Ahora que ya tenemos a google analytics recogiendo información de los usuarios definidos (hay que dejar un tiempo prudencial de recogida de datos antes de empezar a analizar), a parte de tener mas información sobre el tipo de usuario que tenemos en la web a primera vista podremos empezar a sacar conclusiones:
– visitas: podemos saber que tipo de usuario nos visita mas, es importante evaluar si estamos elaborando buen contenido o el mensaje es adecuado para este tipo de usuario.
– páginas vistas y promedio de tiempo en el sitio: podemos saber que tipo de usuario es mas activo, o tiene mas «engadgement» (al final lo he puesto).
– visitas nuevas: que mercado estoy ampliando o donde estoy creciendo mas
– porcentaje de rebote: con este no lo tengo tan claro, por un lado si tenemos al usuario enganchado al canal rss es un buen usuario pero con mala tasa de rebote, …
Con toda esta información podemos hacernos una idea de quien nos visita, nos visita mas, si queremos intentar captar la atención de un colectivo podremos saber si lo estamos consiguiendo de manera que si no lo conseguimos podremos verlo y poder analizar que medidas tomar.
Ahora vamos a empezar a intentar sacarle mas jugo al tema.
Resulta que google almacena esta información en una cookie, con php la podemos recoger de la siguiente forma: $_COOKIE[«__utmv»] de hecho hay que hacer un explode porque la variable viene enganchada a otra:
$__umtv = $_COOKIE["__utmv"]; // recojo la cookie
$__umtv_partida = explode(".", $__umtv); // separo las 2 variables en un array
$usuario_definido = $__umtv_partida[1]; // recojo la parte del array que me interesa
En asp, jsp, … seguro que las instrucciones son casi iguales.
Que podemos hacer con esto?
– podemos localizar nuestro mensaje para el tipo de usuario, (ejemplo: si nuestra web va de impresoras, al diseñador le podremos destacar que la impresora tiene 6000 dpis, al administrativo que imprime 200 páginas por minuto, al informático que es compatible con linux y al jubilado que es ideal para imprimir las fotos de los nietos)
– poder mostrar banners específicos
– hacer recomendaciones de otros artículos que les pueden interesar, o que los «informáticos que han comprado este producto también han comprado este otro».
– si nuestra web tiene buscador y tenemos control sobre el, podemos marcar los resultados que le pueden interesar mas o ordenar por interés, …
– que tipo de usuario carga productos al carro y no compra, o que producto o familia de producto es mas visitado por cada tipo de producto (con este hay que hacer base de datos porque google analytics no ofrece este informe y no se si yahoo web analytics lo ofrecerá.
Seguro que hay muchas mas posibilidades.
Esta es mi visión a día de hoy del behavioral marketing o targeting que tengo a dia de hoy, creo que tiene mas trabajo establecer los segmentos de tipos de usuarios de una forma sensata que la propia adaptación.
Si pudiéramos mezclar usuarios definidos con google website optimizer, podría ser interesante.
Eso es todo
En el fondo es hacer behavioral targeting con google analytics como herramienta.
whishlist a google anaytics o resto de herramientas web: poder cruzar esta información con:
– palabras clave
– palabras clave con la comparación con todo el sitio/o un indicador
– campañas de adwords
– fuentes de tráfico
– visitas por ubicación