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 cpm, 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 campaña o periodo sacábamos un informe veíamos tendencias y poco más.

Home de elmundo.es el 17 de octubre de 2000

Desde hace pocos años que hemos que empezado a medir CPL, CPA, etc. y a optimizar nuestras páginas web para mejorar los resultados.
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 captación. 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 (display, emailing, etc.). Debido a esto el análisis del purchase funnel 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 internet.

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

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, creatividad, 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.