Analisis de datos google analytics

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Hay más de 100 informes en Analytics, algunos pueden ser un poco inexactos, pero vamos a encontrar información de los cuatro tipos principales de informes. Fíjate en los elementos de la parte inferior de la columna de la izquierda.

Nuestro sitio se ve muy bien en los teléfonos y en los ordenadores de sobremesa, pero no tenemos una versión específica para las tabletas. Tal vez deberíamos construir un sitio web «totalmente fluido» que se vea muy bien en todos los tamaños de pantalla: teléfonos, ordenadores de sobremesa y tabletas.

Convierte la idea en una pregunta. Hacer que el sitio responda de forma fluida llevará tiempo y dinero, por lo que es importante entender qué porcentaje de nuestros visitantes se vería afectado y cuál podría ser ese impacto.

Mira en Audiencia > Móviles > Visión general para ver los datos sobre los visitantes de las tabletas. Esto le muestra qué porcentaje de sus visitantes están utilizando qué tipo de dispositivo. También muestra su grado de compromiso y la probabilidad de que se conviertan en clientes potenciales y suscriptores.

Nuestro público objetivo utiliza las redes sociales. Si dedicamos más tiempo a interactuar con la gente en estas redes sociales, deberíamos ser capaces de atraer a más visitantes. Esos visitantes pueden convertirse en suscriptores o clientes potenciales.

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Cuanto más antiguos son los datos, menos fiables son.  Esto se debe a que vivimos y operamos en un cambio constante de las condiciones de comercialización, las tendencias, el comportamiento de compra, los precios, la competencia y los embudos multicanal.

Por lo tanto, comparar un año de datos de análisis web con el año anterior podría ser como comparar manzanas con naranjas porque muchas cosas habrían cambiado durante ese tiempo, desde el tamaño del sitio web, el tráfico, los productos, los competidores hasta su mercado objetivo.

Nunca podremos entender realmente esta estacionalidad si no comparamos los datos del año pasado con los del presente.  Esta es una de las pocas situaciones en las que los datos de ventas de hace más de un año son tan importantes.

Cuando se observa una línea de tendencia con muy pocos puntos de datos como, por ejemplo, dos o tres, la tendencia puede ser engañosa. Por ejemplo, el informe de los últimos tres meses que aparece a continuación muestra dos líneas de tendencia con sólo tres puntos de datos (ya que el periodo de tiempo está fijado en un mes):

Realizamos análisis de tendencias para medir el rendimiento de un canal de marketing, una fuente de tráfico, una campaña o una métrica a lo largo del tiempo. En el análisis de tendencias, detectamos un patrón o patrones, los interpretamos y luego hacemos predicciones sobre la base de datos históricos.

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Aunque el Big Data es una pequeña parte de los datos generados por las empresas de todo el mundo, éstas lo utilizan ampliamente para la integración, el marketing y la analítica. Según Techjury, el 97,2% de las grandes organizaciones ya están invirtiendo en Big Data e Inteligencia Artificial (IA).

La analítica de datos se refiere al examen de conjuntos de datos sin procesar para extraer conclusiones y conocimientos valiosos. El objetivo de la analítica de datos es aplicar herramientas y tecnologías de análisis estadístico a los datos brutos para resolver problemas y descubrir tendencias. Con la analítica de datos, las empresas mejoran la toma de decisiones, dan forma a los procesos e impulsan el crecimiento.

El análisis de datos ayuda a las empresas a evaluar sus campañas publicitarias, a comprender mejor a su público objetivo, a perfeccionar las estrategias de contenido, a personalizar el contenido y a desarrollar mejores productos. El análisis de datos impulsa el rendimiento empresarial y mejora los ingresos.  Sin embargo, para garantizar un análisis sólido, las organizaciones deben aprovechar diversas técnicas, como la limpieza de datos, la transformación de datos, la minería de datos y el modelado de datos, entre otras.

El análisis descriptivo responde a dos preguntas: ¿qué ha pasado y qué está pasando ahora? Identifica tendencias y patrones a partir de datos históricos y actuales para desarrollar indicadores clave de rendimiento (KPI) y describir los resultados a las partes interesadas. El análisis descriptivo implica la recopilación de datos, el procesamiento de datos, el análisis de datos y la visualización de datos.

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Soy consciente de que estás presionado por el tiempo y puede que no quieras hacerlo. Pero en caso de que quieras ganar a lo grande en lugar de sólo ganar, te animo a que leas los seis consejos que se detallan en este post: El mayor error que cometen los analistas web… ¡Y cómo evitarlo!

Empieza por la tarta. Te ayudará a entender hasta qué punto depende la empresa/cliente de la búsqueda (demasiado no es bueno). ¿Qué otras fuentes son importantes para ellos? Si no ves otras fuentes (campañas – email, social, display) no están etiquetadas. Una cosa muy mala.

La búsqueda es siempre grande para todos. Así que usted quiere profundizar en la Fuente de Tráfico > Fuentes > Búsqueda > Visión general para entender el equilibrio macro entre orgánico y pagado (esto, por defecto, sólo mostrará AdWords aunque puede mostrar Bing, Yandex, etc).

Es difícil obtener el rendimiento general de las palabras clave de búsqueda en GA, así que tome este rápido informe personalizado Rendimiento de todas las búsquedas y aplique los segmentos avanzados estándar a él (tráfico de búsqueda no pagado, tráfico de búsqueda pagado). Toneladas y toneladas de información aquí. Mejores palabras clave orgánicas, rendimiento para las mismas palabras entre orgánicas y pagadas, comparaciones de valor de objetivos, mucho más. Vuélvete loco.