La herramienta de informes Analytics de Google es ampliamente utilizada por millones de empresas y sitios web para rastrear la cantidad de tráfico web que obtienen, monitorear canales de marketing importantes y medir sus principales KPI. Y ahora, con Google Analytics 4, Google ofrece una nueva versión que es muy diferente de la analítica «universal» tradicional.

El nuevo Analytics 4 viene con un montón de características clave que lo hacen muy diferente de la versión anterior. 

Una de las principales diferencias es la nueva función de modelado de datos que utiliza Inteligencia Artificial para llenar los vacíos de datos donde el análisis tradicional puede estar bloqueado por reglas de consentimiento de cookies, JavaScript bloqueado y un enfoque en la privacidad.

De cara a 2022 Google se ha comprometido a eliminar las cookies, por lo que este sería uno de los primeros pasos hacia la nueva forma de medición

Por ello, es necesario empezar ya a actualizarse a la nueva propiedad Analytics 4, ya que es el futuro de Analytics y van a empezar a dejar de dar soporte a la versión actual.

No obstante, de momento recomendamos mantener la versión de Universal Analytics ya que a la nueva versión le faltan implementaciones de configuración.

La interfaz de usuario del nuevo Google Analytics predeterminado también es muy diferente. Así que aquí te dejamos las novedades que introduce Google Analtytics 4 y los cambios que ofrece.

¿Qué es Google Analytics 4?

Las propiedades de Google Analytics 4 se llamaron «propiedades App + Web» durante la fase beta.

La versión App + Web de Analytics se centró principalmente en datos de varios canales, lo que significa que dio a los especialistas en marketing una forma de rastrear a los usuarios aplicaciones, software y un sitio web.

Su objetivo principal es cambiar la forma en que se muestran los datos para centrarse en los usuarios y conocer en profundidad el recorrido del usuario desde la primera visita hasta la conversión final.

Google Analytics 4 se centra en aprender el recorrido del usuario desde la primera visita hasta la última conversión

Además GA4 se basa en “eventos”. Estos eventos son la forma principal en que se presentan los datos en el nuevo Google Analytics.

Las propiedades de Google Analytics 4 ya están disponibles para todas las cuentas y ahora son las predeterminadas, tanto para sitios web como para aplicaciones (o ambos).

Por qué surge Analytics 4: llenando vacíos de datos

La necesidad de algo como Google Analytics 4 proviene en gran medida de las nuevas leyes de protección de la privacidad y la menor estabilidad de la analítica tradicional. 

Muchas empresas que utilizan Universal Google Analytics tradicional a menudo pueden tener problemas con datos inexactos o vacíos de datos, debido a las opciones de consentimiento de cookies requeridas por estas leyes.

Además, el procesamiento de aprendizaje automático en este nuevo GA4 puede llenar los vacíos donde las empresas no pueden comprender su base de clientes completa cuando los usuarios optan por no usar cookies. 

Qué novedades trae Analytics 4

Analytics 4 es una nueva versión de Google Analytics lanzada sobretodo de cara a un futuro (no muy lejano) donde la medición por cookies va a verse muy afectada.

Para entender todos los beneficios de esta nueva propiedad vamos a ver sus novedades:

1. Análisis predictivo con Inteligencia Artificial

Se ha implementado una capa de Machine learning que va a permitirnos ver las tendencias sobre nuestros datos de forma automática.

Para ello han creado nuevas métricas basadas en predicciones, como por ejemplo los ingresos potenciales de ciertos clientes.

Esto nos puede ayudar a crear nuevas audiencias sobre esos datos.

2. Seguimiento entre nuestras apps y sitios web

Si además de tener el sitio web tenemos también apps creadas, podemos implementar esta propiedad en nuestras apps para poder medir los datos en global tanto de la web como nuestras aplicaciones.

Esto nos va a permitir poder ver cuántos usuarios han navegado, por ejemplo, por nuestra web, se han descargado la app y han terminado realizando algún tipo de conversión.

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3. Medición de eventos automática

Ya no va a hacer falta tener que implementar un código nuevo en nuestro sitio web para poder medir la mayoría de eventos.

Ahora el propio código GTAG va a medir ciertos eventos de forma automática, como:

• scroll hasta el 90%
• clics en enlaces
• compras en apps
• vídeos vistos
• etc.

Simplemente hay que activar esta opción en cada flujo que tengamos asignado.

En la documentación de Google aparecen todos los eventos que la nueva propiedad de analytics configura.

4. Integración con BigQuery

Si hacemos uso de Google BigQuery ahora podemos vincular las herramientas de forma gratuita (la integración ya existe en Analytics 360).

5. Nuevo aspecto visual

Todos los informes y bloques han cambiado visualmente por lo que habrá que ir acostumbrándose a esta nueva vista.

6. Diferencias en la recopilación de datos

Particularmente en cómo se definen los datos y cómo se llaman los elementos de datos. Aquí hay una pequeña introducción a los conceptos de GA4:

• Eventos: interacciones del usuario con un sitio web o aplicación, como visitas a páginas, clics en botones, acciones del usuario, etc.
  A diferencia de antes, los eventos no requieren agregar un código personalizado al código de seguimiento de Analytics en el sitio, algunos eventos se miden de forma predeterminada.
• Parámetros: bits adicionales de información que dan contexto a cada evento.
  Por ejemplo, los parámetros se pueden usar para describir el valor de una compra o para proporcionar contexto sobre dónde, cómo y por qué se registró el evento. 
  Estos pueden incluir títulos de página, ID de artículos, etc., son los más análogos a muchas de las «dimensiones» que estaban disponibles antes.
• Propiedad del usuario: atributos o información demográfica sobre el usuario.
• ID de usuario: que se utiliza para el seguimiento de usuarios multiplataforma.

Como se configura la propiedad Analytics 4

Si creamos una nueva cuenta de Analytics, por defecto nos van ya a implementar la versión 4. La diferencia es que ahora el identificador cambia (ahora empieza por G-), pero sigue usándose en la etiqueta gtag.

Simplemente con colocar el código en nuestro sitio web ya estará funcionando, pero debemos configurar la propiedad para poder medir todo lo que necesitemos.

Una vez se haya creado la propiedad, nos aparecerá el asistente de configuración donde nos indica qué implementaciones podemos realizar o configurar.

Esta nueva opción es muy interesante para aquellos que no estén muy familiarizados con Google Analytics, ya que nos da paso a paso todo lo que debemos ir configurando.

¿Y si ya tengo una propiedad creada, cómo actualizo?

Si ya tienes implementada la propiedad UA de Analytics, simplemente debemos acceder al panel de Administración.

Allí veremos una nueva opción que indica «actualizar a Analytics 4«.

Si hacemos clic nos llevará a la creación de la nueva propiedad, pero mantendremos la antigua.

En este caso recomendamos mantener las dos propiedades, al menos hasta que Analytics 4 se asiente y nos movamos en esta nueva propiedad con facilidad.

Lo que no debemos hacer es eliminar la antigua propiedad ya que ahí vamos a tener almacenados todos los datos. Al crear la nueva propiedad los datos no se migran, tiene que recolectar desde 0.

¿Qué ocurre con el comercio electrónico?

La configuración del comercio electrónico es distinta a la que se ha usado últimamente por lo que si tenemos algún modulo o plugin que realiza la medición, no va a funcionar en esta nueva propiedad.

Poco a poco se irán actualizando a la nueva versión pero si queremos realizar la implementación hay que hacerlo directamente con código o a través de GTM.

Si hacemos uso de GTM podemos crear nuevas variables basadas en la medición del comercio mejorado Universal Analytics para adaptarlo a la versión 4.

Lo que necesitamos para realizar la configuración es enviar una serie de eventos personalizados con distintos parámetros para que los informes de ventas funcionen correctamente.

En la documentación de Google nos indican los eventos que necesitamos para realizar las mediciones.

Para familiarizarte con la nueva versión de Analytics, puedes consultar las guías de video de Google en la nueva interfaz.

¿Tienes alguna duda? ¡Ponte en contacto con nosotros y te ayudaremos! También puedes dejárnosla en los comentarios.

Muchos usuarios leen datos y toman acciones sin cerciorarse previamente que esos datos son correctos. Por ello vamos a explicar 8 casos frecuentes (o no tanto) de errores de analítica web que se pueden cometer a la hora de configurar una herramienta de análisis y que pueden afectar a nuestras decisiones y, por tanto, a nuestro negocio.

En este caso vamos a tomar como herramienta de análisis Google Analytics.

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¡Ojo! Revisa estos errores de analítica web y no los cometas

A continuación te presentamos el listado de errores frecuentes en analítica web con Google Analytics que pueden afectar a tu negocio (y cómo pueden hacerlo) y por qué son importantes a tener en cuenta.

1. Colocar el código en todas las páginas

Es lo más básico a la hora de configurar una herramienta de analítica web, ya que es la propia instalación en nuestro sitio. Hay muchas páginas que, por cómo están creadas, puede que tengan algunas secciones donde el código no se ejecuta.

Es muy importante revisar que todas las secciones de nuestra web cargan correctamente la etiqueta de Analytics ya que si no podemos perder datos y contaminar otros datos que tengamos de otras páginas.

¿Qué ocurre si hay una página que no tiene el código instalado?

Vamos a poner un caso en el que tengamos campañas de Facebook donde el tráfico va a una sección de nuestra web y hay una de las urls de destino que no carga Google Analytics:

• Perdemos el tracking completo del usuario.
• Si el usuario sigue navegando por la web y en esas otras páginas sí aparece el código entonces, estaremos indicándole a Analytics que es tráfico directo y no de Facebook.
• Si ese usuario acabara haciendo una compra o lead, a la hora de analizar los datos veríamos que Facebook no está funcionando y nos puede llevar a cometer errores ya que a lo mejor sí está siendo rentable.

Aunque parezca algo obvio debemos intentar asegurarnos de que el código se ejecuta correctamente

2. No utilizar UTMs internas

Este es un error bastante común ya que muchos usuarios ven las Utms como formas de saber qué han hecho los usuarios en nuestro sitio web (las usan como eventos).

Las utms solo deben usarse de fuentes externas para saber de dónde nos llega el tráfico que nosotros podemos controlar.

¿Qué ocurre si agrego urls internas en mi sitio web con utms?

Si hacemos esto, principalmente van a ocurrir dos cosas cuando los usuarios hagan clics:

• La fuente / medio de ese usuario va a cambiar y vamos a perder el tracking de la fuente original que es la que nos interesa medir. Si un usuario viene de Google/CPC y lo pasamos a banner/header porque esas son las utms de una foto en el header, estamos dejando de medir los datos de pago de Google.
• La sesión se duplica por lo que tendríamos un usuario con dos sesiones cuando solo debería ser una sesión.

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3. Ejecutar el código cuando se aceptan cookies y no al seguir navegando con cookies aceptadas

Con todo lo de la GDPR y las cookies han surgido muchas herramientas que nos facilitan la labor, pero hay que configurarlas correctamente ya que si no podemos perder datos muy valiosos.

Hay páginas que bloquean el código de Analytics hasta que no se acepten las cookies, el problema aparece cuando esa carga del código no se ejecuta al aceptar si no al seguir navegando.

¿Qué es lo que ocurre?

Si el código no se ejecuta al aceptar las cookies entonces estamos perdiendo toda la información de los canales de los usuarios nuevos (los recurrentes no ya que ellos tendrán ya las cookies aceptadas), ya que el código cargará por primera vez en la segunda página que se visite y la tomará como tráfico directo.

Si además el usuario no sigue navegando no vamos a poder tener ningún dato de esa sesión

La solución sería que el código se ejecutara al aceptar cookies.

4. No recargar la página sin enviar los parámetros de la url

Nos hemos encontrado con casos donde ciertas campañas mandaban tráfico a una url que se recargaba porque tenia parámetros de filtrado.

Esto generaba problemas ya que la página se recargaba sin haber cargado previamente Analytics por lo que se perdían las utms de la url y todos los datos en Analytics.

Si en tu web tiene este error de analítica revisa que cuando recargues la url se hayan mandando todos los parámetros del origen.

5. No usar eventos genéricos sin excluirlos del parámetro de interacción

Los eventos en Google Analytics tienen un parámetro interno a la hora de configurarlos donde le indicamos si queremos que ese evento lo tome como una interacción o no.

Por defecto los eventos se toman siempre como interacción, a no ser que le indiquemos a Google que no sea así.

Esto puede generar problemas a las métricas de rebote y tiempo en página ya que Analytics calcula estas métricas en base a las interacciones (un evento, una página vista, una compra…).

¿Que puede suceder?

Si tuviéramos un evento que se ejecuta siempre en todas las páginas, como un evento de medición del scroll de los usuarios, entonces nuestro rebote sería del 0% ya que, al ejecutarse siempre este evento, Google Analytics vería que hay una interacción y esa sesión ya no la tomaría como un rebote.

Para evitar esto debemos indicarle al evento que no queremos que sea de interacción. Esto se configura en el código del evento o desde Google Tag Manager si el evento lo hemos creado ahí.

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6. Excluir referrals

Google Analytics nos permite excluir el tráfico de referencia para evitar asignar datos a un canal de referencia si sabemos que no lo queremos contemplar en ese canal.

¿Dónde puedo tener problemas si no excluyo tráfico referido?

Si tenemos un eCommerce o un tracking multidominio es indispensable excluir este tráfico para que Analytics no genere datos de dominios que son pasarelas de pago u otros dominios propios.

En un eCommerce, cuando el usuario va a realizar el pago, normalmente se redirige a una pasarela de pago y al finalizar vuelve al sitio web.

Esta vuelta al sitio web Analytics la toma como tráfico de referencia por lo que le asigna las transacciones a este canal y no al original que es el que nos interesa a nosotros.

Lo que debemos hacer en ese caso es excluir el dominio de la pasarela de pago (redsys.es, paypal.com…) para que de esta forma las transacciones se asignen al canal correspondiente (organico, facebook paid, search paid…).

7. No modificar los canales sin un etiquetado consensuado previo

Si tenemos muchas campañas que llevan tráfico a nuestro sitio web es indispensable realizar una etiquetacion de utms correcta para que a la hora de analizar los datos no nos volvamos locos.

Es común que existan varias personas o empresas que creen campañas para diferentes fuentes de tráfico y que cada una mande las utms a su manera.

Es importante poner a todos de acuerdo en cómo vamos a etiquetar las campañas para tener los datos limpios.

Una vez sabemos todas las fuente /medios que nos pueden llegar a Analytics ya podemos decidir si hace falta agregar un nuevo agrupado de canales con la configuración que más nos interese.

8. Cuidado con los filtros de exclusión de IPs

Los filtros nos permiten excluir datos que sabemos que pueden ensuciar los análisis.

Los filtros más utilizados son los de exclusión de IPs para evitar tener datos de personas que sabemos que van a acceder constantemente a la web porque trabajan en ella.

A la hora de crear estos filtros hay que tener cuidado y revisar que todo funciona correctamente ya que todos somos humanos y podemos equivocarnos a la hora de crear el filtro.

Tan solo con olvidar hacer clic en excluir ya estamos rompiendo todo el tracking del sitio

Como recomendación hay que evitar crear filtros a nivel de cuenta, solo crearlos a nivel de vistas y además crear varias vistas donde una de ellas sea para testear configuraciones y asegurarnos que funciona correctamente.

Por qué es importante configurar correctamente tus analíticas web

Cómo hemos visto, hay que tener en cuenta tanto una correcta implementación en la web como una correcta configuración de la herramienta analítica para que los datos sean lo más fiables posibles.

Y por supuesto hay que saber como funciona la herramienta para que a la hora de leer los datos no nos podamos confundir o pensar cosas que no están ocurriendo realmente en nuestro negocio.

Lo ideal si quieres asegurarte de que estás midiendo correctamente lo que ocurre en tu página web es que contactes con expertos en Analítica Web para que revisen tus configuraciones actuales (si las tienes) y configuren un Dashboard digital de negocio que sea realmente útil para tu negocio.

¿Nunca has querido saber que es lo que buscan mis usuarios en el sitio web?

El informe «Búsquedas en el sitio web» hace exactamente eso, vamos a poder ver qué es lo que buscan los usuarios dentro de nuestro sitio web.

Para ello es necesario tener un buscador interno en nuestra web y vincularlo con Google Analytics para poder obtener datos.

¿Y qué conseguimos con ello?

Información es poder, y en este caso esta información es realmente útil para generar oportunidades de ventas o tráfico web.

Imaginemos que tenemos un ecommerce sobre productos farmacéuticos y en el informe vemos que hay muchas búsquedas sobre cierto producto.

Al buscar ese producto vemos que no lo tenemos a la venta pero que podríamos tenerlo ya que está relacionado con productos farmacéuticos.

En este caso ya tenemos una idea de venta, que es incluir ese producto a nuestro catálogo para que todas esas personas que lo han buscado ya puedan comprarlo.

Este caso se puede trasponer a un blog, pero en vez de productos, podemos obtener ideas de que posts escribir a los lectores y que tipo de posts les interesan más. Con ello conseguiremos mucho más tráfico web.

¿Cómo configurar el informe de Búsquedas en el Sitio?

Ya sabemos que el informe es realmente valioso, pero ahora toca la parte más «difícil» que es configurar Google Analytics para que pueda obtener los datos de búsqueda.

Para ello es obligatorio tener un buscador en nuestro sitio web, sin ello este informe carece de sentido.

Una vez tengamos ya instalado el buscador, vamos a ponernos manos a la obra:

Configurar sitio web

Lo primero que debemos hacer es revisar como funciona nuestro buscador web.

Método GET

Por lo normal, cuando en una web se realiza una búsqueda interna, si nos fijamos en la URL del resultado, al final veremos algo parecido a www.nuestraweb.com/blog/?s=buqueda. Esta URL quiere decir que en la página /blog hemos buscado termino «búsqueda».

Ese interrogante al final indica el inicio de los parámetros en la URL y en este caso, el parámetro llamado «s» es el que incluye la búsqueda que acabamos de realizar.

Este parámetro «s» es el que deberemos indicar posteriormente en Google Analytics.

Lo normal es que el parámetro sea una «s» (search) o una «q» (query), pero es posible que sea cualquier otro termino, lo único que debes hacer es visualizarlo y apuntarlo.

Método POST

Si por el contrario, cuando realizas una búsqueda en el sitio web no ves que aparezcan los parámetros como ?s=busqueda, significa que la búsqueda se realiza mediante el método POST.

En ese caso lo más seguro es que la URL contenga algo como esto: www.nuestraweb.com/busqueda.php.

En este caso necesitaremos ayuda de un desarrollador web para que pueda agregar el parámetro necesario a la URL o bien enviar la información directamente a Google Analytics a través del código de seguimiento.

Para más información podemos dirigirnos a la página de ayuda de Google.

Configurar Google Analytics

Lo primero que vamos a hacer es dirigirnos a nuestra cuenta de Google Analytics vinculada con nuestra web.

Ahora nos debemos dirigir a Administración > Configuración de la vista.

En este apartado nos fijamos en el apartado llamado «Configuración de búsqueda en el sitio«. Dentro de este apartado debemos activar la pestaña
«Seguimiento de la búsqueda en el sitio» que por defecto se encuentra desactivada.

Una vez la activamos vamos a ver nuevos parámetros para configurar, aquí es donde vamos a enlazar nuestro buscador con Google Analytics.

Ya solo nos queda configurar cada apartado:

• Parámetro de consulta:

En este apartado debemos indicar el parámetro de la URL que hemos apuntado previamente.

De esta forma le estamos indicando a Google Analytics que cada vez que en una URL aparezca el parámetro que acabamos de indicar, obtenga la información de ese parámetro que es la que contiene la búsqueda que acaba de realizar el usuario.

• Quitar los parámetros de consulta de la URL

Si queremos que no aparezca la URL con el parámetro de búsqueda en los informes de páginas en Google Analytics debemos marcar esta casilla.

Con la casilla activada, en los informes en vez de aparecer la URL como
www.nuestraweb.com/blog/?s=termino+buqueda , aparecerá de manera más simple www.nuestraweb.com/blog/.

Esto puede ser útil para no ensuciar los datos y tener las URLs limpias en los reportes. De esta manera las URLs se quedaran agrupadas sin tener diferentes variantes con los parámetros.

Pero quizá no nos interese tener agrupadas las URLs ya que estaríamos indicando que una URL ha tenido x páginas vistas cuando en realidad algunas de esas páginas vistan han sido vistas al buscador.

• Categorías de búsqueda en el sitio:

Si la web permite realizar una búsqueda dentro de los resultados de otra búsqueda, también vamos a poder visualizar estos datos.

Si por ejemplo busco una categoría de productos llamados móviles y una vez con los resultados puedo realizar una búsqueda que sea apple, entonces puede ser una buena opción activar este parámetro.

Con esta opción activada, debemos indicar el segundo parámetro de búsqueda. Un ejemplo de URL sería www.nuestraweb.com/blog/?s=moviles&sc=apple, esta URL indica que para la búsqueda de «moviles» hemos realizado una nueva búsqueda llamada «apple».

El parámetro «sc» es el que debemos indicar el el cuadro de configuración de Google Analytics.

• Quitar los parámetros de categoría de la URL

Como se ha explicado anteriormente, si queremos que no aparezca en la URL este segundo parámetro de búsqueda en los informes de páginas en Google Analytics debemos marcar esta casilla.

¿Que datos puedo visualizar en el informe de Búsquedas en el sitio?

Ahora que ya tenemos activado el informe de Búsquedas en el sitio, es hora de ver que es lo que vamos a poder ver en cada reporte que Google Analytics nos proporciona.

Para visualizar estos informes debemos dirigirnos dentro de Google Analytics a Comportamiento > Búsquedas en el sitio.

Informe de Visión General

En este informe vamos a poder visualizar todos los datos de las búsquedas de un modo más general, con métricas muy interesantes como el % de abandonos después de búsqueda.

Informe de Uso

En este informe vamos a poder comparar los datos de los usuarios que han realizado búsquedas vs los usuarios que no han realizado ninguna búsqueda.

Informe de Términos de Búsqueda

Aquí es donde vamos a poder analizar todo lo que buscan nuestros usuarios y poder actuar en consecuencia.

Informe de Páginas de Búsqueda

En este informe se nos indican las páginas desde las que se realizan las búsquedas.

Desde hace años, Google Analytics ha estado tratando de agregar la posibilidad de ver cómo las visitas a un sitio web influyen en las visitas a las tiendas físicas. A partir de julio de 2018, Google ha estado implementando gradualmente el nuevo informe de visitas a la tienda (actualmente en versión beta) a las cuentas de Google Analytics que cumplen con ciertos requisitos de elegibilidad.

Estos nuevos informes van a aportar una información mucho mas significativa sobre el impacto que genera la web sobre nuestra tienda.

Requerimientos

Para conseguir tener acceso a esta información deben de cumplirse ciertos requisitos:

• Tener cuentas de Google Analytics, Google Ads y Google My Business.
• Tener múltiples ubicaciones de tiendas físicas en países aptos.
• Tener grandes volúmenes de datos de visitas a tiendas para atribuir al tráfico del sitio web.
• Tener activado Google Signals.
• Tener la propiedad de Google Analytics vinculada a al menos una cuenta de Google Ads que contenga extensiones de ubicación de Google My Business.
• Todas las cuentas de Google Ads vinculadas a la propiedad de Google Analytics deben tener las mismas extensiones de ubicación.
• Tener verificado al menos el 90% de las ubicaciones vinculadas en Google My Business.
• Tener activadas las extensiones de ubicación en Google Ads.

Cómo funcionan las visitas a la tienda en Google Analytics

Las visitas a las tiendas en Google Analytics están basadas en un recuento estimado del número de visitas a las tiendas de los usuarios que visitan el sitio web y posteriormente visitan la tienda física dentro de un plazo de 30 días.

Los datos de ubicación de la tienda provienen de extensiones de ubicación que están vinculadas desde la cuenta de Google My Business a Google Ads, y posteriormente desde la cuenta de Google Ads a la propiedad de Analytics.

Las visitas a las tiendas son estimaciones basadas en datos de usuarios que han activado el Historial de ubicaciones.

Si un usuario tiene activado el historial de ubicaciones entonces Google podrá detectar a ese usuario y agregarlo a nuestros reportes.

Si por el contrario el usuario NO tiene activada la ubicación, entra en escena el algoritmo de Google.

Este algoritmo hace una estimación de los usuarios que no tienen activada la ubicación pero que muestra similitudes en el comportamiento con las personas que sabe que si la han visitado (cosas secretas de Google que nadie sabe).

Beneficios

• Consultar la cantidad de visitas a las tienda en base a los usuarios que visitan el sitio web.
• Analizar que canales y campañas son las que mas hacen que los usuarios visiten nuestra tienda.
• Conseguir tener una visión mas realista del buyer persona de nuestro negocio.

Informes de visitas a tiendas

Los informes de visitas a la tienda contienen las siguientes métricas clave:

• Visitas a la tienda: Número de visitas a la tienda de usuarios que han iniciado sesiones en el sitio web y luego visitan la tienda dentro de los 30 días.
• Tasa de visitas a la tienda: Número de visitas a la tienda / número de sesiones.

Tipos de informes:

Informe de canales

El informe de Canales ayuda a comprender qué canales son más efectivos al conducir visitas a tiendas.

Muestra las visitas a las tiendas por agrupación de canales predeterminada (display, search, paid search, mail, etc.).

Por defecto se utiliza el modelo de último clic no directo para atribuir las visitas a tiendas a través de canales.

Informe de ubicación

El informe de ubicación muestra las visitas a las tiendas por la ubicación de la sesión del sitio web (y no la ubicación de la visita a la tienda). Esto va a permitir comprender la probabilidad de visitas a tiendas en diferentes regiones.

Google Analytics

Google Analytics es una de las herramientas mas utilizadas en el ámbito de la analítica web. Es importante tener bien configurada esta herramienta para poder ver de forma correcta los datos necesarios para posteriormente analizarlos y poder tomar decisiones.

1. Agrupar contenido web

Analytics nos permite agrupar nuestro contenido web para poder analizar bloques sin tener que estar filtrando por diferentes tipos de URL.

Si tenemos un ecommerce podemos agrupar las páginas de categorías, de productos o subcategorías para así poder analizar el comportamiento del usuario en ese tipo de páginas.

2. Activar Google Signals

Google signals es una nueva funcionalidad para Google Analytics que permite realizar análisis multidispositivo.

Estos informes nos van a permitir analizar los pasos que van siguiendo los usuarios que acceden a nuestra web a través de los diferentes dispositivos que vayan utilizando. 

Por ejemplo, puedes ver cómo un usuario busca un producto en tu sitio web desde su teléfono, y cómo vuelve más tarde para completar la compra desde su tablet o portátil.

Para más información puedes consultar nuestro post sobre Google Signals.

3. Excluir referencias

Es muy común ver en los ecommerce fuentes de referencia de paypal o redsys, esto se debe a que el usuario «abandona» la página para realizar el pago y posteriormente volver.

Esto puede causar problemas ya que todas las transacciones se van a asignar a esa fuente. Para evitar esto hay que excluir esos dominios de referencia.

También ocurre si tenemos un seguimiento multidominio activado, para evitar que trate al subdominio y dominio como referencia deberemos agregarlos a la lista de exclusión de referencias.

4. Activar el Comercio Electrónico Mejorado

Si tenemos un ecommerce, es indispensable activar el comercio electrónico mejorado. Esta opción activada y bien configurada nos va a permitir analizar el proceso de compra de nuestros usuarios, además de analizar el funcionamiento de nuestros productos y categorías de productos.

5. Funnel de Conversión

Cuando creamos un objetivo, podemos agregar los pasos que los usuarios deben recorrer para llegar a cumplir el objetivo deseado.

Agregando estos pasos vamos a poder analizar de forma mas detallada en que parte del proceso previo se caen mas usuarios.

6. Importar datos de Marketing

Si tenemos diferentes fuentes que no pertenecen a Google (Facebook ads, Bing ads…) tenemos la posibilidad de agregar los datos de nuestras campañas de Marketing a Google Analytics. De esta forma podemos visualizar en una única plataforma todos los datos de nuestras campañas de forma mas general.

Para más información puedes consultar nuestro post sobre importar costes en Google Analytics.

7. Filtro de IP

Es una buena practica filtrar las direcciones IP de nosotros mismos y de empresas que sepamos que pueden acceder mucho a la web para analizarla. De esta forma evitamos tener información de usuarios que sabemos que no entran por querer realizar la acción que vamos a desear.

8. User ID

La función User ID permite asociar un identificador único a nuestros usuarios registrados.

Gracias a ese identificador, se puede crear una nueva vista donde todos los datos sean por usuarios y no por sesiones.

De esta forma podemos analizar mejor el comportamiento de usuarios que, al estar registrados, pueden ser usuarios potenciales en nuestra web.

9. Dimensiones y métricas personalizadas

Podemos importar a Google Analytics hasta 20 métricas y dimensiones que aporten información de nuestra web que por defecto la herramienta no tiene en cuenta.

Una de las dimensiones más utilizadas que se importa es la del User ID. De esta forma podemos crear tablas y filtros para ver el comportamiento de los usuarios registrados, ademas de poder habilitar el seguimiento User ID de Analytics.

Si quieres saber como enviar dimensiones y métricas a Google Analytics, puedes consultar nuestro post sobre mediciones avanzadas en Google Analytics.

Google Data Studio

Google Data Studio es una herramienta que nos va a permitir plasmar la información que necesitemos para posteriormente analizarla.

En el ámbito de la analítica web es imprescindible tener una herramienta donde poder mostrar tus datos de la forma mas relevante posible.

Si aún no conoces Google Data Studio puedes consultar nuestro post sobre como empezar con Google Data Studio

10. Métricas y Dimensiones calculadas

Cuando agregamos una fuente de datos, podemos editarla y crear nuevas métricas que no estén incluidas en la fuente agregada.

Además de hacer operaciones como sumar, restar, dividir o multiplicar, la herramienta nos proporciona diferentes funciones que podemos utilizar para crear nuevas métricas.

11. Selección de fechas automática

En la última actualización de esta herramienta han incluido (al fin) la posibilidad de hacer los filtros de fechas dinámicos.

Ahora podemos seleccionar una fecha fin y una fecha inicial que se calcule automáticamente, de forma que no hace falta estar cambiando manualmente la fecha.

Por ejemplo podemos tener seleccionado siempre los últimos 5 meses hasta la fecha actual. Antiguamente debíamos estar cambiando constantemente la fecha fin para que seleccionara el día de hoy.

12. Control de filtros aplicados a grupos

Si has trabajado con esta herramienta es normal que hayas utilizado el control de filtros, pero alomejor lo que quieres es que ese filtrado solo actúe para determinadas tablas y gráficos.

Para ello existe la posibilidad de agrupar diferentes gráficos en grupos, de forma que al incluir un control de filtro en un grupo, este solo actualizara los datos del propio grupo.

13. Filtros a páginas

Es posible que queramos aplicar un filtro de una fuente de datos a toda una página. Se puede ir tabla a tabla aplicando el filtro pero lo ideal es que se aplique el filtro a toda la página.

Para ello si vamos a la configuración de la página actual, podremos seleccionar una fuente de datos y aplicar el filtro que deseemos.

14. Edición rápida de fechas

Si agregamos una fuente de datos personalizada, es posible que queramos tener dimensiones de año y mes, semana, etc..

Antiguamente se debía crear la dimensión manualmente, pero ahora podemos cambiar el formato de la fecha desde una fecha genérica.

Podemos transformar la fecha en formato dd/mm/yyyy y visualizarla por meses, semanas, años, etc… sin tener que agregar una dimensión especifica.

15. Histórico de versiones

En la última actualización, Google Data Studio ha incorporado una revisión de cambios realizados en el reporte.

De esta forma podemos volver a un punto anterior a algún cambio realizado y restaurar esa versión. También resulta útil para tener un control de todos los cambios que se han realizado.

16. Fuentes de datos de la comunidad

Data Studio nos permite conectarnos directamente a las fuentes de datos pertenecientes a Google (Google Ads, Google Analytics..).

Para conectarnos a fuentes externas, podemos agregarlas nosotros directamente desde un Google Sheet o podemos utilizar conectores creados por la comunidad.

Gracias a estos conectores, podemos conectarnos de manera mas sencilla a diferentes fuentes que no aparezcan por defecto en la herramienta.

Google Sheets

Google Sheets es una gran herramienta online que nos puede permitir trabajar y volcar datos para poder estudiarlos.

En analítica web, Google Sheets nos va a permitir trabajar sobre nuestros datos para poder prepararlos de la mejor forma posible para poder analizarlos posteriormente.

Si quieres información sobre esta herramienta, puedes consultar nuestro post con 5 formulas útiles para utilizar en Google Sheets

17. Uso de Supermetrics

Supermetrics es una herramienta de pago, que nos permite volcar datos de multitud de fuentes diferentes. Esto nos posibilita el poder extraer automáticamente datos para poder trabajar con ellos.

18. Uso de Google Scripts

Google Sheets nos permite utilizar los scripts de google para automatizar tareas. Esto unido a la herramienta de supermetrics nos abre un abanico de posibilidades. Podemos automatizar diferentes fuentes de datos y crear alertas que se envíen por email, incluso conectar con una base de datos SQL para obtener información y trabajar con ella.