Curso de Google Analytics para principiantes en Barcelona

Nunca consideres el estudio como una obligación, sino como una oportunidad para penetrar en el bello y maravilloso mundo del saber. Albert Einstein.

Una de las virtudes de saber, es que nos gusta que otros sepan también. Para nosotros no hay nada más importante que el conocimiento. Bien a través del obtenido por los datos, o bien a través de la transmisión de lo que mejor sabemos hacer: manejar datos y herramientas.

Con este propósito, abrimos nuestro primer curso de Google Analytics para principiantes (o Google Analytics 101). En realidad, Google Analytics, como herramienta que es, es una excusa para meternos en el apasionante mundo de la analítica digital. La analítica digital es la ciencia que mide las interacciones de los usuarios con nuestro site o App. El propósito final de la analítica digital es la de aportar una base sólida basada en datos para la optimización de la experiencia de usuario para que el usuario realice la acción pretendida (compra, registro, descarga, etc.) con la mayor eficiencia y eficacia posibles. La analítica digital toma datos de diversas fuentes, algunas de ellas cualitativas y otras cualitativas, y toma a los usuarios desde cualquier canal (aproximación multi u omnicanal), algunas de ellas online y otras offline. Como vemos, al final estamos hablando de la aproximación 360 al comportamiento e interacción de los usuarios con nuestro producto digital.

A medida que los negocios, los mercados y la tecnología evolucionan, también lo hacen los requisitos del analista digital. No es difícil ver que es un perfil cada vez más demandado (y poco a poco mejor pagado). Así que, tanto si ya se trabaja en analítica digital como si es el primer aterrizaje en ella, la formación en este ámbito es un paso que no podemos obviar.

Por supuesto, cuando hablamos de analítica digital no podemos dejar de pensar en Google Analytics. Líder indiscutible durante años entre las herramientas de analítica digital, Google Analytics ofrece, a partir de diversos grados de implementación (siempre escalable), una gran variedad de informes y datos a partir de los cuales podemos comenzar a optimizar nuestros productos digitales.

Cuesta mucho trabajo imaginarse la analítica digital sin la presencia rutilante de Google Analytics. Este curso va sobre dominar Google Analytics desde sus más tiernos cimientos. A partir de ahí, nos podremos convertir en ninjas no sólo de Google Analytics sino de la analítica digital, hasta encontrar la mejor herramienta para nuestras necesidades. En este momento, Google Analytics ofrece tres grandes ventajas:

Tiene una versión gratuita plenamente funcional (también ofrece versiones de pago). No hace falta hacer ninguna inversión en la herramienta en sí para poder comenzar a disfrutar de una infinidad de informes.


La implementación básica es tremendamente sencilla (y de ahí al infinito). Con sólo copiar y pegar un trozo de JavaScript en todas tus plantillas, podrás comenzar a recabar datos de manera inmediata.


Tiene el sello de Google: penetración en el mercado, recursos, documentación, formación, etc. En la red de usuarios de Google Analytics podremos encontrar infinidad de recursos, foros, add-ons, etc.


Sencillamente, no podemos imaginar un mejor aterrizaje en la analítica digital que aquel hecho a través de Google Analytics.

¿Qué vas a encontrar en este curso?

El curso está orientado en cuatro grandes bloques: principios de monitoraje, adquisición de usuarios, comportamiento de usuarios y objetivos.

1. Comenzando con Google Analytics:
1. ¿Cómo funciona Google Analytics?
2. Métricas y dimensiones.
3. ¿Cuáles son las métricas que me importan?
4. Introducción a la segmentación.
2. Adquisición: ¿cómo llegan mis visitas?
1. ¿De dónde llegan mis visitas y mis visitantes?
2. Tráfico Directo, Referentes, SEO y SEM.
3. Marcando campañas de Emailing y Afiliados.
4. Agrupación de canales.
3. Comportamiento: ¿qué hacen en mi site?
1. ¿Qué páginas y contenidos han mirado?
2. ¿Por dónde entraron al site? ¿Por dónde lo han abandonado?
3. ¿Qué buscaron internamente?
4. Agrupación de contenidos.
4. Objetivos: ¿hicieron lo que pretendemos?
1. Definir objetivos: micro y macro.
2. Reportes de objetivos.
3. Reportes de E-Commerce.

Este primer vistazo a la analítica digital a través de Google Analytics consta de dos sesiones consecutivas de tres horas cada una. El contenido del mismo es 100% práctico y usaremos una implementación muy completa con una gran cantidad de datos reales. El precio del curso es de 120€, y será ofrecido en nuestras oficinas, en Sant Cugat del Vallès.

¿Te lo vas a perder? ¿Vas a perder la gran oportunidad de entrar en el apasionante mundo de la analítica digital? Clica aquí para más información. Las plazas son limitadas.

¡La oportunidad de entrar por la puerta grande en la analítica digital está en frente de ti!

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Bed & Breakfast Analytics: lanzamos blog en castellano

Si hablas a una persona en una lengua que entiende, las palabras irán a su cabeza. Si le hablas en su propia lengua, las palabras irán a su corazón. Nelson Mandela.

Hace tiempo que veníamos pensando en abrir una sección en Bed & Breakfast Analytics para los castellano-parlantes. Después de mucho trabajo en distintos ámbitos, nos hemos lanzado a postear (lo siento, aquí no hemos encontrado una traducción que nos convenciera) en castellano. Eso sí, fieles a nuestro estilo.

Como buen post fundacional, queremos hablar de quiénes somos y qué hacemos. Nuestro blog, al que hemos llamado Bed & Breakfast Analytics es el blog de nuestra compañía, Ducks|in|a|row. Somos una consultoría de reciente creación, que se especializa en la gestión efectiva y eficiente de los datos. Nuestros servicios incluyen: análisis predictivo, analítica de clientes, analítica digital, optimización de la tasa de conversión, reporting, gestión de los flujos de información, optimización de procesos y formación.

El eje central que une todos estos puntos es el de los datos. Todas las compañías tienen datos. Muchas veces están diseminados en diversos sistemas que, muy frecuentemente, hablan lenguajes diferentes que difícilmente se entienden. De esta manera, la consolidación de las diversas fuentes de información, en caso de ser posible, se acaba realizando manualmente. El resultado final de esto es una inversión considerable de tiempo en la manipulación de los datos, y no en su análisis, que es lo único que lleva a la accionabilidad de los mismos. Si un análisis, un informe, un gráfico o un dato suelto no lleva en última instancia a un acción o decisión, entonces estaremos perdiendo el tiempo. Este es el gran foco de Ducks|in|a|row: generar acción de manera eficiente.

¿Qué quiere decir eficiente? En un artículo de Fortune de principios del 2016, se mencionan tres grandes problemas en la gestión de datos. Analicémonos con algo de detalle, aunque volveremos a este punto en futuros posts.

Alrededor del 80% de las grandes compañías han visto como alguna decisión estratégica de importancia se ha ido al garete por culpa de datos erróneos. Esto suele pasar cuando las fuentes de datos son inestables o deben manipularse frecuentemente y de manera manual.

Un 72% de tales empresas han experimentado retrasos en los tiempos de entrega de información a las personas que tienen que tomar las decisiones. Ésta es una consecuencia obvia de la desestrucutración de los datos, de un exceso de manipulación (y falta de análisis) y de una estrategia de reporting no existente o mal implementada.

Sólo un 27% de los directores cree que su compañía hace un uso efectivo de los datos, y un 32% piensa que las montañas de datos han hecho que las cosas vayan a peor. Éste es un síntoma que hemos notado muy frecuentemente: se tiende a invertir mucho tiempo (y dinero) en recolectar datos y muy poco a consolidarlos o analizarlos.

Siempre se ha dicho que los datos son el nuevo petróleo. Efectivamente, se puede extraer mucha información de los datos, pero, al igual que el petróleo, hay que definir bien los procesos de refinación. En el caso de los datos, esto hace referencia a procesos de automatización de limpieza, consolidación, reporting y análisis.

En definitiva, no es fácil hacer un uso efectivo de los datos, pero es posible. Nosotros podemos ayudarte.

Espero que nos acompañes leyéndonos. ¡Iremos publicando tan frecuentemente como nuestros quehaceres nos lo permitan!

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New course: Google Analytics for beginners.

The essence of training is to allow error without consequence. Orson Scott Card.

At Ducks|in|a|row we are excited. We are about to offer our very first course: Google Analytics 101. This course is intended to cover the first contact with the tool: how the interface works, which are the most common reports, how to read them, and, most importantly, why do we measure.

In any case, we should not forget that Google Analytics is just a tool. It is not an end by itself, but an instrument allowing us to reach such end. The end itself is Digital Analytics. The definition I like the most is the following:

"Digital Analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes, bot online and offline."

Google Analytics mainly helps driving insights from quantitative data. Google Analytics measures users' behavior in terms of a relation between dimensions and metrics in a temporal context. Data for qualitative analysis must be gathered from other sources: panel groups, surveys, chat, customer care data, etc.

The ultimate goal of both, qualitative and quantitative analysis, is to learn and to derive action: understand what works, what does not, and what worths a try. However, too much data (and less analysis) leads to data paralysis. Digital Analytics is about analyzing and organizing data so that actions can be actually derived and properly measured. We already talked about this in an older post. 

When implementing the actions, we should not be afraid of failing. Just be afraid if you don't learn from such mistakes, and make sure you react fast. Failure is tolerated. Idleness is not.

One last thought before explaining the contents of the course: data can tell you whatever you want if you torture it enough. This means that the analysis that will come out of Google Analytics' data will still go through the QA process, as well as the conclusions reached out of it. Whatever interpretation you extract can be as well biased or even wrong. Again, implement, measure, and react fast. Very fast.

The course itself is an introduction to Digital Analytics. Google Analytics is a way of touching that data and techniques. We will cover basic Digital Analytics terminology, such as KPI, metric, dimension filter, and segment, and how they are obtained in Google Analytics. We will learn about traffic sources, content consumed, and goal measurement. However, the most important topic acts as an umbrella for these topics: why do we measure? What do we want to accomplish by tagging a site or an App?

Register quick as places are limited. You will get more information here.

Good measuring!

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