Nunca sabes lo que puede traerte la marea...

Una de las consultas que más me hacen últimamente es cómo medir las campañas que se realizan fuera del site o por qué no funcionan bien los parámetros que hemos añadido. Muchas veces falla por el etiquetado, porque la clasificación no es correcta y no se filtra bien la información que viene de las distintas campañas, de los diferentes medios y de las diferentes fuentes.

Tan importante es realizar una buena elección de imagen de la campaña, de elección de medios, como el etiquetarlo todo debidamente para después poder estudiar correctamente todo lo recopilado de una manera organizada, clara y eficiente.

Los parámetros que debemos introducir en cada URL donde pongamos nuestras campañas son los siguientes:

• Utm_campaign: Nombre de la campaña


• Utm_medium: Método de entrega


• Utm_source: Fuente donde se muestra la campaña


• Utm_content: Tipo de anuncio


• Utm_term: Término utilizado en el anuncio

Es decir, si nuestro objetivo es lanzar una campaña de lanzamiento de un nuevo producto, el kokoo. Se decide que vamos a lanzarlo utilizando un robapáginas en abc.es, en elpais.com y elmundo.es. En elpais.com nos hacen un descuento por buenos clientes y nos ofrecen espacio para un video. En abc.es también nos hacen buen precio por un banner y un botón. Finalmente decidimos utilizar google para ofertar el kokoo cuando se busquen las palabras "kokoo” y “koko”.

¿Cómo lo hacemos?

En abc:

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=display; utm_source=abc;utm_content=robapag

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=display; utm_source=abc;utm_content=banner

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=display; utm_source=abc;utm_content=boton

En elmundo:

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=display; utm_source=elmundo;utm_content=robapag

En elpais:

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=display; utm_source=elpais;utm_content=robapag

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=video;utm_source=elpais

En Google.com:

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=cpc; utm_source=google;utm_term=kokoo

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=cpc; utm_source=google;utm_term=koko

Ya tenemos todos los elementos de la campaña debidamente etiquetados. ¿Cómo veremos los resultados?

En el menú de Fuentes de Resultados / Campañas tenemos una primera pantalla en la que, seleccionando la campaña a analizar nos ofrece un primer acercamiento al resultado de la campaña:



A mí me gusta particularmente seleccionar la vista de tabla dinámica arriba a la izquierda, con Fuente (utm_source) como dimensión, Medio (utm_medium) y Contenido del Anuncio (utm_content). Esto nos ayuda a tener una visión completa de la campaña y a tomar decisiones en base a cómo ha funcionado en cada medio y en cada tipo de contenido.

Quedaría así: (pulsa en la imagen para verla entera)



En este caso he tomado el porcentaje de visitas nuevas y la tasa de rebote para comprobar qué anuncio logra captar más potenciales de calidad (nuevos usuarios con menor tasa de rebote = nuevos usuarios que fueron más allá de la landing page).

Podemos ver por ejemplo que 8 de cada 10 visitas que ven el banner en abc.es son potenciales y que 6 de cada 10 visitas que ven el banner siguen navegando por el site. Sin embargo los usuarios que ven el video de elpais.com en su gran mayoría (más de 9 de cada diez) son potenciales y casi el mismo porcentaje (88%) no pasa de la landing page. ¿Qué podemos mejorar? Podemos seguir profundizando, añadir la tasa de conversión al cocktail de datos, segmentar por tipo de contenido independientemente de la fuente a ver cuál funciona mejor en base a los objetivos, etc…

Este análisis no sería posible de no haber tenido un etiquetado apropiado y de llevar un control de cada elemento de la campaña.

Pero una campaña no tiene por qué ser exclusivamente de links en medios externos, podemos crear nuestras campañas propias. Por ejemplo, cuando compartimos un link en cualquier red social. En este caso podemos utilizar los parámetros de la siguiente forma:

• Utm_campaign: Nombre de la campaña


• Utm_medium: Tipo de enlace


• Utm_source: Red Social donde se realiza la campaña

Así tendremos registradas las visitas que se han logrado en base a mi campaña en redes sociales.

Como en muchas redes sociales no podremos adjuntar la URL completa por falta de espacio, podemos acortarla con la herramienta bit.ly, que además ofrece un recuento de clicks propio que nos puede servir en el caso de querer medir las visitas a webs que no tengan Google Analytics instalado o que no sean propiedad nuestra.

Un ejemplo, vamos a promocionar el kokoo en twitter, adjuntando un enlace a la página de promoción:

https://www.kokoogroup.com/kokoo.jsp?utm_campaign=kokoo;utm_medium=link;utm_source=twitter

Si la pasamos por bit.ly quedaría así:

http://bit.ly/aEd9lb

En cualquiera de estos casos, es muy fácil generar bien el etiquetado con herramientas como Google Analytics URL Builder. Si no invertimos el tiempo necesario en crear este tipo de etiquetas, nunca sabremos lo que nos depara la marea :)

¿Sabes cual es la diferencia entre tu y yo? Que yo hago que esto luzca

El objetivo de cualquier negocio online es mejorar la eficiencia del site, por lo que es esencial el asentar la estrategia de testar el contenido, para conocer la conducta del visitante y así optimizar la navegación por el site y su rendimiento.

Para plantear un test en el site, la propuesta debe estar en línea con las iniciativas de la empresa y el ROI potencial, para estar seguros de que supone una oportunidad es relevante para el negocio. Esto solamente se consigue si la/s KPI elegida/s es la que mejor prueba la hipótesis y que las variantes son las opciones de mejora que buscamos.

El problema es saber focalizar bien los esfuerzos en un objetivo central para ser realmente efectivos. El primer punto de referencia suele ser mejorar los puntos de entrada al site, o las páginas de registro o de finalización de compra del producto o servicio. Es en estas páginas donde comprobaremos de manera más fácil si estamos triunfando o no.

Después de elegir el “dónde” habría que determinar el “qué”. Es decir, seleccionar los elementos que vamos a utilizar. Aquí viene la pregunta del millón… ¿Qué elemento de la página debo elegir para testar?

Al igual que basamos las decisiones en los datos analizados, deberíamos basar esta clase de elecciones en hechos y no en predicciones personales, aunque el instinto también ayuda :)

El elemento elegido debería tener relación con lo que queremos mejorar. Empecemos por un ejemplo. Imaginemos que queremos mejorar el ratio de rebote de nuestra página principal, la home. Este será nuestro objetivo principal. ¿Qué variables tienen impacto en este objetivo? Estudiemos bien la página, ¿qué elementos son los más linkados? ¿tenemos campañas internas? ¿qué contenido es el más solicitado? ¿tenemos encuestas de calidad con los clientes donde hayan dejado algún comentario al respecto de esta página en concreto?

Analizando los datos que tenemos al respecto de la home, tendremos algo más claro cuál puede ser nuestro elemento a testar. Puede ser la campaña, puede ser una llamada a la acción o un elemento visual. Pongamos que en nuestra home hay una tabla con todos los productos que ofrecemos en nuestro site:



Es el momento de lanzar nuestra hipótesis, en este caso sería: “Variar el contenido y la visualización de la tabla de la home tiene que ver con el ratio de rebote de nuestra home”.

Tras la hipótesis, llega el momento esperado… la predicción: “Si cambiamos la tabla de la home, reduciremos el ratio de rebote de nuestra home”.

Puede parecer una tontería, pero el establecer la hipótesis y la predicción es básico porque deja nuestra meta clara y nos ayuda a elegir las KPIs que medirán si esta predicción es correcta o no. En este caso nuestras KPI están claras, el ratio de rebote y el clickthru de nuestra tabla :)

Es el momento de definir y diseñar las distintas opciones que vamos a testar. Nosotros testaremos la actual tabla contra estos 2 diseños:





Una vez que los diseños están creados, tenemos todo el pretest preparado, tanto los detalles del experimento conceptual como del diseño: punto de test (nuestra home), objetivo (reducir el ratio de rebote de la home), hipótesis (la tabla influye), predicción (una nueva tabla mejorará el ratio de rebote), KPIs (ratio de rebote y clickthru de la tabla) y los diseños a probar.

Este documento será la base del test, todos los implicados sabrán qué hay que testar, por qué, con qué objetivo y cómo medirlo. Solamente faltaría por determinar la fecha del test y darlo de alta.

Si el test no cumple las expectativas, hay que revisar las especificaciones cuanto antes, aprenderemos de nuestra experiencia. Es importante que el test no dure mucho tiempo para que la estrategia funcione. Probadlo, un test puede ser la diferencia entre un buen site y un gran site :)

Al Himalaya no se vuelve. Cuando has venido aquí, se queda contigo para siempre. Puedes escapar a ratos, pero el resto del tiempo tú le perteneces

Entrevista que me hicieron conjuntamente con Fernando Polo con respecto al curso de Unidad Editorial en el que participaré el 24 de marzo sobre Estrategias de Medición en la web 2.0.

Publicado el 07-03-2010 , por Sara M. Calahorrano en www.expansion.com.

"Necesitamos medir Internet para sacar el máximo rendimiento al negocio"

Vivimos una nueva etapa para la gestión de la marca empresarial a través de lo nuevos entornos 2.0 y las comunidades virtuales. Este nuevo ámbito en el que nos encontramos es joven y la lucha para el posicionamiento es feroz e ilimitada y la gran preocupación de los profesionales de las empresas que invierten en Internet es saber qué está pasando en su web y cómo analizar su campaña online para que el retorno de la inversión sea positivo.
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Las empresas se encuentran ante un nuevo reto: deben disponer de la formación y las herramientas adecuadas para que una medición del retorno de la inversión en internet facilite la respuesta a la demanda del mercado. Para conocer los mejores análisis que se pueden ejecutar en la Red, Unidad Editorial Conferencias y Formación organiza, el próximo 24 de marzo, el seminario especializado 'Estrategias para la medición en Redes Sociales. Analizando la web 2.0', donde se darán cita los máximos representantes del sector.

"Necesitamos medir Internet para poder sacar el máximo rendimiento al negocio", declara Gemma Muñoz, directora de la Analítica Web y Redes Sociales en Bankinter. "Sólo con estrategia y experiencia entenderemos qué está pasando en nuestra web, el comportamiento de nuestros visitantes y cómo podemos llegar a los objetivos que tenemos marcados en el canal online. Es básico analizar el contexto donde se encuentra la empresa y el sector donde opera", añade.

"Las empresas prueban tácticas nuevas continuamente para entender lo que funciona y lo que no. Medir en Internet es, precisamente, lo que nos permite decidir a dónde vamos"

Fernando Polo, director de Estrategia y Operaciones de Territorio Creativo, señala que "Internet no es un medio sino un medio de medios". "Las empresas tienen que probar herramientas y tácticas nuevas continuamente y entender lo que funciona y lo que no. Medir en Internet es, precisamente, lo que nos permite decidir dónde vamos", asegura. "John Wanamaker, empresario americano pionero del concepto de 'grandes almacenes' decía: "Sé que la mitad de lo que gasto en marketing, lo tiro a la basura; el problema es que no sé qué mitad". Internet permite acercarnos a conocer la mitad que funciona", afirma Polo.

Las herramientas que se usan para medir resultados en Internet se dividen "en gratuitas, comandadas por Google Analytics y Yahoo Web Analytics, y no gratuitas, donde se catalogan el resto, como Omniture, Webtrends, Unica, Nedstat, etcétera", explica Muñoz.

Sobre los indicadores, Polo señala que "ya son clásicos", como usuarios únicos, páginas vistas, tasa de rebote, etcétera, en la analítica de la web. Sin embargo, apunta, hay otros más innovadores, "como el número de 'retweets' desde Twitter, a un twitt nuestro, o número de 'backtweets' a un artículo de nuestro blog o de nuestra web".

"Los indicadores se dividen en tres categorías, las que se refieren a captación de usuarios/clientes/lectores, las que miden la conversión de nuestros productos/servicios/contenidos y de las que se obtiene la fidelización de nuestros usuarios/clientes/lectores"

"Los indicadores dependen de los objetivos, pero normalmente se dividen en tres categorías, las que se refieren a captación de usuarios/clientes/lectores, las que miden la conversión de nuestros productos/servicios/contenidos y de las que se obtiene la fidelización de nuestros usuarios/clientes/lectores", añade Muñoz.

En cuanto a cómo medir el impacto de los medios online, Fernando Polo recuerda que "se sigue dando mucha importancia a "aparecer" en medios online tradicionales, y se valora el impacto en función de métricas que aún no están consolidadas. Pero desde hace algunos meses, las empresas empiezan a valorar el impacto de aparecer en medios sociales: blogs, Facebook, etcétera, y las métricas para los medios masivos no son válidas con medios sociales".

"Las empresas debe adoptar unas métricas, seguir su evolución, y mejorarlas con el tiempo. Es un gran paso respecto al vacío de la medición"

Lo importante de aparecer en un blog, explica, "no es el número de páginas vistas de ese blog, sino conceptos tan sutiles como la influencia del mismo en otros blogs o en la comunidad a la que pertenece, la capacidad que tiene ese blog para conseguir que otros reseñen el contenido y, de esta forma, se propague de boca en boca. No existen métricas estándar sobre conceptos como 'influencia', 'viralidad', etcétera. Por lo que cualquier empresa debe adoptar unas métricas, seguir su evolución, y mejorarlas con el tiempo. Es un gran paso respecto al vacío de la medición".

La medición desde distintas perspectivas y con distintos objetivos, el 'reporting', que se divide en 'publisher', si se trata de medios y 'Annoucement', si se trata de anunciantes, "debe ser complementaria a los medios y al propio site", afirma Muñoz.

"La estrategia a seguir online depende de los objetivos de la campaña, pero lo básico es que desde el medio anunciante se mida el número de impresiones, los clicks realizados y el CTR, segmentado por anuncio y medio, y desde la analítica web se debe tener en cuenta el número de visitas que llegan al site desde el anuncio, la tasa de rebote y el número de conversiones que logran realizar, segmentado por medio y por anuncio", explica. "Con este 'cóctel' de datos se debe tener la 'foto final y general' de cómo está funcionando una campaña en general y desde todas las perspectivas, así el analista será capaz de recomendar acciones que mejoren los resultados si es necesario", sentencia Muñoz.

La medición en medios sociales "es una verdadera jungla", afirma Polo. "Medir la actividad de un blog es sencillo mediante herramientas como Google Analytics, pero medir los retweets en Twitter no cuenta actualmente con una herramienta sencilla", apunta.

"Se recomienda medir tres variables: tamaño de la comunidad, vitalidad e influencia"

"Las redes sociales verticales españolas han desarrollado complejas herramientas estadísticas para medir el impacto de una campaña publicitaria en su red que son verdaderas obras de ingeniería. Sin embargo, Twitter no cuenta con ninguna herramienta oficial para seguir estadísticas y las que han desarrollado terceras empresas son poco fiables. Ni siquiera las hay de pago. Facebook sí que tiene herramientas para sus páginas de fans pero también distan mucho de estar completas", explica Polo.

Y para finalizar, añade que "desde Territorio creativo se recomienda medir tres variables de Community Management: tamaño de la comunidad (número de fans, número de suscriptores a un blog, etcétera); vitalidad (interacciones, comentarios, valoraciones, etcétera), e influencia (links entrantes, backtweets, etcétera). Además, se debe medir la actividad propia de cada medio".

No tenía miedo a las dificultades: lo que la asustaba era la obligación de tener que escoger un camino. Escoger un camino significaba abandonar otros

La pregunta del millón en la analítica web es saber qué KPIs hay que utilizar en cada momento para tener todo controlado sin que se nos escape nada. Lo malo es que no existe una regla exacta para determinar estas KPIs, su elección depende básicamente de los objetivos que se quieran alcanzar y del propio negocio.

Un primer paso para elegir el conjunto de KPIs que nos van a ayudar a saber cuan cerca o lejos nos encontramos de nuestros objetivos sería sacar todos los datos que parezcan importantes (tanto de nuestra herramienta de analítica web como datos cualitativos, de mercado, etc…), para partir de lo que nos parece a priori importante.

Con los objetivos del site/campaña/acción presentes, habría que hacerse las siguientes preguntas:

1. Si sube o baja el dato… ¿es significativo?
2. Si es significativo, ¿me lleva a la acción? tengo recursos para actuar?

Y elegir únicamente las KPIs que respondan afirmativamente

En cualquier caso, existen unas KPIs que podemos llamar básicas que nos ayudan a establecer una línea de estrategia, dependiendo del objetivo principal de nuestro site:

1. Si nuestro site es de tipo comercial, está claro que nuestro objetivo es vender, vender y vender, gastando lo mínimo posible, por lo que tenemos que tener en cuenta:

* Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Vendemos? ¿Persuadimos?
* Average Order Amount ( importe/conversiones) – ¿Cuánto es de media la venta?
* Visit Value (importe/visitas) – ¿El tráfico es de calidad?
* Customer Loyalty (visitantes que repiten/nuevos) – ¿Son fieles? ¿Futuros clientes?
* Stickiness (>2 páginas/visitantes) – ¿Les gustamos? ¿Les retenemos?
* Search Engine Referrals (visitas buscadores/visitas) – ¿Y el SEO como va? ¿Y el SEM?

2. Si nuestro site es de soporte o de servicios, el objetivo será dar respuesta inmediata a los clientes, evitando la saturación de otros canales, como el telefónico, por ejemplo. Así que unas métricas interesantes pueden ser:

* Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Encuentran lo que buscan?
* Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) – ¿Es esto lo que se esperan?
* Length of Visit (contenidos vistos/visita) – ¿Se queda demasiado tiempo?
* Top Internal Search Phrases - ¿Qué buscan exactamente?

3. Si nuestro site es de contenidos, como un blog, el objetivo será incrementar la fidelidad del lector, o llevar adeptos a cualquiera de los canales offline:

* Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Se suscriben o registran?
* Depth of Visit (páginas vistas/visita) – ¿Les generamos interés?
* Content Depth (páginas vistas content/visitas contenido) – ¿Qué contenido interesa más?
* New Visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) – ¿Atraemos nuevos visitantes?
* Committed visitor share (visitas de más de 19 min/visitas) – ¿Tenemos muchos fieles?

4. Si el site es para conseguir contactos (lead generation), nuestro objetivo será incrementar nuestra red de contactos, obviamente :)

* Tasa de Conversión (leads/visitantes) – ¿Cuántos leads conseguimos?
* Cost per Lead (leads/inversión en marketing) – ¿Cuánto nos cuesta cada lead?
* New visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) – ¿Cuántos son potenciales?
* Single Access ratio (single access pages/total entry pages) – ¿Cuántos se van sin ir más allá?

5. Para una campaña: nuestro objetivo será estudiar lo que se genera previamente al click y después lo que pasa en el site:

* Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Cuántas ventas conseguimos?
* Clickthrough/Impresiones: (cuantas veces se interesan por nuestro anuncio/cuantas veces se muestra nuestro anuncio) – ¿Está funcionando nuestro anuncio?
* Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) – ¿Está funcionando nuestra landing page?
* ROI – ¿qué beneficio hemos conseguido con la campaña?

Empezando por estas métricas, seguro que vendrán a pedirnos más, incluso nosotros echaremos en falta otras para dar respuestas, pero hay que arrancar por algo para que se nos empiece a ver, para que empiecen a entender que aportamos valor.

Mientras tanto, no hay que limitarse a sacar los datos, podemos segmentar, por cliente, por no cliente, por visita desde buscador, por visita desde favoritos, por visita que convierte, por visita que no convierte, por visita que va por aquí, por visita que ve cierto contenido… si algún indicador sube, podemos ir profundizando hasta encontrar exactamente cuál es el segmento que se ve afectado y actuar en consecuencia.

Pero… ¡hay que elegir!

Nota: Este post se publicó el 2 de marzo en el blog de Tristán Elósegui en su serie #HablemosdeAnalíticaWeb