20 Abr Como utilizar la Analítica Web para crear campañas eficientes en Adwords

Analítica Web

Tipos de campañas y asignación de valor a los objetivos

Vamos a ser claros: una campaña eficiente en Adwords presenta números positivos en la columna del ROI (retorno de la inversión, según sus siglas en inglés), y en la de Beneficio Neto.

El rojo en esas columnas debería ser causa inmediata de cancelación… ¡Aunque el porcentaje de conversiones sea alto!

Como analistas, nuestro trabajo es decirle al responsable de marketing qué campañas debe potenciar, cuáles debe mejorar, y cuáles debe detener, en función de la eficiencia de dichas campañas. Y en el terreno de la publicidad online, la única manera fiable de determinar la eficiencia es calculando cuánto se gana (o se pierde). En otras palabras: eficiencia = rentabilidad.

Así las cosas, antes de entrar en cómo crear campañas eficientes en Adwords (o en cómo convertirlas en eficientes, o en cómo hacerlas más eficientes de lo que son), debemos definir las métricas que usaremos para medir la rentabilidad de las mismas. Esas métricas serán las que nos digan qué debemos hacer con la campaña, y cómo podemos mejorarla.

Tipos de campañas

Hay tres tipos básicos de campañas (1):

a) Las de beneficio (aquellas que persiguen un ingreso inmediato: la venta de un producto, por ejemplo).

b) Las de adquisición de clientes (aquellas que en lugar un ingreso inmediato, se centran en captar posibles futuros compradores).

c) Las de branding, (cuyo objetivo es dejar grabada la imagen de la compañía y sus productos en la mente de los clientes).

Las primeras son las más fáciles de analizar. Las de adquisición son más complejas, y las de branding son las peores.

Para poder calcular ROI y Beneficio Neto, es necesario definir para las campañas algún tipo de objetivo (o conversión), y asignarle un valor al mismo. La dificultad de las campañas de adquisición y de branding radica en que, al no haber una venta directa, es difícil determinar los objetivos y asignarles un valor concreto.

El ejemplo de la web que vende pantalones

Supongamos que tenemos una web en la que se venden pantalones. Si hacemos una campaña en Adwords destinada a que nos compren pantalones, sabemos exactamente cuánto ganamos cada vez que un usuario que hace click sobre nuestro anuncio compra un pantalón:

Se gana el precio del pantalón, menos los costes del pantalón, menos el coste del click.

Pero en los otros dos tipos de campaña no hay venta… así que hay que estrujarse el coco. Siguiendo con el ejemplo de la web de pantalones… Supongamos que hacemos una campaña en Adwords que persigue el registro de usuarios en la web (posibles clientes, a los que luego enviaremos e-mails, cupones de descuento, o lo que se nos ocurra). Si estimamos que:

a) de 100 personas que se registran, 10 acaban comprando,

b) el valor medio de las ventas online es de 30 €,

c) nuestro margen es del 25% (o sea, que por cada compra de 30 € ganamos 7,5 €)…

Entonces podemos decir que por cada usuario que se registra “ganamos” 0,75 euros (10 x 7,5/100).

Como puede verse, estamos haciendo estimaciones… Estimamos que de 100 registros 10 acaban en compra (basándonos en análisis de datos, claro), y estimamos que el valor medio de las ventas es de 30 € (porque antes lo hemos calculado).

El valor de los objetivos (o conversiones ) de una campaña de branding puede medirse de forma similar, pero aquí el objetivo no suele ser un registro, si no la consulta de un determinado número de páginas de la sección corporativa, el tiempo de duración de la visita, o la visualización de un vídeo, por ejemplo.

No se suele solicitar un registro para navegar por las páginas de un site. Para saber si acabaron “comprando” quienes hicieron lo que definimos como un objetivo, necesitamos usar cookies… Y el problema de las cookies es que son bastante imperfectas: la gente las borra, y no identifican personas, si no navegadores.

Aun así es necesario asignar un valor al objetivo, con estimaciones del tipo: de cada 1.000 usuarios que ven nuestra información corporativa 10 acaban siendo clientes… El resto es lo mismo que lo dicho para las campañas de adquisición.

Evidentemente, la “exactitud” de los datos se deteriora a medida que nos movemos desde las campañas de beneficio a las de branding. En las primeras lo que se gana es lo que se gana. En los demás casos estamos “estimando”, como ya hemos dicho.

Para asignar un valor a los objetivos en sitios que no se dedican al comercio online, la técnica es la expuesta para las campañas de adquisición y branding.

Una vez hemos establecido un valor a los objetivos (ya sea mediante suma y resta de cantidades definidas, ya sea mediante estimaciones más o menos complejas), entonces podemos empezar a medir la rentabilidad de nuestras campañas… Antes es imposible.
De la teoría a la práctica

Toda herramienta de Análisis Web que se precie, permite definir objetivos (o conversiones), y asignarles un valor. En este caso concreto, vamos a poner ejemplos de Analytics, pero cualquier otra herramienta presenta funcionalidades similares.

Para analizar los datos de un sitio de comercio online, es necesario insertar un código específico en la página de agradecimiento de la venta, que permite a la aplicación recoger datos sobre dicha venta y calcular valores cómo ventas totales, número de ventas y cantidad media por venta, para luego determinar la rentabilidad de posibles campañas.

En el caso de sites no dedicados al comercio online, básicamente se pueden definir como conversiones tres tipos de comportamientos de los usuarios:

• El acceso a una determinada página (la de agradecimiento de un registro, por ejemplo).

• Un tiempo determinado de permanencia en el sitio.

• La consulta de un determinado número de páginas durante una visita.
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En un nivel avanzado, se puede definir como objetivo la visualización de un video, la descarga de un determinado tipo de archivos, la audición de un podcast, etc….

Atención: la inocente cajita que pone “Valor del objetivo”, y que por defecto está en cero, es la que tiene la clave de todo este lío, en el caso de las campañas de adquisición y branding, y para los sites no dedicados a comercio online. El valor del objetivo debe calcularse bien. Si se subestima, muchas campañas que están funcionado bien aparecerán como ineficientes. Si se sobre estima, campañas ineficientes figurarán en positivo.

Otra cuestión a tener en cuenta, en el caso de sitios dedicados a la venta online: si definimos como objetivo la carga de la página de agradecimiento de una venta, y esa página está correctamente “tagueada” con el código de seguimiento de e-commerce, NO hay que asignarle un valor al objetivo. Si lo hacemos, estaremos “falseando las cuentas”, al sumar el valor de la venta al valor del objetivo.

Una vez que hemos configurado correctamente nuestra herramienta, en base a las métricas que debemos analizar, y según las acciones que hemos definido como objetivos (o conversiones), podemos empezar a recoger datos.

Si nuestra herramienta de análisis es Analytics, la integración con Adwords es realmente sencilla. Desde nuestra cuenta de Adwords se enlaza con nuestra cuenta de Analytics, y se activa el Etiquetado automático:

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Adwords y Analytics: Conexión de cuentas.
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Adwords y Analitics: activando etiquetado automático

A partir de ese momento, Adwords envía a Analytics la información de costes y de clicks de la campaña. Además, las visitas que llegan por clicks en los resultados de búsquedas de pago se identifican en Analytics como tales. Es decir, no se mezclan con el tráfico de búsqueda gratuito (para eso sirve el etiquetado automático).

De una campaña de Adwords, Analytics ofrece, entre otros los siguientes datos (por palabra clave):

• Visitas

• Impresiones

• Clicks

• Coste

• CTR

• CPC

• Ingresos por clic (RPC)

• ROI

• Margen

Los datos que ofrece Analytics relativos al comercio electrónico son, entre otros, los siguientes:

• Visitas

• Ingresos

• Transacciones

• Valor medio

• Porcentaje de conversiones de comercio electrónico

• Valor por visita

Por último, los datos que ofrece Analytics de los objetivos (conversiones distintas a la ventas) el

• porcentaje de conversiones obtenidas, y

• el valor total del objetivo.

Con todos estos números, podemos confeccionar las métricas detalladas en la tabla 2, la cual detallaremos en el siguiente post de esta serie de 3.

ATENCIÓN: Las herramientas de análisis no suelen ofrecer las métricas de Beneficio Neto antes y después de costes… Eso lo tenemos que calcular nosotros.

Fuente: doctormetric.com