Gemma Muñoz es una de las mejores profesionales de analítica web a nivel nacional. Sus 12 años de experiencia como Web Analytics Manager primero en Bankinter y desde hace 6 años con la empresa El Arte de Medir lo avalan. Nombrada en 2012 como una de las 100 Mujeres Líderes en España en la categoría de Emprendedores e Innovadoras por Mujeres&Cía, es autora de varios libros sobre marketing, métricas y analítica. Única española finalista en 2011 al premio internacional de Excelencia Web Analytics Rising Star de la Web Analytics Associations, su blog es una referencia en la analítica digital en español.
Gemma nos plantea en este artículo la posibilidad de avanzar en la analítica digital usando Analytics para crear un sistema de scoring de usuarios:
Mi lema sobre la analítica digital es que ésta tiene como principal objetivo servir de ayuda en la toma de decisiones acertadas sobre las acciones que se toman en una empresa. Sea sobre marketing, sobre el entorno que ponemos a disposición de nuestros clientes a nivel de diseño/UX/funcionalidades, sobre productos o servicios; es decir, que los datos pueden ayudarnos a cumplir nuestros objetivos de negocio desde cualquier perspectiva.
Partiendo del análisis de los datos recogidos en herramientas como Analytics, podemos extraer información relevante que nos permite evaluar distintos aspectos de nuestras estrategias tanto en el online como en offline. ¿Por dónde empezamos?
Mediante la medición de campañas de marketing podemos evaluar su impacto a través de los distintos canales (SEO, SEM, Display, RRSS, Email, etc.), y evaluar el retorno de inversión de cada una de ellas con el fin de optimizar nuestro presupuesto. Igualmente importante es llegar a conocer cómo es el usuario que nos trae cada uno de los canales estudiando cómo se relaciona con los entornos que ponemos a su disposición.
Y nos permite igualmente obtener información relevante sobre el comportamiento de los usuarios dentro de nuestro sitio web o aplicación móvil, lo que nos ayuda a optimizar contenidos y aspectos relacionados con la usabilidad que repercuten en la experiencia del usuario para llegar a tener una mayor posibilidad de conversión del mismo.
Para ello herramientas como Google Analytics disponen de los medios necesarios para integrar dichos datos en un sitio único y nos facilitan la monitorización de las principales KPIs mediante paneles y cuadros de mando que permiten el acceso a los datos de forma automatizada y en tiempo real para una toma ágil de decisiones.
Estos KPIs, formados por una o más métricas específicas para cada negocio, son cada vez más complejos ya que para su obtención y tratamiento es necesario emplear complejos métodos estadísticos o algoritmos con los que poder procesar y tratar gran cantidad de datos con el objetivo de encontrar modelos o patrones descriptivos dentro de un conjunto de datos generado por el comportamiento de una base de usuarios heterogénea.
La incorporación de estos algoritmos se hace visible en Analytics, que nos ofrece métricas capaces de indicarnos la calidad del tráfico a través de la estimación de la probabilidad de conversión al analizar ciertas señales críticas en la navegación de los usuarios.
La aparición de este tipo de métricas en los últimos meses nos confirma que la aplicación de métodos hasta ahora aplicados en otros campos nos permiten dar respuesta precisa a múltiples preguntas que hasta ahora no tenían respuesta. ¿No es extraordinario ir pasando de nivel en lo que respecta a medición del negocio?
Pongamos un ejemplo para ver la potencia que puede tener este tipo de análisis:
Tenemos un negocio de viajes online: proponer realizar un scoring de los visitantes de la web y la app, nos ayudará a evaluar qué canales de adquisición generan usuarios de mayor probabilidad de conversión, qué elemento de persuasión funciona mejor en la web y en la app y qué influye mejor a la hora de cumplir nuestros objetivos de negocio.
La base de este scoring es conseguir un sistema encargado de asignar a cada usuario que visita la web o la app una probabilidad de conversión. Ésta se basa en la aplicación de un modelo estadístico cuya obtención ha sido el resultado de varias fases iterativas en las que se han agregado, creado y eliminado variables recogidas a partir de una implementación estratégica de Analytics.
Probamos todas las variables posibles según la navegación de los usuarios que han llegado a convertir para comprobar cuáles tienen más peso y centramos nuestro análisis en 80 variables, que tratamos para conseguir que cada una de ellas tuviera un peso específico y que la combinación de las mismas para un mismo usuario generara un scoring específico para dicho usuario. Usamos únicamente Analytics y R para la creación del modelo.
Así, un visitante que visita nuestro sitio a una hora determinada desde un PC y hace una búsqueda, se informa de las condiciones de un viaje y echa un vistazo a los testimonios de viajeros, tiene un scoring de 5.4 mientras que un usuario que viene por la mañana desde un móvil interesado en un viaje determinado sin usar el buscador y mira el video promocional tiene un scoring de 6.2 en base al histórico de los demás visitantes.
De forma que podemos por un lado puntuar a los usuarios y por otro a cada variable con respecto a las demás, en base a conseguir entender el papel que cada uno tiene en la conversión al valor para nuestro negocio.
Dado que en el proyecto se trataba de dar respuestas a preguntas de negocio, el modelo elegido era capaz de resumir de forma clara cuáles eran los aspectos claves que provocaban que un usuario acabase comprando un viaje o que no lo hiciera.
Mediante un proceso programado, el modelo es ejecutado periódicamente, asignando la probabilidad de conversión a cada nuevo usuario y haciendo posible que la información esté disponible de forma inmediata en Analytics donde es posible analizar las fuentes de tráfico y comportamiento de los usuarios en función de esta nueva métrica.
La posibilidad de segmentar todo el tráfico a partir de la misma ofrece la oportunidad además de generar audiencias, que son usadas en las redes de Búsqueda y de Display de Google Ads y Google Marketign Platform o como base para experimentos con Google Optimize.
De forma que con una herramienta como Analytics tenemos disponible un entorno de análisis de alto nivel para poder primero conocer al usuario en profundidad y entonces poder actuar y causar un alto impacto en el negocio, que es la razón de ser de la analítica digital.
