[GA4] Ciclo de vida del usuario

La técnica de ciclo de vida del usuario muestra el comportamiento que tuvieron los usuarios durante su ciclo de vida como clientes de tu sitio o aplicación. Esta técnica puede ayudarte a obtener estadísticas específicas, como las siguientes:

• La fuente, el medio o la campaña que generaron usuarios con los mayores ingresos durante el ciclo de vida, en comparación con los ingresos correspondientes solo al mes seleccionado

• Las campañas activas que adquieren usuarios que se espera que sean más valiosos, con una mayor probabilidad de compra y menor probabilidad de deserción, según los cálculos de los modelos de predicción de Google Analytics

• Las estadísticas del comportamiento de los usuarios únicos, como la última vez que tus usuarios activos por mes compraron un producto en tu sitio o la última vez que interactuaron con tu aplicación

Cómo crear una exploración del ciclo de vida del usuario

1. En Explorar, a la derecha de Iniciar una nueva exploración, haz clic en Galería de plantillas.
   Nota: El vínculo anterior abre la última propiedad de Analytics a la que accediste. Debes acceder a una Cuenta de Google para poder abrir la propiedad. Puedes cambiar de propiedad con el selector de propiedades.
2. Selecciona la plantilla "Ciclo de vida del usuario".

Datos del ciclo de vida del usuario

Los datos del ciclo de vida están disponibles para los usuarios que han tenido actividad en tu sitio o aplicación después del 15 de agosto de 2020. Para ellos, el alcance de los datos en la técnica de ciclo de vida del usuario incluye todos sus datos desde que visitaron tu sitio o aplicación por primera vez. Por ejemplo, no se incluye a un usuario que visitó el sitio por primera vez en diciembre de 2019, pero que estuvo activo por última vez el 14 de agosto de 2020. Si ese mismo usuario estuvo activo el 16 de agosto de 2020, se incluirán todos sus datos del último año.

La técnica de ciclo de vida del usuario muestra los datos agregados de los usuarios de tu sitio o aplicación. Específicamente, esta técnica puede mostrar la siguiente información de cada uno:

• Interacciones iniciales: Los datos asociados con la primera vez que se realizó una medición del usuario respecto de una propiedad. Por ejemplo, la fecha de su primera visita o su primera compra, o bien la campaña en la que se adquirió como usuario.
• Interacciones más recientes: Los datos asociados con la última vez que se realizó una medición del usuario respecto de una propiedad. Por ejemplo, la fecha de su última actividad o su última compra.
• Interacciones totales: Los datos agregados durante todo el ciclo de vida del usuario. Por ejemplo, todos los ingresos o las participaciones durante su ciclo de vida.
• Métricas predictivas: Los datos generados a través del aprendizaje automático para predecir el comportamiento del usuario:
  • Probabilidad de compra
  • Probabilidad de compra directa desde la aplicación
  • Probabilidad de deserción

Cada una de las métricas disponibles en esta técnica, excepto los recuentos de usuarios, se puede mostrar como promedio, total o uno de 4 percentiles representativos (10°, 50°, 80° y 90°) para brindarte estadísticas sobre las distribuciones de las métricas. Por ejemplo, si observas el valor del ciclo de vida del cliente (LTV) por primer medio del usuario, puedes mostrar los siguientes datos de tus usuarios, agrupados por el medio responsable de su primera visita a la aplicación o al sitio web:

• LTV (USD): Total: Muestra la suma de los LTV de los usuarios adquiridos por cada medio.
• LTV (USD): Promedio: Muestra el LTV promedio de los usuarios adquiridos por cada medio.
• LTV (USD): Percentil 10: Por cada medio, muestra el valor de LTV que tiene el 10% de los usuarios con un LTV más bajo (por ejemplo, si este valor es de USD 20, significa que el 10% de los usuarios tiene un LTV inferior a USD 20).
• LTV (USD): Percentil 90: Por cada medio, muestra el valor de LTV que tiene el 90% de los usuarios con un LTV más bajo (por ejemplo, si este valor es de USD 100, significa que el 90% de los usuarios tiene un LTV inferior a USD 100).

Ten en cuenta que, a menudo, las métricas de percentiles para las métricas de ingresos (como el LTV), son cero, ya que la mayoría de los usuarios no son compradores. En ocasiones, incluso el percentil 90 es cero (el 90% de los usuarios tiene un LTV inferior o igual a cero). En estos casos, si aplicas un segmento que filtre solo a los compradores, se mostrará una vista más detallada de cómo se distribuye el LTV entre los compradores y no entre todos los usuarios.

Nota: El límite de muestreo para la técnica de ciclo de vida del usuario es de 1 millón de usuarios para el producto gratuito de Google Analytics y 10 millones de usuarios para el producto de pago. Si el período seleccionado incluye una cantidad de usuarios que supera los límites de muestreo, Google Analytics usará una muestra aleatoria de esos usuarios (1 millón o 10 millones, según el tipo de propiedad) y, luego, optimizará los resultados para brindar resultados completos.

Períodos en las exploraciones del ciclo de vida del usuario

Cuando seleccionas un período, la exploración muestra a los usuarios que estuvieron activos durante el período seleccionado y proporciona información sobre todo el ciclo de vida de estos usuarios, incluidos los datos anteriores al comienzo del período en cuestión.

No se puede cambiar la fecha de finalización de la exploración del ciclo de vida de un usuario; queda fija en "ayer".

Identidad para los informes y exploraciones del ciclo de vida del usuario

La función User-ID brinda a las propiedades Google Analytics 4 dos formas de identificar a los usuarios y de informar sobre su comportamiento en distintas plataformas y dispositivos. El método de identidad para los informes que usa tu propiedad afecta los datos del ciclo de vida del usuario de la siguiente manera:

Por User-ID y dispositivo

Este método usa el ID del usuario más preciso si se recopila para identificar a un usuario y unificar todos los eventos relacionados en los informes y las exploraciones. Si no se recopila el ID de usuario, Analytics usa un ID de dispositivo, ya sea el ID de cliente para los sitios web o el ID de instancia de aplicación para las aplicaciones para identificar a un usuario.

Cuando un usuario determinado tiene actividad durante el período seleccionado, ya sea que haya accedido a su cuenta o no, la exploración solo utiliza la parte de los datos del ciclo de vida del usuario que hace referencia a la actividad que se realizó dentro de la cuenta. Esto proporciona una representación más precisa de los datos de tu usuario. La cantidad de usuarios no está duplicada y las métricas, como el LTV promedio, son más precisas con el uso basado en User-ID. En la exploración, no se incluye la actividad que ocurre cuando el usuario no accedió a su cuenta.

Nota: Si tu propiedad tiene habilitada la recopilación de datos proporcionados por el usuario (beta) y también recopila IDs de usuario, ten en cuenta las posibles discrepancias en los datos en las exploraciones del ciclo de vida del usuario. Específicamente, es posible que observes recuentos de usuarios duplicados o métricas bajas por ciclo de vida del usuario. Este problema surge si el período de su exploración se superpone con la fecha en la que se habilitó la recopilación de datos proporcionados por el usuario. Puedes consultar esta fecha de activación en el historial de cambios de la propiedad. Además, en estas propiedades, actualmente no admitimos las exploraciones del ciclo de vida del usuario basadas en IDs de usuario.

Solo por dispositivo

Este método utiliza solo el ID de dispositivo (ya sea el valor de client_id de la cookie de Analytics para los sitios web o el ID de instancia de aplicación para las aplicaciones para dispositivos móviles) para identificar a un usuario. A su vez, ignora los IDs de usuario si se recopilaron. Con este método, los datos del ciclo de vida del usuario se agregan a nivel del dispositivo.