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Cómo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics

https://m4p.es/como-medir-el-impacto-de-anuncios-de-tv-con-google-analytics/ Cómo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics 2012-02-21 08:15:09 admin Blog post Análisis Análisis Web Campaña configuracion de google analytics Google Analytics Publicidad TV bootstrap

Lanzar una campaña en TV sigue siendo algo en lo que muchas marcas confían ciegamente, y ciegamente ya que rara vez se evalúa numéricamente el impacto de cualquier campaña en TV. En la mayoría de las ocasiones se justifica apostar por este medio debido a su tradición o simplemente porque la competencia también estaría apostando. La TV es cara, carísima. Parece mentira ver como presupuestos de marketing se recortan rigurosamente de AdWords, mientras se invierten alegremente en TV. ¿Merece realmente la pena invertir en TV?

Gracias a Google Analytics vamos a ver hasta que punto un anuncio en TV sale rentable.

Segmentación utilizada para medir el tráfico procedente de TV

En primer lugar será necesario filtrar todo el tráfico que recibe nuestra página web. Con esto vamos a poder discernir del total de visitas, a aquellos usuarios que acceden a nuestra web después de haber visto el anuncio. Esto lo conseguimos creando un segmento en el que contemplamos algunos criterios que probablemente se darán entre la mayor parte de la audiencia que vea el anuncio en TV y después visite nuestra web. La elección de estos criterios es el punto más informal, ya que de entrada sólo se basa en intuición o sentido común. Más adelante demostraremos la validez de los criterios escogidos.

El segmento creado contempla los siguientes segmentos:

  • Visitante nuevo (no recurrente) y
  • España como país de procedencia y
  • Fuente de tráfico directo o por keyword de marca

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Ya que la segmentación aplicada incluirá tanto usuarios que vieron el anuncio como usuarios que no lo vieron, el paso siguiente consiste en validar cuantas de estas visitas pertenecen realmente a usuarios que han visto el anuncio.

Validación de la segmentación

Es crucial validar que la segmentación aplicada es correcta. Es decir, que los datos que vamos a ver tras aplicar el segmento que hemos definido incluyen usuarios procedentes de TV.
Para estar seguros de que la segmentación funciona se trata de comparar el volumen de visitas segmentadas que recibe nuestra web en días de anuncio y en días de no anuncio. Para esto es importante disponer del calendario de emisiones del anuncio.

Por ejemplo, sabemos que los miércoles, jueves y viernes de octubre hay emisión de anuncio. Comparando un par de intervalos de miércoles, jueves y viernes de octubre con septiembre, mes en la que no hubo anuncio, vemos lo siguiente:

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En realidad, tanto habiendo anuncio como no, el segmento aplicado siempre incluye visitas. Sin embargo, las visitas son más para cuando hay anuncio. Y precisamente el grueso de la diferencia de más observada corresponderia al número de usuarios que proceden de TV.
Tras realizar esta comprobación para diferentes periodos de tiempo, se concluye que el anuncio en TV contribuye alrededor del +75% en volumen de visitas, respecto al patrón normal observado cuando no hay anuncios.

Adicionalmente, hacemos una segunda comprobación. Se trata de comparar las lineas de tendencia entre 2 periodos de tiempo para los que si hubo anuncios. El grueso añadido entre las dos lineas de tendencia debería girar alrededor de 0.

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Contribución en visitas y conversiones gracias a la TV

Primero es importante tener claro el contexto del segmento aplicado. Es decir, el volumen de muestras analizado y correspondiente al segmento aplicado supone alrededor del 5% del volumen total de visitas de la web, y alrededor del 10% de conversiones de la web. Así que, por ejemplo, un incremento del 75% en el segmento de TV tan sólo supone un incremento del 8% del total.

Analizando varias muestras, podemos presumir de que los anuncios de TV están haciendo que las visitas suban alrededor de +8%.

Por otro lado, los anuncios de TV no están influyendo en el número de conversiones de la web. El siguiente gráfico demuestra como a pesar de tener más visitas, el número de conversiones se mantiene igual para días de anuncio y de no anuncio.

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En conclusión, los anuncios de TV están sirviendo para generación de marca pero no para generación de venta directa. Aunque probablemente los usuarios impactados en TV pueden convertir a medio plazo, en futuras visitas a la web.

Los mejores días y horas para los anuncios

Una de las cosas más interesantes es ver la repercusión que tienen los anuncios según el día de la semana o la hora en la que se televisan. Según estos datos vamos a poder ser más finos en la programación de nuestros anuncios, siendo más eficientes en términos de inversión y retorno.

En cuanto a las franjas horarias, aplicamos el segmento y comparamos las lineas de tendencia por horas entre días en los que hubo anuncio y no hubo anuncio.
Observamos que, en general, la linea de tendencia de visitas para día de anuncio infla el patrón de visitas que se da en días de no anuncio. Lo interesante es que excepcionalmente y para ciertas horas del día, las visitas en día de anuncio no sólo son superiores sino que revierten el patrón normal en días de no anuncio.
Por ejemplo, la web analizada normalmente sufre una caída de visitas desde las 19h hasta las 23h. Contrariamente, cuando hay anuncios en TV y estos se emiten alrededor de esta franja horaria, se observa como las visitas se incrementan. Es decir, el anuncio en TV esta funcionando para corregir el descenso natural de visitas que la web tiene en estas horas. El “prime time” influye positivamente, ¿Pero llega a compensar los alrededor de 15.000 Euros que cuesta un spot de 20 segundos en estas horas?

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En cuanto a días de la semana, hacemos un ejercicio similar.
A priori, el domingo es el día que menor repercusión tienen los anuncios de TV en términos de visitas. Sin embargo y como muestra el siguiente gráfico, el domingo es el día que presenta un mayor incremento en las conversiones de usuarios procedentes de TV. Es decir, gracias a la TV el domingo se duplican el número de conversiones con respecto a las conversiones normales para el segmento de tráfico analizado.

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En resumen

Con este análisis sabemos:

  • El % promedio en incremento de visitas que supone un día de anuncios en TV.
  • El % promedio en incremento de conversiones que supone un día en de anuncios en TV.
  • Los días que presentan mejor rendimiento en visitas y conversiones.
  • Los franjas horarias diarias que presentan mejor rendimiento en visitas y conversiones.

A partir de esta información podemos:

  • Hacer una mejor replanificación de días y horarios para la próxima campaña en TV.
  • Valorar la rentabilidad del canal según generación de marca o ingresos, sólo de atribución directa sin llegar a conocer la deriva que esto ha podido generar.

Siempre se ha dicho que la TV es el canal de publicidad por excelencia, ya que ofrece la posibilidad de llegar a todos los hogares. Sin embargo, me parece paradójico que a día de hoy se sigan invirtiendo las cantidades de dinero que se invierten en anuncios de TV_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1447d»,»Article link clicked»,{«Title»:»las cantidades de dinero que se invierten en anuncios de TV»,»Page»:»Cu00f3mo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics»}]); cuando en realidad su impacto es el más dificil de medir. Y precisamente hoy en día y en lo que se refiere a campañas de publicidad online, vamos a ser juzgados en base a resultados medibles.
Afortunadamente, la tendencia parece estar cambiando. ¿Hace cuanto no veis un anuncio de Nike en TV? Y no porque Nike se haya olvidado del marketing… Al contrario, Nike ha incrementado su presupuesto de marketing en los últimos años pero ha reducido su inversión en TV en más de un 40%_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a14551″,»Article link clicked»,{«Title»:»Nike ha incrementado su presupuesto de marketing en los u00faltimos au00f1os pero ha reducido su inversiu00f3n en TV en mu00e1s de un 40%»,»Page»:»Cu00f3mo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics»}]);. Un modelo a tener en cuenta.

Cómo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a14625″,»Article link clicked»,{«Title»:»Cu00f3mo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics»,»Page»:»Cu00f3mo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a146f1″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Cu00f3mo medir el impacto de anuncios de TV con Google Analytics»}]);.

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