Google Analytics ofrece una variedad de informes que permiten examinar el comportamiento de los usuarios. El informe más utilizado a la hora de analizar las conversiones es el de exploración de la fuente/medio (source/medium). Si se configura correctamente, este tipo de informe ofrece información valiosa sobre las fuentes de tráfico que aportan más usuarios y conversiones.
Google Analytics tiene muchos modelos diferentes para atribuir las conversiones. Sin embargo, el modelo por defecto es el de tráfico no directo de último clic, lo que significa que la conversión se atribuirá a la fuente de tráfico no directo más reciente. Aunque este tipo de modelo de atribución puede ser relevante para algunos sitios web, puede no ser preciso para otros (especialmente los sitios web con un alto valor medio de orden) ya que los usuarios tienen múltiples interacciones antes de comprar en el sitio. Y la última fuente de tráfico puede no tener el papel más significativo en la decisión de un usuario de comprar su producto.
Stape creó la etiqueta Channel Flow para el servidor Google Tag Manager que ayuda a seguir todas las interacciones de los usuarios con el sitio. En este post, quiero hablar sobre el uso del servidor GTM para realizar un seguimiento de la primera, la última fuente/medio del usuario, y todas las interacciones entre ellas.
La lógica de nuestra etiqueta Channel Flow es sencilla. Registra la primera, la última y todas las interacciones intermedias de los usuarios en las cookies de los navegadores.
URL Source - define una variable que contiene una URL. Usted puede seleccionar page_location para utilizar la URL de Common Event Data o proporcionar una variable que devuelva una cadena de URL válida.
Referrer Source - define una variable que contiene Referrer. Puede seleccionar page_referrer para utilizar Referrer de Common Event Data o proporcionar una variable que devuelva una cadena de URL de Referrer válida.
Search Engines Regular Expression - puede modificar esta reg exp para incluir o excluir fuentes de tráfico orgánico.
Tiempo de vida de la cookie - caducidad de las cookies de Channel Flow en segundos (establecer 0 para la cookie de sesión). 2 años por defecto.
Puede haber múltiples casos de uso para la etiqueta de flujo de canales, pero inicialmente, creamos esta etiqueta para ayudar a medir las conversiones de los afiliados y asignar las comisiones de los mismos de forma adecuada. Pero luego nos dimos cuenta de que la etiqueta de flujo de canal podría utilizarse de otras maneras, como Google Analytics y CRM. Estoy seguro de que hay montones de casos de uso diferentes.
Supongamos que trabaja con varios socios afiliados o que tiene ofertas en varias redes de afiliados. ¿Quién debería recibir una comisión si dos afiliados participan en un flujo de conversión? ¿Debe dividir la comisión entre los dos? ¿Cómo determinar de quién fue la primera interacción y de quién la última?
Independientemente de las reglas de asignación de comisiones de los afiliados que tenga, una etiqueta de flujo de canal puede ayudar. Puede utilizar la etiqueta de flujo de canal para determinar qué afiliado gana la conversión en función de sus posiciones en el flujo de canal.
Otro escenario en el que la etiqueta de flujo de canal ayuda es la asignación de comisiones basada en la posición del afiliado en la ruta de interacción de la conversión. Por ejemplo, cuando dos afiliados participan en la ruta de conversión, es posible que desee asignar el 80% de la comisión a la última interacción, mientras que el resto de la comisión debe ir a otro afiliado.
La atribución por defecto de Googles Analytics asigna la conversión al último clic de la fuente de tráfico no directa. Esta información puede no ser suficiente a la hora de evaluar el efecto de cada canal. Utilizando la etiqueta de flujo de canales de Stape, puede comparar las fuentes de tráfico de la primera y la última interacción.
Analizar la primera fuente de tráfico de atribución es esencial porque ayuda a entender cómo los clientes se enteraron de su sitio y qué impacto tiene cada fuente de tráfico en el conocimiento de la marca.
Algunos CRMs populares como WooCommerce tienen plugins que ayudan a añadir interacciones de primer/último clic a cada orden. Con la etiqueta de flujo de canales de Stape, usted puede agregar la primera, la última y la fuente/medio de atribución del medio al CRM. Puede ser una característica crítica para un producto de mayor valor en el que desea conocer cada paso de la interacción de los usuarios con el sitio antes de que compren.
2. Envíe los datos al contenedor GTM del servidor. Tenemos publicaciones en el blog que describen cómo enviar datos a ss GTM utilizando Google Analytic 4 y Data Tag/Data Client.
3. Descargue la etiqueta Channel flow desde GitHub -> Abra las secciones de plantillas en el contenedor del servidor de Google Tag Manager -> Haga clic en Nuevo. O añada utilizando la Galería de Plantillas de la Comunidad.
4. Haga clic en los tres puntos de la esquina superior derecha -> Haga clic en Importar -> Seleccione la plantilla de etiquetas de flujo del canal que ha descargado recientemente de GitHub -> Haga clic en Guardar.
5. Cree una nueva etiqueta en el contenedor del servidor de Google Tag Manager. El tipo de etiqueta debe ser la etiqueta Channel flow. Realice la configuración necesaria. Puede modificar las URLs, las referencias, añadir fuentes orgánicas y establecer la duración de las cookies.
6. Añada un trigger a esta etiqueta. Activaré la etiqueta Channel Flow en cada solicitud reclamada por el cliente de Google Analytics 4.
La etiqueta Channel Flow es una forma sencilla de ver qué fuentes de tráfico impulsaron las interacciones de los usuarios e influyeron en sus decisiones. Si usted trabaja con socios de afiliación, podría ayudar a asignar diferentes comisiones en función del punto del recorrido que alguien haya alcanzado durante sus campañas de marketing o asociaciones.
La etiqueta de Channel flow proporciona información sobre cómo los usuarios interactúan con su sitio, cómo se familiarizan con la marca, la investigan y, finalmente, qué les hace comprar su producto.
Esta información puede ayudar a comercializar mejor sus productos al identificar la interacción del usuario con el sitio en diferentes puntos del proceso de adquisición.
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