Archivo de la categoría: Español – Implementaciones – Auditar la recogida de datos (QA)

Como auditar los datos enviados a Google Analytics con Charles- nivel básico

La analítica digital sirve para transformar datos en información accionable. Sí, seguro que lo has escuchado un montón de veces. Pero solo ocurre si antes hemos auditado y validado la calidad de los datos recogidos. De otra manera, se podrían estar tomando decisiones basadas en datos (simplemente) erróneos.

Este primer y fundamental paso (que en ocasiones ignorado) es una de mis obsesiones geeky en analytics.  No solo para estar seguros de que recogemos los datos correctamente, sino para investigar que hace la competencia u otras empresas y utilizarlo como una herramienta de benchmark eficaz.

1 – Tag Assistant: comprobar de forma fácil y rápida si hay algo erróneo en la implementación de Google Analytics

Simplemente instala el plugging Google Tag Assistant para Chrome (desarrollado por el propio Google) y haz clic en la etiqueta azul que aparece en las esquina derecha del navegador Chrome. Esta etiqueta será roja si se ha detectado algún error, verde si está todo bien y azul si hay cosas que pueden mejorarse.

Veamos un ejemplo:

p1 i1

Oh, parece que el código de Google Analytics está fuera de la etiqueta <head>. Eso quiere decir que el “tracking beacon” podría no estar siendo enviado antes de que el usuario abandone la página, con su lógico y negativo impacto en la recogida de datos. Para solventarlo, basta con clicar en “más información” y seguir las instrucciones de Google Analytics Support. En este caso, la solución sería simplemente pegar el código de Google Analytics en el head.

Obviamente el código UA mostrado por Tag Assistant y el de la propiedad de Google Analytics que queremos auditar debe ser el mismo.

Tan solo llevando a cabo esta pequeña acción, ya se está dando un paso importante para entender que ocurre con el envío de los datos y como solucionarlo

2 – Herramientas de depuración (debugging): comprobar qué es lo que realmente se está enviando a Google Analytics

Mis herramientas favoritas para un análisis básico (sin data layer o ecommerce) son Fiddler y Charles Utilizaré Charles como ejemplo. Tan solo hay que descargarlo (es gratis), abrir un navegador y visitor el sitio web que querémos auditar. Después, en Charles hay que mirar en “google-analytics.com” en el menú de la izquierda (structure o sequence), y después clicar en “request” a la derecha.

Vamos a ver un ejemplo con un sitio web que ofrece descargas de software llamado Fileplaza:i2i3

Mis herramientas favoritas son Fiddler y Charles Utilizaré Charles como ejemplo. Tan solo hay que descargarlo (es gratis), abrir un navegador y visitor el sitio web que querémos auditar. Después, en Charles hay que mirar en “google-analytics.com” en el menú de la izquierda (structure o sequence), y después clicar en “request” a la derecha.

¿Qué es lo qué vemos aquí?

  • ¿Que se está recogiendo?
    Una página vista
  • ¿Qué página se está recogiendo?
    http://www.fileplaza.com (tan solo he visitado la home)
    La URI (URL sin dominio) recogida en Google Analytics será: /
  • ¿Cuál es el título de la página que se está recogiendo?
    Free Software Download and Tech News – File Plaza
  • ¿Cuál es el referrer que está enviado la visita a fileplaza.com?
    google.co.uk (estoy en Reino Unido en este momento y he buscado “Fileplaza.com” in Google)
  • ¿Cuál es el código UA de Google Analytics de la propiedad donde FilePlaza está enviado datos?
    En realidad hay dos: UA-48223160-1 &UA-23547102-20 (un código UA diferente en cada pantallazo)
  • ¿Porqué hay dos pantallazos mostrando los mismos datos pero con códigos UA distintos?
    Porque están enviando los datos a propiedades distintas de Google Analytics
  • ¿Están usando Google Tag Manager?
    No, de otra manera, podría ver GTM-XXXXXX

Ahora, ya sabemos que se está enviando, pero … ¿es correcto?

Es bastante simple. La infomación mostrada por Charles debe encajar con aquello que se supone (queremos) estamos enviando a Google Analytics.

En otro caso, se estaría haciendo mal. Por ejemplo, si realizo una interacción que se supone está trackeada con un evento, pero Charles no muestra ese evento, quiere decir que la interacción no está lanzando el evento y eso es algo que debemos revisar.

Vamos a navegar un poquito más …

1) Visito una página de produccto¨: /home_education/teaching_tools/kid_pix_deluxe/

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En los pantallazos, lo que veo es lo siguiente:

  • Se recoge una página vista
  • La página recogida ha cambiado
    Ahora es http://www.fileplaza.com/home_education/teaching_tools/kid_pix_deluxe/
    La URI en Google Analytics será /home_education/teaching_tools/kid_pix_deluxe/
  • Los datos son enviados nuevamente a dos propiedades

2) Hago clic en el botón de descargar que me lleva a una página de descarga:  windows/home___education/teaching_tools/download/kid_pix_deluxe/

3) Clico para descargar un software:

i6i7Oh! Ocurre algo nuevo… Parece que mi clic en el botón de descarga ha lanzado un evento (primera flecha roja) que está enviando los siguientes datos a dos propiedades de Google Analytics:

1- Categoría del evento (ec): descarga
2- Acción del evento (ea): final > Asumo que es el tipo de botón, ya que es ultimo botón para descargar
3- Etiqueta del evento (el): Kid Pix Deluxe > Es el nombre del software que acabo de descargar

Fileplaza es un marketplace de descargas, luego puedo asumir que consideran importante los clics en botones para descargar. Lo que Charles me muestra, es que de hecho utilizan eventos para medir el éxito de esta conversión específica, basada en una interacción de usuario.

Resumamos lo que Charles nos muestra:

  1. Fileplaza mide el exito de una interacción del usuario (descargas) utilizando eventos.
    Lo hacen correctamente? Si
  2. Los eventos contienen datos relevantes sobre la interacción: acción realizada (descarga), botón clicado y software descargado
    Lo hacen correctamente? Si
  3. Por alguna razón FilePlaza quiere recoger los datos en dos propiedades diferentes de Google Analytics
    Lo hacen correctamente? Si

Yo suelo usar Charles y Fiddler, pero la herramienta es lo de menos. Personalmente soy totalmente “tool-agnostic” y hay otras igual de validas como Wasp (para cuando hay un data layer) Google Analytics Debugger o Data Slayer (ecommerce).

¿Alguna idea? ¿Algún comentario? ¿Alguna queja? 😉 Deja tu comentario y te responderé. Si algo no te ha quedado claro, tienes alguna duda y crées que puedo ayudarte también puedes enviarme un mail a geekeandoenanalytics@gmail.com o contactar conmigo a través de Linkedin o Twitter

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