Libera el poder de la tabla de datos de Google Analytics

***Antes de continuar***

Si domina el 100 % de las funciones de Google Analytics, es posible que este artículo no esté escrito para usted. De lo contrario, si usted es como el 98 % de los usuarios de Google Analytics, probablemente no lo esté utilizando en todo su potencial. Si se considera parte del segundo grupo... no sea tímido. Puede que quieras leer esto. Mientras el mundo entero se vuelve loco por el big data, aparecen en el mercado múltiples herramientas de análisis de datos de lujo. Basta con buscar " big data analytics tool " y te sumergirás con reseñas que presentan el millón de las mejores herramientas disponibles en todo el universo.

Uso de la consulta "Big data" en Google desde 2004. Fuente: Google Trends.

  ¿Me estoy perdiendo algo? ¿Soy sólo yo o, mientras todo el mundo se emborracha con las herramientas de big data, nos estamos olvidando del panorama general? Estas herramientas aún no son el Santo Grial. Seamos realistas: sea cual sea la herramienta que utilices, sea cual sea la funcionalidad que tenga, estoy bastante seguro de que no te dirá exactamente qué optimizar en tu sitio web y, desde luego, no cómo optimizarlo. He aquí por qué.

Las herramientas no hacen al analista web

Independientemente de la herramienta de análisis de datos o el software que utilice, para realizar un análisis de sitios web de primera, debe : 

Conozca sus objetivos digitales por dentro y por fuera 

Si domina sus objetivos digitales, podrá traducirlos en indicadores clave de rendimiento (KPI) y concentrarse en estadísticas significativas para su organización. Una vez leí en Blog de Avinash Kaushik: "Los buenos analistas son grandes asesinos. Son geniales encontrando métricas y dimensiones poco convincentes y asesinándolas". Esta cita representa, para mí, una de las ideas más importantes sobre la analítica web. Al fin y al cabo, la analítica web consiste en encontrar las métricas adecuadas y hacer que hablen de forma significativa para su negocio.

Ser capaz de contextualizar los datos en los que profundiza

Las estadísticas pueden interpretarse de diversas maneras cuando se observan en diferentes contextos. Todos lo sabemos, pero tendemos a olvidar este hecho cuando se trata de compartir datos con otros. Por sí solos, un índice global de rebote o el tiempo en un sitio no significan nada. En otras palabras, presentar un análisis estadístico no significa copiar y pegar números en un bonito informe. Debemos invertir tiempo en analizar las cifras que destacamos para darles una interpretación significativa. 

Utiliza tu software de estadísticas web como un jefe 

Sería un error descuidar la importancia del rendimiento del software de monitorización de sitios web que utilice. De hecho, no debe estar limitado por ningún software. Pero, francamente, nunca me he encontrado con una situación así. La gente rara vez lleva al límite sus herramientas estadísticas. Seamos aún más sinceros. La mayoría de la gente utiliza Google Analytics ya que es gratis y a menudo ni siquiera se benefician de sus características más básicas. Y eso es exactamente lo que intentaremos cambiar.

Tabla de datos de Google Analytics: potencial al máximo

Como la llama Google, la " Tabla de datos " es probablemente lo que más utilizas sin saber siquiera su nombre. Y eso está bien porque no nos importa en absoluto cómo se llama. Pero, si este no es el caso, deberías ser capaz de utilizarla como un jefe. De hecho, si hay algo que debería poder manipular con facilidad en Google Analytics, yo diría que es la "Tabla de datos". "Así que vamos a ir a la Informe en tiempo real, la Data Hub Actividad y otros informes de lujo por un minuto. Ok ¿WTF? Esta es la parte central de Google Analytics: la gran tabla bajo el gráfico, el informe que Google Analytics genera cada vez que lo ejecutas. Tiene este aspecto:Ya te oigo pensar: "¡Ya sé cómo usar esto!". Pero espera hasta el final del artículo antes de juzgar. Sin más dilación, aquí tienes algunas funciones interesantes (y poco conocidas) de la maravillosa tabla de datos de Google Analytics. Abre una cerveza fría y observa la magia.

Dimensiones 

La dimensión primaria es el foco principal del informe y se determina por defecto al seleccionar un informe. Las métricas (números) se alinean con ella. En este ejemplo, en el informe Fuente/Medio, la Dimensión Primaria es, sin ninguna sorpresa, Fuente/Medio. Pero poca gente sabe que puede cambiarla. Puede ser una alternativa rápida y sencilla para cambiar de informe.

Pero, sinceramente, añadir una dimensión secundaria es la razón de ser de la configuración de dimensiones en la Tabla de datos. Es probablemente la forma más fácil de cruzar dos tipos de métricas. Por ejemplo, si desea identificar las páginas que reciben más visitas desde otros motores de búsqueda, tendrá que utilizar una dimensión secundaria. En este caso, utilice " Medio " como " Dimensión Primaria ", haga clic en " Orgánico " y añada " Página de Aterrizaje " como " Dimensión Secundaria. "

Recuerda que puedes utilizar las dimensiones para ver los números desde diferentes perspectivas y habré alcanzado mi objetivo. 

Filas de parcela 

Supongamos que usted está viendo las páginas que reciben la mayor cantidad de tráfico de los motores de búsqueda y le gustaría ver la evolución de una página en particular. Esto es muy fácil.

1. Haga clic en la casilla situada en el extremo izquierdo de cualquier línea del informe.
2. Haga clic en " Trazar filas. "

Ya está. Ahora puede comparar el tráfico orgánico recibido en una página de destino específica (en naranja) con todo el tráfico orgánico (en azul). Whoooo.

Esta función es extremadamente útil cuando se trata de identificar rápidamente qué causó realmente variaciones importantes en un gráfico en una fecha determinada. A partir de ahora, no tendrás que cambiar las fechas varias veces hasta identificar qué elemento causó la variación (sí, todos lo hacemos). 

Funciones de clasificación 

Existen varias formas de ordenar los datos presentados en la vista de tabla de datos. Por defecto, un informe de Google Analytics ordena los datos alfanuméricamente (de mayor a menor). Puede cambiar esta opción haciendo clic en el encabezado de la columna. También puede cambiar la métrica en la que se ordena el informe haciendo clic en el encabezado de la columna. Digamos que quieres echar un vistazo a las fuentes que generan la mayor cantidad de conversiones, haz clic en la cabecera de la columna de la conversión específica. Las fuentes que han generado conversiones se encontrarán en la parte superior del informe. Al comparar dos intervalos de fechas, es posible que desee echar un vistazo a los elementos que muestran las mayores variaciones absolutas. Para ello, haga clic en el menú desplegable Tipo de ordenación y seleccione " Variación absoluta. "

De lo contrario, habría que buscar en la tabla qué elementos tienen la mayor variación. 

Visualización de la mesa 

En la esquina superior derecha de la tabla de datos, hay algunas opciones de visualización realmente útiles. A continuación presentamos brevemente cada una de ellas. Tenga en cuenta que se recomienda encarecidamente jugar con ellas para comprender plenamente su potencial.

La primera es la vista por defecto, la Tabla de Datos tal y como la has visto siempre. La vista de siempre. La segunda (gráfico circular) es la vista porcentual. Muestra la contribución de cada métrica seleccionada en forma de porcentaje. Ayuda a ver la importancia de cada elemento en el informe activo. La tercera es la vista de rendimiento. Al igual que la vista porcentual, muestra las métricas más importantes del informe. También es muy útil cuando se trata de comparar el rendimiento (conversiones, eventos, etc.). A continuación está la vista de comparación. Muestra el rendimiento de cada métrica en comparación con la media del sitio. La penúltima es la nube de términos. El nombre lo dice prácticamente todo. En mi opinión, Google Analytics ha añadido esta opción para complacer a sus usuarios. Lamentablemente, no le encuentro ningún valor. Tal vez te guste usarla cuando analices informes de palabras clave. Pero eso es todo. La última (pero no la menos importante) parece una bestia rara a primera vista. Con ella, puedes visualizar la relación entre dos dimensiones. Presenta los números pivotando sobre la segunda dimensión que hayas elegido. Hay que probarlo para entenderlo.

Conclusión

Si llegas hasta aquí, es que realmente quieres aprovechar todo el potencial de Google Analytics. Es una buena cosa ya que probablemente no encontrará una herramienta de análisis web más útil a ese precio (tenga en cuenta que casi no escribí " a ese precio " ya que es la que prefiero). Las características presentadas en este artículo son realmente útiles y fáciles de usar. Así que ahora que sabes que existen, no dudes en utilizarlas en la medida de lo posible. De nuevo, la idea es ver los mismos datos desde diferentes perspectivas. Pero no lo olvides: tienes que estar buscando algo en particular para encontrar estadísticas súper significativas. Las pepitas de oro no te saltarán a la cara sólo porque estés haciendo un maratón de clics. Como hemos dicho, las herramientas no hacen al analista web. Usar tu herramienta de análisis web como un jefe es necesario, pero no suficiente. Haga hipótesis e intente validarlas, siendo 100% neutral. Sea curioso y resistente. ¡Las pepitas de oro llegarán!