Informes de análisis de grupo

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Informes de análisis de grupo

On marzo 22, 2016, Posted by , in Analítica Web, With No Comments

Conocido en inglés como Cohort Analysis, esta técnica de análisis de datos es muy común a la hora de estudiar la efectividad de un sitio web. Un grupo (o cohorte) es simplemente un segmento de usuarios que se basa en una fecha.

Por ejemplo, un grupo podría estar formado por todos los usuarios en función de su fecha de adquisición (en Google Analytics esto es en realidad la fecha de la primera sesión), o también podría ser todos los usuarios que completaron su primera transacción durante un período de tiempo específico. Este se trata de un grupo muy común que se utiliza en las empresas de comercio electrónico.

Por ejemplo, cuando se habla normalmente sobre el rendimiento de los nuevos clientes adquiridos durante la temporada de compras navideñas en un comercio electrónico, se está hablando de un grupo, formado por los clientes cuya primera transacción se produjo entre Navidad y el mes previo.

Crear un análisis de grupo

Antes que nada, es importante fijarse en las elecciones que hay que tomar a la hora de hacer un informe de grupos:

  • Tipo de grupo: Un grupo es un segmento basado en función de una fecha. El tipo de grupo es donde se especifica qué fecha desea que Google Analytics utilice para crear el grupo. En Analytics, será la fecha de adquisición. Esta dimensión es la fecha en que el usuario visitó por primera vez su sitio o utilizó la aplicación. Se trata básicamente de la fecha de la primera sesión.
  • Tamaño del grupo: es el fragmento de tiempo que se desea visualizar cuando se mira el tipo de grupo. Puede seleccionarse por día, semana o mes. Por ejemplo, la opción de un día significa observar a todos los usuarios que tengan el mismo día de adquisición, y la de una semana incluiría a los usuarios cuya fecha de adquisición fue en el mismo plazo de siete días.
  • Métrica: son los datos reales que se pueden ver en el informe. Hay métricas agregadas, como páginas vistas, y hay una serie de métricas para cada usuario, como sesiones e ingresos. Hay observar una métrica específica para un grupo (un segmento) y ver cómo se comporta a lo largo del tiempo. La idea es analizar si hay cambios en la métrica entre los diferentes grupos.
  • Periodo: este es el intervalo de tiempo seleccionado para construir el grupo. Por ejemplo, si se escoge un rango de fechas de 7 días, y hoy es 15 de abril, Analytics seleccionará desde el 15 de marzo al 21 de marzo y alineará los datos en función de la fecha de adquisición de cada usuario.

La cantidad de datos en el informe de análisis de grupos depende del tamaño del grupo y el intervalo de fechas que se elija. Cuando se elige una cohorte diaria, seleccionando en tamaño del grupo “por día”, se limita el grupo a los últimos 30 días, por semana es las últimas 12 semanas y, finalmente, mensual, que lo limita a los últimos 3 meses.

Uso del análisis de grupos

A menudo quiere conocerse el comportamiento de los usuarios activos, ya sea de forma diaria, semanal o mensual. Un sitio web siempre quiere que los visitantes regresen a menudo. Conociendo cuántos de ellos lo hacen en un periodo de tiempo es muy útil.

informes de analisis de grupo segmentos

Para hacer un análisis de grupo, primero se escoge el tipo de grupo, que por defecto será fecha de adquisición, ya que no hay disponibles más opciones en la actualidad. Seguidamente se elige el tamaño de grupo, por ejemplo “diario”. Luego, en la métrica, existen varias opciones, y se escoge, para tomar un ejemplo, “retención de visitantes”, lo que indica el porcentaje de usuarios que vuelven al sitio web. Por último, se selecciona el periodo a los últimos 7 días.

Ya en el informe, cada fila de datos representa un grupo diferente. Al haber elegido un tamaño diario, cada fila representa un día. Por lo tanto, habrá 8 filas de datos porque el periodo es de 7 días y la última fila son los datos de todas las sesiones.

La tabla de datos obtenida muestra la tasa de retención de cada grupo durante los últimos 7 días, y en ella simplemente hay que buscar las celdas que son de un color más oscuro para identificar los valores más altos. Si se ve que un día han regresado más usuarios, hay que investigar si por ejemplo en esa fecha se estaba llevando a cabo alguna campaña determinada. Para que sea más sencillo, se puede segmentar el análisis.

Pueden aplicarse hasta 4 segmentos diferentes, los cuales crearán una nueva tabla de datos debajo de la tabla de todas las sesiones. Es recomendable segmentar por la fuente del tráfico o por campañas específicas, y así ver de forma más clara lo que ocurre con los usuarios.

Por último, pueden aplicarse accesos directos a los análisis de grupos, y así tener configurados los segmentos siempre que se usen muy a menudo y tenerlos listos para su uso al momento.

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