Una guía práctica de dimensiones personalizadas en analítica web

Esta guía explica dimensiones personalizadas en analítica web de forma práctica, con un enfoque en decisiones de analítica respetuosas con la privacidad.

Esta es la página de glosario y conceptos para dimensiones personalizadas. Para conocer los pasos de implementación, la gobernanza del esquema y el control de calidad del lanzamiento, utilice la guía de configuración completa.

Los informes analíticos predeterminados le indican páginas, referencias, dispositivos, países, campañas y conversiones. Las dimensiones personalizadas añaden el contexto que sólo su empresa conoce.

Un evento de vista de página podría indicar que alguien visitó /blog/cookieless-analytics. Una dimensión personalizada puede agregar que la categoría de la página es privacidad, el autor es flowsery-team, la plantilla es una guía de formato largo y la etapa del embudo prevista es la concientización. Un evento de registro puede incluir plan_tier, experiment_variant o workspace_type sin identificar a la persona.

Dimensión vs Métrica

Una dimensión es descriptiva. Responde "¿de qué tipo?" Ejemplos: fuente, país, ruta de la página, categoría de contenido, nivel del plan, ubicación del botón.

Una métrica es numérica. Responde "¿cuántos?" o "¿cuánto?" Ejemplos: vistas de página, conversiones, ingresos, duración, profundidad de desplazamiento, recuento de eventos.

Las dimensiones personalizadas son útiles porque le permiten agrupar métricas por etiquetas específicas de la empresa. Por ejemplo:

Buenos usos para dimensiones personalizadas

Estrategia de contenidos

Agregue dimensiones como content_type, topic_cluster, autor, funnel_stage o update_status. Luego podrá comparar no solo URL individuales, sino también grupos de páginas.

Esto resulta útil cuando una sola página tiene poco tráfico pero un grupo de temas tiene suficientes datos para evaluar.

Análisis de campaña

Los parámetros UTM describen el enlace que atrajo a un visitante. Las dimensiones personalizadas pueden agregar contexto interno después de que llega el visitante: landing_page_type, offer_type, audience_segment o creative_family.

Embudos dirigidos por productos

Para eventos de registro o incorporación, las dimensiones personalizadas pueden describir un contexto no confidencial: selected_plan, onboarding_path, template_chosen o feature_category. Evite identificaciones de usuario, nombres de empresas, correos electrónicos o cualquier cosa que identifique directamente a una persona, a menos que tenga una base clara de análisis del producto y la herramienta esté diseñada para ello.

Pruebas A/B

Las dimensiones personalizadas son ideales para las pruebas A/B del lado del servidor. Cuando el servidor asigna una variante, envía experiment_name y una variante en eventos de exposición y conversión. Eso le permite comparar tasas de conversión sin parpadeos del lado del cliente ni scripts de prueba de terceros.

Malos usos de las dimensiones personalizadas

No utilice dimensiones personalizadas como vertedero. Los malos ejemplos incluyen:

• Direcciones de correo electrónico.
• Nombres.
• Números de teléfono.
• Direcciones IP completas.
• ID de cuenta sin procesar.
• Consultas de búsqueda que puedan contener datos personales.
• Respuestas de formularios.
• Detalles médicos, financieros o laborales.
• URL completas que contienen tokens o enlaces de reinicio.

Google advierte a los clientes de Analytics que no envíen datos que Google pueda reconocer como información de identificación personal y que no envíen datos que revelen información confidencial sobre un usuario en su guía HIPAA y Google Analytics. Esa regla es útil incluso si no utiliza Google Analytics: las herramientas de análisis no deben recibir datos personales que no necesitan.

Reglas de nomenclatura que evitan el desorden

Una dimensión personalizada solo es útil si los valores son consistentes. Cree una especificación de nomenclatura antes de la implementación.

Uso:

• Valores en minúsculas.
• Slugs estables en lugar de nombres para mostrar.
• Valores enumerados cuando sea posible.
• Un significado por dimensión.
• Valores cortos que son fáciles de filtrar.

Evite:

• Mezclar valores singulares y plurales.
• Valores de texto libre.
• Valores generados a partir de la entrada del usuario.
• Cambiar el significado de una dimensión con el tiempo.
• Codificar varios campos en un solo valor.

Por ejemplo, utilice content_type = guide, comparison, tutorial, announcement. No utilice content_type = "Long helpful GDPR article for EU marketers".

Revisión de privacidad antes del envío

Antes de agregar una dimensión personalizada, haga cinco preguntas:

1. ¿Este valor identifica a una persona o un hogar?
2. ¿Este valor podría volverse confidencial cuando se combina con la URL de la página?
3. ¿Es necesario para una decisión real?
4. ¿Cuánto tiempo se debe conservar?
5. ¿Sería aceptable en una exportación de proveedor o en una captura de pantalla del panel?

Si la respuesta le resulta incómoda, no la envíe a análisis de sitios web. Mantenga detalles confidenciales en sus sistemas propios con controles de acceso adecuados.

Patrón de implementación

Un diseño de evento limpio separa el nombre del evento, los campos predeterminados y las dimensiones personalizadas:

Event: form_submitted
Default context: page, referrer, campaign, device
Custom dimensions:
- form_type = demo
- page_template = comparison
- funnel_stage = consideration
- experiment_variant = pricing_b

Esto es suficiente para responder preguntas prácticas sin necesidad de recopilar contenidos del formulario.

Errores comunes

Demasiadas dimensiones

Si cada equipo inventa campos, los informes se vuelven ruidosos. Comience con 5 a 10 dimensiones de alto valor y amplíelas solo cuando no se pueda responder una pregunta repetida.

Valores de alta cardinalidad

Es difícil informar sobre una dimensión con miles de valores únicos y puede crear un riesgo para la privacidad. Se espera que la ruta de la página sea de alta cardinalidad; El autor o el tipo de contenido no deben serlo.

Campos no registrados

Algunas plataformas requieren que se registren dimensiones personalizadas antes de que aparezcan en los informes. Documente la configuración y pruebe antes del lanzamiento de una campaña.

Envío de identificadores internos

Incluso las identificaciones seudónimas pueden ser datos personales si identifican a un usuario. No envíe ID de cuenta a análisis de sitios web públicos a menos que se haya revisado el procesamiento.

Un práctico juego de iniciación

Para un sitio de marketing que priorice la privacidad, comience con:

• content_type
• topic_cluster
• funnel_stage
• autor
• landing_page_template
• form_type
• cta_location
• experiment_name
• experiment_variant
• customer_segment, solo si es amplio y no identificable

Las dimensiones personalizadas hacen que la analítica sea más útiles porque conectan el comportamiento con el contexto empresarial. La disciplina es agregar contexto sin agregar vigilancia.

Consejo de gobernanza

Mantenga un breve diccionario de eventos junto a su configuración de análisis. Incluya cada dimensión personalizada, valores permitidos, propietario, evento de ejemplo y nota de privacidad. Revíselo antes de cada campaña o lanzamiento de producto. Este pequeño hábito evita campos duplicados, datos personales accidentales y paneles que nadie puede interpretar seis meses después.

Resumen rápido del glosario

Las dimensiones personalizadas son etiquetas. Las métricas son números. Los eventos son acciones. Las propiedades o parámetros son los campos adjuntos a esas acciones. Una configuración de análisis limpia mantiene esos conceptos separados:

• Evento: demo_requested
• Métrica: recuento de solicitudes de demostración
• Dimensión predeterminada: fuente o página de destino
• Dimensión personalizada: page_template, funnel_stage o plan_tier

Utilice dimensiones personalizadas para agrupar el comportamiento en categorías comerciales útiles. No los utilice para introducir datos personales de contrabando en análisis con un nombre más técnico.