Google Analytics

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Info Icon Definición Rápida
Google Analytics (GA) es una plataforma de analítica web gratuita de Google que rastrea e informa sobre el tráfico de un sitio web. Para los diseñadores de UX, es una fuente fundamental de [[Datos cuantitativos]] para entender a gran escala cómo los usuarios encuentran e interactúan con un producto digital.

¿Qué es Google Analytics?

Imagina que eres el gerente de un gran centro comercial. Google Analytics son las cámaras de seguridad y los sensores de movimiento. No te dicen si a la gente le gustó una tienda, pero te dan datos cruciales: cuántas personas entraron al centro comercial, por qué puerta lo hicieron, qué pasillos recorrieron, en qué tiendas pasaron más tiempo y en qué punto del recorrido se dieron la vuelta y se fueron.

GA te da el “qué”, el “cuánto” y el “dónde” del comportamiento del usuario a gran escala. Responde preguntas como:

  • ¿Cuántos usuarios visitan nuestro sitio?
  • ¿Desde qué canales llegan (búsqueda de Google, redes sociales, etc.)?
  • ¿Cuáles son las páginas más populares?
  • ¿En qué página abandonan más los usuarios el proceso de compra?

¿Por qué es importante para UX?

  • Identifica problemas a gran escala: Si ves que el 80% de los usuarios abandonan el sitio en un paso específico del formulario de registro, has identificado un problema de usabilidad masivo que necesita ser investigado.
  • Valida el impacto del diseño: Permite medir el antes y el después de un rediseño. “Después de cambiar el color del botón de compra, la tasa de conversión aumentó un 10%”.
  • Informa la investigación cualitativa: Los datos de GA te dicen dónde mirar. Si descubres una página con una alta tasa de abandono, puedes enfocar tus [[Entrevistas de Usuario]] o [[Pruebas de Usabilidad]] en entender por qué está sucediendo.
  • Entiende a tu audiencia: Proporciona datos demográficos y tecnológicos (país, edad, tipo de dispositivo) que ayudan a construir y validar tus [[Personas]].

Métricas Clave para UX

  • Tasa de Rebote (Bounce Rate): Porcentaje de usuarios que abandonan el sitio después de ver una sola página. Una tasa alta puede indicar que el contenido no es relevante o que la página es confusa.
  • Flujo de Comportamiento (Behavior Flow): Un diagrama que visualiza la ruta que los usuarios siguen de una página a otra, mostrando dónde continúan y dónde abandonan.
  • Conversiones de Objetivos (Goal Conversions): Permite medir cuántos usuarios completan una acción deseada (ej. rellenar un formulario, realizar una compra).
  • Páginas de Salida (Exit Pages): Las últimas páginas que los usuarios ven antes de abandonar el sitio. Son cruciales para identificar puntos de fricción.

Consejos de Mentor

  • Los datos dicen ‘qué’, no ‘por qué’: GA es poderoso, pero tiene límites. Te dirá que los usuarios abandonan una página, pero no te dirá si es porque es confusa, lenta o el contenido no es lo que esperaban. Siempre combina los datos cuantitativos de GA con la investigación cualitativa.
  • No te ahogues en datos: GA tiene cientos de métricas. Enfócate en las que están directamente relacionadas con los objetivos de tu proyecto (KPIs).
  • Trabaja con un experto si es necesario: Configurar GA correctamente (especialmente los objetivos y eventos) puede ser complejo. No dudes en pedir ayuda a un especialista en marketing digital o analítica.

Recursos y Herramientas

  • Recursos:
  • Herramientas Complementarias:
    • [[Hotjar]]: Para añadir la capa visual (heatmaps, grabaciones) a los datos de GA.
    • [[Mixpanel]]: Para un análisis más profundo basado en eventos y usuarios individuales.