KPI básicas en analytics para cada tipo de campaña

“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.” Paulo Coelho.

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?
  3. 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!

Vera

Gemma Muñoz es diplomada en informática y tiene un master en Web por la Universidad British Columbia. Actualmente dirige el departamento de Analítica Web y Redes Sociales en el área de Internet de Bankinter.

Tiene un blog sobre analítica web, “¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?” y escribe habitualmente en el blog especializado en las últimas tendencias de Marketing “Territorio creativo”.

También participa como docente en diversos masters sobre Marketing Intelligence en la escuela de negocios ESIC, es colaboradora activa en el Conversion Thursday que se celebra mensualmente en Madrid y ha participado como ponente en diversos eventos del sector.

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