Analitica: medir, medir y medir

En este post voy a explicar que es google analytics 360 suite un nuevo paquete de herramientas de analitica web muy interesante.

En los planes digitales que ponemos en marcha necesitamos saber cada vez más. Ya se nos queda corto analizar las visitas, la calidad de las mismas, las páginas de aterrizaje… para poder valorar en más profundidad la rentabilidad de acciones de marketing online tenemos que ir más allá. Necesitamos saber el comportamiento del usuario en todo el proceso de compra, la atribución de cada uno de los canales en los que invertimos, en resumen: necesitamos medir todo lo medible!

Con este nuevo paquete de herramientas ahora se pueden obtener datos de los usuarios que llegan a una web concreta para poder ofrecerles contenido específico para estos, por lo tanto, hablamos de dos beneficiarios: las marcas y, sobre todo, el cliente.

¿Que es Google Analytics 360 suite? Comprende seis productos:

1. Google Audience Center 360 (beta): herramienta de gestión de datos que ayudará a entender mejor a los clientes actuales y a encontrar nuevos con un perfil semejante a los que mejor han conectado con la marca, de esta forma llegarás a tu audiencia en el momento adecuado y con el mensaje adecuado. Esta plataforma integra Google y DoubleClick de forma nativa: muy interesante para gestión de campañas Display.
2. Google Optimize 360 (beta):  herramienta para probar distintas vesiones de una página web y para conseguir personalizarla según el cliente que la visite: ofrecer la mejor experiencia para cada cliente.
3. Google Data Studio 360 (beta): Herramienta de análisis de datos que genera informes visuales y fáciles de enteder, mostrando la información en tiempo real y permitiendo compartir los datos garantizando,así, tomar mejores decisiones.
4. Google Tag Manager 360: herramienta para ayudar a optimizar mejor y más rápido las campañas online, pues permite tagear todas las campañas que se realizan para conseguir una mejor medición de los datos. Ofrece recursos que simplifican la forma de obtener información a través de sitios web y APIs para aumentar la exactitud de los datos.
5. Google Analytics 360: Conocida antes como Google Analytics Premium, ofrece nuevas funcionalidades para permitir un análisis más profundo  y completo de los datos.
6. Google Attribution 360: herramienta para medir y optimizar las campañas online que se realizan según los canales, pudiendo saber la atribución que ha tenido cada uno de ellos en la consecución de los objetvos. Permite realizar el customer journey y mejorar el ROI.

Este es el video de lanzamiento que explica que es Google Analytics 360 suite.

¿Habéis empezado a utilizar alguna de estas herramientas? ¿Cuál ha sido vuestra experiencia?

Os animo a compartir el post en las redes sociales y a aportar vuestros comentarios sobre que es google analytics 360 suite para poder ir entendiendo mejor este paquete de herramientas!

Como ya he dicho en otras ocasiones la analítica me apasiona, por eso no podía faltar en la serie de #ExpertosDigital Gemma Muñoz.

Gemma Muñoz es cofundadora con Tristán Elósegui (que entrevisté hace un tiempo) de la consultora de analítica digital El Arte de Medir,. Diplomada en informática y con un master en Web Analytics por la Universidad British Columbia. He sido nombrada en 2012 como una de las 100 Mujeres Líderes en España en la categoría de Emprendedoras e Innovadoras por Mujeres&Cia.

1. Hola Gemma Muñoz, eres una de las personas que más sabe de Analítica en España. Empezamos por una pregunta muy genérica, pero sé que vas a poder dejarlo muy muy claro, ¿por qué es importante la analítica web? Qué tipo de información valiosa puede aportarnos?

La analítica web es muy importante para poder estudiar el comportamiento de los usuarios en internet. Nace con el objetivo de poder estudiar el resultado de dicho comportamiento para poder establecer con más éxito las estrategias online. A todos los niveles por supuesto, casi siempre, se empieza por el marketing online para evaluar nuestros esfuerzos de promoción, por la optimización que necesitan nuestros entornos sean webs o Apps, el interés que generan nuestros productos o servicios, nuestros contenidos… y si somos capaces de cruzar los datos online con los datos que tenemos offline (sobre todo los referidos a nuestros clientes, a nuestro CRM) tendremos en nuestro poder una herramienta eficaz para conseguir un alto rendimiento en nuestra estrategia online.

Sobre todo, lo que nos permite la analítica web es generar un marco de KPIs (Key Performance Indicators o indicadores clave de rendimiento) que nos permita saber qué está funcionando, qué no y qué pasos deberíamos seguir para cumplir nuestros objetivos de negocio.

2. Como he comentado varias veces en mi blog, el sector farmacéutico está empezando a apostar por acciones digitales. Actualmente la mayoría de directores generales considera que no es rentable, ¿cómo podrías explicarles que “existe un ROI perfectamente medible” en marketing online?

Entiendo que lo que los directores generales considera no rentable es el apostar por acciones digitales. No sé si tendrán o no razón y en qué basan esas acciones digitales. Pero lo que tengo muy claro es que precisamente el entorno online lo que nos permite es la microsegmentación. Esto es, llegar a cada cliente o consumidor de forma personalizada y ofrecerle el producto que puede llegar a necesitar.

La analítica sirve para esto, para entender qué ofrecer, a quién, dónde y cuándo. No es lo mismo poner un banner en un diario online que escribir un email, no es igual mantener un blog o un sitio de contenidos orientado a promocionar productos que llevar una red social corporativa. Cada uno sirve para una cosa distinta. La labor del analista precisamente consiste en entender cómo confeccionar la combinación más eficaz de creatividades, de sitios, de audiencia de cara a conseguir nuestros objetivos.

Podría hablar durante horas de la diferencia de estar en diferentes momentos en el embudo de conversión de un cliente. Es decir, no es lo mismo si nuestro objetivo es impactar que si lo que queremos es que nos tenga en cuenta a la hora de convertir, o si lo que queremos es empujarle a la conversión o que compre algo más que lo que ha venido a buscar. Tenemos que tener claro que cada acción de marketing debería estar asociada con un objetivo y ese objetivo es en el 99,9% de los casos medible.

Creo que el problema suele radicar casi siempre en no identificar bien el objetivo de la acción digital o no definir bien las KPIs con las que vamos a medir su rendimiento para poder optimizar dicha acción según el resultado obtenido.

3. En general, nos asustan resultados de tasa de rebote altos, ¿cuando ha de preocuparnos y cuando no este dato? ¿Cómo la definirías?

La tasa de rebote yo no recomiendo medirla de manera global: Tengo una tasa de rebote en mi web del 60%. No. No es accionable. Hay que segmentar bien esa tasa de rebote para entender bien qué debería y qué no preocuparnos. Lo ideal es segmentarla por cada página de producto o entrada al sitio web. Una vez tengamos identificada la tasa de rebote de cada uno de los contenidos que estamos promocionando, entonces debemos segmentar de nuevo esa tasa de rebote por la fuente de origen. Me explico, la página del producto X puede tener una tasa de rebote del 70%. A todas luces preocupante ya que indica que solamente 3 de cada 10 visitas sigue adelante en nuestro sitio web. Pero solamente podremos actuar cuando sepamos dónde está el problema. Es entonces cuando hay que saber la tasa de los que vinieron por mi campaña de Adwords por haber buscado una determinada palabra (por ejemplo “producto X barato”). Y entonces descubrimos que tiene un 99% de tasa de rebote. Lo que afecta a la tasa de rebote total de dicha página. Y lo más importante, me indica que no estamos cumpliendo con lo que el usuario espera ver.

Aquí se abren un sinfin de posibilidades que es lo que hace de esta profesión de analista un trabajo tan apasionante. ¿Qué tienen en común los usuarios que tienen un rebote tan alto? ¿El dispositivo desde donde acceden? ¿Su fuente de origen? ¿Son nuevos visitantes? ¿En qué se diferencian de los que tienen un rebote más bajo? Y el análisis siempre ha de llevarte a una conclusión, que hemos de transformar en acción concreta con el objetivo final de reducir la tasa de rebote.No se trata de un porcentaje como tal. Se trata de lo que se sale de lo común. Si tu sitio web tiene una tasa de rebote del 15% y hay una página que lo tiene del 22%, a por ella! Si por el contrario tenemos un sitio con una tasa de rebote del 60% vamos a por la del 77%.

1. Cuando ponemos en marcha campañas de Display o AdWords ¿cómo pueden verse afectados los resultados de analítica web? ¿Qué recomendaciones podrías darnos para evitar bajadas importante en el tiempo medio de visita?

Siempre que hagamos una campaña masiva (display, adwords, emailing, rrss) tenemos que ser lógicos. Estamos captando la atención de usuarios que normalmente no visitan nuestra web por lo que los resultados se verán siempre afectados. Normalmente se aíslan de los datos de los “visitantes habituales” para entender su conducta mejor.

Si la campaña está centrada en que se queden más tiempo entonces centraremos las recomendaciones en que se queden más tiempo. Si por el contrario el impacto de las nuevas visitas está más orientado a que lean un determinado contenido o a que “hagan click aquí” o a que dejen sus datos entonces la métrica del tiempo de visita no tendrá importancia y sí el resto y nos servirá de base para saber si la campaña ha sido o no exitosa.

Si nos preocupamos de métricas que no tienen que ver con el objetivo de negocio es entonces cuando los directores generales tienen razón y ni las acciones digitales ni la analítica web son eficaces 🙂

1. Por último, podrías darnos 5 recomendaciones fundamentales que tengamos que tener en cuenta al leer informes de analítica web realizados por un proveedor?

Un buen informe de analítica web debe tener:

• Métricas globales de rendimiento de la web (normalmente son cuantitativas y cualitativas, no pueden faltar el nº total de visitas (captación), la tasa de rebote (activación) y los objetivos cumplidos (conversión)). El número de métricas suele variar entre 5 y 8.
• En un siguiente nivel hay que empezar a segmentar dichas métricas por los segmentos que nos interesen: Fuentes de origen (marketing), Dispositivos (diseño y UX), productos o categorías de productos (contenido)… Mínimo 2 segmentaciones.
• Si el informe se refiere a marketing, aconsejo que se vuelvan a segmentar las fuentes de origen para distinguir entre campañas.
• En las métricas globales y en las segmentadas ha de haber SIEMPRE la evolución de dichas métricas. Es decir, si tengo una tasa de rebote de 20% no es lo mismo haber tenido una tasa de rebote el mes anterior del 80% que del 6%. Mejor también incluir el dato del mismo mes del año anterior (no es lo mismo vender en mayo que en agosto).
• Finalmente, un informe de analítica no vale nada sin el análisis. Debería incluir al menos tres recomendaciones en base a los datos y en comparación con los datos evolutivos. Si un informe no llama a la acción en la estrategia, no es un informe, es una exposición de datos.

Aquí un ejemplo de lo que comento para ilustrar bien el concepto.

Muchas gracias Gemma Muñoz, tus recomendaciones serán muy útiles para mejorar los resultados de las acciones digitales tras los análisis.

Aprovecho para volver a recomendaros (los que estáis suscritos a mi blog ya recibisteis la recomendación este verano) un libro de analitica digital: Marketing Analytics escrito precisamente por Gemma Muñoz y Tristán Elósegui