En muchos casos, no se actúa debidamente en el canal digital
en base a los datos porque los que toman las decisiones no ven el valor de
estas acciones. No porque no sepan verlo, sino porque los analistas no lo
explicamos en el idioma universal: los ingresos!
Llevo muchos años repitiendo que antes de empezar a medir
hay que tener muy claros los objetivos, tanto de negocio como de cada uno de
los esfuerzos que hacemos en el canal online para retener al usuario, mantener
su interés y guiarle hasta la conversión. Quizás lo que falta por añadir es que
monetizando cada uno de esos pasos podemos tener mucho más claro su peso en la
cadena de valor online.
Partamos de la base. ¿Cómo medimos el beneficio en el canal
digital? Si estamos hablando de un ecommerce, lógicamente tendremos el valor de
la conversión. Si hablamos de otro tipo de sitio deberíamos asignar un valor a
la acción final (descarga, registro, ...). Solamente así podremos ser capaces
de hablar el idioma universal.
Realmente el problema de base de los analistas ha sido el
hablar de recomendaciones en lugar de hablar de OPORTUNIDADES. Esta es la
clave, ser capaces de entender y de transmitir el valor de la oportunidad.
Imaginemos que tenemos un sitio web de 150.000 visitas o sesiones
mensuales. Nuestra conversión final es de un 2% de dichas visitas, es decir,
convencemos a 3.000 visitas de hacer lo que queremos que hagan. Y esto nos
reporta unos 600.000€ porque el ingreso medio es de 200€.
Empezamos a analizar los datos y después de hacer un largo y
doloroso camino llegamos a la conclusión de que podemos hacer las cosas mejor
focalizándonos en alguno de los puntos que hemos estudiado.
Cualquier recomendación que hagamos en este escenario, sea
para alguna de las acciones que llevamos a cabo de marketing digital o para
cambiar el diseño o usabilidad de una o más páginas del sitio web se tiene que
convertir en una oportunidad. ¿Cómo?
Necesitaremos la inestimable ayuda de nuestro amigo Excel o
sucedáneo, para generar un cuadro básico que llamaremos Cuadro Predictivo de
Tasa Conversión e Ingresos.
La primera parte del cuadro son los datos básicos de nuestro
sitio o aplicación. Solamente nos servirán para dar contexto así que yo
propongo utilizar 4 o como mucho 5 métricas que no desvíen en exceso nuestra
atención. La idea es exponer el escenario del que partimos, el escenario base.
Luego diseñaremos una tabla de 6 columnas, 6 métricas.
Empezando por la métrica que liderará los cambios, en nuestro ejemplo será la
futura tasa de conversión, que irá cambiando en tramos de 0,10% o de 0,05% o de
1% (no lo recomiendo por irreal jejeje) o lo que creamos oportuno para exponer
nuestro objetivo con la recomendación. Esta métrica es la base para poder
traducir nuestra recomendación a oportunidad.
A partir de cada nuevo tramo, de cada futura tasa de
conversión, calcularemos el resto de métricas. Como la métrica que lidera el
cambio es la tasa de conversión, asumiremos que no haremos esfuerzos en
aumentar las sesiones de la página, por lo que el número de conversiones
necesarias para lograr la futura tasa de conversión está calculado de la
siguiente manera:
nueva tasa de conversión = conversiones / sesiones en la
página
2,10% = x / 150.000 -> x = 2,10% * 150.000 = 3.150
conversiones
Es decir, para aumentar un 0,10% la tasa de conversión
partiendo del mismo número de sesiones en la página necesitaremos 3.150
conversiones.
Por lo que las conversiones aumentan en 150 con respecto a
las conversiones de las que partimos, que es la siguiente métrica en la tabla y
que nos sirve para traducir a números el incremento que supone en las
conversiones.
Lo mismo con los ingresos, si seguimos teniendo el mismo
ingreso medio por conversión que en el escenario (200€) hay que calcular con el
nuevo número de conversiones cuál es el nuevo valor de ingresos (ingresos =
ingreso medio por conversión * conversiones).
Lo que nos lleva a la siguiente métrica, que pretende
traducir a números el incremento que supone en términos de ingresos.
Finalmente realizaremos lo que se denomina monetización
inversa, es decir, cuánto estaríamos dejando de ganar en los 3 siguientes meses
si no realizamos la modificación. Es el resultado de multiplicar por 3 meses el
incremento de los ingresos.
La tabla debería tener una pinta como esta más o menos:
Esta tabla lógicamente es básica y me sirve para explicar la
fuerza de la monetización pero lo suyo es que se introduzcan muchas más
variables dependiendo del negocio analizado. Sin embargo he utilizado esta
tabla de base en muchos análisis donde no tenía acceso a información clave del
negocio y ha funcionado muy bien así que la recomiendo sin pudor :)
La clave de la tabla lógicamente es la monetización: es
decir, el incremento de ingresos. La monetización inversa, los ingresos
perdidos, da mucha más fuerza a la hora de luchar por la recomendación
"Cómo vamos a dejar de ganar esta pasta dejando pasar ESTA
OPORTUNIDAD?"
Pasar de recomendaciones a oportunidades es esto:
Recomendación -> "Habría que cambiar el diseño de la
landing page de la campaña principal del producto para subir la conversión de
negocio"
Oportunidad -> "Si mejoramos la efectividad de la
landing page de la campaña principal del producto podemos aumentar la tasa de
conversión del sitio web en un 0,4%, con esto se estima que se obtendrían en 3
meses 120.000€ adicionales, cifra suficiente para costear y amortizar el
rediseño de todo el sitio web"
La diferencia de fuerza entre una recomendación y una
oportunidad es clara, ¿verdad?
Siempre tendremos la columna de la monetización inversa
presente para darle aún más fuerza a nuestros argumentos. ¿Cuánto estamos
dejando de ganar si no aprovechamos esta oportunidad? ¿Cuál es el precio de no
intentarlo? :)
Juguemos ahora con esta tabla. ¿Y si lo que cambiamos no es
la tasa de conversión o el número de conversiones sino los ingresos medios? Con
igual número de conversiones pero trabajando mejor la venta cruzada podríamos
incrementar los ingresos ... ¿hasta qué punto? ¿Y si lo que cambiamos es el
número de sesiones por medio del lanzamiento u optimización de una campaña?
¿Qué incremento en conversiones podríamos tener? ¿Cuál sería el impacto real en
el negocio?
A medida que nos sintamos más cómodos con la tabla podremos
ir complementando con las variables que consideremos oportuno y cada vez
recomendando de forma más precisa. Aconsejo siempre el ir al escenario más
prudente sobre todo al principio, yo empecé por pasar mis recomendaciones a
oportunidades pero no hacerlas públicas para comprobar si mis hipótesis eran
correctas y me di cuenta de que ya no podría hacer nunca más recomendaciones
sin antes pasarlas a oportunidades por la diferencia que había entre monetizar y no hacerlo.
Y no podemos dejar de segmentar, me refiero a que si creamos
una tabla por cada landing page o por cada campaña, con sus propios datos, nos
será más fácil entender lo que supone cualquier cambio a nivel de sesiones o
conversión. Las combinaciones son infinitas y supone un primer paso para
monetizar los esfuerzos y sobre todo el impacto de cada una de las acciones a
seguir :)
Quería dar las gracias a
Jason Burby y Shane Atchison que me
acompañan desde 2007 en mi andadura por la analítica digital con su libro
Actionable
Web Analytics y que me enseñaron a usar este tipo de tablas para cambiar mi
mentalidad de analista :)
Etiquetas: analisis predictivo
