7 hacks de Google Analytics que dan poder a tus análisis.
Por icomm Colombia.
Para muchos de nosotros, abrir una ventana de Google Analytics puede ser abrumador. Son tantas las funciones, métricas y términos desconocidos que el sentimiento de sub utilización de esta herramienta puede ser una constante en nuestras tareas diarias de análisis.
Conocer en profundidad y ser un cinturón negro en Google Analytics no se logra de la noche a la mañana. Sin embargo, existen caminos fáciles de recorrer, pero poco conocidos, que te permitirán añadir una capa de profundidad a tus análisis y así mismo te harán la vida más fácil al momento de trabajar con algunos indicadores y variables.
Prepárate para subir el nivel de tus reportes con estos 7 hacks para Google Analytics.
1. Mide el porcentaje de salidas por página
Comportamiento > Contenido del Sitio > Páginas de Salida
Porcentaje de Salidas: Esta métrica permite conocer cuál es la página o conjunto de páginas donde los usuarios están saliendo del sitio web.
Organizar la tabla de mayor a menor por porcentaje de salidas es un acercamiento para entender qué tan atractivo es el contenido de cada página. También, permitirá identificar puntos del funnel donde los usuarios se están fugando o abandonando la navegación.
Usualmente, un alto porcentaje de salidas indica que la página en cuestión tiene problemas técnicos, contenido irrelevante o que el mensaje no es entendido o no es atractivo para el usuario.
En un eCommerce, la situación más deseada es que los usuarios abandonen el sitio web en la página de “Compra Confirmada”, después de realizar una transacción. Si se observa que los usuarios se van desde otras páginas, es posible que la información que se provee en dichas páginas aún no sea suficiente para ayudar a tus usuarios a terminar una acción deseada.
2. Calidad de la sesión:
Audiencia > Comportamiento > Calidad de la sesión
Google Analytics califica de 1 a 100 cada sesión de navegación de acuerdo a qué tan cerca estuvo el usuario de realizar una transacción u otro objetivo previamente configurado. Este indicador es conocido como la calidad de la sesión.
Analytics calcula este indicador utilizando su poder de análisis predictivo y machine learning para identificar características especiales de las sesiones que terminan en una transacción. Al haber identificado estas características, Google Analytics determina en tiempo real, una calificación de 1 a 100 a cada sesión, dependiendo de las acciones que el usuario ejecute en su navegación.
Con este indicador, puedes crear y analizar segmentos de baja calidad (de 1 a 10) y de muy alta calidad (de 80 a 100) con el objetivo de encontrar oportunidades de mejora en fuentes de tráfico, campañas y contenido del sitio.
Los segmentos basados en la calidad de la sesión, son una poderosa herramienta de análisis para identificar las palabras clave o las campañas que atraen a los usuarios más y menos valiosos al sitio web. De esa forma, se puede asignar mejor el presupuesto de cada campaña en la medida que se conozca la calidad de las sesiones que cada una genera.
Dado los ejercicios predictivos y de machine learning que se realizan para obtener este indicador, Google Analytics sólo habilita la calidad de la sesión para tiendas online que tengan mínimo 1000 transacciones al mes. Una vez alcanzadas las 1.000 transacciones mensuales, se necesitarán de 30 días de procesamiento para poder crear el modelo de Calidad de las sesiones.
3. Ponderación de resultados
Aplica para todas las visualizaciones que involucren sesiones.
Este hack es muy sencillo de usar y cumple con el objetivo de organizar los datos de forma significativa, ponderando los rankings de indicadores de acuerdo al número de sesiones.
Para ilustrar mejor esta función, pongámonos en contexto. Piensa que quieres ordenar tus datos para averiguar cuál de las páginas tiene el más alto porcentaje de rebote. Al hacer un ranking sencillo (opción predeterminada de Google Analytics), verás páginas con 100% de porcentaje de rebote pero con apenas 2 o 3 visitas. Si bien los datos son correctos, la baja base estadística hace poco significativos los datos para el análisis. Al aplicar el ordenamiento por ponderación, Analytics va a ordenar cualquier variable porcentual por su propio peso medido en sesiones. De esta forma, los resultados siempre se van a ordenar para mostrar una fotografía más precisa del ranking solicitado.
Ranking después de aplicar ponderación.
4. Alertas por email
Personalización > Alertas Personalizadas > Administrar Alertas Personalizadas.
Consultar frecuentemente los datos te ayuda a reaccionar ante las oportunidades que se presenten en el día a día. Sin embargo, el monitoreo constante se vuelve improductivo cuando se tienen tantos indicadores, canales, campañas y eventos en el sitio.
Con el objetivo de enfocar la atención del analista en lo importante, Analytics permite crear alertas por correo electrónico ante distintas variables y eventos que sucedan con los indicadores del sitio web.
Tener alertas específicas enviadas directamente a tu correo es una gran ayuda para hacer monitoreo de la performance de las campañas y del tráfico del sitio.
Las opciones de configuración son muy prácticas y permitirán crear alertas aplicando condiciones entre variables, dimensiones y métricas de una manera muy intuitiva.
5. Categorías de afinidad para conocer a tus usuarios
Audiencia > Intereses > Categorías de Afinidad
Analytics no solo es un gran repositorio de variables duras, porcentajes y gráficos estadísticos. Detrás de los números existen características cualitativas de los usuarios que podemos usar con el objetivo de conocerlos más y mejorar para ellos.
Extraer data de las categorías de afinidad te permitirá crear un perfil de los usuarios que navegan el sitio web en torno a sus intereses, gustos y estilo de vida.
Analytics no solo toma en cuenta las acciones del usuario dentro de tu página. Toda la navegación que realiza el usuario en otras páginas se toma como insumo para construir las categorías de afinidad y así mismo poder entender qué otras páginas y categorías visitan los usuarios que también visitan tu página web.
Teniendo a disposición estos datos cualitativos, puedes empezar a fortalecer la segmentación de tus campañas de Google y Facebook. Así mismo, podrás ajustar la estrategia de contenidos basada en los intereses que demuestran tus visitantes.
6. Longitud de Ruta ¿Cuántas interacciones necesitan tus usuarios para llegar a la conversión?
Conversiones > Embudo Multicanal > Longitud de Ruta.
El customer journey no es lineal, el cliente o prospecto interactúa con varios contenidos antes de generar una compra. Esta característica de no linealidad permite que los canales de marketing se asistan entre sí para llevar al usuario hasta que se logre la conversión.
Cada usuario va a escoger los canales a recorrer, creará su propia ruta y así mismo decidirá con cuáles puntos de contacto interactuar. Los puntos de contacto que ocurren dentro del sitio web son medidos por Analytics y luego dispuestos para análisis de optimización en la sección Longitud de Ruta.
En primera instancia, la Longitud de Ruta nos muestra la cantidad de conversiones que se han producido en relación a cuántas interacciones le tomó a los usuarios llegar hasta ese punto transaccional. Así, podemos identificar si las conversiones se acumulan en cierto número de interacciones en específico.
Para llevar más a profundidad este análisis, es posible descargar los datos y crear un promedio ponderado que nos dice cuántos touch points necesita una persona para convertirse, contando la primera interacción desde la primera visita al sitio web.
Entender esta data nos confirma un aspecto fundamental del marketing digital y el eCommerce: Las ventas no se dan de forma inmediata, la mayoría de prospectos se nutren de información y convencimiento antes de comprar.
7. Anotaciones para dar contexto a los gráficos
Las anotaciones en Google Analytics son pequeñas notas que puedes añadir a los reportes para documentar acciones realizadas en una fecha específica.
Las anotaciones se usan para dar contexto de negocio a los datos duros. Por ejemplo, un pico en las sesiones en un día específico puede ser la consecuencia de una campaña de máximo alcance de email marketing, en la que se buscaba lograr impactar a la mayor cantidad de usuarios activos con un beneficio de descuento. Añadir una anotación en la fecha donde se inició el disparo de esta campaña ayudará a explicar mejor las variaciones en las tendencias.
De igual forma, es útil incluir anotaciones en fechas de lanzamiento de campañas offline como comerciales de televisión, activaciones BTL o la apertura de una nueva tienda física. El objetivo de usar anotaciones es incluir en Analytics datos propios del negocio para fortalecer los análisis con el contexto de las estrategias de marketing en curso.
Comentarios Finales
Como podrás ver, Google Analytics puede darte información más allá de conocer la tasa de conversión en eCommerce. El comportamiento online es un reflejo de las necesidades de las personas. Cada esfuerzo realizado para entender a las personas y sus necesidades se verá recompensado en mejores campañas y experiencias de compra. Esta es la piedra fundamental para tener clientes felices y recurrentes.