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Cómo usar Google Analytics para aumentar las ventas

Publicado por Luis Miguel Rupérez el 30 de mayo, 2016

Es difícil  encontrar un e-commerce que no piense que el beneficio es la métrica más importante. El beneficio es fácil de medir y la mayoría de las plataformas de e-commerce integran el beneficio dentro de Google Analytics. Así a primera vista todo cuadra, es una factor determinante en cualquier estrategia, fácil de analizar y objetivo.

Cómo usar Google Analytics para aumentar las ventas

Para los empresarios que dirigen un e-commerce es no basar sus análisis sólo en el beneficio, es decir, el beneficio debe ser una consecuencia, un resultado, pero no la meta final. El reto está en descubrir las acciones que hacen que los clientes produjeran los ingresos y aplicar esas medidas a los visitantes que no compran nada o que compraron menos.

En este artículo, veremos tres formas de desarrollar puntos de vista de Google Analytics de transacciones en comercio electrónico y cómo usar Google Analytics para aumentar las ventas.

1-Los valores de la página

El primer camino para conseguirlo es a través de la métrica del valor de página, el cual, de acuerdo con Google" El Valor de página es el valor medio de una página visitada por un usuario antes de acceder a la página objetivo o de completar una transacción de comercio electrónico (o ambos).” Así pues el objetivo es determinar cuánto contribuye una determinada página antes de realizar una compra o una transacción, si la transacción se produce sin visitar esa determinada página en ninguna sesión. El valor de esta será c ero porque no ha contribuido nada, es decir, el usuario no ha pasado por esa pagina

Esta métrica ha de trabajarse conjuntamente con otros factores y sobre todo teniendo en cuenta el histórico. Es decir, si el valor de mi página “porque comprar con nosotros” es de 80€, si hago un determinado cambio en ella introduciendo más conceptos, resolviendo más dudas, etc, puedo comparar el antes y el después en un mismo periodo y ver qué cambio ha tenido el valor de la página para saber si esos cambios han sido positivos o negativos. Es cierto que hay más factores que habría que tener en cuenta y que de manera aislada me dará una información sesgada pero puede contribuir a darme luz sobre qué cambios hacer y no hacer en las páginas que el usuario visita antes de realizar la compra

2-La Segmentación

La segmentación es clave para entender los datos de manera concreta y eficaz. Los públicos se componen de multitud de perfiles, y saber analizarlos y entenderlos como núcleos autónomos es la clave para tomar buenas decisiones. Así, el promedio de una determinada métrica puede ser más bajo para un grupo que para el total, a nivel estadístico podríamos realizar un análisis más concreto con la desviación típica que nos indicaría cuando de diferentes son los grupos entre si

Así pues la segmentación nos dará de cómo los usuarios que cumplan con un determinado criterio se comportan y  a partir de estos datos sacar conclusiones que me permitan afinar o readaptar mi estrategia para estos segmentos.  Pero, ¿un determinado  dato es bueno o es malo? Esto sólo lo sabremos comparándolo, bien con otros segmentos, bien con el total, con periodos anteriores o con la media en la industria en la que estemos actuando.

Los  posibles segmentos que se pueden hacer y que me pueden ayudar son infinitos, pero valgan los siguientes a modo de ejemplo:

  • Segmentación por ubicación de acceso: compran más los residentes en el Norte o en el Sur.
  • Por páginas vistas: los visitantes que navegan mucho por mi web y ven, por ejemplo, más de 5 páginas o permanecen en mi web más de 10 minutos, convierten mejor o peor que la media o que el otro grupo de clientes.
  • Por terminal de acceso: los usuarios que acceden desde dispositivos móviles cómo se comportan respecto al promedio

La importancia de la segmentación en Google Analytics

Así, por ejemplo, observemos las diferencias entre analizar unos datos de visitas de forma agregada o segmentada por motor de búsqueda. En el primer gráfico sólo sé que los jueves hay un gran pico de visitas, en el segundo, además de eso sé que ese pico proviene de tráfico “referal” lo que me da información mucho más detallada.

Los segmentos que construya pueden ser todo lo complejo que deseen, de hecho en función de que nos vayamos familiarizando con estas métricas iremos haciéndolos más complejos, y por tanto más ricos en información de nichos de mercado que se compongan de cientos miles de usuarios pero que tengan unas características comunes que me permita definir estrategias especiales sólo para ellos

La segmentación pueden utilizar un poco de lógica, incluyendo secuencias de páginas vistas y grupos con "o" y / condiciones. Antes de guardar un segmento es importante mirar el resumen que aparece a la derecha y que me dice que porcentaje de usuarios va a abarcar, pudiera darse el caso de que segmentase tanto que no habría datos y que el resultado fuese cero. Imaginemos que segmentamos por usuarios que accedan desde dispositivo móvil, en  Galicia, de 25 a 35 años que visitan más de 7 páginas y están en la web más de 5 minutos, es probable que el resultado sea cero.

 Segmentos de Google Analytics

¿Cómo construyo los segmentos en google analytics?

Para construir un segmento, simplemente debo clicar en el botón rojo “+crear segmento”, ponerle nombre y seleccionar los criterios de cada una de las pestañas que quiera añadir y darle a “aplicar”

En resumen los segmentos me ayudaran a entender el comportamiento de usuarios que cumplen unos determinados criterios. Estos segmentos podrán ser comparados con el promedio o con otros segmentos en un análisis más en profundidad.

 Cómo construir segmentos en google analytics

3-E-commerce mejorado

Algo que nos puede ayudar a mejorar nuestro proceso de venta es el análisis del proceso de compra de nuestros clientes pero de manera diferente al valor de la página que veíamos al principio.

Esto nos permitirá ver cuantos usuarios se van quedando en el proceso de compra desde que, por ejemplo, añaden algún producto al carrito y nos dará pistas de abandono por mal diseño de formularios, necesidad de registrarse, gastos de envío no comunicados anteriormente, etc y nos dará también la posibilidad de hacer actuaciones para resolverlos o minimizándolos creando por ejemplo listas específicas de remarketing a esos usuarios que abandonan prematuramente.

El nivel superior de la acción proviene de la aplicación de comercio electrónico mejorado. El comercio electrónico mejorado abre varios nuevos informes en la sección "Conversiones" de Google Analytics y permite a los segmentos de remarketing para ser fácilmente construidos a partir de estos informes.

Uno de estos informes adicionales es el análisis de comportamiento de compra. En este ejemplo vemos como los usuarios van disminuyendo según avanza el proceso de compra, ya que de los 305 usuarios de EEUU que llegan a la página de “billing adress”, sólo poco más de la mitad continúan con el proceso, y sólo 127 introduce sus datos bancarios. Finalmente son 105 de los 305 usuarios iniciales los que hacen la compra, es decir sólo el 34% de los clientes efectúan la compra, el resto se pierden por el camino.

.Cómo analizar el proceso de compra en analytics

Un análisis exhaustivo puede mostrarnos también los productos que tienen características más atractivas. Las características o posición de los productos con una alta tasa de compra se pueden aplicar a toda la línea de productos.

En general, el comercio electrónico mejorado suma los datos de diferentes parámetros y nos lo da a un golpe de vista sin perdernos en miles de datos y detalles.

Ya tenemos más herramientas para optimizar los datos que nuestro e-commerce nos ofrece y poder rentabilizarlo afinando más a quién nos dirigimos y cómo nos dirigimos.

 


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Categoría: Optimización y analítica