Analisis de Datos digitales con Google Analytics

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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires 
Facultad de Ciencias Exactas 
 
 
 
 
 
Trabajo Final de TUPAR (Tecnicatura Universitaria en Programación y Administración 
de Redes) 
 
Análisis de Datos digitales con Google Analytics 
 
 
Autora: Daniela Garay 
Director: Hernán Cobo 
co-Director: Martin Bradaschia 
 
 
 
 
 
Tandil - Buenos Aires 
25 de Octubre de 2021 
 
 
 
 
Agradecimientos 
Primero que nada quisiera agradecer a mi familia que entendió que la mejor herencia 
que me podían dejar era la posibilidad de estudiar. 
Luego a mis amigos por alentarme y apoyarme a terminar. 
Por último pero no menos importante a la Universidad pública, a cada uno de mis 
profesores en especial a mis directores por la paciencia y la comprensión en este 
proceso. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ÍNDICE 
 
1. Introducción 
2. Objetivo 
3. ¿Qué es la Analítica Digital? 
4. Las diferentes herramienta para la implementación de la Analítica Digital 
4.1. Análisis de las herramientas en el mercado 
4.1.1 Adobe Analytics 
4.1.2 Matomo 
4.1.3 Google Analytics 
4.2. Conclusión 
5. Herramientas vinculadas a Google Analytics 
5.1 Google Tag Manager 
5.2 Firebase 
5.3 Google Data Studio 
6. Caso de estudio: StarMeUp 
6.1 ¿Qué es StarMeUp OS? 
6.2 ¿Qué es StarMeUp? 
6.2.1 Cómo está compuesta la suite de StarMeUp? 
6.2.2 Relevamiento y Auditoría 
Relevamiento de las necesidades del cliente 
Auditoría 
6.2.3 Configuración de Google Analytics 
6.2.4 Conclusión 
 
7. Conclusión final 
8. Bibliografía 
1. INTRODUCCIÓN 
 
Hoy en día las empresas se encuentran con la necesidad de tener una mayor 
presencia en el mundo digital y a partir de esto, la capacidad de procesar el gran volumen 
de información que generan. Por eso hoy hablamos de Transformación Digital y de las 
nuevas estrategias de negocio que surgen gracias a la aparición de nuevas tecnologías. Así 
mismo, este cambio no es sólo tecnológico sino que lleva consigo nuevas aptitudes, tanto 
en las personas físicas como en la reinvención de organizaciones que afectan al mercado 
global tradicional. 
 
La transformación no está directamente enfocada a la tecnología utilizada (Big 
Data, cloud, Internet de las cosas, movilidad, social business, etc...) sino en lograr los 
objetivos marcados para acercarse más al mundo digital, esto quiere decir que se espera 
que la transformación digital este ligada con los objetivos y estrategias empresariales. 
Entonces para competir digitalmente las organizaciones deben estar al tanto de las nuevas 
tecnologías y sus herramientas para así poder: 
 
 (1) Definir una Estrategia digital: esto implica que todos los departamentos de 
la empresa, se sumen al cambio y colaboren en conjunto. 
(2) Evolucionar como organización: tanto adquiriendo nuevas tecnologías como 
en el grupo humano, para poder llevarlos hacia un nuevo panorama digital en el que 
puedan potenciar su ingenio, innovar, formarse digitalmente y adoptar actitudes 
emprendedoras. 
(3) Implementar proyectos una vez que se ha definido la estrategia, teniendo en 
cuenta al entorno digital y al cliente. 
Por último, (4) optimizar y analizar la transformación digital desarrollando 
estrategias que nos permitan medir las mejoras y planificar proyecciones futuras. 
 
Como decía William Thomson Kelvin (Lord Kelvin), físico y matemático británico (1824 
– 1907): 
“Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que 
no se mejora, se degrada siempre.” 
 
Entonces, basándonos en el modelo de mejora continua de la analítica digital, será 
la clave para entender si se está dando de manera óptima esta transformación. 
 
¿Qué es este modelo y cómo se aplica? 
 
 
 
 
 
 
Figura 1: Modelo de mejora continua. 
(Adobe Solution Partner Training: Business Requirements and Solution Design) 
 
1. Primero se definen los objetivos del negocio para así poder entender ¿Qué es 
importante medir y que no? 
2. Luego se comienzan a medir los Key Performance Indicator (KPI) osea, las 
métricas que me van a indicar si esos objetivos se cumplen. 
 
 
Figura 2: Ejemplos de KPI’s. 
(Adobe Solution Partner Training: Business Requirements and Solution Design) 
 
3. Pasado el tiempo se puede comenzar con la recolección de la información y la 
generación de reportes. 
4. Los reportes pueden ser orientados a diferentes objetivos y departamentos, una vez 
que se distribuyen, se comienzan a analizar en base a estos y sacar conclusiones 
de posibles acciones. 
5. Con los análisis realizados se busca optimizar los resultados y para esto se 
comienza una etapa de testeo. 
6. Es importante siempre dejar al final una etapa para analizar nuevas posibilidades, 
herramientas, etc, siempre con el objetivo de alcanzar más rápido y mejor los 
objetivos del negocio. 
 
7. También debemos tener en cuenta el Data governance o gobierno de datos que es 
la gestión de la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos 
utilizados en una empresa. Un buen programa de data governance incluye un 
órgano o consejo de gobierno, un conjunto de procedimientos definidos, y un plan 
para ejecutar dichos procedimientos. 
8. Con el tiempo y la madurez del proceso se busca la automatización de los datos a 
entregar para hacer más efectivos los tiempos. 
 
Entonces como podemos observar, es imprescindible en estos tiempos, contar con 
la herramienta adecuada para la medición del éxito o “fracaso” de cada acción, para así 
poder tomar decisiones cada vez más cercanas a la meta que se quiere alcanzar. Ya no es 
más una opinión o presentimiento, ahora son números y estadísticas que nos apoyan y 
acompañan en el proceso. 
 
2. OBJETIVO 
El objetivo de este trabajo es evidenciar cómo la analítica digital o análisis de datos 
digitales, ha tomado gran importancia en los últimos años acompañando la transformación 
digital de las empresas, proveyendo herramientas que facilitan medir la eficacia de cada 
acción, casi en tiempo real y así poder tomar medidas inmediatas basando las decisiones 
en números y estadística. 
 
Para entender cómo es el proceso de trabajo con análisis de datos digitales, se 
presentará y analizará un caso donde se comienza a aplicar analitica digital a un producto, 
buscando entender el comportamiento de los usuarios y la performance del sitio entre otras 
variables. 
 
En este trabajo analizaremos: 
 
● Las diferentes herramientas que existen hoy en el mercado para medir resultados 
en el área digital. 
● Cómo es la interacción con el cliente y cómo es el proceso de entendimiento de 
sus necesidades. 
● A nivel técnico vamos a recorrer el proceso de auditoría de un cliente en sus 
capacidades de análisis de datos. 
 
Motivación 
 
Lo que motivó este trabajo fue mi experiencia de casi 8 años en el área del análisis 
de datos y la posibilidad de ver cómo la era digital tomaba relevancia en el último tiempo 
y con ella lo importante que era para las empresas entender el comportamiento de sus 
clientes y así mejorar continuamente. 
Hoy en día la toma de decisiones está basada mayormente en datos, por eso es 
importante dedicar una parte de nuestro tiempo en su análisis. 
Lo interesante del enfoque de este trabajo es ver como desde el momento cero es 
importante pensar en los objetivos del negocio y como al final saber si se están alcanzando 
o no, es decir saber si hay un retorno de la inversión y para eso una de las maneras de 
saberlo es con métricas además de la ventaja de trabajo iterativo donde casi en tiempo real 
se pueden cambiar las decisiones y orientarlas al éxito. 
 
 
 
 
3. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA DIGITAL? 
 
“The analysis of qualitative and quantitative data from your website and the competition, 
to drive a continual improvement of the online experience that your customers, and 
potential customers have, which translates into your desired outcomes (onlineand 
offline).” 
- Avinash Kaushik 
 
Como Avinash (autor de: Web Analytics 2.0, Web Analytics: An Hour A Day), 
referente en Analítica Digital lo describe anteriormente, la analitica digital es el análisis 
de la información, tanto cualitativo como cuantitativo para poder lograr una mejora 
continua en la experiencia de nuestros usuarios y potenciales usuarios basado en los 
objetivos del cliente. Entonces si queremos trabajar de manera proactiva en mejorar la 
experiencia de los usuarios, tenemos que entender y analizar la información o datos que 
tenemos, basándonos en dos factores importantes: 
 
- ¿Cómo llegaron a nuestro sitio o aplicación móvil?: qué motor de búsqueda, 
anuncios de campaña o conversación social motivaron la decisión de buscarlo. 
- ¿Cómo fue la experiencia del usuario?: cuán accesible fue el contenido o servicio, 
navegarlo, encontrar información y participar (contactarse, comprar, suscribirse, 
opinar, etc...). 
 
 Entonces, será la capacidad que tiene la empresa para administrar, analizar y 
mejorar estos dos factores lo que la ayudará a tener mejores resultados en el ámbito 
digital, con ese conocimiento, puede accionar y mejorar el rendimiento en términos de su 
visibilidad en línea, ingresos o ahorros de costos. 
Sin embargo, las herramientas de analítica digital no proporcionan información 
por sí sola, se necesita de un equipo de analistas que comprenda el negocio, los productos, 
cúal es la propuesta de valor, los contenidos digitales, su puntos y procesos de 
participación y por supuesto el plan de Marketing para que al final puedan interpretar y 
así generar ideas y propuestas de mejoras basadas en los datos. 
 Las herramientas con las que estos equipos trabajarán son muy variadas y con 
diferentes algoritmos de procesamiento de la información, a continuación veremos las 
más relevantes en el mercado. 
4. LAS DIFERENTES HERRAMIENTA PARA LA 
IMPLEMENTACIÓN DE LA ANALÍTICA DIGITAL 
Se investigaron diferentes herramientas teniendo en cuenta el conjunto de 
 
requerimientos y las posibilidades de inversión del cliente en el cual basamos este trabajo, 
ya que en el mercado existen herramientas de formato gratuito y otras aranceladas para la 
Analítica digital. 
 4.1. ANÁLISIS DE LAS HERRAMIENTAS EN EL MERCADO 
 
A continuación haremos un análisis de tres de las herramientas más populares para 
medir datos digitales: 
- Una de ellas es la que proporciona Google, Google Analytics, esta es la 
más popular no solo por ser de Google si no también por su versión 
gratuita. 
- En el otro extremo encontramos a la herramienta de Adobe, Adobe 
Analytics, muy robusta pero con un costo de licencia muy elevado, 
generalmente se encuentra en clientes con una expansión a nivel mundial 
y con una necesidad de la seguridad de la información alta. 
- La tercera también gratuita y open source que analizaremos es Matomo. 
Hablaremos más en detalle a continuación. 
4.1.1 Adobe Analytics 
 
 
Adobe Analytics es una de las mejores herramientas de análisis de datos digital en 
el mercado pero su alto costo la hace de difícil acceso y menos popular en comparación 
con la versión gratis de Google Analytics. 
De todas formas esta herramienta tiene la posibilidad de tener informes mucho 
más robustos y un análisis más profundo del comportamiento del usuario. 
La desventaja es que para explotar todo el potencial de Adobe Analytics, tiene que 
realizarse una configuración más compleja y esto llevará más tiempo y recursos. Adobe 
permitirá a los clientes obtener una visión más precisa y holística de sus clientes y 
prospectos, por el contrario, Google Analytics se enfoca en la adquisición de clientes y el 
análisis de bucle cerrado para su propio ecosistema y no todo el recorrido del usuario. 
 
 
 
 
 
 
Figura 3: Adobe Analytics: Colección y almacenamiento de Datos 
Adobe proporciona amplias capacidades de manejo e integración de datos 
ofreciendo un medio de colaboración integrado llamado Adobe Marketing Cloud (AMC). 
AMC, es una colección de productos integrados de marketing online y análisis 
web de Adobe Systems, incluye un conjunto de productos de análisis, publicidad, 
optimización de medios, segmentación, redes sociales, gestión de la experiencia web y 
gestión de contenidos destinados a la industria de la publicidad y alojados en los servicios 
web de Amazon, ofreciendo así un conjunto único de capacidades que pueden ayudar a 
las empresas a pasar de los datos a las ideas y a la acción de manera eficiente y efectiva 
proporcionando: 
● Una sola herramienta para filtrar las señales más importantes sobre las necesidades 
del usuario. 
● Una plataforma única para construir experiencias innovadoras y atractivas para los 
consumidores. 
● Un paquete único para dar sentido a los datos en todos los puntos de contacto. 
● Un solo lugar para el almacenamiento y despliegue de activos creativos. 
 
 
Figura 4: Adobe Marketing Cloud 
 
Como podemos observar es más que una simple herramienta de Análisis de datos, esto 
nos deja ver lo importante y valioso que es hoy en día el manejo de la información de 
manera asertiva y como grandes organizaciones están invirtiendo en este tipo de 
plataformas. 
 
4.1.2 Matomo 
 
Hablemos ahora de Matomo, anteriormente conocido como Piwik, Matomo es un 
sistema para el análisis de datos de sitios web, que ofrece informes en tiempo real sobre 
visitas, páginas y otras métricas importantes en la gestión de páginas web y tiendas online, 
seguramente sea la alternativa Open Source más completa y extendida en su categoría. 
Matomo es capaz de funcionar en sitios de todo tipo de tráfico y ayudar a sus 
administradores a obtener los indicadores más importantes de su funcionamiento. Desde 
las visitas, usuarios, objetivos de conversión, palabras clave y mucho más. Es apto para 
tráfico pequeño y grande, incluso para sitios con millones de visitas por día. 
Integrado con un software de eCommerce, es capaz de analizar el rendimiento, los 
ratios de conversión, y otras informaciones de las tiendas online. El administrador es 
capaz de acompañar el log de acciones de los usuarios y ver qué es lo que se está visitando, 
qué caminos siguieron las personas que realizaron una compra, en qué situaciones se 
abandonaron los carritos de la compra, etc. 
 
Diferencias con Google Analytics 
 
 
 
 
Matomo se plantea como alternativa a Google Analytics, capaz de ofrecer un 
valor similar a sus usuarios, pero con una diferencia fundamental: la pertenencia de la 
propia información. Mientras que Google Analytics es un sistema en la Nube, que no 
requiere ninguna instalación, ya que reside en los servidores de Google, con Matomo es 
necesario disponer de un servidor donde instalar el software. Sin embargo, la necesidad 
de poseer una infraestructura propia, lejos de ser una desventaja, es el mayor valor que 
aporta Matomo, esto significa que uno será dueño de toda la información que se recopila. 
Algo que puede ser una dificultad para nuestro cliente, es no tener la 
infraestructura que se necesita y los recursos para administrarla. 
 
4.1.3 Google Analytics 
 
Hablemos ahora de Google Analytics, la herramienta más popular en el análisis 
de datos. 
¿Qué es Google Analytics? 
Es un servicio de Google que permite recopilar estadísticas sobre la navegación y 
acciones que realizan los usuarios al momento de visitar una página web o una aplicación 
móvil. Para utilizar Google Analytics sólo es necesario tener una cuenta de Google e 
instalar el código de rastreo dentro del sitio web. 
 
 Con Google Analytics, las empresas pueden conocer la procedencia de los 
usuarios que visitan sus sitios web (ciudad, género, frecuencia), el número de búsquedas 
realizadas, la velocidad del sitio y analizar la efectividad del contenido publicado en 
tiempo real. 
¿Cómo recopila esa información? 
El sistema combina cookies, navegadores y código en JavaScript dentrode cada 
una de las páginas del sitio web: al registrarse en Google Analytics se genera (o generan 
si son múltiples sitios para hacerles seguimientos) un fragmento de código en JavaScript 
que debe ser copiado e insertado en el código fuente del sitio web. En general, los CMS 
de la mayoría de los sitios web (sistemas de gestión de contenido como WordPress, 
Joomla, Drupal, Blogger y PrestaShop) no requieren repetir el proceso por cada página 
creada, sino que se hace automáticamente con una única inserción de código. 
 
Una vez lo hemos añadido al código fuente de nuestra página web, cuando llega 
un visitante, este código de Google Analytics generará una cookie, un diminuto archivo 
de datos que se guarda en la PC a través del navegador el cual irá registrando los datos 
hasta que termine la visita. Mientras esto sucede, se irán cargando a los servidores de 
Google todos los datos capturados y luego se generarán en el panel de Google Analytics 
los informes correspondientes incluso en tiempo real. 
 
 
Figura 5: Google Analytics “Ciclo de recolección de datos” 
 
En este sentido, entre las principales ventajas de utilizar Google Analytics se encuentra: 
1. La obtención datos y estadísticas específicas del sitio web: 
 
 La plataforma de Google Analytics está diseñada para arrojar constantemente 
datos y estadísticas sobre el rendimiento del sitio web. Entre los principales datos que 
brinda la herramienta se encuentran: 
 
● Número de visitantes: Totalidad de visitas que ha recibido el sitio web. 
● Nuevos usuarios: Cantidad de personas que han visitado el sitio web por primera 
vez. 
● Promedio de páginas vistas: Se trata de un promedio que indica la cantidad de 
páginas vistas en el sitio web. Si el promedio es elevado significa que la página es 
de interés para los visitantes. 
● Origen de las visitas: Este dato indica de dónde provienen las visitas, es decir, 
cuales son los que llegan directamente al sitio web, del posicionamiento orgánico, 
de las campañas de Adwords o de las campañas en redes sociales. 
● Términos de búsqueda: Las palabras o frases claves por las que los usuarios te 
han buscado en Google y han aparecido como opción. De alguna forma, este dato 
te permite identificar cuales son las keywords que mejor se relacionan con tu 
contenido. 
● Duración de la visita: Tiempo que los usuarios han estado en el sitio web. 
● Porcentaje de rebote: Porcentaje de usuarios que han entrado en el sitio web pero 
no han interactuado, es decir, sólo navegaron por la página principal sin entrar en 
 
 
 
 
otras secciones de ella. 
● Conversiones: Este dato permite analizar de dónde vienen las conversiones 
realizadas, es decir, a través de las redes sociales o a través de la campaña de 
Google Adwords. Lo cual es una gran ventaja si se desea conocer si las estrategias 
en inbound marketing convirtieron a los visitantes. 
 
2. Conocer y calcular los KPIs 
 
 Los KPIs (Key Performance Indicator) son una pieza importante en este proceso, 
ya que actúan como métricas para comparar precisamente los resultados. Se trata de una 
unidad de medición que se encarga de cuantificar el grado de cumplimiento de los 
objetivos planteados. 
 
 Calcular el rendimiento en cuanto a los indicadores que te brinda Google Analytics 
es importante al momento de hacerle seguimiento al plan de marketing y evaluar cuán 
exitoso es en cuanto a rentabilidad, por ejemplo: ¿existe un retorno de inversión positivo?, 
¿el contenido llegó al público correcto?. 
 
 Con esto nos referimos a que si se lleva a cabo una campaña de pago por clic, 
gracias a los datos de Google Analytics se podrá saber si esa publicidad paga, recibe un 
número de clics óptimos para hacer valer la inversión. 
 
3. Mejorar el análisis de las estrategias que se desean implementar en el sitio web: 
 
 Como ya lo hemos señalado, los datos conforman un elemento vital para idear 
cualquier estrategia que involucre una optimización del sitio web, es decir, sin ellos es 
muy difícil saber cuánto tráfico ha obtenido el contenido, en qué medida han crecido las 
visitas y de qué forma se ha desempeñado la interacción en ella. Prescindiendo de esos 
datos, crear una campaña de marketing exitosa o conocer el desempeño de la que ya se 
está llevando a cabo, es muy difícil. Es prácticamente trabajar a ciegas y sin una base 
sólida. 
 
 Con la información que brinda Google Analytics es posible tomar las mejores 
decisiones en cuanto a qué aspectos cambiar o mejorar y qué cosas nuevas implementar 
para lograr las estrategias de marketing digital. 
 
4. Es compatible con otras herramientas de Google 
 
 Una de las grandes ventajas de Google Analytics es que es una herramienta 
compatible con otros productos de Google a los cuales también puedes acceder de forma 
gratuita con un correo electrónico gmail: 
 
 
Google Sheets: 
 Esta unión te permitirá exportar los datos de Google Analytics a las hojas de 
cálculo de Google Drive. 
 
Google Adwords: 
 Al vincular una propiedad de Google Analytics a tu cuenta de AdWords, puedes 
analizar la actividad que realizan los clientes en tu sitio web una vez que hacen un clic en 
un anuncio o tras producirse una impresión. 
 
Google Optimize: 
 Google Optimize se trata de una herramienta que te ayuda a crear pruebas A/B y 
a medirlas con el objetivo de conocer cuál de tus dos estrategia a probar está recibiendo 
mejores resultados y así decidir por la mejor de ellas. 
 
También es importante mencionar que Google Analytics cuenta con una opción 
arancelada, llamada Google Analytics 360, esta versión cuenta con más opciones, 
beneficios y es generalmente utilizada en clientes grandes con varias plataformas 
digitales. 
4.2. CONCLUSIÓN 
Se presentó al cliente las diferentes opciones y se analizaron a nivel económico y 
de recursos. 
Finalmente se llegó a la conclusión de que para este trabajo se utilizará Google 
Analytics, primero que nada por las grandes funcionalidades que posee, por tener mucha 
documentación y foros de ayuda actualizados y además en comparación con las otras 
herramientas analizadas, el proyecto no cuenta con el presupuesto para implementar 
Adobe, tampoco se justifica el tiempo que requiere su configuracion e implementacion 
para un producto dentro de todo pequeño y en el caso de Matomo que implica recursos 
como un servidor propio y mayores configuraciones que Google Analytics, el cliente optó 
por quedarse con este último. 
5. HERRAMIENTAS VINCULADAS A GOOGLE ANALYTICS 
 
Una vez que se tomó la decisión de usar Google Analytics, fue importante entender 
con cuales otras herramientas de Google se iba a tener que conectar, ya sea para gestionar 
las etiquetas, para implementar analituca en dispositivos moviles o generar Dashboards 
En el siguiente capítulo hablaremos de: Google Tag Manager, el manager de tags 
creado por Google por el cual hoy en día se hacen el 90% de las implementaciones de 
Google Analytics. También hablaremos de Firebase, una de las últimas adquisiciones de 
Google para la implementacion de aplicaciones móviles y generación de métricas. 
Por último, veremos Data Studio, la herramienta de visualización de Datos de 
Google, ya que una vez que se termina la etapa de implementación es importante analizar 
y visualizar los datos para entender los resultados de la implementación. 
 
 
 
 
5.1 Google Tag Manager 
 
Como la herramienta elegida para medir la performance del producto fue Google 
Analytics, no podemos dejar de hablar de Google Tag Manager. 
El proceso de cambio en la implementación de métricas muchas veces conlleva la 
coordinación de varios recursos, que en el mejor de los casos estarán dentro de la misma 
organización, en el peor de los casos tendremos que recomendar el cambio a nuestro 
cliente, que lo tendrá que pedir a su empresa de desarrollo y así hasta llegar al programador 
que realiza las modificaciones en el código. Con cada paso de esteproceso, se pierde 
tiempo y se generan retrasos. 
Cuando el cambio en la analítica es para monitorear algo a medio o largo plazo un 
retraso de unos días no es decisivo. Pero, ¿y si queremos realizar un cambio en el análisis 
para, por ejemplo, una campaña puntual de marketing? En estos casos la pérdida de varios 
días de datos puede ser crítico para el análisis. 
Para resolver este tipo de situaciones tenemos la posibilidad de implementar 
Google Tag Manager, el administrador de tags de Google que nos permite hacer cambios 
en las etiquetas de nuestro sitio sin tener que recurrir obligatoriamente al personal técnico. 
Si bien la herramienta no cubre el 100% de las necesidades, y nuestro sitio no genera el 
dato que necesitamos analizar, tendremos que recurrir a los programadores, pero la 
posibilidad de que esto suceda disminuirá sustancialmente. 
 
Ventajas del uso de Google Tag Manager 
 
 Como ya hemos visto, la principal ventaja del gestor de etiquetas es dar la 
posibilidad a los analistas de agregar o modificar los tags de seguimiento sin tener que 
recurrir al personal técnico, pero también existen otras ventajas como: 
 
Limpieza del código: Con Google Analytics era necesario agregar código a 
nuestro sitio con cada etiqueta que quisiéramos añadir, con el Tag Manager de Google 
solo es necesario insertar el código del contenedor. Si queremos añadir más etiquetas lo 
hace de forma interna sin incrementar la cantidad de código generado en nuestro sitio. 
 
Rendimiento: al ejecutarse de forma asíncrona, la ejecución de las etiquetas no 
 
repercuten en la velocidad de carga del sitio, es decir, como Google Tag Manager es una 
etiqueta asíncrona, cuando se ejecuta no bloquea el renderizado de otros elementos de la 
página. También provoca que las demás etiquetas que se implementan a través de Google 
Tag Manager lo hagan de una forma asíncrona, lo que significa que una etiqueta de carga 
lenta no bloqueará otras etiquetas de seguimiento. 
 
Integración con los productos de Google: conectar con otras herramientas de 
Google o funcionalidades como Google Adwords o Search Console, ahora es más simple 
ya que el Tag Manager viene con la interfaz incluida para hacerlo, también está vinculado 
con otras herramientas que no son de Google, por ejemplo: 
 
Figura 6: Conectores de Google Tag Manager 
 
Migración progresiva: aunque es muy recomendable migrar todas las etiquetas 
al administrador de Google, las nuevas pueden convivir con las que ya tengamos 
implementadas. 
 
Administración de etiquetas: el uso de un panel de administración de etiquetas 
hace que podamos disponer de un sistema de control de las insertadas evitando 
duplicidades o pérdidas de datos. 
 
Control de versiones: en caso de cometer un error, siempre podremos volver atrás 
recuperando la versión anterior de nuestras etiquetas. 
 
Conclusión 
Por todas las ventajas descritas anteriormente se implementó Google Tag Manager 
en el caso que analizaremos en el siguiente capítulo y a través de él todas las etiquetas de 
Google Analytics, para esto se tuvo que remover el viejo código de Google Analytics e 
implementarlo a través de GTM, además de sumar otras nuevas etiquetas cómo: 
- Clics en los botones de eventos 
- User ID 
- Dimensiones custom que registraron el nombre de cada sub-cliente. 
 
 
 
 
5.2 Firebase 
 
Cuando el análisis de las métricas incluye también aplicaciones móviles y se está 
trabajando con Google, incluimos Firebase, la herramienta de implementación para 
aplicaciones móviles que recientemente incorporó Google con un módulo específico para 
el análisis de datos. 
 
¿Qué es Firebase? 
 
Firebase es una de las adquisiciones más potenciales que ha tenido Google en los 
últimos 5 años, cuenta con una propuesta de valor muy interesante tanto para un equipo 
de marketing, como para un equipo de desarrollo. Cuenta con soluciones como, Firebase 
Analytics, Mensajería en la nube, Notificaciones tipo Push, base de datos en tiempo real, 
entre otras cosas. 
 
Firebase Analytics está enfocado en la medición específica de las aplicaciones 
móviles. Las métricas de Firebase tienen lo esencial para entender a los usuarios, por 
ejemplo: cuál es el canal que genera más tráfico?, cómo es el flujo de los usuarios?, etc... 
 
 El reporte es muy sencillo de utilizar (a comparación de Google Analytics). 
Firebase Analytics, está enfocado y optimizado para apps móviles y por supuesto para 
apps web. 
Esta herramienta nos permite: 
● Informes ilimitados de hasta 500 tipos de eventos, cada uno con hasta 25 atributos. 
● Un panel de control para ver el comportamiento del usuario y el rendimiento de 
las campaña entre redes. 
● Una segmentación demográfica, incluyendo edad, género, y la ubicación. 
● Exportar datos en bruto a BigQuery para consultas personalizadas. 
● Al hacerse partner de Firebase Analytics el usuario tiene acceso a una plataforma 
de publicidad móvil, para medir y optimizar el rendimiento de campañas en apps. 
 
Conclusión 
Es la mejor herramienta para vincular a la cuenta de Google Analytics y así poder 
obtener un análisis cross devices del comportamiento del usuario. 
 
5.3 Google Data Studio 
 
Google Data Studio es la herramienta de visualización de datos que se presentó 
con la suite Google Analytics 360, cuenta con una versión gratuita que se puede usar 
con la cuenta de Google. 
Ventajas a la hora de usar Data Studio 
Con Data Studio se pueden crear informes fácilmente sobre datos de una amplia 
variedad de fuentes, sin tener que escribir código. Puede conectarse a conjuntos de datos 
como: 
● Productos de Google Marketing Platform, como Google Ads, Analytics, 
Display & Video 360 o Search Ads 360 
● Productos de consumo de Google, como Hojas de cálculo, YouTube o Search 
Console 
● Bases de datos, como BigQuery, MySQL o PostgreSQL 
● Archivos sin formato, mediante Google Cloud Storage o la subida de archivos 
CSV 
● Plataformas de medios sociales, como Facebook, Reddit o Twitter 
 
Figura 7: Conectores de Data Studio 
 
Data Studio puede usarse para convertir los datos en informes y paneles 
informativos que sean fáciles de leer y de compartir, y que además sean completamente 
personalizables. 
 
 
 
 
 
Algunos ejemplos de los reportes que se pueden crear con Data Studio: 
● Reporte sobre la Performance en Mobile 
 
● Reporte de AdWords 
 
 
● Performance del sitio 
 
 
 
Compartir los Dashboards 
Data Studio nos permite que otros usuarios vean o editen los informes o fuentes 
de datos. 
¿Quién puede editar y ver los archivos? 
Esto se controla mediante los permisos de acceso como en Drive. Para compartir 
un informe o una fuente de datos y configurar los permisos correspondientes, 
directamente se puede realizar mediante Google Drive. Se pueden añadir usuarios 
individuales o grupos, y especificar quién puede editar el dashboard y quién sólo puede 
verlo. También se puede obtener un enlace para compartir el reporte, que se puede 
publicar en las redes sociales, enviar por correo electrónico o insertar en otros sitios 
web. 
Conclusión 
 Data Studio es la herramienta más adecuada para trabajar junto con Google, una 
vez terminada la implementación y con la captura de los primeros datos, ya se puede 
comenzar con la creación de los diferentes dashboards dependiendo de las necesidades. 
6. CASO DE ESTUDIO: STARMEUP 
 
 
El caso que veremos en este trabajo explica el proceso previo a la implementacion, 
configuración y análisis de métricas obtenidas de las herramientas de Google aplicado al 
producto StarMeUp. 
Nos centraremos en la parte más importante del proceso, que es entender, ¿Qué es 
importante medir y cómo lo vamos a hacer? todo esto basado en los objetivos de nuestro 
 
 
 
 
cliente. 
StarMeUp es parte de una suite de herramientas pensada para los procesos de 
transformación digital de las empresas. Antes de profundizar en sus propiedades,hablaremos de StarMeUp OS (sistema operativo). 
 
6.1 ¿QUÉ ES STARMEUP OS? 
 
StarMeUp OS es el conjunto de herramientas que buscan ayudar a la 
transformación digital de las organizaciones, dando el lugar para que los empleados se 
conviertan en la mejor versión de ellos mismos, transformándose en colaboradores 
importantes por medio de la tecnología y la Inteligencia Artificial. 
Al crear una cultura inclusiva y progresista, los líderes pueden obtener datos antes 
inalcanzables para lograr que la toma de decisiones sea con más y mejor información. 
Para las organizaciones que atraviesan una transformación digital, ya sea un 
cambio digital significativo o una transición a menor escala, StarMeUp OS ayuda a los 
empleados a adoptar la iniciativa y prosperar a través del cambio. 
Alguna de las herramientas que ofrece StarMeUp OS son: 
- BetterMe: Con esta herramienta, los empleados pueden recibir 
comentarios constructivos en cualquier momento, independientemente de 
su rol. Les permite a ellos, y a sus gerentes, realizar un seguimiento del 
rendimiento y el desarrollo de una manera ágil y dinámica. 
 
- BeThere: Es mucho más que una red social interna para empresas. Es 
una forma de compartir momentos importantes, desde la distancia. Ya sea 
una reunión de negocios o una fiesta de fin de año, todos pueden 
compartir sus experiencias y ver qué sucede dentro de la organización. 
 
- TakePart: Es una plataforma de participación donde los empleados 
pueden compartir ideas y contribuir a las propuestas de sus compañeros. 
 
- BriefMe: Es un potente software de cartelería digital que te permitirá 
gestionar y transmitir contenido en los dispositivos, locaciones y 
momentos que sea necesario. 
 
 
- StarMeUp: Es una plataforma de reconocimiento entre pares que permite 
que todos celebren las pequeñas grandes acciones de sus compañeros 
fortaleciendo los valores de la empresa. 
 En este trabajo nos centraremos en el producto StarMeUp y en su composición. 
 6.2 ¿QUÉ ES STARMEUP? 
 
 StarMeUp es una herramienta creada para el reconocimiento entre pares dentro de 
una organización, basada en los valores que la misma quiera promover, como por ejemplo: 
Trabajo en equipo; Trabajo ético; Compañerismo; etc.. 
Esta herramienta ayuda a que los empleados conozcan la cultura de la empresa y 
comiencen a identificarse con los valores corporativos, dando y recibiendo 
reconocimientos por su trabajo. 
Cuenta con una intranet donde pueden reconocer a sus pares mediante “estrellas” 
que simbolizan un valor de la empresa en particular, esta actividad puede ser vista en un 
“muro” por todos los empleados y sumarse al reconocimiento o enviar los propios. 
 
Métricas para mejorar la cultura contínuamente 
StarMeUp posee una interfaz interna para el departamento de recursos humanos, 
ya que con este tipo de herramientas se pueden generar informes y hacer análisis de cuáles 
son las personas y los equipos que más contribuyen en afianzar la cultura de la empresa. 
La interacción continua entre los empleados brinda al equipo una visión en tiempo 
real de la dinámica de la organización, lo que permite identificar rápidamente las 
fortalezas culturales y las oportunidades para mejorar. 
StarMeUp por sí misma está compuesta de varios activos digitales, a continuación 
hablaremos de ellos. 
 
6.2.1 Cómo está compuesta la suite de StarMeUp? 
 
StartMeUp está compuesta por varios activos digitales; su sitio Web, un blog y 
las aplicaciones móviles. A continuación analizaremos cada uno de ellos y las 
tecnologías que los componen. 
● Un sitio web global para atraer a los posibles clientes, donde muestra todos los 
productos relacionados a la transformación digital de la empresa, entre ellos 
StarMeUp. 
 
 
 
 
 
https://os.starmeup.com/ 
Como mencionamos anteriormente este es el sitio “Home” y cuenta con toda la 
información referente a los productos, sus características y cómo adquirirlos. 
El sitio está desarrollado en Wordpress y para conectar GTM con Wordpress es 
necesario implementar un código de seguimiento o instalar un plugin, nosotros 
optamos por la instalación del plugin. 
Para esto se realizó una investigación previa de las posibles opciones y se eligió 
utilizar: https://wordpress.org/plugins/duracelltomi-google-tag-manager/ 
Una vez instalado solo es necesario poner el código del contenedor de GTM y 
publicarlo. Esto hará posible la recolección de los datos a través de Google 
Analytics, que fue previamente configurado en GTM. 
Con esto solo tendremos las métricas básicas que recolecta Google Analytics a 
través de GTM. Para métricas específicas de eventos es necesario hacer 
configuraciones en GTM o en algunos casos modificar el código del sitio. 
 
División de tareas: 
- La instalación de plugin quedó a cargo del equipo de desarrollo 
- En este caso mis tareas abarcaron, desde la investigación de la mejor forma 
de implementar GTM en el sitio, la creación y configuración de la cuenta 
de GTM y la correcta conexión con el sitio una vez instalado el plugin. 
Todo quedó documentado y se realizaron test pre y post producción. 
 
● El sitio web propio de StarMeUp. 
 
https://www.starmeup.com/login.html 
A este ambiente solo se puede acceder mediante un login, cada comunidad 
(así se llama a cada cliente) tiene su propio ambiente y el usuario puede acceder a 
su perfil, al muro, al perfil de otro usuario y si tiene permisos de administrador, 
podrá acceder a las métricas de uso, al alta y baja de usuarios, etc. 
Este sitio está implementado en HTML y para conectarlo con Google Tag 
Manager se trabajó en conjunto con el equipo de desarrollo para agregar los 
códigos necesarios en todas las páginas. 
El código del contenedor de Google Tag Manager es un pequeño 
fragmento en JavaScript que debes disparar en todas tus páginas, esto permitirá 
recolectar todas las métricas de Google Analytics. 
 
El código se tiene que copiar y pegar lo más cerca posible de la etiqueta de 
apertura <head> de cada página. 
 
<!-- Google Tag Manager --> 
<script>(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start': 
new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0], 
j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src= 
'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(
j,f); 
})(window,document,'script','dataLayer','GTM-XXXX');</script> 
<!-- End Google Tag Manager → 
 
Luego después de la etiqueta de apertura <body> de cada página copiar este otro 
código: 
<!-- Google Tag Manager (noscript) --> 
<noscript><iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-XXXX" 
height="0" width="0" style="display:none;visibility:hidden"></iframe></noscript> 
<!-- End Google Tag Manager (noscript) → 
Se sustituye GTM-XXXX por el ID de nuestro contenedor en GTM, se publica y 
ya está conectado a nuestro sitio. 
División de tareas: 
- En este caso mis tareas fueron, la creación de una pequeña guia de implementacion 
para el equipo de desarrollo web con el código necesario y los requisitos, además 
de la configuración de la cuenta de GTM y la correcta conexión con el sitio una 
vez implementado. Todo esto se sumó a la documentación y se realizaron test pre 
y post producción. 
 
 
● Aplicaciones móviles (Android y iOS). 
El usuario tiene la posibilidad de acceder a la plataforma mediante su 
celular y para eso se crearon dos aplicaciones que siguen el mismo concepto y 
experiencia. 
 
Si bien las aplicaciones no fueron desarrolladas con Firebase, para el 
análisis de sus métricas, sí se conectaron con esta herramienta y con ayuda del 
equipo de desarrollo se implementaron todos los códigos necesarios para la 
captura de métricas en el Analytics de Firebase y en Google Analytics. 
 
 
 
 
El SDK (Software Development Kit, o kit de desarrollo de software) 
captura automáticamente diversos eventos y propiedades del usuario, y tambiénnos permite definir nuestros propios eventos personalizados a fin de medir factores 
particularmente importantes para el cliente. Una vez capturados los datos, se 
pueden visualizar en un panel mediante Firebase console o en Google Analytics. 
Estos paneles proporcionan estadísticas detalladas sobre los datos, desde datos de 
visitas, usuarios activos, segmentos demográficos a los que pertenecen, etc… 
 
División de tareas: 
- En este caso mis tareas fueron, la creación de una pequeña guia de implementacion 
para el equipo de desarrollo mobile con el código necesario y los requisitos, 
además de la configuración de la cuenta de Firebase y la correcta conexión con 
Google Analytics. Todo esto se sumó a la documentación y se realizaron test pre 
y post producción. 
 
● Un blog donde se publican noticias referentes al sector de Recursos Humanos y se 
busca atraer a nuevos clientes. 
 
https://www.starmeup.com/blog/es/ 
El Blog se implementó en Wordpress, donde también se instaló el plugin 
para conectarlo con GTM al igual que el sitio Home. 
 
 Todos estos componentes envían datos a la misma cuenta de Google 
Analytics donde se realizaron diferentes configuraciones para diferenciar el origen 
de los datos e implementaciones, dependiendo del objetivo del negocio. 
 
Técnicamente el desafío fue la integración de tantos activos digitales en diferentes 
tecnologías para finalmente entregar una medición individual y global. 
 
6.2.2 Relevamiento y Auditoría 
A continuación detallaremos cuál fue la forma de abordar este proyecto, cuáles 
fueron las consideraciones que se tuvieron en cuenta, que metodologías de trabajo se 
 
utilizaron, quienes fueron los diferentes equipos y perfiles involucrados. 
Las etapas de trabajo fueron, primero un relevamiento de las necesidades, 
segundo, una auditoría de lo existente y por último la implementación. 
 
Relevamiento de las necesidades del cliente 
Objetivo 
 
 El objetivo de esta etapa fue realizar un entendimiento inicial del producto 
y su funcionamiento. Identificando las necesidades y restricciones que pueda tener, 
determinando las posibles soluciones, estrategias y necesidades del usuario en cuanto a la 
herramienta. Para poder lograr esto, se realizaron varias entrevistas a diferentes equipos 
de trabajo, a continuación veremos el contenido y los resultados. 
 
Entrevista al cliente y equipos involucrados. 
En una primera etapa, se entrevistó al cliente para tener un mayor entendimiento 
del producto y los objetivos. Es importante tener entrevistas con las diferentes áreas 
involucradas, como por ejemplo, el área encargada del desarrollo de la marca, el equipo 
que implementa, etc… 
De estas entrevistas se consiguieron datos claves para poder entender el producto 
y así determinar sus objetivos de negocio. 
 
Sobre el producto 
● ¿Cómo se vende? 
Se vende a organizaciones y no se realizan cambios de UX (experiencia 
del usuario) o módulos extras, a no ser que el cliente lo solicite y pague por ellos. 
No se vende a empresas con menos de 100 empleados. 
● ¿Cómo es la URL para cada cliente? 
 Por ahora no cambia, es para todos la misma, se podría cambiar en un 
futuro. 
*Esta pregunta es importante para la implementación de Analytics, ya que la 
herramienta puede segmentar a través de la URL, pero si todos los cliente acceden 
con la misma URL, se tendrá que pensar otra solución para realizar la 
segmentación por cliente. 
● ¿Implementaciones que tengan planeadas a corto plazo? 
- Comunicación interna, envío de mails a los usuarios. 
*Se espera que estos mails se puedan trackear con Analytics para entender 
cómo es su recepción. 
- Integrar redes sociales cómo Facebook, Instagram, etc, a SMU. 
*Será importante medir el impacto de esta integración. 
- Trabajar más sobre las notificaciones (push) en los dispositivos. 
 
 
 
 
 
- Mejorar y hacer más notorio el compartir en redes sociales los 
reconocimientos (feature que solo está disponible para el SMU dentro de 
Globant). 
 
● Se vende con diferentes planes, Básico, Premium, etc…? 
 No, solo se hace diferencia según la cantidad de usuarios que tenga la 
organización. 
Se espera que en el futuro se pueda diferenciar algún módulo con una acción 
específica que requiera el cliente. 
 
Equipos de trabajo 
● ¿Qué equipos están interesados en los reportes de Analytics? 
Customer Care, Equipo Comercial, Equipo de Desarrollo, Equipo de Ventas. 
 
● Las implementaciones del producto las realiza un equipo de desarrollo dentro de 
Globant? Si 
● Los desarrolladores tienen experiencia en Google Analytics? 
Solo lo básico 
*Pensar en algunos training y capacitaciones. 
● ¿Con qué problemas se encuentran o se encontraron? 
Falta de una implementación más profunda de Google Analytics para poder sacar 
más datos de valor. 
 
Estado actual de StarMeUp web 
● ¿Existe Google Analytics implementado en el sitio web actualmente? Si 
● ¿Qué tipo de cuenta es? Estándar 
● Existe alguna otra herramienta de medición implementada en el sitio web? No 
● ¿Qué tipo de implementación tienen? Básica 
 
Aplicación móvil 
● ¿Existe Google Analytics implementado en la App actualmente? No 
● Existe alguna otra herramienta de medición implementada en la App? 
Flurry 
*Analizar la funcionalidad y comparar con GA 
● ¿Hay herramientas de estadísticas internas? 
Store de android y iOS 
Fabric - Crashlytics 
 
 
StarMeUp post login 
● Usan actualmente la información con algún propósito específico? Por ejemplo de 
Email Marketing? 
Email Marketing (No) 
● ¿Están interesados en reportes mensuales o semanales? No saben 
● Hay videos en el sitio o planean tenerlos? Existen actualmente pero no se pensó 
en medirlos. 
● ¿Manejan diferentes idiomas? Si 
● Existe algún segmento específico de visitantes que necesite identificar? 
Logueados y no logueados, diferentes tipos de clientes. 
● ¿Cuáles son los tipos de usuarios que maneja? 
Roles (Regular/ Admin / acceso al Analytics de SMU) 
● ¿Trackea actualmente el comportamiento del usuario? Por ejemplo: 
Login/Download/Sharing/…No 
● ¿Qué datos les parecería interesante tener? 
- ¿Cómo es el flujo de un cliente dentro de starmeup.com? 
- ¿Cómo es el flujo de alguien que pide un trial? 
- ¿En qué parte del proceso de trial se va cayendo la gente? 
- ¿Conversion rate? 
- ¿Cantidad de usuarios nuevos por día? 
- ¿Usuarios únicos? 
- ¿Zonas de calor? 
- ¿Botones o links que más se accionan? 
- ¿Identificación del visitante? Edad, sexo, país, empresa o dominio 
- Accesos al sitio, ¿desde donde vienen? 
 
Conclusión de esta primera etapa en base a los objetivos 
 
#1 Objetivo: Lograr un entendimiento inicial del producto y su funcionamiento. 
Resultado: 
● Implementación de GA básica sin Tag Manager ni Data Layer. 
● App móvil sin GA, falta un entendimiento global del producto cross device. 
● Una única cuenta para todos los clientes, puede generar inconvenientes a futuro. 
● Sin ambiente (vista/propiedad) de test en GA. 
● Sin filtro de tráfico. 
● Falta de entendimiento integral de la herramienta. 
 
#2 Objetivo: Identificar las necesidades y restricciones que el producto pueda tener. 
Resultado: 
● Necesidad de un plan de medición en base a los objetivos. 
● Priorizar y evaluar objetivos. 
● Entender el tráfico digital y cómo hacer la segmentación. 
● Integración con las Apps y métricas internas de la herramienta. 
 
 
 
 
 
#3 Objetivo: Determinar las posibles soluciones y estrategias. 
Resultado: 
● Determinar objetivos y KPI 's. 
● Implementacion de GTM (Google Tag Manager). 
● Creación de un plan de medición en base a los objetivos 
● Implementación de GA en las Apps mobile 
 
#4 Objetivo: Entender las necesidades del cliente en cuanto a la herramienta. 
Resultado: 
● ¿Cómo es el flujo de los usuarios? 
● Creación y medición de Objetivos. 
● Entendimiento del tráfico y comportamiento del usuario. 
 
#5 Objetivo: Entendimientoen base a los Objetivos y KPI 's. 
Resultado: 
● Conocer el flujo del usuario dentro del sitio y las apps. 
● ¿Cómo es el funnel en la solicitud de una Demo? 
● Incrementar el conversion rate. 
● ¿Qué cantidad de usuarios nuevos y que retornan hay por día? 
● Entender el comportamiento del usuario (Zonas de calor). 
● Identificar los eventos (botones o links) más accionados en el sitio. 
● Identificación del usuario (edad, sexo, país, empresa o dominio). 
● Accesos al sitio, ¿desde donde vienen?. 
 
 
Auditoría 
Objetivo 
 El objetivo de esta Auditoría es realizar una completa verificación del producto 
web y mobile a nivel técnico. Hallar puntos claves que puedan afectar significativamente 
la performance y la correcta medición. Como resultado final se entregarán 
recomendaciones y mejores prácticas para solucionar los problemas encontrados. 
 
Checklist de Google Analytics 
 
Tracking Code 
● Cuenta con Google Tag Manager implementado: NO 
● Cuenta Google Analytics implementado: SI 
● Cuenta con páginas simples implementadas: SI 
 
Subdominios y Cross-domain Tracking 
● No están implementadas estas soluciones 
Objetivos y Carrito de compra 
● Demo trackeada: NO 
● Ventas Trackeadas: NO 
● Configuración de embudos en base a Objetivos: NO 
Medición de eventos, páginas virtuales y redes sociales 
● Medición de eventos de clic: NO 
● Medición de videos: NO 
● Medición en redes sociales: NO 
● Medición de link de contacto: NO 
Content Grouping y Custom Dimensions 
● Medición de Custom Dimensions: NO 
● Medición de Content Groups: NO 
Propiedades, vistas y filtros 
● Seteo de vistas: NO 
● Vistas Filtradas: NO 
 
 
Análisis de la madurez a partir del Checklist de Google Analytics 
 
 A partir del checklist realizado sobre Google Analytics construimos el Análisis de 
madurez del producto, este nos permite visualizar de una forma rápida y ordenada cual es 
la madurez del sitio en cuanto a la implementación de Google Analytics y el análisis de 
los datos. 
 
El análisis se realiza sobre tres principales focos: 
● Implementación 
● Reporte 
● Análisis de los datos 
 
 
 
 
 
Implementación Reporte Análisis de los datos 
GA Implementado, Configurado 
y testeado SI Reportes básicos NO 
Analizar los reportes para entender 
los datos. SI 
Vistas y filtros configurados NO Reportes segmentados NO 
Tomar iniciativas a través de los 
datos SI 
TGM Implementado, 
Configurado y testeado NO Reportes segmentados y filtrados NO 
Proponer nuevas 
implementaciones de tags NO 
 
 
 
 
Eventos customizados 
Implementados NO Objetivos seteados y reportados NO Proponer cambios en el sitio NO 
Métricas customizadas 
Implementadas NO Generación de Dashboards NO Realizar A/B test en el sitio NO 
Seteo de Objetivos NO 
Generación y envío de 
Dashboards NO Realizar analitica predictiva NO 
Total 1 Total 0 Total 2 
 Como resultado de este análisis, notamos solo un 10% de madurez en la 
implementacion y análisis de los datos dentro de SMU con Google Analytics, tomamos 
como objetivo para el final de este proyecto, incrementar estos valores en cada uno de 
los aspectos. 
 
Analisis y conclusion segun objetivos 
 
#1 Objetivo: Plan de Implementacion 
Resultado: 
 A partir de la Auditoría realizada se propone para la etapa de implementación una 
tabla de prioridades dividida en tres aspectos principales: 
● General 
● Configuración de Google Analytics 
● Medición Mobile 
 
Para esto se realizarán guías de ayuda para la etapa de Implementación y como soporte al 
equipo de desarrollo, se entregará un documento guía para la implementación de: 
● Google Tag Manager: Guía de implementación - GTM 
● Mobile App Analytics (SDK) 
 - Guía de implementación - Android 
 - Guía de implementación - iOS 
#2 Objetivo: Mapa de métricas 
 Una vez terminada la implementación del Google Tag Manager y la 
correspondiente configuración de Google Analytics se comenzará con la implementación 
customizada de las métricas. Para esto se realizará un Mapa de las métricas y su respectivo 
código, teniendo en cuenta: 
● Proceso de Trial/Demo. 
● Sitio Pre-login. 
● Contratación (segunda etapa). 
● Login (segunda etapa). 
 
 
Para continuar el plan del proyecto se plantean cuáles serán los siguientes pasos: 
Next Steps 
● Comenzar con la etapa de Implementación. 
● Armado de las siguientes etapas de implementación. 
● Plan de QA. 
● Análisis de cuentas de GA a utilizar. 
● Análisis de herramientas extras de métricas. 
● Mapa de métricas para la App mobile. 
 
6.2.3 Configuración de Google Analytics 
 
En base a todo lo analizado anteriormente e implementado lo necesario para que 
Google Analytics comience a recopilar los datos, se trabajó en su configuración y 
creación de los primeros reportes. 
En este caso, la cuenta ya estaba creada y lo que se realizó fueron los ajustes en 
la implementacion como se menciona en la unidad 6, también se crearon las Vistas 
necesarias y ayudamos al cliente con la gestión de usuarios (data governance). 
Como siguiente paso se realizó la creación de Objetivos en Google Analytics, ya 
que antes de comenzar a ver las métricas y los informes de campañas o acciones en el 
sitio, es importante tener implementados estos objetivos que se basan en los Macro 
objetivos del cliente. Google Analytics, en cada uno de sus informes, nos da la 
oportunidad de ver y saber cuales métricas, palabras clave, canales o fuentes han 
ayudado a cumplir los objetivos, en qué número, en qué orden y en qué porcentaje. 
6.2.4 Conclusión 
 Con todo lo investigado anteriormente es que se puede pensar en una estrategia y 
plan de trabajo a largo plazo, ya se pueden estimar algunos resultados y conociendo las 
necesidades, enfocar los esfuerzos. 
7. CONCLUSIÓN FINAL 
En este trabajo describí lo que fue mí experiencia de trabajo para un proyecto 
real de Analytics desde el comienzo. 
 
El proyecto consistió en entender al cliente, sus necesidades y la implementacion 
de Google Analytics y sus derivados dentro del ecosistema digital. 
Cuáles fueron los mayores desafíos para mi: 
 
- Pensar la solución para diferentes plataformas, web y mobile. 
- Entender las necesidades de diferentes stakeholders. 
- El trabajo conjunto con diferentes equipos de desarrollo. 
- Ayudar al cliente en dar un paso en la era digital, armando un plan para 
entender que era importante medir, cómo ver los resultados de sus cambios y entender a 
sus usuarios. 
 
 
 
 
 - La evaluación de distintas alternativas de herramientas de medición para 
implementar en el producto con objetivo de cumplir con todos los requerimientos 
planteados con un presupuesto reducido. 
 
Una parte importante del proyecto fue el entendimiento de las necesidades del 
cliente y de la auditoría técnica para poder así ofrecer una solución orientada a los 
objetivo del negocio y no solo basada en la tecnología. 
 
Personalmente, considero que el proyecto fue de gran aprendizaje para mí, ya 
que me permitió entender el proceso desde el comienzo y acompañar al cliente en la 
toma de decisiones, pude también enfrentarme a diferentes escenarios y tecnologías, lo 
que me llevó a la investigación de diferentes soluciones. 
Para llevar a cabo el proyecto fue necesario complementar mi formación con 
cursos online autodidácticos y mi experiencia laboral en la empresa de software donde 
lo pude desarrollar. 
 
 Hoy el producto está en producción y cuenta con un equipo multidisciplinario de 
Marketing. Como el proceso de análisis de métricas, los objetivos y la incorporación de 
nuevas features es constante, el trabajo nunca termina definitivamente, siempre hay algo 
que mejorar, por eso creo que el desarrollo en el área de analitica digital es tan fructifero 
e interesante. 
 
8. BIBLIOGRAFÍA 
 
Adobe Analytics 
- https://business.adobe.com/la/products/analytics/adobe-analytics.html 
Avinash Blog 
- https://www.kaushik.net/avinash/Matomo 
- https://matomo.org/ 
Google Analytics - Marketing Platform 
- https://marketingplatform.google.com/about/ 
- https://marketingplatform.google.com/about/analytics/ 
Arnold Blog - Cómo utilizar Google Analytics: primeros pasos (I) 
- http://arnoldmadrid.com/tutorial-google-analytics-i/ 
 
Human Level Blog - Google Tag Manager: ventajas y ejemplo de implementación 
- https://www.humanlevel.com/articulos/analitica-trafico-web/google-tag-
manager-ventajas-y-ejemplo-de-implementacion.html 
Firebase 
- https://firebase.google.com/ 
Google Data Studio 
- https://support.google.com/datastudio/answer/6283323?hl=en 
Starmeup OS 
- https://os.starmeup.com/en.html 
Starmeup Blog 
- https://www.starmeup.com/blog/en/ 
Google Tag Manager for WordPress 
- https://wordpress.org/plugins/duracelltomi-google-tag-manager/ 
William Thomson, 1st Baron Kelvin 
- https://en.wikipedia.org/wiki/William_Thomson,_1st_Baron_Kelvin 
Avinash Kaushik 
- https://en.wikipedia.org/wiki/Avinash_Kaushik