Las dimensiones personalizadas en Google Analytics pueden crearse para diferentes ámbitos: el ámbito de sesión, hit y usuario. En este post, te vamos a mostrar las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics con ejemplos, para que sepas cuándo debes crear una dimensión para cada uno.
Dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics
Google Analytics está dividido en tres niveles: principales, usuario, sesión y hit. Del usuario, que sería el nivel principal, salen las sesiones y por sesiones salen los hits. Las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics te permiten obtener una vista generalizada de cada uno de estos ámbitos. Esto te puede ayudar a la hora de generar estrategias para mejorar cada uno de estos puntos.
Dimensión personalizada hit
La primera de las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics que vamos a ver es a nivel de hit.
Cada vez que recargamos una página del sitio web hacemos un envío de información a Google Analytics. Esta información es lo que consideramos un hit. Google Analytics guarda el nombre de la página que hemos definido en el código del sitio web y el nombre de la URL.
Las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics ayudan en este momento; en caso de que quieras ver cuántas veces ha visto un usuario un elemento, podrías filtrar y sumar cada una de las veces que sucedió la acción. Pero también podrías hacer uso de las dimensiones personalizadas, donde puedes crear una dimensión. Así, cada vez que alguien cargue y vea el elemento esta variable se guardará y, en el futuro, solo tendrás que buscar la dimensión para hacer el análisis, sin necesidad de hacerlo manualmente.
Dimensión personalizada sesión
Ahora imagina que quieres hacer un análisis de cada una de las sesiones dentro del sitio web en función de la región de venta que ya tienes asignada en tu negocio. Puedes hacer lo mismo que en el caso pasado: filtrar y sumar las sesiones o filtrar y verificar los datos exactos que necesitas.
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👉 Prueba gratis el Bootcamp en Marketing Digital y Análisis de Datos por una semanaNo obstante, al usar las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics, lo único que debes hacer es crear una variable como sales Region={{Zona}} y analizar en conjunto el comportamiento de estas sesiones específicas.
Dimensión personalizada usuario
Finalmente, llegamos a las dimensiones de usuario. Las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics en este caso pueden ser de mucha ayuda al permitir hacer un seguimiento de cada uno de los usuarios que entran en tu sitio web.
Puedes definir una variable dentro del dataLayer que sea userID={{código numérico}}, siendo este un valor asignado a cada uno de los usuarios que ingresan a la parte privada del sitio web, como puede ser un login de una cuenta, por ejemplo.
Con estos datos, en el futuro, podrás analizar el comportamiento global de los usuarios específicos haciendo uso del usuario que tiene el código.
Dimensiones personalizadas y predefinidas
Ya que te mostramos las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics, te vamos a contar qué puedes hacer con cada una de estas dimensiones y las diferencias entre los datos que puedes rescatar de los informes predefinidos y los personalizados.
Una de las principales características de las dimensiones personalizadas es que puedes enfocarte en recibir datos que van exactamente con lo que necesitas en tu organización.
Las dimensiones personalizadas también te permiten configurar opciones dentro de Google Analytics para poder recolectar datos que la herramienta por sí sola no suele recolectar.
- CRM: el CRM o customer relationship management es una tecnología donde se organizan todas las relaciones e interacciones que se tienen con los usuarios y potenciales clientes. Cuando usas las dimensiones personalizadas de niveles en Google Analytics, puedes hacer que la herramienta se convierta en un CRM en el ámbito de usuario, lo cual te puede dar información importante para mejorar las estrategias en cuanto a la relación con tus usuarios.
- Datos de entradas: cuando un usuario crea un perfil en tu página, puedes empezar a recolectar comportamientos específicos que también te pueden ayudar.
- Datos eCommerce: cuando tienes una tienda virtual, puedes hacer diferentes configuraciones para poder recolectar datos importantes que te pueden dar una visión general del funcionamiento de tu página.
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