Dimensiones y métricas en Google Analytics

Muchos usuarios suelen confundir dimensiones y métricas en Google Analytics. Ambos conceptos son esenciales en el campo de la analítica web y deben combinarse para obtener información esencial sobre tu página.

Si nos vamos a una definición muy básica, diríamos que métrica hace alusión a datos numéricos y medibles. Por su parte, la dimensión sería más un atributo, generalmente del visitante que llega a tu página web.

Las dimensiones y las métricas en Google Analytics

Básicamente, las dimensiones son atributos de los usuarios que han llegado a tu site sobre de dónde llegan, cuál es su ubicación, cuántas páginas han visualizado… Hablamos de las características de tus visitantes, de sus acciones y de sus sesiones.

Las métricas, por su parte, te echarán una mano a la hora de entender cómo se comporta tu usuario.

Profundizando en las dimensiones

Ya hemos visto que las dimensiones son características de los usuarios de tu sitio web y de la actividad que han realizado en ella:

• – Ciudad: de dónde proceden.
• – Fecha: cuándo visitaron la página.
• – Dispositivo: (tablet, smartphone, pc…).
• – Tiempo de permanencia en la web.
• – Tipo de usuario: nuevo visitante o retornado.
• – Días que han pasado desde que visitaron la página por última vez
• – Buscador: Google, Yahoo…
• – Edad.
• – Keyword de búsqueda.
• – Sistema operativo: Windows, Linux…

Es cierto que algunas dimensiones se parecen a las métricas, porque también utilizan números. Para diferenciarlas debes tener claro que las primeras describen pautas de comportamiento.

Profundizando en las métricas

También hemos valorado que las métricas en Google Analytics califican comportamientos medibles:

• – Acciones: cada cuánto tiempo realizan cada acción.
• – Porcentaje de sesiones nuevas.
• – Porcentaje de rebote.
• – Tasa de conversión.
• – Número de visitas: cuántos usuarios tuviste en tu página a lo largo de un periodo determinado.
• – Tipos de usuarios: nuevos o retornados.
• – Suscripciones: cuántos se suscribieron a tu boletín…

Usando dimensiones y métricas para la analítica web

Google Analytics ofrece informes tipo estándar. Sin embargo, se pueden personalizar. Es una alternativa. De todos modos, hay que tener en cuenta que no todos los indicadores son combinables con todas las dimensiones. Solo cuando métrica y dimensión coincidan la deducción tendrá sentido.

Sesiones y Hits

Existen cuestiones del rango del nivel de usuario, como su localización geográfica, que resultan bastante simples.

No obstante, el alcance de las sesiones o el nivel de conversiones ya resultan más complicados. Por ejemplo, se considera un Hit una vista de página, un evento, una acción o una transacción de e-commerce. Estas vistas se generan de manera predeterminada. Otras interacciones precisan de configuración manual.

Un grupo de visitas durante un tiempo determinado se denomina sesión. La sesión acaba cuando el usuario abandona o no interactúa durante media hora. Ese espacio de tiempo se puede personalizar, haciéndolo más corto o más largo.

Cómo se realiza el cálculo de las medición

Las métricas se pueden calcular a través de varias fórmulas. Puedes utilizar una visión general de los totales recabados por la herramienta o puedes combinar varias dimensiones del mismo feedback.

La visión general

Esta forma de abordar el cálculo de la métrica solo se apoya en un sumario sintetizado de la cadena de datos que se haya recabado: tasa de audiencia, número de conversiones, tiempo de permanencia en la página, palabras claves empleadas en la búsqueda…

La visión por combinación

Con esta técnica se pueden obtener conclusiones más profundas, pero precisa la combinación de dimensiones de un feedback. El valor será calculado en función de las dimensiones que hayas seleccionado.

Un ejemplo: podernos combinar número de sesiones, tipo de usuarios y ubicación geográfica. Con esas dimensiones acabaremos sabiendo el número de sesiones que se han abierto con usuarios recurrentes de Argentina.

La diferencia primordial entre dimensiones y métricas de Google Analytics radica en las particularidades del usuario y de los datos numéricos.

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