segmentación google analytics

Uso de segmentos en Google Analytics

Los segmentos avanzados son una de las funcionalidades más importantes de Google Analytics. Nos ayudan a conocer y separar distintos grupos de datos. También nos permiten comparar distintos grupos de datos con características en común.

segmentos google analytics

Algunos ejemplos de los segmentos que más utilizo yo al analizar datos en la herramienta pueden ser:

  • Dispositivos (desktop, mobile, tablet)
  • Canales de marketing
  • Variables de tiempo (horas, días)
  • Demográficos
  • Geo
  • Tipos de usuario
  • Fechas de adquisición del usuario
  • Ecommerce (compró un producto concreto, una categoría de producto concreto, una marca concreta)
  • Etc.

Diferencias entre filtros y segmentos en Google Analytics

Para entender bien el funcionamiento de la segmentación en Google Analytics, es importante que primero entiendas cuáles son las cuatro diferencias más importantes entre aplicar un segmento o un filtro en la herramienta:

  • Los filtros son excluyentes y los segmentos no
    Por ejemplo, si aplico un filtro de página en el informe “Todas las páginas” solo podré ver los datos referentes a esa página. Sin embargo, si aplico un segmento con la misma página, en el informe podré ver no solo esa página sino también todas aquellas páginas por las que hayan pasado las sesiones que en algún momento vieron la página de la condición del segmento.
  • Los segmentos nos permiten comparar datos en los informes
  • Los segmentos que creamos son accesibles desde cualquier vista del usuario
  • Los segmentos pueden provocar muestreo de los datos; los filtros no

Cómo aplicar segmentos en Google Analytics

opciones segmentos google analyticsLos segmentos se pueden aplicar en todos los informes de Google Analytics. La herramienta nos ofrece opciones predeterminadas para crear segmentos básicos:

  • Datos demográficos: edad, sexo, intereses, idioma del navegador, geo…
  • Tecnología: dispositivos, Sistema operativo, navegador, resolución de pantalla…
  • Comportamiento: número de sesiones, días transcurridos desde la última visita, duración…
  • Fecha de la primera sesión: visitas comprendidas entre un mínimo y un máximo de tiempo
  • Fuentes de tráfico: fuente, medio, campaña y keyword
  • Comercio electrónico mejorado: compras, añadidos al carrito, productos o ingresos concretos…

No obstante, yo utilizo siempre la opción “Condiciones” y te recomiendo que hagas lo mismo. En este apartado están todas y cada una de las métricas y dimensiones de la herramienta y al final tardas menos creando el segmento desde aquí que desde cada uno de los apartados de las opciones predeterminadas.

Cuando creamos un segmento, podemos elegir si aplicarlo a nivel de sesión o de usuario. Recuerda que un usuario puede haber realizado una o varias sesiones y tener un comportamiento distinto en cada una de ellas. Como los segmentos no son excluyentes, si creamos un segmento de usuarios que hayan visto un producto determinado, bastará con que dicho usuario lo haya visto una vez en solo una de sus visitas o sesiones. Los segmentos a nivel de usuario están disponibles para un período máximo de 90 días. 

segmentos sesion usuario analytics

En los segmentos podemos utilizar funciones OR y AND para concatenar condiciones en los segmentos. Además, podemos utilizar expresiones regulares en los valores de las métricas y dimensiones segmentadas para crear segmentos avanzados más complejos. 

regex segmentos google analytics

segmento avanzado google analytics

Por último, comentar que podemos crear secuencias de interacciones a través de segmentos secuenciales. Es decir, podemos aplicar un segmento a nuestro informe en el que distingamos el tráfico de aquellas sesiones que entraron por la Home o página principal de nuestra web e inmediatamente después añadieron un producto al carrito. Imagínate la cantidad de opciones que tenemos aquí…

segmento secuencial google analytics

Como ves, el uso de segmentos en Google Analtics es muy sencillo y útil. A nivel personal, utilizo mucho los segmentos para identificar clusters de usuarios cualificados y compararlos con los que no son tan cualificados según las reglas que hemos definido. Por ejemplo, segmentos de usuarios que hayan realizado una compra, segmentos de sesiones que, aunque no hayan comprado, hayan visto al menos dos fichas de producto, etc. Una vez aplicado el segmento, podemos navegar por los distintos informes y ver cuáles son las características que describen a este tipo de usuarios. Una vez detectadas dichas cualidades podemos optimizar nuestras campañas de marketing en base a los resultados o crear nuevas acciones donde captemos usuarios que reúnan esas condiciones.

¡A segmentar!

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Javier Arenillas

Head of Analytics & CRO at Pompeii
Graduado en Comunicación Audiovisual y Máster en Dirección de Marketing DIgital y Comunicación Empresarial. Empecé en el equipo de Social Media de Europa Press. Tras co-liderar la digitalización de la startup Amovens, me aventuré al mundo de la consultoría y exprimí durante dos años y medio en The Cocktail los proyectos en los que trabajé (Real Madrid, Worten, Iberostar, Santander, etc.) dentro del área de Datos y Analítica. Ahora soy Head of Analytics & CRO en Pompeii, un pequeño e-commerce donde vendemos zapatillas muy molonas.

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