Toda cuenta contiene ya la respuesta a “quién convierte realmente aquí”. El Descubrimiento de audiencias va
a buscarla: una vez a la semana lee sus propios datos de visitantes y encuentra reglas cortas y legibles que identifican a los visitantes que
alcanzan un resultado mucho más a menudo que la media — o mucho menos. Cada hallazgo llega como una tarjeta que puede segmentar con una
campaña en un clic.
— árboles de decisión poco profundos y análisis de una sola condición, y después cada cifra se vuelve a medir sobre visitantes con los que la regla nunca se
ajustó. No sale nada de su cuenta. (Los intereses en sí los extrae el proceso de intereses automáticos que ya existe;
el descubrimiento los lee, no llama a ningún modelo.)
Qué hace una pasada
Se analizan noventa días, y los últimos catorce son la ventana de etiquetado. Un visitante “alcanzó el
resultado” si lo hizo en esos últimos catorce días; todo lo anterior es lo que una regla puede usar. Las cuentas muy
tranquilas se pueden pasar a una división de 180 / 60.
Todos los resultados con evidencia suficiente se minan en la misma pasada, en este orden:
- Compró
- Alcanzó un objetivo
- Mostró intención — añadió al carrito, marcó como favorito, rellenó un formulario
- Hizo clic en una campaña
- Volvió
- Sesión comprometida
Un resultado necesita unos cuantos cientos de personas que lo hayan alcanzado de verdad antes de que merezca la pena minarlo, así que un resultado poco frecuente sencillamente
se omite en lugar de adivinarse. Puede fijar un solo resultado si solo le interesa ese.
El propio historial del resultado se excluye deliberadamente
“Los compradores compran” no es un descubrimiento. Cuando se minan las compras, las compras y el gasto anteriores no se ofrecen
al minero como algo que una regla pueda usar — y lo mismo ocurre con cualquier otro resultado. Lo que devuelve es, por tanto,
algo que usted no sabía ya.
Usted decide qué datos puede usar
| Grupo de datos | Qué contiene |
|---|---|
| Perfil declarado | Sector, tipo de cuenta, origen del lead, canales con consentimiento. |
| Campos de CRM | Sus propios campos personalizados del visitante, y si el visitante llegó a través de una importación. |
| Ubicación | País. |
| Interacción | Sesiones, visitas, tiempo en el sitio, días desde la última visita, cómo llegó la primera visita. |
| Interacciones con campañas | Qué campañas vio el visitante, y en cuáles hizo clic. |
| Contenido y productos | Elementos vistos, añadidos, marcados como favoritos, comprados — y cuántos de cada. |
| Intereses | Los intereses y las categorías más fuertes del visitante. |
| Listas de audiencia | La pertenencia a sus propias listas. |
| Atributos sensibles | Género y franja de edad. Desactivados salvo que usted los active. |
Un grupo desactivado no aporta nada a ninguna regla — no una versión más débil, nada. Los cambios
se aplican a partir de la siguiente pasada semanal.
Muestreo y frecuencia
- Se leen como máximo 100 000 visitantes por pasada, y cada recuento de una tarjeta se vuelve a escalar a su población real
— de modo que las cifras describen la cuenta, no la muestra. - La minería es semanal. La segmentación es en vivo. Las reglas se encuentran una vez a la semana; una campaña que usa una
la evalúa en cada visita, así que un visitante completamente nuevo que coincide entra de inmediato. - Las listas se actualizan a diario.
Leer una tarjeta
| Parte de la tarjeta | Qué le dice |
|---|---|
| Quién está en él | La regla, una etiqueta por condición, nunca más de tres. Lo bastante corta para leerla en voz alta. |
| La cifra principal | Resultados extra en la ventana — cuántas conversiones más produjo este grupo que un grupo del mismo tamaño de visitantes medios. Es la cifra que decide si una tarjeta merece una campaña. |
| Confianza | Evidencia sólida — estadísticamente sólida en visitantes reservados y vista en al menos dos pasadas semanales. Probable — sólida, pero aún no repetida. Sin demostrar — la tarjeta encabeza con la advertencia en lugar de con la cifra. |
| La fila de evidencia | Visitantes en la ventana, lift, solidez y qué proporción de todos los que alcanzaron el resultado representa este grupo. |
| Se mantuvo fuera de muestra | El lift durante el ajuste, junto al lift en visitantes que la regla nunca vio. Cuando la segunda cifra se acerca a la primera, el hallazgo es real; cuando se desploma, la tarjeta lo dice. |
| Solapamiento | Otras sugerencias que contienen en gran parte a las mismas personas, y listas existentes que ya contienen a la mayoría. |
| Resultado real | Una vez que una campaña segmenta la tarjeta: sus sesiones reales, su tasa de conversión y su lift en los últimos 30 días. |
audiencias más pequeñas. Las tarjetas se ordenan por defecto por conversiones extra, no por el multiplicador más llamativo, y un
suelo mantiene los hallazgos débiles fuera de la pantalla por completo — menos de 30 visitantes, demasiada poca solidez estadística o
un lift demasiado pequeño. La pantalla le dice cuántos se han descartado en lugar de callárselo.
Qué puede hacer con una tarjeta
- Usar en una campaña — abre una campaña nueva con la regla ya aplicada como
Audiencia descubierta, evaluada en vivo en cada visita. La misma regla está disponible también en el propio selector de reglas
del editor de campañas, para segmentar o para excluir. - Ideas de campaña — un panel con las ideas de campaña de su cuenta, cada una respaldada por un diseño
real. Construir para esta audiencia crea la campaña en staging con la audiencia ya asociada. - Crear solo la lista — una lista de audiencia en lugar de una regla en vivo (véase más abajo).
- Enviar a plataformas publicitarias — envíe las personas que contiene a Meta, TikTok o Google como eventos, para que sus audiencias personalizadas y similares se construyan a partir de un grupo que sabe que convierte. A los grupos que rinden poco les corresponde en su lugar Enviar como exclusión. El flujo completo.
- Descartar — y permanece descartada, aunque una pasada posterior vuelva a encontrar el mismo grupo.
Listas de audiencia
Una lista es la otra forma de usar un hallazgo. Se construye en minutos, se actualiza a diario y contiene
personas en lugar de una regla — que es lo que necesitan el email y otras campañas fuera de línea, y lo que le permite
contar la audiencia o llegar a quienes coincidieron en el pasado.
Cada lista conserva la regla que la creó, en la columna Origen. Es deliberado: dentro de tres meses
el nombre por sí solo no explica nada, y este es el único sitio que lo hace.
- Usar en una campaña — segmente la lista directamente.
- Exportar CSV — para una plataforma publicitaria. En una audiencia que rinde poco, el botón dice
Exportar para excluir, porque eso es lo que haría con ella. - Eliminar, o dejar de actualizarla y conservar lo que ya contiene.
— varias sesiones, un gasto determinado — puede haber coincidido con cientos de visitantes a lo largo de la ventana y no
coincidir con nadie en este preciso momento. La tarjeta lo dice con todas las letras, y una campaña apuntada a esa lista simplemente
espera hasta que se llena.
Dónde no funciona
La misma pasada encuentra la imagen especular: grupos que alcanzan el resultado mucho menos a menudo que la media. Viven
en su propio apartado, y son tan útiles como los ganadores — para excluir a personas de una campaña, para excluir
una audiencia publicitaria y para darse cuenta de que un canal por el que paga trae visitantes que nunca convierten.
El informe de descubrimiento
El informe responde a “¿está funcionando?” y no a “¿qué ha encontrado?”:
- Conversiones extra disponibles — etiquetado como límite superior, porque suma audiencias
que se solapan. Un techo, no una previsión. - Reglas que se mantienen — cuántas se han visto durante dos semanas o más y son sólidas en
visitantes reservados. - Lift conservado fuera de muestra — cuánto del lift sobrevive en visitantes con los que las reglas no se
ajustaron. La prueba de honestidad. - Listas realmente usadas — creadas a partir de una sugerencia y segmentadas ahora por una campaña. La
cifra que dice si algo de todo esto ha llegado a un visitante.
Debajo: el lift representado frente al tamaño de la audiencia, con el suelo dibujado, para que vea usted mismo que los
multiplicadores más grandes son los grupos más pequeños; nuevas / mantenidas / perdidas semana a semana; la mejor audiencia individual por resultado; y
qué grupos de datos son los que predicen.
Pregunte al asistente
A través del servidor MCP, Claude o
ChatGPT pueden enumerar sus audiencias descubiertas con su evidencia en palabras sencillas, crear una lista a partir de una, descartar una o
construir un borrador de campaña que segmente una, sin que usted abra el panel.
Activarlo
El Descubrimiento de audiencias es un complemento con prueba
gratuita. En cuanto su cuenta lo tiene, aparece el grupo Audiencias en el menú izquierdo con
Audiencias descubiertas, Informe de descubrimiento y Listas de audiencia, y empieza la primera pasada.
No hay nada que configurar para obtener un primer resultado. Vuelva cuando se haya ejecutado una pasada y lea las tarjetas.
Lo que no pretende
- No es una predicción por visitante. Describe grupos que ya alcanzan un resultado más a menudo
que la media. No le dice que una persona concreta vaya a comprar. - El lift previsto es una medición, no una promesa. Es lo que hizo la regla con visitantes que nunca había
visto. En cuanto una campaña se ejecuta contra la audiencia, la tarjeta muestra el lift real por separado — son
dos cifras distintas y la pantalla nunca las mezcla. - El descubrimiento es semanal, no en vivo. Las reglas se actualizan una vez a la semana; solo la segmentación se
evalúa en tiempo real.
días. Configurar una cuenta así con una ventana de 180 días significa que los datos basados en sesiones sencillamente no están ahí para minarlos, y las reglas
construidas sobre ellos no se pueden encontrar. Las cuentas con la ventana por defecto no se ven afectadas.
Relacionado
- Audiencias y segmentación — cómo funciona la segmentación una vez que tiene una audiencia.
- Reglas de segmentación — el selector de reglas en el que aparece una audiencia descubierta.
- Segmentación por CRM o lista de usuarios — la otra forma en que las listas llegan a Personyze.
- Intereses — uno de los grupos de datos que mina el descubrimiento.