Al ser una gran empresa de servicios destinados al público en general, realizó un proyecto completo, con inversión tecnológica y un presupuesto dedicado a marketing online. Aún así, sin disponer internamente del conocimiento y la experiencia, comenzó su actividad un poco a ciegas y atacando todos los frentes. No fue , de todas formas ,una mala estrategia, dados los recursos disponibles.

Desarrollada la plataforma tecnológica, continuaron la inversión en adquisición siguiendo la línea trazada en su publicidad offline. Creatividades similares, grandes presupuestos en medios, búsqueda orgánica genérica y, en su mayor parte, una inversión branded destinada a la creación de “top of mind“.

Y a medida que el tiempo pasaba, la plataforma se iba adaptando a las necesidades de los clientes, siendo más optimizada y operativa, logrando una mayor fidelización. La inversión en adquisición, una vez alcanzada una primera capa superficial de potenciales clientes, iba aumentando en costes y disminuyendo en rentabilidad. La conversión seguía una tendencia constante, mientras que los costes subían y la cuota de mercado disminuía fruto de una feroz canibalización.

En vista de esta tendencia, se decidió proceder con la implantación de un proyecto de Analítica Web. Y con los primeros datos llegaron las primeras sorpresas. Vamos a ver un pequeño ejemplo.

Campañas Display

La inversión en campañas Display, en su mayor parte enfocada al Branding, incluía también una parte enfocada a producto. El objetivo era conseguir altas de clientes, y para ello se promocionaban los productos más competitivos de entre todos los disponibles, siguiendo los certeros criterios de sus product managers e investigadores de mercado.

Con la introducción de la Analítica Web, fue finalmente posible identificar las visitas reales aportadas por estas campañas, superando el gap siempre existente entre agencia y herramienta de medición propia.

Así, fue detectada una diferencia entre mediciones de más del 120% en una creatividad, aspecto fundamental para la identificación de ciertas landing pages donde se producían errores. A nivel de costes ésto no tuvo un impacto directo, aunque sí en su rentabilidad: incremento exponencial del volumen, y, a una tasa de conversión constante, aumento de altas de clientes en valores absolutos.

Pero lo más sorprendente fue la investigación de una campaña que cosechaba un CTR superior a la media. Esto era ya conocido con los datos que proporcionaba la agencia, y por ello su CPM era superior a la media: era una buena segmentación del target y el contenido afín en el medio propiciaba el interés del usuario. Aún así, hasta este momento no se había podido calcular su CPA, porque se desconocía el número de altas procedentes de la campaña.

Al calcular su conversión, se observó que estaba dentro de los parámetros habituales para este tipo de campañas: no muy elevada. Esta campaña conseguía más altas que las demás porque aportaba más visitas , pero su coste también era mayor por lo que la rentabilidad no era muy buena.

Y así la organización pudo observar como su campaña estrella tenía asociado un CPA de los más altos entre todas las campañas ejecutadas y su rentabilidad era mala.

Siguientes pasos

El departamento de Marketing no podía permitirse tener una campaña con un bajo ROI, especialmente si su coste era muy elevado, por lo que estaba en el punto de mira de los directivos de la compañía. Así que el departamento de Business Intelligence, conjuntamente con el Analista Web, decidieron continuar con el análisis.

Esta era la situación:

• CPM alto
• CTR alto
• CR en la media
• CPA alto
• ROI bajo

Para poder subir el ROI, había que bajar el CPA. Y para bajar el CPA era necesario subir el CR. Así que el siguiente paso natural fue la segmentación del embudo por canales de entrada. Esto reveló que su rendimiento no dependía de la fuente de donde procedían las visitas.

El embudo constaba de tres pasos, siendo el primero un extenso formulario donde se introducían todos los datos: datos de producto, personales y de pago. Este paso registraba un fall out o caída del 91%, así que había allí un largo recorrido para la mejora, no sólo para la campaña en cuestión, sino para todas las campañas.

Por lo tanto sólo cabía una optimización del embudo global. Aplicaron un análisis de formularios y lo que más les sorprendió fue la cantidad de visitas que lo abandonaban sin rellenar ni un solo campo. Es decir, los usuarios cerraban la ventana al ver el formulario. Era necesaria una reforma global.

El departamento de BI y el AW elaboraron una serie de recomendaciones que hicieron llegar al departamento de Marketing, y éste encargó un nuevo diseño del formulario siguiendo las directrices recomendadas: se dividió el formulario en tres pasos, se optimizó el número de campos necesarios y los que quedaron se resaltaron con colores, se les dotó de autocompletado y viñetas de ayuda, y se agregaron notas que informaban al usuario sobre qué información le faltaba por completar en cada momento.

Y, tal y como todos los departamentos implicados esperaban, el fallout empezó a descender, el CR empezó a subir y los ingresos aumentaron, mejorando el ROI no sólo de la campaña en cuestión, sino de todas ellas.

Conclusión

En este caso, el alto coste de una campaña que arrojaba datos de rendimiento preocupantes fue el detonante de una optimización de la que se beneficiaron las diferentes inversiones en adquisición.

El hecho de poder cuantificar y reportar la poca rentabilidad de una campaña puso el foco en un punto accionable que implicó la movilización de varios departamentos hasta que finalmente los datos empezaron a mejorar, no sólo para la campaña en concreto sino en general para todas las campañas, pasando de valorarse su éxito en número de visitas aportadas a ROI real comparable con el resto de acciones y actividades ejecutadas por los diferentes departamentos de la empresa.

¿Pero qué pasa después de ésto? Buenos “analytics ninjas” ven muy claro qué es lo que está pasando en su web,  pero ¿ lo ve el resto de la compañía? ¿quién está consumiendo todo el conocimiento que están creando?

Construir un informe de analítica web es un duro camino, es necesario involucrar diferentes clases de recursos dentro de una empresa. Desde los departamentos técnicos para la implementación y configuración hasta los diferentes niveles de los gestores de marketing para adaptar informes e indicadores a los objetivos de negocio, pasando por departamentos de BI que trabajan con diferentes tipos de activos y aúnan datos de diferentes fuentes.

Una gran inversión como ésta se hace siempre con el objetivo de reportar un aumento en los beneficios financieros de la empresa, pero a veces es difícil verla reflejada en su cuenta de resultados.

Impacto Directo en el Marketing Mix

Afortunadamente, la Analítica Online es suficientemente robusta y flexible para proporcionar indicadores de alto nivel que no sólo permitan la accionabilidad a nivel ejecutivo, sino que también muestren una verdadera imagen del rendimiento real de la compañía.

Estos KPIs nacen de lo que realmente está pasando dentro del canal online y se convierten en parte de la estrategia de Marketing Mix que conduce a la compañía hacia su objetivo final, participando en todo el proceso como indicadores de referencia.

Para encontrar los indicadores más adecuados en cada negocio, es necesario comprender todos los aspectos englobados en cada una de las áreas del Marketing Mix, y trasladarlos a preguntas concretas cuya respuesta está basada en un dato, estructurados dentro de las 4 P implicadas.

Precio

La toma de decisiones en precios está afectada por diferentes elementos hasta encontrar el equilibrio justo entre rentabilidad y competitividad.

¿Y si conociéramos el número de búsquedas realizadas clicando el botón “encontrar el más barato” que finalmente terminaron en compra? ¿tenemos un ranking de productos con más búsquedas ordenadas por precio, conociendo su ratio de conversión? ¿tenemos un importe de compra media segmentado por perfil de usuario?

Producto

Diseñar un producto que cubra las expectativas del usuario es lo que preocupa a los ingenieros de producto del negocio.

¿Qué sabemos de la antelación en la compra de un producto con fecha de caducidad? ¿cuál es el producto correcto (y página correcta) para introducir un nuevo producto relacionado después de una primera compra?

Promoción

Encontrar nuestra audiencia objetivo a un coste adecuado marcará la diferencia entre un ROI positivo o negativo.

¿Cómo segmentamos nuestra audiencia? ¿cuál es el coste de alcanzarla? ¿qué tipo de contenido ofreceremos a cada uno de los diferentes canales? ¿y qué es lo que esperamos de cada uno de ellos?

Distribución

La disponibilidad de nuestros productos y servicios para ser comprados y consumidos por los clientes posibilitará el logro de los objetivos de volumen de venta.

¿Estamos utilizando nuestros activos digitales enfocados a la venta? ¿estamos utilizando todas las funcionalidades existentes en cada uno de ellos? ¿estamos adaptando los diferentes recursos a la diversidad de audiencias y los diferentes productos disponibles?

Toma de decisiones basada en datos

Resultará crítico asegurarse que estos KPIs principales están en línea con los objetivos de negocio, y que están suficientemente personalizados para ejercer de puente entre el plan financiero y la dirección ejecutiva.

Una pequeña propuesta con algunos indicadores generales a modo de ejemplo:

Estos son algunos ejemplos de indicadores clave que las herramientas de analítica web pueden proporcionarnos y que podemos fácilmente mejorar con información económica para convertirlos en parte de la toma de decisiones con un impacto directo en la cuenta de resultados.

En anteriores post publicados hemos detallado el funcionamiento de este canal de atracción de tráfico cualificado: Introducción a las redes de afiliados I y II. En él se analiza el funcionamiento de estas redes, sus actores: anunciantes, soportes y plataformas de afiliados, los tipos de enlaces, sistemas de pago y tracking.

La manera de conjugar todos estos elementos para la gestión del día a día que realizan los anunciantes será diferente en función, como siempre, de los objetivos de cada negocio.

Objetivos del Marketing de Afiliación

Los objetivos variarán de una empresa a otra y de un momento determinado en el tiempo a otro. Situaciones como lanzamiento de nuevos productos, o de nuevas marcas, creación de microsites o campañas determinadas marcarán la toma de decisiones a la hora de seleccionar y gestionar las métricas más apropiadas.

Una vez determinados los objetivos y seleccionados los criterios según los cuales se va a realizar la inversión en afiliación por parte de la empresa anunciante, se hará un seguimiento a nivel global de todas ellas para poder observar cuál es su rendimiento y así poder actuar con el objetivo de la  optimización.

Según cuál sea el rendimiento de cada campaña, formato o creatividad a lo largo del tiempo será necesario tomar medidas para mejorar el concepto, el mensaje o el diseño. En algunas situaciones será también necesario hacer un ajuste de los presupuestos destinados a cada método de pago o incluso añadir o modificar alguno de los criterios de pago a los soportes para maximizar el ROI final.

Indicadores clave para medir el rendimiento

En función de cuál sea el modelo elegido para el pago del programa de afiliación, formado por una o varias métricas, se utilizarán diferentes KPIs para valorar el rendimiento, para el total del programa, por campaña, por afiliado o por creatividad.

• Impresiones: este indicador se utiliza en el modelo de CPM para monitorizar el número de veces que se ha mostrado el enlace (en el formato que sea) y es representativo del alcance que ha tenido la pieza.
• CTR, Click Through Rate: mide la efectividad en el modelo CPC y se obtiene de dividir el número de pulsaciones (clics) a un enlace, entre el número total de impresiones de la misma.
• LTR, Lead Through Rate: muestra el rendimiento en el modelo CPL y su cálculo consiste en dividir el número de Leads (o registros) entre el número de visitas que llegaron a la web, es decir, clics.
• CR, Conversión Rate: en este caso aplicado al modelo CPA, es el porcentaje resultante de dividir el número de ventas entre el número de visitas que llegaron a la web, es decir, clics.

Por último, se ha definido la métrica CPA como uno de los modelos de pago a los soportes que puede ser en diferentes modalidades resultando los más habituales un importe fijo o un porcentaje de la venta.

Sin embargo, a la hora de hacer una evaluación global del rendimiento ya sea del total del canal, por campañas, por soporte o por afiliado, el CPA es uno de los KPI más importantes y representativos a seguir. Se obtiene a partir de la suma de la cantidad de dinero total invertida en el canal, campaña, soporte o afiliado, dividida por el número total de ventas generado por el mismo.

Se muestra aquí un ejemplo totalmente ficticio para representar de una manera gráfica la organización de estas métricas y KPIs. Los diferentes supuestos podrían representar diferentes campañas o diferentes soportes y parten de unos modelos de pago constantes y unos indicadores de rendimiento que varían de un supuesto a otro. El CPA final calculado para medir el rendimiento de los diferentes supuestos varía en cada uno y será adecuado para una campaña o soporte en función de los objetivos definidos con anterioridad.

Naturalmente, las diferentes campañas o soportes no tienen por qué incluir todos los modelos de pago, ni siempre serán a unos costes constantes como en este ejemplo, cuya única intención es mostrar una tabla completa. Precisamente, disponer de una tabla completa para poder elaborar diferentes hipótesis puede ser un buen ejercicio para tener más visibilidad sobre el modelo más adecuado en cada caso

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.

Para empezar, por afinar el tiro y no alimentar falsas expectativas, mi objetivo en este tipo de charlas o posts no ha cambiado en mucho tiempo. Sigo aspirando a aportar un mínimo valor mediante la exposición de nuevas ideas y metodologías de trabajo para:

• el acceso a datos que aún no tienes
• el aprovechamiento de los datos que tienes pero no miras
• la aplicación al negocio de los datos que miras pero no aplicas al negocio

Como veis, dejo la solución técnica subyacente (en su caso) a varios de mis colegas en este blog, mucho más cualificados para ella. A ellos queda la profundización en problemáticas específicas de herramienta o código de recopilación e integración de datos. Sin duda, quien afirmara que “la especialización es para los insectos” no habría sobrevivido en el siglo XXI.

Con esto en mente, mi primera meta es dejar claros tres conceptos:

1. Integración vertical (o “bienvenida al brand analytics“): Nuestra labor comienza antes por la sencilla razón de que la “marca” (simplifico) se ha vuelto más digital y, en consecuencia, más medible. En otras palabras, la secuencia adquisición-conversión-fidelización tiene ahora un nuevo prólogo.

Con ello, ya no nos limitamos a depositar el grueso de nuestra fe sobre un complejo proceso de asignación de méritos entre múltiples campañas, contemporáneas o no, de adquisición (confiando nuestras posibilidades a la longevidad de una moribunda cookie). Ahora podemos evaluar métricas otrora tan aventuradas como ”cobertura de marca”, así como ponderar el impacto a largo plazo de sus tendencias sobre el ROI de adquisición.

2. Integración horizontal: Nos olvidamos de la plataforma web como recipiente primario de esfuerzos de adquisición y epicentro de la conversión. Nuestro fortín pasa a ahora a dispersarse y transformarse en una “colección de activos”. ¿Es esto por culpa de los “medios sociales”? No necesariamente. Sociales o no, nuestros activos se dispersan (esto es algo que ya he explicado bajo la rúbrica “online analytics”).

3. Socialización inmisericorde de todas las cosas: Social no es un frente, sino una característica. El elemento social lo salpica todo en el momento cultural y tecnológico en que vivimos. Y es por ello que se me antoja frívolo el afrontar conjuntamente propósitos de negocio harto dispares por el solo hecho de compartir un elemento bidireccional o, peor aún, una plataforma de comunicación (ej. Twitter).

Y con esto claro, colgados al cuello los tres amuletos emanados de este esquema básico, me paseo a continuación felizmente por este itinerario de optimización, en su nueva conformación (en el caso de aDigital, con el enfoque en comercio electrónico o “social commerce”, que resultaba más adecuado):

1. Marca

Aquí propongo arrancar con el concepto de “cobertura de marca”, sustentado éste sobre tres KPIs: alcance, audiencia activa y cuota de conversación. Métricas de sencilla obtención e integración a nivel de análisis sobre tendencias en un calendario.

¿Cómo se calculan? El alcance se asemeja a su traducción directa en inglés (“reach“) y expresa la cantidad de interlocutores diferentes que cubren nuestra marca en un periodo determinado (no me vale que sean siempre los mismos cuatro amigos quienes cada vez hablen de nosotros con mayor intensidad). La “audiencia activa” no es otra cosa que un agregado de “followers” y “suscriptores” para todos los entornos en los que tenemos una presencia. La cuota de conversación (“share of conversation“) se refiere a la cantidad de conversaciones en las que estamos participando en una industria determinada (la nuestra), que no es lo mismo que el share of voice utilizado en la comparativa con competidores predefinidos.

Como en su día mostré y muchos sabéis, una herramienta gratuita como SocialMention ya nos da la métrica de alcance. Share of conversation puede obtenerse en Radian6, pero también en Adobe Omniture SiteCatalyst. Y audiencia activa no requiere otra ciencia que la de agregar cifras de múltiples fuentes de un modo manual o automático.

Aquí tenéis un pantallazo de Radian6 en el análisis de tendencias para varias métricas de cobertura de marca.

Y aquí un ejemplo de integración en Adobe Omniture SiteCatalyst:

Eso sí, no debemos olvidar que ahora jugamos en equipo. Por eso recomiendo evaluar el impacto a largo plazo de este esfuerzo en “cobertura de marca” sobre la inversión en adquisición (esto es, su abaratamiento). Me refiero a métricas como el volumen global de búsquedas sobre marca (“branded search“), orgánicas o de pago. También me refiero al tráfico directo o las “búsquedas navegacionales” (tecleando nuestra URL en el campo de búsqueda). Y apréciese la tremenda diferencia con un inocente esfuerzo por vincular todo aquello que provenga de medios sociales a “campañas en medios sociales” para pasarlo a continuación por la criba racionalizadora de la asignación de méritos.

2. Adquisición

Sabemos medir ingresos, pero nos cuesta medir inversión. Cuando la realidad es que nos dejamos en el plato uno de los grandes regalos brindados por el nuevo marketing: granularidad extrema. Y es habitual que se malinterprete el valor de la medición a estas alturas. La Analitica Web no multiplica los panes y los peces. Los cuenta y distingue los buenos de los malos.

¿Qué KPIs para arrancar? Si nos queda margen temporal para delegar cierta responsabilidad en el proceso de conversión/engagement, evaluemos la calidad del tráfico con KPIs como tasa de retención (o coste por visita retenida) y tasa de rebote. Si no es así, o nos embarcamos en ofertas estacionales, puntuales y de poco impacto a largo plazo, calculemos directamente el ROI global contra estimaciones de rentabilidad por conversión (moneticemos metas no pecuniarias a estos efectos, como muchas veces comentado y bien expuesto por Jason Burby en su día).

Aplicando ahora los principios de “integración horizontal” y “socialización inmisericorde” arriba descritos, es importante tener presente que:

• el esfuerzo de adquisición no desembocará necesariamente en una plataforma web y no por eso puede sacrificarse su medición (de aquí la necesidad de medir canales en YouTube o páginas en Facebook).
• como “social” lo ha salpicado todo, será habitual encontrarnos con campañas en “social media“. En este caso sí deberemos de ser capaces de cotejar su éxito sobre el mismo plano que nos permite supervisar el conjunto preexistente de canales y medios. Y ya se ha escrito largo y tendido (también en analíticaweb.es) sobre la medición de campañas en Twitter, Bit.ly, Facebook, etc.

3. Conversión

A este ámbito he circunscrito la mayor parte de mis ejemplos, pues es aquí donde mayor desprecio sufre nuestro amado dato a manos del despotismo heurístico y la opinión experta. Por aquí han desfilado en años recientes innumerables ideas y trucos para mejorar a varios niveles, incluyendo:

• Entrada por la puerta: landing pages sobre las que tenemos control. Al estar definidas desde el arranque de la campaña no tenemos excusa ante la incoherencia de su contenido. Aplicando el segundo amuleto (integración horizontal), ahora tenemos muchas puertas y todas ellas se repartirán nuestra atención.
• Entrada por la ventana: páginas indexadas sobre las que no ejercemos control, pero en las que sí contamos con datos previos del mismo usuario y, más importante, datos de usuarios análogos por origen o propiedades. Es aquí donde toca desenvainar el dato desde el momento cero. Aplicando el tercer amuleto (“socialización inmisericorde”), la recomendación de un producto o contenido por parte de usuarios sobre los que no ejercemos control provocará el mismo efecto de “asalto”, pero el propio acto de recomendación es susceptible de medición.
• - Recomendaciones y venta cruzada (si hablamos de comercio electrónico): aunque necesitaría dos posts más para cubrir esto, el tercer principio/amuleto está aquí tremendamente presente. Una vez más, el dato nos ayudará a discernir el éxito entre tres posibles categorías: lo más visto/comprado (“culo veo”), lo que más nos interesa promocionar (“me sobra stock”) y lo más nuevo (o “fresco”).
• Búsqueda interna: Huelga decir que cada vez buscamos más y encontramos mejor. Ante esto, ya no hay supervivencia sin un KPI de éxito de la búsqueda (apoyado sobre “micromedidas” como el ratio de búsquedas presentando cero resultados, búsquedas resultadas en abandono, búsquedas que derivan al usuario a una segunda página de resultados o búsquedas que obligan a una segunda búsqueda). Las tablas de segmentación que facilitan la exploración caen por su propio peso.
• Embudo de checkout/pago: a la problemática del ya conocido “análisis de formularios” se suma ahora el impacto de los principios segundo y tercero. Puedo recibir pago por un activo desde otro y un tercero puede influir en la decisión final hasta el último instante.

4. Fidelización

Aunque no hubo tiempo en Madrid y Barcelona para cubrir este ángulo, es aquí donde cada vez se abren más posibilidades y desafíos. Si la “socialización inmisericorde” ha facilitado conceptos como el SocialCRM (veremos en qué desemboca), el principio de integración horizontal ha dificultado tremendamente la gestión de usuarios. Pero incluso los más básicos cimientos de la Analítica Web son cada vez menos válidos para gestionar un “lifetime value” en estos tiempos de amenaza de muerte al usuario-cookie.

Y aquí me paro.

Más y mejor pronto. Para empezar, dando la paliza a quienes se pasen por el Master in Digital Business de ESIC, a cuyo claustro me he incorporado recientemente.

¿Qué opinas de todo esto? ¿Te surgen ideas al respecto?

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.

La medición de aplicaciones móviles

Para nadie es desconocido el aumento significativo que han tenido los móviles inteligentes, los actualmente conocidos como smartphones, con una potencia y capacidades dignas de un ordenador (permitidme la exageración) que han llegado de la mano de conectividad a Internet a precios asequibles, lo que permite que cualquier individuo en cualquier momento puede acceder a los contenidos que distribuyen las organizaciones.

La información

A estos contenidos se puede acceder a través de páginas web especificas para móviles o por medio de aplicaciones, que no son otra cosa que programas específicos para estos smartphones que por su ejecución en el dispositivo del usuario pueden mostrar la información de una manera más rápida y cómoda que a través de la web, además de ofrecer más posibilidades.

Para quien distribuye esos contenidos existe la posibilidad de recoger datos del usuario que a día de hoy son inalcanzables en el entorno web:

• Tiempo de uso del dispositivo.
• Otras aplicaciones instaladas en sus terminales (gustos y aficiones).
• Posición geográfica.
• Sitios de Navegación.
• Uso del dispositivo

Y transformar estos datos a métricas y dimensiones:

Marketing Análisis: Campañas, Referentes, Add publicitarios, Beneficio y comisiones del Market o App Store total y por descarga, Beneficio neto, Emplazamiento geográfico.

Análisis Técnico: Dispositivo, Compañías de telecomunicaciones, Idiomas, Versión de SO, Orientación y Tamaño de pantalla.

Análisis de Uso: Descargas, Trial vs Premium, Latencia de Upgrade, Nuevos usuarios por día, Uso de la aplicación.

El estado del mercado

El crecimiento que está experimentando el mercado de aplicaciones es realmente espectacular en las plataformas iOS de Apple (iPhone y iPad), Android (teléfonos y tablets) y Windows Phone, destacando este último con respecto al año pasado por su reciente aparición.

En el siguiente gráfico se muestra la distribución del desarrollo de aplicaciones en base al Sistema Operativo, en comparación con el año en curso y la previsión para 2011, con un fuerte incremento del desarrollo en aplicaciones de Android y Windows Phone 7.

Empieza a ser por tanto, una necesidad para las organizaciones, tener una aplicación móvil a través de la cual distribuir sus contenidos.

Recuerdan esa frase de “si no estás en internet, no existes…” pues ya es aplicable a los móviles y sus aplicaciones.

El ROI

Mirando el entorno desde la perspectiva del ROI, los desarrolladores de estas aplicaciones se pueden beneficiar de dos formas, ofreciendo a los usuarios descarga mediante pago o por medio de  la introducción de publicidad  de terceros en sus aplicaciones. Las organizaciones de distribución de contenidos obtienen otros beneficios no cuantificables de forma monetaria (a corto plazo) como el “engagement” pero igualmente podemos considerarlo ROI. Sea cual sea el método de rentabilizar la aplicación, parece que una medición del número de descargas, la fuente de la misma, la relación entre descargas de aplicaciones en modo “Trial” (de prueba) con respecto a los “Upgrades” a las versiones “Premium” o el hábito de uso de la herramienta en cuestiones de usabilidad son datos de gran relevancia para el proveedor de la aplicación.

La medición de aplicaciones difiere en parte de la medición web, ya que dejan de existir las páginas como las conocemos para empezar a medir las pantallas que el usuario visualiza (un disco que escucha, un nivel de un juego o una pantalla de noticias de última hora), usar una u otra opción dentro de la aplicación (play/pause en un reproductor de música o personalizar alguna característica) tendrían la consideración de eventos, por último el referente de descarga de la aplicación sería como en analítica web conocemos a con las fuentes de tráfico de conversiones.

La medición

Las herramientas de analítica como Google Analytics y Adobe Omniture (entre otras) ya han dado el paso para la medición de estas aplicaciones ofreciendo huellas para cada sistema operativo y utilizando sus entornos de análisis para estudiar la información recogida, existen además herramientas más especificas como Mobclix o Mobilitix que se centran solamente en la medición móvil pero que ofrecen las mismas posibilidades que las ya conocidas herramientas de analítica web. Además, en ambos casos, las API para la integración de datos facilitan el manejo para la posterior interpretación de la información.

Sea cual sea la herramienta escogida o el mercado de aplicaciones donde nos movamos, ahora tenemos la posibilidad de medir el uso que los usuarios dan a sus smartphones y a nuestras aplicaciones.

Huelga decir que Google monopiliza prácticamente este canal en España (con la venia de Bing).Con esto sobra igualmente mencionar que cuando hablamos de integrar datos de comportamiento y compra con información de costes, segmentos y “pre-click” nos referimos mayormente a integración de Analítica Web con Google AdWords.

Y es aquí donde quería llegar: A lo mucho que ha avanzado la Analítica Web en meses recientes en su integración con Google Adwords (sin duda, gracias a Google AdWords ). Pero también a lo mucho que hemos avanzado en otros dos frentes:

- La integración de datos offline para la estimación de beneficios reales y la vinculación de productos a segmentos predefinidos
- La aparición de una nueva generación de herramientas para la automatización y optimización de pujas.

Y a todo esto me refería hace un par de meses, cuando arrancábamos esta pequeña serie de posts.

¿Cómo eran las cosas antes? Compartimentadas. El gestor de campañas se iba a AdWords y como mucho hacía uso del código de conversión facilitado por la propia AdWords para evaluar resultados (ubicándolo en la página en que se materializaba el resultado). Después la empresa podía usar su propia herramienta de medición y vincular orígenes (campañas) a comportamientos, pero las decisiones relativas a inversiones tenían lugar en AdWords, de forma aislada y con frecuencia por parte de equipos independientes.

¿Y cómo son ahora entonces? ¿En qué se materializa tanto avance?

Pues yendo muy al grano, en cosas como las que siguen: Un mejorado entorno de Reporting (nuevos KPIs), un mejorado entorno de Análisis (nuevos cruces para la investigación) y una nueva esfera de posibilidades de automatización de pujas a partir de ricas variables de usuario (procedentes del entorno preexistente de medición) y avanzados algoritmos predictivos.

Revisando por partes todo esto:

1. Los nuevos indicadores para SEM

Por fin hay vida más allá del CTR (click-through rate) o los volúmenes de clicks (de salida o entrada) y visualizaciones. Ya podemos hacer uso de indicadores que aunan métricas de AdWords con datos de navegación, información transaccional de back-end o múltiples eventos gestionados habitualmente mediante sistemas de Analítica Web. Y así surgen KPIs como estos con relación a inversiones en SEM:

• ROI
• Tasa de rebote
• Engagement
• Ingresos
• Beneficios
• Ratio de venta cruzada

2. Nuevo entorno de análisis para SEM

Por supuesto, los mismos datos que alimentan los KPIs arriba enumerados permiten obtener tablas bidimensionales y cruces sustentados sobre propiedades de usuario (segmentación), producto o carrito de la compra. Lo cual permite que ya podamos hacer uso de cosas como estas (siempre con relación a inversiones en SEM):

• ROI por familia de productos
• Ingresos por segmento de usuarios
• Ratio de venta cruzada por categoría de keyword

3. Nuevas posibilidades de automatización

Objetivos para la automatización de pujas en AdWords y Omniture SearchCenter

Con Google AdWords ofreciendo diversas opciones de optimización (en base a clicks o conversión – esta última susceptible de integración con metas de Google Analytics), toda herramienta de gestión de pujas que se precie ha tenido que llegar más lejos. Pero lo han hecho: Las herramientas de pujas no sólo permiten automatizar la optimización en base a un mayor rango de criterios (como ROAS -”return on advertising spend”- o ingresos), sino también obtener una “posición media objetivo” de nuestro anuncio textual en la página de resultados de búsqueda o emitir alarmas (correo electrónico) cuando encuentran razones para considerar que se están contabilizando clicks fraudulentos (caídas acusadas de ROI, etc.).

Pero la última generación de estos sistemas de gestión de pujas lleva esto incluso más lejos, gracias a la integración con los sistemas de medición y las múltiples propiedades (y eventos) que dichos sistemas permiten monitorizar. Aquí un ejemplo:

Reglas de optimización en Omniture SearchCenter

Como veis (y a Omniture SearchCenter hay que sumar WebTrends AdDirector o las propias soluciones de algunas agencias y muchos otros operadores menos conocidos), estos sistemas permiten vincular acciones de PPC (aumento de puja, remisión de correo, etc.) a eventos monitorizados mediante nuestra herramienta de medición o cambios muy específicos en los KPIs usados para la gestión integrada (compras finalizadas, productos añadidos a carrito… incluso un nivel de Engagement).

En definitiva, sobran razones para ponerse al día. Y creo que por fin he conseguido plasmar por escrito todo aquello que dije y no dije en aquella mañana de otoño…

Saber no es suficiente: tenemos que aplicarlo. Tener voluntad no es suficiente: tenemos que implementarla. (Goethe)

El Return On Investment (Retorno de la inversión) da una idea del porcentaje entre lo que la empresa ha obtenido (visitas, compras, subscriptores…) y los recursos empleados en una campaña.

R.O.I = (Ingresos-Costes) / Costes

Cuando lanzamos una campaña en una red social, tendemos a pensar que, al no tener que hacer un desembolso económico inicial, el coste del lanzamiento es cero. Sin embargo, es necesario emplear recursos humanos que se ocupen del proceso de definición y difusión de dicha campaña, con el coste asociado que ello supone.

Podrían definirse distintos indicadores que permitan determinar si efectivamente vamos a obtener un retorno de la inversión:

• Presencia de la marca. Si ponemos como ejemplo Twitter, podríamos obtener un indicador midiendo el número de conversaciones que hacen referencia a nuestra marca a través de hashtags o twitter search, entre otras herramientas.
• Aumentar la satisfacción de los usuarios con la marca. Por ejemplo creando una página donde el cliente pueda dar sus ideas sobre cambios en el producto o servicio como en Starbucks. Una métrica que nos ayudaría sería medir el número de sugerencias recibidas por parte de los clientes.
• Crear autoridad en la red. Es decir, medir el grado relación que existe entre el campo en el que trabajamos y nuestra marca. Podemos crear un blog de nuestra marca donde se hable sobre la actividad que realizamos. La influencia que se obtiene se puede medir contabilizando el número de bloggers de nuestra especialidad que nos enlazan, la cantidad de clientes que realizan una compra después de visitar nuestro blog, el pagerank respecto al de nuestros competidores…
• Aumentar las ventas en las tiendas físicas. Lanzando campañas que incentiven a los clientes a ir a nuestra tienda por ejemplo imprimiendo un bono descuento.
• Aumentar las ventas online. Lanzando desde Twitter una promoción y medir directamente las visitas que nos llegan desde ese enlace.

Y para ayudarnos en la medición de nuestra presencia en las redes sociales se puede complementar nuestro software con herramientas como estas:

• Social Media Es una extensión para Greasemonkey que añade una capa de información más para Google Analytics.

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• Xinureturns Ofrece un panel en el que podemos observar nuestro estado en la mayoría de redes sociales, como por ejemplo Delicious, Meneame…
  

¿Sobre qué medidas de base se sustenta?

Sobre número de visitas retenidas y gasto total en el canal de adquisición.

A. Visita retenida

La visita retenida tendrá un significado distinto según de qué negocio estemos hablando.

¡Dame un ejemplo!

Vale:

• Viajes y alojamiento (Travel): Visita que inicia el proceso de reserva (resultados de primera búsqueda).
• E-Commerce (Retail): Visita que alcanza el detalle de un producto concreto.
• Publicaciones Online (Online Media): Visita que supera el umbral de 2 minutos de duración.
• Banca y Seguros (Financial Services): Visita que alcanza un nivel mínimo de profundidad en el árbol de contenidos (detalle de servicio).
• e-Administración (eGovernment): Visita que inicia un proceso de autogestión (paso 1) o alcanza el detalle de información relevante.

Como se aprecia, el concepto de visita retenida es prácticamente antagónico a la tasa de rebote (en breve paso a los matices).

Su aumento es algo positivo y eso pone a esta medida en línea con el resto de la mayor parte de nuestros indicadores (¿alguna vez nos hemos topado con cuadros de mando en los que una tasa de rebote es acompañada de flecha verde a pesar de su ascenso? ).

Bien, digo que se trata de algo opuesto a la Tasa de Rebote. Pero no siempre será así. En algunos casos toparemos con visitas rebotadas que sin embargo habremos considerado retenidas por considerarse que la web ha cumplido su función en esa única página vista.

¡Dame un ejemplo!

Toma:

• E-Commerce: El visitante llega directamente al detalle de producto tras una búsqueda en buscador.
• e-Administración: El visitante llega directamente a la información pertinente mediante búsqueda igualmente externa.

Resultaría tentador, en estos últimos dos casos, “cualificar” la visita con un mínimo tiempo en página. El problema es que, tratándose de la única página accedida, nuestro sistema de medición no tiene forma de estimar el tiempo empleado en la misma (la sesión no expirará hasta pasados 30 minutos sin otra visualización).

B. Gasto total en el canal de adquisición

Este el segundo operador en la fórmula de Coste por Visita Retenida.

Obviamente, no queremos vincular a estas retenciones las inversiones que no han podido originar su adquisición. Por eso resulta vital ser capaces de filtrar en el origen y, con el canal de adquisición a la vista, incorporar los costes vinculados al mismo.

All Together Now

Y ahora lo ponemos todo junto en ejemplos concretos: