viernes, agosto 3

Las estrellas no se mueven para arriba o para abajo, solo gravitan de este a oeste siguiendo la ruta jamás concebida: el círculo

Hace algún tiempo leí en el blog de SEOMOZ un artículo sobre visualización de las fuentes de origen por comportamiento y desde entonces he descubierto un nuevo modo de ver cómo las diferentes fuentes de origen aportan tráfico y conversión.

Esto es lo que hicieron en SEOMOZ: dividieron el embudo de conversión en diversos colores, uno por cada fuente de origen, para ver cómo pasaban de un estado a otro y dónde podemos estar teniendo un problema con alguna de las fuentes:

¿No es una idea estupenda? Yo la he adaptado para cada una de las webs que analizo y que se vea de un solo vistazo qué fuente funciona mejor en cada una de las etapas de las que consta un embudo de conversión:

Primero generamos el embudo de conversión: El primer paso sería determinar el total de visitas por cada una de las fuentes, por ejemplo:
- Tráfico Directo
- Tráfico de Referencia
- Tráfico SEO branding
- Tráfico SEO no branding
- Tráfico Adwords branding
- Tráfico Adwords no branding
- Redes Sociales
- Campañas

Y paso a paso vamos sacando las visitas segmentadas por cada una de estas fuentes de origen para cada una de las páginas involucradas, hasta completar los datos en una tabla en excel como esta: muy básica.
Ojo! Para hacer este ejercicio no hace falta tener definido en la herramienta el embudo de conversión, podemos generar un segmento por cada fuente de origen y ver el número de páginas únicas de cada uno de los pasos.

Tenemos que tener en cuenta que nuestro objetivo es conocer a nuestros usuarios ya que probablemente sabremos de dónde vienen y cuántos llegan a la meta, pero no lo que pasa entre medias. Para estudiar mejor los datos los pondremos en porcentaje del total de cada paso, para poder apreciar mejor las caídas y las remontadas.

Una vez tengamos la tabla rellena, por cada columna realizamos un gráfico del tipo Barra Apilada y ponemos en las opciones (botón derecho ratón sobre el gráfico) un ancho de rango que permita que se unan las barras: en mi excel funciona con un 150% de ancho del rango.

Si construímos un gráfico para cada una de las columnas y luego los unimos, tendremos nuestro propio embudo de conversión segmentado, en este caso, por origen de la visita:
Y nos encontramos con varios puntos de partida para conocer a nuestros visitantes:
  • El tráfico directo parece que pierde una pequeña parte de visitas en las conversiones pero el porcentaje de visitas en la página de ventas parece que es similar al porcentaje de visitas de entrada: el 4% de las visitas de julio fueron desde tráfico directo, el 3% del total de ventas fueron de este origen.
  • Sin embargo, en los datos de referencia encontramos el primer punto de partida a estudiar: el 7% de las visitas provenían de referencias pero al siguiente paso únicamente supone un 1%, que se mantiene hasta el paso final. ¿Qué referencias nos atraen este tráfico? ¿Dónde están aterrizando? ¿De dónde viene ese 1% del total que se queda y compra? ¿Qué tipo de productos les interesa? …
  • Si estudiamos el SEO Branding, nos encontramos que el 53% de las visitas consiguen únicamente el 28% del total de las ventas. Lo más interesante es que parece que el paso donde tenemos problemas es en el último: el del formulario de datos de pago… ¿por qué? ¿lanzamos una encuesta en ese punto para ese tipo de visitas? ¿creamos un test A/B para optimizar ese paso del formulario? …
  • Ojo al SEO no Branding, supone un 26% del total de las visitas y sin embargo consigue el 57% de las transacciones. Sus porcentajes aumentan desde prácticamente el primer paso… aprendamos! ¿Qué tipo de fichas de productos les interesa a cada una de las keywords involucradas? ¿Qué venían buscando? ¿Por dónde entran? ¿Es su primera visita al sitio web? ¿Compran más de un producto? ¿Compran el producto que venían buscando? …
  • Y Adwords tanto Branding como no Branding parece a primera vista que está funcionando, pocas visitas (3% y 1% respectivamente) que consiguen cada una de ellas e 3% de las ventas totales. Profundicemos en las campañas que van pasando y que terminan comprando.
  • Más problemas parece que tenemos con las visitas desde las Redes Sociales, del 2% del total de visitas, se pierden casi todas por el camino… no parecen muy interesadas por lo que tenemos que ofrecer. ¿Nos interesa este tipo de tráfico? Miraremos si hay posibilidad de estudiar las conversiones asistidas… ¿este tipo de visitas vuelve por otro canal? ¿Realiza entonces la compra?
  • Finalmente las campañas, muy estables, entra un 4% y compra un 4%. Profundicemos algo más, conocer qué campañas funcionan mejor, etc… pero ¿no parece que si vamos a por más visitas de estas campañas podemos aumentar la conversión?
Si no se es una web orientada a venta hay que hacer el ejercicio como lo plantean desde SEOMOZ, identificando qué páginas o qué tipo de acciones son importantes para el sitio web, definiéndolas como objetivos y dejando que los datos nos guien para conocer a nuestros visitantes, para saber por dónde seguir: delimitar nuestro círculo para entender nuestro universo.

 ¿Qué véis vosotros? ¿Qué pinta tiene el embudo de vuestras visitas de origen? ¿Cambia de un mes a otro? ¿Qué otro tipo de segmentos pensáis que pueden ser interesantes para el negocio?

7 comentarios:

  1. Este tipo de mezclas de datos en un solo grafico me encantan!

    sin embargo hay que tener cuidado con la visibilidad de cada dato... en graficos parecidos que he hecho con embudos terminas perdiendo visibilidad sobre el porcentaje de caida de cada medio o segmento y termina costando mucho sacar conclusiones...

    cuando me enfrento a esto siempre acabo por desglosarlo todo en embudos separados por cada segmento observado acompañados de una sucesion de graficos de queso para ir viendo en cada paso como el porcentaje del total en cada paso cambia... ocupas mucho mas espacio pero la informacion y conclusiones son directas tanto para analista como pata cliente...

    un articulo genial. gracias!

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  2. Genial el artículo! http://serendipity-fotografia.com/

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  3. Este comentario ha sido eliminado por el autor.

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  4. Muy bueno Gemma, como todo el blog.

    Me sorprendiste (nunca mejor dicho) en clase del Meba, pero cada vez que leo algún post aprendo.

    Se nota que te apasiona la analítica, que sería de este país si hubiera más personas como tú.

    Un saludo

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  5. Este comentario ha sido eliminado por el autor.

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  6. La estadistica es tan interpretable como uno quiera, pero al final los datos son los que son.

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  7. La estadistica es tan interpretable como uno quiera, pero al final los datos son los que son.

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