El valor de los datos de origen aumenta cuando se basan en otros datos. Descubrir las intersecciones (o incluso la falta de intersecciones) entre dos conjuntos de datos informa a ambas partes y aporta nuevas perspectivas a los profesionales del marketing. Pero el diablo está en los detalles: seleccionar a los socios estratégicos, editores y proveedores de datos adecuados es muy importante, surgen retos logísticos porque no todas las empresas organizan sus datos de la misma manera, y las leyes y normativas sobre privacidad rigen ahora cómo se utilizan y comparten los datos.

Live with MightyHive invitó a Auren Hoffman, CEO de Safegraph, proveedor líder de datos sobre espacios físicos, y a Chris Martin, COO de MightyHive, para abordar las formas en que pueden conectarse los conjuntos de datos y debatir las ventajas de hacerlo de forma responsable.

"'Join keys' nos permiten tener un lenguaje común. Así que cuando miras tus conjuntos de datos, quieres poner tantas claves de unión como sea posible para que sea muy fácil fusionarlos con otros datos"

- Auren Hoffman, CEO de Safegraph

El primer paso para conectar datos es establecer normas de datos, y Hoffman esbozó algunas de las "claves de unión" disponibles que las principales empresas están utilizando para conectar conjuntos de datos externos. A continuación, Martin citó ejemplos de cómo las asociaciones inteligentes resolvieron algunos de los mayores retos de marketing de los clientes de MightyHive.

"Es muy importante crear una arquitectura empresarial o capacidades empresariales dentro de la marca (para) conectar todos estos puntos de datos dentro de la cadena de suministro de la empresa. Estamos viendo muchas inversiones en y alrededor de este concepto de integrar el marketing con el resto de la cadena de suministro, pero nadie está pensando en ello de forma holística."

- Chris Martin, Director de Operaciones de MightyHive

La presentadora invitada, Victoria Milo, responsable del área social de MightyHive, hizo todas las preguntas correctas mientras dirigía el debate con Hoffman y Martin sobre cómo posicionar los datos de su empresa para obtener nuevas perspectivas, cómo elegir a los mejores socios y consejos para comprar datos.

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El año pasado, nuestro experto favorito en Google Analytics y Google Tag Manager, Simo Ahava, escribió un gran artículo en su blog sobre Cómo crear un monitor de Google Tag Manager. Esta herramienta es extremadamente útil para desbloquear las estadísticas sobre los incendios de etiquetas del sitio de varios empujes de eventos dataLayer.

Muchos puntos de datos cruciales utilizados para la activación y la medición dependen del éxito de los envíos de dataLayer. Hemos realizado algunas actualizaciones en el marco del monitor de Google Tag Manager de Simo que nos han permitido unir datos con Google Analytics. Estas actualizaciones nos ayudan a desbloquear la capacidad de identificar tendencias y patrones de problemas de estabilidad en dispositivos, navegadores y sistemas operativos que pueden afectar negativamente a los envíos de dataLayer. Para los profesionales del marketing que luchan contra la fuga de datos, esto es una GRAN GANANCIA.

Hemos estado retocando

Exploremos las diversas adaptaciones que hemos realizado a la metodología de Simo para unir los resultados de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager con un conjunto de datos de Google Analytics en BigQuery, y lo que estas capacidades mejoradas significan para los profesionales del marketing. La unión que hemos creado enriquece los datos recopilados a través de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager con puntos de datos de Google Analytics como el dispositivo, el navegador y el sistema operativo, información crucial para comprender las tendencias y los patrones que afectan al rendimiento.

Este artículo proporciona una visión general de cómo la adición de una nueva métrica a su conjunto de herramientas de análisis puede ayudarle a medir la estabilidad de su implementación de análisis. Si está interesado en profundizar en los detalles o en discutir casos de uso reales, póngase en contacto conmigo.

CONFIGURACIÓN TÉCNICA

Existen algunos requisitos previos que deben cumplirse antes de unir los datos de una herramienta de supervisión de Google Tag Manager con los datos de Google Analytics:

• Implementación previa de la herramienta de supervisión de Simo (utilice su guía para empezar)
• Acceso a Google Tag Manager
• Acceso al proyecto Google Cloud Platform
• Exportación de Google Analytics 360

Aquí puede ver un diagrama de arquitectura que muestra la Herramienta de monitorización de Google Tag Manager integrada con Google Analytics:

La salsa secreta

El equipo de MightyHive Data Science ha diseñado una serie de actualizaciones de la herramienta de monitorización de Simo para proporcionar datos mejorados y perspectivas de diagnóstico, incluidas actualizaciones de la plantilla de la herramienta para capturar el ID de cliente de Google Analytics, lo que nos permite unir conjuntos de datos de Google Analytics BigQuery. Nuestro equipo también se dio cuenta de que, para conectar entre sí todos los eventos de una página determinada, era necesario establecer un identificador único universal (UUID) mediante una nueva etiqueta HTML personalizada.

Con la plantilla actualizada de la herramienta de monitorización y el conjunto de etiquetas UUID, el equipo actualizó la función Cloud y creó un esquema de tabla BigQuery para la herramienta mejorada utilizando tres campos adicionales: ga_client_id, event_id y urlpath.

Si desea un desglose más detallado de las etiquetas HTML personalizadas que hemos utilizado, la configuración clave de Google Tag Manager y fragmentos de código para las actualizaciones de la plantilla, envíeme un correo electrónico.

¿Qué aspecto tiene en la vida real?

Un cliente, llamémosle Empresa X, publicó una nueva versión de su sitio web alrededor del 3 de agosto. Una vez que el sitio actualizado estuvo activo, la Compañía X notó que el evento gtm.load dataLayer push comenzó a dispararse más tarde, o en algunos casos no se disparaba. Como varias etiquetas estaban configuradas para dispararse en gtm.load, esas etiquetas se dispararon con menos frecuencia después del lanzamiento.

Este tipo de interrupciones en el seguimiento son la pesadilla de un vendedor. ¿Falló la etiqueta? ¿Alguien publicó una actualización con código defectuoso o sin el importantísimo push de dataLayer? ¿Se produce la interrupción en un dispositivo, navegador o sistema operativo concreto? Estas y otras preguntas pueden llevar a una búsqueda inútil, frustrante y lenta, por no hablar de la pérdida de datos hasta que se solucione el problema.

Cálculo de la tasa de carga de Google Tag Manager

Para solucionar el fallo de la empresa X, utilizamos una nueva métrica: Tasa de carga de Google Tag Manager. Hemos calculado la tasa de carga utilizando la siguiente fórmula sencilla:

Supongamos que la empresa X tiene un evento dataLayer de confirmación de pedido que se produce después de gtm.js. Al cambiar gtm.load por el evento dataLayer de confirmación de pedido, la empresa X obtiene su tasa de carga de confirmación de pedido.

BIGQUERY CONSULTA DE TASA DE CARGA DEL GESTOR DE ETIQUETAS DE GOOGLE

La consulta de tasa de carga de Google Tag Manager calcula la tasa de activación en la siguiente agrupación:

• Categoría de dispositivo: categoría de dispositivo proporcionada por Google Analytics (escritorio, tableta, móvil)
• Navegador del dispositivo: navegador del dispositivo proporcionado por Google Analytics (Chrome, Safari, Firefox)
• Ruta de la página: página en la que se produjo el evento
• Recuento de cargas: recuento de eventos gtm.load
• Recuento de JS: recuento de eventos gtm.js
• Índice de carga de GTM: recuento de cargas / recuento de JS

Este es el resultado de la consulta:

En este ejemplo, utilizando nuestra consulta BigQuery Google Tag Manager Load Rate, podemos ver rápidamente que la página de inicio de la empresa X, o "/", tiene la tasa de carga más baja con un 91%. Esto significa que el 9% de los gtm.loads de la página de inicio no se activaron, lo que significa que el 9% (!!!) del tráfico puede quedar sin rastrear.

Mejor información, soluciones más rápidas

Nuestras actualizaciones de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager ayudan a eliminar algunas de las conjeturas de la ecuación mediante la automatización de una solución que audita los disparos de dataLayer para diagnosticar rápidamente los problemas a medida que surgen. Al aprovechar nuestra versión de la herramienta complementada con los puntos de datos de Google Analytics, la empresa X pudo detectar rápidamente un fuerte descenso en las tasas de activación tras el lanzamiento en Chrome y Firefox, mientras que Safari no se vio afectado. Un diagnóstico rápido y definitivo ayudó a la empresa X a solucionar el problema rápidamente, reduciendo la fuga de datos y reforzando su configuración analítica contra futuros problemas.

Se acabó la fuga de datos

En los casos de uso de análisis avanzados, la solución de problemas y el diagnóstico pueden acaparar una cantidad desmesurada de tiempo y recursos, con el consiguiente riesgo de fuga masiva de datos hasta que se resuelva el problema. Ahora que podemos unir la información de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager con los conjuntos de datos de Google Analytics, podemos determinar con precisión cuándo y dónde fallan las inserciones de dataLayer y en qué dispositivos, navegadores y sistemas operativos. Para los profesionales del marketing, esto significa horas, días o incluso semanas de tiempo ahorrado y una pérdida mínima de datos.

El 7 de octubre, Live with MightyHive invitó a John Ghiorso, CEO de la consultora de Amazon más importante del sector, Orca Pacific, a un debate de actualidad sobre las tendencias de las compras online en el cuarto trimestre. En la actualidad, el comercio electrónico está experimentando un crecimiento interanual del 40-50%, impulsado por las restricciones de distanciamiento social relacionadas con la crisis sanitaria COVID-19. Y con pocos indicios de que vaya a amainar, todos los analistas predicen un récord de ventas en línea en el cuarto trimestre. Pero Ghiorso no sólo prevé ventas navideñas, sino un crecimiento sostenido impulsado por nuevos clientes, nuevas lealtades y nuevos hábitos de compra.

Los consumidores ya no compran papel higiénico para seis meses... pero compran mucho más por Internet, y eso no se ha detenido ni ha disminuido de forma significativa".
- John Ghiorso, fundador y consejero delegado de Orca Pacific

Orca Pacific aconseja a sus clientes que el cuarto trimestre de 2020 es una oportunidad excepcional para fidelizar a los clientes a gran escala. Desde ahora hasta las vacaciones, los vendedores de Amazon -pequeños y grandes- interactuarán con clientes que son nuevos en las compras online o que compran artículos que antes compraban exclusivamente en la tienda. Es evidente que se están formando nuevos hábitos de compra, por lo que cuando estos nuevos clientes tienen buenas experiencias de compra online, pueden fidelizarse durante años. Las buenas opiniones de los clientes no sólo ayudan, sino que los que invierten en atraer tráfico a través de estrategias publicitarias agresivas verán cómo sube su clasificación orgánica.

Hemos visto un enorme repunte (en las ventas online) y luego un estancamiento a un nivel mucho más significativo de lo que habría sido de otro modo: ...., y esa tendencia no se detiene ni se ralentiza".
- John Ghiorso, fundador y consejero delegado de Orca Pacific

Únete a John Ghiorso y al Director de Marketing de Contenidos de MightyHive, Adam Remson, para conocer las técnicas de marketing de Amazon y las muchas maneras en que el cuarto trimestre de 2020 es fundamental para las marcas.

Veael vídeo y descargue las diapositivas

El 16 de septiembre, Live With MightyHive ofreció una conversación sobre la eficacia creativa. Me acompañaron en este episodio Ryan Tetuan, Director de Soluciones Creativas, Plataformas de Medios de Google, y Louise Martens, Directora Global de Producción Integrada de MediaMonks. El debate fue interesante y ofrece a los espectadores algunos consejos prácticos sobre por dónde empezar.

¿Qué significa eficacia creativa?
"¿Funciona el trabajo? ¿Resultan rentables nuestros esfuerzos? ¿Estamos alcanzando los objetivos que nos marcamos junto con las marcas?"

- Louise Martens, Directora Global de Producción Integrada, MediaMonks

No tardamos en sumergirnos en un debate en profundidad sobre lo que significa realmente la eficacia creativa. A continuación, destacamos las mayores oportunidades para las marcas y ofrecimos recomendaciones sobre cómo empezar con la creatividad. Por encima de todo, la colaboración es clave para el éxito de tu equipo.

¿Cómo pueden colaborar mejor los creativos y los compradores de medios?
"Mientras probamos nuevas tácticas, ¿qué nuevas ideas creativas podemos lanzar? Acabamos de realizar un nuevo estudio creativo y ahora sabemos a qué responden los consumidores. ¿Podemos dirigirnos a ese micromomento utilizando las funciones de segmentación de DSP?

- Mitchell Pok, Director de Servicios Creativos y Tecnología, MightyHive

Según un estudio reciente realizado por Google y Bain, la creatividad es 1,5 veces más eficaz cuando se desarrolla en colaboración que cuando se crea en silos separados. Nielsen afirma que el 56% del rendimiento de una campaña se debe a la creatividad. La investigación demuestra que el dominio de la eficacia creativa puede impulsar resultados significativos para sus campañas y objetivos empresariales más amplios.

En este episodio, también identificamos varios obstáculos que observamos en las marcas que conocemos. Estos obstáculos van desde el proceso de briefing hasta la democratización de los datos de rendimiento de las campañas.

¿Qué se interpone en el camino de la eficacia creativa?
"Tenía equipos de medios a menos de 20 metros de mí. No había paredes físicas y mi interacción con el equipo de medios consistía básicamente en un correo electrónico con una hoja de cálculo Excel con los tamaños de los anuncios que había que crear. Nada más. Sin audiencia ni datos contextuales"

- Ryan Tetuan, Director de Soluciones Creativas, Plataformas de Medios, Google

Eche unvistazo al vídeo para unirse al debate y descubrir cómo puede empezar a dominar la eficacia creativa hoy mismo. Para ver las Guías de soluciones de la plataforma de marketing de Google, haga clic aquí.

Para el episodio del 25 de agosto de Live with MightyHive, tuve el placer de contar con el invitado especial Jeff Rasp, Vicepresidente de Plataformas Digitales, Canales y Capacidades de Bayer. Él y yo hablamos de los muchos beneficios de una taxonomía de datos de marketing hermética y Rasp explicó cómo las convenciones de nomenclatura de campañas consistentes son la base de un equipo interno de Bayer que ganó el premio AdExchanger a la "Mejor Operación de Medios Interna" en 2020.

Según un informe reciente de Dataromael 57% de los profesionales del marketing dedica una semana al mes a la integración manual de datos. Como parte de la asociación entre MightyHive y Bayer, Bayer estableció una taxonomía sólida al principio del proceso de in-housing para automatizar esencialmente esa tarea. Y en "El papel esencial de la taxonomía de datos en el marketing digital de Bayer", Rasp explica cómo destiló los KPI de múltiples departamentos en una convención de nomenclatura unificada capaz de una gran versatilidad.

Hoy en día, el equipo de marketing de Bayer genera información en minutos, no en días. Y en este episodio, Rasp explica cómo su equipo pivota para adaptarse a las diversas necesidades de información de toda la empresa. Vea el vídeo en el que hablamos Rasp y yo:

• Cómo crear un marco y una jerarquía de datos
• El poder de una taxonomía de medios bien planificada
• La gobernanza de los datos y la importancia de la coherencia

VEA "EL PAPEL ESENCIAL DE LA TAXONOMÍA DE DATOS EN EL MARKETING DIGITAL DE BAYER"

VEA LAS DIAPOSITIVAS DE "EL PAPEL ESENCIAL DE LA TAXONOMÍA DE DATOS EN EL MARKETING DIGITAL DE BAYER"

Antes de sumergirnos en Google Tag Manager (GTM) del lado del servidor, prefijaré el meollo de este post con una advertencia: respetar siempre la privacidad del usuario.

Cualquier técnica de recopilación de datos discutida aquí debe debe aplicarse con rectitud y no como una solución para eludir la regulación del consentimiento de recopilación de datos.

vista a 10.000 pies

He aquí una situación familiar - Google Tag Manager como lo hemos conocido durante años.

Su contenedor se carga en todas las páginas o pantallas de su sitio o aplicación y, en función de los eventos desencadenantes, los datos se envían a puntos finales propios y de terceros.

Funciona, está bien, pero no es perfecto. Bloqueadores de rastreo, fallos de JavaScript, muchos, muchas solicitudes a los puntos finales y un JavaScript ineficaz son riesgos y posibles problemas de rendimiento que pueden dar lugar a problemas de calidad de los datos.

GTM del lado del servidor traslada la solicitud del proveedor de etiquetas del cliente a un servidor: un servidor en Google Cloud Platform que vive en un subdominio de su sitio. El contenedor cargado en el navegador/aplicación sigue teniendo etiquetas y sigue enviando una solicitud, pero tiene mucho menos código, envía menos solicitudes, no se ve necesariamente afectado por el software antirrastreo, no envía la dirección IP del usuario a los proveedores de etiquetas de terceros y las cookies de origen se establecen correctamente de una manera que cumple con la Manera compatible con ITP.

Fuera de la caja: ¿qué es lo mejor?

Hay muchos motivos para entusiasmarse con GTM del lado del servidor en el sentido de que, en el lado del cliente, todo es muy familiar-pero mucho mejor El vendedor digital "tradicional" puede seguir configurando su(s) etiqueta(s) de Facebook con los mismos activadores y desplegar Floodlights según sea necesario. Igual, igual... pero diferente.

Como ya se ha mencionado, en lugar de enviar los datos al punto final del proveedor de etiquetas, se envían a un subdominio. Por ejemplo, si está en www.mysite.comgTM del lado del servidor enviará los datos a tracking.mysite.comun subdominio que puedes tener configurado.

¿Y eso es genial porque...?

• Respeta la privacidad del usuario: La dirección IP del usuario no se envía a terceros.
• Preserva la calidad de los datos: La prevención del rastreo no se produce en las peticiones a su propio dominio.
• Aligera la sobrecarga de código del lado del cliente: Las etiquetas requieren menos trabajo en el navegador, desplazando la carga de trabajo al servidor. Esto significa que lo que queda en GTM en el navegador hace menos, por lo que el sitio funciona más rápido.
• Consolida las peticiones del lado del cliente: Puedes enviar múltiples peticiones desde el servidor basándote en una petición desde el cliente.

En MightyHive, abogamos firmemente por centrarse en lo que es mejor para el usuario, no la capacidad de frustrar o eludir el software anti-seguimiento. Recordatorio: actúa con rectitud, no con egoísmo. En la actualidad, los datos se recogen, no se capturan. En el futuro, los datos se intercambiarán... Piénsalo un momento.

Impacto más profundo

¿Se ha dado cuenta de que las solicitudes de seguimiento se envían a su dominio y no al de un tercero? La carga de trabajo de recopilación de datos se traslada a su infraestructura.

¿Le parece que es como volver al registro del servidor web? ¿En qué se diferencia esto del registro de servidores web?

En mucho.

Los datos analíticos se formatean (se sesionan), se limpian (se elimina la información de identificación personal), se integran (se unen a los datos de Google Ads, Search Ads/Display & Video 360) y se presentan listos para desempeñar su función: el análisis y la optimización de todos los aspectos del negocio online, que, admitámoslo, consiste en mejorar el marketing.

Los registros de los servidores web no recogen todos los datos de comportamiento. Normalmente, los datos a nivel de registro no se integran con los datos del canal de marketing, lo que significa que no existe un bucle de retroalimentación para la activación de los datos.

Sin embargo, existen similitudes entre GTM del lado del servidor y el registro del servidor web. El servidor web recibe una solicitud, normalmente para una página, construye el contenido de la página y responde, posiblemente estableciendo cookies de origen junto con la respuesta. El punto final GTM del lado del servidor también recibe solicitudes y responde, potencialmente con cookies (pero con menos contenido).

Ahora... el servidor web sabe qué página está devolviendo.

En sabe qué datos mostrar en la capa de datos para registrar una transacción (por ejemplo).

La capa de datos es recogida por una etiqueta que se dispara en el navegador y luego enviada de vuelta al punto final de seguimiento.

El punto final toma entonces los mismos datos y los envía a Google Analytics (GA) para completar el viaje de ida y vuelta y obtener los datos analíticos registrados.

¡Uf!

Espere un minuto. Si el servidor web sabe que está mostrando una página de confirmación de "gracias" y sabe qué datos mostrar en la capa de datos, ¿por qué molestarse en enviar esto al navegador para que éste lo envíe de vuelta al punto final de seguimiento y luego a GA?

¿Por qué no eliminar algunos pasos en aras de la eficiencia? El servidor web sabe que está renderizando una página de confirmación. Por lo tanto, realiza exactamente la misma solicitud que el navegador y envía los datos de la transacción de GA directamente al punto final de seguimiento. Elimina el viaje de ida y vuelta del cliente.

Es bastante normal disparar etiquetas de conversión, Floodlights, FB pixels, Adnxs, TTD, etc. para registrar transacciones. No se las envíe al cliente para que las gestione. Cuando el servidor web responda con la página de confirmación, envíe esas solicitudes directamente al punto final de seguimiento. El punto final responde con los detalles de las cookies que hay que instalar, y el servidor web las envía junto con el contenido de la página de confirmación en la respuesta al cliente.

Piense en cuántas etiquetas de marketing y píxeles de seguimiento se activan en eventos a nivel de página. ¿Cuántas etiquetas necesitan realmente activarse en el cliente? ¿Cuántas etiquetas ni siquiera necesitan estar expuestas al navegador? ¿Y si, tal vez sólo etiquetas activadas por eventos a nivel de página? Tal vez sólo necesite un seguimiento a nivel de página si ha eliminado toda la hinchazón de datos? Entonces usted no necesita CNAME el subdominio de seguimiento, puede restringir el acceso a su punto final de seguimiento para sólo permitir que su servidor web acceda a través de https (piense en la restricción de rango IP). Eso es un montón menos de complejidad y una buena cantidad de partes móviles eliminadas de la solución.

Más simple es mejor. Ningún código es mejor que ningún códigocomo dice el refrán.

En conclusión

La solución GTM del lado del servidor ofrece una solución buena y correcta para la medición analítica digital. Es buena porque se puede mejorar la calidad de los datos, se protege más la privacidad del usuario y, significativamente, es un paso hacia la realización de menos trabajo en el navegador, lo que significa que los sitios y las aplicaciones son más rápidos.

Pensar en las posibles soluciones que ofrece la tecnología, con la motivación adecuada en mente, demuestra lo versátil que es la solución, la potencia de que dispone y las vías que quedan por explorar para aprovechar los datos de origen.

Hace unos años, a medida que el almacenamiento digital se hacía más asequible, la actitud de muchas empresas hacia los datos era "almacenarlo todo" Todo. Cada. Datos. Punto.

Luego vinieron los "grandes datos" y la computación en nube, que aportaron aún más datos, más potencia de cálculo y, aparentemente, más oportunidades y conocimientos. Como resultado, el consumo de datos se disparó, impulsado por Internet, las redes sociales y los servicios digitales.

Parafraseando a mi gurú Avinash Kaushikahora tenemos más datos de los que Dios nunca quiso que tuviéramos.

El instinto de almacenarlo todo es comprensible. ¿Por qué tirar los datos? Pero ha habido algunos efectos imprevistos:

• Aumenta la carga de trabajo asociada a la garantía de calidad de los datos
• Aumenta el tiempo de procesamiento de los datos
• Hace que los conjuntos de datos sean más complejos y más difíciles de trabajar
• La mayoría de los datos son irrelevantes para el análisis de negocio

La decisión de conservar todos los datos fue fácil. Discernir qué datos deben tenerse en cuenta es difícil. Esta fase de consideración se llevará a cabo bien cuando las empresas estén concretando un proyecto de datos (ANTES), bien cuando introduzcan una nueva versión de sus activos digitales (DESPUÉS).

Sólo para audiencias maduras

Imagina que estás elaborando la especificación de tu proyecto y pensando cómo medir su éxito. Lo más probable es que tenga en cuenta los siguientes KPI:

• Tasa de uso de funciones clave (tasa de conversión)
• Eficacia de marketing (presupuesto, coste por adquisición)
• Métricas de vanidad (volumen, usuarios)

¿Le parece demasiado básico? Pues sí. Y, sin embargo, ¡es una base estupenda sobre la que trabajar!

Consejo importante: Su proyecto debe estar en sintonía con el nivel de madurez de su organización.

En primer lugar, tiene que asegurarse de que los datos básicos que pretende recopilar de su sitio web o aplicación tienen eco entre sus jefes de producto, su equipo de marketing o sus analistas. Tienen que entender cómo estos números básicos pueden ayudar a dar forma a su producto o estrategias de marketing.

A continuación, debe establecerse un documento de especificaciones. Una especie de Biblia de la recopilación de datos. Llámelo plan de etiquetado, proyecto de recopilación de datos, documento de diseño de la solución... ¡sea creativo! Ese documento no será inamovible. Evolucionará con su empresa a medida que enriquezca su conjunto de datos para satisfacer sus requisitos de medición. Asegúrese de incluir a las partes interesadas en ese proceso, o de lo contrario...

Sólo después de haber pasado por una fase de especificación de datos exhaustiva podrá plantearse enriquecer sus datos durante los siguientes ciclos de desarrollo. El enriquecimiento de datos puede ser

• Vertical: más métricas para medir eventos específicos del usuario
• Horizontal: más dimensiones/atributos para dar más contexto a las métricas

Siga enriqueciendo sus datos para evaluar los KPI que apoyan la medición de sus objetivos empresariales. Dales todo el contexto que puedas para que el análisis sea lo más relevante y procesable posible.

¿Sus datos despiertan alegría?

Todo esto de enriquecer los datos suena muy bien, pero es posible que te encuentres en una fase en la que ya has recopilado demasiados datos. Podría decirse que obtener una tonelada de datos significa obtener el combustible para alimentar el aprendizaje automático, inteligencia artificialo cualquier procesamiento de datos razonablemente avanzado.

Dicho esto, demasiados datos no identificados/no catalogados acabarán generando confusión y costes de almacenamiento/procesamiento. Por ejemplo, si tiene un contrato con un proveedor de análisis digital (digamos Adobe o Google), es muy probable que esté pagando una cuota de suscripción mensual/año basada en el número de visitas que su sistema recopila y procesa en informes, cubos y conjuntos de datos diversos. Además, los equipos de marketing digital no son conocidos por cuestionar el status quo cuando se trata de datos y seguimiento, en particular.

Si se combinan ambas facetas de la limpieza de datos, estamos ante una campaña de optimización que se convierte en un esfuerzo de ahorro de costes. Aquí es donde usted, como empresa, debe empezar a preguntarse: "¿realmente necesito esos datos? ¿Puede mi equipo funcionar sin medir la métrica X y el atributo Y?"

Tomando prestado de Marie Kondo konmari de Marie Kondousted debe conservar sólo los datos que le lleguen al corazón. Identifica las métricas/atributos que ya no te "alegran", agradéceles su servicio antes de deshacerte brutalmente de ellos pulsando con firmeza y satisfacción el botón SUPR.

¿Cómo puede saber si debe descartar un punto de datos específico?

Esto requiere un poco de investigación que se puede hacer en tu repositorio de datos mirando tu estructura de datos (nombres de columnas y valores, por ejemplo). Si no puede decidirse, pregúntese si un punto de datos concreto realmente "desata la alegría" o, en nuestro caso, impulsa el análisis y puede utilizarse como factor en el aprendizaje automático. De hecho, ¡ésta es una buena ocasión para utilizar el aprendizaje automático para averiguarlo!

Introduce tu conjunto de datos en R/Python (inserta aquí tu paquete de aprendizaje automático favorito) y observa los resultados:

También puedes considerar el análisis factorial de otra manera y ver dónde contribuye realmente un factor específico al rendimiento, métrica por métrica:

Una vez que hayas terminado de analizar qué puntos de datos todavía pertenecen a tu arquitectura de datos, es hora de podar. Si ha tomado la decisión de eliminar datos existentes, puede ser tan sencillo como eliminar una columna o un conjunto de entradas en una base de datos, un lago de datos o un repositorio de datos. Pero eso es sólo para los datos que ya ha recopilado. ¿Qué ocurre con la recopilación de datos en el futuro?

Si desea cambiar la forma en que se recopilan los datos, debe ir a konmari en sus activos digitales: seguimiento de sitios web, SDK para móviles, dispositivos OTT. Utilizando un sistema de gestión de etiquetas (TMS), puede empezar por desactivar/pausar las etiquetas que ya no necesite antes de eliminarlas de forma segura de futuras versiones:

Desde el punto de vista de la gestión, las partes interesadas deben darse a conocer y expresar claramente sus necesidades de datos que puedan recuperarse fácilmente. De este modo, cuando elimines o retires datos que ya no te interesen, no estarás saboteando sin querer los informes de tus colegas.

Por eso necesitabas la Biblia de la recopilación de datos

¿En qué fase de recopilación de datos se encuentra? ¿Antes o después? ¿Básica o compleja?

Espera, ¿acaban de decir que Safari ahora bloquea Google Analytics?

(Alerta de spoiler: no lo hace)

En la edición de 2020 de la Conferencia Mundial de Desarrolladores de Apple (WWDC), Apple anunció que la nueva versión de macOS (apodada Big Sur) vendría con la versión 14 del navegador web Safari, prometiendo que Safari sería más respetuoso con la privacidad. Lo cual es un gran paso y está en consonancia con el panorama normativo y de marketing digital.

Sin embargo, basándose en capturas de pantalla borrosas y fuera de contexto mostradas durante el anuncio, algunas publicaciones de marketing digital empezaron a afirmar que el nuevo Safari bloquearía Google Analytics.

[No fue así.]

He aquí algunos de los artículos en cuestión:

• Apple Insider
• Plausible Analytics (competidor de GA)
• Search Engine Journal

En cuestión de minutos, esa noticia falsa mal investigada estaba en todas las redes sociales.

¿Qué ha pasado realmente? ¿Debería preocuparse?

Las cabezas más frías siempre prevalecen, así que vamos a dar un paso atrás y mirar de cerca lo que realmente sucedió.

¿Qué es la PTI y por qué es importante?

La WWDC suele ser la ocasión para que Apple anuncie nuevas características y desarrollos clave en su ecosistema tecnológico, desde sistemas operativos de escritorio y móviles hasta SDK, API y todo ese buen material técnico.

En los últimos años, Apple ha aprovechado la WWDC para anunciar cambios en la forma en que gestiona la privacidad en aplicaciones web y móviles, concretamente con iniciativas como ITP(Intelligent Tracking Protection), que se utiliza en Safari, el navegador de Apple basado en Webkit para Mac, iPhone e iPad.

En pocas palabras, ITP restringe la creación y la vida útil de las cookies, que se utilizan para persistir y medir la visita de alguien en un sitio (first party, a.k.a. 1P) o en varios sitios web (third party, a.k.a. 3P). La PTI dificulta las cosas a los profesionales del marketing digital, ya que los usuarios son más difíciles de rastrear y segmentar.

Si utilizamos Google Analytics como comparación, ITP puede "resetear" un visitante conocido a un nuevo visitante después de sólo un par de días, en lugar de los 2 años habituales, suponiendo que los usuarios no cambien de dispositivo o borren sus cookies.

Si miramos a ITP con el sombrero de la privacidad puesto, ni siquiera recabar el consentimiento del usuario impedirá que ITP neutralice las cookies.

La PTI llega en el momento oportuno, justo cuando la privacidad en línea empieza por fin a echar raíces con leyes como el GDPR y la ePrivacy en Europa, la CCPA en California, la LGPD en Brasil, la APA/NDB en Australia, la APP en Japón, la PIPA en Corea y muchas otras que se están convirtiendo en proyectos de ley o en leyes.

Podría decirse que las legislaciones mencionadas permiten recabar el consentimiento del usuario antes de proceder a la recopilación. Así que no deberíamos preocuparnos por la posibilidad de que Safari recopile información con el consentimiento del usuario, ¿verdad?

Eso ni siquiera se tuvo en cuenta en los artículos antes mencionados sobre "Safari bloquea Google Analytics"

¿El nuevo Safari realmente bloquea Google Analytics?

(Segunda alerta de spoiler: todavía no lo hace)

La forma más obvia de demostrártelo es con una prueba. Por suerte, tenía instalada la versión beta de macOS Big Sur, así que eché un vistazo bajo el capó, especialmente en los sitios que publicaron la noticia "Safari bloquea Google Analytics". Encendamos Safari y activemos el modo de desarrollador.

Efectivamente, Google Analytics envía una llamada de seguimiento que llega a los servidores de recopilación de Google. Safari no bloquea Google Analytics.

Ahora echemos otro vistazo a ese nuevo informe de privacidad: muestra "22 rastreadores impedidos"

Espera, ¿en la lista aparece google-analytics.com? ¿No acabamos de establecer que el rastreo de Google Analytics pasó?

Aclaremos: lo que muestra el panel inferior son los nombres de dominio de los recursos cargados por la página que están marcados en las listas de ITP como posibles vectores de seguimiento mediante cookies de terceros.

Aparte de eso, ITP desempeña su papel en la reducción drástica de la vida útil de la cookie de Google Analytics a sólo una semana, como se muestra a continuación.

Repitamos este punto si es necesario: Safari 14 no bloquea Google Analytics.

ITP se aplica según las especificaciones bloqueando las cookies de terceros y limitándolas a una semana como máximo.

¿Cuál es el gran impacto?

Como se ha mencionado, ITP va a reducir principalmente el tiempo durante el cual se identifica a un visitante. Después de una semana, ITP borra/restablece la cookie de usuario y el visitante "renace". No es una buena manera de estudiar grupos de usuarios o cohortes, ¿verdad?

Si le preocupa el impacto de ITP en su recopilación de datos, le sugiero que lea este magnífico artículo de mi colega Doug Hall sobre la simulación de IT P.

Lo que es importante recordar es que Apple está utilizando listas de bloqueo ITP construidas en colaboración con DuckDuckGo, un motor de búsqueda que se ha hecho un nombre por sí mismo como un respetuoso de la privacidad (léase: anti-Google). Yo, por mi parte, todavía tengo que ver cuál es su modelo de negocio, pero esa es una historia para otro post.

En cualquier caso, las listas ITP están pensadas para bloquear cookies de nombres de dominio específicos.

Incluso si Apple decidiera bloquear Google Analytics por completo, ¿de qué magnitud estamos hablando? Según StatCounter, Safari representa aproximadamente el 18% de la cuota de mercado de los navegadores (en junio de 2020). Redondeemos la cifra a un 20%. Son muchos datos que perder.

Podría decirse que Google Analytics no sería la única solución de seguimiento que podría verse afectada. No nos olvidemos de Adobe, Criteo, Amazon, Facebook, Comscore y Oracle, entre otros.

Por lo tanto, si sigues implementando la analítica digital de acuerdo con el estado de la técnica, respetando la privacidad y rastreando exclusivamente datos de origen, ¡saldrás ganando!

¿Se trata de mal periodismo tecnológico?

Seamos realistas por un momento. Si los periodistas especializados en tecnología que publicaron la noticia sobre el bloqueo de Google Analytics por parte de Safari conocieran la existencia de la PTI, no la habrían publicado o, al menos, lo habrían hecho con un titular menos sensacionalista. Incluso John Wilander, el principal ingeniero de Webkit detrás de ITP habló en contra de los conceptos erróneos detrás de esta "pieza de Safari bloquea GA"

Por desgracia, este es un caso de mal periodismo tecnológico, en el que las medias verdades y los títulos clickbait impulsan las visitas a la página. Enfrentar a los gigantes tecnológicos Apple y Google no es más que sensacionalismo y no pone de relieve la verdadera historia de la WWDC: la privacidad importa y Apple la está abordando como debería.

En esto, me hago eco de mi estimado colega Simo Ahava en que este tipo de periodismo está mal investigado en el mejor de los casos, y es intencionadamente engañoso en el peor.

La mayoría de los artículos sobre este tema en particular dieron marcha atrás y ofrecieron "actualizaciones", pero les pillaron con las manos en la masa.

Para ser justos, también es culpa de Apple por utilizar un etiquetado engañoso.

Pero, ¿es tan grave que estemos hablando de una versión beta de un navegador web? En todo caso, Apple tiene ahora unos meses por delante para hacer ajustes antes de Big Sur y Safari.

Más allá del miedo, la incertidumbre y la duda, este tipo de publicaciones son sintomáticas de una industria asustada por el efecto que la regulación de la privacidad está teniendo en su negocio.

¿Cómo aborda esto MightyHive?

Aunque en MightyHive llevamos mucho tiempo preparándonos para la muerte de las cookies y el ecosistema digital centrado en los datos de origen, somos conscientes de que iniciativas como la PTI pueden complicar mucho la vida a los profesionales del marketing digital.

Creemos firmemente que el futuro del marketing digital pasa por los datos de origen, el consentimiento y la calidad de los datos.

Las cookies están en vías de desaparición, pero esto no significa el fin del mundo.