La mayor parte del contenido centrado en la segmentación de clientes para comercio electrónico le indica cómo segmentar en función de los datos disponibles en Google Analytics. Eso puede ser útil: le permite dividir los segmentos de clientes por facetas, como la fuente de tráfico y el navegador. y entender cómo ciertas métricas de comercio electrónico varían en esos diferentes segmentos.
Pero si esos son los únicos segmentos de clientes que usa y las únicas métricas por las que segmenta, se está perdiendo información clave sobre el comportamiento, como:
Esa es información que puede ayudarlo a perfeccionar sus esfuerzos de personalización y su estrategia de marketing en general.
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En este artículo, cubrimos los cuatro segmentos principales que puede desglosar en Google Analytics. Luego damos un paso más y explicamos cómo los datos basados en visitantes de Webinpixels abren un mundo completamente nuevo de segmentos de comportamiento y agregan otro nivel a la segmentación de Google Analytics.
(Si ya está familiarizado con la segmentación a través de Google Analytics, puede vaya directamente a la sección sobre cómo Webinpixels agrega opciones de segmentación de comercio electrónico más específicas).
Hay cuatro segmentos principales que las empresas de comercio electrónico pueden crear en función de los datos disponibles en Google Analytics. Puede segmentar a los usuarios por:
Al segmentar su base de clientes por estas dimensiones, puede obtener rápidamente una idea de cómo varía el compromiso y la conversión (si es que lo hacen) en función de cada segmento. Pueden decirle si los usuarios que regresan pasan mucho más tiempo en su sitio web de comercio electrónico que los nuevos usuarios, por ejemplo, o si los clientes de un país o ciudad en particular realizan conversiones con más frecuencia que los clientes en otras ubicaciones.
A acceder al informe de fuentes de referencia en Google Analítica: Adquisición → Todo el tráfico → Fuente/Medio.
Al dividir a los clientes en segmentos en función de su procedencia antes de llegar a su sitio de comercio electrónico, puede tener una idea de la calidad del tráfico que obtiene de diferentes fuentes de referencia.
Puede ver, por ejemplo, si un mayor porcentaje de clientes que provienen de Google Ads se convierten en su primera visita en comparación con los que provienen de las redes sociales (por ejemplo, Instagram).
Con esa información a mano, puede considerar probar diferentes rutas de conversión para los dos canales. Puede enviar a los visitantes de Google Ads directamente a las páginas de productos (donde pueden comprar de inmediato). Para los visitantes de Instagram, puede probar emparejar una página de producto con un activo de contenido, una oferta de descuento u otro mecanismo para capturar su correo electrónico; de esa manera, puede volver a comercializar para ellos y mantener a esos usuarios moviéndose a través del embudo.
Para acceder al informe de tipo de usuario en Google Analítica: Audiencia → Comportamiento → Nuevo vs. Regreso.
Cuando divide a los clientes en segmentos de tipo de usuario, obtiene una idea de las métricas de participación y conversión de los usuarios que han estado en su sitio web antes en comparación con los usuarios nuevos.
Según el desglose de los segmentos de usuarios nuevos y recurrentes, puede ver qué páginas suelen visitar los usuarios nuevos y recurrentes, por ejemplo.
Puede averiguar en qué páginas convierte cada segmento y saber si los nuevos usuarios tienden a comprar ciertos productos más que los usuarios que regresan (y viceversa). Con esa información, puede probar agregar personalización a su página de inicio que recomiende diferentes productos a visitantes nuevos y recurrentes.
Para acceder al informe de ubicación en Google Analítica: Audiencia → Geo → Ubicación
La segmentación de sus clientes en función de la ubicación geográfica es una opción común y le permite obtener una sensación de participación y conversión entre países, ciudades y continentes. Esta información puede ser invaluable para asignar presupuestos de marketing y publicidad y orientar sus campañas pagas.
Puede ver, por ejemplo, que los clientes que acceden a su tienda de comercio electrónico desde Canadá tienen un valor de conversión más alto que los que acceden desde el Reino Unido. Con esa información, podría asignar más inversión publicitaria dirigida a clientes canadienses para aumentar el valor de conversión de manera más efectiva.
Para acceder al informe del navegador y del sistema operativo en Google Analítica: Audiencia → Tecnología → Navegador y sistema operativo
Cuando segmenta a los clientes de comercio electrónico en función del navegador, el sistema operativo y el tipo de dispositivo que utilizan para acceder a su sitio web, puede obtener información muy valiosa sobre la usabilidad de su sitio web en todos los dispositivos, además de cómo eso afecta el compromiso y el comportamiento.
Por ejemplo, si encuentra que las conversiones son particularmente bajas para un navegador, digamos, Safari, puede analizar más a fondo por qué. Puede encontrar que el botón de pago en la página de su carrito de compras no se muestra correctamente cuando se ve en Safari, y algunos ajustes simples basados en esa información podrían aumentar drásticamente las conversiones en esa plataforma.
Se puede obtener mucha información de Google Analytics, pero la herramienta gratuita tiene una limitación que marca una gran diferencia para los comerciantes de comercio electrónico: todos sus datos se basan en sesiones.
En otras palabras, Google Analytics no vincula varias sesiones del mismo usuario. Puede crear segmentos de clientes con Google Analytics, pero no son tan de confianza como si estuvieran segmentados por visitantes reales.
En Webinpixels, utilizamos datos basados en visitantes, y eso le permite crear segmentos de clientes más específicos en función de nuestros datos de comportamiento de visitantes, además de sus propios datos de clientes de comercio electrónico. También le permite agregar otra capa de análisis sobre sus segmentos de Google Analytics.
Cuando ejecuta mapas de calor y otros informes en su tienda en línea, Webinpixels le permite filtrar los resultados de nuestros informes de confeti, superposición y lista para ver el comportamiento de los clics en 22 dimensiones diferentes.
Al filtrar por Recomendador, Nuevo versus recurrente, País, Navegador, Sistema operativo y Tipo de dispositivo, puede obtener más datos de comportamiento en los segmentos identificados en Google Analytics.
Eso es importante porque, cuando usa solo los datos de Google Analytics, se queda con un gran punto ciego sobre lo que sucede entre el momento en que un usuario llega a su sitio web y cuando finalmente se convierte. ¿Se desplazaron hasta el final de la página? ¿Hicieron clic para leer más reseñas de productos? ¿Vieron imágenes adicionales del producto?
Responder esas preguntas le brinda una visión más holística de cada segmento de clientes y lo que los lleva a comprar.
Aquí hay un ejemplo de esa información en acción. En el Informe de confeti a continuación, filtramos los clics por nuevos usuarios. Originalmente, estábamos interesados en cómo su comportamiento en el formulario de ventas variaba de los usuarios que regresaban. Pero el cuadro amarillo resaltado nos muestra que una parte considerable de esos nuevos usuarios están haciendo clic en el logotipo de la marca, una vía de escape que los saca del embudo de ventas.
Eso es una pista, pero no nos dice por qué tantos nuevos usuarios están abandonando el proceso de conversión. Al mirar el Informe de superposición en la misma página, podemos ver que la mayoría de los nuevos visitantes que hacen clic en el logotipo provienen de la búsqueda de Google.
Eso nos dice que esos usuarios probablemente no estén listos para comprar, primero necesitan más información. Con esa información, podemos redirigir a esos usuarios a una página diseñada para la parte superior del embudo.
Además de brindarle más información contextual sobre los segmentos de clientes existentes, también puede desglosar segmentos aún más específicos y específicos utilizando Webinpixels.
Nuestra herramienta de mapa de calor le permite definir hasta cinco variables de usuario. Eso significa que casi cualquier cosa que pueda medir y pasar a Webinpixels se puede rastrear en sus instantáneas (así es como llamamos a nuestros cinco informes de comportamiento de usuario diferentes).
Al definir esas variables de usuario personalizadas, puede ver el comportamiento de los clics en su sitio web en función de estos cinco segmentos de comercio electrónico adicionales:
Al filtrar las instantáneas por estilo, por ejemplo, puede obtener información valiosa sobre cómo los diferentes clientes navegan por su catálogo de productos. Eso hace posible crear páginas de catálogo dinámicas y personalizadas y sugerencias de productos relacionados.
Aquí hay una muestra de nuestro informe Confeti filtrado por una variable de usuario dada:
Si la variable de usuario se desglosa por el estilo del cliente, puede ver que los clientes representados en verde están más interesados en los productos que se encuentran más abajo en la página. En este caso, puede probar una experiencia de compra dinámica que coloque esos productos más arriba en la página para este segmento de clientes en particular.
Nota: ¿Busca una segmentación de clientes más detallada y fiable? Regístrese y prueba Webinpixels gratis durante 30 días para obtener acceso a datos de comportamiento y basados en visitantes sobre las personas que visitan su sitio web.
Si no eres programador, querrás traer a tu desarrollador web para esto. Debido a que Webinpixels no sabe automáticamente el valor que desea rastrear, deberá informar a nuestro software a través de un código.
Primero, comenzará por decidir qué quieres rastrear. Para nuestros propósitos aquí, supongamos que desea realizar un seguimiento de los usuarios que han iniciado sesión en su cuenta frente a los que no lo están. Una vez que haya tomado esta decisión, debe averiguar cómo identificarás a estos visitantes (su desarrollador o programador puede ayudar con esto).
Muchos de nuestros usuarios hacen uso de los archivos de cookies que configuran para rastrear información adicional. Entonces, por ejemplo, si tiene un valor de «inicio de sesión» en una cookie, puede configurarlo como una variable de usuario en Webinpixels.
Para hacer eso, deberá escribir un código para leer la cookie y luego configurarlo como el valor. Cómo haces esto depende de ti. Aquí hay un ejemplo de cómo pasarías esos datos a Webinpixels, usando la función CE_READY():
función CE_LISTO(){
var isLoggedIn = ?; // El cliente debe proporcionar la lógica para configurar isLoggedIn
si (está conectado)
CE2.set(1, ‘conectado’);
más
CE2.set(1,’no conectado’);
}
Una vez que su programador configure las variables de usuario de su cliente, comenzará a ver estos datos en los informes de confeti y superposición que ejecute.
Nota: Webinpixels rastrea automáticamente las campañas UTM y los parámetros que ha definido en su sitio web, por lo que no es necesario utilizar variables de usuario personalizadas para estos.
En el mundo del comercio electrónico, la segmentación de clientes ya no es opcional: es lo que está en juego para permitir que los esfuerzos de marketing sigan el ritmo de su competencia.
Cuando agrega datos de comportamiento de clics a segmentos existentes y utiliza las variables de usuario personalizadas de Webinpixels para desglosar segmentos de comportamiento adicionales, hace posible lo siguiente:
Esos son aspectos de gran valor de las campañas de marketing de comercio electrónico, lo que significa que, cuando se realizan correctamente, puede obtener grandes beneficios de esos esfuerzos.
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