5 consejos para aprovechar mejor Google Analytics
Google Analytics le brinda numerosas y excelentes funciones nuevas para el seguimiento de visitantes, fuentes y conversiones en su sitio web. Y hay muchas más cosas que se pueden hacer cuando se aprovechan al máximo todos los datos que recopila Google Analytics.
Formule preguntas más profundas y respóndalas: ¿en qué medida el público que visitó su sitio web se corresponde con su público objetivo? ¿Qué fuentes de tráfico proporcionan los clientes más valiosos (no solo conversiones puntuales)? ¿Cómo puede lograr que aquellos colegas que no son genios del análisis web utilicen mejor los datos de su sitio web y les saquen mayor provecho? ¿Qué nuevos conocimientos para conseguir y retener clientes puede adquirir combinando sus datos de Google Analytics con datos de Salesforce.com u otras fuentes?
¿Y cómo puede hacer todo esto rápidamente, sin mucho trabajo manual? Lea este informe y aprenda cinco consejos para aprovechar mejor sus datos de Google Analytics.
También le ofrecemos las primeras páginas del informe para que las lea. Descargue el PDF de la derecha para leer el resto.
1. Automatización de su análisis de cohortes
Muchas organizaciones usan el análisis de cohortes para comprender una clase de visitantes de sitios web, con frecuencia segmentada por una acción específica en un período definido. En el análisis de cohortes se pueden incluir datos de distintas plataformas web, de redes móviles y sin conexión. Por ejemplo, cuando un cliente realiza la primera compra en un navegador de escritorio y realiza el seguimiento de sus compras en un navegador móvil y en la tienda, ¿cuál es el valor del cliente en ese momento?
Si todavía no utiliza el análisis de cohortes, en una publicación de un blog realizada por Justin Cutroni, promotor de Google Analytics, se ofrecen sugerencias para comenzar. Comience insertando fechas de conversión de actividades. Luego, utilice variables o eventos personalizados para crear cohortes.
Si es usted un profesional avezado en el análisis de cohortes, quizás le convenga disponer de métodos para simplificar el proceso. En una serie de blogs de Google Analytics, Feras Alhlou, presidente de E-Nor, y Shiraz Asif, arquitecto de soluciones analíticas de esa compañía, muestran la manera de automatizar el análisis de cohortes en distintas plataformas. Esto puede ahorrar tiempo y reducir el trabajo manual de integrar datos en línea y sin conexión. También permite visualizar las cohortes como claves de variables personalizadas en un intervalo de fechas.
2. Análisis avanzado mediante arrastrar y soltar
Los picos y los valles son interesantes, pero a veces lo que uno realmente quiere conocer son las tendencias en el volumen general de su sitio web, de sus páginas o de grupos de estas. Si realiza una exportación a Excel, puede seleccionar un gráfico de líneas en Herramientas de gráficos y luego seguir la guía de ayuda de Microsoft Office sobre líneas de tendencia. Necesitará una buena dosis de cafeína, pues en algo que debería ser sencillo, la interfaz y los pasos no son en absoluto intuitivos. En cambio, si usa Tableau Software, será tan sencillo como importar los datos desde Google Analytics mediante el conector directo de Tableau, hacer clic con el botón secundario y seleccionar líneas de tendencia.
3. Análisis de la página anterior y la página siguiente
Con los informes de visualización de flujo de Google Analytics, puede ver la manera en que sus visitantes navegan por el contenido. La visualización de flujo realiza un mapa de la página inicial y las que siguen. Los nodos representan puntos por los cuales fluye el tráfico. Un nodo puede ser una página única, un directorio, un evento o una dimensión. Con el informe de flujo de visitas, puede ver el recorrido que realizan los visitantes, por ejemplo, al ir de la página de campaña a un video y luego a una página de compras. Haga clic en cualquiera de los nodos y seleccione la opción para ver el tráfico desde ese nodo o hacia este.
Lamentablemente, en los informes de visualización de flujo no es posible aplicar filtros para ver el modo en que diversas variables afectan a las páginas anteriores y siguientes. Por ejemplo, ¿son distintas las tendencias de página anterior a página siguiente según la zona geográfica? ¿Qué sucede en determinados períodos o días de la semana? ¿Qué sucede si desea agregar incluso más variables, como los segmentos de clientes?
Para filtrar los datos de página anterior a página siguiente según múltiples variables, le conviene exportar sus datos de Google Analytics. Es posible que ya realice exportaciones de Google Analytics a archivos de Excel o de valores separados por columnas (.csv). Alternativamente, para ahorrar tiempo y reducir el trabajo manual, pruebe el conector directo de Tableau a Google Analytics.
