Trazabilidad del usuario: leads de CRM y comportamiento de Analytics

En un post anterior descubrías cómo capturar el primer origen de la visita en tu web utilizando Google Tag Manager para poder enviarlo a un CRM. Con este post aprenderás cuáles son las ventajas de combinar tus datos de analítica con los id’s de lead que se almacenan en tu CRM.

 

Prerrequisitos

 

  • Permisos de escritura a Google Analytics
  • Permisos de publicación en Google Tag Manager
  • CRM
  • Ayuda de un equipo de desarrolladores para enviar los datos del CRM a Google Tag Manager

 

Flujo de datos

 

En el siguiente esquema se presenta el flujo de los datos.

 

 

  • 1. Google Tag Manager se utiliza en la web para hacer tracking del comportamiento del usuario a lo largo de su visita en la web
  • 2. El usuario hace cierta interacción que le convierte en lead
  • 3. El front-end envía los datos de lead al CRM
  • 4. El CRM devuelve un identificador, por ejemplo ‘leadID’ al front-end
  • 5. El front-end envía los datos que incluyen el ‘leadID’ a la capa dataLayer para que Google Tag Manager la pueda leer
  • 6. Con ayuda de Google Tag Manager se configura una dimensión a nivel de ‘usuario’ en Google Analytics que contiene el ‘leadID’

 

Gracias a este esquema lo que se consigue es que los datos de comportamiento ya guardados previamente porque el usuario ya los hizo en ése navegador, se pueden asociar al mismo ‘leadID’ que se acaba de recibir en el paso número 6.

De este modo, todo el comportamiento pasado y el que se recoja en el mismo navegador se podrá asociar al usuario que hizo lead. Además, al configurar la dimensión ‘leadID’ a nivel de usuario, todo el tracking que se haga a partir de la conversión del paso número 2, también se asociará al mismo lead.

Nota: Este enfoque se aplica para una visita que utiliza un mismo navegador, y por lo tanto se considera como mismo ‘usuario’ a ojos de Analytics. El caso descrito en este post es el de un lead que se genera en una web pública, es decir, donde el usuario no inicia sesión ni se identifica. Recuerda que esto es algo que siempre se debe considerar cuando no tenemos identificación de un usuario y asumimos que la métrica ‘usuario’ depende de las cookies del navegador.

 

Aplicaciones y nota final

 

Una de las grandes ventajas de poder asociar datos de analítica a un lead es que se podrá tener la trazabilidad en términos de comportamiento (siempre con datos anónimos) en todo el embudo de conversiones. Aplicando el flujo de trabajo descrito en este post junto con el descrito en el post sobre cómo recuperar el origen de la primera visita y almacenarlo en el CRM, se podrán cruzar datos como:

  • Origen de la visita
    • Cuál fue el canal de entrada de los visitantes
  • Interacciones durante el embudo de conversión
    • Cómo utilizan tu portal y qué buscan los visitantes que convirtieron a lead
  • Conversión a lead
  • Proceso del final del embudo hasta convertir a cliente
    • Cómo retener a los leads y convertirlos en clientes

Recoger estos datos, en definitiva, permitirá conocer a los visitantes de tu website y crear perfiles según su comportamiento. Además esto te ayudará a tomar decisiones para optimizar tus procesos de conversión y ofrecer una mejor experiencia a tus usuarios.