¿qué herramienta monitorea el comportamiento de la cuenta en google +?
seguimiento del comportamiento del usuario en el sitio web
Mucha gente asume que cuanto más tiempo permanezca alguien en una página web, mejor. Pero no es así. Este mito no tiene en cuenta la experiencia del usuario y puede llevar a suposiciones inexactas. ¿El usuario está comprometido con el contenido o no puede encontrar la información que necesita?
La tasa de rebote se refiere a la rapidez con la que alguien abandona su sitio. Este es otro caso en el que no hay que sacar conclusiones demasiado rápidas. Una tasa de rebote alta podría ser algo malo si la gente no está interesada en el contenido de su sitio. Si el visitante encuentra la información que necesita de inmediato y se va contento, una tasa de rebote alta no es mala. También es importante tener en cuenta que, según el sector o la industria en la que trabajes, es normal que haya diferentes tasas de rebote. Por ejemplo, es típico que alguien visite la web de un restaurante para ver los horarios de apertura y se vaya rápidamente porque es lo único que busca. En el mercado inmobiliario, si alguien está buscando comprar una casa, es más probable que se quede y explore el sitio. Sin embargo, si un agente les envía un listado que no les gusta, podrían «rebotar» enseguida.
google analytics todas las páginas
Amazon, como todos sabemos, es el mayor y más exitoso minorista de productos de comercio electrónico del mundo. Se han convertido en una gran empresa simplemente porque estaban obsesionados con probar los comportamientos de sus clientes para una mejor usabilidad y experiencia general del usuario.
Pusieron su atención en sus clientes, lo que les permitió convertirse en lo que son hoy en día, en el que su éxito actual de productos es el resultado de su éxito en la satisfacción de los deseos de sus clientes para la gratificación rápida y sin esfuerzo.
Incluso con la herramienta de producto más sencilla que tenga a su disposición, como por ejemplo, la herramienta de análisis de sitios web, puede obtener muchos datos de los visitantes de su sitio web o aplicación de producto. Lo mismo puede decirse de una herramienta de análisis de redes sociales, donde puede seguir fácilmente el comportamiento de las personas y utilizar estos datos de retroalimentación en su beneficio.
Con las herramientas de análisis de productos, puede descubrir fácilmente los tipos de contenido que prefiere su audiencia. La preferencia de contenido es una de las señales de la intención del usuario. También puede utilizar los datos de búsqueda del sitio y las palabras clave utilizadas para determinar la intención de su usuario.
comportamiento del usuario
Con la instrumentación adicional, puede obtener una comprensión aún más rica de cómo la gente interactúa con las pantallas individuales de la aplicación o las páginas de un sitio web. También puede añadir más instrumentación para capturar interacciones más detalladas cuando sea necesario, utilizando el seguimiento de eventos para interacciones granulares como las de los reproductores de vídeo, las descargas, el envío de formularios, etc. También puede medir el número de acciones comerciales importantes que completan los usuarios (denominadas conversiones de objetivos), así como las transacciones y compras de comercio electrónico.
Todas las empresas deberían crear un plan de medición para guiar la implementación de sus análisis. Esto le ayuda a centrarse en los datos relacionados con sus necesidades de medición del negocio. Recoger cada interacción de los usuarios puede crear un conjunto de datos demasiado grande y difícil de analizar.
Para recopilar esta información, tómese el tiempo necesario para discutir los objetivos de su negocio con las personas de su organización que van a utilizar los datos. Esto puede incluir a los diseñadores de productos, a los responsables de marketing y a otras personas que toman decisiones empresariales. Recuerde que lo que quiere es conocer los datos críticos que ayudarán a las personas a entender el rendimiento de su negocio. Documente sus respuestas y cree un plan de medición sencillo.
herramientas de seguimiento del comportamiento
El seguimiento del comportamiento de las compras repetidas es esencial para garantizar la rentabilidad de un negocio minorista o de comercio electrónico. Los clientes que repiten suelen gastar más por compra y es más probable que recomienden la tienda o el producto a otros clientes, lo que impulsa la adquisición de nuevos clientes y los ingresos.
Los datos utilizados para esta demostración son el Online Retail Dataset del UCI Machine Learning Repository. Es un conjunto de datos que contiene transacciones de una tienda minorista en línea. Puede utilizar cualquier dato transaccional que contenga ID de clientes, ID de pedidos, fechas de pedidos y ventas para poder replicar este cuadro de mando.
Los filtros a nivel de página suelen ser los que se ven en la parte superior de los cuadros de mando. Proporcionan la característica de interactividad, ya que permiten al usuario profundizar en el rendimiento de grupos específicos. En nuestro cuadro de mandos, podemos seleccionar el país en el que nos centraremos (yo elegí el Reino Unido por defecto), los tipos de productos, los grupos de compras repetidas (los que compran por primera vez y los que repiten) y la fecha de la transacción.
El primer elemento del cuadro de mandos debe contener las métricas comerciales más importantes que hay que ver. Yo prefiero tener estos como simples cuadros de mando – sin gráficos de lujo, directamente las cifras que necesita ver sobre la salud del negocio. También prefiero utilizar un formato compacto: redondear con un máximo de un dígito decimal y poner marcadores de miles (K) o millones (M) en lugar de mostrar los valores exactos. Esto hace que los gráficos estén menos recargados y no se pierda gran parte de la información necesaria.