E-commerce y analítica

Session Quality Score en Google Analytics

Hace un par de meses, Google anunció una serie de optimizaciones en sus plataformas de analítica, entre ellas Session Quality Score. El objetivo de estos cambios es ayudar a las empresas a responder a las altas expectativas de los clientes, enfocándose en la experiencia y la personalización.

Uno de las grandes problemáticas de las empresas es que tienen acceso a muchos datos, pero no saben qué hacer con ellos. Hay cada vez más herramientas de medición y detalles sobre las interacciones, pero estos no tienen ninguna utilidad sin el correcto análisis.

Como una solución a esto, varios de los cambios de Google están orientados a entregar datos más procesados. Esta información facilitaría el camino para llegar a conclusiones relevantes. La visualización de la información y la aplicación de pruebas son fundamentales en las nuevas funciones anunciadas.

Así es como dentro de Analytics 360 se incluirá esta nueva métrica para e-commerce que determina el nivel de calidad de las sesiones.

Session Quality Score, midiendo el nivel de calidad

La métrica Session Quality Score o Nivel de calidad de sesión incorpora el machine learning para predecir las posibilidades de que un visitante complete una transacción.

Es decir, Google Analytics toma los datos históricos de las sesiones que han terminado en una conversión para identificar patrones que caracterizan este comportamiento en los usuarios. De esta forma, se determina el valor que tiene una determinada sesión para el negocio.

La idea es que las empresas utilicen esta información para crear mejores experiencias y fidelizar a los usuarios. Con estos datos, las marcas podrán potenciar sus campañas para dirigirlas a los segmentos más interesados en comprar.

Por ejemplo, es posible dirigir una campaña de Google Adwords a los usuarios que tienen más probabilidades de comprar cierto producto o servicio. También se puede enfocar el email marketing solo hacia quienes convertirán, mejorando la eficiencia y ahorrando esfuerzos.

Con esto, Google nos demuestra que su enfoque está en facilitar el trabajo de los analistas entregando información previamente procesada. La plataforma ya no solo se limita a exponer los datos, también puede realizar un análisis con tecnologías como el machine learning.

El análisis automático de datos permitirá que las empresas identifiquen tendencias con rapidez y puedan responder a ellas con tácticas oportunas. Si es bien implementada, el uso de esta tecnología resultará en experiencias altamente personalizadas para los usuarios y estrategias más eficientes para las marcas.