El reporte: qué visualizó y cómo lo organizó — CS06 Reportería GA4 con IA Generativa

Con el archivo maestro validado como input, el segundo prompt de Claude Code produjo el diagnóstico completo. No un dashboard, un documento HTML/PDF portable, legible sin credenciales, presentable ReadOutLoud.

El reporte tiene 18 secciones. Se muestran aquí cuatro que ilustran el criterio editorial detrás de cada visualización.

Evolución temporal: volumen vs. calidad por fase

El período se dividió en cuatro fases identificadas por comportamiento, no por semanas de calendario. La gráfica separa sesiones por día de engagement rate — porque un día con pocas sesiones y engagement perfecto dice algo distinto que un día con muchas sesiones y bounce alto.

Vista de reporte

Sección 03 — Evolución temporal con fases marcadas y pico del período
Sección 03 — Evolución temporal con fases marcadas y pico del período

Fuentes de tráfico: volumen, engagement y lectura profunda separados

La sección de fuentes no presenta solo sesiones. Presenta tres dimensiones para cada canal: volumen de sesiones, engagement rate y porcentaje de usuarios que llegaron al 90% de la página. Esas tres lecturas juntas dan un perfil de canal que el número de sesiones solo no da.

Lectura de datos

Sección 04 — Fuentes de tráfico: sesiones, engagement rate y scroll 90% por canal
Sección 04 — Fuentes de tráfico: sesiones, engagement rate y scroll 90% por canal

Rutas del sitio: qué explica, qué valida, qué activa intención

Las rutas no se leen solo por vistas. Se leen por el rol que cumple cada una en el recorrido del visitante. La tabla de resumen cruza vistas, views/sesión, engagement y bounce — y la gráfica de scroll_90 muestra qué rutas se leen completas.

Vista de reporte

Sección 05 — Rutas del sitio: vistas, engagement, bounce y scroll 90% por ruta
Sección 05 — Rutas del sitio: vistas, engagement, bounce y scroll 90% por ruta

Salidas: clasificadas, no solo contadas

Cada página con exits recibió una clasificación: salida esperada / cierre natural, salida post-lectura profunda, o posible fricción. La clasificación se basa en el cruce de exit rate, engagement y rol de la página — no en el número de exits en aislamiento.

Lectura clave

Sección 08 — Salidas y posible fricción: exits cruzados con engagement y rol de página
Sección 08 — Salidas y posible fricción: exits cruzados con engagement y rol de página

La tercera pieza muestra cómo esas visualizaciones se convirtieron en hallazgos — y cómo cada hallazgo fue sometido a QA antes de quedar en el documento.