Esta sección de Google Analytics es extremadamente significativa para analizar al más mínimo detalle las diferentes estrategias de marketing que se están llevando a cabo en tu comercio electrónico.

Uno de los grandes problemas de la analítica web es determinar cuál es el sistema de atribución correcto para nuestro negocio. Estos son los distintos modelos de atribución disponibles en Google Analytics:

  • Última interacción: la conversión se atribuye en su totalidad a la última interacción.
  • Último clic indirecto
  • Último clic de Google Ads
  • Primera interacción: la conversión se atribuye en su totalidad a la primera interacción.
  • Lineal: la conversión se reparte en partes iguales a lo largo del proceso.
  • Declive en el tiempo: las últimas interacciones tienen más peso que las primeras.
  • Según la posición: se asigna un 40% a la primera interacción, un 40% a la última interacción y se reparte el 20% restante en las interacciones restantes.

Conversiones asistidas

Una conversión asistida es una conversión atribuída a un canal o cualquier otra dimensión que ha aparecido en la ruta de conversión, pero que no ha tenido lugar en la última interacción. Es un informe bastante útil para determinar la efectividad de ciertos canales o campañas.

Por ejemplo, si un usuario nos entró primero por Paid Search y después volvió a entrar por Organic Search y realizó una conversión, ésta será atribuída a Organic Search y la conversión asistida a Paid Search.

Rutas de conversión

En este informe veremos los caminos que sigue el usuario para realizar la conversión. Es de gran efectividad a la hora de determinar la efectividad de distintas estrategias.

Por ejemplo, imaginemos que en el informe de Adquisición > Canales vemos que el tráfico directo genera una gran cantidad de ingresos. Gracias a este informe podríamos ver qué hacer antes de convertir por directo. Por ejemplo, quizás nos han conocido gracias a un concurso en Facebook e Instagram y nos han acabado comprando al acceder de forma directa a nuestro sitio web.

Como siempre, podemos cambiar la dimensión primaria del informe.

Lapso de tiempo

En este informe vemos cuánto tarda un usuario en realizar la conversión. Es decir, si accede a la página web un lunes y realiza la compra un miércoles, el lapso serán 3 días.

En comercios donde los productos sean de compra reflexiva, como serían los electrodomésticos grandes, el lapso de tiempo será muy superior a un comercio que vende bienes de consumo o de compra recurrente, como por ejemplo papel de baño.

Longitud de la ruta

En este informe podemos ver datos sobre cuántas interacciones (o touch points como se diría en términos de marketing) necesitan los usuarios para realizar la transacción.

Comparación de embudos multicanal

Veamos todos y cada uno de los elemento de este informe.

  1. Conversión: en el caso de ecommerce lo dejaremos tal cual. Más adelante veremos el porqué.
  2. Días para la conversión.
  3. Modelo de atribución a comparar.
  4. Dimensión primaria del informe.

Al medio de la tabla, seleccionaremos Valor de la conversión y ROAS, ya que estamos analizando un comercio electrónico.

Con este informe podremos comparar las distintas estrategias de marketing con distintos sistemas de atribución.

Veamos un ejemplo: creamos una campaña de YouTube con el objetivo de generar reconocimiento de marca. Ésta, basándonos en un sistema de atribución en función del último clic, nos indicará que no ha generado ninguna conversión. Si comparamos el sistema de atribución con uno basado en el primer clic, podremos ver que esta campaña nos ha dado a conocer entre los usuarios, y que algunos han realizado transacciones unos días más tarde.

Otro ejemplo: analizamos una campaña de búsqueda y vemos que no genera resultados, en cambio la campaña de retargeting nos proporciona una gran cantidad de ingresos. Si comparamos el sistema de atribución de primer clic, veremos que es la campaña de búsqueda la que nos genera ingresos. En cambio, con el sistema de último clic, veremos que es la campaña de retargeting la que nos genera ingresos. En estos casos se recomienda compararlo con un modelo de atribución lineal.