¿Cómo vender más con el mismo tráfico?. La optimización del ratio de conversión es una perfecta respuesta a esta pregunta que muchos gestores y dueños de negocios digitales se hace. En este post vamos a bucear en el interesante mundo de la Optimización de la Conversión o CRO.

¿Qué es la optimización de la conversión (CRO)?

La optimización de la tasa de conversión (CRO) es una acción que tiene como objetivo mejorar la eficiencia de la web a nivel de negocio, es decir, conseguir mejor de forma más eficiente el objetivo de negocio, ya sean, por ejemplo, conseguir más venta o leads.

Para conseguir optimizar la tasa de conversión es necesario tener en cuenta una datos tanto cualitativos como cuantitativos y para ellos es necesario contar con diversas herramientas que ayuden a obtener esta información.

4 Claves de éxito en la optimización de conversiones

1. Conocer bien el proceso y el funnel que forma parte del proceso de conversión.
2. Ser consciente de los puntos débiles o puntos de fuga que puede tener el funnel de conversión
3. Conocer el perfil de usuario de la web, tanto el que convierte como el que no.
   -Datos cuantitativos
   -Datos cualitativos
4. Evaluar los datos tanto cuantitativos como cualitativos de la web para obtener una foto real.

¿Cuál es el proceso para la optimización de la conversión?

1. Análisis e investigación: Analizar datos cuantitativos y cualitativos para encontrar oportunidades y debilidades en el proceso de conversión.
2. Brainstorming: Insights y creación de hipótesis: A partir de los datos obtenidos en el punto anterior, se elaborarán diferentes hipótesis y teorías para mejorar la conversión. En este punto, también se elaborarán y valorar procesos de causa-efecto y a partir de ello se diseñarán acciones y experimentos para demostrar su validez.
3. Test A/B: Implementación de las versiones de experimentos para valorar los resultados antes de implementarlo en la versión de producción de la web.
4. Implementación de la versión ganadora: Una vez se han obtenido suficientes datos de los Test A/B se podrá valorar qué opción es la más adecuada y la que mejorará la optimización, cuando se haya seleccionado la mejor versión, se podrá implementar dicha versión en la web de producción.
5. Revisión de resultados: Después de un periodo de tiempo coherente, se deberán monitorizar y revisar de nuevo los datos y valorar si son los esperados o siguen habiendo oportunidades de mejora.
6. Reajustes (si es necesario): En caso de que existan oportunidades de mejora o se necesiten ajustes en la nueva versión, se aplicarán y volverán a revisar en un tiempo.

Para poder valorar si los resultados obtenidos de los cambios es importante haber implementado las mediciones necesarias en la web, Google Tag Manager será de gran ayuda para poder hacer dichas implementaciones.

Herramientas indispensables para CRO

• Herramienta para obtener datos cuantitativos:

Es importante contar con una herramienta que proporcione datos cuantitativos sobre la web y permita analizar los datos para hacer diferentes análisis. Un ejemplo podría ser, Google Analytics 4 que es una de las herramientas más populares y usadas, ya que ofrece la posibilidad de obtener una fotografía tanto general de los datos, como poder hacer foco en diferentes segmentos para poder contar con información más detallada y hacer análisis más profundos. De la mano, de Google Tag Manager (gestor de etiquetas de medición), las posibilidades de medición y análisis de datos son mayores.

Herramientas para obtener datos cualitativos:

Este tipo de herramientas proporcionan datos a nivel cualitativo, es decir, de comportamiento del usuario, para ello hay diferentes informes u opciones para recoger información, algunas de las opciones son:

1. Mapas de calor. Proporcionan una fotografía de los puntos más clicados en una página. La herramienta marca con un mapa de calor sobrepuesto a la página aquellos puntos más calientes (más clicados) y los más fríos (menos clicados).

2. Grabación de sesiones. La herramienta permite grabar las sesiones que realizan los usuarios para conocer su comportamiento y observar cómo se mueve a través de las páginas de la web, funnels, cómo rellenan formularios, etc. Es decir, sirve para ver lo que hace el usuario a nivel visual dentro de la web.

3. Encuesta a usuarios. Este tipo de herramientas, también permiten hacer encuestas sobre preguntas concretas a los usuarios de la web.

 

Algunos ejemplos de herramientas son: Hotjar, Clarity,  Crazy Egg, entre otras.  Algunas plataformas de recogida de datos como Matomo también te permiten «de serie» llevar a cabo alguna de estas técnicas.

 

Herramientas de A/B Testing

 

Igual que es muy importante contar con los datos adecuados para analizar, conocer el comportamiento y poder ver los puntos débiles y fuertes del proceso de conversión para poder hacer propuesta e hipótesis para la mejora, también lo es poder testear las opciones de cambio antes de aplicarlas en la versión de producción de la web. Para ello, existen herramientas que ayudan a ello, una de las más populares después de la desaparición de Optimize, es VWO. Esta herramienta permite mostrar diferentes versiones de una misma página para valorar cuál de ellas es la que más convierte, de este modo, se implementará en producción la versión más efectiva y que pueda mejorar la tasa de conversión y con ello conseguir mejores resultados en los objetivos de negocio.

Por otro lado, es importante tener en cuenta varios aspectos, ya que no todos los negocios son iguales:

• Es necesario conocer el negocio en profundidad.
• Tener en cuenta el contexto de la empresa y el sector en el que se encuentra.
• El nivel de digitalización de la empresa.
• Inversión en captación digital (si invierten en campañas de paid, si realizan estrategías de SEO.
• Funcionamiento de los canales de conversión (si la versión on line convive con una versión offline o es exclusivamente digital).
• Tener claros los resultados esperados.
• Es importante priorizar y tener presentes los KPIs importantes para el negocio y no perderse entre los datos.
• Ser realista en las hipótesis y las propuestas.
• En los Test A/B es importante tener en cuenta el número de cambios aplicados, a mayor número de cambios en una misma versión de test mayor confusión de los datos, por lo que es mejor que hacer un solo cambio en una versión

 

La entrada ¿Cómo optimizar la tasa de conversión de una web? se publicó primero en ROIANALYTICS.

Las conversiones mejoradas de Google Analytics 4 (GA4) representan una evolución significativa en la capacidad de seguimiento y análisis de datos para los sitios web y aplicaciones. A diferencia de su predecesor, Universal Analytics, GA4 está diseñado para ofrecer una visión más holística y precisa del comportamiento del usuario a través de múltiples dispositivos y plataformas.

Qué son las conversiones mejoradas en Google Analytics 4

Las conversiones mejoradas son función de GA4 que permite optimizar la precisión de la medición de conversiones y la eficacia de las pujas en Google Ads, además complementa los eventos que se han marcado como eventos clave (antes llamados conversiones en GA4).

Cuando un usuario completa una conversión en la web, es posible recibir datos propios del usuario, como por ejemplo, el email o número de teléfono. Estos datos pueden recogerse, hashearse (transformar datos de entrada en una cadena de caracteres de longitud fija) y enviarse a Google en ese formato a través de la recogida de datos proporcionados por los usuarios y, para más tarde, usarlo para medir mejor las conversiones con la función Conversiones mejoradas. Es importante recalcar que estos datos deben estar cifrados por protección de los datos del usuario y que solo se registran conversiones agregadas.

La principal ventaja de las conversiones mejoradas es que permite obtener una visión más completa de la atribución de las conversiones multicanal. De este modo, se podrá evaluar mejor el rendimiento de los canales y aprovechar el conocimiento de estos datos al pujar o crear informes en los productos de Google vinculados.

Las conversiones mejoradas relacionan los datos propios con los datos de Google Ads para identificar las interacciones con anuncios de Google Ads que podrían no detectarse al no haber otros identificadores disponibles.

Detalles importantes sobre las conversiones mejoradas de Google Analytics 4

Es importante tener en cuenta las siguiente consideraciones:

• Es una función diseñada para propiedades de GA4 con flujos web, ya que por el momento Google no lo recomienda para flujos de app. Para los flujos tipo app sin flujo web relacionado, se recomienda usar la medición en el dispositivo con campañas de iOS para poder acceder a ventajas similares en Analytics.
  
  
• Para una precisión más óptima del dato, las mejoras en los modelos y la atribución a través de Conversiones mejoradas con GA4 no estarán disponibles de inmediato, ya que la función debe estar activa al menos durante un mes para que las mejoras implementadas estén disponibles en los informes de GA4 y en la puja de Google Ads.
  
  
• Si la propiedad de GA4 tiene audiencias que implican interacciones por parte de los usuarios en varios dispositivos, el número de usuarios de las audiencias disminuirá, debido a que se separan los datos de los usuarios que han iniciado sesión de los que no. 
  
  
• Es importante tener en cuenta que después de habilitar la recogida de datos proporcionados por los usuarios, los IDs de usuario ya no estarán disponibles en los datos a nivel de evento y de usuario que se exporte a BigQuery. En las exportaciones con la opción de recogida de datos proporcionados por los usuarios, los IDs de usuario estarán disponibles más adelante en la versión beta abierta. 
  
  
• Ya no se derivarán de los identificadores de cookies y de dispositivos los datos demográficos y sobre intereses, sino de los datos proporcionados por los usuarios que hayan iniciado sesión.

Cómo se activan las conversiones mejoradas en Google Analytics 4

Las conversiones mejoradas en Google Analytics 4 se activan a través de los siguientes pasos:

1.Configurar la recogida de datos proporcionados por los usuarios en la web.

Respecto a este punto es importante tener en cuenta que esta función no está disponible para propiedades de GA4 categorizadas en los sectores de Sanidad y Finanzas.

La principal ventaja de activar esta opción es preparar la configuración para el futuro y así no depender de cookies de terceros, las cuales está previsto que desaparezcan.

En la documentación oficial de Google se proporciona más información sobre este punto.

2. Vincular la propiedad de GA4 con Google Ads. 

 En la sección “Vinculaciones con otros productos” de la configuración de la propiedad hay la opción de vincular GA4 con la cuenta de Google Ads.

 

Ventajas de usar las conversiones mejoradas en Google Analytics 4

1. Mejorar la precisión de la puja y de la modelización de la atribución y de las conversiones multidispositivo.
   
   
2. Obtener datos demográficos detallados a través de la asociación de datos de Google Signals.
   
   
3. Preparar los datos para futuras integraciones de audiencias propias.
   
   
4. Preparar la medición de conversiones de GA4 para cuando se desactiven las cookies de terceros en un futuro.
   
   

Es importante tener en cuenta que si se activan las conversiones mejoradas tanto en GA4 como en Google Ads en la misma propiedad, para que estas no se contabilicen dos veces, la configuración de Google Ads solo debe incluir las conversiones adecuadas en la columna conversiones de Ads.

Activaciones necesarias en Google Tag Manager para configurar las conversiones necesarias

Una vez activada la opción correspondiente dentro de la propiedad web de GA4 es necesario hacer una pequeña configuración dentro del tag correspondiente en GTM.

Para ello es necesario seguir los siguientes pasos:

1. Si todavía no existe, es imprescindible crear el tag que va a relacionado con la conversión, por ejemplo, el envío de un formulario.
2. Una vez creado el tag es necesario activar la opción “ Include user-provided data from your website” dentro de la configuración de la etiqueta y con ello también es necesario vincular una variable que recoja el dato que necesitamos, como por ejemplo el email.
   Hay dos formas de obtener la información: La primera es cuando la información está disponible en el datalayer y se recoge en GTM a través de una variable (opción manual) la segunda es la recolección automática.
   
   

Tanto en una opción como en la otra, para poder vincular la variable primero es necesario configurarla, para ello se tiene que crear una variable tipo “Datos proporcionados por los usuarios” y seleccionar la opción que se va a usar.

Una vez creada esta variable, ya se podrá vincular en la etiqueta correspondiente en el apartado de etiquetas:

Para confirmar que el dato se está recogiendo bien se pueden hacer pruebas con el preview de GTM y una vez esté todo correcto publicar el contenedor para que se ejecute de forma real.

La entrada Conversiones mejoradas en GA4. Cómo implementarlas se publicó primero en ROIANALYTICS.

Cuando se quieren hacer cambios a nivel de diseño o funcionalidades en una web, los test A/B o los test de diferentes versiones de una misma página con una o varias diferencias entre ellas, es una de las técnicas más recurrentes para poder probar qué versión es más eficiente antes de hacer la implementación definitiva.

Hasta hace un tiempo, la herramienta más utilizada para hacer este tipo de pruebas era Google Optimize, pero desde septiembre del 2023 esta herramienta ya no está disponible. En el mercado hay varias opciones que servirán como sustituto pero una de las que parece una opción potente es VWO (siglas de Visual Website Optimizer)

Cómo funciona VWO

VWO es una herramienta que permite crear de forma sencilla variaciones y pruebas para valorar qué modificaciones en una página funcionarán mejor para una experiencia de usuario positiva antes de hacer la implementación final. En la parte de testing, las opciones más destacadas son los test A/B, el multivariable y el split url, pero a parte, existen otras opciones como análisis de formularios, heatmaps o grabaciones de sesiones.

Hay que tener en cuenta que cuantas más modificaciones al mismo tiempo haya en una misma página más difícil será identificar cuál de ellas ha hecho que la variante sea la ganadora o si una ha influido en otra, de este modo, lo recomendable es no hacer varios grandes cambios a la vez o cambios que puedan afectar uno a otro. Es preferible hacer más versiones con menos modificaciones que dos versiones con muchas modificaciones.

La herramienta, también permite personalizar la información según el perfil del usuario y seleccionar a qué tipo y a qué porcentaje de visitas se le quiere mostrar las diferentes opciones, lo que según el objetivo que se tenga se podrá adaptar mejor el test.

Para poder usar VWO primero es necesario registrarse, el registro es gratuito pero dentro de la herramienta hay diferentes planes según el producto que se quiera utilizar. Uno de ellos, es el plan Starter que es gratuito y por ejemplo, permite hacer test A/B hasta 50k usuarios al mes, es ideal para empresas que quieran iniciarse en la experimentación o que no tengan un volumen muy elevado de visitas, a partir de los 50k el precio irá aumentando según el volumen de usuarios al mes.

 

Pasos para crear un test AB en VWO

Una vez ya se ha dado de alta y se ha elegido el plan, es hora de empezar a trabajar. Una de las opciones más usadas en la experimentación es la aplicación de Test A/B. 

En VWO es necesario seguir los siguiente de pasos para poder configurar el test:

1. Página (paso obligatorio): Definir la página en la que quieres hacer el test

2. Variaciones (paso obligatorio): Por defecto ya viene la página de control y es necesario añadir las variaciones que se quieran.

3. Métricas (paso obligatorio): En este punto es necesario definir las métricas que se van a querer medir, es decir, que se van a usar para saber cuál de las dos versiones es más óptima para lograr el objetivo.

4- Audiencia y tráfico: Este paso no es obligatorio, permite definir al tipo de usuario al que se le quiere mostrar el test. Por ejemplo, si el test es solo para usuarios de dispositivo mobile que lleguen a la web a través del canal Organic Search.

5. Más configuraciones: Este paso no es obligatorio pero permite hacer otras configuraciones en caso de que sea necesario, aunque muchas de ellas están reservadas para los planes de pago.

Una vez hechas todas la configuraciones, ya se puede activar el test clicando en el botón de “Start Test”, a partir de este momento la versiones se empezarán a mostrar a los usuarios según las configuraciones hechas y será cuestión de días que se puedan obtener resultados para poder hacer una valoración de los resultados. 

En la parte de Report se podrán revisar los resultados, marcando la propia herramienta la versión más óptima para el objetivo marcado. Es importante, tener en cuenta que si los primeros días nosotros mismos hemos hecho pruebas para verificar que el test estaba funcionando correctamente, los datos estarán ligeramente alterados, por lo que es recomendable al menos tenerlos en cuenta para esos días en concreto. 

Cómo integrar VWO y Google Analytics 4

Integrando la cuenta de GA4 con VWO permitirá crear audiencias en GA4 directamente desde VWO e incluso importar las audiencias desde GA4 a la cuenta de VWO.

Eso si, es importante que tengas en cuenta lo siguiente:

• Antes de proceder a la vinculación de las herramientas es imprescindible verificar la correcta implementación del código de GA4 tanto si es directamente en la web como si es a través de GTM.
• La integración de las campañas de VWO con GA4 es una configuración única, es decir, no es necesario repetir el procedimiento para cada campaña nueva. 
• La integración se aplica a campañas de Test (client-side), Insights, Personalización e Implementación.

Pasos para integrar GA4 con VWO

1. Loguearse en la cuenta.
2. En la parte izquierda del panel, acceder a Configuraciones > Integraciones, en esta página se encuentran todas las integraciones que se pueden hacer con la herramienta. Las integraciones se aplicarán a todas las campañas de Test (a futuro) de forma predeterminada. 
3. Seleccionar la integración con GA4 y clicar en “Habilitar ahora”.
4. Una vez realizado, aparecerá la siguiente pantalla:

Para vincular campañas ya existentes, es necesario seleccionar la campaña, ir a Configuración > Integraciones y seleccionar GA4.

Una vez realizado todo este proceso, se pueden configurar audiencias para GA4 a través de VWO o importar las audiencias desde la propiedad de GA4. Para ello, primero será necesario conectar GA4 con VWO siguiendo los siguientes pasos:

1. Configuración > Integraciones > GA4 > Config (Opcional).
2. En las opciones avanzadas se pueden configurar el traspaso bilateral de las audiencias, únicamente se tendrá que clicar en el botón Iniciar sesión con Google para abrir sesión en la cuenta de GA4. 
3. Después de confirmar la cuenta de Google para conectar con VWO, se debe permitir el acceso a VWO haciendo clic en «Permitir”, con ello se podrá:
   -Editar entidades de gestión de GA4.
   -Ver y descargar datos de GA4.
   -Ver y administrar los datos de GA4.

En el enlace de ayuda de VWO se pueden encontrar más detalles sobre las audiencias.

Una vez realizadas estas configuraciones Vwo se convierte no solo en una herramienta de A/B Testing sino también en un aliado para obtener datos más potentes.

La entrada VWO. Nuestra alternativa a Google Optimize preferida se publicó primero en ROIANALYTICS.

Actualmente, un porcentaje muy elevado de las compras se realizan online, y por ello tener una buena medición del ecommerce es vital para poder hacer seguimiento y conocer el comportamiento de los usuarios respecto a los procesos de compra en negocios de venta online, sobre todo aquellos que no tienen tienda física o que un elevado porcentaje de venta se hace a través de la e-shop. De este modo, tomar decisiones de negocio basadas en datos permitirá una estrategia de negocio más eficiente.

Cómo medir acciones de usuario en Google Analytics 4

Google Analytics 4 permite la medición de una serie de acciones que realiza el usuario a nivel de ecommerce y esto facilita el seguimiento del proceso de compra. Para ello, antes de empezar, es necesario agregar la etiqueta de configuración de GA4 al site, lo más recomendable es hacerlo a través de GTM, aunque también se puede implementar directamente en el código de la web. Además, hay que implementar en el datalayer los códigos necesarios y hacer las configuraciones correspondientes en GTM para que GA4 pueda procesar la información.

Se puede encontrar información técnica más detallada en la guía oficial sobre ecommerce de Google. Una vez las implementaciones técnicas estén listas, GA4 va a poder medir diferentes eventos:

 

Eventos de GA4 relacionados con la selección y vista de productos

–view_item_list. Este evento se activa cuando el usuario ve un listado de productos en pantalla, es importante que se detallen los productos que ve el usuario, no todos aquellos que hay en la página. Es decir, si el usuario ve los productos de tres en tres, el evento detallará únicamente esos tres cada vez que se ejecute, es decir, el evento no detallará productos que el usuario no esté visualizando, a pesar de que estén en la lista de esa página. De este modo, se podrá saber cuántos productos de esa lista ve el usuario.

–select_item. Una vez el usuario clica encima de un producto para acceder a la página de producto, se activará este evento.

–view_item.  Cuando el usuario visualiza la página de producto y ve el detalle de este, se activa el evento, de este modo, es posible saber cuántas veces un usuario ve un producto. 

 

Eventos de GA4 relacionados con el carrito de compra

–add_to_cart. este evento se activa cuando el usuario añade un producto al carrito de compra.

–add_to_wish_list. El evento se activa cuando un usuario añade un producto a la lista de deseos, de este modo se pueden trackear datos de los productos que parecen interesantes al usuario a pesar de que no lo añaden al carrito de compra.

–view_cart. Evento que se activa cuando el usuario visualiza el carrito de la compra. 

–remove_from_cart. Este evento se activa cuando el usuario elimina del carrito de la compra un producto que había añadido. 

Eventos de Google Analytics 4 relacionados con el proceso de compra

–begin_checkout. Este evento mide el primer paso del proceso de confirmación de la compra.

–add_shipping_info. Evento que se envía cuando el usuario continúa con el proceso de finalización de compra y añade la información de envío.

–add_payment_info. Cuando el usuario añade la información de pago, se ejecuta este evento.

–purchase. Este es el evento final del proceso de compra, es decir, cuando el usuario finaliza la compra de forma correcta, se activa este evento.

–refund. Este evento solo se activará si se realiza un reembolso, en este caso se enviará el evento refund con el transaction_id relevante especificado, además de los parámetros item_id y quantity. Es recomendable añadir información sobre los elementos relacionados para poder ver el dato a nivel de artículo en GA4.

 

Eventos relacionados con las promociones en GA4

–view_promotion. Este evento mide las veces que el usuario ve una promoción, por lo que cuando el usuario vea en pantalla una promoción se activará este evento.

–select_promotion. Este evento se activará cuando el usuario haya clicado en la seleccionado (clicado) una promoción.

¿Qué tipo de información se puede obtener a partir de estos eventos?

Todos estos eventos, llevan asociados diferentes parámetros que van a permitir ver datos nivel de producto, categorías de productos, ingresos, cantidad de producto, detalle del proceso de compra o del recorrido de pago.

Con estos datos se pueden obtener métricas calculadas como por ejemplo el porcentaje de artículos que el usuario ve y añade al carrito o el porcentaje de productos añadidos al carrito que se acaban comprando.

El informe de GA4 donde se puede encontrar la información detallada sobre las compras es el de Monetización. En él por defecto, se puede encontrar un resumen, información sobre las compras, sobre recorridos tanto de compra como de pago a nivel de dispositivo u otras dimensiones y promociones.

Detalles importantes a tener en cuenta

Cuando se analizan los datos del ecommerce es necesario entender bien la definición de las dimensiones y métricas. Algunos detalles importantes a tener en cuenta, por ejemplo son:

–El parámetro moneda (currency) es obligatorio y además se debe usar el código ISO de la moneda correcto para evitar problemas de medición siempre que se usen métricas monetarias.

–La dimensión transacciones puede ser fácil caer en la trampa de pensar que es el recuento de las ventas que se realizan en el site, pero no es así, sino que cuentan también las devoluciones o reembolsos, ya que estos procesos también son considerados transacciones en GA4. Para saber las ventas el evento correcto sería el purchase, qué es el que hace referencia a la venta, en cambio la transacción sería una operación tanto si es en positivo (una venta) como en negativo (un reembolso). 

–Es importante tener en cuenta que para que el cálculo del valor de las métricas relacionadas con una devolución sea correcto es necesario mandar el valor en negativo, por ejemplo, las métricas de tax, shipping, o descuento. 

-La estructura de e-commerce de Google Analytics 4 no es tan flexible como podríamos desear. Si quieres usar dimensiones de e-commerce predefinidas como las que te hemos indicado en eventos que no sean de e-commerce  no vas a poder.
En este caso tendrás que añadir como dimensiones personalizadas en GA4 los parámetros que envías en el evento personalizado.

La entrada Medición de Google Analytics 4 para Ecommerce se publicó primero en ROIANALYTICS.

Las audiencias se componen de grupos de usuarios que generan ciertos datos de comportamiento o coinciden en características dentro del mismo sitio web o app. Por ejemplo, usuarios que han realizado una compra superior a cierto importe, que han realizado un comportamiento determinado o coinciden en edad y ubicación, etc.

Cómo funcionan las audiencias de Google Analytics 4

Las audiencias de Google Analytics 4 funcionan de manera que cada vez que un usuario que entra en la web o app coincide con los requerimientos para formar parte de una audiencia configurada pasa a formar parte de esa audiencia. Cuanto más amplios son los requisitos para formar parte de la audiencia más rápido se recogerán datos. Si los datos ya están disponibles Google Analytics 4 completa las audiencias con hasta 30 días de datos.

Para qué sirven las audiencias de Google Analytics 4

Principalmente las audiencias ayudan para obtener informes con datos más detallados sobre ellas y para usarlas en campañas publicitarias.

Si simplemente se crea una audiencia, en el informe de GA4 (Informes > Usuario > Audiencias) se podrán ver datos referentes a los usuarios han correspondido a la audiencia, cuantas conversiones han realizado o cuantas sesiones con engagement han generado, por ejemplo, además del tipo de tecnología que usan para interactuar con el site o la app.

Además, también se pueden usar las audiencias para hacer comparaciones en otros informes, para ello es necesario seleccionar como dimensión “Nombre de la audiencia” y seleccionar la audiencia necesaria. De este modo, se podrán comparar comportamientos entre diferentes audiencias y ver cuál de ellas rinde mejor, por ejemplo.

Para poder hacer un análisis más profundo sobre las audiencias configuradas, se puede realizar desde la sección de Explorar, en esta sección se pueden configurar informes más personalizados usando las dimensiones “Nombre de la audiencia y “Nombre de la última audiencia” y así analizar más detalladamente diferentes comportamientos de ellas como por ejemplo, qué métodos de adquisición de audiencias específicas han sido más eficaces o cómo se han desplazado esos usuarios por su contenido.

Por otro lado, en caso de que la propiedad de Google Analytics 4 esté vinculada a Google Ads, Search Ads 360 o Display & Video 360, las audiencias creadas se compartirán con estos productos. Para que las audiencias estén disponibles en los productos publicitarios vinculados con GA4, es necesario seleccionar la opción “Habilitar publicidad personalizada”, de este modo las audiencias se podrán usar para mostrar anuncios a usuarios según su comportamiento online específico, además de poder especificar a quién se quiere mostrar los anuncios. De este modo, las inversiones de presupuesto se podrán hacer de forma más eficaz para usuarios con más probabilidades de responder a los anuncios.

Cómo se crea una audiencia de GA4

Para crear una audiencia es necesario acceder al panel de Administrador y en la sección de Visualización de datos seleccionar Audiencias > Nueva audiencia. Desde este panel se podrá configurar la audiencia según las necesidades, tanto personalizada como usando una referencia. 

Cuando se crea una audiencia en GA4 hay posibilidad de crear un activador de audiencia y con ello registrar un evento cuando se actualice la pertenencia de un usuario a la audiencia. Hoy por hoy, esta configuración no es demasiado recomendable, ya que puede aumentar el número de usuarios unassigned y por lo tanto desvirtuar los datos. 

La entrada Para qué sirven las Audiencias de GA4 y cómo configurarlas se publicó primero en ROIANALYTICS.

La entrada Cómo conocer el perfil de usuario a través de Google Analytics 4 se publicó primero en ROIANALYTICS.

Pero, ¿cómo medir una app para saber qué hace el usuario dentro de ella o si se está cumpliendo el objetivo establecido a nivel de negocio?

Para poder tener información de lo que pasa en la app a través de datos de uso y comportamiento, es necesario implementar GA4 en la app, el SDK registra principalmente dos tipos de datos:

Eventos: Recoge datos de lo que sucede en la app (acciones de los usuarios, eventos del sistema o errores).

Propiedades de usuario: Hace referencia a los atributos para definir segmentos de la base de usuarios, como por ejemplo, la ubicación geográfica o la preferencia de idioma.

Antes de empezar a medir es importante tener en cuenta dos puntos.

1. Es necesario agregar Firebase al proyecto App, tanto para iOS como para Android, además de que GA4 esté habilitado en el proyecto de Firebase. 

-Para crear un nuevo proyecto de Firebase, es necesario habilitar GA4 durante el flujo de trabajo de creación. Cuando se habilita GA4 en el proyecto de Firebase, las apps se vinculan a los flujos de datos de GA.

-Si se usa un proyecto de Firebase existente que no tiene habilitado GA4, es necesario ir a la pestaña de integraciones > configuración del proyecto y habilitarlo.

Es importante tener en cuenta que los proyectos de Firebase que se han creado antes del 31 de julio de 2019 habrá que actualizarlos a la experiencia completa de GA4 (si aún no se ha realizado saldrá un banner en el panel de Analytics).

2 Este paso no es obligatorio, pero sí recomendado, para habilitar otras funciones como los públicos y la atribución de campañas es necesario agregar el framework de AdSupport al proyecto.

Este marco de trabajo es necesario para que Analytics pueda recopilar la información necesaria para las siguientes características funcionen de forma correcta:

Para ello:

-En el proyecto de Xcode, seleccionar el destino del proyecto.

-General > Bibliotecas y marcos de trabajo vinculados > clicar en + > Seleccionar AdSupport.framework.

*Antes de enviar la app a revisión, hay que asegurarse de que cumple con los lineamientos de uso de IDFA para iOS.

Por otro lado, para añadir el SDK de analytics a la app es necesario seguir las instrucciones de la documentación oficial de Google para iOS y para Android.

Una vez estén hechas todas las implementaciones técnicas previas necesarias, se empezaran a recoger datos útiles para poder hacer análisis sobre lo que sucede en la app.
Con la herramienta DebugView se puede monitorizar que los eventos implementados estén funcionando correctamente o con el informe en tiempo real, también se podrán monitorizar los eventos que van realizando los usuarios en ese momento.

Eventos recomendados por Google en la medición de apps

Los eventos recomendados generalmente por Google para todas las apps son:

• ad_impression: se activa cuando el usuario ve un anuncio en la aplicación.
• earn_virtual_currency: se activa cuando el usuario gana dinero virtual. 
• generate_lead: se activa cuando el usuario solicita información o envía un formulario. 
• join_group: se activa cuando el usuario se une a un grupo.
• login: se activa cuando el usuario inicia sesión en la app.
• purchase: se activa cuando el usuario completa una compra en la app. 
• refund: se activa cuando el usuario recibe un reembolso. 
• search: se activa cuando el usuario busca la aplicación. 
• select_content: se activa cuando el usuario selecciona contenido de la app.
• share: se activa cuando el usuario comparte contenido de la app. 
• sign_up: se activa cuando el usuario se registra para crear una cuenta en la app.
• spend_virtual_currency: se activa cuando el usuario gasta dinero virtual.
• tutorial_begin: se activa cuando el usuario comienza un tutorial durante el proceso de alta. 
• tutorial_complete: se activa cuando el usuario completa un tutorial durante el proceso de alta.

Además, según el sector, Google recomienda otros tipo de eventos, por ejemplo ventas online o aplicaciones de juego.

La medición de las acciones del usuario tanto en web como en app son muy importantes, ya que los datos obtenidos permiten tomar decisiones basadas en información real que puede llevar a mejorar los resultados del negocio o crear estrategias más apropiadas para conseguir los objetivos marcados.

La entrada Cómo medir los datos de una App con Google Analytics 4 y Firebase se publicó primero en ROIANALYTICS.

Seguramente ya habrás escuchado hablar de los parámetros UTM, pero ¿sabes qué son y por qué es tan importante usarlos? 

Los parámetros UTM o etiquetas UTM, son fragmentos de código que se incorporan a la URL del enlace del site que se está trackeando y permiten hacer seguimiento del tráfico que llega de las campañas o acciones que se realizan con enlaces a la web, tanto de pago como de no pago. Por lo tanto, las etiquetas UTM son muy importantes, ya que permiten atribuir correctamente el tráfico al canal correspondiente y de este modo poder tener una visión correcta de los resultados que da la campaña o acción para la web. Es decir, ayudan a evitar el tráfico unassigned.

¿Cuáles son los tipos de parámetros UTM?

Las etiquetas UTM que se pueden añadir a la URL que lleva al sitio web principalmente son: utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content y utm_term. Aunque es cierto que las tres primeras son obligatorias y esenciales para campañas, las otras dos, aunque no son de carácter obligatorio, sirven de apoyo para proporcionar más información en el momento de analizar.

 

Pero, ¿sabes para qué sirve cada una?

 

• utm_source: este parámetro hace referencia al sitio web de donde viene el tráfico, es decir, la web donde está el enlace a tu web y es de uso obligatorio. Además, no se puede usar para indicar otra información que no sea el sitio web dónde está ubicado el enlace, ya que de este modo se está indicando la fuente de dónde procede el tráfico.

 

• utm_medium: en esta etiqueta se indica el canal por el cual el tráfico llega a tu web, por ejemplo, social, cpc, referral, etc. y como el parámetro anterior, es de uso obligado, por lo que en el caso de que el enlace estuviera en una plataforma de redes sociales, el utm quedaría de la siguiente forma, utm_medium=social.

 

• utm_campaign: con este parámetro se puede indicar el nombre de la campaña o acción a la que corresponde el enlace, es obligatorio usarlo si se quiere saber de qué campaña proviene el tráfico. Por ejemplo, en el caso de que se esté realizando una campaña de novedades de verano el utm_campaign podría ser utm_campaign=novedades_verano.

 

• utm_content: este parámetro se utiliza para concretar el contenido que ha llevado al usuario a la página web, por ejemplo si es una imagen, el texto del enlace, el tipo de enlace, etc. Por ejemplo, utm_content=imagen_coleccion.

 

• utm_term: esta etiqueta se podría usar para indicar el término de búsqueda que ha usado el usuario para llegar a la web, útil en campañas de pago, pero en caso de Google Ads, si se tiene activado el etiquetado automático no haría falta incluirlo. Un ejemplo sería utm_term=verano.

 

Las nuevas propiedades de GA4 además, permiten también las siguientes etiquetas:

 

• utm_source_platform: Indica la plataforma de origen manual.
• utm_creative_format: indica el tipo de creatividad; por ejemplo, de display, nativa, de vídeo o de búsqueda. En estos momentos no se incluye en los informes de las propiedades de GA4. 
• utm_marketing_tactic: indica criterios de segmentación aplicados a una campaña; por ejemplo, remarketing o prospección. En estos momentos no se incluye en los informes de las propiedades de GA4. 

 

Para poner un ejemplo, imaginemos que se ha realizado una campaña de emailing y se ha enviado una newsletter con diferentes enlaces a la web. Por lo que las etiquetas utm que complementen la url de uno de los enlaces a la web podrían ser: 

 

utm_source=newsletter

utm_medium=email

utm_campaign=novedades_verano

utm_content=imagen_coleccion

 

Por lo que la url entera quedaría de la siguiente forma: 

 

www.miweb.com?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaig=novedades_verano&utm_content=imagen_coleccion

 

4 consejos que no hay que olvidar:

 

1. No se pueden usar tildes, espacios ni caracteres especiales, ya que sino la URL podría no funcionar y cuando el usuario intentara acceder le daría error. 
2. En campañas de Google Ads, no es necesario etiquetar los enlaces ya que la propia herramienta los crea automáticamente, si se tiene activado.
3. Es muy importante que la etiqueta utm_source y la utm_medium, es decir, la fuente y el medio, siempre se escriban de la misma forma y de acuerdo con la configuración de Google Analytics, ya que sino no se asignará correctamente al canal correspondiente.
4. Siempre que el enlace pertenezca a la misma campaña, se debe etiquetar todo con la misma nomenclatura, ya que si en un enlace se escribe una palabra de una manera y en otro de otra, Google Analytics lo interpretará como dos diferentes.

¿Cómo ver los resultados de los enlaces de campañas etiquetados en Google Analytics?

Una vez los enlaces con las etiquetas UTM son accesibles para los usuarios y estos empiezan a hacer visitas, es el momento de poder ver los resultados a través de Google Analytics. Para ello, es necesario acceder a la propiedad donde se encuentran los datos de la web que se quiere analizar: 

1. En el menú de la izquierda, dentro de la sección de Ciclo de vida, ir a Adquisición de tráfico: Grupo de canales predeterminado de la sesión.
2. En la primera dimensión, cambiar a “fuente/medio”
3. Una vez aquí, se puede seleccionar como dimensión secundaria “Campaña de la sesión” para saber a través de qué campaña ha llegado el tráfico.

 

8 ventajas de usar las etiquetas UTM

Algunas de las ventajas que se obtienen gracias al uso de los UTMs son:

 

1. Correcta categorización del tráfico de la web, ayuda a evitar el tráfico unassigned.
2. Posibilidad de analizar de forma aislada una campaña o acción en concreto.
3. Toma de decisiones para optimizar campañas basadas en datos.
4. Identificar la campaña o acción que ha llevado visitas al site.
5. Saber qué campaña o acción tiene mejor rendimiento a nivel de conversión.
6. Diferenciar campañas o acciones dentro de una misma fuente, por ejemplo, en el canal social, si se realizan diferentes colaboraciones en instagram, se puede analizar cuál ha tenido resultados más óptimos.
7. Optimizar la calidad de los datos de la web.
8. Permite saber qué enlace ha funcionado mejor dentro de una misma acción, por ejemplo, en una Newsletter. 

Herramienta de Google para crear enlaces etiquetados con UTMs

Para empezar a utilizar las etiquetas UTM en las campañas de una forma sencilla, Google dispone de la herramienta gratuita Campaign URL Builder.

Su funcionamiento es muy sencillo. Simplemente hay que rellenar los campos que se solicitan en el formulario y la propia herramienta creará la URL etiquetada, por lo que después únicamente hay que copiarla y pegarla donde se quiera poner el enlace.

La entrada Qué son los parámetros UTM y por qué son tan importantes en Google Analytics 4 se publicó primero en ROIANALYTICS.

Conocer qué busca el usuario que accede a la web es importante para el negocio ya que estos datos permiten optimizar la usabilidad del site y a la vez, los resultados de la conversión. Es un dato que muchas veces no se tiene en cuenta pero que proporciona una información muy valiosa, si el usuario encuentra fácilmente el producto que está buscando habrá más posibilidades de que, por ejemplo, lo compre o consuma el servicio.  

Las actuales propiedades de GA4 también cuentan con el dato de búsquedas en el sitio, aunque a diferencia de las propiedades de Universal Analytics, no hay un informe como tal sino que es un evento que forma parte de la medición mejorada de GA4, este evento llega a GA4 con el nombre “view_search_results.

¿Cómo configurar Google Analytics 4 para hacer seguimiento de las búsquedas en la web?

Como este evento ya forma parte de la medición mejorada de GA4 no hay que hacer grandes configuraciones, pero sí que son importantes los siguientes dos puntos:

1.Revisar que la query de búsqueda está incluída en la configuración. Por defecto vienen configuradas las queries más comunes, pero es necesario que si la del site en cuestión no es la habitual se añade a la configuración del evento para poder medirlo. 

Detalles del flujo > Medición mejorada > Búsquedas en el sitio > Mostrar configuración avanzada → Revisar en la opción “Parámetro de consulta de términos de búsqueda”

2. Añadir en dimensiones personalizadas la dimensión “search_term” para recoger el término que ha buscado el usuario. 

 

Administrar > Configuración de la propiedad > Visualización de datos > Definiciones personalizadas → Añadir la dimensión search_term

Lorem fistrum por la gloria de mi madre esse jarl aliqua llevame al sircoo. De la pradera ullamco qué dise usteer está la cosa muy malar.

¿Qué datos están relacionados con el evento “view_search_results?

En el informe de eventos, se puede encontrar el evento “view_search_results” y si se añade en la dimensión secundaria la dimensión personalizada “search_term” (dimensión que se ha añadido con anterioridad, sino no saldrá) se podrá analizar qué términos han sido buscados por el usuario en el periodo analizado, cuantas veces (número de eventos), el total de usuarios que han hecho búsquedas, veces que se ha hecho la búsqueda por usuario (el número de eventos por usuario).

Además, mediante los informes de exploraciones de GA4 se pueden crear informes mucho más amplios donde ver más información y hacer un análisis más profundo.

Qué aportan los datos de las búsquedas para optimizar los resultados de la web

 

• Analizar las tendencias de mercado del negocio.
• Conocer los intereses de los usuarios en la web.
• Enfoque del posicionamiento en buscadores: a través de las búsquedas que realizan los usuarios en la web, se puede analizar si los usuarios que han accedido a través de una búsqueda orgánica están alineados con el producto/servicio que se ofrece en la web, además de encontrar nuevas palabras clave que puedan ayudar al posicionamiento.
• Análisis de páginas desde donde se realizan las búsquedas. Si se observa que se repite un tipo de patrón en la misma página o en el mismo tipo de páginas se pueden detectar optimizaciones para mejorar la experiencia de usuario o para mejorar el ratio de conversión de la web. Por ejemplo, si se repite muchas veces la búsqueda de un producto desde de la Home, sería una buena opción añadir este producto en el apartado de destacados de la Home o si en una página categoría de productos se repite la búsqueda de un producto que está en dicha página o es necesario hacer algún paso más para encontrarlo es indicativo de que no es lo suficientemente visible para el usuario y este necesita buscarlo.
• Cómo se realizan las búsquedas, por ejemplo desde qué dispositivo.
• ¿Están satisfechos los usuarios con los resultados que obtienen? A través de los datos que se proporcionan en los informes y cruzándolo con otras dimensiones secundarias se puede saber qué acciones han realizado los usuarios antes y después de la búsqueda. Por ejemplo, a través de qué página de destino ha entrado un usuario que ha realizado una búsqueda en concreto o  qué página ha visitado después, si después de la búsqueda se ha ido o si ha acabado realizando la acción de conversión.

En definitiva, un buen análisis de los datos de búsqueda en el sitio puede proporcionar datos imprescindibles para obtener información sobre necesidades de los usuarios o problemas de usabilidad.

La entrada Búsquedas en el sitio con Google Analytics 4: ¿Sabes qué buscan los usuarios en tu web? se publicó primero en ROIANALYTICS.

La entrada Qué es un KPI y cómo elegirlo se publicó primero en ROIANALYTICS.

Últimamente se está escuchando hablar mucho del server-side tagging y sus múltiples ventajas, pero ¿qué es y para qué sirve este nuevo método?

¿Qué es el Server Side Tagging?

El server–side tagging es un método alternativo de seguimiento de datos que traspasa el control de terceras partes (como las herramientas de Google) a primeras partes (al responsable del sitio web), ya que aloja tanto los datos de los usuarios que visitan la web como la web en si, en un servidor propio.

Diferencias entre client side-tagging y server side-tagging

El client-side tagging es la forma más habitual de conectar las webs con las herramientas de medición. En este caso se usa el navegador del usuario (cliente) para enviar la información a la herramienta de gestión de etiquetas, como Google Tag Manager, desde la cual se enviará la información a las plataformas de seguimiento, como Google Analytics, Google Ads, Meta, etc. Aunque también existen casos en los que no existe gestor de etiquetas y se envía la información directamente a la plataforma de medición (menos recomendado). Para que este tipo de seguimiento funcione correctamente es necesario añadir el código del gestor de etiquetas al código de todas las páginas del sitio web. 

En cambio, el server-side tagging, el sitio web envía primero los datos al servidor en la nube. Una vez el servidor ha recibido los datos, es el momento en que se envía la información a las herramientas de seguimiento, como por ejemplo, Google Tag Manager, el cual desde hace un tiempo ya tiene un contenedor específico para ello. Pero ¿cómo funciona? el servidor en la nube actúa como un proxy entre los datos que se envían a una herramienta de terceros y la web (u otra fuente de datos), por lo que para poder usar el contenedor de GTM tipo servidor, es necesario configurar un servidor en la nube que debería usar el subdominio de la web y después usar las solicitudes de GTM de servidor para enviar los datos a las herramientas de medición.

¿Qué ventajas y desventajas tiene cada tipo de forma de medición?

Por un lado, el sistema client-side tagging tiene como ventaja la simplicidad y que económicamente no tiene coste o es muy bajo, en cambio, principalmente existen 3 desventajas:

1. Descenso del rendimiento de la velocidad del sitio web, muy importante para la experiencia del usuario. 
2. Carencias de seguridad respecto a datos personales, ya que no hay control sobre los datos tipo PII que puedan recoger terceros.
3. La duración de las cookies se limitará a 1 o 7 días debido a que algunos navegadores tienen diseñadas soluciones para la prevención de seguimiento inteligente. 

Por otro lado, el sistema server-side tagging, a pesar de ser una manera más fiables y controlada para trackear datos, tiene tres desventajas destacables y estas son el coste económico, ya que se necesita contratar un servidor en la nube, que se requiere más conocimiento técnico para poder implementarlo y que no todas las plataformas de seguimiento son (todavía) compatibles con este sistema. A pesar de ello, las ventajas más importantes y que lo hacen una muy buena opción son:

1. Se mejora el rendimiento de la web.
2. Posibilidad de usos más complejos del dato (dato más enriquecido).
3. Control de los datos que se envía a cada herramienta de seguimiento. 
4. Duración de las cookies, ya que si se usa un subdominio personalizado dentro de la jerarquía de la web principal, GTM establecerá cookies de origen, por lo que los navegadores no tratarán las cookies como si fueran de terceros, lo que también dará más exactitud y fiabilidad al dato. 

Por lo tanto, a pesar de que el server-side tagging es un sistema muy poderoso, la implementación de un sistema u otro, hoy por hoy, va a depender del tipo de necesidades que se tengan y la capacidad de implementación de cada empresa, ya que no existe una regla para todos. 

La entrada Server Side Tagging – ¿Es la opción que necesitas? – Ventajas y desventajas se publicó primero en ROIANALYTICS.

¿Qué datos contiene el informe de búsquedas en el sitio?

Dentro del informe de búsquedas se pueden encontrar diferentes tipos de datos:

Primeramente se encuentra una visión general, en la que se visualizan los datos de forma genérica y que permiten a primera vista tener una idea de cómo está funcionando, es decir una foto general de los resultados. 

Además, en el apartado de “contenido del sitio” se puede desglosar según término de búsqueda, categoría de búsqueda (en caso de que esté configurado) y página de inicio (correspondiente a la página en la que se ha realizado la búsqueda).

Seguidamente también se proporciona información sobre el uso, es decir, visitas con búsquedas y visitas sin búsquedas. En este apartado se puede diferenciar qué sesiones han sido con búsqueda y cuáles no y el comportamiento de estas, como por ejemplo las páginas por sesión que se han visto o la duración media de la sesión. Esta información permite comparar el comportamiento entre los dos tipos de visitas y de este modo implementar mejoras.

En tercer lugar, se encuentra el informe de “Término de búsqueda” en el cual se desglosan los términos han buscado los usuarios en la web. Este apartado, es uno de los más interesantes respecto a las búsquedas, ya que permite conocer qué busca el usuario, es decir en qué está interesado y da información relacionada con el objetivo por el cual el usuario ha visitado la web. De este modo, se puede obtener información sobre tendencias e intereses de posibles conversiones.

En último lugar, pero no por ello menos importante, se encuentra el informe de “Páginas de búsqueda”. Este apartado permite conocer en qué páginas se han realizado las búsquedas, por lo que permitiría detectar patrones de comportamiento y encontrar oportunidades de optimizar la experiencia de usuario. Además, añadiendo como dimensión secundaria el “Término de búsqueda” se puede saber qué se ha buscado en cada página. Estos datos permiten detectar en qué páginas pueden haber problemas o posibles optimizaciones, como saber según las páginas que haya visitado el usuario qué esperaba encontrar en una página determinada y no ha encontrado.

¿Cómo configurar Google Analytics para hacer seguimiento de las búsquedas en el sitio?

Para poder visualizar los datos relacionados con las búsquedas en la web es necesario hacer las configuraciones pertinentes tanto en la web como en Google Analytics. 

En Google Analytics, el proceso sería el siguiente: Acceder al panel de Administrar > En la parte de vista: Configuración de la vista > Activar Seguimiento de búsqueda en el sitio e indicar cuál es el parámetro de consulta.

Como se observa en la imagen, también hay la opción de activar las Categorías de búsqueda en el sitio. Esta opción es muy útil en caso de que se quieran categorizar las búsquedas. Por ejemplo, en el caso de un ecommerce de tecnología, si el usuario hace una búsqueda de “macbook apple”, la categoría de búsqueda podría ser “ordenadores” y el término buscado sería “macbook apple”, para ello también hay que indicar cuál es el parámetro de consulta para la categoría de búsqueda.

Respecto a la opción de “Quitar los parámetros de consulta de la URL” no es aconsejable a no ser que haya un motivo justificado, ya que si se quita el parámetro de la URL no se diferenciarán qué URLs son de búsqueda y cuáles no y podría dar pie a confusión y duplicar páginas vistas de una página cuando en realidad son búsquedas realizadas.

Qué aportan los datos de las búsquedas para optimizar los resultados de la web

• Analizar las tendencias de mercado del negocio.
• Conocer los intereses de los usuarios en la web.
• Enfoque del posicionamiento en buscadores: a través de las búsquedas que realizan los usuarios en la web, se puede analizar si los usuarios que han accedido a través de una búsqueda orgánica están alineados con el producto/servicio que se ofrece en la web, además de encontrar nuevas palabras clave que puedan ayudar al posicionamiento.
• Análisis de páginas desde donde se realizan las búsquedas. Si se observa que se repite un tipo de patrón en la misma página o en el mismo tipo de páginas se pueden detectar optimizaciones para mejorar la experiencia de usuario o para mejorar el ratio de conversión de la web. Por ejemplo, si se repite muchas veces la búsqueda de un producto desde de la Home, sería una buena opción añadir este producto en el apartado de destacados de la Home o si en una página categoría de productos se repite la búsqueda de un producto que está en dicha página o es necesario hacer algún paso más para encontrarlo es indicativo de que no es lo suficientemente visible para el usuario y este necesita buscarlo.
• Cómo se realizan las búsquedas, por ejemplo desde qué dispositivo.
• ¿Están satisfechos los usuarios con los resultados que obtienen? A través de los datos que se proporcionan en los informes y cruzándolo con otras dimensiones secundarias se puede saber qué acciones han realizado los usuarios antes y después de la búsqueda. Por ejemplo, a través de qué página de destino ha entrado un usuario que ha realizado una búsqueda en concreto o  qué página ha visitado después, si después de la búsqueda se ha ido o si ha acabado realizando la acción de conversión.

En definitiva, un buen análisis de los informes de búsqueda en el sitio puede proporcionar datos imprescindibles para obtener información sobre necesidades de los usuarios o problemas de usabilidad. Por ello, si crees que este tipo de dato podría ayudarte a optimizar los resultados de tu web y quieres saber más, contacta con nosotros.

La entrada Búsquedas en el sitio: ¿Sabes qué buscan los usuarios en tu web? se publicó primero en ROIANALYTICS.