Google Analytics predice el comportamiento del usuario

Google ha presentado su nueva versión de Analytics que utiliza la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para mostrar información útil y más fácil de comprender para los usuarios, al tiempo que ofrece informes de predicción sobre los comportamientos de los usuarios en las páginas web.

El nuevo Google Analytics utiliza métodos de aprendizaje automático para alertar al usuario sobre nuevas tendencias en el comportamiento de los usuarios que navegan la página web. Por ejemplo, puede alertar sobre una página concreta que recibe más visitas en las últimas semanas o sobre un producto del que se han realizado más pedidos.

Gracias a la IA, el nuevo Google Analytics puede incluso predecir y anticipar las futuras acciones de los visitantes. Por ejemplo, es capaz de calcular la probabilidad de abandono de una página web para que el usuario pueda actualizar la página y buscar una forma de retener a los usuarios y evitar que la abandonen.

Entre las métricas predictivas del nuevo Analytics se cuenta con la de ingresos potenciales, lo que será de gran utilidad para todos aquellos usuarios que quieran crear anuncios en Google Ads, ya que podrán crear audiencias personalizadas de gran valor.

Google Analytics se integra también con otras herramientas de marketing de Google como Tag Manager o Google Ads, lo que ofrece una mayor eficiencia a la hora de crear mejores audiencias y experiencias para que los usuarios interactúen más con los anuncios. La nueva integración también permite a los anunciantes saber cómo están funcionando sus anuncios en todas las plataformas, desde las aplicaciones de Google Play Store hasta YouTube, ofreciendo informes que les ayudan a comprender mejor el esfuerzo de marketing.

Los nuevos datos de Analytics estarán centrados en el cliente, en lugar de ofrece una medición fragmentada por dispositivos o plataformas. De esta forma, se puede descubrir si los clientes descubren la página web a través de un anuncio, instalan la aplicación y realizan las compras desde allí o si, por el contrario, entran directamente a la página y compran desde ella. Con esta información, es posible conocer mejor el ciclo de vida de un cliente, desde la adquisición hasta la conversión y la retención.

 

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