Segmentación Avanzada en Google Analytics con Ejemplos Prácticos.

Segmentación Avanzada en Google Analytics con Ejemplos Prácticos.

La segmentación avanzada en Google Analytics te va a servir para entender mejor el comportamiento de los usuarios que visitan tu web.

De esta forma tendrás información muy valiosa para adaptar las estrategias y decisiones de tu negocio en base a estos datos.

La segmentación es algo que suele pasar desapercibido en el uso estándar que le damos a la herramienta de Analytics. Pero no sólo la usamos mal para interpretar el comportamiento de los usuarios en nuestra web.

También la solemos usar mal cuando creamos campañas PPC, donde implementamos estrategias de remarketing que no han segmentado previamente a los usuarios en función de su comportamiento en nuestro sitio. ¿Compraron? ¿No compraron? ¿Qué productos visitaron? ¿venían de nuestra lista de email?, es posible que en función de este comportamiento o procedencia, nos interesa hacer remarketing con mensajes distintos.

Esto es una pequeña reflexión que debes hacer cuando te planteas abordar una campaña PPC.

Cualquier gestor de campañas PPC debería conocer el poder de la segmentación y aplicarlo en el trabajo que realiza.

En el artículo de hoy te voy a explicar cómo aplicar la segmentación en Google Analytics y qué diferencias hay con los filtros.

Segmentación Avanzada en Google Analytics

¿Qué Es la Segmentación en Google Analytics?.

Empecemos por el principio y entendiendo cómo está estructurada la herramienta.

Cuando entras a tu panel de control, verás varios informes por defecto en su parte izquierda. Estos informes están basados en dimensiones, por ejemplo, los datos demográficos son una dimensión, la edad, sexo, ciudad, país, fuentes de tráfico, etc son dimensiones.

Las dimensiones son características o atributos que describen los datos y a las que se le pueden asignar otros valores.

Por otro lado tenemos las métricas, que son valores o porcentajes que se pueden contar, sumar, etc. En este conjunto tendríamos datos como número de sesiones, porcentajes de rebote, conversiones, etc.

Ahora mismo te has podido quedar un poco perplejo, porqué te estoy hablando de dimensiones y métricas cuando tu estás aquí para aprender sobre la segmentación en google analytics.

Toda esta explicación la he hecho para poder decirte que los segmentos se aplican sobre dimensiones y sobre estas dimensiones dividiremos los datos en función de las condiciones de segmentación que hayamos definido. Estas condiciones de segmentación pueden incluir otras dimensiones y métricas.

Una vez que tenemos esto claro podríamos definir la segmentación como la descomposición de un universo de datos en universos de datos más pequeños que cumplen unas determinadas características y que serán nuestro objeto de estudio.

Entiendo que a nivel teórico lo puedes tener claro, pero te voy a poner un ejemplo práctico para que lo entiendas mejor.

Imaginemos que queremos saber que grupo de edad es el que más conversiones realiza en nuestra tienda online para adaptarla mejor a sus necesidades.

Lo tenemos tan fácil como ir al panel y seleccionar Audiencia > Datos Demográficos > Visión General y en la parte superior seleccionar el segmento Visitantes que realizan conversiones.

En este caso tendremos los porcentajes de la gente que realiza alguna conversión (tiempo en el sitio, descargas, etc) y alguna venta (transacción).

Mira esta imagen, en mi caso tengo establecidas microconversiones por el tiempo de visita, por tanto es normal que los usuarios con más sesiones tengan un porcentaje mayor de conversiones.

Segmentación por Edad y Conversiones

¿Lo ves más claro con este ejemplo? Espero que sí, sino siempre podrás dejar un comentario con tu duda.

¿Qué Segmentación Debería Aplicar en mi Web?.

Para crear o aplicar una buena segmentación en tu web no hay una regla predefinida, de hecho, los segmentos que encuentras en Google Analytics son predefinidos que podrían servirte o no, pero deberás crear segmentos personalizados adaptados a tu negocio.

Antes de pensar ni siquiera en instalar Google Analytics en tu web, lo primero que debes plantearte son los objetivos, metas y KPI’s que quieres conseguir en tu proyecto. Una vez que tienes esto claro y tienes tu plan de medición y tu estrategia, entonces empezaríamos a crear y a analizar segmentos.

Diferencias entre Segmentación y Filtros.

Para explicar la diferencia entre la segmentación y los filtros en Google Analytics también debes entender el funcionamiento de la herramienta.

La segmentación como hemos visto lo que realiza es la agrupación de datos con características comunes y nos permite estudiar su comportamiento.

En el caso de los filtros lo que hacemos es un filtrado previo de los datos que google recolecta y estos datos se eliminan directamente de nuestros informes de modo que posteriormente no tendremos acceso a ellos en la vista en la que nos encontremos.

Una cuenta de Google analytics se estructura en Cuenta, Propiedades que pueden ser otros sitios webs hasta un máximo de 50 y Vistas que tienes hasta un máximo de 25 vistas posibles por propiedad.

De este modo, para nuestra misma página web podríamos tener varias vistas, una con los filtros aplicados, otra sin filtros. Lo normal es que todo el mundo tenga únicamente una vista aunque lo ideal es que si tienes un proyecto y estás haciendo una inversión tengas al menos dos vistas, una de test donde ir aplicando filtros y haciendo pruebas, y la otra de «producción» donde apliques lo que necesites una vez que lo hayas validado en la vista de Test.

Los filtros pueden excluir, incluir, transformar en mayúsculas o minúsculas o reemplazar texto en tu vista de Google Analytics.

Por ejemplo, podríamos crear un filtro en el que si nuestra web es midominio.com/home , creo un filtro de reemplazar /home por /inicio y en los informes de la vista me aparecerá el dato como /inicio.

En mi caso uso los filtros para excluir el tráfico de sitios webs spam. Para acceder a los filtros debes ir a Administrador y debajo de la columna Ver seleccionar Filtros.

Te dejo una captura de algunos de los filtros que aplico en Muyamba.

Filtros en Analytics

Para crear un filtro, sólo tendrías que pulsar en Agregar filtro y posteriormente seleccionar excluir y la fuente de tráfico que no quieras ver.

¿Cómo Crear un Segmento Personalizado en Google Analytics?.

Crear un segmento personalizado es muy sencillo en Google Analytics, lo complicado realmente es saber qué segmentos debes crear.

Para crearlo puedes ir a ver cualquier informe y en la pestaña superior pulsas en seleccionar segmento. Luego verás un botón en rojo para crear un segmento.

Mira la imagen para que te sitúes.

Crear Segmento en Analytics

Cuando hayas pulsado en Crear Segmento te aparecerá la siguiente pantalla.

Creación de Segmento Avanzado

Como ves es muy sencillo crear un segmento personalizado, podría entrar en detalles pero considero que no es necesario ya que es bastante intuitivo.

Las opciones avanzadas, con condiciones y secuencias es lo que te va a permitir explotar al máximo los segmentos, donde podrás crear un segmento por ejemplo para los usuarios que más compren (por ejemplo más de 5 compras en los 3 últimos meses).

En el caso de las secuencias se parece a la creación de objetivos de conversión que ya te expliqué, crearíamos un segmento con los usuarios o sesiones que hayan seguido determinada secuencia en nuestra página. Por ejemplo, puedo crear un segmento con los usuarios que han añadido productos al carrito pero no han comprado.

Los segmentos también se pueden compartir y es muy fácil añadirlos, tan sólo necesitas algunos clics para tenerlos.

Ahora te voy a contar cómo coger los mejores segmentos, objetivos e informes personalizados de los gurús de la analítica web.

Ejemplos de Segmentación en Google Analytics.

Para mí lo más fácil sería pegarte algunos de los segmentos personalizados y contarte lo que hacen, pero prefiero que aprendas a conseguirlos por ti mismo.

¿Cómo conseguir los mejores ejemplos de segmentación?

Sigue los mismos pasos que diste para crear un segmento.

Si te fijas en la imagen superior, al lado del botón rojo hay otro botón que pone «Importar de la Galería».

Si pulsas ahí te saldrá una galería repleta de información de analítica web avanzada donde podrás conseguir, entre otros, una serie de segmentos e informes de Avinash (si no lo conoces es el gurú por excelencia de la analítica web).

Lo que verás será algo parecido a esto.

Biblioteca de Segmentos

En primer lugar como ves están los segmentos e informes personalizados de Avinash, más abajo tienes una serie de segmentos para analizar el tráfico de redes sociales, para analizar los datos de tu e-commerce, etc.

Como puedes observar en la parte izquierda también puedes filtrarlos o seleccionar la temática sobre la que quieras importarte el contenido.

En esta biblioteca no solo se comparten segmentos como te he comentado, también se comparten objetivos, informes personalizados, paneles de control, etc.

Para traer la información a tu cuenta de analytics tan sólo tienes que pulsar el botón «Importar».

Espero que este artículo te haya abierto un poco los ojos y que a partir de ahora empieces a sacarle realmente jugo a toda la información que tenías en google analytics y que no sabías explotar.

Si te gustó el artículo, compártelo en tus redes sociales, es la mejor forma que puedes tener de agradecérmelo. Si te quedó alguna duda estaré encantado de contestarte en los comentarios.

2 comentarios en «Segmentación Avanzada en Google Analytics con Ejemplos Prácticos.»

  1. Hola Juan, qué alegría volver a ver que has vuelto a publicar algo en el blog.
    La verdad es que yo te leía pero no comentaba nada, pero tu vuelta se merece que lo haga.
    Sobre el post, es muy habitual ver cuentas de analytics dónde no hay ni la vista para test que comentas, algo muy recomendable tener. Por lo general se mete analytics y se empiezan a ver los datos «en bruto».
    Si queremos sacar mejores conclusiones de las visitas, sin lugar a dudas hay que hacer lo que dices, crear vistas y jugar con la segmentación y los filtros. Es como el dicho, divide y vencerás.
    Saludos

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