Este documento introduce el análisis digital y Google Analytics. Explica que el análisis digital implica analizar datos cualitativos y cuantitativos del sitio web y la competencia para mejorar continuamente la experiencia del usuario. Luego describe los componentes básicos de Google Analytics como la recolección, procesamiento y configuración de datos e informes. Finalmente, ofrece recomendaciones para crear un plan de medición efectivo incluyendo objetivos, estrategias, métricas clave y segmentación de datos.
3. Indice de contenidos:
1) Introducción al análisis digital
2) Conversiones y fundamentos del análisis
3) Componentes de Google Analytics
4) Tipos de datos de Google Analytics
5) Menús, vistas, fltros y objetivos
6) Campañas y modelos de atribución
7) Creando planes de medición
8) Prácticas y lecturas recomendadas
4. Definición de análisis digital:
“Es el análisis de datos cualitativos y cuantitativos de tu sitio web y de la
competencia, para impulsar una mejora continua de la experiencia online, que
tienen tanto los clientes habituales como los potenciales y que se traduce en
unos resultados esperados (online y ofine)”
Avinash Kaushik (Analítica web 2.0 – 2010 1º Ed.)
“Democratización de los datos masivos”
7. Conversiones
1)Macro-conversiones: ejemplo <compra en un sitio web>
2)Micro-conversiones: indicador de comportamiento o algún tipo de acción que
puede o no llevar a una macro—conversión. Ejemplo: <descarga de un cupón>.
8. Fundamentos del análisis digital
Mediciones Reporte
Análisis*
* (tendencias y segmentación)
Pruebas
9. Fundamentos del análisis digital
Ver los datos agrupados nos permite entender las tendencias generales. Pero
para entender los cambios en los patrones de ventas, necesitamos segmentar. Al
segmentar separamos los datos en subconjuntos para ser analizados. Podemos
segmentar por:
● Por fecha
● Por dispositivo
● Por canal de marketing de entrada a la web
● Por factores geográfcos
● Por características de tus clientes (nuevos vs. recurrentes)
10. 4 componentes de Google Analytics
1. Recolección
(de datos gracias a código de seguimiento)
2. Procesado
(convierte los datos crudos en datos útiles)
3. Confguración
(fltros y cualquier otro dato de confguración
de la vista)
4. Reportes
(los que podemos apreciar en Analytics)
11. Tipos de datos:
● Dimensiones: describen las características de tus usuarios. Por ejemplo:
localización geográfca.
● Métricas: datos cuantitativos de los usuarios (sesiones y acciones, números). Las
métricas nos permiten saber qué tan frecuente es que algo suceda (pueden ser
promedios)
Visitantes
(usuarios)
Visitas
(sesiones)
Páginas
vistas
(eventos)
Métricas
(tiempo)
Bounce Rate
(Tasa rebote)
13. Tiendas online > Objetivos
Tipos de objetivos:
● Destino (una web en concreto, ejemplo:
Muchas gracias!)
● Track de evento. Se activa cuando el usuario
activa una acción específca. Ej: Iniciar un
vídeo, descargar un PDF
Los otros dos tipos nos ayudan a medir el
“engagement”:
● Número de páginas por visita (especifcamos
cuantas)
● Duración dentro de la web
14. Tiendas online > Objetivos
● Defnir valor económico ¿porqué?
● Defnir embudos y rutas para la defnición de
objetivos que nos permitan identifcar
problemas en algún punto del proceso
● No mezclar valores económicos de objetivos
entre tiendas online (ecommerce tracking) y
webs normales
15. Campañas y tráfico...
● A cada visitante que llega a tu web Google
Analytics detecta de forma automática un
número de atributos o dimensiones. Dos de
ellas:
● <medium> (mecanismo de cómo llegó a tu
sitio web): orgánico / referencia / directo
● <source> (nombre la web que refere a tu
sitio)
Etiquetando campañas y URLs
<práctica>
16. Modelos de atribución
Un modelo de atribución es una regla, o un conjunto de
reglas, que determinan qué tipo de crédito le
concedemos por ventas y/o conversiones a cada canal.
Fuente: VolumeNine
¿Cuál es más justo?
17. Creando nuestro plan de
medición
1) Documenta tus objetivos de empresa
2) Identifca las estrategias y tácticas que nos permitirán cumplir
nuestros objetivos
3) Escoger las métricas que formarán parte de los KPI (Key
performance indicators – Indicadores claves de rendimiento)
4) Decidir cómo segmentamos nuestros datos
5) Escoger los targets u objetivos para nuestros KPI
19. ¿Objetivos?
●
Incrementar ventas (mayor número de reservas)
●
Reducir gastos (tareas administrativas) – comisiones a otras
empresas
●
Fidelización de los/las clientes
¿Estrategias?
●
Campañas de email marketing
●
Campañas de AdWords / Facebook Ads
●
Creación de contenido en blog
20. ¿KPI?
●
Tasa de conversión para las reservas [segmentando en ofertas, o
clientes nuevos vs recurrentes]
●
Tasa de conversión de contactos
●
Frecuencia de las visitas
●
Tasa de rebote
¿Segmentación?
●
Visitantes nuevos vs recurrentes
●
Zona geográfca
●
Canal de campaña <source> <medium>
21. ¿Targets?
●
Aumentar 5% reservas online
●
Aumentar un 10% suscripción al newsletter
●
Incrementar 5% reservas de clientes de Madrid
22. ¿La mejor forma de aprender?
<práctica> conozcamos los informes y paneles
23. No olvidar…
● NO volvernos locos con los datos… seleccionar 3 o 4 KPI y
enfocarnos en ellos…
● Audiencia > Comparativas… Dar contexto a los datos es muy
importante. Ejemplo: <1.000 visitas diarias>
● Aprovecha el trabajo de “otros” (¡y lo que aprendas de ello
publícalo!)… informes personalizados y galerías de Google
Analytics