Segmentación de Audiencias en Analítica web

La segmentación de la audiencia y del mercado, ha sido desde siempre una de las principales tareas del marketing. Todo se debe a que no buscamos dirigirnos a todo el mundo, sino a un segmento de mercado o nicho del mismo. La clave ha sido siempre optimizar los recursos disponibles para conseguir el máximo beneficio posible, y aquí es donde entra la segmentación.

La investigación de medios publicitarios necesita esta técnica estadística para poder realizar una buena planificación: seleccionar los medios y soportes, distribuir los recursos disponibles para ellos y la disposición de los anuncios, con el objetivo de contribuir al logro de las metas comerciales (Ortega, 1999).

Para los medios offline, la capacidad de segmentación se ve limitada, ya que esta se realiza a través de estudios muestrales como el de Infoadex, con los que se consigue conocer más a la audiencia y desagregar en función de una serie de características socio-económico-demográficas.

Por otro lado los medios online, como las webs, “poseen gran capacidad de segmentación” (Natalia Papí). Gracias a las cookies podemos agrupar a las visitas, no solo en base a características socio-demograficas, sino en función del comportamiento de los usuarios. De lo que hacen en tu web, vamos.

La segmentación en analítica web

Más allá de la publicidad, la segmentación se usa en herramientas de analítica web para conocer a la audiencia que visita el sitio web y sus distintos comportamientos. El objetivo es crear un contexto para los datos como siempre dice Gemma Muñoz. Ya que está muy bien decir que tenemos 100.000 visitas mensuales, pero aún está mejor si decimos tenemos 50.000 visitas de clientes potenciales, 1.000 de clientes, 9.000 sin interés en nuestro sitio y 40.000 no nos interesan a nosotros porque no forman parte nuestro target.

Esto lo conseguimos gracias a una pequeña funcionalidad de la herramienta de analítica que se llama segmentación, que nos permite desagregar los datos en grupos para investigarlos profundamente. De esta manera creamos ese contexto, que comentábamos, donde los datos cobran sentido para el negocio y podemos tomar decisiones basadas en cómo interactúan nuestros clientes y usuarios.

Esta es una de las ideas que más destaca Gema Muñoz en el Arte de medir “Debemos ir más allá, adentrarnos en la segunda, tercera o incluso cuarta fase de conocimiento” .

Profundizando en los segmentos avanzados de Google Analytics

Sin duda, la experiencia y la intuición son factores clave para la creación de segmentos, pero del propio análisis se pueden extraer grupos de personas con comportamientos parecidos. De hecho siempre surgen de preguntas que tenemos en relación a los datos que nos ofrece la herramienta, como por ejemplo: ¿Los que compraron en marzo, compraron en abril? ¿Cuántos abandonaron el carrito de compra a través de puntos de fuga como son las redes sociales? ¿Los que ven 6 productos, son susceptibles de convertirse en clientes?

La gran mayoría de las herramientas de analítica web, por no decir todas, poseen la funcionalidad de segmentación, pero sin duda Google Analytics revolució el mercado gracias a la incorporación en 2008 de la segmentación avanzada. Además con el paso del tiempo esta funcionalidad se ha ido mejorando, hasta el punto de que podemos crear segmentos para aplicarlos en el Remarketing de Adwords, y enviar una campaña publicitaria en la red display a un tipo de audiencia basándonos en su comportamiento.

Esto lleva la publicidad a un nivel muy superior, ya que no solo emitimos un anuncio en base a características sociodemográficas, sino a personas concretas de nuestra web. Por ejemplo podemos decirle a Google Adwords, que cree una lista de remarketing de usuarios que hayan creado una cuenta de cliente, con 4 productos en la cesta y que hayan visitado nuestro sitio al menos 3 veces este mes. A continuación crearíamos un banner para incorpóralo en la red display (webs, blogs, youtube…) donde ofrecemos un descuento del 10%, pero este anuncio no se emitirá a todo el mundo, solamente será visto por usuarios de nuestra web que encajen con la descripción de comportamiento mencionada anteriormente.

La pregunta viene aquí ¿Cómo puede reconocer Google Adwords a esos usuarios con ese comportamiento? Básicamente no puede, pero Google Analytics sí. Así que solo tenemos que crear un segmento avanzado con esta herramienta de analítica, enviar el segmento a Adwords, y este se encargará de ponerle una cookie de remarketing a todo usuario con ese comportamiento, para más tarde enviarle el anuncio en el momento indicado.

Sin duda, la segmentación tiene un poder impresionante para el éxito de campañas de marketing online y para descubrir insights de ecommerces, blogs o periódicos digitales.

Si incorporamos varios segmentos, podemos ver por ejemplo la tendencia que han seguido a final de mes y extraer conocimiento en una sola gráfica de visitas. Como se aprecia en la gráfica de abajo, los clientes potenciales (no compraron) siguen una misma tendencia de visita que los que si compraron (Todos los clientes). Esto puede darnos a entender qué estrategia de captación clientes está funcionando, así que la pregunta aquí sería ¿por qué no compraron?

Segmentar para entender los datos

Ya lo decía Avinash Kaushick “you can’t get anywhere with agregate data”. Para entender mejor los datos, necesitamos segmentar. Principalmente porque en una herramienta como Google Analítics recoge millones de datos con un valor incalculable para nuestro negocio, y no debemos quedarnos en describir los resultados de nuestras KPI. El objetivo de la analítica web es ir más allá y descifrar lo que realmente nos dice cada una de las métricas para nuestro negocio. Para ello debemos desagregar los datos y conocer que pasa para cada tipo de público.

Para conseguir que los datos estén limpios y correctos a la hora de segmentar, es necesario conocer la parte más técnica de la interface del usuario para la creación de segmentos avanzados en Google Analytics. Si no diferenciamos entre usuarios, sesiones y hits, podemos confundir el verdadero significado de los datos.

Además estos 3 elementos son muy importantes ya que nos permitirán diferenciar el tipo de segmentación que queremos realizar para nuestro análisis. Dependiendo de la profundidad a la que queremos llegar, usaremos estos elementos de una forma u otra.

Los 3 tipos de segmentos en Google Analytics

1. Lo primordial es empezar con segmentos enfocados a usuarios. Sin duda este es el atractivo de los nuevos segmentos avanzados de Google Analytics, ya que no pensamos en visitas, sino en personas o en clientes. Con estos segmentos podemos llevar un seguimiento más personalizado, y conocer las interacciones de nuestros usuarios a lo largo de un periodo: si compraron más de dos veces en un mes, cuantos días tardaron en comprar…

2. Una vez hayamos analizado con este tipo de segmentos, podemos pasar  crear segmentos enfocados a sesiones. Aquí no diferenciamos por usuario, si no que buscamos conocer un tipo de acción dentro de las sesiones que tuvieron lugar para el periodo elegido a la hora de analizar (días, semana, mes…). Por ejemplo, esto es útil si queremos conocer cuantas de nuestras sesiones incluyen una transacción de valor superior a 200€. De esta manera podemos ver la eficacia de nuestra web para lograr visitas que generen ese valor de transacción.

3. En tercer lugar, los segmentos enfocados a hits se realizan para situaciones muy concretas. Por ejemplo si queremos ver cuantos usuarios leen nuestras condiciones de devolución, tendremos que segmentar por hit. Por tanto tendremos que establecer el segmento para todos aquellos usuarios que tuvieron un tiempo en página (“por hit”) de 2 minutos para la página de condiciones de devolución.

Teniendo claro estos 3 elementos, tenemos el suficiente poder para segmentar todo lo que se nos ocurra. Sin embargo no debemos crear segmentos porque sí, debemos buscar aquellos que puedan apórtarnos información con valor para nuestro análisis. Por ello, al igual que hicimos con los objetivos, debemos diferenciar entre macro y micro segmentos. De esta manera sabremos qué grupo de audiencia utilizar en cada situación y en cada informe.

Los 3 niveles de segmentación en Analítica Web

Por último, es necesario reflejar que para que un conjunto de segmentos sea lo suficiente potente y produzca información valiosa para nuestro negocio, necesita seguir el famoso esquema ABC de Avinash Kaushik. Este se basa principalmente en que debemos incluir segmentos enfocados a:

• Adquisition (Adquisición). Es decir, centrados en por dónde y cómo entraron nuestros usuarios a nuestro sitio web.
• Behaviour (Comportamiento). Aquí se refiere a todo lo relacionado con comportamientos de nuestros usuarios que nos permita conocer como usan nuestro sitio web.
• Conversion/Outcome (Conversión). Es decir, centrados en las micro y macro conversiones de nuestro sitio web, para analizar le métricas relacionadas con estas actividades que aportan valor al negocio.