Google Analytics

Google Analytics es una potente soluciónde análisis web que permite medir y explorar en detalle el comportamiento de los usuarios en un sitio o aplicación. Mediante la inserción de código de seguimiento en las páginas del sitio, la herramienta recopila datos valiosos sobre el tráfico, las fuentes de adquisición, las interacciones y las conversiones, proporcionando una visión global del rendimiento digital.

Características principales :

• Análisis del tráfico global y por fuente (SEO, SEA, social, directo, de referencia, etc.),
• Seguimiento del comportamiento de los visitantes: páginas vistas, duración de la sesión, porcentaje de rebote, profundidad de navegación,
• Medición de los objetivos de conversión: transacciones, formularios, clics estratégicos, eventos personalizados,
• Segmentación avanzada: dispositivos, geografías, tipos de visitantes (nuevos vs. recurrentes),
• Exploración de túneles de conversión y embudos personalizados (en GA4),
• Creación de informes y cuadros de mando personalizados adaptados a los objetivos empresariales o de marketing.

Contribuciones del CRO :

Google Analytics es un pilar central de cualquier enfoque de Optimización de la Tasa de Conversión, ya que le permite :

• identificar los puntos de fricción (páginas con un alto índice de abandono, formularios abandonados, etc.),
• Identifique segmentos con potencial (usuarios móviles, visitantes habituales, etc.),
• priorizar las pruebas A/B basándose en datos objetivos,
• medir el impacto de las optimizaciones en los KPI clave (CVR, RPV, tasa de rebote, etc.).

Limitaciones y complementariedad :

Como cualquier herramienta cuantitativa, Google Analytics muestra el "qué": qué hacen los usuarios, dónde hacen clic, dónde se van...
Pero no permite comprender por sí mismo el "por qué": por qué un usuario abandona su cesta de la compra, por qué una página no convierte, por qué se ignora una CTA.

Por eso debe complementarse con enfoques cualitativos, como :

• Pruebas de usuario (comportamiento en situaciones reales),
• análisis de sesiones (Hotjar, Clarity, Contentsquare),
• encuestas o sondeos en la página (VoC),
• uso conjunto con BigQuery para cruzar datos de productos, CRM o pruebas A/B.

Este enfoque, conocido como triangulación de datos (cuantitativos + cualitativos + experimentales), es esencial para construir hipótesis de optimización sólidas basadas en una comprensión completa del comportamiento de los usuarios.

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