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Cómo identificar a los usuarios más valiosos de tu web con Segment Builder

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La nueva herramienta de Google Analytics, Segment Builder, ha llegado con la intención de cambiar nuestra relación con los segmentos y las posibilidades que estos nos brindan, y tiene toda la pinta de que lo va a conseguir. Al leer sobre esta herramienta (por ejemplo en el post de mi colega Natzir) todos hemos pensado que puede ser “la caña”, pero para saber a ciencia cierta cómo y hasta donde podemos llegar con ella no hay nada mejor que ponerse manos a la obra y usarla.

Así que vamos a hacer un segmento para poder identificar a los usuarios más valiosos de nuestro site. Consideraremos que éstos usuarios son los que regresan con una mayor frecuencia, los que han visitado el site recientemente y los que hacen un gasto considerable en nuestro ecommerce.  Los usuarios que cumplen con estas 3 cualidades son los más valiosos para cualquier web con ecommerce.

Para hacer éste segmento (como para cualquiera que queramos hacer con Segment Builder) debemos situarnos dentro del perfil de Google Analytics que queramos analizar, entrar en la nueva herramienta de segmentos y disponernos a crear uno nuevo (os recomiendo leer el post que he citado antes si no domináis estos pasos).

segment-builder-google-analytics

En éste caso trabajaremos con la pestaña “Behavior” y la “E-commerce”. Empezando por la primera de ambas, vamos a marcar lo siguiente:

nuevos-segmentos-google-analytics

Para el site concreto en el que estamos trabajando hemos decidido considerar como usuarios valiosos los que nos hayan visitado más de 5 veces en el periodo de tiempo analizado y los que lo hayan hecho hace menos de 10 días. Ahora bien, ¿cómo debemos decidir qué valores fijar a partir de los cuales se clasificaran nuestros usuarios como valiosos? Ésta decisión afectará a todo nuestro análisis, así que se trata de una decisión relevante.

Como siempre, no hay una única solución al problema, pero bajo mi punto de vista lo mejor es que hablen los propios datos y sean ellos los que nos ayuden a tomar la decisión.
Lo que hemos hecho es mirar el reporte de “Frequency & Recency” dentro de la pestaña “Behavior” para poder saber cómo se distribuyen en éste site en concreto el número de visitas y los días desde la última visita (“count of visits” y “days since last visit”). Es importante que se mire éste informe para los datos generales de nuestro site sobre los que queremos trabajar, antes de aplicar ningún filtro de los que estamos viendo. Es estos reportes encontraremos algo más o menos parecido a esto:

segment-builder

En el reporte “count of visits” vemos que entre 1 y 2 visitas se concentra la mayoría, y que luego hay como un segundo grupo con 3 y 4 visitas. Después hay menos visitas con 5 o más así que, teniendo en cuenta que los vamos a agrupar, parece un buen sitio donde cortar. Se podría coger los valores y calcular qué porcentaje sobre el total de visitas recogemos al poner el corte en un lugar o en otro y tomar la decisión en base a este porcentaje o ver su distribución y variabilidad para distintas métricas y en función de esto decidir.  No deja de ser una decisión arbitraria (distintas personas podrían tomar distintas decisiones en base a los mismos datos), pero basada en la distribución de nuestras visitas y a nuestro interés particular en cada caso.

Análogamente trabajaríamos con el informe “days since last visit” y tomaríamos la decisión más adecuada a nuestro site y las características del análisis que deseamos hacer.

segmentos-avanzados-ga

Después de este paréntesis en el que nos hemos hecho una idea de cómo decidir los valores de corte, continuamos haciendo el segmento en sí. Una vez hecha la pestaña “Behavior” nos situaremos en la pestaña “E-commerce” en la que hemos decidido fijar un valor de carrito superior a 100€ (la decisión se ha tomado de forma similar a las anteriores viendo el reporte de Ecommerce de nuestro site).

visitantes-mas-valiosos

Llegados a este punto ya tenemos fijadas todas las condiciones que nos interesaban (podemos verlo a la derecha en el menú del segmento) y solo nos queda guardarlo.

Si lo aplicamos, lo primero que hay que tener en cuenta es que entra en juego nuestro gran enemigo: ¡el sampling de Google Analytics!

 sampling-google-analytics

En nuestro caso nos dice que el reporte se basa en un 8.98% de las visitas (esto es si dejo la precisión por defecto). Si subo la precisión al máximo puedo llegar a refinar hasta trabajar con el 10.73% de nuestras visitas, cosa que yo particularmente prefiero y que os recomiendo (aunque el aumento en este caso no es muy grande).

 informe-con-sampling

Vemos que haciendo este cambio en la precisión ya varía el porcentaje que estamos seleccionando con el filtro (con precisión media daba un 1.98% y con la alta 2.06%). El cambio no es muy exagerado pero está claro que si nos dejan elegir yo me quedo con la precisión más alta. Así que la mala noticia de estos filtros (como de la mayoría de las desagregaciones que hacemos con GA) es que todo lo que hagamos a partir de ahora está bajo el paraguas del sampling de GA, cosa que debemos tener en cuenta y no olvidar.

Una posibilidad para aumentar este tipo de usuarios más valiosos seria centrarse en las fuentes y los medios que los han llevado a nuestro site. Otra buena idea sería usar está información sobre los usuarios valiosos como datos exhaustivos para el rematketing, intentando minimizar el tiempo que tardan estos usuarios en regresar. Estas y muchas otras acciones que se os puedan ocurrir las podemos llevar a cabo ahora con un mayor conocimiento sobre nuestros usuarios valiosos.

Conclusiones

A parte de este detalle habitual en los filtros, hemos visto que el Segment Builder funciona muy bien, resulta una herramienta muy intuitiva y es muy potente.


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