Por qué necesita una auditoría analítica: cómo asegurarse de que sus datos sean precisos

Los datos son un gran negocio. El 90% de las estrategias corporativas implican invertir en datos para llegar a nuevas audiencias y personalizar experiencias.

Pero, ¿qué sucede si los datos en los que confían no son precisos? La mayoría de las configuraciones de análisis son defectuosas. Y las configuraciones rotas y los resultados sesgados a menudo conducen a una toma de decisiones equivocada.

Dado que los datos incorrectos son peores que la falta de datos, esto significa que las herramientas de análisis más populares (incluido Google Analytics) están desviando a la mayoría de las empresas.

Si está utilizando datos para guiar su marketing, es fundamental asegurarse de que los datos sean confiables. Esta publicación lo ayudará a auditar sus análisis y mantenerse encaminado para cumplir con sus objetivos comerciales.

¿Te faltan los objetivos de tu campaña de marketing? Audita tus análisis

El análisis de datos de marketing tiene dos propósitos centrales:

1. Para medir la efectividad de sus campañas de marketing;

2. Para determinar qué puede hacer de manera diferente para mejorar los resultados en sus canales de marketing.

Los datos sin procesar que recopilan los análisis informan su estrategia de marketing y le permiten crear un plan de acción que ofrece más por su dinero.

Pero las mejoras solo se pueden realizar si los datos se acumulan , y el simple hecho de ejecutar análisis no ofrece ninguna garantía de que así sea.

Según un estudio de Netacea, el 68 % de las empresas dicen que se han visto afectadas por análisis sesgados a un costo del 4 % en ingresos anuales perdidos en promedio. Eso hace que los datos analíticos erróneos sean tan dañinos como el fraude publicitario (usar bots para falsificar clics en los anuncios), que cuesta a las empresas $42 mil millones al año.

Los datos sesgados pueden ocurrir por varias razones:

• Errores en conjuntos de datos . Redundancias, errores tipográficos, nombres irregulares y datos incompletos y desactualizados.
• Falta de normalización . Los datos no se transfieren en un formato coherente para permitir un análisis comparable y compatible (p. ej., un conjunto de datos que muestra los ingresos anuales y otro que muestra los ingresos trimestrales).

Sin embargo, un problema mayor son los bots .

Los piratas informáticos y los estafadores usan bots para hacer clic en anuncios y desperdiciar presupuestos publicitarios, comprar productos, robar contenido a través de raspado masivo, piratear cuentas y robar detalles de tarjetas. Tal actividad afecta los datos que ve.

Incluso si los bots no se dirigen directamente a usted, sesgan las estadísticas para que no vea lo que realmente está sucediendo en el mercado.

El resultado son campañas mal ejecutadas y gastos desperdiciados. La investigación de Netacea muestra que más de la mitad de las empresas realizaron promociones especiales, ordenaron nuevas existencias o gastaron su presupuesto de marketing debido a análisis incorrectos.

Brian Uffelman, vicepresidente y evangelista de seguridad de PerimeterX, dijo a Ecommerce Times:

Dado que los bots a menudo representan hasta la mitad del tráfico web, las pérdidas por malas decisiones comerciales tomadas debido a análisis sesgados pueden ser significativas, desde millones hasta unos pocos miles de millones de dólares.

Los bots sesgan muchos KPI y métricas, incluido el seguimiento y la participación de los usuarios, la duración de la sesión, las tasas de rebote, los clics en anuncios, las proporciones de búsqueda de libros, los datos de la campaña y el embudo de conversión.

Para los sitios de comercio electrónico, viajes y medios, los bots de raspado no autorizados imitan a los humanos al verificar de forma dinámica los listados, los precios y el contenido, lo que da como resultado datos sesgados.

Una auditoría de análisis de marketing evalúa la calidad y la credibilidad de los datos para evitar información sesgada. Es una evaluación de riesgos que garantiza que las cifras en las que confía para la toma de decisiones sean precisas y relevantes.

La auditoría regular le da la confianza de que sus datos mejorarán, no dañarán, las campañas de marketing.

La auditoría hace las preguntas correctas

El análisis de marketing es cualquier tipo de análisis de datos que lo ayude en sus esfuerzos de marketing. Esto puede incluir análisis web, de redes sociales o de ventas, y una amplia gama de herramientas de análisis, como:

• Google analitico;
• análisis de adobe;
• anuncios de Google;
• mercado;
• Fuerza de ventas;
• Woopra;
• Suite de Hoot;
• brote social;
• SEMRush;
• Ahrefs.

Pero independientemente de los canales o el software, el análisis cubre una o más de tres categorías principales:

1. Analítica descriptiva . Uso de datos para averiguar qué sucedió en el pasado. Por ejemplo, usar Google Analytics (GA) para medir cuántas páginas vistas y clics tuvo una publicación de blog en 30 días en comparación con una publicación similar que haya publicado en el pasado.
2. Analítica predictiva . Usar algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones precisas sobre resultados futuros, como identificar segmentos rentables en función de la demografía, los intereses y el comportamiento de la audiencia.
3. Analítica prescriptiva . Uso de datos anteriores para recomendar próximos pasos impactantes. Por ejemplo, si el análisis predictivo sugiere un aumento de nuevos visitantes, el análisis prescriptivo puede ayudarlo a identificar los mejores productos y mensajes para promocionar.

Una auditoría de análisis de marketing se puede aplicar de manera idéntica al análisis descriptivo, predictivo o prescriptivo para responder las mismas preguntas:

1. ¿Son precisos los datos? ¿Se puede confiar en los datos y se alinean con otros sistemas? Por ejemplo, ¿los datos de GA son precisos con los datos de su software de comercio electrónico?
2. ¿Qué falta? ¿Está obteniendo la imagen completa de sus datos? ¿Está todo configurado y configurado correctamente? ¿Hay algo roto?
3. ¿Son significativos los datos? ¿Las métricas son relevantes para lo que está tratando de lograr? Por ejemplo, ¿los Me gusta son realmente significativos o los clics son la mejor métrica?
4. ¿Qué puede medir y analizar para obtener resultados más significativos? ¿Qué seguimiento se puede implementar para obtener información óptima, accesibilidad del equipo y capacidad de acción?
5. ¿Ha realizado un control de calidad adecuado? ¿Los números tienen sentido? Los números que son demasiado sorprendentes o diferentes nunca deben tomarse al pie de la letra.

Cómo auditar el análisis de datos para un mejor rendimiento de marketing

El proceso de auditoría de análisis de marketing se divide en dos partes:

1. Identificar qué medir;
2. Revise su configuración de análisis actual.

Antes de comenzar con estos pasos, es importante reconocer que los datos analíticos nunca son perfectos .

No espere poder lograr una precisión del 100 % entre las fuentes de datos después de la auditoría. Los bloqueadores de anuncios, el tipo de dispositivo, los errores de javascript, los tiempos de espera de la página, las cookies deshabilitadas, las diferentes metodologías entre herramientas y los bots influirán en los datos.

Google Analytics utiliza datos de muestra para generar informes. Por ejemplo, si crea un informe personalizado en GA con un rango de datos que incluye 700 000 sesiones, Google no usará todas esas sesiones. En su lugar, podría usar la mitad y proporcionar un total estimado, lo que facilita la carga del informe.

Sobre el muestreo de datos, la página de ayuda de Google dice:

En el análisis de datos, el muestreo es la práctica de analizar un subconjunto de todos los datos para descubrir la información significativa en el conjunto de datos más grande.

Por ejemplo, si quisiera estimar la cantidad de árboles en un área de 100 acres donde la distribución de los árboles era bastante uniforme, podría contar la cantidad de árboles en 1 acre y multiplicar por 100, o contar los árboles en medio acre. y multiplique por 200 para obtener una representación precisa de los 100 acres completos.

Si tiene una precisión del 90 al 95 %, tiene buenos datos con los que trabajar. Si está presentando datos a las partes interesadas, es importante dejar en claro que no se puede confiar al 100 % en los datos.

Identifique los KPI que son importantes para su marketing

Cuanto más amplia lances tu red, mayores serán tus posibilidades de capturar información irrelevante que no contribuye a tus objetivos generales. El primer paso de su auditoría interna es tener claro qué es importante medir para sus objetivos de marketing.

Revise su estrategia actual de campaña de marketing y plan de medición. Las tácticas de marketing deben alinearse con los indicadores clave de rendimiento (KPI).

Por ejemplo, si su campaña de marketing implica crear más contenido de blog, un KPI de apoyo podría ser aumentar el tráfico de búsqueda orgánica de marca. Si aumentar el tráfico del sitio web es el KPI más importante, una métrica como los seguidores en las redes sociales podría ser menos valiosa y no vale la pena medirla en esta campaña.

Aquí hay un ejemplo de un plan de marketing de Fresh Egg:

Mire de cerca sus KPI y evalúe la relevancia de cada uno.

1. ¿Utiliza datos obtenibles (es decir, los datos ayudan a mejorar la eficacia del marketing)?
2. ¿Se relaciona con su objetivo de marketing?
3. ¿Es una relación o una comparación (p. ej., un KPI para aumentar la participación del usuario podría ser aumentar la duración de la sesión o el tiempo en el sitio durante un período en comparación con otro)?
4. ¿Es fácil informar? ¿Puede su equipo entender fácilmente el KPI y por qué es importante?

Cualquier cosa que no sea relevante no necesita seguimiento.

A continuación, asegúrese de que los análisis de toda la empresa estén alineados. Por ejemplo, ¿se pueden atribuir las ventas por canal?

La atribución es importante para que el equipo de marketing entienda cómo sus esfuerzos han llevado a una venta y para que el equipo de ventas vea si su material genera conversiones. Es útil que los equipos de auditoría estén formados por miembros de marketing y ventas para comprobar la calidad de la auditoría en relación con sus necesidades.

Verifique que los canales personalizados estén implementados para KPI específicos. Por ejemplo, si está utilizando las redes sociales como parte de su campaña de marketing, ¿las redes sociales orgánicas están segregadas de las redes sociales pagas y el contenido compartido por su audiencia?

El seguimiento de cada canal por separado facilitará la elaboración de informes y la evaluación de cómo las campañas contribuyen a los objetivos de marketing y de la empresa.

La estrategia de marketing evoluciona con cada campaña. Revise su plan de medición para evaluar el valor de los KPI al menos una vez al año, pero preferiblemente trimestralmente o cuando lance una nueva campaña.

Revise su configuración de análisis actual para mejorar la calidad de los datos

Si bien los equipos de auditoría se beneficiarán de las habilidades técnicas y de ciencia de datos especializadas, las herramientas de análisis son cada vez más fáciles de usar. Cualquiera que esté familiarizado con las plataformas de análisis de su empresa puede realizar este análisis de auditoría interna.

Antes de comenzar, para evaluar completamente el rendimiento, necesitará acceso de nivel de administrador. Si aún no tiene esto, solicite acceso al administrador del sistema.

Haga una lista de los elementos que necesita analizar y asegúrese de que la configuración sea correcta. Los elementos de esta lista se relacionarán con las métricas que son importantes para sus KPI.

Por ejemplo, si administra una tienda de comercio electrónico y su objetivo es la adquisición de clientes, querrá revisar el seguimiento de comercio electrónico.

Entre otras comprobaciones, Annie Cushing de Annielytics ejecuta el siguiente análisis al realizar auditorías de Google Analytics:

• Si el sitio utiliza el seguimiento de comercio electrónico, ¿el código de seguimiento se encuentra en todas las páginas de conversión?
• Si el sitio utiliza el seguimiento de comercio electrónico, ¿hay errores de programación del lado del servidor o de JavaScript antes de que el método _trackTrans() impida que se active?
• Si el sitio utiliza el seguimiento de comercio electrónico, ¿el código tiene símbolos de moneda o miles de separadores en el código?
• Si el sitio utiliza seguimiento de comercio electrónico, ¿usan apóstrofes sus productos o ID de tienda?

Para obtener un desglose de cómo ejecutar una auditoría de GA completa, consulte nuestra guía de verificación de estado de bricolaje.

Su lista de verificación específica diferirá según su plan de marketing y medición, pero hay ocho tareas esenciales que toda auditoría debe completar.

1. Verifique que los códigos de análisis estén instalados correctamente

La integridad de sus datos depende de que los códigos analíticos funcionen correctamente. Lo primero que debe verificar es que haya instalado el código (o el código de Google Tag Manager para los anuncios de Google) correctamente en todas las páginas de su sitio web.

El código analítico debe pegarse completo justo antes de la etiqueta de cierre </head>. Funcionará si se instala en la sección del cuerpo o pie de página del código de su sitio web, pero tardará más en cargarse y es posible que no capture todos los datos.

Los problemas relacionados con el seguimiento serán evidentes en los informes en tiempo real. Si tiene visitantes activos y el código de seguimiento no envía información en tiempo real, el código no funciona correctamente.

Utilice una de las siguientes herramientas para verificar la instalación correcta:

• Comprobador de GA;
• Violinista;
• Depurador de Google Analytics.

2. Verificar el acceso de los usuarios para mantener la seguridad

¿Las personas adecuadas tienen el acceso y los permisos correctos para sus análisis? La investigación de Beyond Identity muestra que casi el 25% de los empleados dicen que todavía tienen acceso a cuentas de lugares de trabajo anteriores.

Dado que los análisis son plataformas basadas en la nube, cualquier persona con acceso a sus datos que no los necesite compromete la seguridad.

Los detalles de acceso estarán disponibles en su panel de administración, panel de control o configuración de usuario. Cada usuario normalmente tendrá un rol. En GA, hay cuatro niveles de usuario:

1. Administrador. Control total de los análisis y la capacidad de administrar usuarios y otorgar permisos.
2. Editor. Control total de la configuración, pero no puede administrar usuarios.
3. Analista. Puede crear, editar, eliminar y compartir activos de propiedad (p. ej., informes personalizados, paneles y segmentos de conversión) y puede colaborar en activos compartidos.
4. Espectador. Puede ver los datos, pero no puede editarlos, eliminarlos, compartirlos o colaborar.

Este gráfico de ClickInsight destaca qué permisos deben reservarse para los administradores y cuáles deben asignarse a los usuarios:

Tenga un sistema que notifique a su administrador de análisis de un empleado que deja la empresa o cambia de rol para que se pueda actualizar el acceso. Esto puede ser tan simple como un correo electrónico o un mensaje en su sistema de gestión de proyectos.

3. Verifique que los datos estén segregados para brindar resultados precisos

La segregación de datos es crucial para mostrar con precisión cómo interactúa su audiencia con su sitio web y sus campañas de marketing.

Sin clústeres en su lugar, es probable que esté rastreando el uso de los empleados y el tráfico de prueba. Los empleados usarán su sitio web de maneras específicas cuando prueben diferentes aspectos de la página. Esto a menudo será diferente de cómo un visitante navegará por la página. La agrupación de datos puede sesgar su análisis de manera favorable o negativa.

Verifique que los datos web estén segregados en tres vistas:

1. Todos los datos . Deje esta vista sin filtrar para que pueda acceder fácilmente a todo lo recopilado y no correr el riesgo de perder información útil.
2. datos de prueba Use esta vista para probar nuevos filtros y ver cómo se ve afectado el tráfico antes de que se agregue a su vista principal. Al probar primero, puede asegurarse de que los visitantes que espera que aparezcan no estén siendo filtrados, lo que le brinda resultados más confiables.
3. Todos los datos + filtros . Haga de esta su vista para el análisis diario. Aquí es donde puede agregar filtros probados.

También es posible que desee separar los datos por tráfico interno y externo para excluir las acciones del equipo de marketing de los datos de los visitantes.

4. Asegúrese de que los filtros excluyan datos irrelevantes

Los filtros están diseñados para limitar la información que se muestra en tablas, gráficos e informes. Por ejemplo, puede usar un filtro en el análisis de redes sociales para mostrar datos de una palabra clave específica, como menciones de marca.

Revise todos los filtros y verifique que estén actualizados. Para el tráfico web, preste especial atención a los filtros de direcciones IP. Muchos dispositivos usan direcciones IP dinámicas, que son asignadas por una red cuando se conectan a Internet y cambian con el tiempo. No siempre cambian, pero si lo hacen, los filtros ya no excluirán datos.

También se deben implementar filtros de automatización para bloquear el tráfico de bots y evitar datos distorsionados.

En Google Analytics:

Vaya a Admin > Ver > Configuración de vista y asegúrese de que Filtrado de bots esté marcado (esto se hace automáticamente en GA4).

En Adobe Analytics:

Vaya a Administrador > Grupos de informes > Editar configuración > General > Reglas de bot y asegúrese de que Habilitar reglas de filtrado de bot de IAB esté seleccionada.

Si tiene configuradas reglas de bot personalizadas, verifique que los agentes de usuario, las direcciones IP y los rangos de IP sean correctos.

A medida que realiza comprobaciones de filtros, revise todos los parámetros de consulta de URL. Cada vez que se agrega un parámetro de consulta a una URL, los datos se informan en una página separada. Esto puede dar lugar a que se informen cientos de páginas, lo que dificulta la obtención de datos precisos.

Hay dos tipos de parámetros de URL para buscar:

1. Parámetros de modificación de contenido . Parámetros que cambian el contenido que se muestra en una página. Por ejemplo, "http://mywebsite.com?productid=xyz" enviaría a alguien directamente a la página del producto "xyz" en su sitio web.

2. Parámetros de seguimiento . Parámetros que pasan información (p. ej., de qué campaña o grupo de anuncios proviene el tráfico) pero no cambian el contenido de la página. Por ejemplo, "https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email" podría usarse para rastrear el tráfico de su boletín.

Se debe excluir cualquier parámetro que no cambie el contenido de la página o que solo cambie la página ligeramente de una manera que no afecte el contenido.

5. Compare los datos analíticos con las cifras de back-end

Como se dijo anteriormente, los análisis nunca serán completamente precisos y nunca debe usar datos para reemplazar sus sistemas de informes financieros o comercio electrónico. Pero los números deberían coincidir estrechamente.

Elija un período determinado en sus informes de back-end y compare los datos con el mismo período en sus análisis (por ejemplo, transacciones en el primer trimestre).

Los datos deben tener una precisión del 90 % o superior. Si ese es el caso, tiene información confiable para informar campañas de marketing. Si está por debajo de eso, indica un problema menor que puede o no necesitar atención.

Donde haya discrepancias, mire:

• Filtros. ¿Se registran datos transaccionales en el back-end que se filtra en análisis? Por ejemplo, si excluye el tráfico interno y un empleado realiza una compra, la transacción se registrará en el back-end.
• Ubicación. Algunos países como China, Francia e Italia bloquean GA. Si se realiza una compra desde ese país, no se registrará en GA pero estará en el back-end.
• Zona horaria. ¿Su zona horaria de análisis coincide con su back-end?
• Configuración de cancelación. Si una compra se cancela por teléfono, chat en vivo o correo electrónico, es posible que aún se registre en análisis, pero se elimine en el back-end. Asegúrese de que los datos de ventas en sus análisis estén actualizados. Consulte la guía de Optimize Smart para revertir transacciones.

6. Verifique que no esté recopilando información de identificación personal (PII)

La información de identificación personal (PII) es cualquier información que podría usarse para identificar, contactar o localizar a una persona. Esto incluye:

• Correos electrónicos;
• Direcciones de correo;
• Nombres completos o nombres de usuario;
• Números de teléfono;
• Número de carnet de conducir;
• Número de pasaporte;
• Ubicaciones precisas (p. ej., coordenadas GPS);
• Información de la tarjeta de crédito o SSN.

Las cookies, los ID de publicidad y las direcciones IP no se consideran PII.

La recopilación de datos PII está prohibida por las leyes del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la UE y las leyes de privacidad de datos del consumidor en los EE. UU. e internacionalmente, a menos que tenga el permiso explícito de una persona.

Google, Adobe y otras plataformas de análisis también tienen leyes de privacidad estrictas que exigen la protección de la privacidad del usuario para evitar que se transmitan datos personales.

Asegúrese de que el análisis no recopile PII al verificar:

• Paginas. Busque @ en el filtro para ver si se recopilan direcciones de correo electrónico.
• Dimensiones del evento. Mire Categorías, Acciones y Etiquetas para obtener información personal.
• Dimensiones personalizadas. Ejecute informes personalizados que obtengan dimensiones personalizadas y asegúrese de que no se recopilen valores de PII.
• Términos de búsqueda. Consulte los informes de términos de búsqueda para detectar cualquier signo de información personal.
• Importaciones de datos. Busque conjuntos de datos para PII antes de importarlos a su análisis.

Si la información personal se ha colado a través de la red, notifique a su equipo de desarrollo para encontrar la fuente y eliminarla. Cuando su sitio ya no recopile PII, haga una copia de seguridad de las vistas existentes para visualizar y exportar datos importantes.

Verifique que no se almacenen datos personales accidentalmente cuando lo haga, ya que cualquier tipo de almacenamiento puede violar las leyes de privacidad. Elimine la vista dañada y cree una nueva que esté libre de PII.

7. ¿El seguimiento coincide con sus objetivos de marketing?

El paso final es comprobar que el análisis está haciendo lo que usted quiere. Ejecute sus objetivos de marketing y compruebe que se recopilan los datos necesarios.

Por ejemplo, si su objetivo es generar tráfico desde las redes sociales, ¿las referencias de la red están configuradas para rastrear qué canales funcionan mejor? Si desea que más personas descarguen su lead magnet, ¿está rastreando los envíos de formularios? Si desea mejorar la eficacia de los anuncios, ¿está configurado el seguimiento de ingresos para medir el costo por adquisición (CPA) y el retorno de la inversión publicitaria (ROAS)?

Recuerde, no tiene que realizar un seguimiento de todo, solo de los datos relacionados con los KPI que son importantes para su negocio. Clasifique los datos en tres categorías:

1. Datos cruciales . Puntos de datos KPI que impulsan su comercialización.
2. Datos de apoyo . Puntos de datos que complementan sus KPI para un análisis más profundo y vistas generales. Por ejemplo, si realiza un seguimiento de la tasa de crecimiento de nuevos usuarios, también puede realizar un seguimiento de la atribución del usuario para saber de dónde proviene el usuario.
3. Datos de curiosidad . Puntos de datos sobre los que tiene curiosidad pero que no afectan las campañas de marketing si no se rastrean correctamente.

Los análisis deben ajustarse a sus necesidades de marketing. Utilice su auditoría para dejar de rastrear datos que no son importantes y centrarse en lo que importa ahora.

Cómo realizar una auditoría de Google Analytics (es decir, un control de salud)

En el pasado, hemos cubierto la configuración y el uso de Google Analytics bastante extensamente. Si aún no lo ha hecho, puede leer nuestras guías Google Analytics 101 y Google Analytics 102.

Más recientemente, cubrimos la segmentación y cómo hacerlo bien. Aún así, las cosas van mal. Una verificación de estado de Google Analytics es una serie de verificaciones que lo ayudan a responder las siguientes tres preguntas:

1. ¿Estoy recopilando todos los datos que necesito?
2. ¿Puedo confiar en los datos que estoy recopilando?
3. ¿Algo está roto o el seguimiento o los informes son incorrectos? ¿Por qué?

Nuestra lista de verificación lo guiará, pero esta es una misión exploratoria, especialmente si es una agencia o un trabajador independiente. Es posible que no haya tenido control sobre la configuración inicial de Google Analytics, por lo que es posible que no sepa qué esperar.

Puede encontrar peculiaridades nuevas e inesperadas. A medida que pasa el tiempo, agregue este tipo de problemas a su lista de verificación.

4 problemas comunes de seguimiento en Google Analytics

1. Los fundamentos

Comenzando con lo básico, aquí hay una lista de problemas comunes de seguimiento que Google ha publicado:

• Usar un fragmento incorrecto y/o ver la cuenta o la vista incorrectas . Si realiza un seguimiento de varios sitios web o tiene acceso a varias cuentas de Analytics, es posible que esté utilizando el fragmento de otra cuenta o vista. Asegúrese de que está viendo la cuenta y la vista correctas.
• Espacios en blanco o caracteres adicionales . Copie el fragmento y péguelo directamente en su sitio web utilizando un editor de texto o un editor que conserve el formato del código. No utilice un procesador de textos para copiar el fragmento de su cuenta. Si lo hace, puede agregar un espacio adicional o cambiar las comillas en el fragmento de código de seguimiento, lo que requiere un formato preciso para funcionar.
• Errores de personalización . Si está realizando personalizaciones en el código de seguimiento, tome nota de lo siguiente:
  • Los nombres de las funciones distinguen entre mayúsculas y minúsculas y deben tener mayúsculas y minúsculas correctas.
  • Los valores booleanos (p. ej., verdadero o falso) no deben estar entre comillas.
• Ajustes de filtro incorrectos . Una configuración de filtro incorrecta puede afectar los datos que ve y puede filtrar inadvertidamente todos los datos de sus informes. En la mayoría de los casos, esto ocurre cuando los usuarios aplican varios filtros "Incluir".
• Otros scripts en su página . Si está ejecutando otras secuencias de comandos en su página, asegúrese de no estar utilizando ninguna variable que utilice Google Analytics.

2. Páginas que faltan

Para identificar las páginas a las que les falta su código de Google Analytics, puede buscar irregularidades en sus datos. O bien, puede utilizar una herramienta como Google Analytics Checker.

Una vez que esté seguro de que cada página de su sitio tiene el código, debe asegurarse de que sea el código más reciente (asincrónico).

Esto significa que, en lugar de que Google Analytics se cargue de forma síncrona, se carga de forma asíncrona para evitar el bloqueo de recursos que se cargan más tarde en la página. Esencialmente, mejora la velocidad a la que se carga el código de seguimiento.

Haga clic aquí para obtener más información sobre async.

3. Diferentes datos en su herramienta de carrito de compras

Si está en el comercio electrónico, es probable que esté utilizando algún tipo de herramienta de carrito de compras. Entonces, ¿qué sucede cuando los datos en su herramienta de carrito de compras difieren de los de Google Analytics?

Hay cuatro posibles problemas:

• Su seguimiento de comercio electrónico de Google Analytics no está instalado correctamente. Lea esta guía completa para asegurarse de que lo ha hecho correctamente.
• Zona horaria. Si su herramienta de carrito de compras y Google Analytics están configurados para informar en diferentes zonas horarias, es posible que tenga datos que no coincidan.
• Hora del día. Si configura su seguimiento de comercio electrónico a la mitad del día, las transacciones que ocurrieron antes no aparecerán en Google Analytics, pero, por supuesto, aparecerán en su herramienta de carrito de compras.
• Transacciones canceladas. Las transacciones sin valor (es decir, $0) y las transacciones canceladas no aparecen en Google Analytics.

4. Seguimiento entre dominios

Ya ha visto mencionar el seguimiento entre dominios varias veces. ¿Qué es exactamente? Chris Mercer de MeasurementMarketing explica:

Se llama "seguimiento de dominios cruzados" y podría entrar en juego si el sitio de su cliente tiene múltiples dominios como parte de su embudo o viaje del comprador. En estos casos, definitivamente querrá configurar el seguimiento entre dominios.

Si está utilizando el Google Analytics tradicional (aburrido), intente hacer esto. Si está utilizando el Administrador de etiquetas de Google (debería hacerlo), es más rápido hacerlo".

Por ejemplo, su proceso de pago podría estar en un dominio diferente. Lamentablemente, Google Analytics utiliza cookies propias, que solo puede leer el dominio que las emitió.

Por lo tanto, para realizar un seguimiento entre dominios, debe compartir la información de las cookies con los diferentes dominios involucrados.

Una alternativa al recurso de Google Analytics que Chris proporciona arriba es la guía de seguimiento entre dominios de Google Analytics de Optimize Smart.

Realice una auditoría de análisis de marketing cada tres meses

La investigación de Databox muestra que más del 40% de los especialistas en marketing realizan una auditoría de análisis mensualmente. Si sus campañas de marketing son rápidas, esta cadencia podría ser adecuada para usted.

Tenga en cuenta que una auditoría puede tardar varias horas en completarse. En la mayoría de los casos, un enfoque de auditoría trimestral es suficiente para verificar y limpiar los datos que afectan su estrategia. Si los objetivos o las campañas cambian entre auditorías, utilice el lanzamiento como una oportunidad para revisar su configuración de análisis actual.

3 problemas comunes del Administrador de etiquetas de Google:

Los problemas de seguimiento son comunes durante la configuración y el uso de Google Tag Manager. Estos son tres de los problemas más frecuentes para reconocer durante su auditoría, junto con soluciones simples:

1. La etiqueta no está disparando. Hay varias razones por las que su etiqueta podría no activarse. Tiene cambios no publicados, sus disparadores son demasiado específicos, sus disparadores están configurados incorrectamente, etc. Encuentre una lista completa y comience a solucionar problemas.
2. Ajustes de filtro incorrectos. Cuando aplica varios filtros Incluir, puede terminar filtrando accidentalmente todos los datos de sus informes. Infórmese sobre cómo utilizar correctamente los filtros Incluir (es decir, la coincidencia se descarta si el patrón no coincide con los datos) y los filtros Excluir (es decir, la coincidencia se descarta si el patrón coincide con los datos).
3. Contenedor inédito. Antes de agregar la etiqueta, asegúrese de haber publicado el contenedor; de lo contrario, no se guardará. Para obtener más información sobre la publicación de contenedores, haga clic aquí.

Conclusión

Las auditorías periódicas le impiden basar decisiones comerciales y de marketing importantes en datos erróneos. Mire de cerca sus objetivos y plan de medición y concéntrese en las cosas que importan. Más datos no siempre es bueno si esos datos no son relevantes para lo que está tratando de lograr.

Tómese su tiempo con el procedimiento de auditoría. Haga preguntas sobre los datos y la configuración: ¿Tienen sentido los números y su configuración beneficia a los usuarios?

Revise periódicamente su lista de verificación y controle los elementos esenciales. Los frutos de su trabajo se mostrarán en futuras campañas.

Obtenga más información sobre análisis digital, incluido cómo auditar GA y presentar soluciones, en nuestro minigrado de análisis digital.