Usuarios Google Analytics

Explorando al usuario de Google Analytics

Posted by Lucía Marín on Nov 1, 2016

Google Analytics continúa introduciendo nuevos informes relativos al usuario.

Hace tiempo ya, añadió el informe “Usuarios activos”. Después se han sumado “Explorador de usuarios” y el “Análisis de grupo”.

Daremos aquí un repaso a estos tres informes y a cómo aprovechar mejor la información que contienen:

 

Informe: Usuarios activos en Google Analytics

En el informe se dan datos de usuarios activos por día y para los últimos  7, 14 y 30 días:usuarios-activos-google-analytics

Podemos también aplicar segmentos para ver el crecimiento de nuestros usuarios según la procedencia del tráfico:

usuarios-activos-semana-google-analytics

Recordemos que el concepto de usuario en Google Analytics está siempre enmarcado en un plazo temporal (día, semana, mes), siempre tenemos que de-duplicar y quitar las repeticiones, pues cada usuario puede hacer más de una sesión en un periodo.

En cada periodo el número de usuarios varía, un usuario puede cambiar de nuevo a recurrente en un periodo y  además el recuento de usuarios es un poco particular. Por ej. para calcular usuarios para varios días, se quitan las repeticiones de usuario por día y se suman los usuarios resultantes como visitantes diarios, un poco así).

avinash-kaushik-usuarios-google-analytics

Fuente: Avinash Kaushik

A pesar de todo, es la métrica con que contamos.

Aquí está la documentación de Google Analyticssupport.google.com/analytics/answer/6171863

Informe: Análisis de grupo en Google Analytics

En este informe podemos ver cómo se comportan los usuarios en el tiempo con respecto a su número de visitas, conversiones, páginas vistas, etc.

Los grupos de usuario vienen definidos por su fecha de adquisición.

La fecha de adquisición es la primera vez que un usuario interactúa con su contenido. Los usuarios se agrupan en función de cuándo realizaron su primera sesión.

En este caso, hemos creado grupos de usuarios por semanas de adquisición, es decir, por la semana en que accedieron por primera vez al sitio web.

Y vemos el número de sesiones que realizan, también por cada semana que pasa.

google-analytics-analisis-grupo

En este informe, como en la mayoría de Google Analytics, podemos añadir Segmentos avanzados. Como ejercicio de prueba, si añadimos el segmento automático “Usuarios de varias sesiones”, obtenemos la gráfica superior y los datos siguientes. Vemos con ello, como es lógico, que los usuarios con más sesiones, efectivamente, tienen unos promedios mayores de recurrencia también a lo largo del tiempo. Así vemos el valor medio o estándar y el máximo o ideal al que nos queremos acercar como meta 🙂

analisis-grupo-google-analytics

Podemos segmentar también este gráfico para diferentes tipos de tráfico y para campañas publicitarias, obteniendo un “nivel del calidad” para las diferentes visitas y medios.

google-analytics-visitantes-recurrentes-fuente

Informe: Explorador de usuarios en Google Analytics

google-analytics-usuario1

Se basa en la cookie única de usuario de Google Analytics.
Estos IDs de cliente que vemos son el valor de cada una de las cookies de los dispositivos de los usuarios. La cookie (llamada _ga) se almacena en el PC del usuario durante 2 años (para distinguir entre usuarios nuevos y recurrentes por ej.). Claro está, salvo si el usuario borra cookies. O cambia de navegador o dispositivo.

Este informe alude al usuario de Analytics de siempre, el que varía según desde dónde naveguemos. Si obviamos esto, aún así, la información que se muestra es muy valiosa 🙂

Vemos unas cuantas métricas de cada uno de estos usuarios únicos: métricas decomportamiento (sesiones, duración, rebote) y de conversión (objetivos, ecommerce). Así en grupo la información sería muy similar a la del panel principal de Google Analytics, para el total de usuarios en nuestro sitio web. Aquí analizaremos los usuarios uno a uno.

Sería bueno aplicar segmentos si queremos obtener algo de información.

Podemos ordenar y centrarnos en los usuarios que nos interesen en cada caso. Por ejemplo, podemos analizar el patrón de comportamiento de usuarios que convierten, cómo navegan exactamente. Para ello aplicaremos el segmento de los usuarios con objetivos o transacciones.

Para estudiar patrones de grupos de usuarios nos fijamos en el resto de informes, observando por ej. las rutas y embudos multicanal y en los flujos de usuario.

En este informe si queremos podemos ver lo contrario, el detalle de cada uno de los usuarios. Eso sí, para identificarlos y segmentarlos por aquello que hacen debemos aplicar un segmento. Para ver su comportamiento “grupal” podemos tener en otras pestañas los informes anteriores, con el mismo segmento.

Por ejemplo, un segmento que podemos probar fácil, para encontrar con él las sesiones donde se producen búsquedas en el sitio:

google-analytics-usuario11

A ver qué tal estas sesiones. Para ver el detalle de las búsquedas tendremos que ir al informe de Búsquedas en el sitio (en Comportamiento), en el detalle de las sesiones no se detallan.>
Otro ejemplo de segmento a aplicar, los que cumplen el objetivo/s que queramos:

google-analytics-usuario15

Ojo! Debemos llevar cuidado y crear segmentos de usuario, no de sesión, para evitar posibles errores.

google-analytics-usuario14

También podemos aplicar filtros con secuencias de páginas y/o eventos. Conseguimos así obtener grupos de usuario que cumplan lo que queramos, por ej. abandonar el proceso de compra tras un evento o similar, e investigar hasta encontrar la causa 🙂

 

google-analytics-usuario22

¿Y si aplicamos un segmento para el comportamiento de los usuarios en un Test A/B? Podríamos extraer los patrones de comportamiento más comunes de los usuarios de una versión y que además hayan convertido:

segmento-de-usuario-test-ab

Ejemplo de navegación de un usuario con conversión:

usuario-test-ab-con-conversion-1

Así podríamos detectar de forma muy precisa en qué momento de la sesión encuentran dificultades, en qué sección se encuentran y qué orden de acciones repiten.

 

Explorando cada usuario

Pinchando sobre un número de cliente concreto, podemos ver por “usuario”, su secuencia de sesiones, páginas vistas, eventos y pasos hasta la conversión.

No vamos a mirar el detalle de todos (y, por cierto, no podemos identificar tampoco), aunque puede ser interesante observar algunos comportamientos en detalle, ver cómo se producen las sesiones en nuestra página. Y cómo se comportan los usuarios desde que nos conocen. ¿Vuelven? (visitas por usuario) ¿Cuánto tardan? (días desde la última visita) ¿Cuántos contenidos ven? ¿Realizan conversiones y eventos? Son las mismas métricas vistas desde otro lado.


Podemos ordenar las sesiones mostradas cronológicamente y quedarnos solo con el tipo de interacción que no interese, según qué hits se realizan en la página.

Por ej. Ahora supongamos que queremos ver las sesiones concretas donde se cumplen objetivos en nuestro sitio. Seleccionamos Filtrar por objetivo más página vista*:

*Tengamos en cuenta que no podemos marcar usuarios que hagan solo eventos, objetivos o comercio electrónico, en toda sesión ha de haber páginas vistas como mínimo.

 

Tenemos de partida un listado resumen con las sesiones y su canal de tráfico y dispositivo:

google-analytics-usuario17

Así veremos el Customer Journey que tenemos accesible en Google Analytics, en usuarios de verdad, podemos  fijarnos en los usuarios que más nos convienen, los que convierten. Es como si tuviéramos disponible una grabación completa de cada una de las sesiones de un sitio.

Podemos desplegar todos los detalles cada sesión si queremos:

google-analytics-usuario16

O ver un resumen por día y sesiones 🙂

google-analytics-usuario6

 

Con la bandera de notificación azul se marcan los objetivos cumplidos.

google-analytics-usuario7

Podemos crear un objetivo para cada etapa del proceso de maduración y compra. Y ver cuántos usuarios tenemos en cada fase. Como propone aquí Iñaki Huerta.

Recordemos que con los segmentos podemos filtrar también por evento realizado, por página vista o secuencia cumplida.

Por ej. observar los abandonos del proceso de compra o registro, evaluar y ver en directo los problemas de usabilidad existentes.

Se trata de un análisis muy pormenorizado, para casos y pasos concretos.

A mi modo de ver, para poder analizar mejor toda la información deseada de una vez, este informe está aún un poco …

Creo que se podría mejorar mostrando un informe más completo, de tipo “Explorador” (y no “Tabla única” como ahora, si seguimos la nomenclatura de los Informes personalizados).

Para empezar estaría bien tener también el recuento del total de usuarios, como información complementaria. Aunque estemos en un informe de detalle de usuarios, estaría genial combinarlo con la potencia del análisis de grupo.

Estaría bien igualmente, disponer de gráficas personalizables a medida, para el segmento aplicado (por ej. Sesiones VS Consecuciones).

Da la sensación un poco de que está todavía en construcción o mejora. Esperemos 🙂

Por ej. Poder filtrar aquí por tipo de hit:

google-analytics-usuario18

Aun así, me gustan los cambios que van apareciendo por Google Analytics, ya iremos viendo!

 

 

 

 

 

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