Dominar la parte analítica del marketing digital no es opcional, incluso si te consideras un perfil creativo. Entender cómo fluyen los datos desde que un usuario hace clic en un anuncio hasta que se almacena su información en una base de datos es fundamental para tomar decisiones estratégicas basadas en números reales. Aquí se desglosa todo el proceso de tracking, la instalación de scripts y la lectura de flujos de usuario en Google Analytics.
¿Por qué el perfil analítico es tan valioso en marketing?
En las entrevistas de marketing es común escuchar la pregunta: ¿te consideras más analítico o creativo? La realidad es que encontrar un balance entre ambos perfiles es extremadamente difícil. En la industria se le llama unicornio a ese profesional que domina tanto la creatividad como la analítica sin temerle a los números [0:26]. Así como las startups que captan grandes rondas de inversión reciben ese nombre, un marketer con ambas habilidades es igual de escaso.
No necesitas forzarte a tener un equilibrio perfecto, pero sí es importante que comprendas el flujo completo de datos. Cuando creas una campaña, ya sea de display o video, el proceso sigue una secuencia clara:
- Se sube la campaña a pauta con un objetivo definido: tráfico o adquisición [1:22].
- El usuario hace clic y llega a una landing page.
- En la landing existe un call to action que puede ser un registro, una descarga de aplicación u otra acción específica.
- Un script de herramientas como Google Analytics, Hotjar o Facebook se activa para registrar esa conversión [1:42].
¿Dónde se almacena la data de tus usuarios?
Cuando eres junior, es tentador guardar datos en un Excel o conectar directamente con Mailchimp [2:06]. Sin embargo, la mejor práctica es almacenar la información en una base de datos con el apoyo de tu equipo técnico. Esto te permite analizar variables más allá del registro inicial como nombre, teléfono y correo. Conforme el usuario interactúa con tu producto, necesitas medir tiempos de sesión, país de origen, género, páginas visitadas y número de logueos semanales [2:30]. Todas estas variables deben definirse antes de hablar con tu equipo de data para indicarles qué eventos y scripts necesitan instalar.
¿Cómo funciona un flujo programático de tracking?
Existe un flujo más complejo cuando hablamos de publicidad programática [2:56]. En este modelo participan dos actores principales: el advertiser, quien solicita pautar anuncios, y el publisher, quien ofrece los espacios publicitarios y posee el inventario, como Forbes o CNN.
El proceso funciona así:
- El anunciante entra a su DSP (Demand Side Platform), configura la campaña y solicita el inventario que necesita [3:20].
- La solicitud llega al ad exchange, que es el marketplace de las ad networks.
- Se busca el match entre la audiencia deseada y el espacio disponible.
- Se notifica al publisher sobre la solicitud de venta de inventario.
- Del lado del anunciante se necesitan eventos de conversión; del lado del publisher, eventos de clic [3:45].
¿Qué scripts de tracking puedes identificar en una página web?
Una práctica muy útil es inspeccionar los scripts instalados en cualquier sitio web. Al hacer clic derecho y seleccionar view page source, puedes acceder a parte del código fuente [4:32]. Buscando con control F la etiqueta "GTM" se identifican los scripts de Google Tag Manager.
Google Tag Manager es un contenedor que permite instalar múltiples eventos dentro de una página sin saturarla [5:00]. Sin él, cada herramienta requiere su propio script individual: Google Analytics, el píxel de Facebook, Hotjar, entre otros. Instalar demasiados scripts directamente en el código hace que la página se vuelva más lenta con el tiempo.
- El script de GTM se instala primero en el head y luego en el body de la página [5:40].
- Para un nivel más avanzado, herramientas como Segment son una excelente alternativa.
- Si llegas a una empresa donde no participaste en la instalación inicial, realiza una auditoría de scripts para verificar que todo esté correctamente configurado dentro de un contenedor [6:10].
¿Cómo leer flujos de usuario en Google Analytics?
Los flujos de usuario en Google Analytics se pueden filtrar por página de destino, campaña o medio [6:30]. Un ejemplo práctico muestra cómo una campaña de tráfico envía usuarios al home, y desde ahí el flujo se divide en múltiples direcciones: Google, YouTube, Android u otras páginas.
Al filtrar por medio, se puede identificar que una campaña de CPC atrajo ciento treinta y cuatro usuarios [7:50]. De estos, el 100 % llegó a la página de inicio, solo nueve continuaron hacia Google y apenas siete permanecieron en la segunda interacción. Es completamente normal perder usuarios en cada paso del flujo, especialmente cuando las primeras interacciones requieren que naveguen por varias páginas [7:30].
Este tipo de análisis te permite entender dónde se concentra y dónde se pierde el mayor porcentaje de tu audiencia, lo cual es esencial para optimizar campañas y mejorar la retención. ¿Ya has auditado los scripts de tu proyecto actual? Comparte tu experiencia en los comentarios.
