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Jueves, 19 d marzo d 2015.

Cómo analizar: Conversiones y canales a nivel de usuario único

Uno de los estudios más importantes que podemos hacer de nuestros usuarios es entender como toman sus decisiones de compra y definitivamente como convierten a nuestros objetivos de negocio. Para ello a nivel de análisis de visitas sueltas tenemos los famosos embudos de conversión, cuyo análisis trabajamos hace algún tiempo en este mismo blog. Los embudos son herramientas fantásticas para trabajar la conversión directa pero el marketing online sabemos que ha ido evolucionando y que esta visión muchas veces está sesgada: el usuario no toma su decisión de compra realmente dentro de un embudo y tampoco toma su decisión en una sola visita...

Por ese motivo prácticamente todas las herramientas de análisis de datos han ido poco a poco dando el paso hacia el análisis a nivel de usuario. De esta visión-usuario mismo tuvimos un evento dedicado en el eShow de madrid hace medio año (User Web Analytics) y dentro de muy poco tendremos la segunda edición de este mismo evento en Barcelona, con una visión mucho más centrada en los propios Funnels (UserWebAnalytics: Welcome to the Funnel!). Sin embargo, aunque las herramientas de seguimiento a nivel de usuario están ahí, es cierto que a muchas personas, al observarlos, se les hace extremadamente difícil sacar conclusiones y mucho menos insights de sus informes. Son datos con los que no estamos tan acostumbrados a trabajar y cuyo significado no siempre es tan directo de entender como en los datos de ámbito visita.

En este post lo que intentaré es explicar la metodología con la que trabajamos con nuestros clientes las conversiones a nivel de usuario. Una metodología que debo agradecer a lasrgas discusiones con mi compañero Jose Roig, con quien batallo día a día sacando datos e interpretándolos. Este trabajo nos llevará desde la superficie hasta el detalle del análisis del proceso de conversión a nivel de usuario único, es decir, cómo analizar cómo convierten las personas, o lo que en analítica llamamos persona (a sabiendas que de que no lo son realmente). Así que permitirme que parta de la base y ya llegaremos poco a poco a la parte práctica...

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Las herramientas de embudos multicanal y modelos de atribución de Google Analtyics

Estas herramientas fueron uno de esos bombazos que Google nos soltó hace un tiempo reavivando el interés de todo marketiniano existente y haciendo más fuerte la creencia de que GA es LA herramienta de analítica web reina. En la práctica, como con la mayoría de estas bombas que nos suelta Google, vemos que son cosas que la inmensa mayoría no usa, aunque esta vez no es porque los datos no sean realmente útiles, sino porque a mucha gente le falta una explicación de las bases de todo esto...

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Métricas: ¿Con qué información vamos a trabajar con estos informes?

Todos estos informes a nivel de usuario, aunque nos los hayan dividido en 2 secciones (EMC y Atribución), parten de una misma base (y de una misma base de datos, todo sea dicho): En lugar de almacenar los datos centrándonos en la visita o en la página vista, como sucede en el resto de infromes de GA, aquí el foco de acción es la conversión. Sin conversión no hay dato que examinar, pues todo lo que hacemos es examinar como se han producido estas conversiones.

La ventaja de tener el foco puesto en la conversión es que en Google Analytics cualquier cosa que definimos como "Objetivo" es una conversión analizable, por lo que esta limitación no significa que no podamos examinar solo ventas o leads, sino cualquier micoobjetivo o acción relevante que hayamos decidido marcar como objetivo al configurar nuestra cuenta.

Para este análisis de conversiones GA lo que hace es cambiar el formato de los datos radicalmente. Ya no nos interesan las páginas vistas, ni siquiera el rebote o las segmentaciones tienen importancia. Lo importante es analizar el flujo de visitas (interacciones se llaman cuando estamos dentro de este sistema) que han ocurrido hasta producirse la conversión y las variables más relevantes sobre cómo clasificar a estas. Este cambio de perspectiva es la clave, pues pasamos a ver todos nuestros datos a un nivel superior del que estamos acostumbrados sin el cual la elaboración de conclusiones sería si no imposible, mucho mas compleja.

Intentando buscar un símil con lo que ya conocemos y para acercarlo a los informes más conocidos de Google Analytics podríamos decir que la conversión toma el papel de las visitas y las distintas sesiones para conseguir cada conversión el de páginas vistas... Todo sube un nivel, lo cual también significa que los niveles inferiores de datos dejamos de poder observarlos (en los embudos multicanal ya no hay páginas vistas ni eventos, solo interacciones y conversiones).

Por lo tanto en estos informes lo que analizamos realmente es cómo ha ido cambiando de procedencia al usuario cada vez que accedía a nuestra web hasta conseguir por fin la conversión.

Dimensiones: ¿Por qué todo son Agrupaciones de Canales?

Dentro de este análisis a nivel de usuario, pronto vemos que para que las cosas tengan sentido para nosotros tenemos que manejar colecciones controlables de valores distintos. La información es tan abstracta que si intentamos manejar informes con filas y filas de datos no entenderemos nada. Eso nos lleva directamente al sistema de campañas que se usa en la mayoría de las empresas: sistemas con una base muchas veces decente, pero caóticos en su ejecución y detalles que nos llevan muchas veces a disponer de datos muy dispersos (cientos de medios y fuentes descontrolados).

Para arreglar esta problemática de datos dispersos Google Analýtics añadió las Agrupaciones de canales: Un sistema por el cual podíamos crear nuestros propios grupos de medios+fuentes+campañas para transformar el caos inicial en algo controlable. Puedes leer un poco más sobre esto en el post sobre las dimensiones de agrupación de Analytics.

Al final se trata simplemente de que veamos lo que realmente tiene sentido observar para nuestra empresa. Si realmente el etiquetado de campañas que hacemos es bueno y se adapta a nuestras necesidades nada nos obliga a trabajar con canales y tampoco los necesitaríamos para el análisis a nivel de usurio, pero son muy contados los casos en los que esto sucede, por lo que los canales no suelen ser una opción. Hay que trabajarlos.

Estos canales serán las segmentaciones principales con las que dividiremos nuestro tráfico. La mayor parte de los datos los veremos organizados bajo este criterio con lo que conviene disponer de canales significativos...

Nuestra metodología de trabajo

Explicados los conceptos básicos lo que vamos a hacer es explicar como va a ser nuestra metodología de trabajo con estas herramientas. Partiremos esta en fases e iremos viendo como resolver cada una de estas fases para llegar a buen puerto y terminar por sacar los ansiados insights...

Nuestras 4 fases de análisis van a ser las siguientes:

  • 1. Adecuación de la información disponible: Donde nos aseguraremos de que estamos en las mejores condiciones posibles para trabajar.
  • 2. Primer Acercamiento y control de la situación: Donde examinaremos el panorama de nuestro site y empezaremos a descubrir detalles de nuestro tráfico.
  • 3. Estudio de sinergias entre canales: Aquí analizaremos tanto los solapamientos de canales como el sitio que ocupa cada canal en el proceso de decisión del usuario.
  • 4. Acciones concretas: En aquellos casos en lso que exista necesidad deberemos bajar al detalle para terminar de entender como se comporta nuestro tráfico

Como se ve, nos queda un esquema en el que partimos de lo más básico y obvio y solo a medida que vamos comprendiendo nuestros datos nos permitimos el lujo de bajar un grado más hacia el detalle. Veréis que no he contemplado fases de toma de conclusiones. Esto es porque estos irán surgiendo durante las 3 últimas fases y dependiendo de cada caso pueden aparecer en un sitio u otro.

1. Adecuación de la información disponible

El primer paso antes de realizar ningún análisis es saber que estamos primero en disposición de hacerlo y segundo asegurarnos de que los datos no son aún mejorables.

Aquí por suerte o por desgracia, los informes se crean por si solos y no hay que hacer nada que no hiciésesmo en nuestro análisis normal de usuarios, lo mismo que servía para medir correctamente nuestra adquisición y conversión nos sirve ahora para el estudio de conversión de usuarios. Aún así, no todo el mundo tiene bien controlados esos dos focos del análisis por lo que conviene asegurarse de antemano.

1.1 Objetivos y Transacciones

Como decíamos, todo el análisis lo haremos en base a los objetivos cumplidos, por lo tanto todo aquello que no sea un objetivo o una transacción no será analizable. Así que ya tenemos una preocupación en la que pensar ¿Son mis objetivos suficientes para analizar mi tráfico a nivel de usuario? ¿Si solo voy a ver visitas que hayan cumplido algún objetivo, me pierdo algo importante con mi configuración actual?

Como mínimo la gestión de macro-objetivos deberíamos tenerla resuelta, eso esta claro. Si tenemos un poco de destreza y capacidad de actuar sobre la web es prácticamente seguro que hayamos resuelto estas mediciones con el código de eCommerce (mejorado o clasico) y si no, al menos deberíamos tener un objetivo configurado que se encargase de medir sesiones que han realizado la acción principal que deseamos medir en el site (venta, lead, contacto, consumo de contenido, etc.).

A un nivel de detalle ya mayor será necesario que nos preocupemos además de nuestros micro-objetivos, pasos de funnel (definidos como objetivos separados) y cualquier acción relevante para nuestro análisis (llegue o no a la categoría de micro-objetivo). Algunos ejemplos de objetivos que podríamos querer analizar a nivel de usuario pero que quizás no hayamos creado en la web podrían ser: Usuarios que contactan con la web, que visitan el quienes somos, que visualizan al menos una ficha de producto, que inician el proceso de conversión (lo acaben o no), que comparten en redes sociales, que interactúan con alguna de nuestras herramientas, etc.

conversiones-usuario-capturaObjetivos

Aquí prácticamente solo hay que hacer trabajo de definición, que no digo que sea siempre fácil pero entenderéis que no puedo hablar de generalidades pues si cada web es un mundo, cada empresa es un universo entero de peculiaridades...

1.2 Canales de tráfico

El segundo gran punto a examinar serán cómo no, nuestros canales. Seguramente los habremos trabajado ya, adaptándolos no solo a nuestras campañas sino a cómo queremos que se lea globalmente la empresa y en un primer nivel. Si hemos hecho este trabajo de antemano no vamos a tener muchos problemas para trabajar con el análisis de conversiones a nivel de usuario pero si no lo hemos hecho tenemos que tomárnoslo un poco en serio. Nuestro deber es entender cómo se entiende en marketing nuestro tráfico. Esta claro que vamos a tener una parte de tráfico "natural" donde no se actúa ni optimiza nada pero justo estos canales (directo y referral) no son los nos van a preocupar sino todos lo demás: SEM, SEO, Social Media, Afiliados, Display, Remarketing, Email Marketing, acuerdos especiales entre empresas, grandes portales, etc.

El problema principal es que no existe una sola fórmula correcta ni de etiquetar campañas ni de agruparlas y que desde luego si existiese esta no sería justo la agrupación de canales que por defecto nos propone Google Analytics. Así que la agrupación por defecto de GA no nos vale, tenemos que hacer la nuestra y orientar analytics a nuestra empresa y no al revés.

Siempre explico que las 2 claves para poder tener una colección de canales realmente buena es seguir 2 reglas:

1- Reflejar estos de la misma forma en la que son gestionados internamente en el departamento de Marketing. Ahí una reunión con el CMO o su equivalente en la empresa es obligada. Si en nuestra empresa el Retargeting de Adwords no forma parte de CPC sino que se entiende como una inversión separada, así deben contemplarlo nuestros canales y si los Community Managers son los que escriben en el blog haciendo realmente SEO, lo suyo será que las visitas SEO de estas páginas sean llevadas a otro canal, no tiene porque caer todo en "Social" pero si quizás en "Content Marketing". Hay que meditarlo, consensuarlo y definir para cada tipología de tráfico en qué canal vamos a agruparla.

2- Pensar en los volúmenes (sobretodo a nivel de conversiones) que nos van a dar estos canales. Estamos elaborando una herramienta que nos permita realizar un análisis a nivel global que además va a provocar los informes más observados por toda la empresa. No tiene sentido crear agrupaciones cuyos volúmenes tengan diferencias enormes entre ellos. Pongo 2 ejemplos para que se vea claro:

- Si nuestro tráfico es más de un 80% SEO (como pasa en muchos grandes portales) ¿qué sentido tiene que al hacer una primera aproximación veamos el SEO al mismo nivel que otros canales que entre todos ellos no sumarán ni el 20% de las conversiones? En ese caso ¿no tendría más sentido dividir el SEO por tipologías que trabajar tan al detalle otros canales?

- En el extremo opuesto tenemos que si por mucho cariño que le ponga su responsable un canal no consigue más que un 1 o 2% de las ventas, ¿Qué demonios hacemos observándolo al mismo nivel que otros que si que son importantes? Observarlo así podría llevarnos a acciones dirigidas a mejorar ese canal cuando en realidad nuestra rentabilidad global no depende en absoluto de este...

Como regla (no demasiado estricta) yo siempre intento que un canal no signifique más de un 40% del tráfico y tampoco pueda representar menos de un 10%. Así todos son más o menos equiparables.

Bueno, para aquellos que ya hayan resuelto esta parte como decía lo tienen fácil, el resto sería recomendable que realizasen el trabajo pendiente antes de llegar al estudio a nivel de usaurio. Sin embargo lo bueno de los informes de usuario de GA es que la definición de canales de tráfico personalizadas (que no la de canales principales) pueden consultarse retroactivamente. Es decir, yo puedo definirlos hoy y consultar en mis embudos multicanal con esa configuración varios meses hacia atrás. Esto en Google Analytics no suele pasar y nos permite realizar nuestras propias definciones sobre la marcha. Más adelante veremos incluso que con solo la agrupación principal no va a bastarnos y necesitaremos de esta funcionalidad para llegar al detalle de los datos.

conversiones-usuario-CreacionCanales

Bien, una vez tenemos objetivos y canales (al menos los personalizados) claros ya podemos empezar nuestros análisis... Pues ¿a qué esperamos?

El primer acercamiento al análisis de conversiones a nivel de usuario

En esta fase lo que queremos hacer es empezar a entender como se comporta nuestro tráfico. Podríamos decir que lo que hacemos es un análisis heurístico pues en esta primera visión va a importar más nuestra intuición y conocimiento sobre nuestra web que los datos bajando al detalle.

Nuestro objetivo es entender como la conversión se apoya en distintos canales para conseguirse y a que nivel está sucediendo esto. Vamos a tomar observar ciertos datos pero nuestro objetivo no va a ser aun llegar a ninguna acción, solo comprender lo que está sucediendo y cuan relevante es el análisis multi-sesión para nuestro negocio.

La metáfora del Robo de Conversiones

Para poder hacer algunos de estos análisis lo que realmente suele ayudar mucho es entender que cada canal es una entidad que lucha por conseguir resultados y que realmente dedica sus esfuerzos a traer tráfico para convertirlo y así conseguir el ansiado ROI. Pensemos en que para cada canal de nuestra empresa hay un responsable y este tiene que pelear con el resto para demostrar que es el que mejor gestiona las visitas. En grandes empresas es como se entenderían las distintas unidades de Marketing cada una de las cuales gestionaría sus inversiones y dedicaciones que es a fin de cuentas lo que hemos imitado a la hora de elaborar nuestros canales.

En esta lucha por lo tanto lo que a nadie le gusta es que le "roben" las conversiones y es lo que justo vamos a descubrir con nuestro análisis: "Quién está robando a quien". Esta claro que todo va a ser interpretable y que nadie roba a nadie, pero quedémonos con ese concepto: Cuando yo observo una campaña de Adwords me va a interesar no solo saber cuales son mis conversiones sino cuantas me están robando otros canales, conversiones "robadas" que de ser sólo mias justificaría aún mejor la inversión que estoy realizando...

Y al final es que todo esto del Marketing va de lo mismo: Hay que justificar la inversión (tanto si esta es en horas de un SEO Técnico o en número de posts de un CM como si es el coste en CPM de una campaña de banners...). Esta inversión, como sabemos, con una visión a nivel de sesión no siempre se justifica. Si no que se lo pregunten a la gente de Social Media o de Display que tan mal lo suelen pasar para justificar sus resultados... Bueno pues para solucionar estos problemas y descubrir quien roba a quien estamos aquí...

¡CUIDADO CON LA CONTABILIZACIÓN DE CONVERSIONES EN LOS INFORMES DE GA!

Un problema recurrente con el que hay que tener cuidado. Por defecto cuando entremos en los infomres de embudos multicanal lo que veremos será un sumatorio de todas las conversiones existentes en el site.

Es decir que si por ejemplo yo tengo definidos 5 Objetivos: "Venta", 3 "pasos de Funnel" y "Vista de Producto", una sola venta me contará 5 objetivos (pues cumplirá los 5) y lo que es peor, mezclaría visualizaciones de productos sueltos con ventas, lo cual no me va a servir nunca.

conversiones-usuario-selector-tipo-conversion

Para arreglar esto tenemos que, nada más entrar en nuestros informes buscar el selector de tipo de conversión. Y escoger la que más nos interese:

¡Empezamos!¿Qué vamos a observar?

Entender cuanto afecta a mi negocio el el solapamiento de campañas

El primer paso que vamos a dar es cuantificar cuantos solapamientos se pueden estar produciendo en mi negocio. ¿Cómo es la conversión? ¿llega directa? ¿Necesita de varios impactos sobre el usuario para conseguirse?

Para eso acudiremos siempre a los informes de "Ruta de Interaciones" y de "Lapso de tiempo".

  • Conversiones >> Embudos Multicanal >> Ruta de interacciones
  • Conversiones >> Embudos Multicanal >> Lapso de Tiempo

El primero de todos es el más útil y nos va a hablar de cuantas interacciones se necesitan para provocar las conversiones existentes en nuestro site. El informe nos vendrá desagregado en número exacto de conversiones, donde a veces resulta difícil ver las cosas.

conversiones-usuario-visitas-para-convertir

La recomendación que os daría es que lo exportéis y creéis agrupaciones más manejables del tráfico. Por ejemplo:

- Conversión en primera visita
- Conversión en pocas visitas (2-3)
- Conversión en bastantes visitas (4-9)
- Conversión en muchas visitas (+9)

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Asi veréis mejor realmente que tipo de maduración de la conversión tenéis y en consecuencia cuan normales son vuestros solapamietos. También si vuestro negocio es típico o atípico, pues hay ciertos comportamientos que suelen cumplirse pero no siempre sucede. Por lo general:

- La conversión impulsiva: Leads, Promos y Ofertas suele ahcerse en muy pocas visitas con incluso 70% en primera visita y parecidos.
- El precio suele afectar al número de visitas: Los productos de más de 100€ suelen requerir de muchas visitas para comprarse donde además las vías de acceso cambian.
- La importancia de la marca suele reducir el número de visitas necesarias.

Esto como generalidades, aunque como digo hay negocios y negocios y no siempre se cumplen.

En cuanto al informe de lapso de tiempo nos ayuda a completarlo viendo la dispersión de estas visitas, si se producen con mucha separación de días o no... Aunque no son correlativos ambos valores suelen ir ligados salvo en el caso de ofertas donde la caducidad de la misma obliga a una decisión más rápida.

Bien, después de este breve examen de nuestras conversiones (donde ademas como podemos seleccionar los distintos objetivos podemos incluso ir viendo para cuales necesitamos más o menos visitas, un informe que en funnels puede ser muy esclarecedor) ya tenemos claro hasta que punto podemos esperar robos y colisiones entre canales...

Entender los volúmenes de los canales

El siguiente informe que tenemos que tener controlado no es de atribución ni de embudos multicanal, sino de adquisición.

  • Adquisición >> Todo el tráfico >> Canales

Sí, pues antes de estudiar cómo han ido cambiando los canales en sucesivas visitas de un mismo usuario tenemos que establecer un punto de partida. Este punto es cómo se están adjudicando a nivel Sesión las conversiones. Casi todos nuestros informes sacados de GA van a hablar de estos resultados, motivo por el que tenemos que tenerlos controlados, asimilados casi sabérnoslos de memoria. ¿Cual es el peso de cada uno de tus canales? El volúmen nos importa poco pues depende del tiempo, lo interesante es el porcentaje del total que representa cada canal y sus porcentajes de conversión. Esto va marcarnos la situación inicial que luego intentaremos corregir.

En este estudio buscaremos por lo tanto 2 tipos de informaciones:

- La relevancia de cada canal para los objetivos de la empresa (% de conversiones del canal sobre el total)

- Y la calidad del tráfico del canal (Conversion Rate del canal o incluso Rebote del mismo)

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Incluso si fuese posible añadiríamos una tercera: el ROI del canal (aunque para eso debemos saber la inversión destinada el periodo examinado algo que a veces ni en marketing llevan del todo controlado y que es probable que nosotros dependiendo del rol que estemos jugando en la empresa, ni olamos)

Aqui no hay conclusiones especialmente complejas, simplemente es algo que tenemos que saber.

Examinando solapamientos de campañas

Empecemos a buscar ya la chicha. El primer informe de canales a nivel de usuario que hay que observar siempre es el de "Visión General".

  • Conversión >> Embudos Multicanal >> Visión General

En este informe veremos un sencillo diagrama de Venn donde se nos muestra de forma muy gráfica los solapamientos entre canales que existen en las conversiones. Aquí nos encontramos con varios problemas para trabajar que solucionaremos de la forma que podamos:

1. Este informe no nos va a dejar usar canales personalizados, solo los principales del site (los que vemos en el apartado de adquisición), es un poco incomprensible pero así es. Así que si no tenemos suficiente histórico de datos con los canales bien definidos no nos sirve de mucho. Pero cuando los tenemos bien definidos es una primera aproximación genial.

2. El segundo es una limitación del propio gráfico de Venn y es que como mucho podremos cruzar 4 canales a la vez. Es decir, solo puedo dibujar los solapamientos de 4 canales en un gráfico de Venn por lo que no podré verlos todos a la vez. Esto no es solo porte técnicamente sea muy complejo dibujar más, sino porque a la que pasamos a más canales resulta muy difícil entender lo que estamos viendo.

Así que asumiremos que nuestros canales están bien creados, porque somos unos cracks y los definimos hace tiempo, y además ya conocemos la pecularidades de nuestro tráfico: sabemos cuantas visitas se tarda en convertir (lo que además es un indicador de cantidad de solapamientos posibles) y tenemos los canales ordenados por su importancia/volumen de conversiones.

Con estas herramientas tendremos que hacer grupos de hasta 4 canales a la vez y observar las dependencias entre ellos.

- Lo que buscamos al principio es qué canales tienen más dependencia de otros (mayor parte colisionada en el Venn con otros)

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- Y luego pasaremos a buscar grupos altamente dependientes entre ellos. Donde encontraremos seguramente a SEO vs SEM y a email vs directo, pero dependiendo de como sean tus campañas todo puede suceder.

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Con este examen habremos acabado nuestra aproximación, sabiendo mucho más sobre nuestro tráfico o simplemente corroborando lo que ya creíamos saber.

Ahora mismo conocemos mejor nuestras conversiones:

- La importancia de los canales
- La longitud en visitas y tiempo del proceso de decisión del usuario
- Y los canales más dependientes entre ellos.

3. Estudio de Sinergias entre Canales

Con una aproximación incial podemos coger algo de perspectiva y saber si merece la pena el esfuezo de pasar de este punto. No nos engañemos, hay casos en los que el estudio de conversión a nivel de usuario no nos va a aportar gran cosa. Por ejemplo cuando la conversión se realiza mayoritariamente en primera visita o cuando la dependencia entre canales es realmente muy baja (algo que a veces sucede cuando el mix de canales está muy segmentado no contiene canales globales).

Pero en multitud de ocasiones, y sobretodo cuando tenemos un marketing muy activo veremos que efectivamente hay un proceso de decisión de compra más o menos complejo y canales con dependencias claras, en esos casos hay que bajar un poco más y entender mejor estas dependencias...

Tipos de conversiones a nivel de Usuario en Google Analytics

Las conversiones que vemos en Google Analytics las encontraremos como "Conversiones de ultimo Click Indirecto" dentro de los embudos multicanal y los modelos de atribución

Entramos ya en informes más detallados donde cobra vital importancia entender lo que vamos a ver. Aquí se nos va a hablar siempre de conversiones pero estas se van a medir de distinta forma. Vamos a enumerar las principales para que todo el mundo las entienda:

Conversiones Asignadas / Conversiones de Último Click Indirecto

Son las que se contabilizan normalmente en Google Analytics como conversiones a nivel de sesión. Probadlo y lo veréis: coinciden a la perfección. Esto es porque el sistema de GA para atribuir una conversión a una campaña es ese: Se adjudica a la última campaña por la que a llegado el usuario menos si esta es "Directa", el canal directo es ignorado siempre que la visita previa fuese con campaña. Es decir, las conversiones "Directas" que veis en vuestros informes solo se guardan así si todas las visitas del usuario han venido por el canal directo, a la que haya otro canal en juego ya no son directas. Si lo mirásemos desde la perspectiva de "robos" de conversiones entre canales podríamos decir que al canal directo se le roban la mayoría de conversiones que provoca... así es señores, tienen ustedes muchas más visitas y conversiones provocadas por este canal de las que salen en sus informes.

Cuidado con no confundir estas conversiones con las de "Última Interacción" en las que simplemente el canal de la sesión la que se convierte es el asignado sin importar si este es directo o no. Mucha gente cree que es así como funciona GA, pero no, por lo que este valor es interesante para ver cuanto le roba GA al canal directo.

Presentaciones de la Conversión / Conversiones de primera interacción

Estas podríamos decir que son las conversiones que obtendríamos si lo que importase para nosotros es quien presentó nuestra web por primera vez al usuario. Es decir, se asigna la conversión a la primera sesión del usuario. Resultan muy interesantes en comparanción con las anteriores para analizar presentación vs conversión.

Conversiones asistidas

Una métrica potente aunque extraña. Lo que nos indica es en cuantas conversiones ha estado presente el canal con alguna visita pero no se le han asignado las conversiones finalmente (por no ser el canal de ultimo click indirecto). Podríamos decir que es el cálculo de "total de conversiones participadas - conversiones asignadas, aunque es un cálculo que ya viene de serie dado en GA.

Conversiones participadas

Una métrica que no existe dentro de los datos de GA pero que es fácil de calcular. Este valor vendría a significar en cuantas conversiones ha colaborado el canal, se le asignasen o no.

Es decir, es el resultado de "Conversiones Asistidas + Conversiones Asignadas".

Conversiones Maduradas

Otra métrica que puede interesarnos pero que no existe entre los datos directos de GA son las conversiones que están siendo maduradas. Es decir, aquellas visitas que forman parte de una conversión pero que ni son la presentación de estas ni se le han asignado al canal. Estas suelen ser despreciadas en muchos informes pues lo más sencillo es solo tener en cuenta primera y ultima visita, pero veremos que contemplarlas nos puede dar una visión más global del proceso de decisión del usuario.

Su calculo se haría con "Conversiones Asistidas - Conversiones Presentadas".

Para resumir y que quede todo claro. Imaginemos que una visita tuvo el siguiente recorrido:

- SEM >> SEO >> EMAIL y en EMAIL convirtió

Esto provocaría:

  • Email: Asignadas:1 / Maduraciones:0 / Presentaciones:0 / Asistidas:0 / Participadas: 1
  • SEO: Asignadas:0 / Maduraciones:1 / Presentaciones:0 / Asistidas:1 / Participadas: 1
  • SEM: Asignadas:0 / Maduraciones:0 / Presentaciones:1 / Asistidas:1 / Participadas: 1

Se entiende ¿no? Lo único es que recordemos que GA llama a las asignadas de "ultimo click indirecto" y a las presentadas "De primera interacción" y que no dispone realmente ni de las Participadas o maduradas así que no las veremos de forma directa en ningún informe salvo que nosotros las calculemos.

Evaluando la dependencia de los canales

Con esta visión lo que buscamos es ordenar y definir exactamente cuan independiente o dependiente es cada canal.

Los canales más independientes pueden gestionarse sin miedo observando los informes de GA por lo que son, al no cruzarse demasiado con otros canales no tienen riesgo y sus resultados son puros.

Los canales más dependientes en cambio hay que manejarlos con cuidado pues al alterar sus campañas podemos provocar que los resultados de otras campañas también varíen.

Para hacer este ejercicio acudiremos al informe de conversiones asisitidas.

  • Conversiones >> Embudos Multicanal >> Conversiones asistidas

En el encontraremos un informe que nos cruza las conversiones asignadas por GA (ultimo click indirecto) con las asisitidas. Además nos dará el valor de dividir el primero entre el segundo, generando un ratio de "Asistidas/Ultimo click indirecto". Este ratio es precisamente el indicador de dependencia del canal. Ordenando el informe por este criterio, por lo tanto (clickando en la columna del ratio) podremos ver los canales ordenados por dependencia.

  • En este ratio los valores altos (superiores a 1) nos hablarán de canales dependientes y cuanto más alta sea la cifra más probable es que el canal sirva más de apoyo o inicio de la decisión que para completarla
  • Los valores bajos (inferiores a 1) nos indican canales con cierta independencia. Por debajo del 0,5 empezamos a tener canales realmente independientes que son los que terminan consiguiendo la conversión. Entre 1 y 0,5 encontramos canales que convierten pero que también participan en el proceso de decisión de otras conversiones

conversiones-usuario-dependencia-de-canales

Correlación entre Depedencia y Situación en el embudo de decisión

Si bien, no es un calculo exacto este valor también nos habla de la situación del canal en el proceso de decisión. Por lo general los canales de presentación estarán arriba en este proceso (con valores más altos del ratio y por lo tanto con mayor dependencia) y los de conversión final estarán abajo (con valores bajos en este mismo ratio).

Si bien, esto no es del todo cierto pues solo tenemos en cuenta 2 parametros (conversiones asistidas y asignadas) si que suele resultar una rápida aproximación aunque ahora veremos que tenemos vías mejores para describir ese funnel...

Situando en el funnel de decisión de compra a cada canal

Google analytics no nos da el informe que realmente todos quisieramos ver sobre nuestros canales. Sin embargo si que dispone de los datos suficientes para que lo generemos. Vamos a dibujar la situación de cada uno de nuestros canales en el proceso de decisión de compra para saber clasificarlos correctamente con canales de presentación, maduración o finalización de la conversión. Ya está bien de creernos a ciencia cierta que unos canales sirven para unos estadios de la decisión y otros para otros, vamos a observar realmente como es nuestra situación y si se corresponde con lo que esperamos de ella.

Para ello vamos a tener que realizar al menos 2 extracciones de datos de GA, sobre el mismo informe que trabajabamos antes:

  • Conversiones >> Embudos Multicanal >> Conversiones asistidas

En este infomre exportaremos (a Excel o al sistema que mejor nos vaya para trabajar) tanto la pestaña por defecto "Explorador > Analisis de las conversiones de asistencia" como el de "Explorador > Análisis de primera interacción" pues lo que vamos a hacer es calcular todas esas métricas que decíamos hace poco que necesitaríamos pero que analytics no nos da...

Este calculo es sencillo, para cada canal vamos sacar los valores de "Conversiones Asignadas/Ultimo CLick Indirecto", "Conversiones Asistidas" y "Conversiones Presentadas/Primera Interacción". Con estos calcularemos los totales de Conversiones Intermedias y Participadas y a partir de la división de todas ellas entre las participadas extraeremos el peso de cada tipología de las mismas...

conversiones-usuario-calculo-funnel-decision

Con estos valores ya prácticamente hemos dibujado nuestro Funnel de Decisión de compra para el canal pues sabemos en que momentos el canal ha tenido alguna influencia en la conversión. Los valores criticos son los que marcabamos con fondo rojo en la catpura de excel que acabamos de poner: Conversiones presentadas, Maduradas y Asignadas, que si lo pensamos forman justamente los estadios del proceso de decisión en los que ha ido participando el canal. Por lo tanto solo nos queda dibujar este embudo para que todo sea mas claro.

Os pongo 2 ejemplos, la participación en el embudo de decisión de compra del canal SEO y del Social Media para una web cualquiera, veréis que los canales quedan totalmetne definidos y sus diferencias son evidentes...

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Muy bien, haciendo este ejercicio sobre cada uno de vuestros canales ya sabéis exactamente que aporta cada uno de ellos a la conversión final, los riesgos que correis al manipularlos y el tipo de mensaje que debería darse en la landing de cada canal.

¿Es chulo o no es chulo? :)

Funnel de decisión de compra multicanal

Prácticamente con el mismo sistema pero tomando los valores de Presentación, Maduración y Asignación de varios canales a la vez podemos visualizar muchos tipos de representaciones del Funnel de decisión de compra multicanal, observando claramente como unos canales desplazan a otros en volúmenes totales a medida que se acerca la compra.

De entre distintas visualizaciones que he ido probando la que más me gusta y que creo que más clara resulta es es con un gráfico de barras/columnas porcentuales donde observemos precisamente del total de visitas de cada estadio que porcentaje es provocado por cada canal:

conversiones-usuario-FunnelDecisionMulticanal

Podemos observar claramente por ejemplo el papel del canal newsletter convirtiendo en contraposición al de las redes sociales presentando la web. Esto seguramente nos llevará a evaluar la conversión de alta en newsletter donde la situación debería ser radicalmente distinta y donde podríamos intentar justificar las caidas que vemos en el proceso en social media o en SEM... Poder ver los datos en global realmente te deja claras muchas cosas...

Volúmenes de desviación de cada canal

Volvamos al terreno de quien roba a quien. Muchas veces no es suficiente con situar un canal en el embudo para justificarlo. Necesitamos volúmenes exactos para calcular si aún en esta situación mi inversión es o no rentable en cada uno de los canales. Para ello nada mejor que el informe de modelos de atribución:

  • Conversiones >> Atribución >> Modelos de atribución

Este es el informe donde mirar "Quien Roba a quien", donde principalmente la ventaja que tenemos es que aplicando distintos sistemas para examinar nuestras conversiones podemos saber como hubiesen sido estas si las contabilizasemos de otra forma...

Aquí hay mil formas de trabajar, pero comento la más sencilla y directa para evaluar la cuantía de los robos cometidos entre canales.

Entramos en el informe, el cual se basa en escoger distintos modelos de atribuición y compararlos, así que seleccionamos como primer modelo "Primera Interacción" (que antes llamabamos presentación de conversiones) y como segundo "Último Click Indirecto" que como sabemos ya se corresponde con las conversiones que realmente asigna Google Analytics en el resto de informes.

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El informe resultante no podría ser más claro... Si, es cierto que nos meten valores de costes de campaña donde además como en GA resulta muy dificil meter costes que no sean Adwords o DoubleClick casi todo sale vacío... pero si obviamos esos datos y nos quedamos con las conversiones puras veremos cuantas se contabilizan en cada modelo y lo que es mejor, directametne calculada la desviación entre un modelo y otro, lo que puede entenderse como la cuantía del robo cometido entre canales. ¿Quieres salen perdiendo? ¿Quienes ganando? Con este informe todo queda claro:

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Bien! Ya conocemos nuestros canales!

Llegados a este punto ya tenemos herramientas e información de sobra para conocer como se comportan nuestros canales: cual es su calidad de conversión, como se distribuyen durante el proceso de decisión, cómo colisionan entre ellos e incluso el volúmen de afectación que representan estas colisiones entre canales.

A partir de aquí podemos hacer un trabajo relamente profesional de seguimiento y toma de conclusiones sobre los datos objetivos en cada punto. Incluso es posible que saquemos algún insight sobre la inversión en marketing que realizamos.

Pero la realidad es que hasta ahora solo hemos dibujado el escenario, podemos verlo evolucionar en el tiempo para detectar desviaciones de la norma a medida que hacemos campañas de marketing y esta va a ser una información realmente interesante, pero cuando detectamos alguna normalidad o problema es posible que esta información no sea suficiente...

4. Acciones concretas Concretas con el estudio de conversión a nivel de usuario

Esta fase no siempre nos será necesaria, la llamamos "acciones concretas" pero la podíamos haber llamado perfectamente "rascar datos puntuales". Lo que os voy a contar aquí es como trabajar cuando ya tenemos problema detectados. Cuando queremos saber al detalle y no en grandes agrupaciones cómo se comporta un canal durante el proceso de decisión de compra. No nos vale saber si suele ayudar a madurar la dicisión o convertir, lo que queremos es ver exactamente como son los procesos que no nos cuadran.

¿Cuando podemos necesitar este tipo de acciones?

Pues básicamente cuando hemos detectado algún problema con nuestras campañas que queremos solucionar. Esto suele darse por dos motivos:

1. Evaluar los riesgos de bajar la inversión (o quitarla) en un canal que parece que no está funcionando y donde el análisis de su implicación en el proceso de decisión no parece suficiente.

2. Cambios en los objetivos conseguidos por ciertos canales que no hemos cambiado y que creemos que pueden deberse a la aparición o cambio de estrategia o inversión en otro canal.

En estos casso siempre nos encontraremos en la siguiente situación: Tenemos 2 o pocos más canales que queremos ver al detalle como interaccionan y como se comportan.

Para ello usaremos dos técnicas, una más directa y otra más compleja aunque también más global.

Analizando el detalle de visitas hasta la conversión

Para hacer este análisis tenemos que recurrir al famoso informe de rutas de conversión. Un informe que seguramente es el que más destaca de entre todos los disponibles pero también del que más cuesta sacar conclusiones directas. La información que hay ahí es brutal pero precisamente por su volumen y variedad no nos permite examinarla directamente...

  • Conversiones >> Embudos Multicanal >> Rutas de conversión

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Mirando estos informes a veces descubrimos peculariedades y detallitos sobre nuestro tráfico, pero por lo general suele ser bastante inutil verlos en global, o al menos resulta tan útil como ver el informe de páginas vistas sin mayores filtros o agrupaciones de contenido...

Lo que tenemos que hacer para trabajar con ellos es simplificar la información y acercarla hacia lo que estamos buscando. Para ello usaremos 2 herramientas:

1. Los Canales personalizados: que podemos crear en cada momento para trabajar como deseemos.

2. Los filtros del informe: Donde lo que vemos escrito, aunque tenga cajas de colores puede ser filtrado como si fuese texto plano.

Imaginemos que lo que estamos haciendo es evaluar un posible problema entre el tráfico orgánico y el SEM, queremos ver exactamente como son los robos de un canal a otro pues hay detalles en la inversión SEM que no tenemos claro si debemos cambiar.

Simplificando los canales con canales personalizados para observar solo lo que queremos observar

Lo primero que haremos es crear un sistema de canales personalizado donde el resto de información (otros canales) no nos moleste. Para ello por suerte tenemos un acceso desde el propio informe de rutas donde además uno de los enlaces es "Copiar plantilla de agrupacion de canales MCF" que nos ahorrará mucho trabajo pues nos permitirá trabajar desde la definición de canales que ya tenemos hecha y modificando a partir de ahí.

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Con la plantilla copiada lo único que tenemos que hacer es borrar todos los canales que nos molestan para nuestro anális y así dejar el resto del trafíco en (Otros) que contendría todo el tráfico para el que no hemos definido canal.

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Esto nos provocaría un informe de rutas de este estilo:

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Donde hemos eliminado todo el ruido generado por otros canales aunque es probable que aun tengamos demasiada información que examinar.

Filtrando las rutas según nos interese

A partir de aquí llegó el momento de filtrar y filtrar hasta encontrar los datos.

Yo solo os voy a dar un par de trucos pues el filtrado exacto que useis dependerá de lo que busquéis y hacia donde os lleven los datos al observarlos pero hay varios tipos de búsquedas que pueden ayudaros.

Como sabréis los filtrados en informes de GA por defecto usan expresiones regulares, esto significa que podemos aprovecharnos de ellas para provocar filtros complejos que no solo búsquen un valor suelto sino un orden concreto en los valores. Esto resulta ideal para este caso donde el orden de las visitas al establecer la ruta es critico. Algunas cosas que nos va a interesar detectar son:

  • Tráfico donde alguno de los canales examinados esté presente: esto es sencillo, con poner su nombre en el filtro lo tenemos
  • Tráfico donde la conversión se haya asignado a un canal concreto Esto lo conseguiremos poniendo "{nombreDelCanal}$" al final de la búsqueda realizada
  • Tráfico donde la conversión la haya presentado un canal concreto Esto lo conseguiremos poniendo "^{nombreDelCanal}" al principio de la búsqueda realizada

Además debemos conocer el comodín de las expresiones regulares: ".*" que nos sirve para decir que en medio puede haber cualquier cosa...

Así pués, si lo que buscabamos era examinar a dónde va el tráfico SEM capturado algunas búsquedas interesante en el canal que hemos creado serían:

  • "Búsqueda de pago.*Búsqueda orgánica$": El SEM participó pero se quedó la conversión el SEO
  • "^Búsqueda de pago.*Búsqueda orgánica$": El SEM presentó la web pero se quedó la conversión el SEO
  • "Búsqueda de pago.*(otros)$": El SEM participó pero no fue el SEO quien se quedó la conversión

Y así cuantas quieras o más buen cuantas necesites hasta entender lo que se sucede...

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Probad a simplificar los canales que observais y a filtrar las rutas y veréis como el potencial de este informe de golpe se multiplica.

Segmentando sobre otros informes

Por último debemos saber que hay otras formas de "rascar datos", si en los infomres normales tenemos los "Segmentos Avanzados" para poder filtrar la información a nivel de Visita o Usuario, en los informes de Embudos multicanal tenemos los segmentos de conversión. En estos podemos definir de forma incluso más visual que con filtros y sobre cualquier informe de los que hemos mencionado (incluido el de gráficos de Venn) como han tenido que sucederse las visitas para conseguir la conversión. A partir de aplicarlo todo lo que veamos repsonderá solo a esas conversiones.

Estos segmentos son muy fáciles de crear, lo único que tenemos que hacer es acostumbraros a trabajar con el tipo de interacción (num visita) como tipo de filtro donde podemos seleccionar:

- cualquier interacción
- primera interacción
- última interacción
- e Interacción de asistencia

Conceptos que ya hemos tratado en este post.

Además podremos definir para esa interacción una norma que puede basarse en el nombre del canal, en dimensiones de campaña o en métricas de tiempo o número de interacción. Combinado todo esto es realmente potente y podemos llegar a un detalle asombroso...

conversiones-usuario-segmentos-de-conversion

El problema como siempre es lanzarse a crearlos sin saber muy bien que buscamos con ellos. Recuerda siempre: "Primero debes tener la necesidad y luego lanzarte a filtrar". La frase va con comillas pero me la acabo de inventar 😉

Conclusiones

Como hemos visto el mundo de posibilidades que tenemos delante con Google Analytics en el análisis de conversiones a nivel de usaurio es realmente enorme.

Es un trabajo realmente útil para la empresa, sobretodo para el área de marketing y que muchas veces por desconocimiento de las herramientas o por no existir una metodología de trabajo no abordamos.

Creo que lo más importante con estos informes, dada su complejidad, es evitar pasear por ellos. Pasear no sirve de nada en analítica, hay que buscar cosas ya sea a un nivel superficial para asentar las bases de nuestro conocimiento sobre un tema como al detalle para buscar esa peculiaridad que explica lo que está sucediendo.

Empecemos por el principio: Asegurate de que tus datos son buenos. Sigamos definiendo nuestro modelo de datos y embudo de conversión y aproximemonos al detalle de los datos solo cuando sepamos realmente que estamos buscando.

Espero que este post (que ha salido de los larguitos) sirva a unos cuantos para empezar con este camino y le proporcione no pocos éxitos al examinar sus campañas.

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6 Comentarios para “Cómo analizar: Conversiones y canales a nivel de usuario único”

  1. jordiobdotcom dice:

    Acojonante. Un lujazo de post y de info. Gracias tio!

  2. Este post es de una utilidad tremenda y está perfectamente explicado. Un artículo para enmarcar (y aprender, claro está).

    ¡Muchas gracias!

  3. Impresionante mega-post, de los que hay que releer tranquilanmente, un lujo que compartas toda esta información.

  4. Quique Mora dice:

    Hola Iñaki,
    Leído y re-leído, comparando un par de webs e intentando comprender los resultados.
    Ciertamente la información obtenida es valiosa, pero en mi caso la cojo con pinzas, ya que de momento no me fío al 100% de los datos de partida.
    Gracias por compartir!
    PD.: Ganas de comenzar con lapidas 😉

  5. pepelebron dice:

    Gracias Iñaki, por tu generosidad a la hora de compartir tus conocimientos y experiencias. Me ha encantado el enfoque que planteas y llevo un par de días comparando tu modelo con el que yo utilizo para medir el 'efecto real' de Adwords.

    Me gusta como ha planteado el funnel de decisión de compra, distinguiendo las fases de presentación, maduración y conversión. Pero se me ocurre, y quiero compartirlo contigo por ver si estoy en lo cierto, que la última fase de conversión aún se puede desgranar un poco más, distinguiendo las conversiones que se generan de forma directa o desde el último clic; y las que se consiguen con el último clic indirecto (siendo el canal 'directo' el ultimo paso).

    Para ello en 'Embudos Multicanal > Conversiones asistidas' encontramos el valor 'Conversiones por interacción de último clic o directa'. Este valor no se refiere (aunque aparezca aquí relacionado) a 'conversiones asistidas', si no a 'conversiones asignadas', que se asignan de forma directa. Por tanto, restándolo al total de 'conversiones asignadas' nos daría como resultado las 'conversiones indirectas' que ese canal 'roba' al canal directo. ¿Sí?

    En otro orden de cosas, tu publicación me ha servido para percatarme de un error en mis informes de Adwords. Te cuento:

    Para justificar la inversión en Adwords y poner en verdadero valor el papel que esas visitas juegan en la conversión de un sitio yo estaba sumando las 'conversiones asistidas' y las 'conversiones asignadas' para obtener lo que tu llamas 'conversiones participadas'.

    Pero claro, el valor de las conversiones asignadas que yo utilizo es el basado en el modelo de atribución 'ultimo clic indirecto de Adwords', que es más favorable al recoger todas las conversiones de ultimo clic indirecto donde aparece Adwords, independientemente del canal que se la asigna ;)).

    Sin embargo, ahora caigo que las conversiones asistidas están basadas en el modelo de atribución de ultimo clic indirecto. Y si, para analizar el canal Adwords, empleo el modelo de atribución 'ultimo clic indirecto de Adwords' , entonces debo restar las conversiones 'reasignadas' de las 'conversiones asistidas' para concluir con el mismo número de 'conversiones participadas'.

    Según ultimo clic indirecto
    Asignadas: 80 + Asistidas: 120 = Participadas: 200

    Según ultimo clic indirecto de Adwords
    Asignadas: 148 (reasignan conversiones asignadas a otros canales)
    Asisitidas: 120 (no cambian, mantienen la misma atribución)

    Corrección
    Participadas: 200 - ReAsignadas: 148 = Asistidas: 52

    Uff, no sé si me he explicado. Pero vaya, que de nuevo gracias Iñaki por compartir y aportar valor con tus publicaciones. :))

  6. Jorge dice:

    Hola Iker,

    Lo primero de todo felicitarte por el blog. Lo he descubierto hace poco y me parece interesantísimo y de mucha utilidad.

    Llevando a la práctica este post me encuentro con el siguiente problema: en el apartado "Situando en el funnel de decisión de compra a cada canal" me encuentro con que para varios canales el resultado de la conversión intermedia es negativo. ¿Es posible este resultado o me he equivocado?, ¿qué quiere decir?

    ¡Gracias de antemano por ayuda!

    Jorge.

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