Cuadros de mando de comercio electrónico


03 June, 2019
SNA y Redes Sociales, SEM y Social Ads, Google Analytics, SEO, Ecommerce, Inbound Marketing

Los cuadros de mando de comercio electrónico son visualizaciones complejas en las que los aspectos relacionados con la conversión de las distintas acciones de marketing digital y los relacionados con los productos vendidos comparten protagonismo.

La configuración del apartado de marketing digital depende de las acciones que comprenda la estrategia de la tienda online. En casi todos los casos tenemos campañas SEM, Social Ads y otros tipos de campañas como programática, y en muchos de ellos tenemos también estrategias de posicionamiento orgánico (SEO), newsletters, en algunos casos influencers, etc. Esta parte del cuadro de mando debe comprender el análisis de las distintas acciones. En artículos monográficos, hemos presentado las características principales de los cuadros de mando SEO, los cuadros de mando de campañas SEM y de Social Ads, de redes sociales y de newsletters. Esos cuadros de mando a menudo son módulos de un cuadro de mando mayor.

De estos apartados de análisis -campañas, SEO, newsletters, influencers-, habitualmente el principal y más complejo es el de campañas. También es el que cobra mayor protagonismo porque las campañas se revisan y se toman decisiones sobre ellas con más frecuencia que sobre la estrategia SEO.

Centramos el resto del artículo en los aspectos diferenciales de un cuadro de mando de ecommerce, el resto los hemos abordado en otros artículos. Entre los ámbitos específicos de ecommerce que querremos plasmar en el cuadro de mandos contamos con:

  • Visitas y ventas por los principales segmentos de tráfico.
  • Ventas por producto y categoría de producto.
  • Fuentes de tráfico y su aportación a las ventas.
  • Período de maduración de las ventas.

 Cuadro de mando comercio eletrónico

Visitas y ventas por los principales segmentos de tráfico

En un cuadro de mando de ecommerce, las visitas y las ventas por segmento de tráfico tienen especial protagonismo. Los segmentos de análisis más habituales son:

  • Ubicación: país y/o región.
  • Sexo y edad, aunque aun haya ciertas limitaciones en los datos que ofrece Google Analytics es una segmentación importante, cuyas conclusiones podemos trasladar fácilmente a las campañas.
  • Día de la semana y hora del día.
  • Tipo de dispositivo de la visita (desktop, tablet, móvil).
  • Visita nueva, visita recurrente.

El listado no es siempre el mismo y hay ecommerce para los que no todos aplican por tener targets muy determinados en edad, sexo o localidad.

Entre las variables analizadas distinguimos las que nos proporcionan los totales de cada segmento (visitas, transacciones, importe vendido) y las enfocadas específicamente a su propensión a comprar (tasa de conversión, ingreso esperado por visita), además de una selección de los indicadores cualitativos más frecuentes (tasa de rebote, número medios de páginas por visita, etc.). Es importante contar con variables relacionadas con la propensión a la compra de cada segmento para conocer el valor de las visitas de cada uno de ellos. En caso contrario, toda la atención se centrará en los segmentos en los que más vendemos que, en términos absolutos, suelen ser aquellos que más visitas nos aportan. Para orientar futuras acciones de marketing, en cambio, nos interesan aquellos que aportan visitas de más valor.

Ventas por producto y categoría de producto

Otro apartado esencial es el desglose de las ventas por producto y categoría. En cuadros avanzados puede trabajarse con analítica predictiva para detectar posibles carencias de stocks o momentos en los que hay que empezar a reducir la inversión de campañas porque con la inercia que tenemos (teniendo en cuenta siempre el período de maduración de las visitas aportadas hasta la fecha) agotaremos el stock, que en algunos casos no es ampliable.

Fuentes de tráfico y su aportación a las ventas

Entre los segmentos de análisis, las fuentes de tráfico ocupan un lugar especial, ya que muchas de ellas están relacionadas con acciones de marketing cuyo retorno hay que evaluar. Cada venta se asigna a un único segmento de edad, a una única ubicación, etc. pero a menudo a varias fuentes de tráfico. En la mayoría de las tiendas online, el usuario suele necesitar dos o más visitas antes de decidirse a comprar, y esas visitas en muchos casos provienen de distintas fuentes de tráfico. 

En estos casos es necesario trabajar con distintos modelos de atribución para valorar convenientemente el peso de cada factor. Los modelos de atribución más usuales son los que incluye el Panel de Google Analytics:

  • Último clic.
  • Último clic indirecto. Es decir, la fuente de la última visita, excepto cuando la última visita es directa, en cuyo caso elegimos la fuente de la visita más reciente que no provenga de tráfico directo y solo asignamos a tráfico directo las visitas para las cuales Google Analytics no es capaz de encontrar ninguna otra fuente. Este es el modelo por defecto de Google Analytics.
  • Primera interacción, para los casos en los que damos todo el crédito a la fuente a través de la cual el usuario ha descubierto la web.
  • Lineal, cuando queremos otorgar el mismo peso a todos los contactos del usuario con la web.
  • Declive en el tiempo, dando más peso a las fuentes de las visitas más recientes.
  • Según la posición, donde asignamos mayor peso a la primera interacción (descubrimiento) y a la última (venta), con un 40% cada una, y el resto se reparte a partes iguales entre las fuentes de las otras visitas.

En cada caso elegimos los modelos que mejor reflejan la contribución de cada fuente de tráfico.

En análisis más avanzados se usan otros modelos como el valor de Shapley (es el modelo por defecto en la versión premium de Google Analytics, Analytics 360) o las cadenas de Markov.

Período de maduración de las ventas

Finalmente, el cuadro de mando ha de incluir información sobre el período de maduración de las ventas que complemente los datos del punto anterior. Incluiremos KPIs que nos permitan dar una respuesta rápida a preguntas como:

  • ¿Cuántos días, semanas o meses tras la primera visita tarda de media un usuario en comprar? ¿Cuántos usuarios realizan su primera compra después de más de 15 días de la primera visita? ¿Y después de 30, 60…?
  • ¿Cuántas visitas realiza un usuario a la web antes de comprar? ¿Hay diferencias marcadas entre segmentos -por ejemplo, los compradores de 55 a 64 años necesitan más visitas que los de 25 a 34 antes de decidir su compra?
  • Los usuarios que han comprado, ¿cómo nos conocieron (fuentes de tráfico de presentación)? ¿Cuáles han sido sus puntos de contacto con la web (canales de maduración)? ¿Cuál ha sido la fuente de la visita que ha acabado en la venta (canales de finalización)?

Para una explicación más completa sobre el período de maduración de las ventas, los distintos tipos de canales y los modelos de atribución, podéis leer nuestro post sobre atribución multicanal.

 

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