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Nuevas funcionalidades predictivas mejoran Google Analytics

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La predicción y la anticipación son dos nuevos métodos para cualquier tipo de estrategia de marketing. Si alguien es capaz de prever lo que va a suceder, tendrá una visión más completa y podrá variar sus acciones sin que suponga un grave perjuicio. Para eso nada como tener datos. Google lo sabe y por eso ha añadido dos nuevas funcionalidades predictivas para mejorar los análisis de Google Analytics.

Según informa Dircomfidencial, «la transición hacia esquemas de ingresos por usuario va acompañada de apuestas tecnológicas que permiten segmentar a usuarios en función de su predisposición a pagar y actuar en consecuencia, así como la evaluación de su ciclo de vida como lectores de pago».

Tal y como explica Google Support, estas nuevas métricas predictivas para mejorar la capacidad de análisis de Google Analytics se basan en al aprendizaje automático o Machine Learning. Así, se podrá «predecir el comportamiento futuro de sus usuarios», señala Google, que añade: «Con las métricas predictivas, puede obtener más información sobre sus clientes simplemente recopilando datos estructurados de eventos».

Las 2 nuevas métricas para análisis de Google Analytics

A continuación explicamos las dos nuevas métricas predictivas introducidas para mejorar los análisis de datos en Analytics:

Probabilidad de compra

Con esta métrica se podrá determinar, como se explica en Google Support, «la probabilidad de que un usuario que estuvo activo en los últimos 28 días registre un evento de conversión específico dentro de los próximos 7 días». Este modelo está «entrenado» en el análisis de datos de los últimos 28 días.

Probabilidad de abandono

Se trata de «la probabilidad de que un usuario que estuvo activo en su aplicación o sitio en los últimos 7 días no lo estará en los próximos 7 días». La información se basa, como en la primera métrica, en los datos de los últimos 28 días. Como incide Dircomfidencial, la probabilidad de abandono, en el caso de los usuarios suscritos, «es una señal clara de posible baja, ya que todos los estudios determinan el hábito como un aspecto clave en la retención de lectores de pago».

Con estas nuevas herramientas, añade este medio, Google «entra a competir de manera más seria con otros actores que permiten optimizar esfuerzos de cara a la conversión de suscriptores como Piano«. Y recuerda que Google Analytics ya ha incorporado en los últimos tiempos «otras funcionalidades útiles para que los medios puedan saber más de su audiencia, en línea con otras iniciativas dirigidas a la industria como el programa de formación a editores de medios o un esquema de ayudas económicas para el sector».

Requisitos para usar nuevas métricas de Google Analytics

¿Todos los sitios web que usen la herramienta de analítica de datos Google Analytics tienen a su disposición las dos nuevas métricas? No, como explica Google Support, hay que cumplir los siguientes dos requisitos para poder disfrutarlas y activarlas en el área de ‘Generador de audiencia’.

– Tener un número mínimo de ejemplos positivos y negativos de compradores o usuarios abandonados. «Para ser elegible se requiere que 1.000 usuarios activen la condición predictiva relevante y que 1.000 usuarios no lo hayan hecho».

– La calidad del modelo, según Google, «debe mantenerse durante un periodo de tiempo para ser elegible.

Las métricas predictivas para cada modelo se generarán para cada usuario activo una vez al día, explica la compañía. «Si la calidad del modelo para su propiedad cae por debajo del umbral mínimo, Analytics dejará de actualizar las predicciones correspondientes y es posible que no estén disponibles», avisa sobre la disponibilidad de estas nuevas métricas predictivas de análisis de Google Analytics.

El aprendizaje automático o Machine Learning de Google

Como hemos explicado anteriormente, estas nuevas funcionalidades de predicción se basan en el aprendizaje automático o Machine Learning. ¿En qué consiste? Esta es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es dotar a las máquinas de la capacidad de aprendizaje.

Así se facilita el análisis predictivo por parte de las propias máquinas y herramientas. Un tremendo universo de posibilidades, sobre todo para empresas que usan Big Data, enormes cantidades de datos que hay que gestionar, dividir, analizar… En este caso, orientado a la mayor optimización posible de los análisis de Google Analytics.

Un uso que Google ya realiza desde hace meses, como informamos en Marketing Insider Review. En concreto, en BERT, actualización del algoritmo de Google que promueve que en la página de resultados de búsqueda (SERPS) aparezcan respuestas basadas en la anticipación o predicción de las consultas del internauta.

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