Cuando quiero entender cómo navegan los usuarios por mi sitio web (qué página visitan primero, adónde van después y en qué momento abandonan), el análisis de rutas (o path analysis) se convierte en una de mis herramientas favoritas.
Me permite visualizar el recorrido que hace un usuario paso a paso y detectar oportunidades para mejorar la experiencia o aumentar las conversiones.
Aunque Looker Studio no incluye una función nativa para análisis de rutas, combinándolo con Google Analytics 4 (GA4) y BigQuery, consigo todo lo que necesito para seguir y visualizar los flujos de usuarios de forma efectiva.
¿Qué es el análisis de rutas?
El análisis de rutas consiste en seguir la secuencia de interacciones de un usuario. Es decir, te muestra el orden de los eventos a medida que una persona navega por tu web.
Sirve para responder preguntas como:
- ¿Qué hacen los usuarios después de aterrizar en la página de inicio?
- ¿Cuántos pasos necesitan para completar una compra?
- ¿En qué momento del proceso abandonan más?
Ver este recorrido visualmente me ayuda a tomar decisiones con datos y a identificar qué cambios pueden mejorar el rendimiento del sitio.
Limitaciones de Looker Studio, y la solución
Looker Studio es ideal para construir informes visuales, pero no tiene una herramienta integrada para análisis de rutas (como sí tienen otras plataformas).
Lo que hago es integrarlo con GA4 y BigQuery, lo que me permite exportar los datos en bruto, procesarlos y luego crear visualizaciones personalizadas que muestran el recorrido del usuario con todo detalle.
Paso 1: Conectar GA4 con BigQuery
Lo primero es vincular tu propiedad de GA4 con BigQuery. Esta conexión es clave porque te permite acceder a todos los eventos sin procesar que recoge GA4.
En GA4:
- Ve a Administrar → Enlace con BigQuery
- Sigue los pasos para conectar tu propiedad con tu proyecto de BigQuery
Una vez configurado, los datos empezarán a fluir a BigQuery (con un retraso de unas 24 horas).
Paso 2: Preparar los datos en BigQuery
Los datos de GA4 son muy completos, pero vienen en un formato anidado que no está listo para analizar directamente. Por eso escribo consultas SQL para transformarlos en algo más útil para análisis de rutas.
Una de mis técnicas favoritas es usar ROW_NUMBER(). Esta función me permite asignar un número de paso a cada evento en una sesión, ordenado por marca de tiempo. Aquí tienes una versión simplificada de la consulta:
SELECT
user_pseudo_id,
event_timestamp,
event_name,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_pseudo_id
ORDER BY event_timestamp
) AS step_number
FROM
`tu_proyecto.tu_dataset.events_*`
WHERE
_TABLE_SUFFIX BETWEEN 'fecha_inicio' AND 'fecha_fin'Esta consulta ordena los eventos por usuario, creando una secuencia clara del recorrido.
A veces también limpio los campos (por ejemplo, quitando el dominio de las URLs) o creo campos calculados para facilitar los filtros o las visualizaciones. Si alguna herramienta tiene problemas con campos de fecha, los convierto a texto para evitar errores de formato.
Paso 3: Visualizar los recorridos en Looker Studio
Con los datos ya procesados, conecto Looker Studio a la tabla o vista de BigQuery.
Para mostrar los recorridos, suelo usar:
- Diagramas de Sankey: ideales para ver el flujo entre páginas o eventos
- Visualizaciones de comunidad diseñadas para mapear recorridos de usuario
En estos gráficos siempre incluyo:
- Un campo con el nombre de la página o evento (como
page_pathoevent_name) - Un ID de sesión o usuario
- El número de paso o una marca de tiempo para ordenar el flujo
Con eso ya puedes ver los recorridos más comunes, los bucles, los puntos de abandono, etc.
Buenas prácticas que sigo
Para que el análisis de rutas me dé insights útiles, siempre empiezo con estas claves:
- Objetivo claro: ¿Qué quiero analizar? ¿Dónde se caen los usuarios? ¿Qué hacen después de leer un post? Tener claro lo que buscas ayuda a enfocar el análisis.
- Segmentar a la audiencia: Usuarios nuevos vs recurrentes, móvil vs escritorio… Cada grupo se comporta distinto, y segmentar permite detectar patrones más específicos.
- Centrarse en eventos clave: Me enfoco en los eventos que más impacto tienen en el negocio:
view_item,add_to_cart,purchase… - Revisar con frecuencia: El comportamiento cambia tras campañas o rediseños. Reviso el análisis de rutas regularmente para mantenerlo actualizado.
Reflexión final
El análisis de rutas se ha convertido en una parte fundamental de cómo entiendo el comportamiento de usuario en Looker Studio.
Aunque la herramienta no lo ofrece de forma nativa, usar GA4 junto con BigQuery desbloquea todo lo que necesito para visualizar los recorridos a medida y adaptar el sitio según lo que realmente hacen los usuarios.
Requiere algo de configuración inicial, sí. Pero una vez montado, el valor que ofrece es enorme. Te ayuda a ver exactamente qué pasos siguen tus usuarios y dónde puedes mejorar la experiencia.
Si aún no has probado el análisis de rutas en Looker Studio, este es el momento perfecto para empezar. Es una de las técnicas más valiosas que uso.
