Cómo hacer un correcto seguimiento de clientes en Universal Analytics


Si algo nos regaló Google Analytics al crear las nuevas cuentas de Universal Analytics esto fue el control sobre la identificación de usuarios y la posibilidad de incluir nuevos datos fuera de la web a sus visitas. No nos creamos patrañas sobre el usuario multidispositivo y exageraciones varias: lo que nos dieron fue siemplemente la oportunidad de controlar este proceso, pero por defecto Universal no hace nada que no hiciese Google Analytics Classic: todo lo nuevo hay que trabajarlo.

crm

Esta semana, hablando con Marta Garriga (@mgesteve), salía el tema de la utilidad real de todos estos añadidos. Si bien ella, llevando cuentas con grandes recursos y desarrollo veía muy útiles conectando CRM’s y demás yo, en mi experiencia, veo que a día de hoy casi nadie lo usa. No es un sistema accesible para la empresa media (y no hablo solo de Pymes, sino de grandes empresas no tan orientadas a seguimiento de clientes) donde la base de su análisis de negocio es deficiente y conectar cualquier cosa resulta de complejo a imposible.

Dicho esto, que no sea por no haberlo intentado. Realmente poder disfrutar de cuentas de Google Analytics con usuarios reales (o más bien clientes reales) es un auténtico lujo y los nuevos segmentos, que ahora te permiten crear tus reglas ya no solo por sesiones sino por estos usuarios únicos, terminan completando esta visión usuario-centrica (como lo llama Google). Así que, por si sirve para animar a alguien, en este post vamos a repasar que podemos hacer para aportar la identificación de clientes como usuarios únicos a nuestros datos. Espero que sirva a sus propósitos.

Lo primero: Plantéate si para ti tiene sentido dar este paso

¿Cómo funciona tu empresa con sus clientes? ¿Cómo los trabaja? Os sorprendería ver el número de empresas «profesionales» que no usan realmente un CRM. Lo tienen, pero no lo usan bien ni lo siguen. Al final se trata de eso mismo: ¿Gestionas tus contactos y experiencias con tus clientes? Si no lo haces, poco partido o utilidad le vas a encontrar a Universal Analytics, fuera del esnobismo y poder decir que estás en la cresta de la ola por hacer «seguimiento de usuarios únicos».

Meter a tu empresa en seguimiento de clientes es algo drástico. No se trata solo de que aportes X tecnología sino de que los procesos que se realizan con tus clientes deben estar orientados a este seguimiento. Aquí el problema principal no es la tecnología, no, sino las personas. Si estás siguiendo una tendencia en la que tu atención al cliente no apunta a que clientes atiende, tu equipo de telemarketing no reporta un seguimiento de llamadas, tus devoluciones no informan a las ventas o simplementne tu agencia de marketing online no te informa de que hace con las bases de datos internas, tu primer problema es resolver los protocolos en la empresa: o se involucra al cliente real o no creas que vas a poder seguir gran cosa en la web…

Esto, claro, tiene matices. ¿Qué pasa si mi relación con los clientes es puramente o principalmente tecnológica? Aplicaciones (moviles, web o de escritorio), negocios 100% online, etc. parten con ventaja. Es más fácil unificar la relación con el cliente cuando esta está concentrada en un único punto. Y si este es la web, todavía más. Pero aún así: revisemos que contactos existen con el cliente y si tenemos control sobre todos ellos antes de lanzarnos a esta aventura.

Vale, voy a hacer seguimiento de clientes en Analytics: ¿Cómo lo hago?

Basicamente tienes que preocuparte por dos puntos en cada relación con el cliente:

  • Identificar a este cliente de forma única e inequívoca.
  • Informar a Analytics de este contacto cuando esta relación se realice fuera de la web

Así pues, debes trazar un mapa o flujo de contactos con el cliente. Si no lo has hecho nunca, sólo trazándolo verás como hay más puntos de los que esperabas y también como hay procesos de mejora de resultados que podrías estar haciendo y no haces (rellamadas, recuperar carritos perdidos, gestión de post venta, incentivar la recompra, etc.). Mira, eso que ganas 😉

Luego deberás dividir estos puntos de contacto por tipos:

  • Creación del cliente/usuario: primer contacto con guardado en base de datos o CRM
  • Contactos OnSite
  • Contactos OffSite Automatizados
  • Contactos OffSite Manuales
  • Eliminación del cliente/usuario (por LOPD/LSSI debemos permitirles borrarse)

Fijaros en que he indicado «OnSite» y «OffSite» y no «OnLine» y «OffLine». Esto es porque realmetne no importa si el contacto es en internet o fuera: lo que importa es si tendremos nuestro código de analytics javascript de la web para que capture los datos automáticamente o si tendremos que provocar nosotros mismos el envío de datos sin ayuda. Esa es la diferencia.

Creación del cliente

Este es el punto en el que por primera vez tratamos con una persona real y no con un usuario anónimo. El usuario rellena un formulario de contacto, compra un producto, nos da sus datos para que le informemos de novedades. Todo vale, mientras nos permita guardarlo en nuestra base de datos e identificarlo en el futuro cuando realice más acciones.

En este punto es donde debemos generar un ID de cliente. El Id de cliente es nuestra herramienta para identificar a este usuario en visitas posteriores y siempre debe crearse de la misma forma y bajo el mismo esquema o numeración. Por ese motivo es importantísimo que controlemos todos los puntos que existen de creación de usuarios. ¿Se generan siempre en la web? ¿o los generamos en otros canales?

Fruto de este análisis tendremos dos opciones:

  • Usar una base de datos o CRM central de control de usuarios (y usar sus ID’s de usaurio)
  • Dejar que sea Google Analytics quien genere estos ID’s de usuario en la primera compra/formulario que realice este

Ambas opciones son válidas. Lo único que importa es que a partir de la creación del usuario tendremos que asociar en todos los registros, bases de datos, XML, Excel, lo-que-sea, que tengamos este ID. Así podremos por un lado cruzarlo para evaluar resultados y por otro disponer de el cuando realicemos acciones de marketing.

En el caso de que sea nuestro CRM o Base de datos central la que cree esos ID de usuario simplemente debemos garantizar que no se generan nunca por otro sistema.

En el caso de que queramos usar los ID’s de Google Analytics deberemos añadir algún fragmento javascript a nuestros formularios que nos permita recoger dicho ID y añadirlo al envío de datos que genera al usaurio.

ga(function(tracker) {
 var clientId = tracker.get('clientId');
 // ahora clientId contiene el id de usuario 
});

Contactos con el cliente OnSite

Aquí es donde entra parte de la magia de Universal Analytics. Decíamos que en cada punto de contacto teníamos dos problemas que resolver: identificar al usuario e informar a analytics del contacto.

Bien, pues en la web es lo más fácil pues el segundo punto viene de serie: Ya estamos informando a Analytics así que una cosa menos. Ahora lo que nos preocupará será identificar a ese cliente que creamos anteriormente en nuestra web. Para ello usaremos el ID único de cliente del que hablabamos antes… ¿Cómo lo obtenemos? Pues hay dos posibilidades:

A – Push: Si hemos buscado originar nosotros la visita

Aquí entramos en todo tipo de estrategia de marketing online que se comunique con el usuario y busque una reacción por su parte. Le hemos enviado un email o algún tipo de comunicación individual diciéndole que entre a buscarnos.

En estos casos la identificación del usuario es similar a la creación de campañas: al igual que puedo informar en mi URL de que fuente, medio o campaña de la que proviene el usuario, es nuetro deber garantizar que en informaciones individualizadas añadimos también alguna información que nos permita conocer el ID único de ese cliente.

Una opción simplicada sería enviar un email con una URL de este tipo:

miweb.com?utm_source=bbdd_clientes&utm_medium=email&client_id=xxxxxxxxxx

Donde nuestro analytics sabría que el medio de la campaña es «email», que la fuente es «bbdd_clientes» y donde nosotros ya dispondríamos de la variable client_id para informar a analytics de lo que quisiesemos.

Decíamos que esta URL era simplificada porque usando sistemas como ese corremos algunos riesgos: Básicamente estamos dejando a todo el mundo una forma sencilla de manipular nuestros ID’s de clientes por lo que yo no haría algo tan sencillo, sino que enviaría un ID codificado de alguna forma que me permitiese saber rápidamente si es real o inventado. Pero bueno, ahí para gustos, colores.

¿Cómo asigno este ID de cliente a la visita que está entrando?

Para eso solo tenemos que seguir la documentación de analytics y añadir, antes del ga(‘send’,’pageview’) la siguiente sentencia:

ga('set', '&uid', '[ID usuario]');

Por ejemplo:

ga('create', 'UA-XXXX-Y');
ga('set', '&uid', 'xxxxxxxxxx');
ga('send', 'pageview');

Como desees recoger de la URL el ID y programes tu código para que desde la URL termine apareciendo en el código de analytics es tu decisión. Podemos usar javascript directamente (más peligroso) o desde el servidor programar alguna función. Lo que si que tienes que tener claro es que bastará con identificar al usuario una vez, no es necesario que añadas el set-&uid en cada visita, sino solo cuando vayas a marcar un cliente.

B – Pull: Si el usuario nos busca a nosotros

Si no hemos podido identificar al usuario: porque fue él el que nos buscaba a nosotros o porque nuestro canal para captarle no era individualizado para cada cliente (y en consecuencia no hemos podido crear una URL que contuviese información para asignar el ID de visita) no podremos asignar la visita desde su llegada a este cliente.

No os lleveis las manos a la cabeza, se trata de algo normal. Es como que un cliente entre en tu establecimiento y no te diga quien es, esto pasa: no podremos diferenciarlo de un no-cliente que pasea por ahí. Una lastima pero es lo que hay. Por suerte, si nos visitó antes y ya le asignamos su ID de cliente Analytics ya sabrá quien es y estará identificado. En nuestro simil esto sería como que «nos acordamos de haberle visto antes y no nos hace falta saber como se llama» solo que mucho más claro y potente.

En estos casos lo que tenemos que hacer es al menos volver a identificarlo correctamente cuando realice cualquier accion que le identifique. A saber:

  • Se loguea/identifica en el área privada
  • Contacta con nosotros
  • Vuelve a realizar algún tipo de transacción: compra, lead, solicitud, etc.

Para todos esos casos, deberemos prever un sistema que nos permita recuperar el ID único de cliente de la base de datos central y asignarlo. Por eso comentaba antes que era importante que todas nuestras bases de datos lo contuviesen: para no tener que hacer cosas raras para conseguirlo.

Así pues, a partir de un dato único e identificativo de este usuario: su email, su nick, su dni, etc. Buscamos el ID de cliente y lo asignamos en la siguiente página vista del usuario de la misma forma que lo hacíamos con las visitas con el cliente en la URL.

En definitiva, para analytics es el mismo proceso solo que para nosotros el cómo conseguir este ID de cliente cambia radicalmente.

Con esto perderemos trazabilidad de algunas visitas de los clientes pero al menos todos los datos importantes quedarán asignados siempre a la misma persona.

Contactos OffSite Automatizados

Aquí entramos en los procesos que se realizan con el cliente y de los cuales queremos tener datos en Analytics para ver como se ha comportado. Entrarían todos los procesos de clasificación del usaurio y todas las acciones que se realizan con el fruto de una clasificación concreta (normalmente destinada a alguna acción de marketing o similares). Algunos ejemplos:

  • Aplicamos filtros automáticos al usuario para ver su calidad (listas de morosos, lopd, arreglos manuales de la información, relación con otros usuarios, etc.)
  • Seleccionamos a un grupo de usuarios para realizar una acción sobre ellos (envio de email, llamada telefónica, correo clásico, etc.)
  • Realizamos una acción automatizada con el cliente (envio de email, aperturas de email, un automarcador realiza la llamada telefónica, etc.
  • Otras acciones automáticas…

Para cada uno de estos procesos, que estarán programados o que responden a acciones humanas pero dentro de un sistema tecnológico debemos programar un envío de datos a Google Analytics. El problema es que cada uno de estos sistemas estará gobernado por un software totalmente independiente y no todos podrán enviar esa información. Si lo conseguimos estaríamos en la situación ideal, pues Analytics se va a nutrir siempre y sin equivocaciones con esta información. En cambio si no podemos hacer que nuestro software (CRM, programa de emailing, programa de telemarketing, lo-que-sea) realice estas acciones solo nos quedará la opción de hacerlas nosotros manualmente o simplemetne no contemplarlas en analytics 🙁

En el caso ideal de que pudisesmos realizar estos envíos tan solo deberemos decidir que queremos que guarde analytics. Nos inventaremos un evento o página vista nuevos y haremos creer a analytics que el usuario ha provocado ese evento o página vista en la web. Así de simple.

Tienes una explicación un poco más detallada en un post que escribí hace un tiempo: Importar datos offline a nuestras visitas de analytics.

A parte de las cuestiones técnicas sobre cómo realizar el envío, el problema del que tienes que ocuparte es cómo guardaras eso en analytics para que tenga cierta lógica. Mi recomendación es que identifiques eventos offsite de forma que puedas filtrarlos y eliminarlos del análisis web fácilmente:

  • Guardando páginas vistas que partan de la carpeta «/offsite/…»
  • Guardando eventos que tengan por categoría de evento «offsite»

Luego yo lo que haría sería separar acciones concretas que marquen un estadio de comunicación con el usuario de pequeñas informaciones añadidas, de forma que las primeras fuesen páginas y las segundas eventos. El ejemplo más claro lo tendríamos en una llamada telefónica: el hecho de clasificar al usuario como idóneo para telemarketing sería una página vista pero cada llamada realizada y sus detalles serían un evento. Luego, cuando se consiguiese un resultado optimo o se desechase al usuario generaríamos otra página vista.

Todo esto hay que definirlo y peor aún, programarlo para automatizarlo. Si vas a hacerlo, te queda un largo trabajo por delante.

Contactos OffSite Manuales

Otro punto a tener en cuenta es cuando la automatización no es posible o bien el contacto no pasa por ningún tipo de software que permita automatizarlo (entiendase atención al cliente, visita física, click2call, etc.). Estos casos la situación es similar a la anterior peor con una ventaja y una desventaja importantes:

La ventaja: Tu decides el software

Esta claro que una persona no va a generar URL’s de envío de datos a Analytics por lo que tendremos que poner en su mano algún tipo de software que le permita acceder a la Base de datos de ID’s de clientes, seleccionar uno y lanzar el envío de la información que queremos capturar. Supongo que en un tiempo saldrá alguna herramienta que facilite crear esta interfaz que medie entre personas y envíos de información de Analytics pero yo aun no he visto nada serio en este sentido así que te tocará a ti crearlo. (yo tengo alguna cosa hecha pero aun muy cutre como para publicarla).

Crear software puede representarte un gasto económico o de recursos pero es realmente una ventaja sobre los procesos automáticos puesto que no habrá limitaciones por cada plataforma (todo se gestiona desde un único punto) y porque te permitirá evaluar a las personas que lo nutren (si por ejemplo miras cuantos eventos o páginas genera cada uno).

La desventaja: Son personas las que lo usan, y las personas la cagan

Asúmelo, nadie es tan perfecto y eficiente como una maquina. Si en un software pone que se envíe un aviso a Google Analytics cada vez que suceda algo este se enviará (si es que está bien programado, claro) pero si le dices a una persona que haga algo cada vez que suceda lo mismo no siempre lo hará y a veces lo hará mal. Dependiendo de lo sencillo y usable que sea el proceso y del perfil de personas que envíen esa información esto sucederá más o menos pero sucederá.

Eso significará que siempre que confíes en que sean las personas las que nutran un proceso habrá cosas que falten. Esto la gente de los CRM lo tiene muy asumido pero para alguien acostumbrado a que todo se mida puede ser chocante. Sí, te encontrarás procesos de venta en los que «no se realicen» la mitad de los pasos o clientes que se supone que han pasado por puntos que no pueden haber pasado. Asumelo: tu margen de error acaba de multiplicarse y el muestreo ya no es tu mayor enemigo en analytics.

Eliminación del cliente

Muchas relaciones se acaban. Que le vamos a hacer… A veces un cliente se enfada o simplemente no quiere saber nada más de nosotros y nos llega el aviso de que hay que añadir a alguien a la «lista Robinson» o simplemente borrar todos sus datos personales de nuestros registros.

Llegado ese momento lo único que hay que hacer es borrar a este cliente y marcarlo para no realizar posteriores acciones de marketing con el mismo. No tenemos porque borrar su ID de todas nuestras bases de datos, este ID no es un registro que identifique a la persona sino una conexión de datos que nada tienen que ver con él (es como una campaña). Lo importante es que nunca podamos averiguar cual era el nombre, teléfono, email o cualquier dato personal de ese ID de usuario. Si esto es así no tiene que preocuparnos tener su actividad previa en analytics pues no infringimos ninguna ley.

Aún así para curarse en salud y ya que esa persona efectivamente ha dejado de ser un cliente es preferible revisar en todas estas identificaciones de cliente que decíamos una serie de elementos que nos garanticen tratar como toca a estos usuarios:

  • Analytics seguirá siguiendo sus visitas pues tiene una cookie de usaurio, esto no es ilegal, pero de molestar podríamos detectarlo y borrar sus cookies
  • Deberemos dejar de realizar envíos para ese usuario por lo que la identificación por URL ya no debería existir
  • La identificación por login no podría existir tampoco, pero si podría rellenarse un formulario con el mismo dato personal que anterior (email por ejemplo) solo que como ya no tenemos este email en nuestra base de datos central de clientes no lo encontraríamos y crearíamos de nuevo a este usuario
  • Las acciones manuales deberían lanzar desde su software una alerta de que ya no puede usarse este usuario o directamente esconderlo

Como veis, casi todo viene por defecto con solo borrar los datos personales de este usuario por lo que será un paso sencillo.

Conclusiones

Como ves, estas implementaciones ya son posibles a día de hoy. Con toda esta información en analytics podemos hacer maravillas y llevar un control del marketing de los usuarios realmente impresionante. Sin embargo no es gratis, tenemos que hacer planificaciones, desarrollos e involucrar a distintas personas para conseguirlo.

Con todo esto quiero decir que el seguimiento de clientes con google analytics es una opción maravillosa pero lo que no va tener sentido es que nunca nos hayamos preocupado por trabajar con nuestros clientes y sea Google Analytics quien nos descubra este mundo que en las empresas de marketing tradicional llevan ya muchos años trabajando. Pensemos en nuestros objetivos y estrategia de marketing global, ¿nos vamos a meter en este mundo? Si es que sí, ¡genial! Aquí tienes una ayuda para empezar. Pero si es que no no te comas demasiado la cabeza con Id’s de usuario y forzando cambiar tu analytics a universal porque no le vas a sacar partido.


4 respuestas a “Cómo hacer un correcto seguimiento de clientes en Universal Analytics”

  1. Interesante post. Soy de los que piensan que la AW es un análisis de tendencias y usuarios anónimos. Aunque UA nos permita ya este tipo de experimentos, no creo que por ahora pases de ser meramente esto, experimentos. Tal vez n un futuro…

  2. Interesante post. Soy de los que piensan que la AW es un análisis de tendencias y usuarios anónimos. Aunque UA nos permita ya este tipo de experimentos, no creo que por ahora pases de ser meramente esto, experimentos. Tal vez n un futuro…

  3. Hola Iñaki,

    He estado buscando sobre integración de CRM y GA y he llegado aquí 🙂 Interesantes reflexión pero no me queda claro un punto: Si asignas un ID único por usuario, GA recoge la actividad, puedes volver al CRM y cruzar la actividad de ese ID con un cliente particular, es decir, se puede saber la actividad del cliente llamado Pepito Pérez, gracias a esta integración?

    Muchas gracias!

    • Hola sergio. Primero ten en cuenta que estr post es de 2013. 4 años en analitica ea mucho. En este caso ga no ha cambiado demasiado pero si que esta mucho mas extendido que entonces el userid.

      Respondiendo a tu pregunta lo suyo es subir el userId en dos campos distintos: el userId que es el que ayuda a GA a deduplicar visitas y una dimension personalizada de userId. ¿por que? Pues porque el userId interno no es un dato al que luego se pueda acceder en informes: solo sirve para identificar al usuario de cara a analytics pero luego no dispones de el. Asi pues, debemos meterlo tambien como dimension de GA para asi poder sacara informes ppr userId y entonces si: cruzar reports de GA y CRM por este criterio.

      Mirate el ultimo post que hay ahora en el blog: todo lo que no mides y deberias. Ahi hay 20 tips y un par van encaminados al crm

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