Mi segmentación favorita

Una de las primeras palabras que uno descubre cuando empieza en Analítica Web, es segmentación. Al principio uno empieza segmentando por cosas más sencillas, que no por ello menos importantes (fuente de tráfico, tráfico móvil, días-horas de la semana, página de entrada …)

En este post voy a centrarme en una segmentación de la que nos habla Avinash  . Esta segmentación fue una de las primeras que leí, y la sigo usando ahora, ya que me parece muy útil.

segmentar-el-mercado

Si somos un e-commerce seguramente nuestra tasa de conversión (de visita a venta) no será muy alta. ¿Significa que el porcentaje restante no compra o no les interesemos? NO! Quizás se encuentra en otra fase: está buscando información, comparando, puede que ni siquiera tenga claro si quiere o no el producto o quizás prefiera ir a una tienda física o llamar por teléfono.

Nuestra misión como Analistas Web es diferenciar entre aquellas personas que no están interesadas y nunca estarán, de aquellos que probablemente lo estén en un futuro  y convencerlos para que conviertan –  Por ejemplo para el primer grupo: ¿hay alguna palabra clave que nos esté trayendo estos usuarios? Si  yo tengo una tienda de ropa con una sección outlet, no me va a interesar gente que busque outlet muebles… Y al revés si tengo un grupo de usuarios que ha visitado mi web 5 veces, ha añadido a la cesta un producto, pero no llegan a comprar tengo que saber el motivo por el que no lo hacen., está claro que están interesados en mi producto; ¿pero qué es lo que no les termina de convencer? ¿el precio, la garantía, el método de pago o no están seguros al 100% que necesiten el producto? Y quizás en muchos la única manera de ir más allá sea con un cuestionario cualitativo; es decir preguntando directamente e ir descubriendo mediante el pruebo método – error y la realización de Test A/B.

Pues esta segmentación que comentaba al principio puede ayudarnos, por un lado a cuantificar  y por otro lado a analizar en detalle este tipo de visitas. Para ir viendo como evolucionan y en que un momento un buscador, pasa a ser un comprador.

NO INTERESADOS 

No les interesa el producto, ven una página y se van. OJO! Aquí en función del tipo de página quizás nos interese “modificar” la tasa de rebote, y que el rebote en vez de que sólo vean una página se refiera a que la permanencia sea menos de 15 segundos por ejemplo.

Aquí podemos tener más de un supuesto: los que no estaban interesados y llegaron a nuestra página por error (soy una restaurante vegetariano y alguien llega en busca de una hamburguesa de carne ) , los que estaban interesados en el producto, pero yo no les he gustado (si alguien busca outlet muebles en busca de un buen precio y los que yo muestro les parecen caros o quieren otro tipo de muebles) o incluso los que a pesar de haber rebotado si han cumplido su objetivo (querían un teléfono de contacto o buscar una dirección física; ¿han visto la página de contacto y se han ido? ).

Aquí el objetivo más importante es poder separar los no interesados absolutos -e intentar no llegar a ellos para no gastarnos dinero- ,  por ejemplo poniendo más palabras claves en negativa, segmentando los lugares en los que no queremos estar; de los que si estaban interesados, pero nosotros no le hemos gustado.  En algunos casos pueden ayudarnos algunas recomendaciones generales a nivel de usabilidad, haciendo TEST A/B y en otros casos será necesario hacer un cambio de producto que a lo mejor no estamos interesados en hacer (si mi web ofrece muebles modernos y ellos buscan un mueble rústico) .  Pero al menos que sirve de base para una investigación de mercados!

FLIRTEADORES

Han visto 2 ó 3 páginas, pero no han profundizado más. ¿Qué páginas ven? ¿En qué se diferencian del resto de visitas? ¿Cuántos vuelven a la web? Este grupo, son un poco más cualificados, ya que no abandonan inmediatamente; pero no llegan a profundizar en la web.  ¿En función de la página o producto que vean, se comportan de una u otra manera?

BUSCADORES 

Aquellos que han visto 4 ó más páginas, pero no han llegado a convertir. Están interesados en nosotros, pero puede que estén buscando información, que no terminen de decidirse, o que estén comparando. Es importante que les gustemos, que le demos garantías de que somos los mejores. También es importante diferenciar aquellos que han llegado a alguna fase del proceso de compra (¿han añadido algún producto a la cesta de compra?) de los que no o fase del proceso de registro. ¿Cómo funciona intentar transmitir urgencia -stock limitado, promociones temporales…)

COMPRADORES

Aquellas visitas que han comprado, pero una vez. ¿Antes de comprar han sido buscadores? ¿Cuánto tardan en convertirse en compradores? ¿Cómo funcionan las promociones?   Incluso podríamos agrupar en función de lo que han gastado (¿quiénes son mis clientes premium?)

LEALES

Aquellos que han comprado más de una vez. 

Si además de la compra, para nosotros es importante el contacto teléfonico, que se descarguen un pdf o incluso un chat, deberemos crear un segmento incluyendo a aquellas visitas que han realizado esa conversión. También si la conversión no sólo se produce online, es importante que tengamos identificados esto.

 

Además, desde que Google Analytics nos permite más opciones desde los segmentos avanzados como usuarios, podemos plantear múltiples hipótesis.

  • De los usuarios que han entrado desde orgánico, ¿cuántos han entrado desde cpc?, ¿qué keywords duplican más entre ellas?
  • ¿Los que han comprado a raíz de una promoción vuelven a hacerlo?
  • ¿Siguen un determinado patrón muchos de los que acaban comprando?
  • En función del paso del carrito de compra que  han abandonado.
  • Según la interacción con determinados eventos que tengamos etiquetados.

¿Qué segmentaciones soléis usar?

 

 

Actualmente soy Responsable de Adquisición de Tráfico y Analítica Web en Iberia Express, donde trabajo después de haber pasado por otras empresas como Relevant Traffic, Línea Directa, Aegis Media e IMOP. En cuanto a formación Máster en Estadística Aplicada por la UNED, Award of Achievement in Web Analytics (Universiy of British Columbia); Experto Universitario en Métodos Avanzados de Estadística Aplicada por la UNED, Licenciada en InvestigaciónTécnicas de Mercado por la UOC y Licenciada en Publicidad y RR.PP por la Universidad de Navarra.

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2 Responses to Mi segmentación favorita

  1. Pat marzo 11, 2014 at 3:44 pm #

    Un clásico :) Me ha gustado mucho el enfoque que le has dado, super didáctico y fácil de entender.

    Enhorabuena por el post!

  2. Sergio Simarro marzo 13, 2014 at 4:35 pm #

    Paula. Muy bien escrito y explicado, ayudando mucho con los ejemplos en cada caso. Si en futuros posts puedes añadir para algunos casos la forma de implementarlo, aunque sean unas pinceladas, ya la bomba.

    Gracias de nuevo por explicarlo tan clarito.

Hecho con cariño desde Madrid por las Madrid Geek Girls.