Los custom data de Adobe Analytics: props, evars y eventos

Hace unas semanas escribí un post donde compartía mis idas y venidas con Adobe Analytics y Google Analytics. A raíz de esa publicación algunos de vosotros me habéis preguntado por la gestión de dimensiones y métricas personalizadas en Adobe Analytics. Así que hoy me gustaría profundizar un poco más en el tema. Hablemos de props, evars y eventos: los custom data de Adobe Analytics.

Dimensiones vs métricas

En primer lugar, quiero dejar clara la diferencia entre una dimensión y una métrica. Sí, lo sé, esto es de primero de analítica digital. Pero llevo muchos años dando formación de analítica a distintos perfiles y he visto que es un concepto que a veces se atraganta.

Métricas

Llamamos métricas a los datos cuantitativos, es decir, a todo aquello que se puede medir. Las métricas son siempre números. Números que utilizaremos para comparar, para ver si subimos o si bajamos, estudiar el evolutivo… Ejemplos: número de visitas a tu web, de páginas vistas, de productos vendidos, de ingresos, de litros de lluvia por metro cuadrado, de habitantes de España, de empleados en tu compañía, de horas invertidas en series de Netflix… de lo que quieras. Pero son siempre números que nos servirán para ver evoluciones de un dato que nos interesa.

Aprovecho aquí para meter también la definición de KPI (Key Performance Indicator). Porque un KPI no es más que una métrica, de nuevo un número. Pero un número de algo que es importante y relevante para nosotros, para el negocio. Un número que marca la diferencia entre si lo estoy haciendo bien o si lo estoy haciendo mal. Un número que nos indica si vamos camino del éxito o del fracaso para conseguir un objetivo.

Dimensiones

Cuando hablamos de dimensiones estamos hablando de datos cualitativos. Atributos que nos permitirán dar contexto a los números, a las métricas. Por ejemplo, si estamos analizando las visitas de nuestra web, utilizaremos la dimensión de canal o fuente de tráfico para contextualizar esas visitas y saber desde dónde nos han llegado. Esto nos permitirá segmentar y analizar en más detalle cómo se distribuyen esas visitas entre los distintos canales para poder optimizar cada uno de ellos.

Otro ejemplo, cuando estamos hablando de la métrica horas viendo series de Netflix, podemos contextualizar ese número por la categoría del contenido (drama, acción, comedia…) o por el nombre de la serie o película. Como veis las dimensiones nos ayudan a dar más información alrededor de una métrica dada y a segmentar los datos para analizar un subconjunto de ellos.

Tablas con las series y películas más populares en Netflix según sus horas de visualización.
Datos compartidos por Netflix en la Vox Media’s Code Conference en Beverley Hills. Fuente: Forbes

¿Qué son los custom data?

Todas las herramientas de analítica digital recogen por defecto unas métricas y dimensiones básicas que ya nos permiten empezar a conocer a nuestra audiencia: visitas, páginas vistas, nombres de páginas, dispositivos, fuentes de tráfico genéricas…

Estos datos se consiguen con la implementación básica de la herramienta en nuestra web. Sin embargo, esto se queda corto enseguida y necesitamos empezar a enviar datos específicos de nuestra web y nuestro negocio, que nos permitan conocer el rendimiento de nuestros procesos. Para ello, las herramientas suelen proporcionarnos un conjunto de variables que podemos usar cómo queramos, que podemos personalizar a nuestro gusto. Esto es lo que llamamos custom data.

En Universal Analytics tenemos los eventos, las dimensiones y las métricas personalizadas. En Google Analytics 4 tenemos los eventos, los parámetros de los eventos y las propiedades de usuario. Y en Adobe Analytics tenemos las props, las evars y los eventos. Distintas herramientas, distintos nombres, pero mismo objetivo: recoger datos a medida de tu negocio.

Los custom data de Adobe Analytics

Con los conceptos básicos explicados, centrémonos en cómo funcionan las props, evars y eventos: los custom data de Adobe Analytics

Props

Las props es lo que se conoce como variables de tráfico. Estas variables se utilizan para almacenar datos de navegación del usuario, como la página que visualizan o el término de búsqueda que utilizan.

Las props no tienen persistencia, sólo se pueden cruzar con métricas que han sido enviadas en el mismo hit. Nos permiten analizar el camino seguido por el usuario en nuestra web.

La verdad es que estas dimensiones se utilizan para casos muy específicos y la recomendación desde Adobe Analytics es que se utilicen evars siempre que se pueda.

Evars

Son las llamadas variables de conversión. Estas variables nos permiten almacenar valores de manera persistente a nivel de usuario, sesión, proceso...

Casi todas las dimensiones personalizadas que necesitamos las implementamos a través de una evar: tipo de usuario, si está logueado o no, método de pago utilizado, atributos de un producto, nombre del formulario…

Dentro de todas las opciones de configuración de las evars, quiero resaltar las dos más importantes:

1. Asignación

Cuando la evar recibe varios valores, indica a cuál de ellos se atribuye un evento de éxito: al primero, al último o de manera lineal. Por ejemplo, imagínate que puedes acceder a tu formulario de registro desde dos sitios distintos de tu web: desde el menú y desde un banner de tu home. Cada vez que haces click en uno de eso dos elementos para ir a formulario de registro guardas en una evar desde dónde se accedió, para posteriormente analizar el origen de esos registros.

Supongamos que un usuario entra en tu web y hace click sobre el banner de registro de la home, pero todavía no está seguro y quiere mirar un poco más la web antes de registrarse, navega por varias páginas y finalmente decide registrarse a través del menú. Cuando vayas a analizar los registros por origen, la forma en que la evar tenga configurada la asignación determinará si el registro de este usuario viene del banner de la home (primer valor), del menú (último valor) o de ambos (lineal).

2. Caducidad

Esta opción nos permite controlar durante cuanto tiempo el valor de una evar podrá ser asignado a un evento específico. Tenemos cuatro opciones principales:

  • A nivel de visita/página: Cuando la visita finaliza o el usuario cambia de página, el valor de la evar caducará y ya no será asignado a los eventos de la nueva visita/página.
  • Después de un periodo de tiempo determinado: El valor caducará cuando pasen x horas, minutos, días, meses… Esta opción es útil por ejemplo para la asignación de promociones o cupones internos que sólo estarán activos durante un tiempo conocido.
  • Eventos de conversión específicos: El valor de la evar se guardará hasta que se produzca un evento específico. Por ejemplo, si tienes una web con un simulador de hipotecas, puedes recoger la información de las opciones elegidas por el usuario y asociarlos al evento de “Resultado de la simulación”. De esta forma, podrás recoger los valores para cada una de las simulaciones hechas por el usuario.
  • Nunca: El valor de la evar persistirá siempre que esté la cookie de Adobe Analytics activa. Es decir, el valor será persistente a nivel de usuario para todas sus visitas.

Otra opción interesante de las evars es activar la opción de evar de comercialización. Esto nos permite recoger información personalizada a nivel de producto y almacenar atributos de ese producto específico. No voy a entrar en el detalle de esta opción porque nos da para un post entero, si os interesa dejad un comentario y puedo escribir sobre ello :).

Eventos

Finalmente hablemos de los eventos, nuestras métricas, nuestros números. Los eventos nos permiten contar el número de veces que ha sucedido algo: número de logins, de registros, de euros ingresados….

Cintas métricas de diferentes colores
Métricas segmentadas por la dimensión color

Existen tres tipos de eventos:

  • Contadores: suman uno cada vez que se envían.
  • Numéricos: se utilizan para sumar cantidades específicas en un mismo evento. Un uso típico de este tipo de eventos es cuando añades varias unidades de un producto al carrito y quieres contar el número de unidades añadidas.
  • De moneda: en este caso, recogen cantidades asociadas a dinero, como precio de producto o ingresos. Funcionan de la misma forma que los númericos, definiendo la cantidad específica a añadir. Pero además permite que Adobe Analytics calcule los cambios de monedas entre lo que envías desde la web (moneda local) y la moneda configurada en la report suite.

Otra opción interesante de los eventos es el número de veces que quieres que se cuenten:

  • Siempre: es la opción por defecto
  • Una vez por visita: Interesante para eventos como número de logins o de veces que se inicia el proceso de checkout.
  • Serializados por ID: llevan asociados un identificador único y se cuentan sólo una vez por identificador. Evitan duplicaciones con recargas de página o cuando se comparte el contenido. Por ejemplo, si tenemos un formulario para calcular un presupuesto y queremos registrar el número de presupuestos solicitados, con esta opción sólo contaremos un presupuesto aunque se visualice la página varias veces.

Entender cómo se procesan los datos

Espero que con estas pequeñas pautas os quede más claro las distintas opciones que existen para recoger custom data en Adobe Analytics.

Como ya he comentado en otras ocasiones, y volveré a repetir las veces que haga falta, es muy importante que entiendas cómo se recogen y procesan los datos en tu herramienta de analítica. Esto te permitirá hacer un diseño de etiquetado mucho más eficiente y también que tus análisis sean mucho más exactos.

Si te ha quedado cualquier duda sobre esto o quieres que profundicemos en algún otro tema, no dudes en dejarnos un comentario

Eva González Vior
Eva González Vior

Empecé en la analítica digital como un perfil puramente técnico que implantaba herramientas de analítica. Después me surgió la oportunidad de evolucionar hacia un perfil de negocio que explotaba esos datos. Tras casi 10 años de experiencia, creo que la combinación de conocimientos técnicos y de negocio es la clave para exprimir al máximo los datos

Necesitas compartirlo y lo sabes!

2 comentarios en «Los custom data de Adobe Analytics: props, evars y eventos»

  1. Muy buen resumen para los que no hemos trabajado con Adobe, Eva. Mi voto para que hables sobre los evars de comercialización 😉

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