Si hay algo que todos buscamos, es la consecución de nuestros objetivos. A todos nos cuesta saber el porqué de los resultados, qué ha pasado y qué podemos hacer, así que en esta entrada voy a compartir por dónde empiezo a analizar en Google Analytics.

Entender lo que las interacciones nos están dejando y la forma en la que se comportan nuestros usuarios en el sitio web es sólo el comienzo.

Cómo empezar en Google Analytics

Como ya he comentado, para dar con los datos y razones por las que vemos afectado nuestro rendimiento, el primer paso es segmentar, dividir a los usuarios en varios grupos dependiendo de su comportamiento, gustos, preferencias, o simplemente de la navegación que realicen.

No se trata de los que convierten y los que no, sino que hay más. Por edad, usuarios nuevos, recurrentes, móvil, escritorio, los que han aterrizado en una misma landing, etc. Cada uno de estos grupos de usuarios tienen necesidades diferentes, así como diferentes percepciones de un mismo sitio web. Y lo mejor de todo, es que dependemos de nosotros mismos para hacer la segmentación que más se ajuste a nuestras necesidades.

1. Dimensiones personalizadas

Nuestro análisis comienza estableciendo unas dimensiones personalizadas. Por ejemplo, los que convierten contra los que no, los que acceden desde escritorio y los que usan dispositivos móviles. Esto no es nada si no profundizamos más, pero es un primer punto.

Si por ejemplo, vemos que tenemos muchos usuarios recurrentes, que pasan mucho tiempo en el sitio, con apenas rebote, y una media alta de paginas vista, pero que no convierten, será porque el proceso de compra no este del todo claro. Se trata solamente de un primer paso, hay que profundizar. Vamos a ello.

2. Flujo de usuarios

Si importante es segmentar, tambien lo es ver el recorrido que han tenido ¿Cual es el comportamiento de un usuario que convierte, que paginas ve antes de la compra, cual es el ritmo promedio cuando entran en el embudo de conversión? ¿Hace el mismo recorrido un usuario que no llega a convertir, en que parte abandona el embudo de conversión?

Con estas preguntas podremos dar respuestas a si estamos dando enlaces a contenido relacionado, relevante, si estamos incurriendo en que la vinculación de enlaces sea confusa, o si simplemente no tenemos bien ubicadas las llamadas a la acción.

3. Contenido del sitio

Mientras que el flujo nos da únicamente el recorrido de los usuarios, el contenido del sitio con el resumen de navegación es una forma hábil y visual de comprender la progresión de una determinada página y las tasas de abandono.

Estos detalles son una forma alternativa para aquellos que prefieren analizar de una forma más lineal a través de una tabla y desde dentro de nuestros segmentos personalizados.

4. Dispositivos móviles

Ahora que hemos segmentado y tenemos una comprensión básica general del comportamiento de los usuarios en nuestro sitio web, podemos empezar a tener una idea de las paginas por las que abandonan el sitio web, y aquellas en las que la navegación es más complicada.

Todo esto nos tiene que llevar a ser capaces de optimizar sobre la base de estos usuarios, que tienen problemas pero que su comportamiento indica, por paginas vista y tiempo en el sitio, que están planteándose la compra.

Además, quiero hacer una parada en ver si nuestros usuarios son de tipo móvil, escritorio, y cuál es el porcentaje total de conversiones de cada uno. Es más, si tenemos un porcentaje muy igualado de visitas desde dispositivos móviles pero no tenemos lo mismo de conversión, quizá tengamos que plantearnos un cambio de escenario móvil.

Lo que hay que tener claro es que el análisis, tanto vertical, como horizontal por objetivos, de estos segmentos es algo muy importante. Todo sea por una mejor experiencia de usuarios. Porque recordemos que sin una experiencia de usuario buena, las posibilidades de conversión se ven muy afectadas.

5. Datos demográficos

Con una idea general del comportamiento de usuarios, segmentados y por dispositivos, vamos a los datos demográficos. Sabemos qué es, pero ¿cómo puede afectar a nuestro sitio web?

Es importante entender el comportamiento, una vez más, si somos un sitio web de contenidos como un periódico, entender que a los usuarios más jóvenes les guste un tipo de contenido más visual, y a los más mayores un articulo elaborado y largo, es importante para saber redirigir nuestro contenido, o adecuar el plan del mismo, usándolo en la revisión de ciertas páginas, con el lugar en el que es probable que se produzca la conversión o salida.

6. Ruta de objetivos invertida

A veces es positivo ver las cosas del revés para darnos cuenta de qué hacemos y cómo lo hacemos. Hasta ahora hemos seguido un camino lógico. En este punto vamos a echar un vistazo al momento de conversión y a qué páginas han proporcionado los últimos pasos para la conversión.

En mi opinión, aquí es dónde está el análisis más complicado, yendo atrás en el embudo de conversión para evaluar las llamadas a la acción. Sabemos lo que funciona y ahora podemos compararlas con las paginas que tenían una fuga considerable.

7. Visualización del funnel

Es uno de los métodos más antiguos que Google Analytics nos da, pero uno de los más eficientes. Hasta ahora hemos visto una comparativa de usuarios por segmento, hemos hecho un flujo para ver el comportamiento, nos hemos detenido en una pagina en concreto y hemos seguido el proceso inverso sabiendo cuales nos convertían mejor para ver en que fallan las que tienen algún tipo de fuga.

Gracias a este análisis podremos responder a las siguientes preguntas. Si los usuarios están abandonando el embudo pero no salen del sitio web:

  1. ¿Hacia donde van?
  2. ¿Tenemos un ecommerce y no damos los datos suficientes?
  3. ¿Por que tenemos que poner enlaces en el embudo en lugar de un texto breve y claro?

8. Modelo multicanal

Es posible que hayamos visto que el trafico orgánico sea el que mejor convierte en los últimos meses, pero no nos hayamos dado cuenta de que el primer paso siempre haya sido procedente de un medio de pago, regresando días más tarde a través orgánico.

Es decir, que cuidado con cancelar el presupuesto de pago. Sería muy bueno tener una plantilla o unos trucos para combinar orgánico y de pago ¿verdad? En próximas entradas 🙂

Y hasta aquí, nuestro primer análisis

Todo sencillo y fácil ¿verdad, que pensáis? Yo creo que lo bonito de Google Analytics es que todavía hay una gran cantidad de puntos de vista para comparar datos, y lo mejor es que podemos segmentarlos según nuestro modelo para ajustarlo a nuestras necesidades.

Esto es una buena forma de empezar, lo que siga, sólo depende de nosotros mismos, ¡y de nuestros usuarios!