En un post anterior descubrías cómo capturar el primer origen de la visita en tu web utilizando Google Tag Manager para poder enviarlo a un CRM. Con este post aprenderás cuáles son las ventajas de combinar tus datos de analítica con los id’s de lead que se almacenan en tu CRM.
En el siguiente esquema se presenta el flujo de los datos.
Gracias a este esquema lo que se consigue es que los datos de comportamiento ya guardados previamente porque el usuario ya los hizo en ése navegador, se pueden asociar al mismo ‘leadID’ que se acaba de recibir en el paso número 6.
De este modo, todo el comportamiento pasado y el que se recoja en el mismo navegador se podrá asociar al usuario que hizo lead. Además, al configurar la dimensión ‘leadID’ a nivel de usuario, todo el tracking que se haga a partir de la conversión del paso número 2, también se asociará al mismo lead.
Nota: Este enfoque se aplica para una visita que utiliza un mismo navegador, y por lo tanto se considera como mismo ‘usuario’ a ojos de Analytics. El caso descrito en este post es el de un lead que se genera en una web pública, es decir, donde el usuario no inicia sesión ni se identifica. Recuerda que esto es algo que siempre se debe considerar cuando no tenemos identificación de un usuario y asumimos que la métrica ‘usuario’ depende de las cookies del navegador.
Una de las grandes ventajas de poder asociar datos de analítica a un lead es que se podrá tener la trazabilidad en términos de comportamiento (siempre con datos anónimos) en todo el embudo de conversiones. Aplicando el flujo de trabajo descrito en este post junto con el descrito en el post sobre cómo recuperar el origen de la primera visita y almacenarlo en el CRM, se podrán cruzar datos como:
Recoger estos datos, en definitiva, permitirá conocer a los visitantes de tu website y crear perfiles según su comportamiento. Además esto te ayudará a tomar decisiones para optimizar tus procesos de conversión y ofrecer una mejor experiencia a tus usuarios.