Ya has configurado la analítica. Has configurado los eventos. Has creado tu capa de datos. ¿Y ahora qué? Lo pruebas. Las pruebas detectan errores antes de que afecten a tus datos. Verificas que los eventos se disparan bien. Verificas que los parámetros capturan los valores correctos. Verificas que los datos llegan a tu plataforma de analítica. Pruebas antes de publicar. Pruebas después de publicar. Unas pruebas a fondo ahorran tiempo y evitan datos malos.
Este artículo explica cómo probar y validar la implementación de tu analítica.
Por qué importan las pruebas
Los errores de analítica son difíciles de detectar después de publicar. Un evento roto se dispara durante semanas antes de que nadie lo note. Un parámetro mal configurado captura datos erróneos durante meses. Para entonces has perdido meses de datos. El coste de arreglarlo es alto.
Probar antes de publicar lo evita. Detectas los errores en el entorno de pruebas. Los arreglas. Publicas con confianza. Los datos desde el primer día son buenos.
Probar también ahorra tiempo de desarrollo. Encontrar un error en producción lleva más tiempo de depurar. Encontrarlo en el entorno de pruebas es más rápido. Las pruebas encuentran los errores pronto, cuando es barato arreglarlos.
Prueba primero en el entorno de pruebas
Nunca pruebes en producción. Prueba en el entorno de pruebas. El entorno de pruebas es una copia de tu entorno de producción. Se ve como producción. Se comporta como producción. Pero no es real.
Prueba cada evento. Prueba cada parámetro. Prueba los casos límite. ¿Qué pasa si la cantidad es cero? ¿Y si el precio es negativo? ¿Y si el usuario es anónimo?
Prueba antes y después de las integraciones. Si estás integrando una herramienta nueva, prueba esa integración en el entorno de pruebas. ¿La herramienta recibe bien los datos? ¿Los procesa bien?
Usa las herramientas de desarrollo del navegador
Las herramientas de desarrollo del navegador te permiten inspeccionar lo que envía tu sitio. Abre la pestaña Red. Haz una acción. Fíjate en las llamadas de analítica. Mira qué datos se envían. Verifica que son correctos.
Usa la pestaña Consola. Escribe "dataLayer" o la variable de tu capa de datos. Revisa su contenido. Verifica que tiene los datos que esperas.
La mayoría de los gestores de etiquetas tiene un modo de vista previa. Actívalo. Muestra qué se dispararía sin enviar datos de verdad. Usa el modo de vista previa para verificarlo todo antes de publicar.
Crea una lista de comprobación de pruebas
Crea una lista de lo que hay que probar. El evento se dispara en la página correcta. El evento se dispara con la acción correcta. Los parámetros tienen los valores correctos. Los parámetros tienen los tipos correctos. Los datos llegan a la plataforma de analítica. Los informes en tiempo real muestran los datos.
Usa la lista cada vez que publiques. No te saltes pasos. Unas pruebas a fondo evitan problemas.
Actualiza la lista a medida que añadas eventos. Mantenla completa. Conviértela en práctica habitual.
Prueba con datos reales
Prueba con datos realistas. No uses valores de relleno. Usa nombres de producto reales. Precios reales. IDs de usuario reales. Probar con datos falsos no detecta los casos límite del mundo real.
Crea transacciones de prueba si puedes. Una compra real. Un envío de formulario real. Un alta de cuenta real. Las acciones reales revelan problemas reales.
Prueba con distintos tipos de usuario. Usuarios gratuitos. Usuarios premium. Usuarios administradores. Los distintos tipos de usuario pueden tener datos distintos. Prueba cada uno.
Vigila los informes en tiempo real
Después de publicar, vigila los informes en tiempo real. ¿Aparece el tráfico de inmediato? ¿Aparecen los eventos? ¿Se muestran los parámetros? Los informes en tiempo real te dan respuesta al instante.
Sigue vigilando durante el primer día. La mayoría de los problemas aparecen enseguida. Si algo va mal, lo detectas de inmediato.
Configura alertas. Si un evento no se ha disparado en una hora, avisa a alguien. Si un parámetro está vacío de forma constante, avisa. Las alertas detectan los problemas rápido.
Compara antes y después
Si estás actualizando una analítica existente, compara antes y después. ¿Los datos nuevos coinciden con los antiguos? Si la actualización no debería cambiar nada, las cifras deben mantenerse. Si las cifras cambiaron de forma inesperada, investiga.
Ejecuta un seguimiento en paralelo. Mantén el seguimiento antiguo funcionando mientras pruebas el nuevo. Compara los datos de ambos. Cuando estés seguro de que coinciden, pasa solo al seguimiento nuevo.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto tiempo debemos probar antes de pasar a producción?
Al menos una semana, si es posible. Prueba a fondo. Prueba cada evento. Prueba en distintos navegadores y dispositivos. Prueba en distintos días y horas. Una semana de pruebas detecta la mayoría de los problemas. Algunos equipos prueban durante dos semanas el seguimiento crítico. Con el creador de webs de WEMASY puedes configurarlo directamente en tu web.
¿Y si encontramos un error después de publicar?
Arréglalo de inmediato. Desactiva el evento o el parámetro roto. Arregla la configuración. Prueba la corrección en el entorno de pruebas. Vuelve a publicar. Cuanto más rápido lo arregles, menos datos malos recogerás. Ten un proceso para correcciones rápidas.
¿Debemos probar en dispositivos móviles?
Sí. Los dispositivos móviles pueden comportarse de forma distinta al ordenador. Las velocidades de red son distintas. Los agentes de usuario son distintos. Prueba en dispositivos móviles reales. Prueba en distintos navegadores, como Chrome y otros. Cada uno puede comportarse de forma distinta.
¿Podemos publicar de forma gradual en lugar de todo a la vez?
Sí. Publica primero para el 10 por ciento de los usuarios. Vigila los errores. Si va bien, sube al 50 por ciento. Después al 100 por ciento. La publicación gradual detecta los errores pronto y con un impacto limitado.
¿Cómo probamos eventos que requieren acciones de usuario que no podemos simular?
Usa el modo de vista previa de tu gestor de etiquetas. Muestra qué se dispararía sin necesidad de acciones reales. Para escenarios realmente imposibles, crea datos de prueba. Una herramienta interna que simule la acción. O pruebas manuales en producción tras una vigilancia cuidadosa.
¿Debemos borrar los datos de prueba de producción?
Sí. Las transacciones de prueba ensucian tus datos. Crea un filtro para excluir los datos de prueba. O usa una propiedad de pruebas aparte. Mantén limpios los datos de producción. No dejes que los datos de prueba se mezclen con los reales.