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Analítica Web, Datos y Marketing digital

Los 10 errores más frecuentes al medir con Google Analytics

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Una de las cosas más curiosas que nos encontramos los analistas digitales en nuestros proyectos de analítica web es la facilidad con la que se repiten errores graves a la hora de medir una web. Para este caso hay un viejo dicho que hoy nos viene como anillo al dedo:

“El creique y el penseque son hermanos del tonteque"

En el mundo de las implementaciones de analítica web hemos visto muchas cosas, otras nos las han contado y otras las hemos sufrido personalmente (no aclararé cuales, por pudor). Afortunadamente, una vez se es consciente de esas pifias, pasan a ser parte de un checklist básico que cualquiera con un mínimo de interés debería tener en cuenta para no caer en los errores más garrafales que se dan en las mediciones web.

 

1. El top 10 de "penseques"

He aquí los 10 “penseques” más habituales en mediciones con Google Analytics:

 

1.1. Pensé que con meter el código de Google Analytics en la web se medía todo

El cliente te pide que analices los datos de su ecommerce y las descargas de catálogo, y le tienes que decir que su Analytics no mide transacciones si no las implementa, y tampoco las descargas, ni los objetivos (salvo que sean urls), porque no ha hecho ninguna implementación…Ah, pero…¿eso no lo da Google Analytics? Si, pero solo si lo implementas.

Cómo evitarlo: hacer una auditoría básica de la cuenta e informar al cliente de lo que mide su Analytics y lo que no.

 

1.2. Pensé que con instalar el código de Google Tag Manager era suficiente

Este aplica a algunos clientes, con supuestos conocimientos de marketing, que te piden que les generes un código de Google Tag Manager para un nuevo sitio, que ya se encargan, porque ya lo saben meter ellos solos en la plantilla de Wordpress. Un mes después protestan porque el Google Analytics está vacío…¡No pusieron ni una etiqueta dentro del Google Tag Manager!

Cómo evitarlo: siempre que se genere un código de Google Tag Manager, solicitar notificación cuando se implemente, y comprobar con la extensión de Chrome Tag Assistant si el código está funcionando y que no está vac

 

1.3. Pensé que después de poner Google Tag Manager no había que quitar el código de Google Analytics

Caso habitual. Existe gente que después de oir las maravillas de Google Tag Manager sique a pies juntillas el manual para instalar una etiqueta y lanzar páginas vistas, pero olvidando quitar el código de Google Analytics en la web. Las consecuencias, las veremos en el próximo punto.

Cómo evitarlo: Validar siempre los hits de páginas vistas con alguna de las extensiones que existen en Google Chrome: Google Analytics Debugger o GTM/GA Debug

 

1.4. Pensé que la medición de mi web estaba bien hecha

El cliente está encantado con su cantidad de páginas por sesión y su bajísima tasa de rebote…por eso está muy contento consigo mismo y con su agencia de marketing digital… hasta que le dices que tiene el código de Google Analytics duplicado, y que con tu arreglo va a tener que reportar a su jefe que en realidad, el año pasado tuvieron la mitad de páginas vistas, y que después del arreglo va a tener muchas menos páginas vistas y su tasa de rebote va a subir de un 1% a más de un 60%. Drama asegurado.

Cómo evitarlo: de la misma forma que en el punto anterior.

 

1.5. Pensé después de poner una pasarela de pago en la web no había que hacer nada en Google Analytics

Un cliente contrata una campaña en medios, un montón de plataformas, Facebook Ads, Linkedin…con una pasarela de pago por tarjeta o Paypal, y contacta contigo después de finalizarlas para saber si le ha salido rentable…y cuando lo analizas le tienes que decir que toda su conversión la ha generado la pasarela de pago (sis.redsys.es o paypal.com habitualmente), con la fuente de adquisición totalmente perdida porque no la han excluido del tráfico de referencia de la pasarela de pago.

Cómo evitarlo: Excluir la pasarela de pago desde la lista de exclusión de referencia

1.6. Pensé que podía poner en Google Tag Manager un script que encontré en internet

Marketiniano entusiasmado con las virtudes de Google Tag Manager…encuentra scripts por internet para medir el abandono de formularios, cosa que aparentemente hace bien. Desafortunadamente ese código está mandando el número de tarjeta de sus clientes a algún hacker ruso. ¡Meter un código de javascript que no entiendes es la forma más directa de meter un troyano en tu web!

Cómo evitarlo: Los scripts de Google Tag Manager, sólo desde fuentes fiables, y a poder ser validados por un desarrollador. 

1.7. Pensé que con las campañas de email marketing no hay que hacer nada en Google Analytics

Tienes un cliente entusiasmado con Mailchimp y las fantásticas newsletters que crea su equipo creativo…Ya están hablando incluso de implementar un “marketing automation”…y cuando les preguntas si etiquetan campañas con parámetros utm...no saben qué es ni qué les estás contando. Es entonces cuando entras en su cuenta de analytics y ves que todo está en tráfico directo, sin posibilidad alguna de saber qué tráfico mandan las newsletters, cuál es la que mejor ha funcionado..tanto esfuerzo para no poder sacar ninguna conclusión.

Cómo evitarlo: Enviar instrucciones de etiquetado de parámetros con un enlace al Campaign URL Builder de Google

 

1.8. Pensé que Google me daría por que sí los datos demográficos de los usuarios

Google Analytics te los daría si te hubieses tomado la molestia de activarlos, pero mucha gente se olvida de ello y se extraña de que luego los datos no aparezcan.

Cómo evitarlo: Activar datos demográficos (con el previo visto bueno del departamento legal o asesor externo de gestión de política de privacidad) desde Administrar -> Propiedades -> Configuración de la propiedad -> Funciones publicitarias

 

1.9. Pensé que con un filtro mejoraba la medición de Google Analytics

Un cliente crea filtros indiscriminadamente en Google Analytics para “mejorar su medición” sin tener la precaución de dejar una vista sin filtros. Si el filtro está mal hecho, el tráfico que se ha excluido quedará perdido para siempre.

Cómo evitarlo: Tener siempre una vista de backup sin filtros, de modo que independientemente de los cambios que se hagan, siempre tengamos los datos en bruto.

 

1.10. Pensé que el que desarrollador me hizo la web me podría dar los accesos a Google Analytics

Es muy habitual que desarrolladores web creen en lugar de cuentas, propiedades que cuelgan de su propia cuenta de Google Analytics, de forma que no pueden darte acceso a tu cuenta para, entre otras cosas, crear filtros, o dar permisos, porque si lo hicieran dejarían al descubierto los datos de todos sus clientes.

Cómo evitarlo: Auditar accesos y si se da la problemática crear una doble medición de Google Analytics (asegurándonos de cambiar el tracker de Google Analytics)

 

2. Conclusión 

Si eres analista, seguro te sientes identificado porque seguramente has visto con tus propios ojos bastantes de los errores aquí citados. Una de las cosas que quedan claras es que nunca se puede dar por sentado que el cliente sabe, a pesar de que lo aparente. Si tienes una web, y no estás muy seguro de cómo la tienes medida, es probable que identifiques y puedas solucionar algunos de ellos…y si tienes interés en contar con una medición de calidad, ya sabes que un analista digital va a tener la solución a tus problemas. ¡Para eso estamos!

 

Daniel Urrutia
Autor: Daniel Urrutia
Analista digital técnico especializado en implementaciones técnicas y análisis avanzado de métricas