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¿Buscan en la web más los hombres o las mujeres?

Última modificación el 29 de diciembre de 2022 por Capitán Lead

Seguimos creando dashboards para ecommerce. Concretamente en este post vamos a ver cómo combinar información de dos dimensiones. Para ello nos vamos a apoyar en el eje negativo de un gráfico de barras, que queda muy visual, a la vez que nos da información muy rápida y claramente.

Es posible crear informes de seguimiento para determinar quiénes buscan más en una web, si los hombres o las mujeres… así como directamente para saber si nos visitan más hombres o mujeres. Esto es posible gracias a la sección de Google Analytics de «Demographics».

La empresa XYZ quiere saber si los usuarios de su tienda online son más hombres o mujeres, y luego, dentro de esto, saber quiénes usan más el buscador.

En este post

  • Cómo configurar Supermetrics
  • Cómo sacar datos de Google Analytics con Supermetrics
  • Cómo hacer un Dashboard del género de los visitantes: hombres vs. mujeres

Cómo configurar Supermetrics

Como siempre, lanzar la sidebar de Supermetrics, y empezar a elegir entre las diferentes opciones. Lanzamos como hacemos habitualmente: Addons > Supermetrics > Launch Sidebar.

Si no sabes cómo usar Supermetrics, aquí tienes una guía rápida de uso: cómo loguearte en Supermetrics, cómo montar tus primeros dashboards ecommerce, uso de filtros…

  • En fuente de datos Google Analytics (le damos permisos y nos logueamos como hacemos siempre… aquí el tutorial de login en supermetrics).
  • Seleccionamos la vista  o vistas de nuestro interés en segundo lugar. En este caso, hemos seleccionado una única vista.
  • Como fechas, seleccionaremos un rango temporal en este caso corto, para ver datos de unos cuantos días. En el ejemplo voy a elegir mes y medio, pero luego trabajaré con los datos de un mes. Pediremos la información por días: debajo en dimensiones, «Date».
  • A Supermetrics vamos a pedirle como métricas Sesiones. Sería posible también hacer este report por usuarios, pidiendo Users en lugar de sesiones.
  • Y ahora la clave de este report, como la de tantos otros, las dimensiones. Vamos a usar las dimensiones Search Used y Gender. Con ella diferenciaremos las sesiones que hacen uso del buscador interno del site, de las que no, segmentadas por género (siempre según Google – esto lo saca dicen en función de la información que tiene de los usuarios que navegamos logueados, y luego extrapola datos). Con ello calcularemos tanto el porcentaje general de sesiones realizadas por mujeres / hombres, como el porcentaje de mujeres que buscan vs. el porcentaje de hombres que lo hacen.
  • Truco! Desmarcamos la casilla inferior: «Display column headers in multiple rows». Esto nos simplificará la realización del gráfico.
  • Importante traernos en filas la dimensión Date (para las fechas), para poder calcular la evolución de estos ratios, y en columnas las dos dimensiones comentadas anteriormente.
  • El resto de opciones de Supermetrics, Segment, Filter y Options, los dejamos «sin tocar».

Cómo sacar datos de Google Analytics con Supermetrics

Ejecutamos y Supermetrics hace la consulta por nosotros para extraer el número de sesiones realizadas por mujeres, por hombres, y dentro de estas, cuáles son con búsqueda y cuáles no.

Ahora viene «la magia». Vamos preparar los datos para ver digamos 4 series de datos: mujeres que buscan en la web, mujeres que no buscan, hombres que buscan, hombres que no. Queremos ver estas cuatro series de datos además en el tiempo, es decir, cómo evolucionan.

Vamos a utilizar para ello tanto arriba como abajo del eje horizontal. Mujeres arriba, hombres debajo. Para esto solo tenemos que transformar en negativo, multiplicando por (-1) las sesiones relativas a «hombres», tanto si buscan como si no.

Para hacer el gráfico de modo directo nos traemos tal cual las casillas fecha y sesiones de mujeres, y multiplicando por (-1) la sesiones de hombres.

 

¿Buscan más los hombres o las mujeres en una tienda online?

El gráfico es «Stacked column chart», creo que en español es «Columnas apiladas» o algo así. Realizamos unas mínimas ediciones en lo tocante a los colores. Algo más clarito para las sesiones con búsqueda, tanto para hombre como para mujer, que serán las menos, y quedarán más cerquita del eje. Más oscuras las series sin búsqueda. Leyenda abajo, porque suelo ponerla ahí, pero esto ya es a gustos generalmente.

Con esta representación veremos muy claramente si hay más sesiones de hombres que de mujeres (en este caso las mujeres son abrumadora mayoría en el site), pero no veremos tan claramente los porcentajes de uso. Dicho de otro modo, se ve muy claramente la evolución de sesiones realizadas por hombres y por mujeres, quedando muy claro que esta tienda online es visitada mucho más por mujeres que por hombres.

Cómo hacer un Dashboard del género de los visitantes: hombres vs. mujeres

Añadimos este cálculo: para el período del análisis, el último mes, calculamos el porcentaje de hombres que hacen uso del buscador de la web, y lo enfrentamos con el porcentaje de mujeres que buscan en nuestra web.

Para este ejemplo concreto, casi el 70% de las sesiones son realizadas por mujeres, y éstas buscan ligeramente menos: un 8,66% vs. un 8,81% de hombres que buscan.

No pongo las fórmulas porque es trivial: no he hecho más que el cociente [ sumatorio sesiones mujeres que buscan 30 días / sesiones totales de mujeres 30 días ]. Lo mismo para calcular el porcentaje de hombres que buscan, y el porcentaje de mujeres contra el total.

Sencilla infografía con estos datos

Podemos trabajar la visualización un poco más, añadiendo algún icono (estos de abajo son de https://www.flaticon.com/packs/avatar-11), jugando con los tamaños de las fuentes, cambiándola (esta es Roboto, está en Google Spreadsheets).

Se podría hacer incluso más esquemática, retirando los textos, y dejando indicado el género de los usuarios únicamente mediante los iconos. Esto ya es un poco a gustos… 🙂

Aquí, un poco más simplificada, y con fondo blanco… al final es la habilidad que tengamos para sintetizar la información y nuestros objetivos de comunicación.

Más allá de la información acerca de quién busca más, en este post hemos visto una manera de representar cuatro series de datos temporales – dos dimensiones, de modo bastante visual.

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