Entrevista con Fred Pike, director general de Northwoods

Continuamos con nuestra columna Opinión de expertos y hoy presentamos a su atención una entrevista con Fred Pike , un presentador experimentado y bloguero sobre temas de Google Analytics, Google Analytics 4 y Google Tag Manager. Fred es director general de Northwoods , una agencia digital y una tienda de desarrollo de software. Al mismo tiempo, ha estado impartiendo cursos técnicos durante años en MeasureSchool, SDEC, etc., además de crear tres cursos de video en línea para CXL Institute.

Como siempre, aquí están los temas principales para la navegación:

Soy director general de Northwoods, una agencia digital y una tienda de desarrollo de software en Milwaukee, Wisconsin.

También dirijo el área de práctica de Google Analytics/Google Tag Manager de Northwoods. De alguna manera, tengo la culpa de Peep Laja de CXL . Hace años, tomé su curso de CRO. Supe de inmediato que mi comprensión de Google Analytics, que creía que era sofisticada, era de hecho terrible.

Eso me llevó a una clase de Google Analytics que cambió mi vida de Jeff Sauer en Data Driven U. La clase de Jeff, a su vez, me llevó a la clase de Administrador de etiquetas de Google de Julian Juenemann en Measure School , otro cambio de vida.

Todo lo anterior, además de los cursos, blogs, contribuciones y amistades de Simo Ahava , Julius Fedorivicius y Brian Clifton , me llevó a años de trabajar con clientes en implementaciones de Google Analytics y Google Tag Manager, un trabajo que me encanta.

Primero, curiosidad. El deseo de averiguar por qué suceden ciertas cosas. ¿Qué los causó? ¿Puedes medir, aunque sea aproximadamente, las causas y los efectos? Actúa sobre esa curiosidad. Sumérjase en los datos y obtenga respuestas.

Segundo, humildad. Siéntete cómodo con la idea de que no sabes todas las respuestas. Aprende de los demás. Mira lo que están haciendo.

Los mejores cursos que he tomado me hacen sentir como si estuviera sentado junto a los maestros del oficio mientras comparten conocimientos, tanto en lecciones explícitas como dejándome mirar por encima de sus hombros mientras hacen sus cosas.

Tercero, comunicación. Ya sea que esté explicando cosas a un cliente o diseñando una clase, me esfuerzo por comunicar claramente mis preguntas, hallazgos, suposiciones y conclusiones. Lo que sé no importa mucho si no puedo transmitir ese conocimiento a otras partes relevantes. La buena comunicación puede tomar tiempo. Vuelvo a leer mis correos electrónicos antes de enviarlos. Cuando grabo un curso, espero pasar alrededor de una hora trabajando en cada minuto de contenido final. ¿Quieres transmitir tu mensaje? Revisar. Luego revisa un poco más.

Dedico una gran cantidad de tiempo, todo lo necesario, asegurándome de que mis implementaciones de GA y GTM sean correctas y recopilando los datos más limpios posibles.

La mayoría de mis errores tienen que ver con no revisar mi trabajo con suficiente cuidado. Una vez configuré un filtro de IP en la cuenta de un cliente y agregué una canalización adicional (|) al final de mi filtro RegEx, que bloqueó TODO el tráfico a la propiedad de GA. Esto fue para un gran cliente internacional. Afortunadamente (pero vergonzosamente), después de tres días sin tráfico en GA, el cliente me preguntó qué estaba pasando. Por supuesto, teníamos una vista sin procesar configurada, por lo que todavía teníamos una idea decente de lo que había sucedido. Pero aún así, ese descuido me persigue.

Otro ejemplo: probar los cambios en GTM, configurarlo todo y luego olvidarse de publicar el contenedor.

Sigo pensando en ese dicho: si no tienes tiempo para hacerlo bien, ¿cuándo tendrás tiempo para arreglarlo? Así que conscientemente trato de tomarme mi tiempo, asegurarme de que sea correcto y probar el cambio después de que esté en vivo.

He leído sobre esto más de lo que lo he encontrado. Puede que sea raro en el mercado de las PYMES al que servimos principalmente, pero incluso entre nuestros clientes más grandes, los analistas y los equipos de marketing generalmente se comunican bien. Los especialistas en marketing con los que trabajamos tienden a ser bastante técnicos. Suelen entender a los analistas.

Amén a dos de ellos. La mala calidad de los datos me hace pasar mucho tiempo analizando los detalles de la recopilación de datos (consulte la pregunta 3).

Es difícil obtener información relevante, por eso odio los tableros sin cierto nivel de análisis.

Un ejemplo reciente: uno de los festivales de música con los que trabajamos tiene un calendario de eventos, con una barra de búsqueda exclusiva para ese horario, aparte del cuadro de búsqueda general del sitio web. Capturamos los términos de búsqueda que la gente ingresó en el cuadro de búsqueda de programación y encontramos una increíble variedad de variantes y ortografías alternativas que los buscadores ingresaron para uno de los cabezas de cartel del festival. El nombre es un poco contrario a la intuición, en términos de ortografía. ¿Entonces lo que hay que hacer? Maldita sea, mejor tener un motor de búsqueda de lógica difusa/ortografía variante en el cronograma, para devolver resultados útiles a los compradores de boletos.

No estoy tan seguro de que los informes ad hoc sean demasiado difíciles. Eso depende del tipo de comercializador. Los verdaderos especialistas en marketing digital tienen la curiosidad (consulte la pregunta 1) y la comprensión suficiente de las herramientas de análisis e informes para manejar informes ad hoc. Este entrenamiento no es difícil de encontrar o difícil de completar. En uno o dos meses, puede desarrollar habilidades decentes. Y por Dios, si nada más, ¡deberían estar usando OWOX! :-)

Nuevamente (vea la pregunta 3), asegúrese de que la implementación inicial le brinde datos buenos y limpios.

Para GA3 (Universal Analytics), crear un gran conjunto de eventos de GA (categoría/acción/etiqueta) que sean claros, bien diseñados y que capturen las interacciones clave del usuario en el sitio puede ser una tarea formidable, pero necesaria. . Los eventos en GA3 son el corazón y el alma de una gran implementación; sin ellos, tienes un conjunto de datos bastante genérico.

Para GA4, el desafío radica en averiguar cómo capturar esas mismas interacciones clave del usuario, pero en el modelo de eventos/parámetros de GA4. Esto significa usar la medición mejorada o los eventos recomendados y los parámetros existentes tanto como sea posible. (Este fue el tema de mi presentación en MeasureSummit , el 1 de octubre de 2021).

El campo es inmaduro y cambia rápidamente, y la tasa de cambio no disminuirá en el futuro previsible. Los analistas con un conocimiento profundo en una o dos áreas, pero que permanezcan abiertos y adaptables, tendrán una gran demanda. Si tiende a resistirse al cambio, busque otra línea de trabajo.

Sospecho que en la mayoría de los casos apenas arañamos la superficie de lo que pueden hacer nuestras herramientas. Si ni siquiera estamos haciendo un buen trabajo con la recopilación de datos ahora, ¿por qué preocuparse por un futuro sin cookies?

Hace un tiempo, di una clase magistral sobre extensiones de Chrome a estudiantes de Data Driven U. Hablé sobre FAST: la prueba de olfato impresionante de Fred. Ni siquiera tengo que ir a la propiedad de GA para obtener una buena bocanada. En menos de cinco minutos, puedo determinar el nivel de sofisticación de una configuración de GA respondiendo algunas preguntas:

• ¿Están usando dimensiones personalizadas? (99%+ de los sitios web no lo hacen).

• Si se trata de un sitio de comercio electrónico, ¿realizan un seguimiento correcto de las opciones para agregar al carrito y eliminar del carrito? (Alrededor de una tasa de error del 80 % en la eliminación del carrito).

• ¿Están contando dos veces las páginas vistas? (10-15% de los sitios lo hacen).

• ¿Están rastreando los enlaces salientes y los archivos descargados? (Falla en el 60-70 % de todos los sitios GA3).

• ¿Qué tipo de interacciones de usuario están rastreando, si las hay? (50-60% no rastrea ninguno).

¡Asegúrese de que los datos se recopilan correctamente! :-)

Estoy haciendo bastante con GA4. Hemos configurado el etiquetado dual en la mayoría de las cuentas de clientes que tocamos (estamos ejecutando GA3 y GA4). Actualmente estoy involucrado en un gran proyecto para una universidad, ya que trasladamos las más de 30 propiedades a GA4.

Me gusta mucho GA4, en particular las medidas mejoradas que están activadas de forma predeterminada y la estructura de datos de comercio electrónico más limpia. Pero todavía le faltan algunas cosas. Es importante configurar GA4, pero todavía dudo en recomendarlo como su único análisis.

Los datos están incompletos ahora; va a estar incompleto en el futuro, y siempre ha estado incompleto. Averiguamos cosas y nos las arreglamos.

Mikko Piippo , un analista digital en Finlandia, me dio quizás la mejor perspectiva sobre la recopilación y el análisis de datos. Realmente me ayudó a dejar de catastrofizar.

Mikko estudió historia medieval. En un desayuno de SuperWeek, explicó que incluso sin datos minuto a minuto de ese período, todavía sabemos mucho sobre la época medieval y nuestro conocimiento sigue ampliándose. ¡Creo que eso también será cierto en nuestro campo!

¡Vamos con Mikko Piippo!

Oh Dios, veo que ya lo entrevistaste. ¿Qué hay de Ahmad Kanani?

Si quieres convertirte en un excelente especialista en análisis, recuerda estas cosas: sé curioso (nunca dejes de averiguar por qué suceden ciertas cosas), siéntete cómodo con la idea de que no sabes todas las respuestas y tómate tu tiempo para probar, Verifique dos veces y asegúrese de haber hecho todo bien.

Realmente apreciamos las respuestas honestas de Fred sobre su experiencia y el hecho de compartirla. Esperamos que esta entrevista te haya resultado útil y que hayas disfrutado leyéndola.

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