\u0026lt;/em\u0026gt; Universal Analytics\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Tipo de medición:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;Event\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Categoria\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Ecommerce\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Acción\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;Checkout\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activación del comercio electrónico mejorado:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Uso del dataLayer:\u0026lt;/em\u0026gt; \u0026lt;strong\u0026gt;true\u0026lt;/strong\u0026gt;\u0026lt;br /\u0026gt; \u0026lt;em\u0026gt;Activador\u0026lt;/em\u0026gt;: \u0026lt;strong\u0026gt;event\u0026lt;/strong\u0026gt; igual \u0026lt;strong\u0026gt;checkout\u0026lt;/strong\u0026gt; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt; \u0026amp;nbsp; \u0026lt;/p\u0026gt; ","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/guia-implementar-comercio-electronico-en-google-tag-manager-web/","summary":"Los eventos de Comercio Electrónico o e-commerce para Google Analytics, siempre ha dado problemas y confusión a la hora de configurarlo correctamente","title":"[Guía] Implementar Comercio electrónico en Google Tag Manager para sitios web"},{"content":"Mi primer post para Tag Manager es hablar sobre ella de manera sencilla, cual es su utilidad y porque todos marketero necesita formarse. Se habla mucho de analítica web, de objetivos, de kpi, experiencia de usuario y siempre caemos en lo de siempre, muchos datos y no tenemos maneras de separar los datos buenos de los malos, muchas veces datos que ni sirven, o interpretaciones mal de los datos.\nHe realizado varios videos tutoriales hablando de ello, explicando el porque se elige Google Tag Manager. Así que iré elencando mis razones de utilizar Google Tag Manager.\nAquí unas ventajas de tenerlo en nuestro plan de medición:\nDefinición Un Tag Managment System o Sistema de etiquetado , (Tag Manager de manera más coloquial) es un sistema que permite a las empresas mejorar la forma de gestionar las etiquetas o “tags” que requieren incluir en sus sitios web o apps móviles. Las empresas con un TMS pueden unificar todas los tags de las diferentes herramientas y plataformas que utilizan (que van desde la analítica al search, social, marketing de afiliados, pasando por el testing, personalización o las herramientas de remarketing, etc.) y realizar su gestión desde una única interfaz. \u0026nbsp; ### ¿Por qué Google Tag Manager y no otro administrador de etiquetas? Poner orden al caos —\u0026gt; crear un estándar y pautas de actuación en el si de la organización (roles, departamentos, países) Acelerar tu marketing —\u0026gt; etiquetado más fácil para lanzar campañas más rápido Eficiencia y menor dependencia de IT —\u0026gt; permitir a los desarrolladores centrarse en otras prioridades estratégicas Mayor velocidad de carga de la página —\u0026gt; más ventas Mayor organización de los tags y control sobre las agencias —\u0026gt; mayor seguridad Orígen TagMan (ahora de Ensighten) fue el primer tag manager que apareció en el año 2007. Desde entonces la madurez del sector digital y el crecimiento de la publicidad de manera exponencial han multiplicado las empresas que proporcionan servicios de tag management. Hasta el punto que al cerrar el 2014 hablamos de entre 12-15 TMS y centenares de posibilidades de tags.\u0026nbsp; Estas empresas de gestión de tags pueden ser especialistas, aunque muchas ya han diversificado para proporcionar datos de atribución, y algunos (como Google) han entrado en el juego más tarde, después de haber creado otras soluciones estrella. Experiencia de Usuario para el TMS Es importante tener en cuenta las habilidades disponibles en tu equipo de marketing y la experiencia del usuario proporcionada por el TMS.\u0026nbsp; Si la independencia de IT es un objetivo importante para contratar un TMS, deberás seleccionar una herramienta que lo permita. La interfaz deberá ser friendly para los usuarios no “técnicos”, permitiéndoles añadir tags de manera fácil. Números de etiquetas y proveedores Si nos encontramos ante un sitio web que requiere de una implementación compleja, con un volumen de visitas elevado y con numerosas herramientas es aconsejable usar un Tag Manager potente y dedicado que permite mayor flexibilidad en la identificación de elementos y en la definición de reglas. Tealium por ejemplo tiene la posibilidad de integrarse con más de 500 herramientas. ¿Qué es Google Tag Manager? TMS: Tag Management System (sistema de gestión de etiquetas) Objetivo es crear y modificar fragmentos de códigos JavaScript \u0026#8211; HTML en un sitio web de forma remota Lanzamiento Oct. 2012 \u0026#8211; 2ª vers Oct. 2014 \u0026#8211; actualmente (HTML, SDK, AMP) Principalmente para elementos de Google (Analytics, AdWords, Doubleclick, GDN) Continua actualización del repositorio de etiquetas de terceros Beneficios de Google Tag Manager Centraliza las etiquetas en un solo lugar Reducción de tiempo de implementación Elementos Reutilizables Mejoras la colaboración entre dptos Mkt\u003c\u003eIT Debug y Testing en tiempo real Cualquiera puede subir una etiqueta* Plan de Medición y Reporting más exhaustivo Gratuitos \u0026#8211; Premium (Google 360, Adobe, Tealium, etc) Foro de ayuda, Community\n*se necesita siempre un conocimiento mínimo previo de JS, CSS, HTML Aquí más datos sobre Google Tag Manager\n¿Y tú, utilizas Google Tag Manager u otro gestor?\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/que-es-google-tag-manager-y-sus-beneficios/","summary":"Mi primer post para Tag Manager es hablar sobre ella de manera sencilla, cual es su utilidad y porque todos marketero necesita formarse.","title":"Qué es Google Tag Manager y sus beneficios"},{"content":"Hola, seguramente habrás leído mucho sobre AdWords y quizá si estás aquí es porqué estabas buscando trucos o consejos de Google AdWords, bueno esta era la idea de crear esta categoría, “Consejos\u0026Trucos de Adwords” Sobre AdWords hay mucho, pero muchisimo material online, así que pongamos un poco de orden al todo. Los consejos, trucos y técnicas van en orden del básico a las más avanzadas, así que no te preocupes. Sabías que existe además de la cuenta clásica de Adwords, una cuenta especial denominada MCC o Mi Centro clientes? Y explicamos cosa es. Cuando abres una cuenta de Adwords, normalmente te pide de indicar una cuenta correo electrónico, bien las que ya usas de gmail (o de otro servicio de Google), o la que siempre has estado utilizando, las tuya personal, de empresa, de yahoo, telefónica, vodafone, hotmail, etc…\nVas introduciendo los datos de email y contraseña, confirmas. Bueno ya está, no? Puedes ya comenzar con utilizar Adwords y crear campañas y ir configurando la cuenta.\nY que pasa si quieres abrir otra cuenta para otra empresa o bien a tu primo o como freelance?…Pues , el sistema ya no te deja con este email, ya que solo permite vincular una sola cuenta adwords, así que ya comienzan los problemas de nuestra día a día….cuantos mails y contraseñas estamos manejando cada día? uff…yo he contado que manejo diariamente personales y laborales, unas 65 cuentas de correo, al día!, pues sí….además de los seudónimos para otros fines SEO y Social Media….puedo llegar a 300 cuentas de email y no todas tienen la misma contraseña…así que ya tengo que armar un excel con todos bien organizado.\nNo hay mucho problemas en abrir y cerrar si queremos gestionar por ejemplo, 15 cuentas de adwords …no? Pero si fueran 150 ?…peor aún…y más si estamos trabajando en una agencia de publicidad, o como freelance no?\nY aquí llega Adwords con la cuenta del Mi Centro Clientes, denominada MCC es decir es una cuenta global (bien para uso empresarial o bien para uso personal), donde en su interior hay todas las cuentas que vayamos metiendo, mediante invitación o que vayamos creando.\nAsí que más sencillo, con 1 sola cuenta de correo electrónico, podemos gestionar muchas cuentas de Adwords, y además otras MCC, y así sucesivamente…\nSi quieres abrir una cuenta MCC en lugar de una personal, siempre puedes hacerlo desde link oficial aquí, MCC Adwords pero siempre y cuando tu cuenta de correo electrónico no esté vinculada con un account de adwords… Cuales son las demás ventajas además de gestionar multiples cuentas? Hay muchas ventajas además de gestionar más cuentas a la vez, hay ya posibilidad de crear informes globales , mensuales, semanales, o diarios de cuenta, campañas, grupos de anuncios , palabras claves o de rendimiento de todas las cuentas o que queremos seleccionar, así programando su envío por mail o bien en formatos excel o pdf.\nY no termina aquí, también podemos programar tareas personalizadas a nivel de cuenta, campaña, grupo de anuncios, palabras claves o texto de anuncios y incluso manejar la facturación y para los más “manitas” comando personalizados o script a nivel API.\nEs decir, imaginemos que trabaja para una multinacional, empresa que vende en 30 países de Europa y quiere en cada país administrar sus cuentas de AdWords, pues, ya sabes, abrir una MCC principal, donde vayamos invitando la MCC de esta empresa, y en esa las 30 cuentas de AdWords. Recuerdas que en la principal puedes invitar más MCC (más ordenado lo tengas mejor para su ubicación y fácil para su control de la herramienta).\nEspero te haya servido este consejo, y cualquier duda comente sobre este mismo post. Hasta el próximo consejo. Puja Automática Por puja automática definimos siempre base al budget y/o bien un coste máximo por click, automaticamente a todas las palabras de la campaña (en otra ocasión veremos como hacerlo de manera separada) y Google trabajará por nosotros. Pues sí, practicamente él se encarga de “optimizar” en la mejor forma el cpc destinado a la puja, siempre teniendo en cuenta de la competencia de la keyword, de nuestra QS (quality score = nivel de calidad), CTR% historico, extensiones de anuncios y la relevancia del anuncio y de la página de destino.\nNo siempre funciona para todas las cuentas, de hecho no siempre es aconsejable utilizarlo para quien dispone de presupuesto”ilimitado”. Para los pequeños budget (1, 5, 10 al día), quizás es una buena opción al principio para estabilizar la primera toma de contacto con la herramienta sea Google o Bing, para que vayamonos acostumbrando a la herramienta y vamos a tener más control sobre ella, luego optaríamos con una puja manual.\nA veces he estado utilizando el sistema de pujas autómatica en campañas de dificil contro, por ejemplo los mercados americanos, inglés y alemán los CPC por regla general de grandes sectores son los más cotizados y sus CPC pueden llegar hasta 40euros. Pués a través de una buena segmentación / optimización de la cuenta es posible a principio trabajar con pujas automáticas para estabilizar nuestra cuenta y luego jugar con ellas. Sí, he logrado bajar CPC de 25eur a 2,50, y también aumentaron conversiones…todo es posible pero habrá que ir con cuidado.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/mcc-vs-cuenta-personal-tecnicas-y-consejos-de-google-adwords/","summary":"\u003ch2\u003eHola, seguramente habrás leído mucho sobre AdWords y quizá si estás aquí es porqué estabas buscando trucos o consejos de Google AdWords, bueno esta era la idea de crear esta categoría, “Consejos\u0026Trucos de Adwords”\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eSobre AdWords hay mucho, pero muchisimo material online, así que pongamos un poco de orden al todo.\nLos consejos, trucos y técnicas van en orden del básico a las más avanzadas, así que no te preocupes.\n\u003c/br\u003e\u003c/p\u003e","title":"MCC vs cuenta personal – técnicas y consejos de google AdWords"},{"content":"Si hablamos tanto de Google AdWords o Microsoft Bing AdCenter, después estudiar la competencia, nuestro target, palabras claves , crear las diferentes landing page y pensar al budget diario y/o mensual, hay una parte muy interesante relacionado con la configuración de la puja de nuestra palabras claves: automática o manual. Cómo funciona una puja? Realmente es interesante saber como funciona, porqué es desde momento que entran en juego mucho elementos para que nuestros anuncios sean visualizados al usuario y que hagan clic, pero sobretodo aqui se decide cuanto finalmente pagamos para cada clic. El sistema de CPC, pago por clic, funciona mediante subasta, ya como la bolsa o las subastas del Estado, más o menos es lo mismo. Pero entran en juego muchos factores a la hora de entrar en la subasta, y todo esto comienza en el momento que el usuario teclea la palabra clave en el buscador. Puja Manual Supongamos que somos una tienda online de bicicletas, y queremos solamente anunciar la categoría MTB. Elaboramos la campaña , grupos de anuncios y comenzamos a seleccionar las palabras claves. Cuando se eligen las palabras claves, muchas de ellas ya han tenido tráfico historicamente y conservan también una calidad, si es buena o mala. La calidad de esta palabra con que comenzamos a trabjar casi siempre es un 5/10, también podría ser más alta o más baja. Además de esto, también se calcula un coste en base a los competidores que pujaron historícamente y los actuales pujadores. Su precio se divide en dos partes: Estimación de la primera página y Estimación del top de página. Es decir tiene un coste inicial solo para aparecer en la página (desde la primera posición hasta la última, en total son 11, – 3 arriba y 8 laterales), pero también calcula la estimación para aparecer en el top 3, obviamente más cara. Así que tenemos una palabra clave (concordancia amplia, frase, exacta o amplia modificada tendrá sus diferencias), una QS (nivel de calidad), un coste inicial por click. Ahora bien, si queremos comenzar a “jugar”, solo tenemos que elegir el budget diario y el precio máximo que queremos pagar por cada click. Es lógico pensar que al igual de condiciones y factores, si disponemos de 10 euros al día en una campaña, y destinamos por 10 palabras en un grupo de anuncios y cada uno tiene seleccionado un CPC máximo de 0,10eur, si tuvieramos clic, el todo llegaría hasta agotar los 10 euros (durante el día / franja horaria seleccionada u otras condiciones). Tot: 10eur/0,10eur = 100 clics Puja Automática (Maximizar Clics) Por puja automática definimos siempre base al budget y/o bien un coste máximo por click, automaticamente a todas las palabras de la campaña (en otra ocasión veremos como hacerlo de manera separada) y Google trabajará por nosotros. Pues sí, practicamente él se encarga de “optimizar” en la mejor forma el cpc destinado a la puja, siempre teniendo en cuenta de la competencia de la keyword, de nuestra QS (quality score = nivel de calidad), CTR% historico, extensiones de anuncios y la relevancia del anuncio y de la página de destino. No siempre funciona para todas las cuentas, de hecho no siempre es aconsejable utilizarlo para quien dispone de presupuesto”ilimitado”. Para los pequeños budget (1, 5, 10 al día), quizás es una buena opción al principio para estabilizar la primera toma de contacto con la herramienta sea Google o Bing, para que vayamonos acostumbrando a la herramienta y vamos a tener más control sobre ella, luego optaríamos con una puja manual. A veces he estado utilizando el sistema de pujas autómatica en campañas de dificil contro, por ejemplo los mercados americanos, inglés y alemán los CPC por regla general de grandes sectores son los más cotizados y sus CPC pueden llegar hasta 40euros. Pués a través de una buena segmentación / optimización de la cuenta es posible a principio trabajar con pujas automáticas para estabilizar nuestra cuenta y luego jugar con ellas. Sí, he logrado bajar CPC de 25eur a 2,50, y también aumentaron conversiones…todo es posible pero habrá que ir con cuidado. ","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/posts/puja-cpc-manual-automatica-maximizar-clics/","summary":"\u003ch2 id=\"si-hablamos-tanto-de-google-adwords-o-microsoft-bing-adcenter-después-estudiar-la-competencia-nuestro-target-palabras-claves--crear-las-diferentes-landing-page-y-pensar-al-budget-diario-yo-mensual-hay-una-parte-muy-interesante-relacionado-con-la-configuración-de-la-puja-de-nuestra-palabras-claves-automática-o-manual\"\u003eSi hablamos tanto de Google AdWords o Microsoft Bing AdCenter, después estudiar la competencia, nuestro target, palabras claves , crear las diferentes landing page y pensar al budget diario y/o mensual, hay una parte muy interesante relacionado con la configuración de la puja de nuestra palabras claves: automática o manual.\u003c/h2\u003e\n\u003ch3 id=\"cómo-funciona-una-puja\"\u003eCómo funciona una puja?\u003c/h3\u003e\n\u003cpre\u003e\u003ccode\u003e     Realmente es interesante saber como funciona, porqué es desde momento que entran en juego mucho elementos para que nuestros anuncios sean visualizados al usuario y que hagan clic, pero sobretodo aqui se decide cuanto finalmente pagamos para cada clic. El sistema de CPC, pago por clic, funciona mediante subasta, ya como la bolsa o las subastas del Estado, más o menos es lo mismo. Pero entran en juego muchos factores a la hora de entrar en la subasta, y todo esto comienza en el momento que el usuario teclea la palabra clave en el buscador.\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\n\u003ch3 id=\"puja-manual\"\u003ePuja Manual\u003c/h3\u003e\n\u003cpre\u003e\u003ccode\u003e    Supongamos que somos una tienda online de bicicletas, y queremos solamente anunciar la categoría MTB. Elaboramos la campaña , grupos de anuncios y comenzamos a seleccionar las palabras claves.\n    Cuando se eligen las palabras claves, muchas de ellas ya han tenido tráfico historicamente y conservan también una calidad, si es buena o mala. La calidad de esta palabra con que comenzamos a trabjar casi siempre es un 5/10, también podría ser más alta o más baja.\n\n    Además de esto, también se calcula un coste en base a los competidores que pujaron historícamente y los actuales pujadores. Su precio se divide en dos partes: Estimación de la primera página y Estimación del top de página. Es decir tiene un coste inicial solo para aparecer en la página (desde la primera posición hasta la última, en total son 11, – 3 arriba y 8 laterales), pero también calcula la estimación para aparecer en el top 3, obviamente más cara.\n    Así que tenemos una palabra clave (concordancia amplia, frase, exacta o amplia modificada tendrá sus diferencias), una QS (nivel de calidad), un coste inicial por click.\n    Ahora bien, si queremos comenzar a “jugar”, solo tenemos que elegir el budget diario y el precio máximo que queremos pagar por cada click.\n\n    Es lógico pensar que al igual de condiciones y factores, si disponemos de 10 euros al día en una campaña, y destinamos por 10 palabras en un grupo de anuncios y cada uno tiene seleccionado un CPC máximo de 0,10eur, si tuvieramos clic, el todo llegaría hasta agotar los 10 euros (durante el día / franja horaria seleccionada u otras condiciones).\n    Tot: 10eur/0,10eur = 100 clics\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\n\u003ch3 id=\"puja-automática-maximizar-clics\"\u003ePuja Automática (Maximizar Clics)\u003c/h3\u003e\u003c/h3\u003e\n\u003cpre\u003e\u003ccode\u003e    Por puja automática definimos siempre base al budget y/o bien un coste máximo por click, automaticamente a todas las palabras de la campaña (en otra ocasión veremos como hacerlo de manera separada) y Google trabajará por nosotros.\n    Pues sí, practicamente él se encarga de “optimizar” en la mejor forma el cpc destinado a la puja, siempre teniendo en cuenta de la competencia de la keyword, de nuestra QS (quality score = nivel de calidad), CTR% historico, extensiones de anuncios y la relevancia del anuncio y de la página de destino.\n\n    No siempre funciona para todas las cuentas, de hecho no siempre es aconsejable utilizarlo para quien dispone de presupuesto”ilimitado”. Para los pequeños budget (1, 5, 10 al día), quizás es una buena opción al principio para estabilizar la primera toma de contacto con la herramienta sea Google o Bing, para que vayamonos acostumbrando a la herramienta y vamos a tener más control sobre ella, luego optaríamos con una puja manual.\n\n    A veces he estado utilizando el sistema de pujas autómatica en campañas de dificil contro, por ejemplo los mercados americanos, inglés y alemán los CPC por regla general de grandes sectores son los más cotizados y sus CPC pueden llegar hasta 40euros. Pués a través de una buena segmentación / optimización de la cuenta es posible a principio trabajar con pujas automáticas para estabilizar nuestra cuenta y luego jugar con ellas.\n    Sí, he logrado bajar CPC de 25eur a 2,50, y también aumentaron conversiones…todo es posible pero habrá que ir con cuidado.\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e","title":"Puja CPC Manual o Automática – maximizar clics?"},{"content":"Puedes escribirme para consultoría, colaboraciones docentes o proyectos académicos.\n","permalink":"https://www.marcusrb.com/es/contact/","summary":"\u003cp\u003ePuedes escribirme para consultoría, colaboraciones docentes o proyectos académicos.\u003c/p\u003e","title":"Contacto"}]