¿Qué es la analítica web?

¿Qué es la analítica web?

1. Definición

La analítica web es una disciplina por la cual se recogen datos de un sitio web y de los usuarios que lo visitan para un posterior análisis. El análisis de estos datos nos permite sacar unas conclusiones y poder aplicar cambios si es necesario.

Al igual que en el mundo “off-line”, las empresas desarrollan sus estrategias, campañas de publicidad e incluso la distribución de sus productos o tiendas debido a haber recabado mucha información durante años y haber llegado a tener unos datos que justifiquen el porqué de sus decisiones.

Por ejemplo, en los grande supermercados, normalmente encontramos el área de alimentación al final del todo y justo en el lado opuesto de la entrada. Esto es así ya que tras realizar muchos estudios a lo largo de los años, se vio que cuando alguien entra a un supermercado con el objetivo de hacer la compra del mes, es muy probable que “se desvíe” y pase (compre) por otra área que no tenga nada que ver con la alimentación.  

En el mundo online ocurre exactamente lo mismo. Es más, puede que estos estudios y análisis de las páginas web sean mucho más importantes dada la enorme competencia que a día de hoy existe en internet.

2. ¿En qué consiste?

Consiste en analizar los datos que podemos recoger de nuestros usuarios y de su comportamiento en nuestro sitio web para identificar errores o “puntos de fuga” que puedan hacer que el usuario abandone nuestro sitio web sin realizar la acción que tanto él como nosotros deseamos.

Por ejemplo, llegas una página web con el objetivo de comprarte unos zapatos que están de moda y encima ¡¡están en oferta!!, exactamente a 49.99€. Añades el producto a la cesta, continuas, te solicitan tus datos (o te piden la creación de una cuenta) y una vez que te piden los datos de tu tarjeta te das cuenta que el total a pagar ha ascendido a ¡¡54,99€!!. Abandonas la compra. Esperas encontrar el mismo producto más barato en otra página web o incluso te acercarás a la tienda.

Este ejemplo, que alguna vez hemos sufrido todos, es muy habitual en la mayoría de las tiendas online. Sin embargo, gracias a la analítica web, podemos analizar fácilmente el motivo por el que nuestro usuario ha abandonado nuestra página web en el último momento y tratar de resolverlo.

El mismo usuario, al día siguiente y tras no haber tenido tiempo de acudir a la tienda, visita otra página web donde se encuentra los mismos zapatos, pero estos están a un precio de 52,99€. Este precio es más caro que el primero que vió de 49,99€, sin embargo le aparece un mensaje bien destacado indicando que los gastos en envío son gratuitos en pedidos superiores a 50€ y además este lo tendrá en su casa en un máximo de 48 horas. ¡Realiza la compra!

La persona del ejemplo anterior, ha podido tener una infinidad de motivos para comprar en una tienda y no en la otra (precio, tiempo de envío, opiniones, facilidad en el pago, no tener que crear una cuenta para comprar…). Otra persona puede tener cualquier otro motivo para comprar en la primera tienda y no en la segunda.

Sin embargo, analizado cuántos de nuestros usuarios han añadido un determinado producto al carrito de compra y justo en el momento de realizar el pago han abandonado la página sin realizar la compra (porque no se esperaba los gastos de envío) podemos obtener un resultado y compararlo con el que obtengamos tras haber incluido los gastos de envío en el precio final del producto (a pesar de ser más caro a primera vista.

 

3. Herramientas

Existen muchas herramientas para analizar nuestras webs, desde las más extendidas para analizar el tráfico de nuestro sitio web como son Google Analytics,  Adobe Analytics o Piwik, herramientas de optimización de contenido como por ejemplo Optimizely, Google Optimize, Hotjar o herramientas para añadir etiquetas a nuestro sitio web como son Google Tag Manager o Tealium IQ.

Google Analytics

Google Analytics es la herramienta más extendida de analítica web, sobretodo por estar disponible de forma gratuita para todo el mundo. La versión de pago está pensada sobretodo para sitios web que tengan una media mensual de visitas superior a 500.000 sesiones, además de otras ventajas que iremos descubriendo en futuras entradas.

Adobe Analytics

Adobe Analytics es la herramienta de analítica web de Adobe. Una solución enfocada a grandes empresas o sitios web con mucho tráfico, dado que no dispone de versión gratuita. Además, las opciones de personalización son muy completas, aunque requiere de una configuración inicial mayor que Google Analytics.

Piwik

Piwik es la herramienta de analítica web que se caracteriza principalmente por ser open-source (código abierto). Una de sus principales características es que se puede acceder a sus datos vía API sin necesidad de tener una versión de pago.

Google Tag Manager

Google Tag Manager es el gestor de etiquetas gratuito de Google. Google Tag Manager nos permite añadir todo tipo de etiquetas a nuestro sitio web sin necesidad de modificar el código fuente. Por ejemplo, podemos añadir nuevos eventos de Google Analytics, píxeles de Google AdWords, píxeles de conversión de campañas…, todo ello de forma gratuita y sin necesidad de tocar el código fuente.

Tealium IQ

Tealium IQ es un gestor de etiquetas (no gratuito) independiente, bastante desarrollado y extendido para soluciones de grandes empresas. Se integran con todo tipo de herramientas, tiene una amplia comunidad y garantías de seguridad. Adobe Analytics suele implementarse con Tealium IQ.

Optimizely

Optimizely es la herramienta de optimización web líder en el mercado. Es la más avanzada y completa no solo para realizar tests A/B sino que además permite hacer personalización de contenido avanzado e incluso realizar estos tests en otros dispositivos como APPs, Smart TVs, relojes inteligentes, consolas… Otra característica muy importante de Optimizely es que se integra con la mayoría de las herramientas más importantes del mercado como pueden ser Tealium, Krux, Google Analytics, Adobe Analytics…

Google Optimize

Google Optimize es la herramienta de testing de Google. Al igual que Google Analytics y Google Tag Manager, cuenta con versión gratuita, apta para la mayoría de sitios web, al menos para realizar experimentos no demasiado complejos. Al tratarse de un producto de Google, Google Optimize se integra a la perfección con toda la suite (Google Analytics, Google Tag Manager, Google AdWords, Big Query…).

Hotjar

Hotjar es una herramienta que permite visualizar de una forma muy sencilla por donde se mueven nuestros usuarios, ofreciendo diferentes mapas de calor de nuestras páginas. Además permite realizar grabaciones de pantalla para ver el recorrido de cada uno de nuestros usuarios (de forma anónima) y por último una forma muy sencilla

Introducción a Google Tag Manager

Introducción a Google Tag Manager

1.  ¿Qué es Google Tag Manager?

Google Tag Manager es el gestor de etiquetas gratuito de Google que nos permite gestionar todas las etiquetas de marketing de nuestro sitio web sin necesidad de editar el código fuente.

Para ello Google Tag Manager dispone de una serie de plantillas predeterminadas para insertar etiquetas como Google Analytics, Google AdWords, DoubleClick y además etiquetas HTML donde podemos insertar cualquier trozo de código que queramos

2. ¿Por qué usarlo para instalar Google Analytics?

El funcionamiento de Google Analytics se basa en la ejecución de un código JavaScript, el cual ha de insertarse dentro del <head> de la página web que se desea traquear.

Hasta ahora, solo podíamos acceder al código fuente e insertar ese código JavaScript. Si además queremos añadir un evento personalizado de Google Analytics, una página virtual o añadir la funcionalidad de comercio electrónico, de nuevo tendríamos que acceder al código y editarlo para aplicar los cambios.


Con Google Tag Manager, la inserción del código (en este caso del propio contenedor de Google Tag Manager) se produce tan sólo una vez en la página que se desea traquear justo después de la etiqueta de apertura <body>. Todos los futuros cambios se realizarán a través de la interfaz de Google Tag Manager.

 

3. ¿Qué es el dataLayer?

El dataLayer o “Capa de datos” en español, es un objeto de JavaScript que se añade a las páginas de nuestro sitio web, el cual contiene una serie de variables (a definir tal y como queramos) disponibles para ser usadas dentro de nuestro contenedor de GTM, siempre y cuando este se defina antes que nuestro contenedor de GTM.

 Ejemplo de dataLayer:

4. Estructura de Google Tag Manager

Cuenta: Asociada a tu cuenta de Gmail.

Contenedor: Un contenedor de Google Tag Manager se asociará la mayoría de las veces a una página web concreta. Este contenedor dispone de un código único, el cual es el que ha de insertarse en todas las páginas de tu sitio web. Aquí podrás gestionar de una forma muy fácil y sencilla todas las etiquetas que tienes dentro de tu página web.

Workspace: Esta característica se ha incorporado recientemente. Sirve para que varias personas o equipos puedan trabajar de forma simultánea en el mismo contenedor. Si vas a ser tú la única persona que tenga acceso, no te preocupes demasiado, normalmente utilizarás el “default”. Estate atento a próximas entradas donde explicaré más en detalle esta funcionalidad.

Tags o etiquetas: Normalmente las identificamos como ‘etiquetas de marketing’, son en realidad pequeños trozos de código HTML o JavaScript que envían información a terceros como Google Analytics o Google AdWords.

Google Tag Manager tiene una serie de plantillas predefinidas para este tipo de etiquetas pero además, aporta mucha flexibilidad ya que se puede insertar cualquier otra etiqueta que no disponga de una plantilla, gracias a las etiquetas HTML y etiquetas de imagen.


En la siguiente imagen podemos ver algunas de las etiquetas predefinidas (o plantillas) destacadas disponibles dentro de Google Tag Manager. Existen muchas más que iremos viendo en detalle en futuras entradas.

 

Triggers o activadores: Los triggers o activadores (antiguamente llamados reglas) en Google Tag Manager son las condiciones que se establecen para que se ejecuten las diferentes etiquetas.

Dependiendo del tipo de etiqueta que queramos ejecutar, necesitaremos definir el tipo de activador: Página vista, Clics en enlaces, Envío de Formularios, Errores de JavaScript, Eventos personalizados….

Por ejemplo, para añadir la etiqueta de seguimiento de Google Analytics a nuestro sitio web, utilizaremos el activador ‘Todas las páginas’ 

Tipos de activadores:

  • Página vista
  • Clics en botones
  • Clics en enlaces
  • Envío de formularios
  • Temporizador
  • Evento personalizado
  • Cambios en el historial de GTM
  • Error de JavaScript

Variables: Las variables en Google Tag Manager son elementos que guardan determinada información, la cual puede ser usada posteriormente por cualquiera de los elementos de nuestro contenedor de GTM.

Como podemos ver en la imagen anterior, en nuestro contenedor de GTM podemos encontrar nuestras variables agrupadas de dos maneras:

  • Variables integradas
  • Variables definidas por el usuario

Tipos de variables:

  • Cadena constante
  • Cookie de origen
  • Elemento DOM
  • JavaScript personalizada
  • Modo de depuración
  • Número aleatorio
  • Número de versión del contenedor
  • Tabla de consulta
  • URL
  • URL de referencia de HTTP
  • Variable de capa de datos
  • Variable de evento automático
  • Variable JavaScript

Carpetas: Las carpetas es otras de las funcionalidades recientemente añadidas a Google Tag Manager. Nos sirven para poder agrupar etiquetas del mismo tipo o relacionadas con el fin de mantener un orden. Esta utilidad es especialmente útil para empresas o sitios web donde se gestionan un gran número de etiquetas.

 

5. Consola de GTM

Google Tag Manager dispone de una ‘consola’ en al que podemos ver el estado de nuestras etiquetas, activadores y variables, con el objetivo de poder identificar fácilmente qué etiquetas se están ejecutando, en que momento, o si no se están ejecutando, saber el porqué.

Para acceder a esta consola, simplemente tenemos que hacer clic en el botón de ‘vista previa’ de nuestro contenedor de GTM y acceder a nuestro sitio web:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Como podemos observar en la imagen anterior, una vez hemos activado la vista previa de nuestro contenedor y recargamos alguna de las páginas de nuestro sitio web donde se encuentra el código de nuestro contenedor, nos aparece la consola. 

Aquí vemos qué etiquetas se están ejecutando, en qué momento, y cuáles no y por qué. Además podemos ver el estado de nuestras variables en cada momento.

Si te ha interesado esta entrada, seguro que te han surgido muchas dudas. Google Tag Manager es una herramienta con una infinidad de funcionalidades y características, por lo que sería imposible contarte todo en una entrada.

Por eso, te adelanto algunas de las próximas entradas que publicaré para que puedas seguir aprendiendo como funciona Google Tag Manager.

Próximas entradas:

  • Instalación de Google Tag Manager en tu web
  • Etiquetas de Google Tag Manager
  • Variables de Google Tag Manager
  • Activadores de Google Tag Manager
  • El dataLayer en profundidad
Introducción a Google Analytics

Introducción a Google Analytics

1. ¿Qué es Google Analytics?

Google Analytics una herramienta de Google, completamente gratuita en su versión estándar. Consiste en un trozo de código JavaScript que se añade a cada página web de tu sitio y se ejecuta cada vez que un usuario carga dicha página, registrando así toda la información posible sobre esa visita y el usuario (ubicación, dispositivo, hora, fecha, navegador, duración de la sesión, páginas vistas…).

La primera vez que se ejecuta este código inserta una “cookie” en nuestro navegador, que es la que se utiliza para guardaros todos los datos relativos a la visita. La segunda vez que se ejecute el código (tras haber pasado 30 minutos sin interactuar con el sitio) Google Analytics identificará una nueva visita (sesión) que esta es de un usuario recurrente (que no es la primera vez que accede).

Google Analytics no permite recoger información personal de los usuarios. Estos se identifican mediante el llamado ‘clientID’ que corresponde con la cookie insertada en el navegador del usuario.

Para crear una cuenta de Google Analytics has de acceder a Google Analytics e iniciar sesión con tu cuenta de Gmail. Una vez allí podremos crear nuestra cuenta de Google Analytics.

2. ¿Para qué sirve Google Analytics?

Google Analytics sirve para analizar todas las visitas que recibe una página web , con el objetivo de mejorar resultados y ofrecer una mejor experiencia de usuario.

Se pueden analizar una infinidad de datos: lugar de procedencia de la visita, navegador o dispositivo a través del cual se ha realizado la visita, hora y día de la visita, tiempo de permanencia en el sitio web, páginas visitadas por el usuario durante una visita, página donde el usuario a abandonado la página web y hasta datos del usuario como edad o sexo.

3. Google Analytics Clásico, Universal y Premium

  • Google Analytics Clásico: Versión antigua. En desuso.
  • Google Analytics Universal: Es la versión actual y mejorada de Google Analytics Clásico. Si vas a crear una nueva cuenta o propiedad, esta se creará automáticamente como Universal.
  • Google Analytics 360: La versión 360 (de pago) funciona de la misma forma pero nos permite una mayor flexibilidad y mejores características
Universal Analytics Google Analytics 360
  • 20 dimensiones personalizadas
  • 10 Millones de hits/mes Actualización de datos en 24 horas
  • 500 sesiones por informe avanzado sin muestreo
  • 200 dimensiones personalizadas
  • 1 Billón de hits/mes
  • Actualización de datos en 4 horas
  • 1 Millón de sesiones sin muestreo
  • Soporte oficial
  • Dueño de los datos
  • Big Query habilitado
  • Integración con DoubleClick

4. Definiciones básicas de Google Analytics

Usuario:

Hablamos de un usuario en Google Analytics como un mismo navegador o dispositivo electrónico que accede a nuestro sitio web al menos una vez. Este navegador es identificado mediante una cookie, la cual persiste hasta que expira o se elimina dicha cookie (el periodo de expiración de la cookie es de dos años de inactividad).

Por ejemplo, un usuario puede acceder a un sitio web por la mañana temprano desde su móvil. Más tarde, en la oficina el usuario accede a este sitio web desde su ordenador (utilizando Google Chrome) y después accede utilizando Internet Explorer. En la realidad una misma persona (o usuario) ha accedido al sitio web 3 veces en un mismo día. Sin embargo, Google Analytics identifica estas visitas como 3 usuarios distintos.

Un error muy común a la hora de analizar los informes de Google Analytics es asociar el término usuario con “persona”. Un usuario en Google Analytics se identifica por un navegador o dispositivo concreto. Para identificar el número total de personas únicas que visitan nuestro sitio web, existe una funcionalidad avanzada de Google Analytics denominada ‘userID‘

Sesión:

Una sesión (o visita) es el tiempo que transcurre entre que un usuario (navegador o dispositivo) accede a nuestro sitio web y abandona el mismo. Un usuario puede tener una o varias sesiones.

Una sesión expira tras 30 minutos de inactividad en el sitio web

Duración media de la sesión

La duración media de la sesión es el tiempo que pasa una usuario en nuestro sitio web, independientemente del número de páginas que visite.

Cuando un usuario accede a nuestro sitio web se envía un hit a Google Analytics el cual lleva asociado la fecha y la hora de la visita. Si este usuario por ejemplo cierra la ventana del navegador sin realizar ninguna otra acción en el sitio web (evento con interacción o vista de otra página) Google Analytics no disponible de una hora de inicio y una hora final de la sesión (visita) por lo que no puede realizar un cálculo de esta métrica para este usuario.

Por lo tanto, cuando observamos estas métricas en Google Analytics tenemos que tener en cuenta que esta métrica está calculada solo para sesiones que tienen al menos dos hits de interacción (hay opciones para intentar ser más precisos en esta métrica)

Más información: https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=es

Dimensión

Una dimensión es un atributo o característica de carácter descriptivo de los usuarios, sus sesiones y sus acciones. Todos los informes de GA se muestran en base a una dimensión por defecto (dimensión primaria), pudiendo aplicar una segunda dimensión (dimensión secundaria).

 

Ejemplos de dimensiones:

  • Respecto a los usuarios (país, ciudad, dispositivo, navegador, edad…)
  • Respecto a las páginas (página, título de la página, término de búsqueda, página de salida…)
  • Respecto al comercio electrónico (producto, SKU del producto, categoría…)
  • AdWords (campaña, grupo de anuncios, palabra clave…)

Aquí podemos encontrar todas las dimensiones disponibles en Google Analytics: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets

Más información: https://support.google.com/analytics/answer/1033861?hl=es

Métricas

Las métricas son dimensiones cuantitativas, es decir que se pueden medir como una suma o como un porcentaje.

Por ejemplo, la métrica “Sesiones” indica el número total sesiones. La métrica “Páginas/sesión” indica el número promedio de páginas visualizadas por sesión.

En la mayoría de informes de Google Analytics las dimensiones se organizan en filas y las métricas en columnas. Por ejemplo, en esta tabla se muestra una dimensión (País) y dos métricas (Sesiones y Páginas/sesión):

DIMENSIÓN MÉTRICA MÉTRICA
País Sesiones Páginas/sesión
España 50.000 3.75
Reino Unido 32.000 2.60

5. Informes de Google Analytics

En Google Analytics podemos encontrar cuatro secciones principales:

  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  4. Informes de Conversiones

 

5.1. Informes de Audiencia

Los informes de Audiencia de Google Analytics nos muestran toda la información relativa a los usuarios de nuestro sitio web como puede ser ubicación, navegador, dispositivo de acceso, duración media de la visita, porcentaje de rebote, nuevos usuarios…

Destacar que en Google Analytics cuando hablamos de Usuarios hablamos realmente de Navegadores (a menos que se haya activado la funcionalidad de UserID).

Por ejemplo, si accedemos por primera vez desde Google Chrome a una página web específica, Google Analytics recibirá una nueva visita de un nuevo usuario. Si seguidamente accedemos desde Internet Explorer a la misma web, Google Analytics tratará nuestra visita como una nueva visita y un nuevo usuario. Si más tarde accedemos a este sitio web desde nuestro móvil, Google Analytics, este mostrará una nueva visita y un nuevo usuario.

En total, Google Analytics ha registrado tres nuevos usuarios y 3 nuevas visitas. En la realidad, ha sido un solo usuario (una persona) y 3 visitas diferentes.

Dentro de la sección de Audiencia en Google Analytics tenemos informes de:

  • Datos demográficos (Edad, Sexo)
  • Intereses
  • Información geográfica (Idioma, Ubicación)
  • Comportamiento (Visitantes Nuevos vs Recurrentes, Frecuencia, Interacción…)
  • Tecnología (Navegador y Sistema Operativo, Red)
  • Dispositivos móviles

 

5.2. Informes de Adquisición

Los informes de adquisición nos sirven para identificar de que canales procede el tráfico a nuestro sitio web (Orgánico, SEM, Directo, Referencia, Redes Sociales…) y poder analizar el rendimiento y la eficacia de cada campaña en los diferentes canales para intentar mejorar la posible inversión en los diferentes canales.

Dentro de la sección de “Adquisición” en Google Analytics tenemos los siguientes informes:

  • Visión General
  • Todo el tráfico (Canales, Mapas de árbol, Fuente/Medio, Referencias)
  • AdWords
  • Optimización en buscadores (SEO)
  • Social
  • Campañas

5.3. Informes de Comportamiento

Estos informes nos sirven para entender el comportamiento del usuario en nuestro sitio web y tratar de mejorar la experiencia del usuario en el sitio web y mejorar aspectos como el posicionamiento orgánico (SEO) del sitio web.

Los informes que podemos ver dentro de esta sección son:

  • Visión general
  • Contenido del sitio (páginas de destino, páginas de salida…)
  • Velocidad del sitio (tiempos de página, sugerencias de velocidad…)
  • Búsquedas en el sitio (visitas con/sin búsqueda, términos de búsqueda…)
  • Eventos
  • Editor
  • Experimentos
  • Analítica de la página

5.4. Informes de Conversiones

Aquí encontramos los informes relacionados con la consecución de los objetivos de nuestros sitio web. Dependiendo del tipo de web que tengamos, los objetivos pueden ser muy diferentes:

  • Si es un sitio de comercio electrónico (tienda online) o por ejemplo la página web de un hotel (donde también se reserva de forma online) nuestra métrica principal para medir la conversión será el número total de transacciones. Para ello utilizaremos los informes dentro de Comercio Electrónico.
  • Si es un sitio web en el que no se puede comprar (agencia, páginas corporativas, blogs, periódicos y revistas….) las métricas que utilizaremos para medir los resultados de nuestro sitio web serán totalmente diferente. Para medir objetivos disponemos de los informes dentro de Objetivos
    • Por ejemplo:
      • Crear una cuenta
      • Suscripción a la lista de correo
      • Número de páginas vistas
      • Duración de la sesión
      • Solicitudes de contacto
      • Solicitudes de más información

6. Eventos personalizados

Los Eventos de Google Analytics nos sirven para registrar acciones de los usuarios en nuestro sitio web que no se registran por defecto como puede ser los clics en un botón en particular, el número de veces que se rellena un formulario, o las veces que ha aparecido un mensaje de error entre muchos otros.

Para registrar estos eventos en Google Analytics, debemos de añadir un código JavaScript (o añadir el evento a través de Google Tag Manager) el cual registre esa información y enviarla a Google Analytics.

Los Eventos en Google Analytics se organizan de la siguiente manera:

Campo Tipo Obligatorio Descripción
Categoría Cadena Si Objeto con el que se ha interactuado. Ej: Vídeo
Acción Cadena Si Tipo de la interacción. Ej: Play
Etiqueta Cadena No Útil para clasificar los eventos. Ej: Nombre del vídeo
Valor Número No Valor numérico asociado al evento.

7. Objetivos

Los objetivos nos sirven para analizar de una forma más rápida y eficiente si los usuarios están realizando las acciones que esperamos de ellos en nuestra página web. Se pueden crear hasta 20 objetivos por vista

7.1. Tipos de objetivos

  • Destino (ej. página de contacto)
  • Duración (ej. Sesiones con más de 5 minutos en una página de tu blog)
  • Páginas/pantallas por sesión (ej. Sesiones con más de 5 páginas por visita)
  • Evento (ej. Sesiones que han hecho clic en “enviar” el formulario)

 

7.2. Embudos

Se pueden definir hasta 20 pasos por objetivo, pudiendo así analizar si hay partes de nuestra página donde el usuario suela abandonar nuestro sitio web o la acción que queremos que el usuario realice.

Por ejemplo, podremos ver si el proceso de compra desde que un usuario selecciona un producto hasta que finalmente realiza el pago y ver si hay puntos donde los usuarios suelen abandonar el proceso de compra.

 

8. Comercio electrónico

Google Analytics te permite recopilar y analizar datos como total y valor de las transacciones (compras) que han ocurrido en nuestro sitio web, así como  productos comprados, cantidad de los mismos, categorías… y poder segmentar estas compras en función de los tipos de usuario o ver qué días y a qué horas se realizan mayor número de transacciones.

Sin embargo, si ya has probado a acceder  al informe de comercio electrónico de Google Analytics por primera vez y tus los usuarios de tú sitio web ya están realizando compras, no esperes ver los datos de cada una de estas compras “por arte de magia” como en el resto de los informes.

La mayoría de los otros informes tratan aspectos relativos al navegador y la información que se puede extraer el mismo y de la cookie de Google Analytics. En el caso de las transacciones que ocurren en nuestro sitio web, es algo que ocurre fuera del navegador (en un servidor web) y por tanto, al igual que con los eventos (clics, envío de formularios….) han de enviarse a Google Analytics mediante código JavaScript o haciendo uso de Google Tag Manager (recomendado).

Datos de transacciones:

  • ID: Identificador de la transacción
  • Affiliation: Tienda o la afiliación en la que se ha producido la transacción
  • Revenue: Ingresos totales o suma total de la transacción
  • Shipping: Coste total del envío de la transacción
  • Tax: Coste total de los impuestos asociados a la transacción

Datos de productos:

  • ID: Id de la transacción
  • Name: Nombre del producto
  • SKU: Código SKU o identificador del producto
  • Category: Categoría a la que pertenece el producto
  • Price: Precio por unidad de cada artículo
  • Quantity: Nº de unidades compradas en la transacción de cada producto. Se redondea al valor entero más próximo

Gracias a tener habilitado el seguimiento de Comercio Electrónico en Google Analytics podemos averiguar aspectos como por ejemplo:

  • Qué productos son los que mejor se venden
  • Qué productos son los que más esfuerzos de marketing reciben
  • Qué ingresos se obtienen por transacción y cuántos productos se venden por transacción
  • Cuánto tardan (en tiempo y número de sesiones) los clientes en tomar una decisión.
  • Si su ciclo de ventas es estable, o fluctúa de forma predecible según el producto o la época del año

Por ejemplo, si el número de productos por transacción es inferior al esperado, quizás le beneficie el hecho de ofrecer descuentos superiores o de eliminar los gastos de envío si el cliente realiza una compra por valor de una cantidad mínima.

O si descubrimos que los clientes realizan sistemáticamente numerosas visitas antes de comprar, quizás nos interese modificar el diseño del sitio web por uno que conduzca más fácilmente a las páginas de compra o bien incluir una opción que permita a los usuarios comparar sus productos y precios con los de la competencia

9. Informes personalizados

Todos los informes que hemos visto hasta ahora en esta entrada son los informes que viene predefinidos en Google Analytics.

Sin embargo, puede ser que no todo el mundo se sienta cómodo con estos informes predefinidos, y por esa razón existen los informes personalizados.

En siguientes entradas, analizaremos en detalle estos informes y veremos que posibilidades nos ofrecen.