{"id":51862,"date":"2023-06-27T11:46:38","date_gmt":"2023-06-27T09:46:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=51862"},"modified":"2023-06-27T11:46:38","modified_gmt":"2023-06-27T09:46:38","slug":"la-utilidad-de-lifetime-value-ltv-en-ga4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/blog\/la-utilidad-de-lifetime-value-ltv-en-ga4\/","title":{"rendered":"Lifetime Value (LTV) en GA4: an\u00e1lisis y reports"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hoy os hablamos sobre <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Customer Lifetime Value<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> (LTV) o tiempo de vida de los usuarios (TVC), que es una m\u00e9trica-t\u00e9cnica utilizada para <\/span><b>analizar el comportamiento y el valor<\/b> <b>de los usuarios.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Ya hemos hablado de ella <\/span><a href=\"https:\/\/www.makingscience.es\/blog\/como-calcular-y-entender-el-ltv-y-cac-de-tu-negocio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">anteriormente<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y hoy vamos a ver <\/span><b>c\u00f3mo obtener y utilizar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> el lifetime value o LTV<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">en<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\"> Google Analytics 4 (GA4).<\/span><\/i><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El LTV puede ser una <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">m\u00e9trica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> si la usamos para calcular el valor econ\u00f3mico de un cliente o una <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">t\u00e9cnica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> de gesti\u00f3n de clientes. El lifetime value nos ayuda con:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><i>Estrategias de retenci\u00f3n y fidelizaci\u00f3n<\/i><i>:<\/i><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> desde el registro o conversi\u00f3n hasta el final del ciclo de vida del cliente, es decir, cuando deja de ser nuestro cliente.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><i>Campa\u00f1as activas de adquisici\u00f3n<\/i><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, ya que usan<\/span><b> m\u00e9tricas predictivas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que nos ayudan a predecir la <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">probabilidad de compra<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, la <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">tasa de abandono<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> o incluso <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">mayores valores promedios por compra<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> de nuestros usuarios o audiencias.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong><em>Obtenci\u00f3n de los datos de usuarios \u00fanicos,<\/em> <\/strong>como la <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">interacci\u00f3n con nuestro negocio\/marca<\/span><b>,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> su <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00faltima interacci\u00f3n<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">compra<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> en nuestra <\/span><b><i>web o app<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cuando estuvieron <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">activos por \u00faltima vez<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">,\u00a0 la <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">deduplicaci\u00f3n<\/span><\/i><i><span style=\"font-weight: 400;\"> de los usuarios<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> gracias al User ID, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">m\u00e9tricas predictivas<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> que <\/span><b>aprenden de los comportamientos de los usuarios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como hemos mencionado anteriormente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\"> seguimiento y an\u00e1lisis<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> continuo del LTV a lo largo del tiempo puede ayudar a detectar <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">tendencias y cambios en el comportamiento<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> de los clientes. Esto permite <\/span><b>ajustar las estrategias y tomar decisiones informadas <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">para <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">mejorar la rentabilidad y el rendimiento <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">general del negocio. Todo esto lo hace gracias a la ayuda de Google Analytics 4.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tenemos que tener en cuenta:\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>El c\u00e1lculo del LTV puede variar seg\u00fan el tipo de negocio y la industria<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>.<\/strong> Por ejemplo, en sectores donde las compras recurrentes son menos frecuentes, como la venta de autom\u00f3viles, el LTV se calcular\u00eda en un <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">per\u00edodo de tiempo m\u00e1s largo<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, como varios a\u00f1os.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es importante saber que <strong>existe una limitaci\u00f3n del LTV<\/strong>, ya que no se pueden obtener <\/span><b>datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de los clientes <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">anteriores al <\/span><\/i><b><i>15 de agosto de 2020<\/i><\/b><b>.<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Conexi\u00f3n con Google Analytics (GA4)<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La conexi\u00f3n con Google Analytics (GA4) proporciona un conjunto de herramientas poderosas para <\/span><b>analizar y comprender el comportamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de los usuarios. Adem\u00e1s del LTV, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GA4 <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">ofrece informaci\u00f3n valiosa sobre el customer journey, eventos de conversi\u00f3n, segmentaci\u00f3n de audiencias entre otras, lo que permite una visi\u00f3n m\u00e1s completa y detallada de la actividad del cliente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-large wp-image-51867 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.makingscience.es\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Captura-de-pantalla-2023-06-27-a-las-9.23.35-1024x337.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"337\" \/><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para tener acceso a estos datos necesitamos tener una <\/span><b>conexi\u00f3n a GA4,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> desde nuestro sitio <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">web o app <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">para poder <\/span><b>recolectarlos e interpretarlos mediante exploraciones e informes\/reports.<\/b><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Donde encontramos los reports de LTV en GA4<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-51873\" src=\"https:\/\/www.makingscience.es\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Captura-de-pantalla-2023-06-27-a-las-9.23.42-1024x647.png\" alt=\"\" width=\"832\" height=\"526\" \/><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay <\/span><b>varias formas de acceder<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> al informe de explorador:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Directamente desde \u201cStart a new exploration\u201d<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-51879\" src=\"https:\/\/www.makingscience.es\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Captura-de-pantalla-2023-06-27-a-las-9.24.10.png\" alt=\"\" width=\"408\" height=\"479\" \/><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-51885\" src=\"https:\/\/www.makingscience.es\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Captura-de-pantalla-2023-06-27-a-las-9.24.17-1024x441.png\" alt=\"\" width=\"859\" height=\"370\" \/><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Desde un informe en blanco<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seleccionando en <\/span><b>Technique<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2192 <\/span><b>User Lifetime\u00a0<\/b><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Las dos maneras de identificar al usuario y realizar informes<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El m\u00e9todo de identidad para los informes que use su propiedad afecta a los datos del tiempo de vida de los usuarios de la siguiente manera:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>User ID y dispositivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: este m\u00e9todo usa <\/span><b>datos m\u00e1s precisos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">identificar<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> al usuario y <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">unificar<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> todos los eventos relacionados en los informes y exploraciones. Si no se recoge ning\u00fan user ID, Analytics usa un<\/span><b> ID de dispositivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para identificar al usuario que ser\u00e1 el <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">ID de cliente <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">en el caso de los sitios web o el<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> ID de instancia de aplicaci\u00f3n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> en el caso de las apps.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Si el usuario realiza acciones con la sesion iniciada, y en otro momento realiza otras acciones sin loguearse, la <b>exploraci\u00f3n<\/b><span> s\u00f3lo usa los datos correspondientes al momento en el que ten\u00eda el login activo. Esto hace que los datos sean de mayor <\/span><b>calidad y fiabilidad<\/b><span>, ya que no hay duplicaci\u00f3n de usuarios y las m\u00e9tricas como el promedio del valor del tiempo de vida del cliente (TVC) son m\u00e1s precisas.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Device ID<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: utiliza el ID del dispositivo para identificar al usuario mediante el evento de client_id de las <\/span><b>cookies de GA <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">en web y <\/span><b>ID de instancia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para app.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Desde Making Science te recomendamos usar la opci\u00f3n de user ID.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfDeseas obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre CRO, User Journey Optimization o simplemente analizar qu\u00e9 herramientas son adecuadas para su organizaci\u00f3n? Nuestro equipo est\u00e1 aqu\u00ed para ayudarte en tu caso concreto. \u00a1No dudes en escribirnos \ud83d\ude80\u200a!<\/span><\/p><\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><a style=\"border-radius: 15px; padding: 1em; background-color: #f0076f; color: white;\" href=\"https:\/\/www.makingscience.es\/contacto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Contacta aqu\u00ed<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy os hablamos sobre Customer Lifetime Value (LTV) o tiempo de vida de los usuarios (TVC), que es una m\u00e9trica-t\u00e9cnica utilizada para analizar el comportamiento y el valor de los usuarios. 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