Vicen Martinez

Supongamos que quieres encontrar técnicas avanzadas que superen los informes estándar para poder obtener estadísticas más detalladas sobre la participación de tus clientes. ¿A qué sección accederías en tu propiedad de Google Analytics?

• Configurar
• Informes
• Publicidad
• Explorar

 

¿A qué sección accederías en tu propiedad de Google Analytics para encontrar técnicas avanzadas que te ayuden a obtener estadísticas más detalladas sobre la participación de tus clientes?

• Informes
• Publicidad
• Configurar
• Explorar

 

Explicación:

La respuesta correcta es Explorar. Cuando deseas obtener estadísticas más detalladas sobre la participación de tus clientes y superar los informes estándar en Google Analytics, la sección a la que accederías en tu propiedad sería ‘Explorar’. Esta sección proporciona acceso a herramientas avanzadas que te permiten analizar y comprender mejor el comportamiento de los usuarios, explorar tendencias y patrones, y obtener insights más profundos sobre el rendimiento de tu sitio web o aplicación. A través de herramientas como Análisis de cohortes, Análisis de segmentos, Análisis de rutas de usuario y más, puedes realizar investigaciones detalladas y personalizadas para comprender mejor cómo interactúan tus usuarios con tu sitio, qué acciones realizan y cómo puedes optimizar su experiencia. La sección Explorar está diseñada específicamente para brindar una mayor flexibilidad y profundidad en el análisis de datos, lo que te permite obtener información valiosa para la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua de tu presencia en línea.

 

Para encontrar técnicas avanzadas que te ayuden a obtener estadísticas más detalladas sobre la participación de tus clientes en tu propiedad de Google Analytics, accederías a la sección de Explorar. Esta opción es la correcta porque la sección de Explorar proporciona herramientas avanzadas y funciones de análisis que permiten a los usuarios profundizar en los datos y obtener estadísticas más detalladas sobre el comportamiento y la participación de los clientes. Aquí es donde puedes acceder a informes personalizados, segmentos avanzados, análisis de embudos de conversión, análisis de cohortes y otras herramientas avanzadas que te ayudan a comprender mejor cómo interactúan los usuarios con tu sitio web o aplicación. Las otras opciones como Informes, Publicidad y Configurar no son correctas en este contexto, ya que Informes muestra los datos generales y predefinidos, Publicidad se centra en las campañas de marketing pagadas, y Configurar se utiliza para la configuración y administración de la propiedad, no para obtener estadísticas detalladas sobre la participación de los clientes. Por lo tanto, la opción que menciona Explorar es la más adecuada para acceder a técnicas avanzadas que proporcionen estadísticas detalladas sobre la participación de los clientes en Google Analytics.

 

Supongamos que tu empresa tiene un sitio web y una app, y quieres analizar los recorridos del usuario en ambas plataformas, así como ver la manera en que los usuarios nuevos accedieron a ellas. ¿Cuál de estas opciones deberías usar para obtener estas estadísticas?

 

• Google optimizar
• Propiedades Google Analytics 4
• Plataforma de marketing de Google
• Propiedades Universal Analytics

 

Supongamos que quieres ver los pasos que siguen tus usuarios para realizar una conversión clave. ¿Qué técnica de exploración permite visualizar los pasos que los usuarios siguen para realizar una tarea o conversión clave y ver si tienen éxito o no en cada uno?

• Exploraciones de cohorte
• Superposición de segmentos
• Exploración de embudo de conversión
• Formato libre

 

¿Cuál de las siguientes técnicas de exploración te permite ver los pasos que dan tus usuarios para hacer tareas importantes o completar conversiones, así como saber si han seguido cada paso o no?

• Formato libre
• Exploración de cohortes
• Superposición de segmentos
• Exploración de embudos de conversión

 

Explicación:

La respuesta correcta es ‘Exploración de embudos de conversión’. Esta técnica de exploración te permite ver los pasos que dan tus usuarios para completar conversiones o realizar tareas importantes en tu sitio web, así como saber si han seguido cada paso o no. Los embudos de conversión muestran el recorrido típico que realizan los usuarios desde el inicio hasta la finalización de una conversión, como la compra de un producto o la suscripción a un servicio. Puedes identificar los puntos de fricción o abandono en el embudo al observar en qué paso los usuarios dejan de avanzar hacia la conversión deseada. Esto te proporciona información valiosa sobre áreas problemáticas en tu sitio web que podrían necesitar mejoras para optimizar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión. Además, la exploración de embudos de conversión te permite comparar diferentes segmentos de usuarios o tráfico para comprender cómo se comportan distintos grupos de usuarios a lo largo del embudo, lo que te ayuda a identificar patrones y oportunidades de optimización específicas para cada segmento. Las otras opciones mencionadas, como el formato libre, la exploración de cohortes y la superposición de segmentos, son técnicas de análisis útiles pero no están diseñadas específicamente para visualizar y analizar el recorrido de los usuarios a través de embudos de conversión como lo hace la exploración de embudos de conversión en Google Analytics.

 

La técnica de exploración que te permite ver los pasos que dan tus usuarios para realizar tareas importantes o completar conversiones, así como saber si han seguido cada paso o no, es la “Exploración de embudos de conversión.” Esta función es esencial en Google Analytics para analizar el proceso que los usuarios siguen en tu sitio web y comprender su comportamiento en cada etapa del embudo de conversión. El embudo de conversión se refiere a la secuencia de pasos que los usuarios deben seguir para llevar a cabo una acción específica en tu sitio, como completar una compra, registrarse o realizar una suscripción. La “Exploración de embudos de conversión” te permite visualizar y evaluar en qué medida los usuarios avanzan a través de estos pasos y si hay puntos críticos en los que abandonan el proceso. Al utilizar esta técnica, puedes identificar cuellos de botella en el proceso de conversión, comprender dónde los usuarios se detienen y tomar medidas para optimizar las tasas de conversión. Esto es fundamental para mejorar la experiencia del usuario y maximizar el rendimiento de tu sitio web o aplicación, especialmente en cuanto a la consecución de objetivos y conversiones. Además, la “Exploración de embudos de conversión” te permite evaluar la eficacia de tus estrategias y realizar ajustes basados en datos concretos para lograr mejores resultados.

 

Supongamos que tienes un evento en tu sitio web que se activa cuando un usuario mira un video. ¿Cuál de las siguientes definiciones se podría considerar un ejemplo de parámetro de evento?

• Los dispositivos que usan los usuarios para mirar el video en tu sitio
• El nombre de un video que miraron en tu sitio
• La cantidad de usuarios que miraron un video en tu sitio
• La cantidad de usuarios que abrieron la página que contiene un video en tu sitio

 

Explicación:

La respuesta correcta es El nombre de un video que miraron en tu sitio. Cuando un evento se activa, como en este caso, cuando un usuario mira un video en un sitio web, los parámetros de evento son los datos específicos asociados con ese evento que se envían a Google Analytics para su registro y análisis. En este ejemplo, el nombre del video que el usuario miró en el sitio web sería un parámetro de evento relevante. Este parámetro proporciona información específica sobre la interacción del usuario con el video y permite un análisis más detallado de qué videos son más populares o generan más interés entre los visitantes del sitio. Al rastrear estos parámetros de evento, los propietarios del sitio web pueden obtener una comprensión más profunda del comportamiento de sus usuarios y tomar decisiones informadas sobre estrategias de contenido y marketing.

 

¿Qué modelo de atribución distribuye el crédito de una conversión de forma equitativa entre todos los canales en los que el cliente hizo clic o participó antes de la conversión?

• Basado en datos
• Decaimiento temporal
• Según la posición
• Lineal

 

¿Cuál de estos modelos de atribución distribuye el crédito de una conversión de forma equitativa en todos los canales en los que un cliente hizo clic o participó antes de la conversión?

• Según la posición
• Decaimiento temporal
• Basado en datos
• Lineal

 

Explicación:

La respuesta correcta es Lineal. Cuando se utiliza el modelo de atribución lineal, el crédito de una conversión se distribuye de manera equitativa entre todos los canales en los que un cliente hizo clic o participó antes de la conversión. Esto significa que cada punto de contacto en el camino del cliente recibe la misma cantidad de crédito por la conversión, independientemente de su posición en el embudo de conversión o de cuándo ocurrió la interacción. Por ejemplo, si un cliente interactuó con tres canales diferentes antes de realizar una conversión, cada uno de esos tres canales recibiría una tercera parte del crédito de la conversión total. Este enfoque es útil cuando deseas reconocer la contribución de todos los canales en el proceso de conversión y no quieres dar más peso a ciertos puntos de contacto sobre otros. El modelo lineal proporciona una distribución equitativa del crédito entre todos los canales involucrados, lo que puede ser especialmente relevante en situaciones donde los clientes interactúan con múltiples puntos de contacto antes de realizar una conversión. Por lo tanto, la opción de Lineal es la correcta ya que describe con precisión cómo este modelo de atribución distribuye el crédito de una conversión de manera uniforme entre todos los canales involucrados en el proceso de conversión.

Supongamos que quieres comenzar a recopilar estadísticas de tu sitio web y generar informes sobre ellas en Google Analytics. ¿Qué herramienta debes implementar a fin de comenzar a recopilar y enviar estos datos a Google Analytics?

 

• SDK de Firebase
• Anuncios de Google
• SDK de Analytics
• Etiqueta de Analytics