¿Cómo usar los segmentos dentro de Google Analytics?

Luego me preguntan cómo saqué cierto dato dentro de Google Analytics, como obtuve ciertas gráficas comparativas que aparecen en dos apartados distintos dentro de la herramienta o mejor aún como comparé dos valores tan distintos si no hay una gráfica que lo obtenga.

Es por ello que aquí encontrarán una lista de segmentos de tráfico que pueden adicionar a sus vistas de Google Analytics, las instrucciones para adicionarlo son las siguientes:

Hay que seguir el link de la lista (que viene al final de este documento) y verán una pantalla de Google con lo siguiente:

 Configuración de Segmentos en Google Analytics

Les recomiendo crearla en cualquier vista, para que no sé compliquen en decidir si la vista debe tener o no el segmento. Una vez que le dieron en el botón “crear” les va a aparecer la siguiente pantalla o una similar (recordar que yo ya los tengo y luego cambia ligeramente)
Salvando un segmento dentro de Google Analytics
 

Le dan salvar y ya podrán analizar sus segmentos dentro de Google Analytics.

Para utilizar estos segmentos basta con darle click en +Agregar Segmento

Usando los segmentos dentro de Google Analytics
 
Buscar el segmento que se quiere analizar.
 Buscando un segmento en Google Analytics
Seleccionar el segmento  que deseemos comparar y darle click al botón de “Aplicar”. Con ello ya podremos ver el segmento que deseemos.
Usando un segmento en Google Analytics
 
En este caso estoy comparando todo el tráfico con el tráfico que realmente se queda en el sitio en su mayoría a navegar (y comprar).

Ahora bien, pueden comparar hasta 4 segmentos similares y si además comparan entre dos semanas esto se puede volver un poco caótico si no saben que es lo que están buscando. Aquí un ejemplo:
Como usar multiples segmentos y comparar fechas en Google Analytics
 
 Comparando multiples segmentos y fechas dentro de Google Analytics

Cuatro segmentos: Mujeres en los rangos de edad 18-24, 25-34, 35-44 y 45-54 analizados en la semana del 16 de febrero del 2017 al 22 de febrero del 2017 y comparado con las mismas fechas pero del año 2016

La conclusión: Todos estos segmentos de tráfico femenino han tenido un incremento muy positivo, principalmente en el de mujeres entre 18-24 años, aunque definitivamente entre 25-34 años es el grueso de la población femenina divididos en esta forma los segmentos.


Bueno, la lista es la siguiente:


Really Engaged Traffic
Tráfico que ha visitado más de tres páginas en la sesión y cuya sesión es mayor de 180 segundos.

Female Users 18-24
Usuarias del sexo femenino cuya edad está entre 18 a 24 años.

Female Users 25-34
Usuarias del sexo femenino cuya edad está entre 25 a 34 años.

Female Users 35-44
Usuarias del sexo femenino cuya edad está entre 35 a 44 años.

Female Users 45-54
Usuarias del sexo femenino cuya edad está entre 45 a 54 años.

Female Users 55-64
Usuarias del sexo femenino cuya edad está entre 55 a 64 años.

Female users 65+
Usuarias del sexo femenino cuya edad es mayor a 64 años.

Male Users 18-24
Usuarios de sexo masculino cuya edad está entre 18 a 24 años.

Male Users 25-34
Usuarios de sexo masculino cuya edad está entre 25 a 34 años.

Male users 35-44
Usuarios de sexo masculino cuya edad está entre 35 a 44 años.

Male users 45-54
Usuarios de sexo masculino cuya edad está entre 45 a 54 años.

Male users 55-64
Usuarios de sexo masculino cuya edad está entre 55 a 64 años.

Male Users 65+
Usuarios de sexo masculino cuya edad es mayor a 64 años.

Google+ Traffic
Tráfico proveniente de la red social Google+

Youtube Traffic
Tráfico proveniente de Youtube

Twitter Traffic
Tráfico proveniente de la red social Twitter

Linkedin Traffic
Trafico proveniente de la red social Linkedin

Tumblr Traffic
Trafico proveniente de Tumblr

Facebook Traffic
Trafico proveniente de la red social Facebook

Pinterest Traffic
Trafico proveniente de la red social Pinterest

Organic Traffic with purchases
Trafico proveniente de los buscadores, se puede utilizar para saber la ruta que siguen los usuarios hasta la compra, para detectar las páginas de salida o para detectar las páginas con mayor cantidad de rebotes.

Spam
La finalidad de este es analizar la cantidad de tráfico de spam que llega o llegó al sitio, dependiendo de la vista que se esté analizando (Unfiltered vs Normal). Cabe recordar que las vistas Unfiltered, como su nombre lo indica, no contiene ningún filtro o modificación del tráfico así que si comparamos con la otra vista tendrá mayor cantidad de tráfico, pero este tráfico adicional es basura. Durante las elecciones en Gringolandia había mucho spam, aunque ahora ya es ligeramente menor si puede llegar a cambiar los datos en una toma de decisiones.

Organic Traffic Female with Purchases
Tráfico orgánico de generó femenino que ha realizado compras en el sitio. Curiosamente aparece que es mucho menor el tráfico, si comparamos con el tráfico de género masculino. Pero como no hay un CRM que nos dé un valor a comparar, pero me da la impresión de que muchas de las mujeres usan las computadoras de los hombres cuando van a comprar. Aunque también puede deberse a que las descripciones que aparecen en las SERPs no son lo bastante atractivas para que una mujer le de click a la liga.

Female Traffic with Purchases
Tráfico de género femenino que ha realizado compras en el sitio.

Organic Traffic Male with Purchases
Tráfico orgánico de generó masculino que ha realizado compras en el sitio.

Male Traffic with Purchases
Tráfico de género femenino que ha realizado compras en el sitio.

Organic No Brand Traffic (les debo el link porque no es genérico y tiene marcas comerciales)
Tráfico orgánico cuyas búsquedas no están relacionadas a la marca.