Trabajar con Google Analytics es una maravilla porque, para ser gratis, es una de la mejores (la mejor) herramienta de análisis web que se puede encontrar, pero para hacer las cosas bien hay que pasar menos tiempo con Analytics y más analizando, y para eso Analytics no es demasiado bueno.

Google Analytics para pasar el rato

Encuentras mucha información, miles de datos y cientos de gráficas, pero cualquier analista que se meta a analizar una web con Analytics te dirá lo mismo: pasa de Analytics. En los cursos de Google Analytics muchos alumnos demandan hacer una análisis de la información, cuando el curso trata sobre la herramienta, y sienten que les falta algo más. Hace unos meses organizamos un curso de análisis web, y no se veía Analytics, sino cómo analizar los datos de Analytics con distintas herramientas y, la más utilizada, casi siempre, es Excel (o cualquier hoja de cálculo).

Google-Analytics-5-20013Excel es el rey del análisis

Analytics tiene fuertes carencias, como que no puedes ver más de 4 segmentos al mismo tiempo, que samplea datos, que poca gente sabe cómo hacer un informe personalizado y que cambian la interface cada 3 meses. Pero si pudieras obtener tooooooda la información, de tooooodas las fuentes y medios, de tooooodas las campañas, de tooooodas las keywords y de 18 o 24 meses de golpe, no tendrías tantos problemas de análisis.

¿Cómo se hace eso? Sacándolo todo a Excel.

Para empezar debes conocer las métricas y dimensiones de Google Analytics porque si no irás bastante perdid@, porque son docenas y hay que dedicar unas horas a estudiar Analytics. Y luego viene el trabajo de exportar a Excel.

Google Analytics solo exporta 500 filas desde la plataforma web, así que la solución pasa por acceder a la API de Analytics y que una herramienta extraiga los datos de Google Analytics, en lugar de hacer que Analytics los exporte.

Herramientas de acceso a la API de Analytics

Para Excel podemos utilizar Seo Tools for Excel, de Niels Borman, que es gratuita y ofrece muchas funciones SEO, pero la que nos interesa es la conexión con Analytics. Al instalar la herramienta sobre Excel tendremos un nuevo menú SeoTools en el programa, donde veremos un botón de Google Analytics.

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Para conectar con Analytics nos pedirá acceso a conectar con nuestra cuenta, a lo que debemos contestar que sí y loguearnos en Analytics desde la ventana emergente. Esto abrirá un menú de diálogo donde ya podremos empezar a ejecutar consultas a Analytics, obteniendo los resultados en Excel.

logoEso sí, cuando aumentemos el número de filas a más de 1.000 veremos que el equipo se queda un poco ‘frito’ porque le va a costar un poco obtener todos los datos, así que habrá que tener paciencia.

Con un poco de práctica podrás sacar información muy útil de proyectos nuevos (y viejos) tomando rangos de tiempo de 2 años o más y haciendo un auténtico análisis en el tiempo, viendo cómo evolucionan tus métricas semana a semana o por meses.

La conexión Google – Chrome – Google

unnamedSi utilizas Google Chrome y quieres tener los datos más rápidamente, la conexión de Google Chrome – AddOn Analytics – Google Drive es tu solución. Mediante este plugin de Chrome puedes conectar desde Google Drive a la API de Analytics y la obtención de datos es casi instantanea, reduciendo muchísimo el tiempo de espera (a veces 8-10 minutos) que soporta Excel.

En este caso, como en el anterior, disponer de miles de filas de datos (hasta 5.000) no es mucho problema si sabes cómo trabajar con tablas dinámicas, porque una tabla de datos no sirve de mucho si no se convierte en información.

Con la conexión Chrome – Drive y un poco de trabajo en Google Scripts podrás configurar tus propios informes de Analytics sin entrar a Google Analytics y ser más eficiente en el análisis de cualquier proyecto web.

Estamos programando un taller de tablas dinámicas en Valencia y Barcelona, si te interesa déjanos tus datos para contactarte cuando lo tengamos preparado. En Madrid puedes asistir al Taller de Tablas Dinámicas el próximo 4 de Julio. El precio del taller es de 150 € y durará 4 horas, y en el mismo se ve también cómo trabajar con la API de Analytics y los programas que hemos comentado anteriormente.

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