Metas y métricas

Así, para poder conocer la evolución de la conversión de la empresa.com, es necesario primero asignar unas metas y métricas que reflejen la realidad de este negocio y aporten información relevante para la toma de decisiones y sus consiguientes acciones.

Panel de control

Ya se puede ver el panel de control que muestra a primera vista la evolución de las métricas escogidas para cada uno de los objetivos.

Gráficos: Se ha calculado la variación entre semanas para tener una visibilidad más profunda de la tendencia en el tráfico. Se puede ver también la tendencia con los valores absolutos, aunque en porcentajes se obtiene un mayor nivel de detalle.

Objetivo Ingresos:
	A primera vista apreciamos: 1. La campaña de la tercera semana tuvo una buena conversión a ventas aunque no a solicitudes de información. 2. La semana novena los indicadores sufren una caída.
Objetivo fidelización
Durante la campaña de la tercera semana aumentan los días antes de la compra, con un incremento de los indicadores para 3 y 4 días antes de la compra. El indicador para 7 días antes de la compra tiene un comportamiento irregular, debido a que su poco volumen muestra más variación en porcentaje.
Objetivo costes
	A primera vista apreciamos: 1. Las semanas 5 y 6 sufren una caída en los trámites realizados. 2. Después de esto el indicador se recupera.

En estos indicadores se puede observar el impacto de la campaña sobre las ventas pero no sobre las solicitudes de información. Dado que el objeto de la campaña era una promoción válida sólo en el día, se puede decir que tuvo una buena respuesta.

Los gráficos nos revelan también que los compradores eran usuarios que mayoritariamente ya habían estado en la web, con lo que se puede observar la importancia de las acciones de marca, o Branding, previas para este tipo de campañas.

La inestabilidad del indicador de trámites terminados es atribuible en una primera instancia a la estacionalidad. Aunque, en una segunda lectura, se intuye que no se están realizando las acciones oportunas para promocionar el uso de las funcionalidades para los trámites online existentes en el sitio web.

Segmentación

Con el panel de control para la “vista de pájaro” construido, se puede empezar a profundizar en la conversión a través de la segmentación.

En este caso práctico se va a mostrar una primera aproximación a la segmentación básica de la conversión, la segmentación por producto. Con ello, se pretende obtener una información relevante para la optimización del proceso de conversión, a nivel de arquitectura, diseño y usabilidad.

Sin embargo, el análisis de la conversión no estará completo hasta que no se incorporen todos los datos referentes a costes, juntamente con la información referente a la adquisición ya vista en el post anterior de análisis de la adquisición, que permitirán el cálculo del ROI a nivel detallado y situará la analítica web de lleno en la toma de decisiones estratégica a nivel ejecutivo. Vale la pena ver en profundidad todo este proceso así que lo dejaremos pendiente para un próximo post .

Embudo de conversión

A continuación, se muestra el embudo de conversión del proceso de compra, una vez seleccionados los productos y sus características. Éste se corresponde con el proceso de pago, es decir, a partir del momento en que ya están añadidos los productos que se desean al carrito de compra y se procede a realizar el pago, lo que se denomina, checkout.

Se muestra en primer lugar el ratio de conversión del proceso de pago juntamente con el ratio de conversión global, este último hace referencia a la división compras/visitas global.

Se ha determinado el embudo con estos dos únicos pasos ya que los pasos anteriores de selección del producto son diferentes para cada uno de ellos de manera que no tiene sentido ver datos agregados sin poder distinguir dónde dirigir la optimización.

La información revelada por este gráfico es ligeramente desalentadora: se observa que sólo un tercio de los usuarios que han empezado el proceso de pago finalmente lo ha terminado, siendo el ratio de éxito de un paso al siguiente de poco más de la mitad de los usuarios. Ante esta información, se recomienda empezar por un análisis de formularios para determinar dónde se encuentran los puntos conflictivos y darles solución, así cómo realizar una revisión de la usabilidad global de cada uno de los pasos.

Embudos de conversión por producto

A continuación, se muestran dos embudos de conversión para los dos productos principales de la empresa.com. Estos embudos hacen referencia al proceso de selección del producto, es decir, desde su primera visualización hasta la selección de sus características en función de las necesidades del usuario. Los embudos terminan en el momento en que se entra al proceso de pago, embudo mostrado en el apartado anterior.

Se muestra primero el ratio de conversión de la selección del producto, es decir, de todas las visitas al sitio, aquellas que han seleccionado el producto y han finalizado el proceso de escoger todas sus características hasta el momento de entrar en el proceso de pago. A continuación, se puede ver el ratio de conversión total del producto, es decir, de todas las visitas al sitio web, aquellas que finalmente han realizado una compra del producto A.

Embudo Producto A

Se observa que el producto genera un gran interés entre los usuarios, ya que casi la mitad de ellos entran en el proceso de selección. Se deduce aquí que el producto tiene una difusión adecuada y el proceso de captación es consistente con el proceso de conversión. Sin embargo, son muchos los usuarios que abandonan el proceso en el último paso. Se entiende que el último paso requiere de información personal del usuario, y que no se consigue retener al usuario y persuadirle para que siga adelante en el proceso. En este caso, se recomienda hacer una revisión de qué información es estrictamente necesaria y cómo se implica al usuario para que interactue con el proceso desde una posición win-to-win.

Embudo Producto B

Se observa, por los ratios de conversión, que son superiores al ratio de conversión global del sitio, que éste es el producto estrella de la empresa.com. El ratio de conversión total del producto se reduce a la mitad una vez superado el proceso de selección, cosa que sugiere que este producto no tiene un precio “impulsivo” sino que requiere de cierta reflexión por parte del usuario. Una vez más, se muestra cómo el último paso frena la conversión del producto B, aunque en este caso la conversión de los pasos anteriores es ligeramente superior al producto A, es decir, se consigue una mayor implicación del usuario con el producto.

La empresa.com tiene disponible en su sitio más productos con embudos de conversión similares a los anteriores, que no se reproducen aquí, y que tienen un comportamiento que no difiere mucho de los anteriores.

Conclusiones

Después de esta primera aproximación al análisis de conversión, y pendiente aún su segmentación vinculada a la adquisición, se desprenden de todos estos datos ya unas primeras acciones a acometer:

1.- Profundizar en las campañas de marca que ejercen de apoyo a las campañas genéricas de llamada a la acción inmediata.

2.- Profundizar en el análisis de formularios para el proceso de pago con el objetivo de optimizar la conversión de este embudo y reducir el freno a la compra una vez seleccionado el producto.

3.- Revisión exhaustiva del paso crítico en el proceso de selección de producto donde se pide al usuario información personal con el objetivo de ofrecer una mayor confianza para implicar al usuario con el producto y reducir su porcentaje de abandono en este punto.

Nota: Ha contribuido en la elaboración de este post mi compañero de equipo Javier Consuegra. Gracias Javi

Cada una de estas áreas se sustenta sobre unas métricas concretas, teniendo unos KPIs principales y alimentándose de diferentes fuentes. Así pues, cada una es por si misma extensa y compleja, necesitando de las demás para cobrar el sentido que realmente tiene. Aún así, vamos a observarlas detalladamente para hacernos una idea de su utilidad y nos centramos hoy en la adquisición.

Para ello, nos serviremos de un ejemplo ficticio, aunque basado en un caso real, de un sitio web que ofrece servicios a particulares y empresas que se pueden contratar on y offline. Lo llamaremos empresa.com.

Objetivos del sitio

Como todo buen análisis, su inicio está en la definición de objetivos. Éstos deben corresponderse con los objetivos de negocio del sitio de una manera global.

En nuestro caso, los objetivos de la empresa.com son:

• Aumentar ingresos: o dicho de otra manera, aumentar las ventas de sus servicios
• Fidelizar clientes: para que sigan con esta compañía y sigan comprando sus servicios, ya sean los mismos o diferentes a lo largo del tiempo
• Reducir costes: trasladando la gestión post-venta al entorno online. Obviamente, cuando se vende un servicio se debe prestar este servicio, y la transferencia de esta gestión desde el entono offline al entorno online supone un ahorro monumental en costes estructurales para la compañía.

Metas y Métricas

El siguiente paso será definir las metas a lograr para la consecución de los objetivos y asignar las métricas a observar.

En este ejemplo, al estar centrado sólo en la adquisición de tráfico, sólo vamos a tener en cuenta aquellas metas y métricas que nos pueden aportar información referente a la entrada de tráfico al sitio, dejando para otro momento todo lo que tenga que ver con marca, conversión o fidelización.

* Visita retenida: visitas que han hecho algo más que acceder al sitio, en este caso se define como visitas que han visualizado más de una página.
** % Clientes únicos logados: porcentaje de visitas únicas logadas respecto al total de clientes de la compañía. Posiblemente podríamos encontrar una métrica aún más depurada para monitorizar este objetivo, pero en nuestro caso es la que más se acerca al objetivo dados los recursos disponibles.

Panel de control

Y con todos estos elementos definidos podemos montar ya el panel de control de adquisición que reúne en un mismo sitio todas las métricas relevantes.

Gráficos: Se ha calculado la variación entre semanas para tener una visibilidad más profunda de la tendencia en el tráfico. Se puede ver también la tendencia con los valores absolutos, aunque en porcentajes se obtiene un mayor nivel de detalle.

Objetivo Ingresos:
	A primera vista apreciamos: 1. Aumento del interés la semana tercera aunque sin impacto en la fidelización. 2. Caída de los indicadores en la novena semana.
Objetivo fidelización
	A primera vista apreciamos: 1. Pico de visitas de calidad en la tercera semana. 2. Pérdida de calidad la séptima semana. 3. Caída de visitas la novena semana.
Objetivo costes
	A primera vista apreciamos: 1. Las conexiones de los clientes son estacionales. 2. Su comportamiento es totalmente irregular.

Pero los gráficos, por si mismos, sólo son datos. El conocimiento está en los ojos del que lo mira.

Qué pasó en este negocio la semana 3? Yo os lo diré: hubo una campaña de publicidad en medios. Se deduce, por el descenso de la tasa de rebote, que el mensaje del anuncio era coherente con la página de entrada, y que ésta estaba optimizada para lograr el interés del usuario, al menos hasta generar un segundo clic.

Qué pasó en la semana 9? Durante el fin de semana el sitio estuvo caído por mantenimiento.

Segmentación

Y ahora que ya tenemos visibilidad sobre el sitio, vamos a entrar un poco más en detalle y a segmentar.

En los siguientes apartados obviaremos el objetivo costes por considerar no prioritaria la segmentación de la adquisición en la navegación posterior de los clientes.

Fuentes de Tráfico

Para poder ejecutar una racionalización de la inversión en canales de entrada, primero debemos conocer cuáles son los más rentables y para poder llegar a esto necesitaremos saber cómo se comporta cada uno respecto a sus objetivos.

Se han creado, en este apartado, un gráfico de tarta y dos gráficos de dispersión, que permiten ver de una manera muy visual la interrelación numérica entre dos variables conceptualmente vinculadas. En ambos gráficos de dispersión, el cuadrante con mejor rendimiento está en la parte superior derecha del área.

Objetivo Ingresos:

Objetivo fidelización:

Y observamos aquí cómo el canal de entrada SEO de Marca es el que mejor resultados nos ofrece para ambos objetivos. Teniendo en cuenta que este canal acapara más del 40% de las visitas vemos cómo esta inversión muestra indicios de estar funcionando.

En cambio, vemos el bajo rendimiento de las campañas, en las cuales, aunque sólo representan el 11% de las visitas, se evidencia la necesidad de hacer un cálculo del ROI para valorar su viabilidad.

Páginas de entrada

Y de cara a la optimización de las páginas, veamos, de las páginas de entrada, cuáles se comportan mejor respecto a los objetivos y cuáles deberíamos poner más atención en optimizar.

Se han creado, en este apartado, un gráfico de tarta y dos gráficos de dispersión, que permiten ver de una manera muy visual la interrelación numérica entre dos variables conceptualmente vinculadas. En ambos gráficos de dispersión, el cuadrante con mejor rendimiento está en la parte superior derecha del área.

Objetivo Ingresos:

Objetivo Fidelización:

Los datos nos muestran claramente la necesidad de una optimización para la página de entrada de la campaña. Pero no sólo esto, también vemos cómo las páginas de producto tienen un buen comportamiento mientras que representan un pequeño porcentaje de las entradas. Esto nos sugiere que una buena promoción de estas páginas podría contribuir en gran manera a la consecución de los objetivos.

Palabras clave

A efectos de SEO, en la empresa.com este es básicamente de Marca, es decir, las palabras clave que más tráfico aportan a la web son diferentes combinaciones del nombre de la empresa.

Se han creado, en este apartado, un gráfico de tarta y dos gráficos de dispersión, que permiten ver de una manera muy visual la interrelación numérica entre dos variables conceptualmente vinculadas. En ambos gráficos de dispersión, el cuadrante con mejor rendimiento está en la parte superior derecha del área.

Objetivo Fidelización:

Hemos observado anteriormente que las entradas por las páginas de producto tenían un buen rendimiento, aunque vemos aquí que, en cambio, las palabras clave de producto son las que menos consiguen retener al visitante. Para poder aprovechar el buen rendimiento de las palabras clave de marca en las páginas de producto sería recomendable una exhaustiva optimización de la estrategia y los parámetros de los diferentes aspectos englobados en la búsqueda orgánica.

Conclusión

Hemos visto al detalle una cuarta parte del análisis de una web y, aunque nos faltan aún las 3 partes restantes, podemos conocer ya algunos aspectos importantes de empresa.com:

1.- El SEO de marca y los referentes son las principales fuentes de tráfico del sitio.

2.- Las páginas de entrada de productos son las que más consiguen retener al visitante.

3.- El incremento en la adquisición de tráfico se produce con las campañas, al no existir una tendencia al alza en las demás fuentes, aún y siendo mayoritarias.

4.- Las campañas generan interés pero no logran retener al visitante.

Y, aunque faltan ¾ partes del análisis, con esto ya podemos empezar a trabajar.

Las herramientas de analítica ponen a nuestra disposición variados informes para analizar esta “carrera de obstáculos”, entre los cuales el funnel o embudo de conversión se lleva la mayor popularidad, ya que es capaz de mostrar gráficamente y de un solo vistazo si nuestro proceso  de conversión funciona correctamente o por el contrario presenta deficiencias.

Pero lo más importante de este informe, como cualquier otro, son los datos y sobre todo como se obtienen. A continuación veremos los diferentes métodos de extracción, para luego centrarnos en el análisis.

Primer paso: extracción de datos

Una forma rápida de obtener los datos para construir este funnel de conversión sería obtener las visitas o páginas vistas de cada uno de los pasos de nuestro proceso de conversión.

Los datos a nivel de visita nos dan una idea de las visitas que abandonan o prosiguen en nuestro proceso y, en el caso de que nuestro proceso sea cerrado (es decir, que no se pueda acceder a ningún paso intermedio  sin haber visitado los anteriores), las visitas deberían disminuir a medida que nos adentramos en el proceso.

En el caso del funnel a nivel de página vista podría darse el caso de que esto no ocurriera: un paso más profundo en el funnel podría tener un mayor volumen de páginas vistas que un paso anterior. ¿Por qué? Quizá ese paso del proceso que registra un gran volumen de visualizaciones tenga algún formulario, campo… que provoca su recarga (y contabilización) si un mismo visitante se encuentra con problemas en su cumplimentado a lo largo de la misma visita.

Otra forma de obtener los datos para construir el funnel sería mediante Fall-outs, o informes de rutas. En este caso marcaríamos a la herramienta tanto las páginas que intervienen como su orden dentro del proceso. Si nuestro proceso no es cerrado, este informe distorsionará un poco la realidad, ya que nos mostrará sólo aquellas visitas que hayan seguido el orden marcado. Es decir: si por campañas, CTAs dentro de nuestra web, etc… se conduce a los visitantes hacia un paso intermedio de nuestro proceso sin pasar por hitos previos, estos no serán tenidos en cuenta en el informe.

Dependiendo de la herramienta de analítica, y de la solución de etiquetado adoptada, el orden de los pasos puede que se tenga en cuenta o no. Existen herramientas en las que la secuencia de pasos se ha de seguir en el orden establecido y otras en las que no y por tanto es suficiente que durante la visita se hayan visualizado los diferentes pasos, independientemente del orden.

Por ejemplo, para el caso anterior en el que el visitante accede a un paso intermedio del proceso, supongamos el tercer paso: abandona y más tarde completa los anteriores, primero y segundo. En este ejemplo, se sumaría una visita a cada uno de los pasos 1, 2 y 3. Otro punto a tener en cuenta en este tipo de informes, es el límite de páginas visualizadas entre cada paso, que también puede condicionar los datos obtenidos.

Segundo paso: Análisis de datos

Una vez ya construido nuestro funnel, atendiendo a  cómo es nuestro proceso y qué herramienta estamos utilizando, llega la tarea más difícil: extraer conclusiones. ¿Existe algún paso en el que la tasa de abandono acuse aumentos significativos? ¿Abandonan más usuarios al final del proceso sin convertir? ¿A dónde se van?

Normalmente, aunque no es una regla general, cuando algún paso concreto está registrando un alto porcentaje de abandonos puede caer en algunos patrones bien conocidos: formularios largos y aburridos para el usuario, campos que siempre devuelven error y no son lo suficientemente flexibles, o  campos en los que no se facilita ningún tipo de ayuda al usuario acerca de cómo deben de ser rellenados.

Otra situación común: los usuarios llegan al paso previo a convertir y abandonan. ¿Qué puede suceder? quizá se muestre al usuario condiciones, precios, gastos de envío… de los cuales no ha sido informado previamente.

¿Dónde se van nuestras visitas? ¿A otro punto del site? ¿se marchan definitivamente…? Algunas herramientas disponen de esta información en sus informes asociados a procesos de conversión, es decir, las páginas de nuestra web que visitan tras abandonar el proceso, o bien si abandona el site por completo. Puede ocurrir que en algún paso del proceso al visitante le llame la atención cualquier banner, promoción, CTA que haya incrustada en el proceso, y abandone atraído por ello.

Más ejemplos: muchas visitas a la web, pero pocas llegan al proceso de conversión. ¿Qué ocurre?. Quizá no logramos enganchar al cliente, landing pages poco optimizadas hacia los productos más populares entre los usuarios, llamadas a la acción poco convincentes, precios no competitivos…

A la hora de estudiar este tipo de informes también es muy importante segmentar, y de esta forma obtener diferentes informes para nuestro proceso de conversión dependiendo, por ejemplo, del perfil de usuario, su comportamiento dentro de la web, etc. Quizá los datos globales no nos aporten nada, mientras que con la segmentación descubramos fisuras, o fugas en nuestro proceso.

En definitiva, un mundo apasionante y gratificante para el analista, porque aquí demostramos con cifras y euros el impacto de nuestros esfuerzos

En este post expondremos una serie de términos y técnicas, que todo analista que se precie debería conocer, para comprender mejor los datos de los que dispone, mejorando su criterio a la hora de interpretar los mismos y por consiguiente extraer conclusiones más acertadas.

Comenzaremos con unos consejos para mejorar la interpretación y toma de decisiones a partir de los resultados obtenidos en entornos de testing:

Hemos realizado un test A/B sobre nuestra página de descripción de un producto y queremos saber cuál de las dos versiones ha tenido más éxito. Los resultados obtenidos nos dicen que en la versión A la página de un producto con 1000 vistas ha conseguido 29 conversiones (2,9% de conversión), mientras que la B ha obtenido 850 vistas y 37 conversiones (4.35% de conversión). Obviamente la versión B es mejor que la A ya que tiene más porcentaje de conversión, pero, ¿podemos asegurarlo?. ¿Cómo sabemos que estos resultados no se deben al azar?. Pues bien, reformulemos la pregunta: ¿Son estos resultados estadísticamente significativos? .

Saltándonos los cálculos matemáticos (existen miles de herramientas que nos hacen el trabajo sucio), la significancia estadística es un coeficiente numérico que nos indica “cuánto de buenos” son los resultados obtenidos, en el sentido en que no son fruto del azar. Si este coeficiente supera el 95%, puede asegurarse que los resultados obtenidos en nuestro experimento son estadísticamente significativos, es decir, el componente de azar en la obtención de los mismos es nulo o mínimo. Por lo tanto, volviendo al escenario anterior y realizando una serie de cálculos, se puede concluir que la versión B de la página de producto es más eficiente que la A con una seguridad del 95%. Como podéis ver, extraemos conclusiones muy precisas con una muestra de tan solo 1000 vistas de producto. ¿Útil o no?

Por otra parte, os planteamos el siguiente escenario:

Tenemos una gráfica que representa el comportamiento de un determinado KPI a lo largo del tiempo, pero ésta fluctúa de forma extraña y no conseguimos extraer un patrón con sentido o explicarlo de alguna forma coherente. ¿Qué está pasando aquí?, ¿es esto normal?, ¿por qué un día tenemos 100 objetivos cumplidos, al siguiente 10 y al otro 60? , ¿significa esto que el día de las 10 conversiones hubo una incidencia?, ¿dónde?.

Como veis, son muchas preguntas. Afortunadamente tenemos para vosotros una técnica que puede ayudarnos significativamente a la hora de responder a ellas: Límites de Control.

Esta estrategia trata de separar la paja del grano, quedándose sólo con lo que no es normal en el comportamiento natural de un KPI determinando. Unos puntos límite que nos indicarán la frontera entre lo que debemos y no debemos tener en cuenta. ¡Piensa en la cantidad de tiempo que nos ahorraremos en estudiar “incidencias” que realmente no son tal!.

Estadísticamente pueden calcularse estos límites, denominados límite superior e inferior de control, tomando como base la media aritmética de los datos, la desviación estándar de los mismos, y aplicando la siguiente fórmula: Límites = Media Aritmética ± 1.5 x Desviación Estándar. De esta forma, todo lo que queda por debajo del límite superior y por encima del inferior está dentro de la “normalidad”, y, en caso contrario, nos encontraremos ante una más que posible incidencia.

Por ejemplo, si nos centramos en la figura 1, vemos claramente como tras aplicar los límites de control, existen puntos que quedan fuera de su ámbito, siendo éstos los que deberían ser objeto de estudio ya que es probable que se correspondan con alguna anomalía. De esta forma, podemos ver como todo lo que queda comprendido entre los límites de control es consecuencia de eventos naturales en el comportamiento del KPI, incluso cuando las variaciones de un valor con el siguiente son relativamente drásticas. Este aspecto nos llevaría a más de uno a emplear tiempo estudiando las razones de este descenso puntual, pero gracias a los límites de control, podemos dar por hecho que este descenso entra dentro del comportamiento natural del KPI.

Por último, es necesario apuntar que esta técnica resulta más efectiva conforme se aplica a conjuntos de datos más amplios, ya que los límites de control quedan mucho más afinados al depender directamente de la cantidad de datos sobre los que se pretende actuar.

¿Te animas a probarlo?.

Cualquier analista que vea este embudo de conversión se dará cuenta de que hay un paso en el que un dato no encaja. El paso Checkouts indica un 120.1% de efectividad. ¿Extraño verdad?. Lo primero que nos preguntamos es, ¿está mal el dato?, ¿han etiquetado mal el código?,  no, en realidad no ocurre nada de esto, vemos por qué:

El comportamiento por defecto de Sitecatalyst es contabilizar cada evento tantas veces como es invocado en el código, es decir, que el evento es contabilizado por cada carga de página y recargas posteriores. ¿A qué ya os estáis dando cuenta de lo que puede estar pasando? Sí, lo que ocurre es que en ese paso de proceso, la página se recarga (indagando descubrimos que hay un formulario que se válida para poder acceder al siguiente paso) y por eso hay contabilizados más eventos de los que parecería correcto en un embudo.

Este etiquetado y configuración de eventos por defecto, es útil a la hora de medir el rendimiento de aquellas páginas donde sabemos que no habrá recarga, o que no se contabilizarán más una vez,  pero en el caso de los procesos de e-commerce o contratación de servicios puede convertirse en un dolor de cabeza el momento en que tenemos que analizar el embudo de conversión.

Solución: Recurrir a la serializacion de eventos.

La serialización es el proceso por el cual se eliminan los eventos duplicados, bien por la recarga de página o porque el usuario guarde la misma (bastante común en los pasos finales del proceso donde se le dan los datos de confirmación de compra o contratación), para luego visualizarla en su equipo.

Existen dos maneras de serializar eventos, por identificador único y por visita.

Serializando por identificador único.

Este método se implementa a nivel de código añadiendo al evento un dato adicional, el identificador único.

Pongamos un ejemplo en el cual se le pide a nuestros usuarios logados en nuestro site que complete un cuestionario, usaremos como identificador, la ID del visitante:

s.events="event1:VisitorXX";

Al serializar de esta manera conseguimos que sólo se lance una vez el evento por cada visitante, evitando las siguientes problemáticas:

Nuestro primer usuario comienza la encuesta de 5 pasos , por la mañana, antes de salir a tomar el café, pero abandona en el paso 3. El usuario vuelve la misma noche al site y completa la encuesta. Su embudo de conversión sería completo, contabilizando un evento por paso aunque hubiera repetido los 3 primeros.

Un segundo usuario intenta realizar la encuesta pero en el paso 3 ocurre un error en su conexión a internet (o  la página web produce un error de servidor). El usuario recarga  la página 10 minutos después y puede continuar con la encuesta, terminándola. Su embudo de conversión completo contabilizaría un evento por página.

Por último, nuestro tercer usuario es muy indeciso y va del paso 3 al paso 2, avanza y retrocede en la encuesta varias veces. Con esta serialización solamente contabilizamos 1 visualización de las múltiples que hace.

Con esto, centramos nuestros esfuerzos de medición en conocer la completitud del proceso y no tenemos distorsión por la recarga de páginas.

Serializando por visita.

Este método de serialización hace que los eventos configurados de esta manera sólo se contabilicen una vez  por visita, además facilita su puesta en funcionamiento, no siendo necesario realizar ningún etiquetado específico y además su activación se hace a nivel de configuración de herramienta.

Para finalizar os un embudo de conversión serializado por visita para que veáis la diferencia. ¿Éste ya tiene un poco más de sentido verdad?

Espero que la serialización de eventos os sirva para obtener datos más descriptivos en vuestros procesos de conversión.

Un embudo de conversión es un informe que nos permite conocer la tasa de abandono de un proceso que puede constar de distintos pasos, como es habitual en formularios de registro, procesos de compra, etc. Son muy útiles para dar a conocer los motivos por los cuales, en dichos procesos, los visitantes no completan el objetivo, o por lo contrario, cuantos lo finalizan con éxito. Analizando los datos proporcionados por los embudos, puede optimizarse el retorno de la inversión y el ratio de conversión.

Clicktale ofrece un punto de vista diferente a los habituales embudos conocidos de otras herramientas, tanto en visualización como a nivel de configuración.

Desde una perspectiva totalmente amigable, definir un embudo de conversión se hace de forma interactiva sobre el propio informe a partir de una configuración muy sencilla y completamente editable.  Los resultados del informe son generados automáticamente una vez creado el embudo, puesto que procesa los datos ya generados.

Al acceder a Conversion Funnels ^beta! en el menú de informes, se genera automáticamente un embudo mostrando la ruta (de tres pasos) más popular del sitio web. Partiendo de este embudo, puede eliminarse o editarse cada paso para indicar qué página (o patrón) debe seguir ese punto del proceso. En cualquier momento se pueden añadir nuevos pasos indicando la página correspondiente con la finalidad de trazar la ruta del proceso a seguir.

Una vez configurados los pasos del proceso, el embudo personalizado puede guardarse para acceder a él desde el menú Saved Funnels ^beta!.

En cada embudo, puede indicarse la obligatoriedad de pasar por el primer paso, incluso definir si el proceso es estricto (sólo sigue los pasos indicados en secuencia) o flexible (se pueden acceder a distintas páginas entre dos pasos definidos).

¿Porqué se ha abandonado un proceso?, ¿Cómo lo ha iniciado?

Los embudos de conversión de Clicktale, no sólo muestran la información de las páginas de entrada y salida del proceso, sino que va mucho más allá. Aprovechando la funcionalidad de grabación de la navegación de los visitantes, se puede acceder a los videos de cada visita en las páginas indicadas en “Entry Pages” o “Exit Pages” para un mejor estudio de estadísticas y comportamiento de usuario en cada paso.

Clicktale vuelve a mejorar sus funcionalidades, ahora con nuevos embudos de conversión, complemento que se integra con los vídeos in-page logrando un informe exclusivo que permite a tu empresa mejorar el ratio de conversión y optimizar el ROI.

Unica NetInsight destaca por su flexibilidad como herramienta de Analítica a la hora de facilitar su implantación por medio de las diferentes funciones de configuración, requiriendo un menor proceso de etiquetado.

Nos encontramos con una herramienta que en comparación con otras que requieren de un etiquetado específico para medir la conversión, NetInsight, nos permite configurar y personalizar nuestra conversión o nuestras decisiones de lo que es un suceso en nuestra web en base a un parámetro de querystring  o una url previamente recogida, generando un evento o métrica.

Las ventajas saltan a la vista:

• Una menor necesidad de etiquetado ahorra tiempo en implantación y recursos de IT.
• La funcionalidad de configuración de eventos de conversión una vez se ha recogido el dato, nos brinda flexibilidad y rapidez en nuestro análisis.
• La escalabilidad de la herramienta, a la hora de hacer frente a la ampliación de necesidades,  la convierte en una opción a valorar en cualquier implantación “High End” de analítica web donde se vaya a trabajar sobre importantes cantidades de datos.

NetNetInsight no solamente se detiene en generar eventos de suceso en base a páginas o puntos en nuestra web, si no que el abanico de opciones incluye también la posibilidad de hacerlo en base a tiempo en el site, visualización de varias páginas (consecutivas o no consecutivas), visitante nuevo o repetitivo, una métrica calculada o incluso un mix de estas.

Desde una perspectiva de necesidades ad-hoc ¿has valorado implantar Unica NetInsight como herramienta de analítica?

Será el día 18 de Febrero en Palma de Mallorca y hablaremos de:

• La personalización de ofertas en Email marketing y landing pages. Juan Manuel Elices (MV Consultoría)
• El cuadro de mando multicanal para la gestión de inversiones en Social Media. Paulino González (MV Consultoría)
• Caso de estudio. Laura Muñoz (Travelzoo)
• Estado de la metodología y técnica en la gestión de campañas orientadas a conversión. Sergio Maldonado (MV Consultoría)

Te esperamos en el Hotel Gran Meliá Victoria en el Paseo Marítimo, en plena bahía de Palma y para saber más sobre este evento te informamos aquí o a través del email.

¡No olvides Inscribirte!

El 19 de noviembre tenemos una cita de primera impulsada por la Asociación de Marketing de España (creada a partir del Club de Marketing de Madrid). Se trata del evento “Del OFF al ON“.

Del OFF al ON trata sobre todo aquello que podéis imaginar: Asistir a Directores de Marketing mucho más adaptados al mundo offline en su incursión en el mundo online (que aún representa una cifra reducida de la inversión total, pero la única que sigue en aumento).

De qué vamos  a hablar

Muy concretamente, explicaremos que no podemos limitarnos a transportar la mentalidad offline a inversiones online. Sencillamente, no funciona. Pero también explicaremos cómo hacerlo de un modo que sí funcione. Y nos centraremos en medición, que para eso es lo nuestro.

Hablaremos de métricas de Adquisición, Conversión o Retención. Hablaremos de integración de múltiples fuentes (CRM, Social Media, Ad Servers, Mailing…). Y, cómo no, hablaremos de una nueva perspectiva de la Inteligencia de Clientes (Customer Intelligence), orientada a garantizar una visión de 360 grados de cada uno de nuestros clientes, tremendamente enriquecida a partir de datos nunca antes al alcance del CMO.

Podrás ir averiguando más en la web oficial del evento  “Del OFF al ON”.

No dudes en apuntarte (o apuntar a tu jefe) si crees que podemos ayudarte a mejorar. Como siempre, con los datos en la mano.

Y sigue aquí. Espero que al menos sirva de algo a la gente de MVConsultoria que no ha podido respirar en semanas recientes por mi culpa – y también al resto de gente ahí fuera con ganas de “hacer los deberes”

1. A 300 POR HORA

Tristán Elósegui está entrando como un cañón en el mundillo. Ya sabía yo que esa foto de Innsbruck de su ilustración de cabecera apuntaba alto

La cosa es que se ha hecho un dueto con Elena Enríquez (nuestra próxima ponente en el Conversion Thursday Madrid) del que ha salido este single: Seat Panda vs. Formula 1.

Apunto que el Seat Panda fue mi primer y más maltratado coche, pero en esta batalla hasta un nostálgico podría comprender las bondades del F1!

¿Qué dicen? Que no tiene nada que ver irte de paseo con los datos de impresiones clicks y CTR del AdServer (esos que te pasa tu agencia de medios) con un Entorno Profesional de Analítica Web, donde cruzas actividad externa con “insights” de tu propia empresa, propiedades de usuario, segmentos de producto … Y los propios datos que ya te daba el Ad Server.

Y como guinda, usan Unica NetInsight como herramienta ilustrativa (larga vida a la diversidad!).

En línea con este asunto, aquí no me cansaré: La independencia del Director de Marketing Online es la clave de su éxito.

2. FORGET THE TOOLS

Avinash habla de la tremenda importancia que damos a la comparativa entre diferentes herramientas ( ), cuando las verdaderas limitaciones al despliegue efectivo de una estrategia de medición que un reciente estudio de eConsultancy muestra tienen poco que ver que ver con ausencia de funcionalidades específicas en una u otra herramienta.

Me alegra leer esto. Qué fácil es simplificar y decir “Omniture es imbatible”, para pasar página, sacar la cartera y enfrentarse al siguiente problema de forma parecida. Cuando la realidad es que no conozco una sola herramienta que sea la mejor en todo. La herramienta es lo de menos. Pero además, debería ser Lo Último en el proceso de planificación. ¿Cómo sabes qué funcionalidades te importan más si ni siquiera te has planteado los entornos de reporting/análisis que necesitas?

3. MÁS CONCEPTOS PARA TODA LA FAMILIA

Marga Arias ha publicado una introducción para no iniciados al concepto de Look2Book. Lo que más me ha gustado es el concepto de “Impulsividad”: Algo así como un Look2Book por productos que nos permite ver qué productos/ofertas/precios/copy presentan mayor conversión (contratación, solicitud, etc.) desde el punto de cualificación (detalle de producto, progreso claro en la dirección de un producto susceptible de pasar por caja).

4. CICLO DE OPTIMIZACIÓN, MÁS CLARO AÚN

Gemma Muñoz (sí, sólo hay un paso entre pensar en Avinash y preguntarse “Dónde está…?” !), ha sintetizado fenomenalmente el proceso decisional que acompaña a la optimización de la web en base a datos (dejo el titulo del post en su sitio, pero confirmo que va en la línea lírica a la que nos tiene acostumbrados .

La cosa: Gemma le da una vuelta de tuerca a los conceptos que ya ha presentado fenomenalmente en pasados meses. Para ello se plantea un tracking del visitante fundamentado sobre cuatro preguntas: ¿De dónde viene? ¿Por dónde entra? ¿Qué ratio hay de conversión de ese visitante en cliente? y ¿Qué secuencia de navegación sigue? .

Con ello repasa algunos indicadores vitales como la tasa de rebote y la tasa de conversión. Y me quedo con la excelente forma de explicar las consecuencias de analizar esta última: Tasa de conversión alta con bajo número de interesados equivale a una “exposición” inferior a la deseable (estos “interesados” pueden ser equivalentes a las visitas cualificadas en ese Look2Book del que hablaba Marga, aunque aquí cada industria y cada web es un mundo digno de estudio aislado).

5. LA RESPUESTA ESTÁ EN EL AIRE

Pere hace un fresco resumen de lo ocurrido en el último Conversion Thursday de Barcelona (de paso me entero, porque me lo perdí por poco), en el que se cubrieron preguntas que la comunidad iba planteando los días previos. Yo me quedo con su particular reflexión sobre una Analítica Web integrada con Business Intelligence en el futuro (el “gusto por lo artesano”, que yo limito a la cocina y otros remotos reductos, aunque estoy abierto a dejarme convencer de sus bondades en este campo )

6. METIENDO LA MANO EN LA CAÑERÍA

Por último, en el mundo paralelo de la implantación técnica de sistemas de medición (sin los cuales todo lo demás no valdría para nada, dicho sea), destaco un par de cosas:

Tito Jose nos recuerda el valor de la funcionalidad Event Tracking de Google Analytics. El campo destinado a almacenar un valor numérico en asociación con un “evento” (acción, hito…) permite su agregado y da un tremendo juego (sobre todo si se tiene en cuenta que estos eventos están vinculados a la visita).

Nico D’Angelo (emisario de MV en el Blog Oficial de Google Analytics) ha desvelado importantes secretos de Google Analytics para el análisis de formularios en procesos en los que cada campo puede marcar la diferencia entre vender o despedirse del cliente.

Y con esto termino dándome cuenta de que ¡ahora me toca escribir algo a mi! Fuentes de inspiración no van a faltarme. Buen verano a quienes estéis a punto de salir de vacaciones.