Big Data Analytics ayuda a una empresa a comprender los requisitos y preferencias de un cliente para que las empresas puedan aumentar su base de clientes y retener a los existentes con ofertas personalizadas y relevantes de sus productos o servicios. Según IDC, se prevé que la industria de Big Data and Analytics crezca a una tasa compuesta anual del 26.4%, llegando a $ 41.5 mil millones para fines de 2018. La industria de Big Data está en bola de nieve debido a varias aplicaciones como la gestión de la red de energía inteligente, el análisis de sentimiento, el fraude Detección, ofertas personalizadas, gestión del tráfico, etc., en innumerables industrias. Después de que las organizaciones recopilen grandes datos, el siguiente paso importante es comenzar con el análisis. Muchas organizaciones no están seguras por dónde comenzar, qué tipo de análisis puede fomentar el crecimiento del negocio y qué significan todos estos diversos tipos de análisis. Exploremos los diferentes tipos de análisis y el valor que aportan a cualquier negocio
El 90% de las organizaciones hoy usan análisis descriptivos, la forma más básica de análisis. La forma más sencilla de definir análisis descriptivos es que responde a la pregunta «¿qué ha sucedido?». Este tipo de análisis analiza los datos que vienen en tiempo real e históricos para obtener información sobre cómo abordar el futuro. El objetivo principal del análisis descriptivo es descubrir las razones detrás del precioso éxito o fracaso en el pasado. El «pasado» aquí, se refiere a cualquier momento particular en el que ocurrió un evento y esto podría ser hace un mes o incluso hace solo un minuto. La gran mayoría de los análisis de big data utilizados por las organizaciones cae en análisis descriptivos.
Una empresa aprende de sus acciones en el pasado para predecir eventos futuros. Descriptive Analytics se usa cuando una organización busca analizar y definir su rendimiento general a un alto nivel.
¿Qué quiere decir Analytics?
Oculto en todos estos datos hay ideas que pueden desencadenar un crecimiento del negocio explosivo. El desafío es encontrarlos, que es donde entra el análisis.
Analytics es un campo de informática que utiliza matemáticas, estadísticas y aprendizaje automático para encontrar patrones significativos en los datos. Analytics, o análisis de datos, implica examinar conjuntos de datos masivos para descubrir, interpretar y compartir nuevas ideas y conocimientos.
En pocas palabras, Business Analytics es análisis aplicado a datos comerciales. Se centra en las implicaciones comerciales de los datos, y en las decisiones y acciones que deben tomarse como resultado.
Hoy, el uso del software de análisis de negocios es a menudo el factor decisivo que distingue a los ganadores de la industria de los perdedores. Las empresas líderes utilizan análisis para monitorear y optimizar todos los aspectos de sus operaciones, desde el marketing hasta la cadena de suministro, en tiempo real. Confían en los análisis para ayudarlos a tomar decisiones rápidas, basadas en datos, aumentar los ingresos, establecer nuevos modelos de negocio, proporcionar experiencias de cinco estrellas, empoderar a los empleados, obtener una ventaja competitiva y mucho más. Las empresas sin análisis, o sin buenos análisis, deben tomar decisiones y hacer negocios basados solo en instinto y experiencia.
Las organizaciones líderes en todas las industrias manejan datos y análisis como armas competitivas.
Enterprise Analytics es uno de los mercados de más rápido crecimiento en el espacio de software empresarial. Recientemente, este crecimiento se ha acelerado aún más debido a la pandemia Covid-19, que ha obligado a muchas empresas a encontrar nuevas formas de ganar dinero, reducir costos y navegar por la turbulenta «próxima normal». Según Gartner1, Analytics, Business Intelligence (BI) y Data Science son los casos de uso más comunes que se aceleran debido a la pandemia, soplando Internet de las cosas (IoT) y aplicaciones en la nube fuera del agua. Las capacidades predictivas y de resolución de problemas de análisis son ayudar a las organizaciones a manejar desafíos urgentes relacionados con la pandemia, como pronosticar con precisión la demanda, proteger a los empleados en riesgo e identificar posibles interrupciones de la cadena de suministro.
¿Que se le conoce como Analytics?
El análisis es el análisis computacional sistemático de datos o estadísticas. [1] Se utiliza para el descubrimiento, la interpretación y la comunicación de patrones significativos en los datos. También implica aplicar patrones de datos para una toma de decisiones efectiva. Puede ser valioso en áreas ricas en información registrada; El análisis se basa en la aplicación simultánea de estadísticas, programación de computadoras e investigación de operaciones para cuantificar el rendimiento.
Las organizaciones pueden aplicar análisis a datos comerciales para describir, predecir y mejorar el rendimiento comercial. Específicamente, las áreas dentro de los análisis incluyen análisis descriptivo, análisis de diagnóstico, análisis predictivo, análisis prescriptivo y análisis cognitivo. [2] El análisis puede aplicarse a una variedad de campos, como marketing, administración, finanzas, sistemas en línea, seguridad de la información y servicios de software. Dado que los análisis pueden requerir un cálculo extenso (ver Big Data), los algoritmos y el software utilizados para el análisis de análisis los métodos más actuales en informática, estadísticas y matemáticas. [3] Según IDC, se estima que el gasto global en Big Data y Business Analytics (BDA) alcanzará los $ 215.7 mil millones en 2022. [4] [5] Según Gartner, el mercado general de software de plataformas analíticas creció en $ 25.5 mil millones en 2022. [6]
El análisis de datos se centra en el proceso de examinar los datos pasados a través de la comprensión empresarial, la comprensión de los datos, la preparación de datos, el modelado y la evaluación y la implementación. [7] Es un subconjunto de análisis de datos, que requiere múltiples procesos de análisis de datos para centrarse en por qué ocurrió un evento y qué puede suceder en el futuro en función de los datos anteriores. [8] [¿fuente no confiable?] El análisis de datos se utiliza para formular una organización más grande. decisiones. [Cita necesaria]
Las organizaciones de marketing utilizan análisis para determinar los resultados de las campañas o esfuerzos, y para guiar las decisiones de inversión y la orientación de los consumidores. Los estudios demográficos, la segmentación del cliente, el análisis conjunto y otras técnicas permiten a los especialistas en marketing utilizar grandes cantidades de compra de consumidores, encuestas y datos de paneles para comprender y comunicar la estrategia de marketing. [12]
El análisis de marketing consiste en datos cualitativos y cuantitativos, estructurados y no estructurados utilizados para impulsar las decisiones estratégicas sobre los resultados de la marca y los ingresos. El proceso implica modelado predictivo, experimentación de marketing, automatización y comunicaciones de ventas en tiempo real. Los datos permiten a las empresas hacer predicciones y alterar la ejecución estratégica para maximizar los resultados de rendimiento. [12]
¿Qué es y para qué sirve el Google Analytics?
Google Analytics es una plataforma que recopila datos de sus sitios web y aplicaciones para crear informes que proporcionen información sobre su negocio.
Para medir un sitio web, primero debe crear una cuenta de Google Analytics. Luego debe agregar una pequeña pieza de código de medición de JavaScript a cada página de su sitio. Cada vez que un usuario visita una página web, el código de seguimiento recopilará información anónima sobre cómo ese usuario interactúa con la página.
Para la tienda de Google, el código de medición podría mostrar cuántos usuarios visitaron una página que vende Drinkware en comparación con una página que vende Housware. O podría decirnos cuántos usuarios compraron un artículo como una muñeca Android rastreando si llegaron a la página de confirmación de compras.
El código de medición también recopilará información del navegador como la configuración del idioma, el tipo de navegador (como Chrome o Safari) y el dispositivo y el sistema operativo en el que se está ejecutando el navegador. Incluso puede recopilar la «fuente de tráfico», que es lo que trajo a los usuarios al sitio en primer lugar. Este podría ser un motor de búsqueda, un anuncio en el que hicieron clic o una campaña de marketing por correo electrónico.
Tenga en cuenta que cada vez que se carga una página, el código de medición recopilará y enviará información actualizada sobre la actividad del usuario. Google Analytics agrupa esta actividad en un período de tiempo llamado «sesión». Una sesión comienza cuando un usuario abre su aplicación en primer plano u abre una página web que incluye el código de medición de Google Analytics. Una sesión termina después de 30 minutos de inactividad. Si el usuario vuelve a una aplicación o página después de que finalice una sesión, comenzará una nueva sesión.
¿Cómo se usa el Google Analytics?
Proporciona información valiosa que pueden ayudarlo a dar forma a la estrategia de éxito de su negocio.
Desde hoy en día, casi todas las empresas tienen una presencia en línea a través de un sitio web. Por lo tanto, se vuelve muy importante que aprenda la estructura interna de su sitio web para ver si está logrando su propósito o no.
Para esto, debe conocer los detalles de lo que hacen las personas cuando visitan su sitio web, cuánto tiempo permanecen y qué páginas visitan en su sitio web.
Independientemente de si usted es un sitio web de comercio electrónico o un blog informativo, definitivamente querrá comprender y estudiar el comportamiento de sus visitantes para ofrecer mejores resultados.
A continuación se muestran algunas razones por las cuales utiliza Google Analytics Obtenga mejores ideas de su sitio web y los visitantes.
Debes haber escuchado el dicho de que «no hay un almuerzo gratis». Pero en el caso de Google Analytics, no es cierto.
Google no le cobra nada por usar Google Analytics. No tiene que pagar nada para usar este producto.
Estas formas en que puede invertir una cantidad decente de presupuesto en otros recursos importantes.
Simplemente no tiene que realizar ninguna acción para obtener los datos. Google Analytics hace todo el trabajo por usted.
Incluso puede acceder a sus informes inmediatamente sin ningún retraso. Esta característica de Google Analytics no solo guarda su esfuerzo de trabajo, sino que también le brinda acceso inmediato a los informes. Con esto, pronto puede implementar estrategias para el mejor desempeño de su sitio web.
¿Cuáles son las herramientas de Google Analytics?
Google Analytics es una de las herramientas de análisis de datos de Google ampliamente utilizadas. Es una herramienta gratuita de análisis de datos de Google de Google Marketing Platform que proporciona estadísticas y herramientas analíticas para rastrear campañas de marketing digital. Está disponible de forma gratuita para cualquier persona con una cuenta de Google. Google Analytics ayuda a las organizaciones a evaluar el éxito de sus campañas, determinar las fuentes de tráfico de usuarios, rastrear la finalización de múltiples objetivos, impulsar el tráfico de sitios web, descubrir patrones en la participación del usuario y atrapar la información de los visitantes, como la demografía.
Algunas de sus características son recopilación de datos, monitoreo, análisis, informes, visualización e integración con otras aplicaciones. Incluyen inteligencia y detección de anomalías, paneles y gráficos para la visualización de datos, el filtrado de datos y la manipulación, el análisis predictivo, etc.
Looker es una herramienta de análisis de datos de Google que le proporciona una plataforma de análisis de big data. Le ayuda a analizar y compartir fácilmente análisis de negocios en tiempo real. Google completó la adquisición de Looker en 2022, y ahora es parte de Google Cloud. Esta poderosa herramienta de inteligencia empresarial (BI) es excepcional para desarrollar visualizaciones de datos perspicaces.
Looker simplifica y acelera el proceso de búsqueda de datos dentro de las organizaciones aprovechando el poder de SQL para encontrar datos en lugar de métodos tradicionales de extracción de datos. Tiene una interfaz basada en el navegador fácil de usar que facilita los paneles colaborativos y dinámicos, imágenes personalizadas, distribución de informes programada y automatizada y parámetros personalizados para alertas.
¿Cómo hacer un Analytics?
Su primer paso es configurar una cuenta de análisis, a menos que ya tenga una. Salte a crear una propiedad a menos que desee crear una cuenta separada para este sitio web. Por ejemplo, es posible que desee crear otra cuenta si este sitio web pertenece a un negocio separado.
- Proporcionar un nombre de cuenta. Configure la configuración de intercambio de datos para controlar qué datos comparte con Google.
- Haga clic en Siguiente para agregar la primera propiedad a la cuenta.
- ¿Continúa de «crear una cuenta de análisis», arriba? Si es así, omita al paso 2. De lo contrario,
- En Admin, mire la columna de la cuenta para asegurarse de que ha seleccionado la cuenta correcta. Luego, en la columna de propiedades, haga clic en Crear propiedad.
- Ingrese un nombre para la propiedad (por ejemplo, «My Business, Inc Sitio web») y seleccione la zona horaria y la moneda de informes. Si un visitante llega a su sitio web un martes en su zona horaria, pero es lunes en su zona horaria, se registra la visita que ocurrió el lunes.
- Si elige una zona horaria que honre el tiempo de ahorro para la luz del día, Analytics se ajusta automáticamente para los cambios de tiempo. Use el tiempo medio de Greenwich si no desea adaptarse para el tiempo de ahorro para el día.
- Cambiar la zona horaria solo afecta los datos en el futuro. Si cambia la zona horaria para una propiedad existente, puede ver un lugar plano o un aumento en sus datos, causado por el tiempo de cambio o hacia atrás, respectivamente. Los datos del informe pueden referirse a la zona horaria anterior por un período corto después de actualizar su configuración, hasta que los servidores de análisis hayan procesado el cambio.
- Haga clic en Mostrar opciones avanzadas (debajo de los campos de propiedad de propiedades).
- Encienda el conmutador para crear una propiedad de Analytics Universal.
- En este punto, elige crear
- Tanto una propiedad de Google Analytics 4 como una propiedad de Analytics Universal. Esta opción
- Establece una propiedad paralela de Google Analytics 4 que recopila datos junto con su propiedad Universal Analytics. Una vez que agregue la etiqueta para la propiedad de Google Analytics 4 a su sitio, los datos se enviarán a ambas propiedades. Puede cambiar de ida y vuelta entre propiedades utilizando el selector de propiedades o la pantalla de administración.
- Establece una conexión entre las dos propiedades que le permite migrar la configuración de la configuración desde su propiedad Universal Analytics a su propiedad Google Analytics 4 más adelante.
- Solo una propiedad de Analytics Universal. Elija esta opción si solo desea una propiedad de Analytics Universal.
- Haga clic en Siguiente y proporcione información sobre su negocio.
- Haga clic en Crear.
Acepte los Términos de Servicio de Análisis y la Enmienda de procesamiento de datos si se le solicita, y haga clic en Finalizar.
Si eligió configurar solo una propiedad de Analytics Universal (es decir, no eligió configurar una propiedad GA4 y Universal Analytics), simplemente pegue su ID de seguimiento «UA-» en el campo de identificación de seguimiento de Google Analytics que proporciona su constructor de sitios web .
Si eligió configurar una propiedad de Google Analytics 4 (GA4) y una propiedad de Universal Analytics, debe seguir las instrucciones a continuación y pegar toda su etiqueta de Google en el campo HTML personalizado que proporciona su constructor de sitios web. Al hacer esto, podrá ver datos en sus propiedades de Google Analytics 4 (GA4) y Universal Analytics. Por el contrario, si simplemente proporciona su identificación «UA-» al constructor de su sitio web, solo verá datos en su propiedad de Analytics Universal.
¿Cómo hacer estadisticas en Google Analytics?
Los paneles de Google Analytics le permiten visualizar una variedad de datos diferentes de su sitio web o aplicación web en gráficos y tablas. La creación de un tablero de datos de Google Analytics le brinda información sobre lo que está sucediendo en su sitio web desde el número de visitantes hasta la tasa de rebote hasta el tiempo promedio en la página. Estas ideas le permiten iterar en su sitio y crear más demanda para la oferta de su producto.
En este tutorial, explicaremos cómo crear un tablero simple con los datos de Google Analytics dentro de la plataforma.
Google Analytics almacena muchos datos perspicaces basados en la actividad del sitio web de su empresa. Con eso, aprovechar el poder de Google Analytics no tiene que ser difícil. Si bien Google Analytics ofrece informes estándar útiles y prefabricados, puede crear fácilmente un tablero personalizado con sus datos de Google Analytics que rastrea las métricas que más le importan en una sola vista.
Google Analytics nombra sus gráficos como widgets. Si bien el ejemplo anterior muestra un tablero con solo un widget de pastel o gráfico, y un gráfico de mesa, Google Analytics ofrece varios otros tipos de gráficos que los usuarios pueden habilitar en su tablero.
Una línea de tiempo muestra datos de una métrica específicamente elegida con el tiempo. Esta métrica a menudo se muestra como puntos conectados que muestran crecimiento o progresión durante días, semanas o meses. En el siguiente ejemplo, la línea de tiempo visualiza las visitas de página únicas con una tasa de rebote durante un período de seis semanas.
Una métrica muestra sus datos como un número de valor único. La visualización métrica es excelente para mostrar valores únicos como usuarios activos diarios, usuarios activos mensuales, etc. como un número.
¿Cómo usar el Analytics?
Una vez que haya creado una cuenta de Google, eso no significa que tenga acceso automáticamente a GA, más bien, debe registrarse en análisis (que revisaremos cómo hacer en la siguiente sección). Pero lo importante a tener en cuenta a medida que avanza para configurar GA es que solo puede acceder a la herramienta utilizando una cuenta de Google válida.
Además, para configurar GA correctamente, querrá comprender las diversas capas de la herramienta, específicamente, la jerarquía.
Vamos a sumergirnos en cada una de las secciones dentro de la jerarquía.
La organización es el nivel más alto. Representa una empresa. Por ejemplo, nuestra organización es Hubspot, Inc. Una organización puede abarcar múltiples cuentas de GA.
Las organizaciones se recomiendan para empresas más grandes, pero no obligatorias.
Las cuentas no son opcionales. El uso de Google Analytics requiere al menos una (a veces varias) cuentas.
Una cuenta no significa una cuenta de usuario. Puedo iniciar sesión en las cuentas de HubSpot Google Analytics utilizando mi ID de correo electrónico de Google. El jefe de SEO técnico de Hubspot también puede iniciar sesión en la misma cuenta utilizando su ID de correo electrónico de Google. Nuestro especialista en optimización histórica también puede iniciar sesión en la misma cuenta utilizando su ID de correo electrónico de Google.
- Puede asignar una propiedad a cada cuenta o múltiples propiedades a una cuenta. Cada cuenta puede tener hasta 50 propiedades.
- Puede brindar permisos de usuario para una cuenta de análisis completa, una propiedad en una cuenta o una vista en una propiedad.
Es posible que se pregunte: «¿Qué es mejor: crear una nueva cuenta para cada propiedad o agregar cada cuenta a la misma propiedad?»
¿Que se puede medir con Analytics?
¿Cuáles son las cosas más importantes para rastrear en Google Analytics? Weblink International, que proporciona tecnología de gestión de membresía a asociaciones comerciales y otras organizaciones basadas en miembros, acaba de emitir un nuevo libro electrónico gratuito que podría ayudarlo a responder esa pregunta.
DJ Muller, presidente y fundador de Weblink, le dijo a CMSwire que «mucha gente no mira la ubicación de la audiencia, pero, si es una pequeña empresa», estos datos podrían ayudarlo a dirigirse a su marketing. Sin embargo, el libro electrónico notas de que «el tráfico web desde fuera de la ubicación del público objetivo no significa necesariamente que la asociación debería expandir su área de marketing», ya que la audiencia podría ser viajeras o el tráfico podría resultar del intercambio social.
Esta métrica, que mide el tiempo de un espectador en una página y la cantidad de páginas a las que se accede, indica qué tan bien se capta la atención de una audiencia. El propietario de un sitio web puede agregar llamadas a la acción o enlaces para alentar a los usuarios a visitar más páginas.
Muller señaló que aumentar el tráfico móvil es una razón para seguir esta métrica, pero también existe el hecho de que la clasificación de Google, el resultado de un algoritmo secreto, podría verse afectado negativamente para sitios que no tienen un sitio móvil. El libro electrónico señala que las búsquedas netas de los dispositivos móviles se han duplicado de 2012 a 2013. Más tiempo en un sitio móvil, la duración promedio de la visita, también puede indicar una mejor experiencia de usuario móvil, ya que los usuarios no pasarán mucho tiempo en un poco optimizado version móvil.
¿Cómo analizar los datos de Google Analytics?
Prométeme que visite el sitio web antes de mirar los datos de Google Analytics. ¿Cómo puede poner los datos en la perspectiva correcta sin conocer las cosas más importantes que componen el sitio web?
2. Examine la descripción general del canal o el informe de recursos de tráfico.
En mi percepción, el informe de descripción general del canal le proporciona una idea tremenda de un vistazo. Consulte un ejemplo a continuación:
Este sitio web está realmente a la misericordia de Google. (Supongo que la búsqueda orgánica es más del 90%+ tráfico de Google).
No hay canales pagados y las sociales no funcionan realmente (todavía).
Las estadísticas de la tasa de conversión (CR) se ven geniales. Todo depende de lo que estén midiendo, por supuesto. Las estadísticas de tasa de rebote son bastante altas, pero mientras sus visitantes se conviertan…
Pero ya ves, en un minuto puedes tener una buena idea de cómo van las cosas.
3. ¿Cómo es la relación nueva frente a los visitantes que regresan? ¿Qué pasa con la lealtad y las métricas de la recencia?
Desea ver estas métricas para tener una idea sobre la adquisición y la retención.
En la mayoría de los sitios web veo la nueva relación de retorno de VS variando de 60/40 a 80/20. Todo depende de la mezcla de marketing y si ofrecen una gran experiencia. Si es así, más visitantes pueden volver al sitio web.
4. ¿Cómo es el rendimiento de los visitantes móviles y de tableta vs de escritorio?
Es muy importante que su sitio web funcione bien tanto en el escritorio como en los dispositivos móviles y de tabletas.
En estos días, las personas esperan excelentes experiencias de usuario sin importar qué dispositivo y navegador usan al navegar.
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