La justicia de la analítica web: Al César lo que es del César

El concepto de conversión y sus métricas han evolucionado muchísimo desde el principio. Primero sólo medíamos lo más básico: páginas vistas, visitas, impresiones y CTRs, etc. (¡algunos siguen haciéndolo!), negociábamos exclusivamente a , y con obtener un CTR decente estábamos más que contentos (CTRs medios entre 1 y 3% ¡y mayores! Gracias a la novedad del medio, la baja saturación, etc.). Al final de cada o periodo sacábamos un informe veíamos tendencias y poco más.

Home de elmundo.es el 17 de Octubre de 2000
Home de elmundo.es el 17 de Octubre de 2000

Desde hace pocos años que hemos que empezado a medir , CPA, etc. y a optimizar nuestras páginas web para mejorar los .

Aunque algunos anunciantes llevan tiempo tratando de medir correctamente: siguiendo al usuario desde su primer clic hasta que se convierte en cliente y posteriormente calculando (digo calculando, porque era en base a datos agregados, y no cliente a cliente) el “Life time value” o valor del ciclo de vida de cliente, etc. En 2009 se está viviendo, el que yo considero, el auge de la analítica web más allá de Google Analytics, y como consecuencia la justa atribución de méritos.

Al no contar con un sistema de medición de analítica web “profesional”, hasta ahora el clic anterior a la compra/registro, etc. era quien se llevaba el mérito de la . Y en la mayoría de los casos este correspondía a los buscadores, medio recolector por excelencia. Por este motivo atribuíamos “menos valor” al resto de campañas (, , etc.). Debido a esto el análisis del purchase era muy limitado y además lo hacíamos de forma agregada y por partes:

  1. Medíamos el número de visitas recibidas y el dinero que nos habían constado.
  2. Analizábamos la navegación en nuestra web y cuantos habían terminado comprando.
  3. Estudiábamos el comportamiento y valor de los clientes captados por .

Pues bien, gracias a la profesionalización de la analítica web ahora somos capaces de medir el proceso completo, de seguir a nuestros clientes desde:

  1. Primeros clics y búsquedas de prospección de nuestros clientes potenciales,
  2. El clic anterior a la compra, la navegación realizada y el producto comprado
  3. Y todo lo que pasa a partir de que se convierte en cliente (uniendo nuestra herramienta de analítica web con nuestro CRM).
Podemos seguir a cada cliente desde los clics de prospección hasta la contratación
Podemos seguir a cada cliente desde los clics de prospección hasta la contratación

Esto nos permite asignar a cada campaña y cada euro invertido su justo valor. Somos capaces de medir cosas hasta ahora impensables:

  • Cantidad y calidad de los clientes captados por cada soporte. Por ejemplo, podemos saber si los clientes del site A/medio A contratan productos de mejor gama, están más tiempo con nosotros, etc. que los del site B/medio B. Esto nos permite balancear la inversión a los medios más efectivos.
  • Casi cualquier combinación de métricas dentro de nuestro site. No voy a entrar a enumerarlas para no desviarnos del tema de este post. Como ejemplo podríamos medir si los clientes que compraron el producto A nos visitaron más de una vez, a través de que campañas, sus tiempos de visita, los productos consultados,… etc.
  • Más allá de todas estas métricas, ¿Qué significa esto? Que tenemos un perfil de nuestros clientes desde el primer momento ¿Os imagináis la potencia de esto?, ¿Hace unos años podíais llegar a imaginar que esto era posible? ¡Yo desde luego no!
  • Life time value de forma detallada: por cliente captado, soporte, campaña, , etc. etc.

Resumiendo, la analítica web actual nos permite “darle al César lo que es del César”, pero sobre todo a ser infinitamente más eficientes con nuestra inversión, a proporcionar información valiosísima a nuestros departamentos de fidelización, captación, etc.

¿He conseguido aclararte cosas? ¿Me he conseguido explicar bien? Deja tus comentarios y sugerencias.

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19 Comentarios

  • bienvenido a la analitica web ¿crees que sera facil escapar de sus garras ahora que estas dentro? buen artículo ¡un saludo!

  • Muchas gracias!!

    No lo creo!! Siempre he sido un loco del análisis, de los Excels, etc. y ahora me estoy metiendo poco a poco en la analítica web “profesional” (más allá de Google Analytics). Me parece un mundo apasionante!

    Ahora mismo me meto en tu blog!

    un saludo

  • Muy interesante artículo Tristán, felicidades, el mundo de la analítica es apasionante, lástima que no tenga tiempo para adentrarme en él profesionalmente, pero tal como te dice Carlos, una vez infectado no podrás escapar de él.
    saludos

  • Muchas gracias Antonio!! De momento estoy en 1º de analítica, pero espero progresar. Sobre todo si cuento con la ayuda de gente como @analisisweb o @sorprendida !!

  • Muchas gracias! Espero no equivocarme y coger los zapatos que no son! Debería aplicar tu consejo, más el de “paso a paso” o “antes del correr está el andar”! Vamos que poco a poco es como más se aprende. La gente que cree “saberlo todo” nada más empezar es la que “se la pega”!
    Gracias de nuevo

  • Yo también flipo con el potencial de tener un perfil de los clientes desde el primer momento, las empresas se empiezan a dar cuenta de esto también, por fin!!!!

    Genial artículo, muy de actualidad con el tema de la adjudicación de las conversiones.

    Un abrazo y enhorabuena!!!!

  • Tristán,

    Me ha gustado el artículo, aunque hay términos con los que aún no estoy familiarizada; pero poco a poco. Así que post donde poder aprender sobre marketing online y analítica web me vienen estupendamente (yo aún estoy en la guardería en estos temas)…

    Aún así lo poco que conozco de analítica web me parece muy interesante, si soy una friky de los datos.

    Un saludo 🙂 y espero seguir aprendiendo con vuestros blogs. GRACIAS!!!

  • Un pequeño resumen de una gran evolución.
    Ya veras cuando escribas la segunda parte de este post dentro de un año… con los avances y lo que vas a saber esto te va a parecer una nimiedad.

  • Eso seguro!! En los últimos meses ha sido increíble. Suele pasar con las tendencias. Cuando estas llegan (o empiezan a llegar) al público general es cuando “estallan”! Nos vamos a divertir! 🙂

  • Suscribiéndome al feed, muy interesante artículo ( y vais diciendo que sois novatillos… cómo será en tercero de analítica?)

  • Soy novato en analítica web, lo que pasa es que llevo muchos años en Internet!
    Gracias por el comentario! 🙂

  • Interesante y preciso post Tristán.
    Uno de los contras de las métricas internet es que algunos anunciantes se gastan enormes cantidades en ATL sin medir esa inversión y cuando van a on ajustan cada euro al mílímetro eso es un contrasentido.
    De hecho el GRP tiene mucho que aprender del CPL y del CPA porque es una medida de consenso de oligopolio.
    Además otra de las cosas que hay que tener en cuenta cuando se emprenden campañas a CPL o CPA es no caer en el análisis-parálisis, es decir no caer en ser demasiado cortoplacista o tacticista porque los números nos pueden alejar de la estrategia más a medio-largo plazo.
    Hay que “leer” números y estadísticas pero hay muchas variables que sólo el excel no interpreta.
    De todas formas, el avance del CPM al CPL, CPA nos ha llevado a una realidad mucho más afín a las previsiones que hacemos pre-campaña.

    Saludos
    Sergio@nivoria.com
    Sales Manager
    Nivoria.com

  • Muchas gracias por el comentario Sergio!

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