Guía práctica de Analítica Digital: El libro definitivo de la analítica digital

El libro definitivo de la analítica digital

Hoy en día ninguna marca puede lanzar Estrategias de Marketing Digital profesionales sin tener una base sólida de analítica digital.

De aplicación para cualquier perfil de la empresa, partiendo del Director que necesita monitorizar las rentabilidades a nivel macro, hasta el Director de Marketing o Chief Marketing Online (CMO) que necesita medir el ROI de todas las acciones digitales a cualquier especialista de cualquier área en marketing online (SEO, Paid Media, Email Marketing, UX, CRO, Content Marketing….) que necesitará medir el impacto de sus acciones en los objetivos digitales de la marca, desde conversiones a ventas, desde alcance a tráfico de calidad.

Después de muchos años dedicados a trabajar con infinidad de clientes y en las marcas de Windup; la clave está en poder responder una sencilla pregunta: ¿Cómo se debe medir una estrategia digital de éxito?

Sabemos que ahora está más de moda que nunca y es fundamental trabajarla en cualquier marca o proyecto que opere digitalmente. Como has intuido la respuesta no es tan sencilla y requiere de una dirección y asesoramiento profesional.

Si quieres resolver esta cuestión debes entender que hay conceptos, metodologías y un conocimiento práctico de base, que viene también del marketing tradicional y de la gestión de negocio, y que complementa a la analítica de marketing digital.

El problema al que nos enfrentamos como profesionales de marketing, es que siempre queremos ir demasiado deprisa, y nos falta tiempo para todo.

Falta de tiempo que hace que nos quedemos en una capa superficial del dato y nos olvidemos de cómo trabajar aspectos tan fundamentales en una Estrategia de Analítica como la estructura de costes, los márgenes brutos y el beneficio de un producto o servicio aplicado a todos los canales de tráfico digital.

Pero tranquilo porque todo tiene respuesta en nuestra super Guía práctica de analítica digital. 

Ya sabes que hoy en día un profesional de marketing digital como tú, debe entender el impacto real de su trabajo en la cuenta de resultados de la compañía y en el balance de pérdidas y ganancias.

Ese impacto debe ser medido, entendido y facilitar la toma de decisiones digitales. Vamos a darte unas pistas fundamentales para ayudarte en este camino.

Para comenzar, ¿Qué es la analítica digital?

Qué mejor manera que definir este concepto que partiendo del padre de la analítica digital moderna Avinash Kaushik, que la define como el:

“Análisis de datos cuantitativos y cualitativos desde un sitio web y de la competencia para impulsar una mejora continua de la experiencia online que tienen tanto los clientes habituales como los potenciales y que se traduce en unos resultados esperados”

Recoge todos los conceptos claves a entender y aplicar:

• Análisis de datos cuantitativos y cualitativos: hay que medir no solo lo objetivo sino lo subjetivo. No sólo lo medible sino lo que a priori no se puede medir como por ejemplo una opinión de un cliente o la percepción de una marca. Ya lo dijo Peter Drucker, “lo que no se puede medir no se puede gestionar”.
• Competencia: fundamental todos los datos cualitativos y cuantitativos de nuestra marca ponerlos en comparación continúa con la competencia. Es fundamental hacer benchmarking competitivo.
• Mejora continua experiencia online: el objetivo es que la experiencia de la persona/usuario digital sea la mejor y esté siempre optimizada al 100%. Es un proceso infinito que requiere de datos, retroalimentación, aplicar para volver a medir y empezar de nuevo el proceso.
• Clientes y potenciales: no solo medimos lo que hacen nuestros clientes sino también lo que hacen los no clientes y los potenciales. Clave para entender todo el contexto digital donde opera la marca: omnicanalidad y multiplataforma.
• Resultados esperados: de cajón objetivos, macro y micro conversiones y KPIs.

Ahora bien, si aterrizamos esta definición a la vida real podemos entender la Analítica digital desde 5 líneas de acción claramente definidas:

• Conocimientos básicos de finanzas para no financieros y aplicación de rentabilidades al negocio digital.
• Diseño de la Estrategia de Analítica Digital anual aterrizada por canales de adquisición.
• Configuración técnica de las plataformas de medición digitales tales como Google Analytics, Google Tag Manager, Yandex, Hotjar, Clarity….
• Diseño de cuadro de mandos en tiempo real que recogerán los objetivos estratégicos de la marca a nivel digital y por canal de adquisición, así como los principales KPIS para el correcto seguimiento de los mismos.
• Toma de decisiones inteligentes y búsquedas de insights de negocio.

Están ordenados en función de cómo debemos atacar cada una de las cinco fases para aplicar una metodología profesional testada.

Modelos de análisis digital

Comenzamos el post hablando de la pregunta a resolver: ¿Cómo se debe medir una estrategia digital de éxito?

Para poder responder de la manera más acertada posible antes es necesario responder estas 4 sencillas preguntas que van a ayudar a definir y entender los diferentes modelos de análisis digital y no digital que debemos aplicar en nuestras marcas y proyectos; y cómo podemos crecer de un modelo a otro.

• ¿QUÉ ocurre en el negocio? o modelo descriptivo.

Es el modelo básico que todas las empresas utilizan, basado en el análisis de datos históricos de negocio. Por tanto, trabajamos con los datos históricos, por ejemplo los del último mes, un trimestre o todo un año.

Datos como por ejemplo el total de visitantes del sitio web, el total de conversiones en el período seleccionado, el total de ingresos, el total de clientes… son datos actuales y claros que pueden visualizarse de una manera efectiva, muchas veces con gráficos de barras y quesitos en una sencilla hoja de Excel.

En este tipo de modelo las respuestas son más sencillas de responder porque es acción – reacción en el corto plazo. Podemos afirmar que el 90% de las empresas operan en la toma de decisiones en este modelo.

• ¿POR QUÉ ocurre? o modelo de diagnóstico.

Una vez bien trabajado el modelo descriptivo podemos dar un paso más y entender el por qué de los datos. Basándonos en los datos descriptivos anteriormente explicados, se busca la causa raíz del problema para identificarlo y poder aplicar medidas correctoras lo más acertadas posibles.

Para ello se trabaja la ausencia de ruido en el dato, es decir, eliminar todo el dato superfluo y que no aporta valor en el análisis para centrar el diagnóstico en los objetivos y kpis marcados.

Se trabaja con la información no relacionada cruzando variables como por ejemplo las ventas por tipo de cliente de las campañas de Google Ads geolocalizadas por código postal para detectar los anuncios más eficientes, bajo Coste por Clic o CPC y alta tasa de clic o  click through rate (CTR) versus los clientes con mayor nivel de rentabilidad (mayor beneficio neto unitario).

• ¿QUÉ es PROBABLE que ocurra? o modelo predictivo.

Este es ya un modelo avanzado y complejo en donde entra en juego la predicción a través de tendencias y análisis avanzado de datos históricos, usando para ellos algoritmos que ayudarán a la detección de señales predictivas.

El objetivo es adelantarse a lo que el buyer persona vaya a hacer minimizando al máximo el sesgo de error de los modelos e hipótesis lanzadas al mercado.

Por ejemplo, aplicar un algoritmo de carrito abandonado que aprende del comportamiento de los usuarios que llegan a esa fase final del funnel de conversión para optimizar la tasa de conversión de este crucial paso.

El algoritmo en base a simulaciones e hipótesis que le marquemos, irá testando y optimizando diferentes soluciones hasta encontrar la más eficiente.

• ¿CÓMO hago que ocurra? o modelos prescriptivos.

La última pregunta es dónde están peleando ahora las grandes marcas del mercado. En responder a la pregunta ¿Cómo hago que ocurra lo que la marca quiere que ocurra para que se puedan cumplir los objetivos marcados?

En este sentido la metodología es el desarrollo de acciones estratégicas basadas en modelos de testeo predictivos junto con herramientas de Analytics avanzadas y machine learning de alto nivel.

El objetivo es que el usuario se comporte como la marca ha estimado que debe comportarse en un momento concreto donde el modelo ha aprendido y se ha entrenado dando un sesgo positivo de acción.

Imaginaos que en la próxima campaña del BlackFriday pudiésemos estimar que para la promoción “x” del buyer persona “y” con la campaña de PPC en la landing diseñada el comportamiento y las ventas finales serían de un crecimiento del 35%. Se lanza y se cumple la condición.

Este es el manual que necesitas para entender la analítica digital y aplicarla a tus estrategia de marketing digital. Escrito por los CEOs de Windup, agencia de marketing digital 360 ubicada en Málaga capital.

Fases de una Estrategia de Analítica Digital

La hora de empezar el diseño de una Estrategia Digital es fundamental conocer y aplicar las principales métricas e indicadores clave de desempeño o Key Performance Indicators (KPIs) digitales; en función del tipo de negocio online que tengamos. En este sentido podemos hablar de dos grandes grupos: 

A) Tienda online o ecommerce de venta de productos/servicios (generación de ingresos directos en la plataforma a un golpe de clic). En estos modelos el cliente compra directamente en la plataforma.

B) Sites de empresas de servicios (generación de leads digitales) como web de abogados, cualquier tipo de blog, clínicas estéticas o dentales, agencias de marketing digital, inmobiliarias…en estos modelos se trabaja con generación de leads u oportunidades comerciales que luego hay que convertir a nivel comercial.

Para diseñar una Estrategia Digital de éxito dividiremos en tres fases estratégicas de análisis con sus correspondientes métricas y KPIS.

Fase de optimización

Entendida como el proceso de mejora de las acciones encaminadas a trabajar la calidad del usuario web y que corresponde con las dos primeras fases de cualquier Estrategia Digital que se precie: conocimiento de la marca o Awareness y consideración o Consideration; donde el cliente potencial ya sabe cuál es su problema o necesidad, e inicia la fase de ver sus opciones para solucionarlo y donde ese conocimiento de marca debe ayudar para que nuestra solución sea la elegida

Fase de conversión

Se alinea con la fase estratégica digital denominada Action o acción de compra. En esta fase tendremos en cuenta también métricas de fidelización o recompra de la fase de Advocacy. Es la fase donde tenemos que medir todo el proceso de compra y postventa online.

Fase de retorno

Tenemos que medir la rentabilidad de todas las acciones digitales, por tipo de acción, por canal, a nivel global. En esta fase el retorno de la inversión por cada euro invertido es clave, ya sean esfuerzos monetarios o de las personas del equipo. Esta fase es clave para aplicar acciones que realmente impacten en la cuenta de resultados de la marca.

6 KPIS de marketing imprescindibles para realizar un buen análisis de datos

Una vez definido el concepto de analítica digital, analizamos los diferentes modelos de análisis estratégicos, así como las fases de análisis en el momento de entrar en materia con principales KPIS por fase.

KPIs de Optimización

Os vamos a explicar dos, pero hay muchos más que podéis encontrar en nuestra super Guía práctica de analítica digital. 

• Calidad del usuario básica: partiendo de la tipología y perfil de usuario global de la web y por canal de tráfico; complementaremos con métricas de comportamiento, tales como la tasa de incursión, la tasa de scroll, el mapa de clic y las visualización de grabaciones de usuarios filtradas según los objetivos marcados.

• Análisis URL con más sesiones: el detalle de las páginas de entrada y salida; tanto a nivel global de la web como por canal de tráfico

KPis de Conversión

• Total conversiones global por canal: una métrica global para entender el impacto real de las acciones en los objetivos de conversión alcanzados. Las conversiones principales o macro conversiones a alcanzar son o bien las transacciones/ventas o los contactos o leads. Mientras que las micro conversiones son pequeñas acciones del usuario que ayudan a generar una macro conversión: clic en un botón, hacer scroll, clic en un CTA, ver un video…

Total conversiones: total macro conversiones + total micro conversiones en un período determinado

• Coste de Adquisición o Cost of Acquisition (CPA): KPI clave para trabajar la rentabilidad de toda la inversión online de la marca. EL CPA nos está indicando cuánto nos está costando captar un nuevo cliente.

KPis de Retorno

• ROAS: El retorno de la inversión publicitaria o Return on Ads (conocido como ROAS) es un ratio que mide solamente la rentabilidad de la inversión publicitaria. Por tanto solo lo podremos utilizar en campañas publicitarias de pago, como por ejemplo las campañas de Google Ads, Social Ads, Redes de afiliación, Programática, display…El ROAS expresa la rentabilidad entendida como cuánto retorno monetario ha tenido la marca por cada euro invertido

ROAS: (total ingresos por conversiones de campañas/gasto total de las campañas) x 100

• Ingreso Medio por producto (VMP): KPI fundamentalmente para cualquier ecommerce que se precie. No está dando el valor medio (en euros) de cada pedido generado en la web. Un factor que afecta directamente a la rentabilidad, pues si aumentamos el VMP y reducimos costes, aumentamos la rentabilidad global. Un ejemplo aclaratorio, en la última quincena la tienda online de parafarmacia ha generado 150 productos vendidos y unos ingresos totales de 30.000 euros. El VMP será el resultado de 30.000/150= 200 euros. Tiene un VMP de 200 euros, estaríamos hablando de un valor alto para el nivel de maduración digital de esta tienda online.

VMP:  Total de ventas /Total de productos vendidos

¿Hacen falta más profesionales de la analítica web en España?

Lo digital está de moda, lo tecnológico está de moda y la data está de moda. Con estas tres premisas el perfil de analistas de datos está más en auge que nunca.

Este tipo de empresas necesitan nuevos profesionales con habilidades digitales avanzadas, porque la sociedad y la economía cada vez está más digitalizada.

El dato es poder, porque el dato se transforma en información, la información en conocimiento y el conocimiento en insights relevantes del negocio.

En este sentido el Data Analytics es la persona responsable de analizar y dar sentido a todos los datos de la marca, para ello realizará set up y configuraciones avanzadas de las plataformas de medición, entenderá cada métrica y KPIS y su impacto los objetivos, diseñará cuadro de mandos en tiempo real.

De hecho cada vez hay una mayor especialización dentro de la analítica digital, llegando a existir perfiles solamente especializados en dashboards (con Data Studio, Power BI..), analistas solo de negocio y analistas técnicos.

El perfil de analista de datos digital debe ayudar a:

• A la mejora del análisis de la empresa a través de la Estrategia de Analítica Digital diseñada.
• Analizar, interpretar e identificar los principales KPIS por canal de adquisición para mejorar y optimizar acciones, campañas y todo tipo de interacciones online.
• Analizar los resultados para mejorar la toma de decisiones basadas en datos.
• Comunicarse y hacer seguimiento con todas las áreas digitales en las que la empresa esté operativa: SEO, Paid Media, Email Marketing, Social Media….

Por todas estas razones no puedes no tener nuestra super Guía práctica de analítica digital una guía de consulta diaria donde encontrarás respuesta a preguntas como:

¿Tu estrategia digital no está funcionando y no entiendes por qué? 

¿No logras alcanzar los objetivos de ingresos y conversión?

¿Estás midiendo los datos correctos?

¿Los estás midiendo bien?

¿Qué KPI tengo que utilizar para medir esta acción?

¿Cuál era la fórmula de ROI, ROAS, CLTV, RFM, Tasa de conversión…?

Además esta SÚPER GUÍA de consulta rápida, recoge, define y explica con ejemplos más de 40 KP.  Métricas y ratios indispensables para analizar la optimización, conversión y rentabilidad de cualquier negocio digital.

Te ayudará a definir los más adecuados para tu estrategia y te dará las claves para entenderlos e interpretarlos. Además, aprenderás a definir tus objetivos, a fijar un precio adecuado para tus productos o servicios digitales, a construir un cuadro de mandos estratégico.

Trabaja la estructura de costes y a parametrizar la rentabilidad de tu marca, aunque no seas analista, profesional del marketing o financiero.

En definitiva, un manual fundamental para entender y aplicar los conceptos y metodologías claves de la analítica digital.

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