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La supervisión del volumen de etiquetas es fundamental para el marketing basado en datos

Para sus esfuerzos de marketing, los datos son el motor que lo impulsa todo. Para tomar las mejores decisiones estratégicas sobre campañas, presupuestos y estrategias, y para determinar lo que funciona y lo que no, su prioridad debe ser disponer de suficientes datos.

Un error muy común, con enormes implicaciones, se produce cuando una etiqueta deja de recoger datos repentinamente sin que nadie en su organización se dé cuenta. Por experiencia sabemos que la mayoría de las organizaciones no son conscientes de la frecuencia con la que se producen errores en las etiquetas.

Cuando la recogida de datos se silencia

Cuando las etiquetas no se disparan de forma coherente, sus decisiones empresariales importantes se basan sólo en una pequeña parte de los datos reales de los usuarios. Casi todas las organizaciones, probablemente también la suya, han experimentado problemas de este tipo:

  • Las campañas rentables parecen fracasar porque tracking las conversiones sólo registra un pequeño porcentaje de las ventas.
  • Se gastan grandes cantidades en publicidad, pero las etiquetas pierden silenciosamente la mitad de las conversiones.
  • Segmentos enteros de clientes son eliminados de analytics después de que las etiquetas para grupos específicos de usuarios dejaran de funcionar.

El aspecto más peligroso es el silencio ensordecedor. Las etiquetas pueden dispararse a una fracción de su volumen normal, pero los cuadros de mando y las herramientas de supervisión hacen que parezca que todo va bien.

Su cuadro de mandos no emite advertencias en rojo ni los informes le avisan de la falta de datos. Sin darse cuenta, usted y su equipo empiezan a tomar decisiones basadas en información que cada vez es menos fiable.

La creciente complejidad de la gestión de etiquetas

El Tracking es más poco fiable que nunca. Las actualizaciones de los navegadores, los cambios de los desarrolladores, la configuración de las cookies y las optimizaciones de velocidad pueden hacer que las etiquetas se rompan sin previo aviso. Un fallo puede desencadenar otros, interrumpiendo silenciosamente la recopilación de datos.

Incluso pequeñas mejoras en la velocidad de su sitio web pueden acortar involuntariamente las etiquetas, mientras que el consentimiento de las cookies rige la forma en que se recopilan los datos. ¿El verdadero peligro? Las dependencias ocultas. Un error de etiquetado puede llevar a múltiples errores debido a dependencias y configuraciones complejas.

Cae el coste real del volumen de etiquetas

Las etiquetas que no se disparan correctamente tienen consecuencias de largo alcance, tales como:

  • Malas decisiones: Los equipos toman decisiones sobre, por ejemplo, presupuestos y optimizaciones basándose en datos incompletos.
  • Gasto inútil: El dinero fluye hacia canales que sólo parecen más eficaces porque su tracking funciona bien.
  • Pérdida de ingresos: Se invierte menos dinero en canales que parecen no ser eficaces, pero que en realidad lo son.
  • Pérdida de confianza en los datos: Los equipos vuelven a las corazonadas tras ver demasiadas fluctuaciones inexplicables de los datos.

La caída silenciosa de los volúmenes de etiquetas conlleva el despilfarro de recursos, la pérdida de oportunidades y el deterioro de la credibilidad. En lugar de descubrir los problemas de recopilación de datos durante los ciclos mensuales de elaboración de informes (cuando ya es demasiado tarde), existe una solución sencilla, eficaz y asequible.

Presentación del control del volumen de etiquetas

Tag Monitor de Code Cubele ofrece una funcionalidad diseñada para la supervisión del volumen de etiquetas que garantiza que su volumen de recopilación de datos está a la par con los números reales y el comportamiento de sus visitantes. En caso de que alguna etiqueta empiece a rendir por debajo de lo esperado, recibirá una alerta en cuestión de minutos.

Cómo protege Tag Monitor sus volúmenes de datos:
  • El sistema aprende automáticamente los patrones diarios y semanales de los volúmenes de disparo de sus etiquetas y le alerta de las anomalías.
  • Recibirás una notificación por correo electrónico, Slack, WhatsApp o Teams inmediatamente cuando los volúmenes de etiquetas caigan por debajo de los umbrales previstos.
  • Podrá ver la frecuencia de disparo de etiquetas a lo largo del tiempo en el panel Tag Monitor para detectar la disminución gradual de los datos antes de que se convierta en un problema.

Con Tag Monitor, transformará esas sensaciones viscerales sobre la disminución de la calidad de los datos en alertas de volumen concretas, para que siempre sepa que sus etiquetas se disparan con la frecuencia esperada y que sus decisiones de marketing se basan en información completa.

Controle el volumen de sus etiquetas

Los profesionales del marketing digital con más éxito no sólo analizan los datos, sino que verifican su volumen de recopilación y su coherencia. Tag Monitor de Code Cubele da la seguridad de que está capturando el volumen esperado de interacciones, no solo una fracción de lo que debería rastrearse.

Empiece hoy mismo a controlar la frecuencia de disparo de sus etiquetas y asegúrese de que cada decisión de marketing se basa en una recopilación de datos completa.

En Code Cube, creamos herramientas de supervisión de datos que protegen a los equipos de marketing de errores o pérdidas de datos en sus sistemas de análisis analytics o de marketing. Nuestro Tag Monitor garantiza que sus sistemas de analytics y tracking capturen todas las interacciones en el volumen esperado, lo que le proporciona una confianza total en sus datos de marketing.

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¿No hablamos de IA por una vez?

Es probable que su conjunto de datos no esté preparado para ello. Todavía no.

¿Has visto por casualidad el documental de Netflix sobre Fyre, el festival de música de lujo celebrado una vez en la vida en las Bahamas?

Por si te lo perdiste, el sobredimensionado festival, una supuesta mezcla entre Coachella y Burning Man, acabó convirtiéndose en "La Fiesta Más Grande Que Nunca Ocurrió". Todo el mundo hablaba de él, estaba sobrevalorado, la gente compraba entradas movida por el "miedo a perderse algo" y los organizadores tenían poca o ninguna experiencia en la organización de un festival tan grande.

¿Por qué es esto relevante para un blog de la página web de la Cumbre de Analytics Digital? Bueno, en realidad hay muchos paralelismos entre el estado actual de la IA y el Festival Fyre. Todo el mundo habla de la IA, es un poco exagerada, hay una falta de experiencia y los vendedores están sufriendo de "miedo a perderse".

Pero no hay por qué temer perderse la IA. Conferencias como la Digital Analytics Summit y blogs como este te ofrecen valiosos consejos para evitar que cometas los mismos errores que otros cometieron antes que tú.

Retos recientes en la recogida de datos

Dado que el marketing online es un motor significativo e indispensable para el tráfico de cualquier tienda online, la importancia de los datos crece año tras año. En el informe "State of Martech 2024" de Chiefmartec, el 71 % de los encuestados (profesionales líderes en tecnología de marketing y operaciones de marketing) declararon que ya habían integrado un almacén de datos en su pila de tecnología de marketing.

Todos reconocemos la importancia de los datos, y todos tenemos que navegar continuamente entre la recopilación de datos valiosos, por un lado, y el respeto de la privacidad del cliente y el cumplimiento de la legislación, por otro.

En los últimos tiempos hemos visto cómo las empresas migraban en masa a server-side tracking (mientras que tradicionalmente los datos de comportamiento se capturaban en el navegador del visitante del sitio web). El objetivo era claro: mejorar la calidad de los datos y garantizar su seguridad a largo plazo, ya que eltracking server-side no se ve afectado por los bloqueadores de anuncios ni por los ajustes de prevención de tracking de los navegadores.

Más recientemente, hemos visto cómo casi todos los sitios web implementan el modo de consentimiento de Google para garantizar el cumplimiento del GDPR y, al mismo tiempo, poder rastrear datos valiosos para obtener información.

¿Está su tracking datos preparado para la IA?

Los modelos de IA dependen únicamente de que les lleguen datos limpios y completos. Sin datos correctos, cualquier modelo carece de combustible para ofrecer una predicción inteligente. Por lo tanto, su proceso de recopilación de datos (que es la base de cualquier estrategia basada en datos) debe ser su máxima prioridad. Sin datos validados y ricos, nunca podrá tener éxito con la IA.

Por lo tanto, para garantizar la ejecución eficaz de la IA de marketing, nunca debe olvidar que la basura que entra, se convierte en basura que sale. Esto se aplica al panel de control más sencillo en el que se controlan los indicadores clave de rendimiento básicos, y aún más a la IA. Por lo tanto, antes de empezar con la IA debe asegurarse de que el tracking sus datos está en orden y funciona permanentemente. El DataLayer y todas las etiquetas deben hacer bien su trabajo en todo momento para capturar y transmitir los datos correctos.

Cuando el tracking funcione a la perfección, tendrá un impacto positivo significativo en los costes de su primer proyecto de IA. La correcta configuración del tracking contribuye a la calidad y estructura de los datos y, a la larga, ahorrará a sus científicos de datos mucho tiempo valioso. En lugar de perder tiempo comprobando, limpiando y preparando los datos recopilados, podrán dedicar más tiempo a desarrollar y mejorar los modelos de IA.

Una configuración de tracking que funcione bien y esté bien documentada contribuye a la transparencia y ayuda a explicar la lógica del modelo de IA y sus predicciones a las partes interesadas o incluso a los clientes cuando sea necesario.

Supervisión en tiempo real: ¡Que empiece la fiesta de la IA!

Existen algunas herramientas en el mercado que le ayudarán a comprobar la configuración de su recogida de datos. Sin embargo, lo que la mayoría de estas herramientas no hacen es supervisar en tiempo real las partes más vulnerables de la recopilación de datos.

No querrás que tus capacidades de inteligencia artificial dependan de la necesidad de comprobaciones humanas. Para potenciar tus esfuerzos de IA, será mucho mejor que cuentes con una herramienta de supervisión real que te avise al instante cuando algo no funcione y que además te indique detalladamente cuál es el problema real.

La supervisión en tiempo real de dataLayer, el gestor de etiquetas y las etiquetas garantiza un flujo constante de datos fiables a bajo coste:

  • La IA funcionará a toda velocidad y a plena potencia sin ninguna interferencia humana necesaria;
  • Ya no es necesario realizar comprobaciones manuales (humanas) periódicas y laboriosas de la configuración del etiquetado;
  • Cuando el nuevo código entre en conflicto con otros contenidos u objetos, se detectará al instante;
  • Se ahorra un valioso tiempo de depuración al localizar automáticamente la causa exacta de un problema y realizar ingeniería inversa de la configuración;
  • Tendrá pleno control sobre el tracking en su plataforma y maximizará la calidad de los datos que recopile.
  • Conclusión

    A pesar de los numerosos retos y posibles escollos, la implantación con éxito de la IA de marketing es sin duda factible.

    La calidad de los datos es clave porque cualquier modelo de IA necesita datos de buena calidad. Es el combustible necesario para realizar predicciones inteligentes. Unos datos de alta calidad ahorrarán tiempo y recursos en la preparación de datos y maximizarán las posibilidades de éxito con la IA. Por lo tanto, garantizar la calidad de los datos y realizar un tracking correcto debe ser su primera prioridad.

    Con la supervisión en tiempo real de su sistema de tracking , dispondrá de una salvaguarda permanente para proteger la calidad de sus datos. La supervisión en tiempo real de su proceso de recopilación de datos allanará el camino para tener éxito con la IA.

    Revolucionando la monitorización: La nueva detección de anomalías de Code Cube.

    Code Cubeha llevado oficialmente la supervisión de etiquetas al siguiente nivel con una importante mejora: la detección de anomalías.

    Esta importante mejora supone un cambio con respecto a la forma tradicional de tracking los problemas de inactividad de las etiquetas mediante reglas estáticas. En su lugar, se utiliza un modelo avanzado de IA diseñado para identificar anomalías en el comportamiento de las etiquetas. Las anomalías, en pocas palabras, son eventos, elementos o acciones que se desvían del comportamiento normal esperado en los datos. Las anomalías basadas en modelos de IA detectan las irregularidades y alertan de ellas.

    El modelo tiene en cuenta muchas más variables de lo que es posible manualmente con un conjunto de reglas estáticas. Por ejemplo, el modelo tiene en cuenta la estacionalidad y los días festivos, por lo que arroja diferentes valores atípicos por hora, día o mes. Cuando se producen aumentos o disminuciones repentinos e inesperados de una etiqueta específica, el sistema le avisa por correo electrónico, Slack o Teams.

    ¿Por qué es importante para mí esta actualización?

    1. Los problemas se identificarán de forma proactiva
    Ahora podrá detectar irregularidades en tiempo real y podrá abordar los problemas antes de que afecten a sus campañas.

    2. Puede decir adiós a los falsos positivos
    Nuestro enfoque basado en IA reduce las identificaciones erróneas, proporcionando datos más precisos para una toma de decisiones informada.

    3. Deje que la tecnología trabaje por usted.
    Anomaly Detection elimina la necesidad de examinar manualmente los datos, lo que le permite concentrarse en optimizar su estrategia de marketing.

    ¿Cuál es la diferencia con el anterior modelo Tag Inactivity?

    Umbrales dinámicos para la actividad de las etiquetas
    Con las reglas estáticas hay umbrales fijos que activan las alertas. Esto puede dar lugar a falsos positivos. Con el nuevo Modelo de Anomalías, los umbrales se ajustan dinámicamente en función del comportamiento aprendido, detectando con precisión las anomalías.

    Respuesta adaptativa a los cambios estacionales
    Con reglas estáticas, el sistema tiene dificultades para adaptarse, por ejemplo, a las variaciones estacionales, lo que da lugar a alertas incoherentes. Sin embargo, el nuevo Modelo de Anomalías reconoce patrones y se ajusta a los cambios estacionales, garantizando alertas contextualmente relevantes.

    Con la detección de anomalías controlamos todos los valores atípicos y excepciones de todas sus etiquetas. Basándonos en el modelo de inteligencia artificial, predecimos el número esperado de solicitudes a lo largo del tiempo.

    El modelo antiguo se basaba en reglas estáticas; se le notificaba cuando, por ejemplo, una etiqueta específica dejaba de disparar por completo.

    ¿Qué debo hacer?

    ¿Ya dispone de una licencia avanzada o premium de Tag Monitor para su dominio? En ese caso, activaremos automáticamente este nuevo modelo para usted y no será necesaria ninguna acción.

    Si aún no aprovecha las ventajas de supervisar sus etiquetas, este es un buen momento para empezar. Tener tranquilidad sobre su etiquetado está a sólo un clic de distancia. Póngase en contacto con nosotros aquí.

    No sabes lo que tienes, hasta que se ha ido

    Por qué debe supervisar su configuración de tracking y etiquetado

    Es probablemente la mayor pesadilla para los profesionales en línea, los responsables de la toma de decisiones y los analistas de datos: datos poco fiables e incompletos.

    En cualquier organización, los datos son la base de las decisiones estratégicas, la resolución de problemas y la capacidad de ejecutar y evaluar campañas de marketing. Cada vez dependemos más de la calidad de los datos recopilados para seguir siendo relevantes y competitivos.

    Además, las campañas de marketing online dependen cada vez más de datos fiables. Los algoritmos que utilizan, por ejemplo, Google, Microsoft y Meta funcionan con mayor eficacia cuando se introducen datos suficientes y correctos en sus sistemas.

    Por lo tanto, no es de extrañar que la recopilación de datos esté en el punto de mira desde hace ya bastante tiempo. Ya en 2019, la "carrera de ratastracking " entre Safari y Mozilla, por un lado, y los profesionales del marketing, por otro, estaba en pleno apogeo. Desde entonces se han añadido muchos episodios a la saga, siendo el más reciente el lanzamiento de iOS17 y la eliminación de los parámetros de tracking . Con la introducción de nuevas tecnologías como el etiquetado server-side y la introducción del Data Warehousing el panorama se va tecnificando por el camino.

    Los datos erróneos o inexistentes dan una imagen equivocada del rendimiento de la inversión, los algoritmos no pueden hacer bien su trabajo y, en última instancia, se está malgastando parte del presupuesto publicitario.

    A pesar de toda la atención que se presta a la recopilación de datos, la triste realidad en la mayoría de las empresas es que las partes interesadas ni siquiera saben si las etiquetas se están disparando o no, y cuándo. La mayoría de los sitios web cuentan con una amplia supervisión de su infraestructura, pero a menudo se pasa por alto el funcionamiento de los contenedores de etiquetas y las etiquetas de tracking , a pesar de que tienen un impacto significativo. El etiquetado y el tracking correctos, un aspecto crucial para recopilar datos coherentes y precisos, casi siempre se pasan por alto.


    Tracking las amenazas

    1. Los gestores de etiquetas permiten a los vendedores inyectar código en su sitio web sin la ayuda de un desarrollador. Al mismo tiempo, esos gestores de etiquetas no disponen de una salvaguarda que impida que el nuevo código entre en conflicto con otros contenidos u objetos. No se le avisará cuando las etiquetas no se carguen, funcionen mal, causen errores y conflictos o ralenticen sus páginas.
    2. Las frecuentes actualizaciones del sitio web y las tecnologías de terceros pueden provocar errores que provoquen un desfase en la recogida de datos de varios días a varias semanas. Los problemas no se detectan hasta que es demasiado tarde y el daño irreparable a los datos y a su calidad ya está hecho.
    3. Las dependencias y los riesgos aumentan con el tiempo debido al creciente número de socios tecnológicos y etiquetas, cada uno de los cuales constituye un posible punto de fallo.
    4. La falta de procesos, de conocimientos y de comunicación entre equipos, departamentos y agencias externas supone un riesgo. Este riesgo es aún mayor para las empresas con múltiples dominios y equipos más grandes.
      Las comprobaciones manuales en línea de la configuración del etiquetado llevan mucho tiempo y no son coherentes. En los resultados influyen, por ejemplo, la hora del día, la ubicación, el dispositivo y el navegador. Es imposible probar todos los casos extremos.
    5. No se puede influir en todo cuando se trata de tracking y etiquetado, por ejemplo, el punto final podría estar fuera de línea o una API podría estar funcionando mal sin que usted lo sepa.

    6. Todo el mundo tiene la misma lucha

      A veces descubres por casualidad que has estado perdiendo conversiones durante un periodo concreto y sólo puedes adivinar cuántas has perdido basándote en las cifras del periodo anterior. Durante este tiempo ha molestado a todos esos clientes compradores con anuncios de retargeting irrelevantes. Esto es dinero malgastado en molestar a sus clientes.

      Usted no está solo en esta lucha. La mayoría de los sitios web no están protegidos contra las amenazas de tracking descritas anteriormente. Un sitio web medio se enfrenta regularmente a problemas con porcentajes de error de entre el 5% y el 25%. Básicamente, usted y la mayoría de sus competidores no tienen actualmente ninguna supervisión o conocimiento de cómo las etiquetas están afectando a la recopilación de datos y a la experiencia de usuario de sus visitantes.

      En el país de los ciegos, el tuerto sigue siendo el rey de la recopilación de datos

      Nunca se tiene una segunda oportunidad para capturar los datos relevantes de los visitantes de su sitio web. Por lo tanto, es fundamental que la configuración del etiquetado y el tracking se realice de forma que garantice un proceso constante e ininterrumpido de recopilación de datos. Tiene que establecer medidas de seguridad que le avisen en tiempo real cuando se produzcan problemas. Esto le permitirá actuar en consecuencia cuando ocurra algo con su etiquetado, sea cual sea la causa.

      Actualmente, el hombre de un solo ojo aún puede ser rey. Pero, ¿y si pudiera ser el emperador de dos ojos? Puedes tener el control total del tracking en tu plataforma, maximizar la calidad de los datos que recopilas y tu etiquetado de marketing ya no afectará negativamente a la experiencia del usuario.

      Además de asegurarse de que su conjunto de datos está a la altura, esto le ahorrará mucho tiempo al no tener que localizar la causa exacta del problema y realizar ingeniería inversa de la configuración.

      Es posible con la supervisión en tiempo real de su tracking y etiquetado. La supervisión automatizada garantiza un flujo constante de datos fiables a bajo coste. Un seguimiento tracking datos fiable comienza con la supervisión en tiempo real y es la base sobre la que debe construirse cualquier estrategia basada en datos.

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      Este blog se publicó por primera vez en el sitio web de la Digital Analytics Summit, un evento organizado por la DDMA, la mayor asociación de marketing, ventas y servicios basados en datos de los Países Bajos.

      Sobre los autores: Suze Löbker y Harm Linssen son cofundadores de Code Cube