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Análisis Atribución Campañas objetivos

Objetivos en el análisis de campañas

https://m4p.es/objetivos-en-el-analisis-de-campanas/ Objetivos en el análisis de campañas 2014-03-11 08:00:09 admin Blog post Análisis Atribución Campañas objetivos bootstrap

Todos los analistas hablamos siempre de lo importante que son los objetivos a la hora de medir un sitio web. Normalmente fijamos unos objetivos generales del sitio que son los que formarán parte del cuadro de mando y que vendrán determinados por varios factores: el nivel de madurez del sector, el momento estratégico en el que se encuentre el sitio, los recursos disponibles en las diferentes áreas, etc.

Pero más allá de los objetivos generales del sitio, las campañas que ejecutemos para lograrlos tendrán también sus propios objetivos, que tendrán que estar alineados con los del sitio y la estrategia diseñada. Estas campañas se planificarán de manera estratégica para apoyarse unas a otras y así contribuir al logro de los objetivos generales del sitio. Es lo que después llamamos atribución, y sobre lo que tantas veces hemos escrito en este blog.

Pero antes de la atribución, es importante tener muy claro cuál es el objetivo de cada una de las campañas para poder medirlas correctamente. Algunas campañas están más enfocadas a branding y cobertura, otras están más enfocadas a fidelización, otras van dirigidas a la conversión, y cada una de ellas utilizará los canales más adecuados a su objetivo.

En función de cuál sea el objetivo elegido para cada campaña, escogeremos las métricas más adecuadas para valorar su rendimiento:
Métricas para objetivos de campañas_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf286a5ca»,»Article link clicked»,{«Title»:»Mu00e9tricas para objetivos de campau00f1as«,»Page»:»Objetivos en el anu00e1lisis de campau00f1as»}]);
Las métricas cuantitativas nos ayudarán a ponernos una meta, es decir, hasta donde queremos llegar, cuál es el volumen que pretendemos conseguir. Las métricas cualitativas nos ayudarán a optimizar, es decir, detectar y gestionar los elementos que tenemos a nuestra disposición para aumentar el rendimiento de la campaña.

Ejemplos de objetivos para campañas

En el caso que tengamos una campaña cuyo objetivo sea la cobertura, es probable que esta campaña suceda en el canal Display. Lo más adecuado será medir el número de impresiones logradas, y el alcance, es decir, a cuantos usuarios únicos hemos llegado. En este caso, las métricas adecuadas no las encontraremos en Google Analytics sino que nos tendremos que ir a otras herramientas, los adservers que hayan servido las campañas, u otras herramientas de reporting relacionadas, como Comscore.

Con estas métricas podremos saber si hemos llegado al objetivo marcado. En este caso concreto no tendría sentido evaluar la conversión o la fidelización, aunque sí tendremos que tener en cuenta estas campañas cuando evaluemos otras campañas más orientadas a la acción, pues de alguna manera está contribuyendo a construir una imagen, un conocimiento que más tarde se traducirá en conversión en otras fuentes de tráfico.

Podemos tener otra campaña más orientada a la conversión. Imaginemos que la enfocamos a la afiliación. En este caso las métricas en las que debemos fijarnos son las ventas y el CPA. De esta manera podremos saber cuáles son nuestros costes de adquisición, gestionar qué afiliados nos aportan más, y saber el ROI de la campaña.

Pero debemos tener en cuenta también que antes ha existido una campaña de cobertura. Probablemente esta campaña ha contribuido a la mejora de los ratios de conversión. Ahí sí que ya estaríamos hablando de atribución. Como lo transformamos en datos? Como lo cuantificamos? En este momento es cuando podríamos jugar con los modelos de atribución.

Objetivos en el análisis de campañas_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf286a69e»,»Article link clicked»,{«Title»:»Objetivos en el anu00e1lisis de campau00f1as»,»Page»:»Objetivos en el anu00e1lisis de campau00f1as»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf286a758″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Objetivos en el anu00e1lisis de campau00f1as»}]);.

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adwords Análisis Atribución CPA DFA Display integración Publicidad ROI

Integración de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics

https://m4p.es/integracion-de-doubleclick-for-advertisers-con-google-analytics/ Integración de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics 2013-10-31 10:21:30 admin Blog post adwords Análisis Atribución CPA DFA Display integración Publicidad ROI bootstrap

Hoy vamos a comentar acerca de la integración de Google Analytics con DFA, la plataforma publicitaria DoubleClick de Google para anunciantes. Porque aún estamos de resaca del GA Summit 2013 :). Y es que no es para menos, todas las novedades allí presentadas dan mucho de sí.

Se ha escrito mucho sobre algunas de las novedades anunciadas en el evento, y se han destacado algunas de ellas como más importantes sobretodo en lo que respecta a la implementación y configuración: automatización de eventos en Tag Manager, mejoras en la API, mejoras en la segmentación, integración con BigQuery… Sin duda todas estas mejoras nos facilitarán la vida en la gestión de la herramienta y nos permitirán ir un poco más allá en la toma de decisiones basada en datos.

Pero creo que la integración de Google Analytics con DFA tiene un impacto brutal ya no sólo en la gestión de los datos y la herramienta, si no también en la gestión del marketing online a todos los niveles, tanto para anunciantes como para agencias, que de una manera fácil puede llegar a cambiar radicalmente los presupuestos de los departamentos de marketing e incluso promover un cambio estructural a medio plazo del modelo de negocio en el trinomio anunciantes-agencias-medios.

Por qué integrar DFA con GA y cómo?

Antes que nada, aclarar que esta funcionalidad está sólo disponible para los clientes Premium de GA y además en Beta. Así que tendremos que esperar a que se lance oficialmente para ver en detalle el cómo. Y hacernos clientes Premium :). Lo que sí sabemos es que la integración a nivel operativo es realmente fácil para el cliente.

El porqué no tiene mucho misterio: porque podremos tener disponibles en GA datos de Display bastante similares a lo que tenemos ya hoy con la integración de Adwords. A nivel de informes, es previsible que aparezca un menú similar al que existe para Adwords, probablemente con algunas restricciones, pues revelar datos sensibles para las agencias como impresiones o costes podría perjudicar a algunos players del mercado.

Aún así, la información que tendremos disponible tiene un gran valor añadido, pues veremos la efectividad de nuestras campañas Display tanto post-click como post-impression, y además deduplicada, algo que ahora mismo no está en nuestra mano ni dentro ni fuera de la herramienta.

Los informes de Embudos Multi-Canal y Herramientas de Atribución del Mérito_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289259c»,»Article link clicked»,{«Title»:»informes de Embudos Multi-Canal y Herramientas de Atribuciu00f3n del Mu00e9rito»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]); cobrarán una relevancia especial y nos permitirán ver de una manera fácil y visual el retorno de nuestra inversión en Display. El impacto que esto tiene en la gestión y optimización del presupuesto de publicidad en un anunciante se apreciará notablemente en sus CPA y su ROI. Por fin podremos apreciar la relación real entre las campañas de marca y las de producto!

Qué implica la integración de DFA con GA?

La integración de DFA con GA nos aporta grandes avances tanto en la toma de decisiones estratégica como en la gestión de nuestras campañas. Como comenta el Engineering VP de Google Paul Muret, en una entrevista con Harvard Business Review_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2892677″,»Article link clicked»,{«Title»:»Paul Muret, en una entrevista con Harvard Business Review»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]);, las mejoras presentadas por Google nos permitirán tomar nuevas acciones de dos maneras que él las define así:

  • Acciones agregadas: son todas aquellas acciones que podemos realizar en nuestro site o campañas derivadas del análisis de los datos. Esto es, por ejemplo, un test A/B, donde tenemos dos o más opciones y los datos nos revelan cuál de las dos funciona mejor, por lo que podemos descartar la perdedora.
  • Automatización: son todas aquellas acciones que se realizan de manera continua y personalizada a nivel de detalle. Como ejemplos, aquí, tenemos la personalización de contenidos en función de un histórico o un perfil, o la gestión de campañas adapatadas a un usuario único. Acciones que derivan también de un análisis pero que debe ser realizado a gran escala y en milisegundos.

El hecho de poder tener los datos de campañas integrados en los datos de navegación y conversión nos permitirá la realización de las dos cosas. Desde la basculación de inversiones entre canales y tipos de campaña (marca o genéricas) hasta la segmentación del impacto publicitario por perfil de navegación.

Para el anunciante, está claro que la rentabilidad de su publicidad y su web saldrá claramente beneficiada, pero viéndolo de una manera más global, y desde el punto de vista del mercado, significa una liberación de datos, que serán mucho más accesibles tanto para anunciantes como para agencias. Esto repercutirá en una mejora en la eficiencia y un abaratamiento de su gestión, y pone un punto de presión en la evolución del modelo de negocio de agencias y medios, pues deberán actualizar sus servicios para adaptarse a un nuevo entorno, más competitivo, más transparente, más exigente y tecnológicamente más fácil para el cliente.

Por supuesto, el que antes se ponga las pilas y mejor gestione sus datos, será el que ganará la carrera.

Integración de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2892745″,»Article link clicked»,{«Title»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2892804″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]);.

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Análisis Atribución

Informes de Atribución: ejemplo práctico

https://m4p.es/informes-de-atribucion-ejemplo-practico/ Informes de Atribución: ejemplo práctico 2013-07-02 07:06:49 admin Blog post Análisis Atribución bootstrap

Muchas veces, al empezar un proyecto de Analitica Web con un nuevo cliente, y hacer un repaso al estado actual de la herramienta, al preguntarles por los informes de Atribución del mérito, los clientes me dicen que sí, que han visto estos informes pero que no saben para que sirven.

Yo siempre les pregunto si saben lo que significa la atribución del mérito y siempre me contestan que sí, al fin y al cabo son profesionales del marketing online y este es un concepto bastante crucial a la hora de gestionar una inversión. Aún así, no he encontrado ninguno que le haya dado un uso a estos informes.

Sus usos pueden ser muchos, y seguro que los que leéis esto tenéis muchos ejemplos (please compartir :), aquí vamos a hacer un repaso muy básico acerca de qué son estos informes y qué nos aportan. Para ello, vamos a seguir un ejemplo de una empresa que proporciona servicios consultoría (a ver si adivináis cual ;)

Principales informes del menú Embudos Multicanal

Conversiones > Embudos multicanal > Visión general:

Este es un informe muy visual que nos proporciona una foto de la intersección de la efectividad de las diferentes fuentes de tráfico a efectos de conversión. Es decir, nos dice cuál es la combinación de fuentes de tráfico que nos proporciona más conversiones.

Los puntos con más confluencia de fuentes de tráfico serán las combinaciones menos efectivas, porque han sido necesarias más fuentes de tráfico para lograr la conversión. Cuanto más grande sea este punto, menos focalizadas en la conversión están nuestras campañas, cosa que no tiene porque ser mala si el objetivo de nuestro sitio no es la conversión a corto plazo. Aquí, cada uno que piense en los esfuerzos que está dedicando a cada fuente de tráfico y la inversión que esto le supone.

EmbudosMulticanalVisionGeneral_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d1e35″,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalVisionGeneral«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

En nuestro ejemplo, la búsqueda orgánica es la que nos proporciona más conversión, y su combinación con el tráfico directo nos indica que es un tráfico de marca, fruto de la inversión realizada en entornos offline y el reconocimiento que obtiene por otras vías diferentes a las campañas online.

La intersección entre tres fuentes de tráfico es pequeña, por lo que se puede decir que es un sitio bastante efectivo.

Conversiones > Embudos multicanal > Conversiones por contribución:

Este informe proporciona un poco más de detalle de cuáles son las fuentes que logran una mayor conversión y su participación en la contribución de otras fuentes. Lo que nos aporta este informe, respecto al anterior, es poder ver el total de conversiones obtenidas sin contribución, que es la diferencia entre las conversiones por contribución y las conversiones por interacción de último clic o directa. Cuanto más alta sea esta diferencia, más efectivas son las fuentes de tráfico, puesto que logran más conversión por si mismas.

EmbudosMulticanalConversionesporContribucion_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d1f24″,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalConversionesporContribucion«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

En nuestro ejemplo, vemos que el total de conversiones obtenidas sin contribución es mucho más alto que las conversiones por contribución, por lo que podemos ver que las diferentes fuentes de tráfico en este caso son muy efectivas, cosa que es muy positiva teniendo en cuenta la naturaleza del sitio, que proporciona servicios de consultoría empresarial, cuya conversión no tiene nada de impulsiva ni corto-placista.

Conversiones > Embudos multicanal > Rutas de conversión principal:

En este informe podemos ver las rutas al completo, es decir, todas los fuentes por donde ha entrado el usuario antes de convertir. Aquí es donde podemos ver cuáles de los caminos son más habituales, y cuantas visitas han sido necesarias antes de la conversión y en qué orden. Esto nos dará la clave para determinar la impulsividad de la conversión y los hábitos de uso del sitio.

Es habitual que un sitio con usuarios fieles y comprometidos con la marca entren varias veces por canales orgánicos, ya sea SEO o directo. En función de si el producto es de consumo habitual o más excepcional, serán necesarias menos entradas o más para convertir.

Además, en este informe, se pueden crear agrupaciones de canales personalizadas, de manera que podemos ver las conversiones ordenadas según nuestros objetivos y nuestra estrategia de gestión de campañas. Por ejemplo, podemos agrupar las campañas discriminando entre campañas de pago o orgánicas (que no son gratis sino que son fruto de una inversión realizada previamente más a largo plazo), distinguiendo entre marca o genérica, o incluso identificar aquellas fuentes que sabemos que son fruto de una inversión realizada offline.

EmbudosMulticanalRutasConversiónPrincipales_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d2026″,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalRutasConversiu00f3nPrincipales«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

Siguiendo el ejemplo, y observando la agrupación de canales básica por defecto, vemos que los usuarios son fieles a la marca y no necesitan de muchas entradas para convertir: esto significa que no necesitan pensárselo mucho ni salir fuera a comparar con nuestros competidores, cosa que nos indica que nuestro sitio logra un grado importante de atracción.

Viendo la influencia que tiene el tráfico directo en las primeras posiciones, también podemos deducir que estas conversiones proceden de usuarios que ya nos conocen, probablemente por otras vías offline.

EmbudosMulticanalRutasConversionPersonalizadas_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d210e»,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalRutasConversionPersonalizadas«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

Y para tener un poco más de visibilidad, se ha creado una nueva agrupación de canales distinguiendo el tráfico por tipo de coste: consideramos tráfico de pago, cuyo coste es directo, el tráfico SEM, Display y e-mail y consideramos tráfico orgánico, cuyo coste es diferido y a largo plazo, todo lo demás.

Podemos ver aquí como las primeras posiciones las ocupan las fuentes de tráfico orgánico, es decir, que no tienen un coste directo sino que son fruto de inversiones realizadas por otros medios y más a medio plazo, cosa que nos confirma la idea que nos daba el informe anterior.

Menú Atribución: Herramienta de comparación de modelos

Este es un informe realmente útil que tiene múltiples aplicaciones gracias a su herramienta de comparación de modelos de atribución, que ofrece 5 modelos diferentes y además permite la creación de modelos personalizados. Aporta una gran flexibilidad, ya que permite establecer un marco temporal sin necesidad de tocar código ni configuración y, además, igual que en el informe anterior, se pueden aplicar las agrupaciones de canales ya realizadas o hacer de nuevas.

En cualquier caso, con las opciones que nos ofrece la herramienta por defecto podemos obtener ya mucha información, podemos ver algunos ejemplos de casos de uso en el blog de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d21e1″,»Article link clicked»,{«Title»:»blog de Google Analytics»,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);.

Modelos de atribución por defecto

Aplicando los modelos de atribución ya existentes, podemos comparar, por ejemplo, la diferencia entre las conversiones a primera interacción o última. Esto nos dará una idea de cuáles son las fuentes de tráfico más corto-placistas, por lo que podremos saber qué entradas debemos optimizar de una manera más enfocada a la conversión inmediata.

También podemos obtener una visión obviando el canal directo, donde el crédito de todo este tráfico se asigna a la fuente anterior al tráfico directo por considerarse la fuente que realmente ha logrado la conversión. Así, podemos asignarles a las diferentes fuentes de entrada de campañas un ROI más favorable para facilitar la gestión de su presupuesto.

Es otra opción observar una atribución lineal del tráfico directo para aquellos sitios cuya conversión sea puntual y fruto de un proceso de toma de decisión por parte del cliente largo y meticuloso. En este caso, todas las visitas son importantes para la conversión y es necesario potenciar todas las fuentes de tráfico que intervengan.

En cambio, para sitios cuya conversión sea muy impulsiva, existe la opción tiempo de decaimiento, que otorga más mérito a las entradas más cercanas en el tiempo a la conversión, y por lo tanto son fuentes de entrada cuyas campañas deberán ser optimizadas de una manera más agresiva en cuanto a conversión se refiere.

HerramientaComparacionModelos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d22bd»,»Article link clicked»,{«Title»:»HerramientaComparacionModelos«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

Siguiendo con nuestro ejemplo, si comparamos la agrupación de canales básica por defecto entre las conversiones producidas por la primera interacción y la última interacción, podemos ver que aquellas fuentes que obtienen un % negativo son fuentes que convierten mejor a corto plazo: nuestro sitio web está mejor optimizado para estas fuentes de tráfico y debemos aprovechar el potencial de conversión de la primera visita.

En cambio, aquellas fuentes de tráfico que obtienen un porcentaje negativo tienen un peor rendimiento puesto que necesitan de más visitas para convertir. En este caso, es necesario orientar las campañas en estas fuentes de tráfico a un efecto más a largo plazo, menos agresivo y tener en cuenta que el cliente necesita más información para convencerse de la compra.

Personalización: nuevos canales y nuevos modelos de atribución

Y en este informe es donde podemos dar rienda suelta a nuestra capacidad creativa analítica, jugando con la agrupación de canales personalizadas más adaptadas a nuestro negocio y combinándolas con nuevos modelos de atribución que reflejen la realidad de nuestras campañas.

Se puede personalizar esta atribución de manera fácil partiendo de una atribución ya existente y atribuyendo el crédito en función de los criterios que consideremos oportunos, ya sean por fuentes de tráfico, por campañas, por interacción, por página, por métricas cualitativas… Además, se pueden aplicar a una agrupación de canales previamente definida en este informe o en los informes anteriores de embudos multicanal, por lo que las posibilidades son infinitas.

A modo de ejemplo, podríamos ver la influencia de una campaña en concreto, digamos un lanzamiento de un nuevo producto, sobre la venta de este producto, o, de la misma manera, alguna acción realizada que haya tenido un coste relevante, asignando un crédito superior a 1 a esta campaña o acción. En este caso, las fuentes de tráfico que más conversiones obtengan serán las han tenido más incidencia sobre la campaña y su conversión y por lo tanto deberíamos potenciarla.

También podríamos ver qué capacidad de persuasión tiene nuestro sitio asignando, por ejemplo, un crédito inferior a 1 a aquellas conversiones que se hayan producido con una profundidad de la visita superior a la media del sitio, puesto que al ser una compra que ha necesitado de más páginas vistas al sitio el cliente ha necesitado informarse mejor antes de tomar la decisión. Por lo tanto, la fuente de tráfico que menos crédito obtenga es la que tiene un peor rendimiento y por lo tanto debe optimizarse.

Pero, y esto siempre se lo digo también a mis clientes, antes de empezar a rizar el rizo, debemos asegurarnos que le estamos sacando el máximo partido a los datos ya existentes y que nos están sirviendo para tomar decisiones que tengan un impacto real en nuestro negocio.

Informes de Atribución: ejemplo práctico_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d238f»,»Article link clicked»,{«Title»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d244c»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);.

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