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Segmentos Avanzados en Analytics: Análisis de Datos

En este post hemos querido traer algunas de las configuraciones avanzadas que te permite realizar Google Analytics. Estos segmentos avanzados son desconocidos para muchos de los usuarios que entran en analytics y solo miran los datos de visitas sin prestar atención a otros datos más importantes.

Los segmentos avanzados de Google Analytics no solo sirven para ver un dato específico, sino que te permiten crear segmentos con diferentes propiedades.

Por ello, iremos viendo a lo largo del post cómo utilizamos en nuestra agencia de analítica web conseguir algunos de estos datos estratégicos que nos ayudarán a convertir mejor o a atraer más visitas a nuestro blog o ecommerce.

*Las imágenes mostradas pertenecen al Analytics de la cuenta de merchandising de Google.

Índice de Contenidos

¿Qué son los segmentos avanzados?

Los segmentos avanzados son funciones que tiene Google Analytics para facilitarnos la filtración de datos para casi todas las métricas disponibles y usarlos en cualquier pestaña de la plataforma como puede ser adquisición o conversión.

 

Segmentos avanzados personalizados en analytics

Los segmentos avanzados te permiten crear infinitas combinaciones de datos con segmentos avanzados personalizados.

Para empezar con ello, podemos ir a “Audiencia” “Visión General” y ahí clicar sobre “Agregar Segmento”. Después de esto podremos elegir las métricas que incluyan parámetros que nosotros queramos medir o, también, excluir determinados datos que no queramos analizar por el momento.

Una vez tengamos el segmento configurado, tendremos que guardarlo y, cada vez que vayamos a usarlo, deberemos marcarlo ya que la opción que nos sale por defecto es la de “Todos los usuarios”.

A continuación, vamos a ver algunos segmentos avanzados útiles para conocer mejor el tráfico de nuestra web.

Tráfico orgánico de búsqueda sin la marca de la empresa/web

Aquí podremos observar cuántas personas llegaron a nuestra web sin incluir el nombre de la marca en la consulta de Google. En este caso, usaremos la cuenta de Google Merchandising para exponer los ejemplos:

  • Campaña: aquí no ponemos nada porque se usa cuando queremos medir datos de nuestras campañas en Google AdWords, campign manager… Podemos establecer “not set” pero nosotros lo dejaremos en blanco.
  • Medio: aquí tenemos que incluir la palabra “organic” para que solo nos muestre datos de búsqueda orgánica.
  • Fuente: en este campo tendremos que incluir el buscador que queremos analizar. Es nuestro caso, queremos saber las personas que han usado el buscador de Google, pero quizá a vosotros os estén entrando muchos usuarios a través de Yahoo! o Bing y queréis saber por qué palabras clave os están encontrando.
  • Palabra clave: tenemos que excluir la marca de nuestra empresa, en este caso hemos elegido “Google merchandise store” porque como dijimos, estamos usando la cuenta que nos deja Google para “pruebas” en analytics.

** Analytics no muestra palabras clave de usuarios que se han iniciado sesión en Google.

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Tráfico de búsqueda orgánica con la marca

Este filtro es el opuesto al anterior y nos dejará conocer qué cantidad de los usuarios que entraron a nuestro sitio, nos buscaron por nuestro nombre de marca.

En este caso, incluiremos la palabra clave “Google merchandise store” para saber si nuestra marca es buscada.

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Usuarios de un lugar geográfico específico según gasto

Para este segmento avanzado tendremos que irnos hasta la pestaña de “condiciones”. Este segmento nos deja dividir a los usuarios o sesiones en función de estas últimas.

Para poder ver el gasto que se han hecho en nuestra web desde un país en específico, tendremos que filtrar por lo siguiente:

  • Ingresos: aquí tendremos que poner “por usuario” y el signo >= (ver en imagen) para conocer, en este caso, cuántos de los usuarios que nos compraron, se gastaron 10€ o más.
  • País: tenemos que incluir el nombre del país que queramos medir según ingresos/usuario.

Este segmento avanzado nos permitirá localizar a los buenos usuarios en términos de compras en nuestro sitio web. Con ello podremos crear un embudo de ventas más optimizado para los visitantes con características similares.

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Visitas de PPC dentro de una Campaña con conversiones

Con este segmento de analytics podremos ver cuáles de los usuarios que entraron por anuncios en Google dentro de la campaña “Bags”, realizaron una compra.

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Comparando datos en analytics

Los diferentes segmentos avanzados son lo suficientemente eficientes para servirnos datos por sí mismos, pero aún son más útiles cuando se usan varios segmentos. Con esto nos referimos a que podríamos crear un segmento que incluyera filtros de “datos demográficos”, “tecnología” y “comportamiento”, por ejemplo, para ahondar más en los datos y conseguir una mejor idea de la medición.

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Informes Ad Hoc con Segmentos Avanzados de Google Analytics

Uno de los aspectos más importantes, a veces difíciles, a considerar con los segmentos avanzados es determinar en qué casos usar dichos segmentos y qué medir.

Normalmente, estos segmentos se utilizan para responder preguntas del tipo: ¿Navegan de forma diferente por mi web los usuarios que entran por el día a los que lo hacen por la noche? Respondiendo a esta pregunta quizá veas alguna pauta de comportamiento que puedas examinar y quizá, mejorar para aumentar la conversión en la web.

A continuación, daremos algunos ejemplos más que pueden ser útiles:

  • Visitas que llegan hasta la página de pago, pero antes de pagar, abandonan.
  • Visitas que se registran a nuestra newsletter.
  • Visitas que entran a nuestra web a través de una palabra transaccional como sería “comprar coche”.
  • Visitas que ven solo páginas relacionadas con un producto o temática.

También se pueden crear segmentos negativos para excluir ciertas visitas que no nos interesen.

En definitiva, los segmentos avanzados de analytics te permitirán conocer de forma rápida ciertos datos importantes que se dan en tu web y que hacen que esta convierta más o menos.

Si aun así quieres profundizar más, siempre tendrás tag manager para sacar datos de UX, entre otros.