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El final definitivo de Universal Analytics ya está aquí. A partir del próximo 1 de julio, ya no podremos acceder a nuestras cuentas de Universal Analytics para revisar nuestro histórico de datos. Este cambio presenta un desafío importante para todos aquellos que dependemos de estos datos para la toma de decisiones informadas. Por ello, es altamente recomendable exportar los datos que queramos mantener antes de que sea demasiado tarde.
En este post, exploraremos qué datos exportar y cómo hacerlo de diferentes formas. De esta manera, podrás preservar la valiosa información que has recopilado y seguir utilizándola para impulsar tus decisiones empresariales.
Planificar una buena estrategia de marketing de cara a Black Friday y Navidad es un trabajo importante de cara a destacar entre una multitud de negocios que lanzarán promociones tanto en canales online como canales físicos.
Además aparece un aspecto clave en estas temporadas promocionales: El usuario busca proactivamente las mejores ofertas. Es conocedor de la fuerte tendencia promocional que se genera y busca encontrar la oferta que más se adecúe a sus necesidades.
La primera semana de adopción de GA4 como principal software de analítica está cargada de episodios de choques con la realidad. Sin embargo hay un ejemplo en particular que, a pesar de no ser ningún reto técnico, está arruinando los ánimos de muchos analistas de datos: replicar las vistas de Universal Analytics en GA4.
La función de vistas no sólo nos permitía separar distintos proyectos dentro de una misma propiedad de Analytics, sino que también nos permitía segmentar distintas vistas según el tipo de tráfico y así poder ver los reportes predefinidos con los datos ya filtrados. Así teníamos vistas tan populares como las definidas por subdominios de países u otras tan interesantes como las de visitantes recurrentes, tráfico de compradores, tráfico de leads; las de tráfico orgánico… y así ad eternum, acabábamos teniendo 700 vistas de UA, de las cuáles la mayoría usábamos 1 o 2.
¿Quieres saber cómo crear informes personalizados en Google Analytics 4 (GA4) con la nueva pestaña de Explorar? La interfaz de informes en GA4 es muy diferente a la de Universal Analytics, pero con un poco de práctica, podrás configurar informes personalizados en muy poco tiempo.
La mejor forma para aprender a configurar informes personalizados en GA4 es probando y viendo cuál es más práctico para tu modelo de negocio. En este artículo, veremos el paso a paso para crear un informe personalizado básico que te permitirá hacer análisis y decisiones basándote en datos.
Es probable que tengas configurado el comercio electrónico mejorado de Universal Analytics a través de Google Tag Manager.
Si ese es el caso, el sitio web estará configurado con un datalayer que le mande a Analytics toda la información necesaria para cada evento de nuestro ecommerce.
Como ya sabréis la mayoría, Google anunció que Universal Analytics dejará de estar disponible el día 1 de Julio de 2023, por lo que recomienda migrar cuanto antes a Google Analytics 4.
En Viva! Conversion ya hemos hablado anteriormente de esta nueva propiedad de Google Analytics, si aun no has realizado la migración a Google Analytics 4 vamos a explicar paso a paso el procedimiento a seguir.
Google Analytics 4 sigue actualizándose para ofrecernos más posibilidades a la hora de analizar los datos en esta nueva generación de Analytics.
Cada vez vamos teniendo todas las opciones de configuración que teníamos en Universal Analytics para que nos sea más sencillo migrar de una versión a otra.
Hace un tiempo que no hablamos sobre una de las herramientas de reporting que no puede faltar en nuestro día a día. Como gestores de cuentas PPC nos gusta mostrar los datos a nuestros clientes de una manera limpia y ordenada; y a veces, las herramientas con las que trabajamos tienen demasiados datos e información que pueden saturarnos. Con esta guía y tips sobre Google Datastudio queremos mostrar lo más importante a conocer para comenzar a reportar datos de forma adecuada.
¿Qué es Google Datastudio?
En el sector del marketing online, es muy importante tener claras cuáles son los KPIs principales que queremos medir para evaluar la eficacia de nuestras acciones. Google Datastudio permite almacenar y mostrar de forma muy visual toda esta información.
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.
Cuando revisamos nuestras campañas, muchas veces nos encontramos con transacciones en Google Analytics que hemos realizado nosotros mismos a modo de prueba o simplemente transacciones erróneas que no queremos que “contaminen” otras mediciones.
Esto es algo más común de lo que te imaginas y que puede afectar a tu medición de Google Analytics.
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.
¿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.
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.
Hace tiempo os hablamos de como importar los costes de distintas fuentes de marketing que no pertenecen a Google directamente a Google Analytics.
Hoy vamos a ir un paso mas allá y vamos a ver como importar no solo los costes, si no que vamos a ver como importar nombres de campañas, grupos de anuncios, clics, impresiones, etc… de otras fuentes PPC como pueden ser Facebook Ads y Bing Ads.
Las conversiones de llamadas en el sitio web miden las llamadas realizadas a un número de teléfono. Para ello, Google reemplaza el número que aparece en el sitio web por otro relacionado con ellos, de esta manera se redirecciona la llamada al numero oficial del sitio web y se contabiliza una conversión.
Antiguamente si queríamos medir este tipo de conversión, debíamos agregar una linea de código a cada teléfono en nuestra web. Ahora con la implementación de la etiqueta global hay una nueva forma de medir estas conversiones. Vamos a ver como configurar esta conversión con la etiqueta global de Google Ads.
Google Optimize es una herramienta integrada en la suite Analytics 360 y es el servicio creado por Google para AB testing. Optimize permite crear, gestionar y revisar experimentos en un website para obtener feedback directo de los usuarios y comprobar el rendimiento de diferentes variantes de diseño, funcionalidad o contenido.
Siendo parte de la Suite Analytics 360, está nativamente integrado con Google Analytics, lo cual obliga a ser propietario (permisos de administrador) de una cuenta en Analytics para crear “un contenedor” (no para darse de alta) asociado a dicha cuenta.