En el mundo del eCommerce, el análisis de datos es fundamental para comprender el comportamiento de los usuarios y tomar decisiones estratégicas. Google Analytics 4 (GA4) es una herramienta poderosa que ofrece capacidades de analítica predictiva y audiencias avanzadas para ayudarte a optimizar tu negocio online.
A continuación, exploraremos las características clave de GA4 y cómo puedes utilizarlas para mejorar tus resultados.
Contenidos
Audiencias y segmentos en Google Analytics 4
En GA4, los segmentos han evolucionado y ahora se conocen como audiencias. Estas audiencias tienen un propósito más amplio, ya que han absorbido las funciones de los segmentos anteriores. Puedes crear audiencias automáticas como «All users» o «Purchasers» y también audiencias predictivas.
La inteligencia aplicada a las audiencias predictivas te permite detectar posibles compradores y optimizar tus estrategias de marketing. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las audiencias predictivas pueden no estar disponibles para todas las propiedades y requieren un volumen suficiente de datos.
¿Para qué sirve una audiencia en Google Analytics 4?
Las audiencias en GA4 tienen múltiples usos y beneficios:
- Segmentar tu audiencia total: Puedes dividir a los usuarios en grupos basados en diferentes criterios para comprender mejor su comportamiento.
- Comparar comportamientos: Puedes realizar comparaciones de comportamiento entre diferentes audiencias en tu eCommerce para identificar patrones y oportunidades de mejora.
- Exportar audiencias a Google Ads: Puedes exportar tus audiencias a Google Ads para ejecutar campañas de remarketing altamente efectivas.
- Detectar posibles compradores recurrentes y nuevos: Las audiencias predictivas te ayudan a identificar usuarios con probabilidad de realizar una compra en los próximos días, así como aquellos que podrían ser nuevos compradores.
Métricas predictivas
GA4 utiliza técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para generar métricas predictivas que te ayudan a comprender el comportamiento del usuario. Algunas de las métricas predictivas incluyen:
- Probabilidad de compra
- Probabilidad de compra en la aplicación
- Probabilidad de abandono
Ejemplos prácticos de uso de audiencias predictivas
Las audiencias predictivas pueden ser utilizadas en diversas estrategias para mejorar los resultados de tus campañas de marketing:
- Campañas de remarketing: Dirígete a usuarios que están cerca de realizar una compra y conviértelos en clientes. Un seguimiento persuasivo a través de una campaña de remarketing bien elaborada puede proporcionar ese último impulso necesario para completar el proceso de compra.
- Campañas de re-engagement: Aprovecha a los usuarios propensos a cambiar de tienda al recordarles el valor que ofreces. Puedes resaltar la variedad de productos, la calidad, el precio y las opciones de envío y devolución para reconectar con ellos y ofrecerles ofertas especiales.
Obtener información sobre el tiempo de vida del cliente
GA4 también te proporciona informes sobre el tiempo de vida del cliente, lo que te ayuda a comprender mejor la relación entre los usuarios y tu eCommerce. Algunos informes relevantes incluyen:
- TVC (Tiempo de Vida del Cliente): Esta métrica representa la suma de los ingresos generados por todas las fuentes desde la fecha de creación de la cuenta.
- Duración de la interacción en el tiempo de vida del cliente: Te muestra el tiempo que los usuarios han estado activos desde su primera visita a tu eCommerce.
- Transacciones en el tiempo de vida del cliente: Este informe muestra el número total de compras realizadas por cada usuario desde su primera visita.
Requisitos y limitaciones
Para acceder a las audiencias predictivas en GA4, debes cumplir con ciertos requisitos, como tener un volumen mínimo de datos sostenidos durante un período específico. Además, debes configurar correctamente el evento «purchase» y habilitar las opciones de compartir datos necesarias. Es importante tener en cuenta que GA4 tiene un límite de 100 audiencias por propiedad y puedes publicar un máximo de 100 audiencias en Analytics.
