LA GAETA - Estrategia GA
Para lagaeta.com, implementamos una estrategia de Google Analytics 4 basada en datos y centrada en comprender cómo interactúan la visibilidad orgánica, el tráfico de la marca y el comportamiento del comercio electrónico para generar rendimiento en las ventas.
El objetivo de este marco analítico era transformar los datos de adquisición e interacción en información procesable, identificando cómo los usuarios descubren el sitio web, exploran el catálogo de productos y progresan hacia la compra.
Esta estrategia se desarrolló en conexión con la estrategia de contenidos para La Gaeta, permitiéndonos medir cómo la visibilidad impulsada por SEO y los contenidos centrados en el producto contribuyen al compromiso de los usuarios y a los resultados comerciales.
Combinando el análisis de adquisiciones, el seguimiento de eventos y el conocimiento del comportamiento de los usuarios, el proyecto proporciona una visión completa de cómo el tráfico se convierte en rendimiento del comercio electrónico.
Google Analytics - Rendimiento:
2023
El análisis de los canales de adquisición de usuarios muestra que la Búsqueda Orgánica y el Tráfico Directo son las principales fuentes de sesiones, lo que revela un modelo de adquisición equilibrado entre la visibilidad SEO y el reconocimiento de marca.
Según los datos de adquisición, google / orgánico y (directo) / (ninguno) generan la mayor parte del tráfico, mientras que las fuentes de referencia aportan visibilidad adicional a través de dominios externos y asociaciones.
Desde una perspectiva global, el sitio web llega a más de 4.000 usuarios activos con un tiempo medio de interacción de unos 40-50 segundos, lo que indica una interacción constante en todas las páginas de productos y categorías.
El proyecto muestra un fuerte rendimiento impulsado por el comercio electrónico, donde el tráfico no sólo genera sesiones, sino que también contribuye a una actividad comercial constante y a la generación de ingresos.
La distribución geográfica está liderada por España, especialmente ciudades como Barcelona y Madrid, aunque también atrae a usuarios internacionales, lo que favorece la escalabilidad de la tienda online.
Este rendimiento pone de relieve una estrategia dual basada en la adquisición SEO y el tráfico de marca, contribuyendo ambos al crecimiento sostenido del comercio electrónico.
2023
Google Analytics - Eventos:
2023
La estrategia de medición se basa en un sistema estructurado de seguimiento de eventos que capta tanto la interacción del usuario como el comportamiento del comercio electrónico.
Los datos muestran un total de más de 44.000 eventos, con interacciones clave distribuidas entre page_view, user_engagement, scroll y session_start.
Los altos volúmenes de eventos page_view y user_engagement confirman un comportamiento de navegación activo, especialmente en los listados de productos y las páginas de categorías.
A nivel de comercio electrónico, eventos como view_item_list, view_item, add_to_cart, begin_checkout y purchase nos permiten medir el recorrido de compra completo.
Además, los eventos de interacción como select_content y click proporcionan información sobre cómo los usuarios exploran los productos y navegan por el catálogo.
La presencia de eventos relacionados con compras confirma una actividad transaccional constante, lo que refuerza el papel del sitio Web como plataforma de comercio electrónico plenamente operativa.
Este enfoque basado en eventos permite una comprensión detallada del comportamiento de los usuarios, conectando los patrones de navegación con los resultados comerciales.
2023
Google Analytics -
Embudos y exploraciones:
2023
Basándonos en los datos de seguimiento de eventos disponibles, analizamos cómo interactúan los usuarios con el sitio web y progresan a lo largo del recorrido del comercio electrónico.
El recorrido del usuario está claramente orientado al comercio electrónico, donde los listados de productos y las páginas de categorías actúan como puntos de entrada que guían a los usuarios hacia las páginas de detalles de los productos y las acciones transaccionales.
Los datos revelan una fuerte interacción en el nivel superior, con altos volúmenes de eventos view_item_list y view_item, lo que indica un activo descubrimiento de productos y exploración del catálogo.
Sin embargo, la transición de la interacción con el producto a eventos como add_to_cart y begin_checkout sugiere que sólo una parte de los usuarios avanza en el proceso de compra, lo que concuerda con el comportamiento típico del comercio electrónico.
Incluso sin un embudo totalmente configurado, la secuencia de acontecimientos nos permite identificar patrones de intención del usuario y de progresión hacia la compra.
Este tipo de análisis nos permite
- Comprender cómo interactúan los usuarios con los listados de productos y las páginas detalladas
- Identificar los posibles puntos de ruptura entre las acciones de navegación y de compra
- Optimiza la navegación y la visibilidad de los productos
- Mejora las oportunidades de conversión basándote en el comportamiento observado
Al combinar los datos de adquisición y el seguimiento de eventos, la estrategia proporciona una visión realista del comportamiento de los usuarios sin depender de embudos predefinidos, estableciendo una base sólida para la optimización futura y el análisis avanzado.
(Los datos mostrados en esta página pueden estar desactualizados o inactivos)
(El proyecto puede estar terminado o borrado)
