Cómo Realizar un Análisis de Cohortes en Google Analytics para Segmentar Mejor tu Tráfico

Neil Patel
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Author: Neil Patel | Co Founder of NP Digital & Owner of Ubersuggest
How to Run a Corhort Analysis in Google Analytics to Better Segment Your Traffic

Google Analytics es un elemento básico en el conjunto de herramientas de todo experto en marketing digital. Esto se debe principalmente a que proporciona una gran cantidad de datos, que cubren prácticamente todo lo que puedas desear saber acerca de cómo los visitantes interactúan con tu sitio.

El Análisis de cohortes es una función especialmente útil para los profesionales del marketing y las pequeñas empresas. Puede indicarte el rendimiento general de tu sitio web y también te ofrece información detallada sobre el comportamiento de los usuarios en tu sitio.

¿Qué es un análisis de cohortes?

Para entender qué es un análisis de cohortes, primero es necesario definir “cohorte”.

Este término se refiere a un subconjunto de personas agrupadas por un valor compartido.

Google lo define como un grupo de usuarios que comparten una característica común, identificada por una dimensión de Analytics.

Example of a cohort analysis in google analytics

Un análisis de cohortes, por lo tanto, es el proceso de analizar el comportamiento de grupos de usuarios.

Puedes comparar grupos entre sí y buscar diferencias y tendencias.

Si identificas algún patrón, el análisis puede ayudarte a determinar qué cambios y diferencias de comportamiento condujeron a resultados diferentes.

Para ser claros, este proceso no es exclusivo del marketing digital. Puedes realizar un análisis de cohortes para comparar muchos tipos diferentes de grupos.

De hecho, el término tiene su origen en los estudios médicos, en los que los investigadores comparan grupos de personas como fumadores y no fumadores para identificar las diferencias entre ambos.

example factor to consider for cohort analysis

Ten en cuenta que las posibilidades de cohortes se limitan a los datos que eres capaz de recopilar de tus visitantes mientras navegan.

Por ejemplo, las cohortes de Google Analytics se agrupan en función de la fecha de adquisición o de la primera visita de los usuarios al sitio web.

cohort analysis considers a user's acquisition use, which is measured as users' first visit to your site

El tipo de cohorte de nuevas adquisiciones puede ser extremadamente útil para dar contexto a los datos. El análisis de segmentos específicos, en lugar de la audiencia en su conjunto, te dará una idea más clara de lo que caracteriza a un buen cliente para tu negocio.

Un análisis de cohortes también va más allá de los puntos de datos básicos para sugerir las razones de los cambios en el comportamiento de los visitantes de tu sitio web.

Como resultado, la comparación de cohortes puede ayudarte a aprender más sobre lo que influye en comportamientos específicos y el impacto que tienen tus campañas y estrategias de marketing.

Por ejemplo, cuando la tienda online de ropa infantil Spearmint LOVE quiso identificar tendencias en su sitio, creó varios informes de análisis de cohortes:

cohort analysis months on books

Gracias a este análisis, pudieron determinar durante cuánto tiempo volvería el visitante promedio a su sitio web, así como el tiempo medio entre compras.

También utilizaron esta información para dividir sus cohortes en “ventanas personalizadas” basadas en los diferentes comportamientos de compra de las madres durante el embarazo y los primeros años de vida de sus hijos.

De este modo, podían predecir con mayor exactitud cuál sería la próxima compra de las cohortes y basar el contenido y el calendario de sus campañas publicitarias en esas predicciones.

Y aunque esta fue solo una de las diversas estrategias que Spearmint LOVE utilizó para mejorar su marketing, el resultado final fue un crecimiento interanual del 991% entre 2015 y 2016.

Cómo ejecutar un análisis de cohortes en Google Analytics

Ejecutar un análisis de cohortes en Google Analytics es un proceso bastante sencillo.

En la pestaña Audiencia, selecciona Análisis de cohortes.

Creating a cohort analysis in google analytics - step 1

De forma predeterminada, el panel principal de este informe mostrará un gráfico con las cohortes por Fecha de adquisición por Retención de usuario.

cohort analysis dashboard - step 2

En este caso, el día 0 representa la primera visita de cada usuario a tu sitio y los días posteriores muestran si regresaron.

Si observas un descenso en este gráfico, no te alarmes.

Las cohortes inevitablemente disminuyen con el tiempo a medida que los usuarios dejan de regresar a tu sitio.

Mantener un flujo constante de visitantes que regresan es un reto incluso para los profesionales de marketing más experimentados, así que no te sorprendas si este número disminuye gradualmente para la mayoría de tus cohortes.

Debajo de este gráfico, el informe también mostrará una tabla que muestra la retención de usuarios de tu sitio, dividida en grupos según la fecha de las primeras visitas de los usuarios.

En este caso, cada fila representa una cohorte diferente de usuarios por Fecha de Adquisición.

Si observas que alguna fila muestra tasas de retención significativamente diferentes del resto, esto puede ser un gran punto de partida para el análisis.

Esto es especialmente cierto si realizas grandes campañas de marketing.

Por ejemplo, una cohorte de alto rendimiento puede indicar que la campaña que lanzaste ese día fue particularmente efectiva para atraer tráfico comprometido.

A continuación, en la parte superior de este panel de control, puedes ajustar los datos que se incluyen en tu informe.

cohort analysis options

En este momento, el único Tipo de Cohorte disponible es la Fecha de Adquisición o la fecha de la primera visita de un usuario a tu sitio.

Pero puedes ajustar el Tamaño de la cohorte para abarcar grupos de usuarios por día, semana o mes.

Esto es especialmente útil si lanzas y ejecutas nuevas campañas en una línea de tiempo que coincida con una de estas duraciones.

A continuación, puedes elegir entre algunas métricas diferentes para analizar tu cohorte.

La métrica predeterminada es la Retención de usuarios, que muestra el porcentaje de una cohorte que regresa en los días posteriores a su primer visita.

user retention cohort analysis

Si uno de tus objetivos principales es aumentar el tráfico general y mantener un flujo constante de visitantes que vuelvan, este informe puede ser muy útil.

Sin embargo, para la mayoría de los propietarios de sitios, los dos conjuntos siguientes proporcionan información más valiosa, ya que se refieren a las acciones que realiza un usuario más allá de la simple visita a tu sitio.

El conjunto de métricas “Por usuario” mostrará el número medio de acciones que cada miembro de una cohorte realizó en tu sitio, entre las que se incluyen:

  • Objetivos completados por usuario:
cohort analysis with filters for "goal completions per year"
  • Páginas vistas por usuario:
cohort analysis for google analytics for pageviews per user
revenue per user as factor for cohort analysis
  • Duración de la sesión por usuario:
session duration per user for cohort analysis
  • Sesiones por usuario:
Sessions per user for cohort analysis
  • Transacciones por usuario:
transactions as a factor in your cohort analysis

En lugar de analizar tus cohortes en función de si vuelven constantemente a tu sitio, puedes centrarte en las acciones que tienen un impacto en tus objetivos más importantes.

El siguiente conjunto de métricas es similar, pero en lugar de mostrar un promedio por usuario, mostrará el total para la métrica de tu elección, incluyendo:

goal completions
revenue
  • Duración de la sesión
  • Sesiones
  • Transacciones
  • Usuarios

Por último, puedes ajustar el intervalo de fechas de tu informe para incluir datos de la semana, dos semanas, tres semanas o un mes anteriores.

El intervalo que elijas dependerá del alcance de los datos que desees analizar, así como del tamaño de tu cohorte. Una semana puede proporcionar datos suficientes si tus cohortes se desglosan por días, pero tendrás que seleccionar un intervalo de fechas más amplio para cualquier cohorte más grande.

Consejos para sacar el máximo provecho de tu análisis de cohortes de Google Analytics

Para obtener información útil y procesable de tu análisis de cohortes, debes tener en cuenta algunas prácticas recomendadas.

1. Utiliza segmentos adicionales para obtener más información sobre tu público

El hecho de que la configuración actual solo te permita crear cohortes basadas en la Fecha de Adquisición puede parecer una limitación.

Afortunadamente, puedes utilizar segmentos adicionales para segmentar aún más tus datos. De hecho, Analytics permite actualmente hasta cuatro segmentos en el informe de análisis de cohortes.

A medida que añadas nuevos segmentos, cada uno aparecerá en una nueva tabla debajo de la tabla “Todas las sesiones”.

Por ejemplo, puedes profundizar en tu análisis de cohortes segmentando el tráfico móvil frente a todo el tráfico.

mobile vs. desktop traffic with cohort study

Recibirás un cuadro comparativo como este:

example comparison chart for cohort analysis

Si te desplazas por las columnas, podrás ver los datos de cada cohorte.

data for individual cohorts

Este informe muestra que el 3,98% de los 125.499 usuarios de escritorio que se registraron en la semana del 1 al 7 de abril volvieron en la primera semana, el 2,41% en la segunda y el 2,05% en la tercera.

Si comparamos estos datos con los de dispositivos móviles, veremos que los ordenadores de sobremesa siguen reteniendo mejor a los usuarios que los móviles.

Además de las opciones preestablecidas que hemos comentado, también puedes aplicar los segmentos personalizados que hayas creado en Analytics.

Esto significa que puedes utilizar el informe de análisis de cohortes para acceder a datos sobre conjuntos de usuarios que ya hayas identificado como valiosos para tu sitio.

Por ejemplo, a continuación puedes ver una comparación entre los visitantes de un sitio que se registraron para una prueba gratuita y los que descargaron un whitepaper.

trial vs paper for factor to feature in cohort analyst

Independientemente de los segmentos que utilices, deberás estar atento a los que tengan un rendimiento significativamente diferente del informe “Todas las sesiones”.

Esto te ayudará a identificar grupos de usuarios que difieren del comportamiento del usuario promedio, ya sea de forma positiva o negativa.

Si un grupo tiene un mejor rendimiento, regresando a tu sitio en mayor proporción, por ejemplo, te conviene investigar las causas potenciales de esa diferencia. Luego, puedes utilizar esta información para replicar ese comportamiento en otros segmentos de tu tráfico.

2. Evalúa las respuestas a los esfuerzos de marketing a corto plazo

El informe de análisis de cohortes también puede ser útil para analizar cómo responde tu audiencia a los esfuerzos de marketing a corto plazo, como las campañas de correo electrónico.

Con cada correo electrónico que envíes, llegarás a un conjunto ligeramente diferente de usuarios, y supervisar el comportamiento de los usuarios a los que llegas como resultado puede ser una excelente forma de medir tu éxito.

Siempre que utilices el seguimiento UTM para tus campañas, puedes seguir recreando un nuevo segmento dentro del informe de análisis de cohortes y seleccionando “Fuentes de tráfico” en la columna de la izquierda.

Example of continually adding cohorts to analysis  and adding new filters

Introduce los parámetros de tu campaña y compara ese segmento con el tráfico general de tu sitio.

Así, por ejemplo, si realizas una campaña por correo electrónico durante tres días ofreciendo un descuento del 25%, puedes realizar un seguimiento del comportamiento de los usuarios que utilizaron el descuento durante este periodo.

Si los usuarios a los que llegaste con tu campaña obtuvieron mejores resultados para tu métrica objetivo, este es un indicador sólido de que fue eficaz para alcanzar el tipo de tráfico y clientes que deseas.

3. Aprende sobre los hábitos de compra de comercio electrónico

Una de las mejores funciones del informe de análisis de cohortes es la inclusión de datos específicos del comercio electrónico, incluidos los ingresos por usuario, las transacciones por usuario y los ingresos totales.

Observar las transacciones por usuario por fecha de adquisición puede mostrar el tiempo medio que tarda un usuario en realizar una compra.

Por ejemplo, en este ejemplo, las compras aumentaron cinco días después de la fecha de adquisición.

cohort analysis of transactions by day

Es importante tener en cuenta otros factores que podrían haber causado este pico, como una promoción o una campaña de remarketing. Disponer de estos datos te permitirá comprender mejor el comportamiento de compra de tu audiencia y el tiempo medio que tardan en tomar una decisión.

También puedes ir un paso más allá cruzando estos datos con el informe Valor del tiempo de vida del cliente (LTV).

Por ejemplo, supongamos que en un análisis de cohortes observas que, a lo largo de una campaña de 12 semanas, se han producido descensos significativos en la retención de usuarios en las semanas cinco y once.

user retention drop offs as factor in cohort analysis

Puedes consultar el informe LTV para el mismo periodo de tiempo y determinar si hay canales o campañas que tengan las mismas semanas de bajo rendimiento.

Para acceder a estos datos, selecciona Valor del tiempo de vida del cliente en el menú Audiencia.

A continuación, decide qué métrica deseas utilizar para determinar el valor de tus usuarios. En el caso de los sitios de comercio electrónico, probablemente serán los ingresos por usuario.

example of life time value cross report for cohort analysis.

El siguiente paso consiste en ordenar los datos por canal de adquisición, fuente, medio o campaña.

LTV and filters example of cohort analysis

Esto puede darte una idea de qué canales necesitas mejorar para eliminar las caídas en el rendimiento del sitio y aumentar la retención de usuarios y los ingresos.

4. Usa anotaciones para monitorear el impacto

A medida que analizas tus informes de cohortes, es esencial tener en cuenta cualquier factor que pueda estar afectando los datos que ves.

Afortunadamente, puedes realizar anotaciones para realizar un seguimiento de estos factores y ver fácilmente las fechas de eventos, campañas y cambios específicos en el sitio.

Por ejemplo, el siguiente gráfico muestra tres eventos significativos para los esfuerzos de marketing de una empresa.

Example jump in traffic from cohort analysis

En este caso, muestra la fecha en que la agencia publicó un artículo en una plataforma de terceros.

Pocos días después, observaron un aumento significativo del tráfico.

Aunque esto podría resultar confuso si solo se mira el informe de análisis de cohortes, la anotación garantiza que los usuarios que miren estos datos no olviden tener en cuenta ese factor significativo y analicen los datos en consecuencia.

5. Guarda los informes de las cohortes más importantes

Si tienes previsto utilizar la función de análisis de cohortes con frecuencia, guardar los informes es una forma excelente de ahorrar tiempo.

También te garantiza que estás analizando siempre los mismos conjuntos de datos para que no saques conclusiones erróneas simplemente porque un ajuste de tu informe sea ligeramente diferente.

Para guardar un informe, haz clic en el botón “Guardar” situado en la parte superior del panel de control y crea un nombre.

"save cohort analysis report" example  for ongoing cohort analysis
named report to save to keep cohort analysis groups together

Esto mantendrá intactas todas las personalizaciones, incluidos los segmentos avanzados, las dimensiones secundarias y la ordenación, de modo que la próxima vez que desees utilizar la función de análisis de cohortes, no tendrás que perder tiempo recreando tu conjunto de datos.

Conclusión

Si estás buscando una forma de segmentar tus datos en fragmentos más manejables, la función de análisis de cohortes de Google Analytics es una forma excelente de centrarte en subconjuntos específicos de tu audiencia.

Puedes utilizarla para obtener más información sobre los segmentos (también conocidos como cohortes) que ya has creado y ver en qué se diferencia su comportamiento del de otros segmentos, así como del tráfico de tu sitio en su conjunto.

También es útil para medir las respuestas a campañas específicas, aprender más sobre el comportamiento de los compradores de comercio electrónico y supervisar el impacto de cualquier otro evento significativo relacionado con tu negocio.

Si necesitas ayuda para crear y gestionar los datos que obtengas de tu análisis, o para incorporarlos a tu estrategia general de marketing, estamos aquí para ayudarte.

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Neil Patel

About the author:

Neil Patel

Co Founder of NP Digital & Owner of Ubersuggest

Es el cofundador de NP Digital. The Wall Street Journal lo llama el influenciador más importante en Internet, Forbes dice que es uno de los 10 especialistas en marketing más importantes, y Entrepreneur Magazine dice que creó una de las empresas más brillantes. Neil es autor best seller del New York Times y fue reconocido como uno de los 100 empresarios más importantes menores de 30 años por el presidente Obama, y como uno de los 100 más importantes menores de 35 años por las Naciones Unidas.

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