Explorations para análisis avanzado

Los reportes estandar de GA4 responden preguntas comunes, pero el verdadero poder analitico esta en Explorations. Aqui podras crear analisis personalizados, funnels especificos y descubrir patrones de comportamiento unicos de tu ecommerce.

Por que usar Explorations para ecommerce

Reportes Estandar	Explorations
Preguntas predefinidas	Preguntas personalizadas
Metricas y dimensiones fijas	Cualquier combinacion
Funnel generico	Funnels personalizados
Segmentacion basica	Segmentos complejos
Solo visualizaciones default	Multiples tipos de graficos

Acceder a Explorations

En GA4, ve a Explorar en el menu lateral
Veras la galeria de exploraciones con plantillas
Puedes usar una plantilla o crear desde cero

Plantillas utiles para ecommerce

Exploracion del embudo: Funnels personalizados
Exploracion de la ruta: Donde van los usuarios
Forma libre: Tablas y graficos personalizados
Superposicion de segmentos: Comparar grupos de usuarios

Funnel Exploration para ecommerce

Crear un funnel de checkout personalizado

Vamos a crear un funnel mas detallado que el reporte estandar:

Paso 1: Abrir Funnel Exploration

En Explorar, selecciona Exploracion del embudo
Se abrira un canvas con la estructura del funnel

Paso 2: Definir los pasos

Haz clic en Pasos y configura:

Paso 1: Ver producto
  Evento: view_item

Paso 2: Agregar al carrito
  Evento: add_to_cart

Paso 3: Ver carrito
  Evento: view_cart

Paso 4: Iniciar checkout
  Evento: begin_checkout

Paso 5: Info de envio
  Evento: add_shipping_info

Paso 6: Info de pago
  Evento: add_payment_info

Paso 7: Compra
  Evento: purchase

Paso 3: Configurar tipo de funnel

Funnel abierto: Usuarios pueden entrar en cualquier paso
Funnel cerrado: Usuarios deben pasar por todos los pasos en orden

Recomendacion: Usa funnel cerrado para checkout, ya que es un proceso secuencial.

Interpretar el funnel personalizado

PASO                    USUARIOS    % CONTINUACION    % ABANDONO
─────────────────────────────────────────────────────────────────
view_item               10,000          100%             -
    │
    ▼                                   25%             75%
add_to_cart              2,500
    │
    ▼                                   60%             40%
view_cart                1,500
    │
    ▼                                   80%             20%
begin_checkout           1,200
    │
    ▼                                   92%              8%
add_shipping_info        1,104
    │
    ▼                                   95%              5%
add_payment_info         1,049
    │
    ▼                                   90%             10%
purchase                   944
─────────────────────────────────────────────────────────────────
Tasa de conversion total: 9.4% (de view_item a purchase)

Insights del ejemplo

Mayor caida: view_item a add_to_cart (75%) - Normal, pero oportunidad en conversion de producto
view_cart a begin_checkout (20% abandono) - Usuarios dudan, agregar incentivos
add_payment_info a purchase (10% abandono) - Posibles errores de pago o abandono de ultimo momento

Agregar segmentos al funnel

Arrastra segmentos para comparar:

Segmento: Mobile vs Desktop

Crea dos segmentos de dispositivo
Arrastralos al area de comparacion
Ve el funnel lado a lado

Resultado tipico:

Desktop: view_item -> purchase = 12%
Mobile:  view_item -> purchase = 6%

Este analisis justifica inversion en optimizacion mobile.

Path Exploration para ecommerce

Que revela Path Exploration

Muestra las rutas de navegacion reales de los usuarios:

Por donde llegan a la compra
Que hacen despues de agregar al carrito
A donde van cuando abandonan

Crear Path Exploration

Selecciona Exploracion de la ruta de las plantillas
Configura el punto de inicio o final

Analizar rutas hacia la compra

Configuracion: Punto final = purchase

                        ┌─────────────────┐
    begin_checkout ────►│                 │
         (45%)          │    purchase     │
                        │                 │
    add_payment_info───►│     [Meta]      │
         (52%)          │                 │
                        └─────────────────┘
    Otras rutas
         (3%)

Esto muestra que el 52% de las compras vienen directamente de add_payment_info (flujo normal) y 45% de begin_checkout (posiblemente skipping pasos).

Analizar rutas de abandono

Configuracion: Punto inicial = add_to_cart

┌─────────────────┐
│                 │────► begin_checkout (35%)
│  add_to_cart    │────► view_item (28%)      [vuelven a ver productos]
│                 │────► session_end (22%)    [abandonan]
│   [Inicio]      │────► view_cart (10%)
│                 │────► otros (5%)
└─────────────────┘

Insights:

22% abandona directamente despues de agregar al carrito
28% vuelve a ver productos (comparando opciones)
Solo 35% continua al checkout

Analisis de rutas de abandono en checkout

Configuracion: Punto inicial = begin_checkout, excluir purchase

Esto revela a donde van los usuarios que abandonan el checkout:

Vuelven a ver productos?
Van a pagina de envio (costo inesperado)?
Simplemente cierran?

Forma Libre para analisis de productos

Crear tabla de rendimiento de productos

Paso 1: Abrir Forma libre

En Explorar, selecciona Forma libre
Se abrira un canvas vacio

Paso 2: Configurar variables

Dimensiones (arrastrar a Filas):

Nombre del articulo
Categoria del articulo

Metricas (arrastrar a Valores):

Articulos vistos
Articulos agregados al carrito
Articulos comprados
Ingresos del articulo

Paso 3: Agregar metricas calculadas

Crea columnas personalizadas:

Tasa add-to-cart = Articulos agregados / Articulos vistos
Tasa de compra = Articulos comprados / Articulos vistos
Valor por vista = Ingresos / Articulos vistos

Resultado del analisis

┌─────────────────┬────────┬─────────┬─────────┬──────────┬────────────┐
│ Producto        │ Vistas │ Add Cart│ Compras │ Ingresos │ Tasa Conv. │
├─────────────────┼────────┼─────────┼─────────┼──────────┼────────────┤
│ Audifonos Pro   │ 3,542  │   892   │   234   │ $21,060  │    6.6%    │
│ Laptop Gamer    │ 2,100  │   315   │    84   │ $75,600  │    4.0%    │
│ Mouse Wireless  │ 4,891  │  1,467  │   489   │  $9,780  │   10.0%    │
│ Teclado Mec.    │ 2,234  │   447   │   112   │ $11,200  │    5.0%    │
└─────────────────┴────────┴─────────┴─────────┴──────────┴────────────┘

Insights:

Mouse Wireless tiene la mejor tasa de conversion (producto impulso)
Laptop Gamer tiene menor conversion pero mayor valor (decision mas considerada)

Segmentos avanzados para ecommerce

Crear segmento de compradores recurrentes

En el panel de Segmentos, haz clic en "+"
Selecciona Segmento de usuario
Configura:

Condicion: purchase
Ocurrencia: mas de 1 vez
En los ultimos: 90 dias

Crear segmento de carrito abandonado

Condicion 1: add_to_cart (al menos 1 vez)
Y
Condicion 2: purchase (0 veces)
En la misma sesion

Este segmento te permite analizar usuarios que agregaron pero no compraron.

Comparar segmentos en cualquier exploracion

Arrastra multiples segmentos al area de comparacion:

Compradores vs No compradores
Primera compra vs Recurrente
Desktop compradores vs Mobile compradores

Caso practico: Diagnosticar abandono de carrito

Objetivo

Entender por que los usuarios abandonan el carrito y que acciones tomar.

Paso 1: Crear funnel detallado

add_to_cart -> view_cart -> begin_checkout -> purchase

Resultado: 40% de abandono entre view_cart y begin_checkout.

Paso 2: Segmentar por dispositivo

Desktop: 30% abandono
Mobile:  55% abandono

El problema es principalmente mobile.

Paso 3: Path analysis de abandonadores mobile

Punto inicial: view_cart (mobile segment) Excluir: begin_checkout

view_cart ──► session_end (45%)
          ──► view_item (30%)
          ──► categoria (15%)
          ──► otros (10%)

Paso 4: Conclusiones y acciones

Hallazgos:

45% simplemente cierra la sesion (friccion)
30% vuelve a ver productos (indecision)
15% navega a otras categorias (no encontro lo que queria)

Acciones:

Optimizar UX del carrito en mobile
Agregar "guardar para despues"
Implementar exit-intent popup con incentivo
Revisar si costos de envio se muestran antes del checkout

Mejores practicas en Explorations

1. Guarda tus exploraciones

Cada exploracion se puede guardar para acceso futuro. Nombra descriptivamente: "Funnel Checkout Mobile - Q1 2026"

2. Comparte con tu equipo

Las exploraciones se pueden compartir:

Solo lectura para stakeholders
Edicion para analistas

3. Documenta tus hallazgos

Agrega notas dentro de la exploracion para recordar contexto e insights.

4. Revisa regularmente

Crea una rutina de revision:

Diario: Funnel de checkout (anomalias)
Semanal: Rendimiento de productos (tendencias)
Mensual: Path analysis (cambios de comportamiento)

Limitaciones de Explorations

Muestreo: Datos muestreados en rangos de fecha largos
Cardinalidad: Dimensiones con muchos valores pueden agruparse en "(otros)"
Retroactividad: Solo analiza datos desde la implementacion
Complejidad: Funnels de mas de 10 pasos no son soportados

Puntos clave de esta leccion

Explorations permite analisis que los reportes estandar no ofrecen
Funnel Exploration revela exactamente donde pierdes usuarios
Path Exploration muestra las rutas reales de navegacion
Forma Libre te permite crear tablas y graficos personalizados
Los segmentos son clave para comparar diferentes grupos de usuarios
Guarda y comparte tus exploraciones mas utiles

Proxima leccion

Pasamos al Modulo 9 donde aprenderemos a planificar un dashboard de ecommerce que consolide todos estos insights en una vista ejecutiva accionable.

Quiz de autoevaluacion

1. Cual es la diferencia entre funnel abierto y cerrado?

a) Abierto permite mas pasos que cerrado
b) Cerrado requiere que usuarios pasen por todos los pasos en orden
c) Abierto solo funciona con eventos personalizados
d) No hay diferencia, son sinonimos

2. Para que sirve Path Exploration con punto final = purchase?

a) Ver cuanto tiempo tarda una compra
b) Ver las rutas por las que llegan los usuarios a comprar
c) Calcular el valor promedio de compra
d) Identificar productos mas vendidos

3. Que segmento crearias para analizar usuarios que agregan al carrito pero no compran?

a) add_to_cart > 0 Y purchase = 0 en la misma sesion
b) add_to_cart > purchase
c) view_item sin add_to_cart
d) begin_checkout sin purchase

4. Cual es una limitacion de Explorations?

a) Solo funciona con datos de ecommerce
b) No permite comparar segmentos
c) Los datos pueden ser muestreados en rangos largos
d) Solo permite un tipo de visualizacion

5. Para diagnosticar por que los usuarios mobile abandonan el carrito, que combinacion usarias?

a) Reporte estandar de monetizacion
b) Funnel + Segmento mobile + Path analysis
c) Solo Path Exploration
d) Vista general de monetizacion

Respuestas: 1-b, 2-b, 3-a, 4-c, 5-b