Tendencias de Google
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Nota: Esta es una guía exhaustiva, así que si es demasiado larga para leerla, podemos responder a cualquier pregunta que tenga sobre la analítica web. Nuestros expertos estarán encantados de compartir con usted nuestro conocimiento del mercado, de forma gratuita.
Las herramientas de análisis web pueden ayudarle a encontrar la respuesta a casi cualquier pregunta que tenga sobre su sitio web o sus clientes. Pero hoy en día hay muchas herramientas entre las que elegir, y todas son muy tentadoras. Y aunque probablemente necesite más de una, puede que no necesite tantas como cree. Puede ser complicado determinar cuáles son las que más necesita.
Las herramientas de análisis web recopilan datos para mostrarle cómo llegan los visitantes a su sitio web y qué hacen una vez que están allí. Estas herramientas le permiten comparar datos a lo largo del tiempo para ver patrones. Estos datos también le permiten medir el rendimiento con respecto a los puntos de referencia y los objetivos para ver cómo está funcionando su sitio web, dónde se puede mejorar el rendimiento y los efectos de las acciones que tome para mejorarlo.
Las herramientas de análisis de clientes profundizan en el comportamiento de los clientes más que otras herramientas generales de análisis web. Estas herramientas extraen los datos de los clientes de varios medios como la web, el móvil, el correo electrónico y su producto. Puede crear segmentos basados en patrones de comportamiento, y luego predecir y ofrecer los productos y servicios que esos distintos grupos de clientes podrían comprar.
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Consola de búsqueda de Google
Esta guía está escrita pensando en el principiante absoluto, así que si eres un usuario más avanzado, puede tener sentido saltar directamente a la sección de «Recursos» al final para la lectura recomendada y las herramientas avanzadas de Analytics.
Una sesión es un grupo de interacciones que tienen lugar en su sitio web dentro de un marco de tiempo determinado. Por ejemplo, una sola sesión puede consistir en múltiples vistas de páginas, eventos, interacciones sociales o transacciones de comercio electrónico. Por defecto, la duración de la sesión se establece en 30 minutos, lo que significa que si un usuario vuelve al sitio web después de 30 minutos de inactividad, se cuenta como una nueva sesión.
Una vista de página se define simplemente como una vista de una página de su sitio que está siendo rastreada por el código de seguimiento de Analytics. Si un usuario hace clic en recargar después de llegar a la página, esto se cuenta como una vista de página adicional. Si un usuario navega a una página diferente y luego vuelve a la página original, también se registra una segunda vista de página.
Este es el número de páginas que sus usuarios visitan de media por sesión. Por ejemplo, si un usuario visita tres páginas en una sesión y un segundo usuario visita dos páginas en una sesión, el recuento de Páginas / Sesión sería 3+2 / 2 = 2,5
Gestor de etiquetas de Google
Aunque el Big Data es una pequeña parte de los datos generados por las empresas de todo el mundo, éstas lo utilizan ampliamente para la integración, el marketing y la analítica. Según Techjury, el 97,2% de las grandes organizaciones ya están invirtiendo en Big Data e Inteligencia Artificial (IA).
La analítica de datos se refiere al examen de conjuntos de datos sin procesar para extraer conclusiones y conocimientos valiosos. El objetivo de la analítica de datos es aplicar herramientas y tecnologías de análisis estadístico a los datos brutos para resolver problemas y descubrir tendencias. Con la analítica de datos, las empresas mejoran la toma de decisiones, dan forma a los procesos e impulsan el crecimiento.
El Análisis de Datos ayuda a las empresas a evaluar sus campañas publicitarias, a comprender mejor a su público objetivo, a perfeccionar las estrategias de contenido, a personalizar el contenido y a desarrollar mejores productos. El Análisis de Datos impulsa el rendimiento empresarial y mejora los ingresos. Sin embargo, para garantizar un análisis sólido, las organizaciones deben aprovechar varias técnicas, como la limpieza de datos, la transformación de datos, la minería de datos y el modelado de datos, entre otras.
El análisis descriptivo responde a dos preguntas: ¿qué ha pasado y qué está pasando ahora? Identifica tendencias y patrones a partir de datos históricos y actuales para desarrollar indicadores clave de rendimiento (KPI) y describir los resultados a las partes interesadas. El análisis descriptivo implica la recopilación de datos, el procesamiento de datos, el análisis de datos y la visualización de datos.