Domingo 23 de Noviembre de 2014
Blog de Marketing Online de Tristán Elósegui

Micro-funneling: otra visión del purchase funnel

Tristán Elósegui 20/08/2009 analitica web 6 comentarios

En un post anterior La justicia de la analítica web: “Al César lo que es del César” describía la evolución de la analítica web en los últimos años y las ventajas que esta aporta a las campañas online.

Para explicar estas ventajas hice un gráfico de un : proceso por el que pasan los usuarios desde los primeros clics de prospección, hasta que se convierten en clientes.

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

Trataba de resumir estas ventajas con la siguiente frase:

“La analítica web profesional nos permite ser infinitamente más eficientes con nuestra inversión, a proporcionar información valiosísima a nuestros departamentos de fidelización, , etc.”

La idea que nos transmite el purchase , es que a través de una serie de campañas cierto número de usuarios que entran en el funnel (“caen en el ”). Unos se van cualificando (piden información, hacen un pedido, etc,…) hasta terminar siendo clientes, y el resto se “cae” del proceso. El objetivo, naturalmente, es que se “caigan” el menor número posible de usuarios durante el camino.

Los que terminan convirtiéndose clientes representan la tasa de conversión de nuestro funnel.

¿Cuál es la realidad?
El purchase funnel de nuestras campañas está formado por los funnels de cada uno de los canales o micro-funnels.

Cómo es lógico cada canal atrae a un número diferente de usuarios y tiene una efectividad (tasa de conversión) diferente.

Si pudiésemos observar desde la entrada y los micro funnels de cada canal tendríamos una “vista” similar a los siguientes gráficos (haz clic en las imágenes para verlas mejor).

Vista lateral

Vista frontal (La zona gris es la Zona de rebote)

 

Y veríamos:

  1. Qué canales son más efectivos atrayendo usuarios. Recordad que mucho tráfico no es necesariamente lo mejor. Es fundamental que ese tráfico traiga usuarios de “calidad” (realmente interesados en nuestros productos).
  2. Zona de rebote”: la zona gris representa a aquellos usuarios a los que hemos impactado con nuestra creatividad, y no han hecho clic porque:
    1. No les ha parecido interesante (porque no les gusta el producto o simplemente porque no son público objetivo nuestro).
    2. No han entendido el mensaje (o mejor dicho no hemos sabido explicarlo bien).
    3. No han visto la creatividad.
    4. Se han decidido por el producto de la competencia.

(Aclaración: cuando hablo de “Zona de Rebote”, no me refiero al Bounce Rate. Los usuarios que mide el ratio de Bounce Rate han entrado en la web, y se han ido a los pocos segundos, los de la zona de rebote no han llegado a hacer clic en la creatividad. Sugerida por @elenaenriquez) .

Siguiendo el razonamiento del gráfico, nuestros principales objetivos deberían ser:

  1. Hacer que las “entradas” de cada canal sean lo más grandes posible.
  2. Mantener y/o mejorar la tasa de conversión del tráfico de cada canal atrayendo a usuarios de “calidad”.

La realidad es algo más complicada (todavía), porque los usuarios no tienen un comportamiento lineal. Es decir, que lo normal es que los usuarios utilicen varias de las “puertas de entrada” antes de decidirse a visitar nuestra web para comprar (en muchos de esos casos utilizan los buscadores para encontrarnos). Sólo un pequeño porcentaje ve la creatividad, clica y compra en una misma acción.

A este respecto y gracias a los profesionales de la analítica web y a las herramientas disponibles somos capaces de explicar mejor este comportamiento no lineal, ya que podemos establecer los caminos (path) más frecuentes. (por ejemplo: banner, buscador, acceso directo, buscador).

Acerca el Autor

Actualmente trabajo en El Arte de Medir, donde soy cofundador y Chief Marketing Officer (CMO).Tristan Elosegui Trabajo en Internet desde el año 1.999. En estos años he trabajado en empresas "cliente" como: Digital+, ING DIRECT, Vocento (abc.es) y en agencias como: Secuoyas, Click! Marketing y Ruiz Nicoli. En mi anterior trabajo fui VP of Strategy en iCrossing para España y Latinoamérica. Además soy socio y director del área de marketing online de la escuela de Internet Kschool, y doy clases y conferencias en diferentes centros (ESADE, CEU, ISIL y CESMA) y eventos (ecommerce day Chile (2013), Mobile Evolution (IAB México - 2013), IAB Argentina y Perú), sobre marketing online, social media y analítica web. Soy co-autor de los libros: "El arte de Medir - Manual de Analítica Web", y de "Analítica web en una semana", junto con Gemma Muñoz Este blog ha sido elegido como: - 2013: - Segundo mejor blog de marketing online en el ranking de Prnoticias - Noviembre 2013 - Mejor blog de marketing online en el ranking de Prnoticias - Julio 2013 - Mejor blog de marketing digital en español 2013 - Web de empresa 2.0. - 3er mejor blog de marketing online en Prnoticias.com – Mayo 2013 Y en cada uno de los años desde su lanzamiento desde 2009.

6 Comentarios

  1. Elena Enriquez 20/08/2009 at 09:53

    Gracias Tristán por este post …

    que me ha gustado mucho, sobre la “zona de rebote” son buenas tus conclusiones. Es una buena introducción para explicar que los usuarios toman decisiones de forma distinta según la campaña y la creatividad, creo que abres la opción a escribir más sobre el tema.
    Muchísimas gracias por tratar sobre analítica web :)

    Elena

  2. tristanelosegui 20/08/2009 at 09:55

    Gracias a ti por tu aportación!! :-)

  3. luis74 20/08/2009 at 16:50

    Muy buen post, no se trata de analizar solo lo que ocurre en el site sino empezar a analizar desde antes de que entren, y una forma de verlo es creando un funnel por cada medio, aunque a mi me gusta más unificarlos posteriormente en varias categorías porque a veces se obtienen demasiados datos desagregados de poca entidad.
    A seguir así.

  4. tristanelosegui 20/08/2009 at 16:55

    Si. A veces cuando escarbas demasiado te encuentras con porcentajes tremendos, para luego darte cuenta de que las variaciones son debidas a que son “3” usuarios.

    gracias por tu comentario!

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