miércoles, octubre 15

Crezco y no aprendo a crecer, no me desilusiono, ni me vuelvo mujer envuelta en velos, descreída de todo, lamentando su suerte.

Es interesante cómo cuando empiezo un proyecto con un cliente, éste siempre quiere empezar por tener un cuadro de mandos táctico en lugar de empezar por tener un cuadro de mandos estratégico que le permita ver la foto completa para luego ir profundizando en lo que resalte para bien o para mal.

Sobre todo en aquellas empresas cuyo desembolso en marketing es importante y notorio, es básico el tener un dashboard que contenga todos los indicadores necesarios para entender el negocio. ¿Y cuáles son?

Independientemente del tipo de negocio que estemos analizando, normalmente en la gran mayoría de cuadros de mando que he conceptualizado no faltan estos indicadores:

AREA 1: Clientes
- Nuevos Clientes (número de nuevos clientes o nuevos formularios recibidos)
- Clientes antiguos (número de antiguos clientes que realizan transacciones)
- Pedidos totales
- Pedidos nuevos clientes
- % pedidos nuevos clientes (número pedidos clientes nuevos / número total de pedidos)
- Pedidos clientes antiguos
- % pedidos  clientes antiguos (número pedidos clientes antiguos / número total de pedidos)
- Tasa de conversión nuevos clientes (cociente de nuevos clientes / nuevas visitas)
- Tasa de conversión clientes antiguos (cociente de antiguos clientes / número total de clientes)
- Customer Lifetime Value (explicado un poco más abajo, la base de nuestro contexto de negocio)

AREA 2: Costes
- Coste total marketing y publicidad
- CAC - Coste adquisición nuevos clientes (coste total marketing / nuevos clientes)

AREA 3: Ingresos
- Ingresos totales
- Ingresos brutos
- Ingresos medios
- Margen bruto (ingresos totales - costes totales)
- Margen bruto por transacción (ingresos medios - costes variables)
- Ingresos totales nuevos clientes
- Ingresos totales clientes antiguos
- % ingresos nuevos clientes (ingresos clientes antiguos / total de ingresos)
- % ingresos clientes antiguos (ingresos clientes antiguos / total de ingresos)

Y por favor, sin olvidar segmentarlo luego TODO por campañas o esfuerzos de marketing realizados en el periodo.



Es una información brutal :)

La parte interesante de este dashboard va a tener que ver con el estudio de nuevos clientes y el ciclo de vida de los clientes ya existentes. Nos va a permitir ir más allá en nuestros análisis.

Para ello tenemos que tener por separado los nuevos clientes y los clientes antiguos a todos los niveles (número + pedidos + tasa conversión + costes + ingresos) y segmentado lo más posible por la fuente de origen de la conversión (independientemente del modelo de atribución elegido).

¿Y para qué nos vale hacer esto? Para subir un escalón más en nuestro conocimiento de nuestros clientes. Una vez tenemos por separado el segmento de nuevos clientes contra el segmento de antiguos clientes, podemos empezar con el Customer Lifetime Value (CLV).

Se calcula como un valor periódico, ya que no sabemos cuan larga va a ser la relación con cada cliente. Lo ideal es tener un histórico lo más completo posible para que este valor sea lo más ajustado a la realidad.

La fórmula más rápida para calcular el CLV es tomar los valores medios de las variables implicadas:

CLV = Tiempo medio de retención cliente (valor medio carrito * número medio de transacciones * margen bruto)

Si queremos ir afinar mucho más, podemos aplicar esta otra fórmula:

CLV = margen bruto (porcentaje de clientes recurrentes / (1 + coste de capital o ratio de descuento - porcentaje de clientes recurrentes)
 * Si quieres hacer un excel rápido e indoloro para calcular el CLV, François Derbaix dejó este en su blog que me parece muy muy útil.

Esto nos permitirá saber cuan valioso es un cliente para nosotros, entender las campañas que mejor funcionan, tanto a nivel de captación de nuevos clientes como en la atracción de clientes más por calidad que por cantidad que repiten y que generan más ingresos a lo largo de un periodo de tiempo.

Imaginemos que lanzamos dos campañas simultaneas, un banner en el sitio A y un banner en el sitio B. Ambas nos cuestan la misma inversión. Mediremos las campañas en base a las KPIs típicas de cada campaña como CTR, tasa de conversión, transacciones, ingresos, etc... El resultado el primer mes es que el banner del sitio A nos genera un ROI muy positivo, con más de 3.000€ de ingresos netos (restando costes variables y de marketing). Sin embargo la campaña B nos genera un ROI cercano a cero, con solamente 500€ de ingresos netos. Con estos números, decidimos mantener la campaña A.

Pero... ¿y si captamos con A pero los clientes no vuelven a comprar? ¿Y si después de 1 año no realizan ni una sola compra más?  Analicemos al segmento de nuevos clientes que vinieron con la campaña B... ¿tienen el mismo comportamiento que los de la campaña A? o ¿han ido sumando compras mes a mes hasta llegar a unos ingresos muy superiores? ¿Un año después nos interesa más la campaña A o la campaña B?

Cada vez más herramientas de análisis online permite analizar este tipo de comportamientos de clientes y cohortes. Google Analytics ha dado un vuelco en los últimos años para poder profundizar más en este tema... (quizás por influencia de Justin Cutroni? jejeje).

Es que esto es muy muy potente. El refrán dice que el 80% de los ingresos vienen del 20% de los clientes... habrá que identificar este 20%, ¿Se comportan de manera diferente como clientes? ¿Qué les diferencia del resto? ¿Se interesan por el mismo tipo de productos? ¿Se gastan más frecuentemente o espacian sus compras? ¿Vuelven utilizando la misma fuente de origen? Solamente así tendremos claro dónde y cuando actuar.

Si sabemos que lo normal es que tengamos un CLV de nuestros clientes de 150€, no deberíamos permitir que el CAC supere esa cifra porque entonces el asumir un nuevo cliente nos costaría más que lo que ese cliente se va a dejar a priori en nuestro negocio.

La pregunta del millón será ... Si invertimos una parte del presupuesto de marketing en nuevos clientes en mantener a clientes existentes... ¿sabemos cómo puede afectar a nuestro CLV? Esta inversión nos puede salir bastante más rentable que algunas de las campañas, ¡seguro!

Es decir, la base de un buen cuadro de mandos de cualquier negocio es entender el cohorte "nuevos clientes", adelantarse a qué vamos a tener de base en los próximos meses y trabajar en la retención. Como ya sabemos es mucho más barato retener clientes que ir a por nuevos. Crezcamos en conocimiento, volvamos a creer :)


jueves, septiembre 25

El arte es la filosofía que refleja un pensamiento. Antoni Tapiés.

Hace un año largo que volvimos a poner en marcha El Arte de Medir y para celebrarlo nos hemos regalado algo que me hace ilusión mostraros.

Durante este tiempo que llevo dedicándome a la analítica digital, me resulta muy complicado explicar qué hacemos y cómo lo hacemos sobre todo a gente que no está familiarizada con el canal online. Y entonces decidimos dar un paso adelante y tomar prestado lo de “una imagen vale más que mil palabras”.

Y eso hemos hecho,  pedir ayuda a un especialista en esto de visualizar conceptos y Pablo Ramírez de ‘Sin Palabras’ nos ayudó a que la idea tomara cuerpo. ¡Y vaya cuerpo! :)

Si quieres ver la infografía completa, antes de leer el post, puedes descargártela aquí: El Arte de Medir.

Llevamos visitando empresas mucho tiempo y siempre el problema de base es el mismo, se ha realizado una inversión en tecnología para recoger toda la información disponible de nuestros usuarios, potenciales, clientes… y resulta que luego no hay forma de sacarle partido a los datos ni se toman decisiones en base a la información que ofrecen.

Normalmente tenemos multitud de fuentes de origen de datos que nos impide tener claro si la calidad es la óptima, cómo cruzar los datos entre sí… cómo transformar datos en conocimiento.


Y nosotros hacemos eso, tenemos la analítica como una herramienta de negocio, donde hay que apoyarse para tomar decisiones tácticas y por supuesto estratégicas de negocio.

Y nos dedicamos a esto 24 horas al día. Es nuestra especialidad, la consultoría estratégica de analítica web. Nos apoyamos en la tecnología y trabajamos con todo tipo de herramientas de software, cualquier base de datos… Nosotros lo que tomamos para hacer bien nuestro trabajo son los datos independientemente de dónde se encuentran y en qué formato.


Nuestro equipo está formado por gente apasionada por la analítica digital y todo lo que le rodea y seguimos formándonos día a día ya que internet y por tanto los negocios evolucionan y nosotros tenemos que crecer con ellos. Nos complementamos perfectamente para dedicamos a analizar y a trabajar en la mejor forma de visualización de dicho análisis. La transmisión del conocimiento es una pieza fundamental de nuestros proyectos.



Para esto consideramos necesario que cada cliente tenga una atención personalizada. Ya he comentado en varias ocasiones que no hemos realizado el mismo servicio a dos empresas. Creo que esta es la clave de nuestro éxito, la personalización.

¿Y cómo lo hacemos?

En este camino de la personalización, lo que hacemos es identificar y así poder diagnosticar el problema, para idear la mejor forma de afrontarlo. Elaboramos y desarrollamos el proyecto, que presentaremos al cliente para conseguir los resultados deseados.

 Acompañaremos al cliente entonces en un ciclo de optimización continua para que cualquier reto se convierta en solución. Tenemos visión estratégica, experiencia, conocimiento, utilizamos nuestra propia metodología, sintetizamos cualquier problema, transformamos el dato en valor con simplicidad y claridad y todo esto con compromiso, garantía y confianza.

La verdad es que estamos muy orgullosos del resultado porque bajo nuestro punto de vista refleja perfectamente cómo entendemos nosotros cómo debe ejercerse la analítica digital.

Si quieres ver la imagen completa, aquí puedes descargarte la infografía en png.



viernes, agosto 1

Que otros se jacten de las páginas que han escrito; a mí me enorgullecen las que he leído

Llevamos ya 7 ediciones del master en analítica web en Kschool. 7 ediciones que hemos realizado en Madrid y alguna de ellas en Valencia y Barcelona. Y cuando hablo con los alumnos que finalizan el master y les pregunto su opinión, el 90% me dice que lo que más les cuesta es la parte técnica.

Pero no se puede ser analista web si no entiendes la parte técnica. Porque la calidad de tu análisis reside en que te puedas fiar de los datos que utilizas. Si no sabes cómo funcionan las tripas de internet o cómo colocar la herramienta de forma correcta no podrás ser un analista web completo.

En el master tenemos más de 30 horas dedicadas a la parte técnica, a entender la tecnología, a entender una implementación, Google Tag Manager, la parte más técnica de Universal Analytics, de SiteCatalyst… Por lo que lo mejor es aliarte con el enemigo ya que no puedes con él!

¿Cómo lo hacemos?

Leyendo mucho. Para sacarle el máximo partido a la analítica digital has de entender sí o sí la parte técnica. Lo malo es que los libros se quedan obsoletos en tiempo breve, entonces?

He seleccionado los blogs técnicos de analítica digital más importantes en español y en inglés para que si vas a cursar este master o simplemente quieres enterarte de cómo aprender analítica a nivel técnico puedas crearte una base de conocimientos lo suficientemente sólida para que le pierdas el miedo a la parte técnica de la analítica digital:

Iñaki Huerta @ikhuerta
Si te quieres enterar de cómo implementar lo que va saliendo de Universal Analytics y Google Tag Manager, empieza por aquí.

David Vallejo @thyng
Habla de Universal Analytics y Google Tag Manager, explicando cómo sacarles el máximo partido a nivel de implementación.

Oriol Farré @oriolfb
Una de las personas que mejor controla Universal Analytics y le saca todos los trucos posibles para adaptar la herramienta a tus objetivos de negocio.

Mónica Arévalo @nikalytics
Postea en español sobre Google Tag Manager y explica paso a paso cómo integrarlo de la mejor forma posible en tu sitio web.

Rubén Gallardo @rugago
Escribe poco, pero cuando lo hace es impresionante. Habla de Google pero también de Adobe y de todo lo que le llama la atención.

Agustín Suarez @Agustin__Suarez
Además de hablar de dashboards, también mete las manos en el barro de la implementación, no te arrepentirás de leer este blog.

Paula Sánchez @paula_sanchez
Habla de estadística, de la API con Google Analytics y de implementación. Muy completo.

AroundAnalytics @nicodangelo @borja_gf @eliowell @jorgelopgar
http://aroundanalytics.com/
Interesante blog donde los diferentes autores ilustran sobre Google Tag Manager, Google Analytics y Adobe SiteCatalyst.

En inglés:

Justin Cutroni @justincutroni
Un clásico, Analytics Talk, donde habla de todo un poco pero que desde su fichaje por Google hace un par de años se centra en sacarle todo el jugo a la herramienta de Google Analytics.

Simo Ahava @SimoAhava
El mejor blog sobre Google Tag Manager,  especialista en contar cómo implementar la herramienta de la mejor forma posible.

Kissmetrics @kissmetrics
No es un blog técnico como tal pero cuando se ponen a hablar de implementación lo clavan, otro clásico de la analítica web.

Brian Clifton @BrianClifton
El libro más completo sobre Google Analytics que va actualizándose con las nuevas incorporaciones, su blog también tiene muchas perlas.

Lunametrics @lunametrics
Desde hace años la gente de Lunametrics nos enseña cómo experimentan con temas técnicos para hacer cosas nuevas con Universal Analytics.

Online Behavior – Kristoffer Olofsson @olofssonK
Kristoffer habla de Google Analytics Premium, Universal Analytics, Google Tag Manager y es muy interesante todo lo que cuenta de mobile.

Analytics Ninja - @analyticsninja
Muy interesante cómo cuenta paso a paso cómo implementar las mejores prácticas en Google Analytics

Eivind Savio - @eivindsavio
http://www.savio.no/blogg/
Blog noruego en inglés. Muy completo, sobre todo trucos de implementación y uso de Google Analytics.


Lecturas muy interesantes de cara al verano! Si tienes algún otro blog interesante y quieres completar la lista por favor déjame un comentario!

Gracias al equipo técnico de www.elartedemedir.com por sus maravillosas aportaciones a esta lista (@javiriestra, @jrcajide, @esanchezrojo).