Medición de métricas con Adobe Analytics

La métrica es la medida cuantitativa que responde a la pregunta "cuántos" o "cuánto". Con Adobe Analytics , puede acceder fácilmente a esta información. Adobe Analytics ofrece varias formas de recopilar sus métricas.

En nuestro pronóstico del tiempo, las métricas son todos los números de la tabla: el máximo, el mínimo, el porcentaje de precipitación y el porcentaje de humedad. Las métricas son exclusivamente números, pero puede formatearlas como porcentajes, monedas, decimales y más.

Las métricas son a menudo la categoría de medición más discutida por los analistas digitales. Una pregunta estándar que recibe un analista de una empresa B2B es "¿Cuántos clientes potenciales generó el sitio web esta semana?" Esta pregunta se refiere a la métrica de clientes potenciales y es una de las métricas más críticas capturadas en el sitio web de un B2B.

Habiendo explorado cómo se plantean las métricas en la vida real, echemos un vistazo a cómo se aplican las métricas en Analysis Workspace.

Definición de hits con Adobe Analytics

Una métrica clave que es esencial cuando se habla de Adobe Analytics pero que no está disponible en la interfaz de Workspace se llama hits. Un hit describe cualquier interacción en su sitio o aplicación que resulte en el envío de datos a Adobe Analytics. Es un recurso general para visitas a páginas, enlaces de descarga, enlaces de salida y cualquier seguimiento personalizado.

Medir las vistas de página con Adobe Analytics

Comencemos con la métrica más simple de Adobe Analytics: vistas de página. La métrica de vistas de página muestra la cantidad de veces que se cargaron sus archivos HTML o páginas web (o secciones de una página).

Al analizar una aplicación móvil, las vistas de página corresponden a la cantidad de veces que se cargaron las pantallas de su aplicación en la aplicación. Las pantallas de los teléfonos móviles son mucho más pequeñas que las de las computadoras portátiles y los monitores de escritorio, y la definición de la pantalla de una aplicación suele ser única dentro de una empresa. Trabaje con sus administradores de Adobe para obtener una lista completa de las pantallas de la aplicación, o al menos solicite la regla general que utilizan para decidir si el contenido nuevo debe considerarse una pantalla nueva y, por lo tanto, una vista de página.

Cada vez que una persona que navega por su sitio carga su página de inicio, es una vista de página. Del mismo modo, cada vez que una persona que navega por su sitio carga su página de contacto, también es una vista de página. El recuento total de páginas vistas aumenta con cada carga de página.

Como es el caso de las dimensiones de la página, la definición de vistas de página puede ser complicada en sitios de paralaje y aplicaciones de una sola página. La buena noticia es que la definición de páginas y vistas de página de su empresa se alineará debido a un vínculo entre la dimensión y la métrica, de modo que cada vez que se visualice una página, las vistas de página aumentarán.

En la imagen a continuación, la métrica de vista de página se aplicó a un rango de fechas, lo que proporciona una descripción general rápida del tráfico a las páginas durante ese rango de fechas.

Una métrica de vistas de página en una tabla de forma libre en Analysis Workspace.

Contando visitas con Adobe Analytics

Otra métrica estándar en el mundo de la analítica web es la métrica de visitas, también conocida como métrica de sesiones en Google Analytics . Una visita se define como una interacción o conjunto de interacciones de un individuo que consta de una o más acciones. Las acciones de una visita pueden ocurrir en la misma página o en varias páginas.

A continuación se muestran algunos ejemplos sencillos:

Visite el ejemplo 1:

El lunes, Eric llega a su página de inicio a la 1 pm y cierra su navegador a la 1:05 pm.

Visite el ejemplo 2:

El martes, David llega a la página de un producto a las 11 am y mira un video en esa página.

David se distrae y cierra su computadora portátil a las 11:08 am.

Visite el ejemplo 3:

El miércoles, Heidi aterriza en su página de inicio a las 7 pm.

Realiza una búsqueda en su sitio y se la lleva a la página de resultados de búsqueda.

Heidi hace clic en el primer enlace a un producto.

Ella agrega el producto al carrito de compras y lo lleva a la página del carrito de compras.

Realiza el pago con éxito y realiza la compra en la página de pago.

Heidi confirma su compra en la página de confirmación de compra a las 7:22 pm.

Cada uno de estos tres ejemplos contiene un número diferente de visitas a la página (una, dos y seis). Sin embargo, cada uno de ellos contaría como una sola visita.

En pocas palabras: las visitas y las vistas de página están relacionadas, pero no son lo mismo. Una visita puede involucrar, y a menudo lo hace, la vista de más de una página.

Las métricas de visitas y páginas vistas en una tabla de forma libre en Analysis Workspace.

Es posible que haya notado que se incluye una hora al final de los tres ejemplos. Incluir un momento en el que tiene lugar la última interacción es importante porque así es como se mide cuando finaliza una visita.

¿Alguna vez se ha preguntado por qué no puede simplemente medir cuándo termina una visita identificando cuándo un usuario abandona una página? La razón es que las limitaciones técnicas impiden que las plataformas de análisis como Adobe Analytics y Google Analytics puedan detectar la acción de una pestaña del navegador o el cierre de una ventana.

Como resultado, los analistas han tenido que ser creativos al definir el final de una visita. Una visita finaliza después de que transcurre un período de tiempo determinado sin que se envíen datos de la persona.

De forma predeterminada, la mayoría de las plataformas de análisis, incluido Adobe Analytics, utilizan 30 minutos de inactividad para definir el final de una visita. Sin embargo, puede ajustar la cantidad de tiempo que da como resultado el final de una visita.

Identificación de visitantes únicos con Adobe Analytics

La métrica de vistas de página es la métrica estándar más granular y detallada. Varias páginas vistas dentro de un período de tiempo se acumulan en una visita, una métrica estándar menos granular. Varias visitas se acumulan en un solo visitante único, que es la métrica estándar menos granular.

El número de visitantes únicos a un sitio o una página es el número de personas con actividad que consiste en una o más visitas a un sitio, una aplicación o una página. ( Google Analytics utiliza el término usuarios en lugar de visitantes únicos ) . Tenga en cuenta que los visitantes únicos son diferentes a las personas individuales. Adobe Analytics no tiene forma de saber la diferencia entre dos personas que comparten una computadora o una persona que accede al mismo sitio desde dos navegadores diferentes en la misma computadora.

La siguiente imagen es una tabla en Analysis Workspace que muestra visitas, páginas vistas y visitantes únicos.

Visualización de visitas, páginas vistas y visitantes únicos en una tabla de forma libre en Analysis Workspace.

The unique visitors metric is based on cookies. If a cookie that identifies a browser is deleted, Adobe can’t tie that individual’s visit history to any new visits. As a result, new visits will generate a new cookie and therefore appear as a new unique visitor. A more accurate definition for unique visitor would state that it’s the unique count of browser cookies, but that’s not as much fun as just calling them people.

Adobe Analytics has a standard metric to identify unique visitors called the people metric, but it’s accessible only to Adobe customers who participate in Adobe’s Device Co-op.

Understanding deduplication when using Adobe Analytics

Now that you’ve learned about metrics with three different levels of granularity (page views, visits, and visitors) but only one dimension (page), it’s important to think about how they all come together. The flexibility of Adobe Analytics demands that you have a certain level of understanding of deduplication. A duplicate is an identical copy of something. When measuring user interaction with a website, it’s often helpful to deduplicate — to strip out duplicate activity.

Let’s explore an example:

Nolan views a home page.

Nolan views an article page.

Nolan views the home page again.

Even though this is a simple example, things get confusing quickly. A table containing the page dimension and a page views metric would look as you would expect: The home page has two-page views and the article page has one-page view.

But if you add a second metric of visits to this table, the home page has one visit and two-page views and, the article page has one visit. Why one visit but two-page views for the home page? The visits metric is deduplicated, meaning it is counted only one time during the entirety of the visit. In fact, Nolan could have gone back and forth between the home page and the same article page 50 times, and each of those two pages would still get only one visit each.

Adobe deduplicates the visits metric regardless of dimension; no matter how many times a dimensional value is sent in a visit, the visits metric is counted only once.

Let’s expand our example by adding a second visit, this one coming a week later:

Nolan views the home page.

Nolan views a product page.

Nolan views the home page again.

If you were to view a report table with dates that spanned both visits, you could consider how each metric would align with each dimensional value in the page dimension. The home page gets four-page views, two visits, and just one visitor. The article page earns one-page view, one visit, and one visitor. The product page also earns one-page view, one view, and one visitor. This means the unique visitors metric is also deduplicated, but it’s done across visits for the full history of the visitor.

Métricas de tendencia en Adobe Analytics

Si piensa en su futuro como analista, puede imaginarse descubriendo un cambio increíble en los datos que le ahorra millones a su empresa. En este sueño, tal vez haya descubierto varios productos costosos que los clientes no pueden comprar debido a un error de codificación del sitio web.

Para que descubra este error, tendrá que aprovechar las tendencias, una de las actividades más comunes que realizará con las métricas en Adobe Analytics. La tendencia de una métrica significa que está analizando el cambio de una métrica específica a lo largo del tiempo.

Puede generar tendencias en las métricas en Adobe Analytics durante cualquier período de tiempo con cualquier nivel de detalle. Puede tener la tendencia de las visitas a la página por mes durante todo un año, o la tendencia de las visitas a la página por hora durante solo un día. En ambos ejemplos, todavía tiene una métrica y una dimensión. La métrica son las vistas de página y la dimensión es la unidad de granularidad de tiempo que ha especificado para su tabla.

En Analysis Workspace, puede crear esta tabla por su cuenta, arrastrando la métrica y la dimensión, o puede usar el icono Visualizar con un clic en cualquier fila de cualquier tabla.

Calcular métricas con Adobe Analytics

Los analistas deben poder aplicar cálculos a sus métricas que sean flexibles y ajustables sobre la marcha, un área en la que Adobe sobresale. Para continuar con nuestro ejemplo de pronóstico del tiempo, es posible que desee convertir las temperaturas altas y bajas en el pronóstico de Fahrenheit a Celsius. La fórmula es restar 32 de la temperatura Fahrenheit y luego multiplicar por 5/9. Esta nueva métrica puede considerarse una métrica calculada.

Tomemos un ejemplo en el mundo de la analítica: un analista de Adobe se encuentra en una situación en la que aumentan los visitantes únicos. Antes de declarar el éxito, el analista profundiza en un contexto adicional agregando vistas de página como métrica. En nuestro ejemplo, el analista nota algo extraño: las visitas a la página apenas han aumentado, solo unas pocas más que el aumento en el número de visitantes.

La mejor recomendación que se ofrece a los analistas es crear una métrica calculada de visitas a la página por visitante. Esta métrica simple, que divide las páginas vistas por visitantes únicos, es una de las métricas calculadas más básicas en la industria de la analítica digital.

En el ejemplo, el analista puede terminar estableciendo la tendencia de la métrica calculada y descubrir que, aunque los visitantes aumentaron significativamente, las visitas a la página por visitante cayeron precipitadamente. Lo más probable es que esto signifique que el tráfico no calificado está accediendo al sitio, por lo que nuestra recomendación es desglosar esos datos por otras dimensiones para comprender mejor a estos visitantes desinteresados.

Las métricas calculadas se vuelven significativamente más complejas que dividir una métrica por otra. En Adobe, las métricas calculadas utilizan todos los operadores matemáticos estándar (división, multiplicación, resta y suma) y una gran cantidad de funciones avanzadas, como raíz cuadrada, exponentes y percentiles. También puede aplicar operadores lógicos (como mayor que y menor que) e incluso segmentos a las métricas calculadas.

Tener una mayor comprensión de estas métricas lo ayudará a desarrollar un enfoque estratégico para sus estrategias web y móviles.