1.¿Qué son los modelos de atribución? 2.Customer Journey
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1.¿Qué son los modelos de atribución? La respuesta es sencilla y seguro que te la imaginas, es conocer como “algo” influye sobre otro “algo” para conseguir un objetivo. A modo de ejemplo: ¿Cuánto influye la TV sobre las búsquedas de Google para conseguir un contacto comercial? ¿Cuánto influye una campaña de Banners en los mejores soportes de un país sobre las campañas de marca en los buscadores? ¿Cuánto influye el social media en todas las fuentes de tráfico para conseguir ventas? La problemática de los modelos de atribución se basa que mide clicks, no intenciones. Es decir, se da por hecho que si un usuario a clickando en una fuente de tráfico y después en otra, la primer ha influido sobre la segunda. Cuando a lo mejor, el usuario, simplemente, pasaba por ahí. ¿Se le dará dando demasiada importancia a un click? 2.Customer Journey: Tal y como hemos comentado, si un modelo de atribución es el estudio, análisis sobre como unos canales influyen en otros para conseguir un objetivo (conversión), si esto mismo lo analizamos a nivel de usuario individual, hablaríamos de Customer Journey, o viaje del cliente. Es decir, cuántos clicks y donde se producen hasta que un usuario acaba comprando. Por lo tanto es tan importante medir que canales ha utilizado un usuario hasta que ha acabado comprando, como cuando no acaba comprando. 3.¿Cómo se cuentan las conversiones? Lo más normal y estandarizado es asignar las conversiones (lead, ventas,…) al último click, ya que es el click más cercano al objetivo. Pero si seguimos este criterio nos encontramos con un error muy común, la DUPLICACIÓN de conversiones. Imaginemos que trabajamos con Google Analytics para medir el tráfico de la web, además estamos trabajando el SEM para conseguir ventas, así como campañas de email marketing. Un usuario que realiza el siguiente “viaje” y acaba convirtiendo: Nos encontraremos con las siguientes estadísticas: Sistema de Medición Google Analytics Búsqueda de Pago Estadísticas Correo Electrónico Estadísticas Búsqueda de Pago 0 Ventas 1 Venta 0 Ventas Correo Electrónico 1 Venta 0 Ventas 1 Venta Empezamos a ver baile de cifras. Vamos a partir de la lógica que todo canal de captación de tráfico, si tiene un sistema de estadísticas, SIEMPRE va a querer salir “guapo” en la foto, pues es por ello, que su tráfico si acaba en venta, independientemente sea el último click o no, se lo va a asignar. Partiendo de esta premisa: ‐ ‐ ‐ Google Analytics contará la venta al último canal (click). Las estadísticas de Búsqueda de Pago nos dirá que esa venta es de él. Correo Electrónico se otorgará la venta a él. Si sumamos las estadísticas que nos proporcionan las plataformas que hemos contratado y las sumamos, nos encontramos con que hemos vendido 1+1 = 2 ventas, cuando realmente sólo hemos vendido 1. Por lo tanto es primordial medir y tomar decisiones sobre un sistema que tenga una visión “global” de, al menos, nuestro tráfico de pago. Ahora imaginemos un Anunciante que está corriendo campañas en Adwords y en una Plataforma de Afiliación, ¿cuántas ventas podemos estar duplicando? O más grave, si medimos las conversiones post view de un banner en un medio de comunicación importante y comprobamos el “solape” con el tráfico de una campaña de Adwords, nos encontraremos que en un altísimo porcentaje de las ventas son compartidas. Cuando posiblemente ese banner no ha influido en la decisión de compra, porque no ha sido ni visto, pero tiene ha sido cargado ante una audiencia tan grande que provoca que “influya” en cualquier soporte. 4.Cómo detectar de un vistazo la necesidad de disponer de un sistema de modelos de atribución. Hay un punto clave y es si estamos trabajando con inversiones que importen a nuestro bolsillo desde dos o más canales de captación de tráfico. SEM + Afiliados, SEM + Email,… Pero si realmente nos queremos basar en números, os aconsejo acceder al report de Google Analytics: Conversiones > Embudos Multicanal > Rutas de Interacciones: De un total de 19.722 conversiones el 50% requieren más de un click, por lo tanto es probable que si estamos trabajando con varios canales de captación de tráfico, el usuario haya viajado por los mismos, así que será interesante empezar a tomarnos en serio es tema de los modelos de atribución. Pero sin ir en detrimento de lo mencionado no debemos pasar de desapercibido que igual que el 50% de las conversiones han necesitado más de 1 click para convertir, el otro 50% sólo ha necesitado 1 click para convertir. Por lo tanto igual que tenemos que analizar nuestros modelos de atribución, deberamos analizar también nuestro CRO para que esas conversiones que sólo necesitan 1 click para convertir, mejoren la probabilidad de éxito mes a mes. Un ejemplo básico para ver como se está repartiendo mis conversiones por los diferentes canales es acceder a nuestro Google Analytics y acceder al informe: Conversiones > Atribución > Herramienta de Comparación de Modelos: Comparando un modelo de atribución basado en asignar la venta al último click vs uno lineal, por ejemplo, es decir, que repartimos el peso de la conversión equitativamente entre todos los canales que han participado, observamos como el canal “comercio electrónico” tendría un 13% menos de conversiones y el tráfico de pago un +12,92%. No está nada mal aumentar las conversiones un 12% cambiando un simplemente botón, eh? 5.Cual sería “mi” modelo de atribución. Ya que hemos introducido un modelo de atribución lineal, vamos a repasar los diferentes modelos que nos proporciona analytics: Creo que los dibujos son suficientemente explicativos, para más info aquí tienes un enlace: https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=es Cual es el más idóneo a tu día a día, voy a ser muy sincero, realmente importa? Permíteme que te explique el porqué: Última Interacción Último Click Indirecto Último Click de Adwords Primera Interacción Lineal Declive en el tiempo Basado en posición PROs CONs Máx extendido, común, No se le da peso ni estandard importancia al resto de canales, injusto. Das el peso al último Es como el anterior, pero canal que no es tráfico movemos hacia la directo. izquierda el momento de la conversión. Si un alto porcentaje de Todos los imaginables. Si tu inversión en marketing Google Analytics y online es Adwords, se Adwords son de la misma podría entender empresa, querrán incentivar Adwords. Das valor al que inicia el Es injusto, el resto de proceso de compra, crea canales que participan la necesidad. posteriormente no se les premia. Premia a todos por igual Se valora igual un click en un banners que un click desde una newsletter, es decir, valora igual un click nuevo que uno que ya está en nuestro CRM Cuanto más cerca de la No se premia al que inicia venta más valor el proceso de compra Se premia al que abre y al Los del medio no se les que cierra. De los menos premia. injustos Tantas opciones como webs, como campañas de marketing, como madurez de mercados, como culturales, como tipo de producto, como precio, como si es ecommerce o captación de leads,… 6.Cómo saber la influencia entre canales. Desgraciadamente los datos que nos proporciona Google Analytics no son tan fantásticos ni concluyentes como otras herramientas nos proporcionan, para que veais que lo que comentado no es una opinión (muy) “sesgada” aquí van estos pantallazos… Datos congruentes? Optimizaciones avanzadas? Muy probablemente aún estemos en estado de shock al ver tanto “No Disponible”, o porqué necesitamos saber conversiones por Rutas? Realmente sirve para algo ese tipo de información? Debemos tener mucho cuidado con unos de los grandes males de estar sobre‐ informados, la parálisis. Es decir, muchas veces antes un exceso de información, de números lo que provoca es no realizar ningún tipo de acción, provoca parálisis. Ese punto es lo que debemos evitar. Es lo que alguno llamó infoxicación o sobrecarga informativa. Afortunadamente hay tecnología y herramientas que nos permite ver los datos con mayor claridad y poder tomar decisiones y acciones para conseguir nuestros objetivos. Pero si aún así prefieres seguir trabajando con Google Analytics, puedes obtener información interesante, como por ejemplo: ¿Cuánto influye el Marketing de Afiliación sobre las campañas de PPC? Creamos un “Segmento definido por el usuario” tal como este: ¿Cuánto influye el SEM en el SEO? El resultado sería: Es decir, más de la mitad de las ventas de SEO, han sido ayudadas por el tráfico de SEM, y así sucesivamente canal por canal,… ¿No sería mejor y más sencillos para todos ver la información de esta manera? Donde: a) De las 200 ventas de Affiliates, 63 se han conseguido gracias especialmente a Adwords Search. b) De 351 ventasde Bing, 19 proceden de Adwords. c) … Hay datos que Google Analytics no proporciona y si los proporcionase requerirían de conocimientos muy avanzados en programación para modificar el javascript del mismo, uno de ellos es: Número de clicks por interacciones. Hace un momento hemos visto el número de conversiones por interacción, pero como podemos ver el número de clicks por interacción? Herramientas como Adinton, nos lo proporciona fácilmente: Fijaos como los porcentajes sólo empeoran considerablemente a partir del séptimo click, al menos así es como lo vende el equipo comercial de Google Adwords. Es decir, los que hayais tratado con los comerciales de google Adwords, cuando presentaban el remarketing de Search, su mensaje comercial es que cuanto más clicks más cerca de la venta, porque el usuario estaba interesado en nuestro producto, por lo que estaba cerca de la venta. Esta tabla nos indica el numero de clicks, conversiones y %Conv según el orden del click. Es decir, tenemos 22.323 clicks que se realizaron en el 3r click del usuario, realizando 1.366 conversiones. Más interpretaciones, de 1.156.000 clicks, 991.000 clicks son el primer click, de los cuales acaban convirtiendo 30.111 o siguen clickando 82.904, el resto, más de 878.000 no vuelven. Puedes estar pensando que realmente donde nos jugamos el éxito de nuestras campañas de marketing online es en el primer click, CRO puro y duro, y no en los modelos de atribución, sólo puedo decir que estoy de acuerdo contigo. Por ello vuelvo a poner la imagen que pusimos al inicio del doc: Más del 50% de las conversiones se producen en el 1st click o primera interacción. Pero como este doc trata sobre modelos de atribución, seguiremos optimizándolos. 7.Acciones de optimización basado en los análisis de modelo de atribución. Nos pagan para mejorar el ROI de nuestra empresa: Aumenta Ventas + Control de Coste = Mejora de ROI. Ya que tenemos un sistema de modelos de atribución trabajando para nosotros, vamos a obtener partido de ello. 7.1. Optimización de CPC En la fila 2 observamos que si: CPC = (Conv x CPA)/clicks Y el número de clicks fue de 3.000 y queremos seguir trabajando con CPAs = 35,96€, porque queremos vender lo máximo a ese CPA, entonces: CPC = (262 x 35,96)/3000 = 3,14€ CPCnuevo = (315,37x35,96)/3000 = 3,78€ Con ello, si estamos hablando de Adwords, si aumentamos la puja un 20% hasta los 3,78 podríamos: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Mejorar posición promedia Mejorar CTRs Mejorar QS Aumentar número de clicks Si se mantiene % conversión Aumentaríamos ventas A un CPA con el que queremos trabajar. Si el dato hubiese sido más bajo que el CPC con el que ya estamos trabajando, habría que bajar el CPC. 7.2. Optimización Post Conversion: Tenemos un sistema de modelos de atribución o al menos Google Analytics lo ha montado así con el fin de tener todo el viaje de los usuarios hasta que compran, pero qué pasa con aquellos usuarios que ya ha comprado o han convertido y nos siguen clicando en nuestra publicidad? Sería interesante medir el número de clicks que se producen después de haber convertido. Hemos observado que estos números pueden ser en algunos casos bajos, llegando al 1% del total de clicks, o hasta el 10%, lo cual ya es alarmante. Qué probabilidad tengo de que esté más cerca del 1% o del 10%? La tipología de mi producto. Es decir, si eres una empresa de SaaS, hosting, aerolínea, es decir, que después de haber convertido el usuario necesite volver a mi web para documentarse, acceder al panel,… Herramientas como Adinton te permiten: 1. Conocer exactamente cuantos clicks posts conversión tenemos 2. Tomar medidas: a. Podemos enviar el usuario, una vez detectado que YA es cliente, a una landing para incentivar las ventas cruzadas, atención al cliente,… b. Desaparecer: Se pueden crear campañas de remarketing inverso, mediante la cual, dejaremos de aparecer en Adwords (Search & Content) para ese usuario, durante un número determinado de días. 8.3. Optimizaciones según el momento del click: Retomando la tabla de Clicks y conversiones por Orden de clicks, añadiremos una columna más: Si observamos la última columna es el ratio de conversión teniendo en cuenta que para convertir en el 2nd click previamente hay que pasar por el primero. Es decir, un usuario que convierte en al 3r click,: Position 1st 2nd 3rd Clicks 1 1 1 Conversions 0 0 1 %CR Click 0 0 100% %CR User 0 0 33% Es decir, según google los usuarios que llegan al 3r click, el 100% convierte, según nuestras estadísticas el 33%, imagina como puede repercutir este simple cambio de perspectiva en los CPCs, CPAs,… Por lo tanto, puede llegar un momento, a partir del 3r, 4º, click que simplemente no nos interese aparecer,… o sí Por ello, herramientas como Adinton te permite crear reglas tales: ‐ Si el usuario es dubitativo y ya ha clicka 3 veces en mi publicidad, a la 4ª lo envias: a) a una Landing Page con un super descuento. b) A una Landing Page para al menos captar su email (Growth Hacking) c) Desaparecer con Remarketing Inverso 8.Conclusión: Cada día hay más competencia, cada dia hay más profesionales/empresas que “saben” de marketing online, cada día hay más presupuesto y cada día hay más herramientas de medición. Cada vez invertimos en más canales: SEM, FacebookAds, TwitterAds, GmailAds, RTB, Remarketing, Banners, email marketing, posts,… la clave del éxito reside en entender que las campañas de marketing no funcionan individualmente, si no que funcionan como un “todo” y que ellas aunque el usuario vaya “saltando” de unas a otras, siempre acaba en nuestra web y es aquí donde debemos poder convertir todo lo que entre con unos ratios de éxito mejores que los de nuestra competencia. Hemos visto como un cambio en el modelo de atribución nos puede ayudar a aumentar nuestro CPC y así vender más, ser más competitivos,… Nuestro objetivo simplemente debe ser: 1. Medirlo todo correctamente y de manera organizada. 2. Dar a cada métrica su valor justo y no guiarnos por modas. Es decir, si decimos que el 50% de las conversiones han necesitado varios clicks, trabajamos con diferentes fuentes de captación, por lo que hacer un estudio de modelos de atribución tiene sentido. También tendrá sentido analizar aquellas conversiones que sólo han necesitado 1 click para convertir. 3. Tomar de decisiones, mover, acción. No caer en el exceso paralizante de información. Accede a nuestra cuenta demo y verás como trabaja Adinton: https://panel.adinton.com user: demo user: 1234
