Definición:
Una dimensión es el atributo de visitantes a un sitio web. Son atributos de la información, por ejemplo, la dimensión “Ciudad” indica “Sevilla” o “Lugo”, el lugar donde se origina una sesión. Las dimensiones es lo que se puede observar en las filas de un informe de analítica web, siendo la actividad que una persona realiza en un sitio web. De esta forma, el lenguaje es una dimensión, así como la preferencia del navegador, la campaña…
Una dimensión proporciona el contexto a una métrica, por lo que una métrica sin dimensión no puede analizarse. Así, la métrica “sesiones” no tiene significado a no ser que la acompañe una dimensión como puede ser “tipo de usuario”, “fuente / medio” o “país”.
Las dimensiones en analítica web
En el ámbito de la analítica web, las dimensiones son atributos que describen aspectos específicos de las interacciones de los usuarios con un sitio web o aplicación. Estas dimensiones proporcionan un contexto adicional a las métricas, permitiendo un análisis más detallado y significativo de los datos.
Las dimensiones pueden abarcar una amplia gama de características, como la ubicación geográfica del usuario, el tipo de dispositivo utilizado, el canal de adquisición o incluso el idioma del navegador. Por ejemplo, la dimensión «Ciudad» podría indicar desde dónde se origina una interacción específica.
Es posible definir dimensiones personalizadas para adaptar el análisis a las necesidades específicas de un negocio. Estas dimensiones pueden aplicarse a nivel de usuario, evento o sesión, lo que permite categorizar y describir eventos de manera detallada y significativa. Esto es esencial para responder preguntas de negocio específicas y obtener insights valiosos.
Las dimensiones permiten agrupar y desglosar los datos de análisis web, ofreciendo una comprensión más detallada del comportamiento del usuario. Al combinar eventos y dimensiones, se puede explorar diferentes aspectos del comportamiento de los usuarios y obtener una visión más completa de su interacción con el sitio web o aplicación.
Ejemplos de dimensiones en analítica web
Imaginemos el caso de un visitante masculino, de entre 23 y 35 años, de Valencia, que accede a un sitio web después de hacer clic en una búsqueda orgánica de Google con que le lleva a la página «sobre-nosotros.html» . Este visitante utiliza el navegador Firefox en un equipo de sobremesa con sistema operativo Windows.
Los atributos de este visitante, junto con sus valores, pueden incluir:
- Género: Masculino
- Edad: 23-35 años
- Ciudad: Valencia
- Fuente/Medio: Google/Orgánica
- Página de destino: sobre-nosotros.html
- Navegador: Firefox
- Categoría de dispositivo: Escritorio
- Sistema operativo: Windows
En este contexto, género, edad, ciudad, fuente/medio, página de destino, navegador, categoría de dispositivo y sistema operativo son ejemplos de dimensiones en Google Analytics. Estas dimensiones describen las características de los usuarios del sitio web, permitiendo un análisis detallado de su comportamiento y preferencias.
Dimensiones personalizadas
Las dimensiones personalizadas son una poderosa característica de las herramientas de analítica web que permiten a las empresas adaptar la recopilación de datos a sus necesidades específicas. A continuación, se describen algunos aspectos clave sobre la implementación de dimensiones personalizadas:
- Definición de objetivos claros: Antes de implementar dimensiones personalizadas, es crucial definir claramente qué información adicional se necesita recopilar y cómo esta contribuirá a los objetivos de negocio.
- Configuración en la herramienta de analítica: La mayoría de las plataformas de analítica web permiten la creación de dimensiones personalizadas a través de su interfaz de administración.
- Integración con el sitio web: Una vez configuradas, las dimensiones personalizadas deben integrarse en el código del sitio web.
- Pruebas y validación: Es importante realizar pruebas exhaustivas para asegurarse de que las dimensiones personalizadas están recopilando datos correctamente.
- Análisis y ajuste continuo: Las dimensiones personalizadas deben ser monitoreadas y ajustadas regularmente para garantizar que sigan siendo relevantes y útiles.
Las dimensiones personalizadas permiten a las empresas obtener una visión más profunda de los comportamientos y características específicas de sus usuarios, lo que facilita una toma de decisiones más informada y una optimización continua de las estrategias de negocio.