Los 7 segmentos de Google Analytics que tienes que conocer

Google Analytics proporciona una serie de indicadores promedio que muestran el tráfico en tu web. Sin embargo, no es sino con la segmentación que mejoras la calidad de tus conclusiones sobre qué funciona y qué no.

Aunque hayas usado Google Analytics, si no has utilizado las segmentaciones, te has perdido la herramienta más valiosa para evaluar estadísticas de tu web y sacarles provecho. 

 

¿Qué son los segmentos de Google Analytics?

La segmentación de Google Analytics es una funcionalidad que te permite aislar una sección específica de tu tráfico en casi todos tus informes. Incluso te permite visualizar hasta cuatro segmentos a la vez, comparándolos fácilmente.

Google se ha encargado de crear una variedad de segmentos estándar que puedes probar rápidamente. Por ejemplo, un segmento de los usuarios que han realizado una compra, los usuarios de sesión única, los usuarios de varias sesiones o el tráfico que proviene de un dispositivo concreto. 

En los segmentos estándar se puede ver cómo los usuarios que convierten difieren de los usuarios que no convierten en su comportamiento o en qué páginas vuelven los usuarios que visitan tu web otra vez. Hay, por lo tanto, muchos datos de alto valor a tener en cuenta.

 

¿Cómo utilizar los segmentos de Analytics?

Para agregar un segmento a un informe, por ejemplo, por “fuente / medio”, clica en "Todas las sesiones" o "Agregar segmentos". "Todas las sesiones" es una expresión del tráfico general de tu web, mientras que, si pulsas "Añadir segmento" podrás obtener una segmentación del tráfico, es decir, una parte del mismo. Se puede crear una segmentación únicamente, pero a menudo tiene sentido compararla con otras. Esto aparecería si haces clic en "Todas las sesiones" y luego en "Sistema": es un segmento estándar que Google ya ha creado para nosotros. Puedes ver datos demográficos como el sexo y la edad de los diferentes grupos, qué canales funcionan mejor para atraer a los diferentes grupos y convertirlos, entre muchos otros. Sólo la imaginación pone los límites en cómo los segmentos pueden ser establecidos y analizados. Simplemente agregando un segmento y haciendo clic en los informes que sueles ver, es probable que ya veas algunos números que te sorprendan y te aporten nuevos conocimientos sobre el rendimiento de tu canal.

 

Limitaciones: Muestras, usuarios y 93 días

Algunas limitaciones de Google Analytics

Sin embargo, hay que decirlo todo: la segmentación tiene algunas limitaciones.

Hay que remarcar que, si tienes una gran cantidad de tráfico en tu web, la segmentación (especialmente durante períodos más largos de tiempo) hará que tu tráfico esté basado en una muestra. Por lo tanto, intenta evitar excesivas series temporales si tu tráfico sólo te expone una muestra. Y si es así, tendrás que tomar los números “con pinzas”.

Uno de los puntos fuertes de la segmentación es que se puede realizar a nivel de usuario. Siempre es de utilidad rastrear el comportamiento del usuario a través de múltiples visitas, pero está condicionado a que sólo se puedan ver intervalos de máximo 93 días. No es un gran problema, pero es importante saberlo.

 

Los 7 segmentos de valor

Como hemos comentado, hay siete segmentos personalizados que aportan más valor a tu análisis.

1. Segmento datos demográficos

Los datos demográficos fueron introducidos por Google Analytics en 2013 y, pesar de ello, no son perfectos - ya que no puedes detectar los datos de todos los usuarios, y, además, también hay la posibilidad de que más de una persona utilice un dispositivo en concreto – nos proporcionan información sólida sobre los visitantes de una web.

Como punto de partida, puedes crear segmentos para cada grupo de edad y para mujeres y hombres, respectivamente. Si segmentas para un género en específico, puedes analizar ratios de conversión en un e-commerce, por ejemplo, y darte cuenta de qué días de la semana se convierte más para cada segmento. Con este conocimiento, puedes generar campañas enfocadas sólo a un género en un día de la semana en particular.

 Segmento datos demográficos en Analytics

2. Usuarios que convierten mucho

En muchos casos, tendrás un pequeño grupo de usuarios (aunque los llamemos usuarios, en realidad se trata de cookies, que es lo que Analytics puede leer) que representarán una parte desproporcionada de tus ingresos. Por ejemplo, en el caso de una tienda online, puede ser que haya unos usuarios que supongan un ingreso por encima de la media, o bien aquellos que hayan realizado más de tres de sus conversiones más altas durante un tiempo prolongado. Lo importante es adaptar tus segmentos según las necesidades de tu web.

3. Segmento sin tráfico spam

Si has visto fuentes de tráfico sospechosas como por ejemplo “blackhatworth.com” seguramente has sido afectado por el fenómeno 'spam de referencia'. Se trata de falso tráfico. Prácticamente todos los sitios de Google Analytics están afectados por este tipo de spam y es especialmente problemático para webs más pequeñas donde puede ser un porcentaje muy alto de su tráfico.

Recomendamos filtrar este tipo de tráfico en los perfiles de Google Analytics. Sin embargo, un filtro sólo funciona hacia atrás, aunque la segmentación te ayudará. Mediante el uso de una expresión regular, podrás excluir fuentes como "botones de sitio web", "compartir-bottons-com" y muchos otros, creando así un segmento "limpio", libre de spam de referencia. Un segmento, limpiado para el tráfico de spam, normalmente se "mantiene" porque hay fuentes nuevas e indeseadas. Pero el proceso de hacer el segmento en sí es bastante tangible usando las expresiones regulares.

 Cómo evitar spam en Analytics con filtros

4. Convirtiendo usuarios por primera vez

En muchos casos, habrá un largo proceso de toma de decisiones antes de la compra de un producto o la conversión de un usuario. Pero en algunos otros también habrá usuarios que vendrán directamente a su sitio y compran. Ese segmento se puede incluir para analizar qué fuentes y campañas son especialmente fuertes para generar ventas directas, así como qué páginas de destino son susceptibles de conseguir una venta directa.

 

5. Usuarios que abandonan antes de comprar

Si bien es interesante observar a tus visitantes más valiosos, es al menos tan interesante mirar a los visitantes que pueden estar muy cerca de completar una conversión, pero que abandonan justo antes de alcanzar el objetivo. Por ejemplo, imaginemos que tenemos un e-commerce y definimos un segmento de usuarios que han añadido productos al carrito pero que no han terminado la compra. En este caso podríamos preguntarnos de dónde provienen estos usuarios, qué páginas han visitado antes y, sobre todo, dónde abandonan la sesión. Podríamos plantearnos analizar qué navegadores y dispositivos utilizan para buscar si existe un patrón que pudiera darnos pistas de algún problema técnico. Crear un segmento específico para este tipo de usuario puede darnos la oportunidad de no perder usuarios que quieren comprar, por lo que es necesario tenerlos en cuenta.

 

6. Los usuarios que hacen clic en campañas, ¿qué hacen después?

Imaginemos que generamos una campaña de display a principios del mes de agosto. Podemos ver que obtenemos un gran número de clics mientras la campaña se está ejecutando, pero si queremos saber si la campaña ha tenido un efecto a largo plazo - es decir, si los visitantes han regresado a la página y cómo la campaña ha tenido un efecto a largo plazo.  

En primer lugar, tenemos que fijar la fecha de la primera sesión en el período de la campaña. Fijamos "Secuencias" y "Primera Interacción de Usuario" en el nombre de su campaña para Fuente/Medio. Entonces se puede ver cómo es el comportamiento de los visitantes después de la campaña: ¿volverán y se convertirán en clientes? ¿O hay alguno de sus canales que funciona mejor?

Segmento secuencias en Analytics

7. Interesados, No-Interesados, Comprometidos y Convertidos

El último segmento es en realidad un conjunto de cuatro: Desglose de sus visitantes interesados, no interesados, comprometidos y convertidos.

¿Por qué es un segmento interesante? Cuando ves Google Analytics, normalmente está basado en un promedio. Tal vez tenga una duración media de sesión de 3 minutos, pero no es suficiente. Tal vez has experimentado un aumento relativamente fuerte en el tráfico últimamente. El número de conversiones puede que no haya aumentado en consecuencia, pero te da la sensación de que vas en la dirección correcta.

Segmentar a tus usuarios en grupos te da una imagen más exacta de cómo funciona realmente. Tal vez los usuarios que componen tu tráfico total no están realmente interesados en tu contenido, mientras

que la tendencia de los grupos realmente interesantes - los interesados, comprometidos y convertidos - van por el camino equivocado. 

Un ejemplo de la configuración de los cuatro segmentos podría ser el siguiente:

  • No-interesados:

Son aquellos que han pasado 2 minutos en la página o han visitado menos de 3 páginas, por lo que seguramente no van a convertir.

  • Interesados:

Han pasado más de 2 minutos en la web o han visitado 3 páginas o más. Están interesados, pero no han convertido.

  • Comprometidos:

Han completado una pequeña conversión o más, como por ejemplo descargarse un PDF o han visualizado un vídeo en la web.

  • Convertidos:

    Son aquellos usuarios que han completado una conversión, como puede ser una compra o una suscripción. 

Por supuesto, hay que ajustar los segmentos de acuerdo a las conversiones-objetivo que has configurado en su propia web, y a cómo visualizas tu tráfico. Por ejemplo, si el tiempo medio en la página es de 55 segundos, debes ajustar el tiempo de espera. Con ese conocimiento, te enfocas mucho más en el segmento de visitantes que realmente tiene valor para ti.

 

¿Necesitas más ideas?

Esperamos que este artículo te haya servido y puedas aplicarlo en la analítica de tu página web.

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