7 errores que cometes utilizando Google Analytics

Google Analytics ha demostrado una y otra vez que es una de las mejores herramientas de marketing que existen.

Con sus informes detallados y fáciles de usar sobre lo que está sucediendo en un sitio web, y por qué, Google Analytics es una gran herramienta para que los especialistas en marketing comprendan cómo se ven sus audiencias, así como qué estrategias funcionan y cuáles no.

Dado que esta herramienta es tan útil, es especialmente importante que la use correctamente para lograr su máximo potencial.

Estos son algunos de los errores comunes de Google Analytics que debe evitar para asegurarse de que está aprovechando al máximo la herramienta:

1. No usar Google Analytics en primer lugar

Entre 30 y 50 millones de sitios web usan Google Analytics. Si su sitio no es uno de ellos, corre el riesgo de perderse una de las mejores aplicaciones para analizar su tráfico web.

Sin utilizar Google Analytics u otra plataforma de seguimiento para su sitio web, es casi imposible saber qué estrategias de marketing están funcionando, especialmente a nivel de página individual.

Al poder observar el rendimiento de cada página, puede realizar ajustes matizados para mejorar su estrategia comercial.

2. No filtrar los datos de la sesión interna

Para una organización grande, miles de páginas vistas por mes pueden provenir de usted o sus empleados. Esta actividad interna puede sesgar sus datos y darle una idea imprecisa del rendimiento de su sitio web.

Por lo tanto, es importante configurar un filtro para eliminar esta información de los resultados para que los análisis que está analizando sean lo más precisos posible.

3. No filtrar el tráfico de spam

Alrededor del 4 por ciento de todo el tráfico de Internet proviene de spam; esto podría parecer un pequeño porcentaje, pero puede traducirse en una cantidad significativa de páginas sin sentido para su sitio web.

Incluso si ya ha implementado herramientas para bloquear a los generadores de correo no deseado, igual querrá filtrar el tráfico de spam para mantener la precisión de sus datos.

Una forma de hacerlo es aplicar el Segmento para Eliminar las Referencias de Spam «por Analytics Edge en su Google Analytics.

4. Uso incorrecto de los parámetros del Módulo de seguimiento de Urchin (UTM)

Un parámetro UTM es un tipo de etiqueta que puede agregar a las URL para ayudarlo a ver de dónde proviene el tráfico web.

Por ejemplo, si está publicando anuncios en diferentes sitios web, el uso de parámetros UTM lo ayudará a ver qué anuncios están haciendo un mejor trabajo para atraer tráfico a su sitio.

Así es como puede averiguar estadísticas, como el hecho de que el 31.24 por ciento de todo el tráfico de referidos en 2014 provino de las redes sociales.

Con ese conocimiento bajo su cinturón, puede ajustar sus estrategias de marketing en consecuencia.

5. Usar solo datos agregados

Si no segmenta sus datos de Google Analytics basándose en factores como la demografía, los comportamientos y la geografía, se está perdiendo una tonelada de información valiosa.

Por ejemplo, el 72.5 por ciento del tráfico web del Huffington Post proviene de los Estados Unidos, por lo que la publicación probablemente abastece gran parte de su contenido a la audiencia de los EE. UU.

Al segmentar, puede obtener información similar sobre su propio sitio web para adaptar mejor su contenido y llegar a más personas.

6. No establecer metas

Este se remonta a ese antiguo estudio de Harvard que encontró que tener objetivos te hace 10 veces más exitoso que la alternativa.

Como comercializador o ejecutivo, ciertamente tiene metas: generar clientes potenciales, mejorar el compromiso del cliente y realizar ventas, para empezar.

En Google Analytics, también puede configurar objetivos tales como aumentar las descargas de papel blanco, conseguir que más personas hagan clic en una página determinada o fomentar más formularios de contacto.

La herramienta le mostrará su progreso para que pueda hacer los ajustes necesarios.

7. Comparando manzanas y naranjas

Es imperativo que mire datos comparables para sacar conclusiones sobre las tendencias con respecto a su tráfico web.

Por ejemplo, si compara las conversiones en dos meses diferentes, es posible que las vacaciones u otros eventos estén afectando esas conversiones, lo que dificulta la comparación de las dos directamente.

Este problema de las manzanas y las naranjas es común en muchos escenarios: ¿recuerdan cuántas encuestas convencionales le dieron al entonces candidato presidencial Donald Trump una mera probabilidad de 28.6 por ciento de ganar?

Como esas encuestas comparaban datos de fuentes que no se podían comparar, es decir, la demografía de votantes liberales y conservadores, muchas encuestas fueron erróneas.

No cometa un error similar al tomar decisiones basadas en su información de Google Analytics.