3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados

Publicado en Análisis el 26 de julio de 2013 por .

Hace pocos días asistíamos a una nueva actualización de Google Analytics que añadía nuevas funcionalidades a los segmentos avanzados existentes. Además de un lavado de cara a nivel de usabilidad, que hacen aún más fácil e intuitivo su uso, las nuevas capacidades aportan un valor realmente útil de cara al análisis.

Estas nuevas habilidades, que son tres, en realidad integran de una manera fácil en la herramienta un único concepto sumamente importante: el análisis de cohortes. Hasta ahora podía realizarse de una manera mucho más complicada, pues la herramienta no permitía la segmentación a lo largo del tiempo y era necesario definirlo a nivel de código.

Ahora, con la segmentación a nivel de visitante, el análisis de cohortes es totalmente flexible y aporta un gran valor a la optimización orientada a usuario.

Además de la segmentación a nivel de visitante, otras dos opciones complementan el análisis de cohortes haciendolo aún más rico:

  • Segmentos de secuencias: ahora se puede analizar la navegación de una visita o un visitante estableciendo un orden determinado para ver cómo contribuyen ciertos contenidos a un objetivo o hecho determinado.
  • Segmentos cohortes de primera visita: además de los análisis cohort que permite el hecho de poder hacer seguimiento del visitante durante 90 días, ahora también se puede definir un período como primera visita para observar el comportamiento de un visitante que nos conoció durante un período determinado.

Algunos compañeros han escrito ya sobre su funcionamiento, y podéis ver una descripción muy detallada que hace Justin Cutroni en su blog, por lo que voy a centrarme más en su uso práctico y para ello os presento algunos ejemplos.

1.- Aprovechando oportunidades después de una venta

Hasta ahora, con los segmentos tradicionales, podíamos saber qué hacen los usuarios que compran durante su visita. Esto nos permitía conocer qué contenidos contribuyen mejor a la conversión y qué tipo de contenidos consume nuestro target. Pero una vez hecha la compra y terminada la visita, la única manera que teníamos de hacer un seguimiento post-venta era a través de e-mail marketing.

Con los segmentos a nivel de visitante podemos conocer más acerca de la experiencia de compra, qué pasa una vez el usuario ha recibido y utilizado el producto o servicio, y qué relación tiene con la marca.

  • Podremos saber cuál es la recurrencia de los visitantes después de una compra. Así, podremos valorar su satisfacción y su compromiso con la marca, que nos permitirá definir una estrategia de e-mail marketing para clientes más acorde con la percepción de la marca.
  • Podremos saber qué tipo de contenidos consumen los clientes después de un compra. De esta manera podremos ofrecer unos contenidos más adecuados para los clientes y definir unos flujos de navegación que faciliten el acceso a ellos.
  • Podremos saber qué tipo de contenidos consumen los clientes después de la compra de un producto en concreto. Esto nos permitirá distinguir si se interesa por otro producto relacionado, por conocer las características del producto comprado o por conocer más acerca de nuestra marca. La comunicación post venta con los clientes podrá ser personalizada para el producto para así contribuir a su experiencia de compra y generar nuevas oportunidades de venta.

2.- Mejorando la efectividad de las ofertas especiales

Hasta ahora podíamos saber si una landing con una oferta especial contribuía a la conversión de varias maneras: a través del flujo de navegación, asignando un valor a esta página, o creando un segmento avanzado para distinguir a las visitas que la habían visto.

El hecho de, además de todo esto, poder hacer este seguimiento en una secuencia cronológica, ya sea concurrente o separada, añade al análisis mucho más que una cuestión de usabilidad. Ya no solo sabemos si el diseño de esta página induce a la conversión más o menos inmediata, también sabemos algo más sobre el efecto que tiene la oferta en sí en la venta del producto.

Para ello podemos realizar un análisis de cohortes del segmento de usuarios que vieron esta landing en concreto y esto nos puede ayudar a tomar decisiones sobre qué acciones podemos realizar para convencer al usuario de la compra de nuestra oferta:

  • Podremos saber si el usuario que visitó nuestra oferta especial llegó a convertir en esta visita o en otra y si necesita de muchas visitas para convencerse, pues probablemente necesita comparar con la competencia, y así poder posicionarnos ante los competidores.
  • Podremos saber cuánto tardó en hacerlo, y saber cuánto tiempo necesita el usuario para convencerse para poder establecer la duración de la oferta.
  • Podremos saber qué tipo de contenido ayudó a que se produjera la conversión. Así, sabremos qué tipo de información necesita saber (condiciones, detalle de precio, detalle de producto, etc.) ya no solo para poder proporcionársela de una manera más visible, sino para plantearnos si realmente estas condiciones convencen o se pueden mejorar.

3.- Observando el éxito de una campaña

Hasta ahora podíamos hacer el seguimiento del éxito de una campaña observando las visitas que proceden de la campaña. Si además, usamos DoubleClick, también podíamos tener detalle de los impactos necesarios para conseguir la visita, por lo que podíamos determinar el coste de la visita, y, con suerte, de la conversión, si es que se producía en la misma visita.

Pero ahora, además, con el segmento de primera visita, podemos saber cuántas visitas nos han conocido gracias a la campaña y se convierten en usuarios de valor a lo largo del tiempo. Por lo que ya no sólo hablamos de coste de la visita o de la conversión, sino de conocer el ciclo de vida de estos usuarios.

Pero hay más: si nuestras campañas combinan on + off, también podemos conocer el retorno de la inversión realizada en off situando el segmento de primera visita durante las fechas de la campaña off (siempre y cuando sea de menos de 31 días).

  • Podremos saber cuantos usuarios nuevos capta nuestra campaña y qué ROI nos aportan a lo largo del tiempo. De esta manera podremos establecer con mucha más precisión el éxito económico de la campaña nivel de ventas y cuantificar futuras inversiones.
  • Podremos establecer el valor de la cobertura de marca. Teniendo identificados los nuevos usuarios podremos valorar los datos cualitativos de recurrencia y frecuencia para poder asignarles un valor a nivel de coste, que definirá el CPL de nuestro segmento target y así tener una referencia para la negociación de futuros CPMs y CPAs.

Sinceramente creo que el análisis de cohortes nos ofrece la posibilidad de poner datos a cuestiones complejas como los modelos de atribución. El hecho de poder hacer seguimiento de un segmento de usuarios que cumplan una condición establecida a lo largo del tiempo nos proporciona los datos suficientes para estimar el impacto que algunas acciones tienen a un medio plazo y cuantificarlas a nivel de coste.

Al final, esto es lo que pretenden los modelos de atribución y, una vez más, GA nos lo pone fácil. Lo aprovechamos? ;)

Sobre Anna Solans

Me llamo Anna Solans, soy diplomada en Ciencias Empresariales y Master en Marketing Online y Comercio Electrónico. Estoy certificada en Google Analytics y llevo años trabajando con Adobe SiteCatalyst.

Me encanta leer, la música clásica, el mar y la montaña, y como analista que soy, soy fan de las métricas.

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12 Comentarios en 3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados

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