Analítica web
Reflexiones sobre madurez digital, datos y tecnología

Caso de Estudio: Análisis de una campaña Display y optimización de la conversión

Se lee en 4 minutos

Este es el caso real de una gran empresa tradicionalmente offline que, adaptándose al mercado, abrió una línea de venta y operativa de servicio en el entorno online.

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.

6 Comentarios

  1. Enhorabuena por el post y la clara explicación,
    es increíble como hacéis fácil lo dificil.

    Aunque se que no se puede revelar clientes… esta plataforma era http://www.ono.es???(pueden contestar en privado jajajaja)

    Un saludo, gracias.

  2. Gracias, Anna, un artículo muy esclarecedor sobre las utilidades y las fases de la AW.

    Convendría tener una conciencia clara de que el primer paso del éxito es investigar. Aunque ya es algo muy repetido, no está de más insistir en los tiempos que corren que investigar no es gastar, sino invertir en excelencia.

  3. Hola Ana;

    Gracias por aportar tanta información, tan necesaria para que se tome conciencia de la necesidad de medir las campañas de marketing digital. En Gran Canaria estamos a punto de lanzar una aplicación web que convertirá, lo que parece difícil en algo tan sencillo como recibir cada mañana un informe con el ROI de cada una de las campañas que tengas en funcionamiento. Si lo te apetece te invitamos para que seas una de las primeras en probarlo . Un saludo 😉

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