Y es que la integración Google Analytics 4 (GA4) con BigQuery abre la posibilidad de usar datos almacenados y desarrollar análisis avanzados para conocer el comportamiento de los usuarios, sus interacciones, así como el rendimiento de los productos en los sitios. Todo lo anterior con el objetivo de hacer los ajustes que permitan incrementar las ventas.

Prácticamente es posible seguir la pista de los clientes y, al final, realizar los cambios que mejoren el rendimiento de cada página. Más que presentar una radiografía, lo que las nuevas herramientas del marketing digital permiten es un check up de una tienda en línea.

Ahora es posible conocer los diferentes pasos de los usuarios en los sitios: a través de qué medios entran, qué buscan, en dónde merodean, qué cosas agregan al carrito de compra, qué abandonan, qué acaban adquiriendo y, por si fuera poco, generando información que alimente al machine learning, como cuando buscan un producto A y terminan comprando el B.

Los avances desde los análisis básicos e intermedios son evidentes. Ya no se trata únicamente de conocer a los usuarios que compraron y los productos que adquirieron. Tampoco sólo de indagar sobre los clientes y sus interacciones, sin saber qué artículos compraron. Es necesario tener el conocimiento que elimine las brechas.

Hoy se trata de aplicar las herramientas para conocer de forma precisa las interacciones de los usuarios y lo que ha sido nombrado rendimiento granular a nivel producto, con el propósito de entender y actuar en consecuencia para que los negocios tengan un impacto mayor. Es decir, generar las soluciones.

Los análisis avanzados hacen posible saber si los usuarios de una página son nuevos o recurrentes, quiénes compraron, los productos más solicitados, los que fueron mostrados al cliente, las interacciones dentro de una sesión, los SKU y términos de búsqueda con mayor conversión.

Además, permiten extraer la información para conocer el término de búsqueda con mayor conversión, en qué lugar del sitio se generan más ventas y ganancias, así como detectar cuáles páginas se desempeñan bien y cuáles no.

De esa manera, una vez con el conocimiento, es posible trabajar en eficiencias en impresiones de los productos, generación de audiencias, personalizar aún más el A/B testing al saber dónde se necesitan esfuerzos, y contar con data extraída como se requiere.

Pero hay otras oportunidades: el diseño de catálogos de productos, dependiendo el tipo de página; la monetización de espacios de publicidad dentro de los sitios al ofrecerlos a proveedores y, de nuevo, el entrenamiento para modelos de machine learning.

Eso y algo más es lo que puede realizarse cuando se extraen los detalles. En Incubeta sacamos provecho de la tecnología para lograr el conocimiento profundo de las audiencias de nuestros clientes y llevarlos así a su siguiente nivel de crecimiento. 

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