Identificación de usuarios en Adobe Analytics
La capacidad de comprender quiénes son nuestros usuarios y cómo interactúan con nuestros activos digitales es fundamental para cualquier estrategia de marketing y producto. En Adobe Analytics tenemos herramientas para identificar y segmentar a los usuarios. VAmos a ver las métricas y dimensiones y vsmo a ver como construir informes de identificación de usuario en Analysis Workspace de Adobe Analytics.
¿Lo vemos?
¿Cómo se consigue indentificar a los usuarios en Adobe Analytics?
La identificación se logra mediante una combinación de factores:
- Cookies de primera parte: Son el método principal para rastrear usuarios dentro de un mismo dominio.
- Identificadores de usuario autenticados (Person ID): Cuando un usuario inicia sesión, su ID de cliente puede ser utilizado para vincular su actividad a través de múltiples dispositivos y navegadores, proporcionando una visión unificada del cliente. Esto es crucial para el Cross-Device Analytics (CDA).
- Machine Learning (Adobe Sensei): En escenarios donde los identificadores directos no están disponibles, Adobe Sensei puede inferir la identidad del usuario, mejorando la precisión de los informes de visitantes únicos y la atribución.
Unificar todo lo anterior es lo que permite permite a Adobe Analytics construir perfiles de visitante.
¿Con qué metricas y dimensiones vamos a poder contar para los informes de identificación de usuarios en Adobe Analytics?
Métricas Clave
Ya las conoces de sobra, pero no está de mas volver a repasarlo:
- Unique Visitors (Visitantes Únicos): Esta es la métrica principal para medir el alcance de su audiencia. Representa el número de IDs de visitantes únicos que han interactuado con su sitio o aplicación durante un período de tiempo determinado.
- Visits (Visitas): Mide el número de sesiones individuales iniciadas por los visitantes. Una visita comienza cuando un usuario llega a su sitio y termina después de un período de inactividad o al cerrar el navegador.
- Page Views (Páginas Vistas): Indica el número total de veces que se han cargado las páginas de su sitio. Es una métrica de volumen que ayuda a evaluar el consumo de contenido.
- Average Time on Site (Tiempo Medio en el Sitio): Esta métrica es útil para entender el nivel de compromiso de los usuarios. Puede analizarse por tipo de dispositivo o ubicación para identificar patrones de interacción.
Dimensiones que nos van a servir para la identificación de usuarios
Geo-segmentación
Las dimensiones geográficas son cruciales para entender de dónde provienen sus usuarios y adaptar estrategias a mercados específicos, vamos a reponder a la pregunta ¿De dónde vienen nuestros usuarios? ¿de qué parte del mundo?
- Country (País): Identifica el país de origen del visitante, basado en su dirección IP. Es fundamental para el análisis de mercado global.
- Region (Región): Proporciona un nivel de detalle más granular que el país, identificando el estado, provincia o región (por ejemplo, California, Cataluña, Buenos Aires).
- City (Ciudad): Ofrece el nivel más específico de ubicación geográfica, identificando la ciudad de origen del visitante. Es ideal para análisis de mercado local.
- US State (Estado de EE. UU.): Una dimensión específica para los 50 estados de Estados Unidos, útil para empresas con un enfoque en este mercado.
- Zip Code (Código Postal): Proporciona la granularidad geográfica más fina, siendo invaluable para la segmentación hiperlocal y la correlación con datos offline.
- DMA (Designated Market Area): Áreas de Mercado Designadas, utilizadas principalmente en EE. UU. para la planificación de campañas publicitarias y el análisis de audiencias televisivas y radiofónicas.
Tecnología
Están basados y sacan la información desde el navegador utilizado por el usuario. La información que da es la siguiente:
- Browser Type (Tipo de Navegador): Identifica el navegador web utilizado por el visitante (por ejemplo, Chrome, Safari, Firefox, Edge). Es clave para asegurar la compatibilidad y el rendimiento de su sitio.
- Operating System (Sistema Operativo): Muestra el sistema operativo del dispositivo del usuario (por ejemplo, Windows, macOS, iOS, Android). Ayuda a optimizar el rendimiento y la experiencia en diferentes plataformas.
- Device Type (Tipo de Dispositivo): Clasifica el dispositivo utilizado por el visitante (por ejemplo, Mobile Phone, Tablet, Desktop, Media Player). Fundamental para el diseño responsivo y la estrategia móvil.
- Screen Resolution (Resolución de Pantalla): Indica las dimensiones físicas de la pantalla del dispositivo. Importante para la optimización del diseño visual y la usabilidad.
Vamos a crearnos los informes con Workspace
Analysis Workspace es la interfaz principal para construir informes personalizados y realizar análisis ad-hoc en Adobe Analytics. Vamos a poder arrastrar y soltar componentes para crear visualizaciones y tablas interactivas. Sigue esta receta paso a paso:
- Iniciar un nuevo proyecto: En Adobe Analytics, ve a Workspace y selecciona “Blank Project” (Proyecto en Blanco). ya tienes tu lienzo.
- Añade una tabla de forma libre (Freeform Table): Busca y arrastra el componente “Freeform Table” desde el panel de la izquierda (donde se encuentran los componentes de Dimensiones, Métricas, Segmentos y Visualizaciones) al panel central del proyecto. Esta tabla es la base para la mayoría de los análisis en Workspace.
- Configura las dimensiones para identificación de usuario: Por ejemplo:
Arrastra la dimensión “Country” (País) a las filas para ver de dónde provienen sus usuarios.Para un análisis más granular, puedes arrastrar “Region” (Región) o “City” (Ciudad) debajo de “Country” y asi puedes desglosar los datos geográficos.
- Incluye algunas métricas Clave: Una vez que tengas las dimensiones en las filas, arrastra las métricas a las columnas de la tabla. Dependiendo de lo que quieras medir utiliza unas métricas u optras ( mas arriba vimos cuáles podemos usar)
- Aplicar Desgloses (Breakdowns): . Por ejemplo, si tienes “Country” en las filas y quieres ver qué tipos de dispositivos usan los visitantes de cada país:
Arrastra la dimensión “Device Type” (Tipo de Dispositivo) y suéltala directamente sobre un elemento de la dimensión “Country” (ej. “España”). Esto creará un desglose mostrando los tipos de dispositivos utilizados por los visitantes de España.
- Añade Visualizaciones
Elighe la visualziación que mas te convenga, mapas, graficos de evolución, etc.
Map (Mapa): Ideal para visualizar datos geográficos. Arrastra la visualización “Map” al panel y asóciala con una dimensión geográfica (ej. “Country”, “Region”, “City”). Con esto identificarás rápidamente patrones geográficos, como la concentración de usuarios o el rendimiento por región. Puedes usar los datos de latitud y longitud para una mayor precisión si están disponibles.
Donut/Pie Chart (Gráfico de Anillo/Circular): Útil para mostrar la distribución porcentual de una dimensión, como los tipos de navegador o sistemas operativos. Por ejemplo, puede arrastrar la dimensión “Browser Type” a un gráfico de anillo para ver qué navegadores son los más populares entre los usuarios.
Bar Chart (Gráfico de Barras): Excelente para comparar métricas entre diferentes elementos de una dimensión, como el número de visitantes únicos por tipo de dispositivo o por resolución de pantalla.
Line Chart (Gráfico de Líneas): Fundamental para analizar tendencias a lo largo del tiempo, por ejemplo, cómo cambian los visitantes únicos o las visitas por día, semana o mes.