ALBERA - Estratègia GA
Per desenvolupar el projecte per a albera.es , vam implementar una estratègia completa de Google Analytics 4 centrada en mesurar el comportament dels usuaris, el rendiment del comerç electrònic i el creixement del negoci.
L'objectiu era transformar les dades en brut en informació accionable , permetent a l'equip entendre com interactuen els usuaris amb el lloc web, identificar oportunitats de millora i optimitzar l'embut de conversió.
Aquesta estratègia estava totalment alineada tant amb la implementació de Google Tag Manager per a Albera com amb l' estratègia de SEO per a Albera , garantint una recopilació precisa de dades a través d'una DataLayer estructurada i permetent l'anàlisi del rendiment a través de l'adquisició orgànica i el comportament dels usuaris.
Google Analytics - Rendiment:
2026
L'anàlisi dels canals d'adquisició d'usuaris durant el març del 2026 revela que la cerca directa i orgànica són les principals fonts de trànsit, cosa que confirma l'impacte del coneixement de la marca i l'estratègia de SEO dins d'aquest període d'un mes.
Els canals orgànics de xarxes socials i de referència mostren volums més baixos, cosa que indica possibles oportunitats de creixement a través de la distribució de contingut i les col·laboracions.
Des d'una perspectiva global, el lloc web va arribar a 173 usuaris actius i 161 usuaris nous el març de 2026, amb un temps mitjà d'interacció d' 1 minut i 23 segons , cosa que reflecteix un sòlid nivell d'interacció dels usuaris durant el període analitzat.
Pel que fa al rendiment del comerç electrònic, la plataforma va generar 388 usuaris i 6 compres durant aquest mes, aconseguint uns ingressos totals de 126,64 € amb un valor mitjà de la comanda ( AOV ) de 10,55 € .
La cerca orgànica destaca com el canal més valuós pel que fa a l'eficiència dels ingressos durant el març del 2026 , mentre que el trànsit directe contribueix amb el volum més alt d'usuaris i conversions.
Aquesta anàlisi de rendiment d'un mes ens permet identificar quins canals generen trànsit, compromís i ingressos , donant suport a la presa de decisions estratègiques tant en campanyes de SEO com de màrqueting.
2026


Google Analytics - Esdeveniments:
2026
L'estratègia de mesurament es basa en un sistema estructurat de seguiment d'esdeveniments que captura tant la interacció de l'usuari com el comportament del comerç electrònic durant el març del 2026.
Els esdeveniments clau com ara page_view , session_start , user_engagement i scroll proporcionen informació sobre com els usuaris han navegat i interactuat amb el contingut del lloc web durant aquest període d'un mes.
A nivell de comerç electrònic, esdeveniments com ara view_item , add_to_cart , begin_checkout i purchase ens permeten mesurar el recorregut complet del client durant el març del 2026.
Les dades recollides durant aquest període mostren una disminució progressiva entre els esdeveniments d'interacció i transacció , cosa que destaca la importància d'optimitzar cada pas del procés de conversió.
A més, els esdeveniments personalitzats com ara form_start , form_submit i generate_lead proporcionen visibilitat sobre la generació de clients potencials i la intenció de l'usuari dins del període de temps analitzat.
Aquest enfocament basat en esdeveniments permet una anàlisi detallada del comportament de l'usuari durant un període definit i garanteix que totes les interaccions rellevants siguin correctament rastrejades i mesurables.
2026

Google Analytics -
Embuts i exploracions:
2026
A través de GA4 Explorations , vam construir un embut de conversió complet des de la visualització del producte fins a la compra, basat en un conjunt de dades exploratòries de l'1 de febrer al 14 d'abril, que ens va permetre detectar punts de fricció en el recorregut de l'usuari.
L'anàlisi del funnel mostra que des de view_item fins a add_to_cart , només un petit percentatge d'usuaris continuen durant aquest període, cosa que indica una possible disminució a nivell de producte.
Tanmateix, un cop els usuaris arriben a la fase de pagament, la progressió des d'add_to_cart fins a begin_checkout és significativament més alta, cosa que suggereix una forta intenció de compra dins del període de temps analitzat.
La caiguda més gran es produeix abans del pas final de compra dins d'aquest període , on un gran percentatge d'usuaris abandona el procés, cosa que revela una oportunitat clau per a l'optimització.
Aquest tipus d'anàlisi ens permet:
- Identificar els colls d'ampolla a l'embut de conversió
- Optimitzar les pàgines de productes i l'experiència de compra
- Millorar la taxa de conversió general
Combinant el seguiment d'esdeveniments , l'anàlisi de canals i l'exploració d'embuts de conversió , l'estratègia proporciona una visió completa del comportament dels usuaris i del rendiment empresarial dins d'un període definit, establint una línia de base per a l'optimització futura i el creixement escalable .
2026


(Les dades que es mostren en aquesta pàgina poden estar desactualitzades o inactives)
(El projecte pot estar acabat o eliminat)

