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FBI podría activar remotamente los micrófonos de equipos Android y computadoras portátiles, según Wall Street Journal

La seguridad de información y la tecnología se han convertido un tema de debate durante los últimos meses, no sólo con la revelación del programa PRSIM de la agencia NSA sino que ahora, además, con el surgimiento de nuevos reportes que aseguran que el FBI también sería capaz de llevar a cabo este espionaje, específicamente en equipos con el sistema Android y computadores portátiles.

Según el medio Wall Street Journal, la agencia estadounidense se encontraría desarrollando un sistema capaz de activar remotamente los micrófonos ya existentes en diversos modelos de equipos, no sólo móviles sino que también PC.

Este sistema funcionaría simplemente con la instalación de un software a través de un USB, en el caso de los computadores portátiles, o por medio de archivos descargables , similares a los troyanos, en el resto de los casos. Medidas que, además, no vendrían de la mano de la correspondiente orden judicial que se supone debe ser presentada en casos de vigilancia, publicó EMOL.

De acuerdo a un ex trabajador de la agencia, y encargado de esta filtración, el objetivo del FBI sería poder escuchar y grabar conversaciones que se realicen a través de estos dispositivos, para obtener evidencias sobre sospechosos de diversos crímenes como pornografía infantil o posibles actos de terrorismo.

Sin embargo, el informante aseguró que si bien este caso puede hacerse conocido, ni el FBI ni Google serán capaces de desmentir y confirmar esta información en un corto plazo.

Risas y lágrimas con animales en la publicidad

Además de la publicidad que promueve la defensa de los animales, en varias circunstancias se recurre a estos personajes por una razón: resultan ser más risorios y emotivos que los mismos humanos.  ¿Por qué? Porque ya estamos bastante acostumbrados a la humanidad.

Cuando en una película vemos herido a un soldado no nos genera ningún sentimiento, estamos acostumbrados. En cambio, con tan sólo ver a un perro que le falta alguna de sus extremidades o que es maltratado, es más impactante y produce sensaciones en la audiencia. Esto se debe a que los animales nos parecen vulnerables, sin capacidades para defenderse.

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Dejando a un lado la emotividad, las risas que causan los actores animales se deben a que en ellos proyectamos actitudes humanas, los volvemos antropomórficos. Ver un gesto o una actitud en los humanos nos es demasiado familiar, lo que no causa ningún estímulo. Pero en el momento en que lo comparamos con lo animal o viceversa, es cuando nace lo cómico.

Hay tres características que se exaltan con esto: los defectos, los impulsos y lo cotidiano. Mostrar los defectos a través de los animales ya se usaba en las fábulas para evitar las ofensas. Y aun así no siempre se logra, como sucedió con “La rebelión de la granja” de George Orwell.

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El hombre es, a fin de cuentas un animal, por lo que presenta instintos reprimidos. Al verlos humanizados en los animales, entonces se libera y al menos puede reírse de su situación o de lo que le sucedió al amigo del amigo. Para que esto suceda, siempre las características del animal deben coincidir con las del hombre o hacer un contraste muy evidente.

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Las actitudes cotidianas de los humanos transformadas en animales deben ser bien cuidadas para no caer en lo grotesco si no se desea.  Todo depende del mensaje y del público, pues un gesto puede ser tan humano y tan bien ejecutado en los animales, que a veces causa rechazo. ¿Por qué? Porque son actitudes naturales que el inconsciente rechaza por sentirse eludido o atacado.

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Cómo identificar a los usuarios más valiosos de tu web con Segment Builder

La nueva herramienta de Google Analytics, Segment Builder, ha llegado con la intención de cambiar nuestra relación con los segmentos y las posibilidades que estos nos brindan, y tiene toda la pinta de que lo va a conseguir. Al leer sobre esta herramienta (por ejemplo en el post de mi colega Natzir) todos hemos pensado que puede ser “la caña”, pero para saber a ciencia cierta cómo y hasta donde podemos llegar con ella no hay nada mejor que ponerse manos a la obra y usarla.

Así que vamos a hacer un segmento para poder identificar a los usuarios más valiosos de nuestro site. Consideraremos que éstos usuarios son los que regresan con una mayor frecuencia, los que han visitado el site recientemente y los que hacen un gasto considerable en nuestro ecommerce.  Los usuarios que cumplen con estas 3 cualidades son los más valiosos para cualquier web con ecommerce.

Para hacer éste segmento (como para cualquiera que queramos hacer con Segment Builder) debemos situarnos dentro del perfil de Google Analytics que queramos analizar, entrar en la nueva herramienta de segmentos y disponernos a crear uno nuevo (os recomiendo leer el post que he citado antes si no domináis estos pasos).

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En éste caso trabajaremos con la pestaña “Behavior” y la “E-commerce”. Empezando por la primera de ambas, vamos a marcar lo siguiente:

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Para el site concreto en el que estamos trabajando hemos decidido considerar como usuarios valiosos los que nos hayan visitado más de 5 veces en el periodo de tiempo analizado y los que lo hayan hecho hace menos de 10 días. Ahora bien, ¿cómo debemos decidir qué valores fijar a partir de los cuales se clasificaran nuestros usuarios como valiosos? Ésta decisión afectará a todo nuestro análisis, así que se trata de una decisión relevante.

Como siempre, no hay una única solución al problema, pero bajo mi punto de vista lo mejor es que hablen los propios datos y sean ellos los que nos ayuden a tomar la decisión.
Lo que hemos hecho es mirar el reporte de “Frequency & Recency” dentro de la pestaña “Behavior” para poder saber cómo se distribuyen en éste site en concreto el número de visitas y los días desde la última visita (“count of visits” y “days since last visit”). Es importante que se mire éste informe para los datos generales de nuestro site sobre los que queremos trabajar, antes de aplicar ningún filtro de los que estamos viendo. Es estos reportes encontraremos algo más o menos parecido a esto:

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En el reporte “count of visits” vemos que entre 1 y 2 visitas se concentra la mayoría, y que luego hay como un segundo grupo con 3 y 4 visitas. Después hay menos visitas con 5 o más así que, teniendo en cuenta que los vamos a agrupar, parece un buen sitio donde cortar. Se podría coger los valores y calcular qué porcentaje sobre el total de visitas recogemos al poner el corte en un lugar o en otro y tomar la decisión en base a este porcentaje o ver su distribución y variabilidad para distintas métricas y en función de esto decidir.  No deja de ser una decisión arbitraria (distintas personas podrían tomar distintas decisiones en base a los mismos datos), pero basada en la distribución de nuestras visitas y a nuestro interés particular en cada caso.

Análogamente trabajaríamos con el informe “days since last visit” y tomaríamos la decisión más adecuada a nuestro site y las características del análisis que deseamos hacer.

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Después de este paréntesis en el que nos hemos hecho una idea de cómo decidir los valores de corte, continuamos haciendo el segmento en sí. Una vez hecha la pestaña “Behavior” nos situaremos en la pestaña “E-commerce” en la que hemos decidido fijar un valor de carrito superior a 100€ (la decisión se ha tomado de forma similar a las anteriores viendo el reporte de Ecommerce de nuestro site).

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Llegados a este punto ya tenemos fijadas todas las condiciones que nos interesaban (podemos verlo a la derecha en el menú del segmento) y solo nos queda guardarlo.

Si lo aplicamos, lo primero que hay que tener en cuenta es que entra en juego nuestro gran enemigo: ¡el sampling de Google Analytics!

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En nuestro caso nos dice que el reporte se basa en un 8.98% de las visitas (esto es si dejo la precisión por defecto). Si subo la precisión al máximo puedo llegar a refinar hasta trabajar con el 10.73% de nuestras visitas, cosa que yo particularmente prefiero y que os recomiendo (aunque el aumento en este caso no es muy grande).

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Vemos que haciendo este cambio en la precisión ya varía el porcentaje que estamos seleccionando con el filtro (con precisión media daba un 1.98% y con la alta 2.06%). El cambio no es muy exagerado pero está claro que si nos dejan elegir yo me quedo con la precisión más alta. Así que la mala noticia de estos filtros (como de la mayoría de las desagregaciones que hacemos con GA) es que todo lo que hagamos a partir de ahora está bajo el paraguas del sampling de GA, cosa que debemos tener en cuenta y no olvidar.

Una posibilidad para aumentar este tipo de usuarios más valiosos seria centrarse en las fuentes y los medios que los han llevado a nuestro site. Otra buena idea sería usar está información sobre los usuarios valiosos como datos exhaustivos para el rematketing, intentando minimizar el tiempo que tardan estos usuarios en regresar. Estas y muchas otras acciones que se os puedan ocurrir las podemos llevar a cabo ahora con un mayor conocimiento sobre nuestros usuarios valiosos.

Conclusiones

A parte de este detalle habitual en los filtros, hemos visto que el Segment Builder funciona muy bien, resulta una herramienta muy intuitiva y es muy potente.

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