Cómo configurar y analizar datos de ecommerce ‘like a PRO’

Si estás pensando en montar una tienda online  o si por el contrario ya la tuvieras, Webtrekk Analytics y este post te ayudará a entender en qué consiste, pasos necesarios y puntos clave a considerar a la hora de visualizar los datos y sacar el máximo rendimiento a los mismos.

Os guiaré a través de una ruta con cuatro paradas técnicas, comenzando a explicar brevemente en qué consiste un ecommerce, siguiendo por la configuración e implementación; la tercera parada consistirá en el análisis de los informes generados a partir de los datos recogidos y por último generar campañas específicas habiendo segmentado previamente en función de los datos recopilados. De esta manera, podremos entender las ventas de nuestro propio negocio y ver de manera óptima qué es lo que les gusta a nuestros clientes, aquellos productos son los más visitados, los más comprados, cuánto ganamos, cuánto perdemos y qué canales de tráfico (la proveniencia de nuestros usuarios) son los que nos traen más y mejores ventas.

Tip rápido: Cuanto más segmentes a los usuarios y desgranes por comportamientos diferenciados, más adecuadas serán tus campañas.

La primera parada de nuestra ruta es entender en qué consiste un ecommerce.

¿Cómo definimos un ecommerce?

Un ecommerce se define como un portal digital de venta de servicios o productos usando como forma de pago medios electrónicos, como por ejemplotarjetas de crédito, paypal…, desde que un usuario entra a nuestra web hasta que termina comprando, deberemos tener claros tres estados fundamentales de compra, el view, el add y el conf de productos, es decir, el paso en el que un usuario ve un producto determinado (view), lo añade al carrito (add) y termina finalmente comprando (conf). Estos tres puntos son esenciales en una tienda online, pero deciros también que pueden recogerse infinidad de datos asociados a cada estado, desde las categorías de productos, cupones descuento, descuentos promocionales, tallas, colores, tipo de pago, posición que ocupa un determinado producto en el catálogo de productos… Todo lo que necesitéis recoger para poder entender a vuestros usuarios es posible. Quisiera recordar que cuanto más segmentados queden los usuarios, mejores campañas se podrán mostrar.

Imaginemos por un momento que tenemos una tienda de zapatillas de deporte online, si conocemos, a través de compras anteriores, que un grupo de usuarios usa tallajes altos de zapatillas y que suelen comprar modelos de baloncesto, en el momento que tengamos un sobre stock de este tipo de calzado, podremos ofrecerles un suculento descuento la siguiente vez que entren. Las posibilidades son infinitas.

Deberemos tener en cuenta algunos detalles:

– Con los estados de compra se recogen automáticamente los carritos abandonados, aquellos en los que existe un paso add pero el usuario no llegó al conf

– La cantidad de productos abandonados es la resta de productos añadidos al carrito menos la cantidad de estos productos que terminaron comprando

– Las devoluciones de compra pueden ser importadas a nuestra herramienta vía importación de datos

– Para conocer quién se encuentra realmente detrás de un usuario que navega por nuestra web, se deberá recoger un ID identificativo de usuario, pudiendo ser su email anonimizado o su ID que ya tuviera la tienda en su base de datos, con el fin de conocer en todo momento que una persona con ID ‘ppi_56982’, fue el usuario que vio unas chanclas, añadió al carrito unas gafas de sol y un bañador y que terminó comprando solamente las gafas de sol. Gracias a este conocimiento, podremos dirigirles viarle un email de ‘descuento de bañador’ (aquel que no terminó comprando), porque previamente le hemos segmentado.

A continuación, se muestran una serie de parámetros que podremos recoger de una compra. Como he comentado, las posibilidades son múltiples, el dato que se recoja será el que mejor se adecue según las diferentes casuísticas de cada negocio.

Nombre Definición Parámetro javaScript
Product Name Nombre del producto productName
ProductQuantity Cantidad del producto productQuantity
Product Cost Precio del producto. Resultado de multiplicar cantidad x precio producto productCost
Currency Código ISO de moneda con la que se ha pagado la compra currency
Product Status Estado de compra, view, add o conf productStatus
Coupon value Valor del cupón de descuento couponValue
Product Category Categorías que agrupan los productos por tipos. productCategory
Order ID ID identiicativa de la comra orderId
Custom parameters Todo dato extra que quieras recoger asociado a la compra. customEcommerceParameter
Payment method Método de pago paymentMethod
Shipping service Empresa de transporte del envío shippingService
Shipping Costs Costes de envío shippingCosts

 

Implementación y configuración

La segunda parada en esta ruta, trata sobre la configuración e implementación; en esta fase, nuestro amigo, el código javaScript, en cada uno de los estados del proceso de compra: view, add y conf, juega un papel fundamental.  Como ya os imaginaréis, los datos enviados en cada uno de los pasos, son los propios que se han de enviar de manera natural, es decir, en una visualización de producto (view) no enviaremos datos de por ejemplo, empresa que realizará el envío, o un ID de compra, ya que estos datos hasta que el usuario no esté en el proceso de confirmación – ‘conf’ de la compra- , no se conocen.

La configuración de todos estos parámetros se establecerá en la herramienta Tag Integration de Webtrekk:

Tag integration_Webtrekk

Ya llegamos a la penúltima parada de nuestra ruta, es el momento de analizar todos estos datos que hemos ido recogiendo hasta ahora para poder entender de manera óptima a nuestros usuarios y su comportamiento en la tienda online.

Visualización de datos

Para analizar un ecommerce es necesario tener claro cuáles son las métricas clave que van a decirnos si estamos cerca de cumplir nuestros objetivos de negocio. Son los denominados KPIs (Key Performance Indicators) y su definición y elección es fundamental para realizar el análisis. Por lo general tendremos, número de visitas, ratio de conversión, número de pedidos, ticket medio, coste de adquisición de clientes, ciclo de vida del cliente, coste por adquisición, porcentaje de clientes que vuelven a comprar, y si se importan datos de costes de campañas, se puede obtener datos como el ROAS (retorno del gasto en anuncios), o el ROI (retorno de la inversión).

La piedra angular del análisis de un ecommerce se basa en el origen de los usuarios, es decir, desde qué lugares llegan los usuarios que finalmente entran en la tienda online, si llegan desde un mail que se les ha enviado, por alguna de las redes sociales, anuncio que hemos puesto en un buscador web, promoción interna que realicemos en nuestra propia página web…no todos estos ‘canales’ tendrán el mismo coste, será tarea del analista visualizar qué canal es el óptimo para invertir en cada momento.

Algunos ejemplos que podemos analizar son:

– Datos de campañas

Datos_Campaña_Webtrekk

– Datos de campañas en base a usuarios que son considerados ‘grandes compradores’. Este segmento de usuario está basado en el modelo RFM (recencia, frecuencia y valor monetario que puedes configurar)

Segmento_Campaña_Webtrekk

– Visualizar datos de campañas de Google Ads

Datos_Campaña_Adwords

Ingresos generados por nuevos usuarios por canal

Ingresos_Generados_Usuario_Canal

El empleo de los diferentes estados que un usuario puede alcanzar por los denominados micro y macro status, es decir, en qué posición se encuentra cada usuario en el momento del período de análisis que estemos analizando, será un elemento indispensable para nuestros análisis.

Si, por ejemplo, estamos analizando el período de rebajas de verano de fechas comprendidas entre el 1 y el 30 de Agosto de este año, nuestros usuarios en el estado Micro, dentro del periodo de análisis, serán clasificados en:

Onsite: usuarios que han accedido a nuestra página web

Product view: usuarios que han visto al menos un producto

Abandoned basket: usuarios que han incluido al menos un producto al carrito de la compra

Customer: usuarios que han terminado comprando y la clasificación Macro status, período que no solamente cuenta el periodo de análisis, si no desde la primera vez que entró en nuestra página web, independientemente de si ha sido dentro del período de análisis:

Onsite: usuarios que acceden a la página web

Product view:  usuario que han visto al menos un producto

Abandoned basket: usuario que han incluido al menos un producto al carrito de la compra

Registration: usuarios que se han logado con su Id de cliente

New customers: usuarios que terminaron realizando una compra

Returning buyer: usuarios que realizaron más de una compra

Siguiendo con el ejemplo del caso de las rebajas, imaginemos que quiero mostrar un banner a las personas que en el estado Micro, en el periodo de las rebajas, alcanzaron el estado ‘abandoned basket’, y que la categoría de producto fuera relojes de pulsera. En el momento que el usuario volviera de nuevo a la tienda online se le mostrara el banner con el texto ‘aprovecha las segundas rebajas para los relojes de pulsera’, ¿no sería estupendo poder realizarlo todo desde una misma herramienta? En el siguiente punto se muestra esta posibilidad.

Acabamos de llegar a nuestra última parada y más importante en esta ruta, cómo partiendo de nuestros datos, podemos accionar campañas desde Webtrekk en nuestro ecommerce.

Accionar campañas en nuestra web

Como os he ido comentando en el inicio del artículo, la finalidad del análisis del dato es poder segmentar a los usuarios de tal manera que toda acción de marketing posterior sea adecuada y específica a cada segmento, optimizando de esta manera nuestros recursos tanto económicos como creativos, de tiempo y esfuerzo.

Con Webtrekk Suite podéis ofrecer contenido personalizar determinados usuarios o grupos de usuarios, en base a comportamientos de dichos grupos en tiempo real durante su visita, a comportamientos históricos (visitas previas), o bien una combinación de ambos. Puede utilizarse en cualquier métrica o dimensión.

Las personalizaciones onsite (campañas onsite) pueden servirse en forma de:

–           Banners

–           Layers (Popups)

–           Custom HTML

–           Recomendadores de productos

La personalización Offsite consiste en la inclusión de pixeles de remarketing de terceros sólo a determinadas audiencias, plenamente personalizables desde Webtrekk.

Elementos comunes a todas nuestras campañas

Independientemente del tipo de campaña que queramos llevar a cabo, existen elementos comunes obligatorios que es necesario definir para todas ellas: content, target group y placement. La combinación de estos tres elementos da lugar a lo que conocemos como Campaña de Marketing Automation.

Contenido

Tipos_Contenido_Webtrekk

Banners: creatividad jpg.

Overlay: página html.

Custom HTML: contenido html destinado a sustituir o personalizar elementos concretos de la web.

Audience Stream: definición del pixel de terceros a incluir (por ejemplo Google adwords o Facebook)

Recomendación de productos: definición de qué productos, imágenes, listas negras y reglas van a ser utilizar en los recomendadores.

¿A quién? (Target group)

Target_Groups_Webtrekk

¿A quién queremos mostrar la campaña? Cabe la posibilidad de mostrar una campaña a usuarios de un segmento (basado en datos recabados en visitas previas), a usuarios basados en comportamientos en tiempo real (por ejemplo, acercarse a la cruz del navegador para cerrar la página) o bien una combinación de los dos anteriores.

Quisiera cerrar el post incidiendo en que todo análisis debe ir dirigido hacia la segmentación de usuarios, cuantos más datos obtengamos y de mayor calidad, podremos conocer pautas y gustos de cada grupo de usuarios.

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