Etiqueta: Google Tag Manager

A raíz de la pandemia muchas empresa han tenido que implementar un ecommerce para poder seguir vendiendo sus productos/servicios. Para la correcta gestión de un e-commerce es de vital importancia medir y analizar todos los datos posibles de tráfico, tanto relativos a la adquisición como a la conversión.

Sin embargo, en muchos de los casos, la implementación de la analítica se limita a los datos que se recoge con el pixel de Google Analytics con algunos objetivos definidos basados en la conversión.

Pero, ¿es suficiente con eso?

¿Basta con los datos que cualquier implementación estándar nos da?

La respuesta a esta pregunta siempre depende de las circunstancia.

En todo caso es esencial conocer las principales métricas para poder utilizar y evaluar la viabilidad del ecommerce

Métrica para calcular el ROI

El ROAS (Return On Advertising Spend)

El ROAS es la métrica empleada para medir el ROI en las tiendas online. Hace referencia al retorno de la inversión publicitaria.

LA FORMULA:

Para calcular el ROAS el panel de métricas ofrecido por Google ADS no lo facilita. La idea es  medir la efectividad de las campañas y realizar las correcciones necesarias para mejorar el porcentaje del ROAS, o bien que se ha fijado previamente, o que es el necesario para que los ingresos siempre sean superiores a los gastos destinados a publicidad.

Es importante entender la diferencia entre el resultado que da el ROI frente al ROAS, ya que el primero nos muestra la rentabilidad y la ganancia ya libre de gastos; mientras que el cálculo del ROAS muestra qué ingresos se generan por cada euro invertido en campañas de publicidad.

CAC (Coste de Adquisición de Clientes)

Lo que hacemos es calcular cuánto nos cuesta captar un nuevo cliente para nuestro eCommerce. Para ello, debemos tener en cuenta por supuesto el ROAS, y todos los costes de captación directos e indirectos de cada uno de nuestros canales, sumarlos, y hacer la media sobre el total de clientes captados.

• Para analizar el CAC debemos tener en cuenta varios elementos: Consideramos cliente al usuario que hace como poco una compra
• tener en cuenta algunos costes indirectos
• corremos el riesgos de pagar varias veces por captar un mismo usuario para distintas compras, aunque sea usuario nuestro cliente, puede hacer click en un anuncio de adwords, o llegar otra vez a nuestra web a través de otro canal (por ejemplo afiliación o campañas de social ads). En estos casos es importante que sumemos estos costes de captación para el mismo cliente, y no que supongamos que son dos clientes distintos

LTV (lifetime value)

• •Permite calcular cuánto dinero nos va a dejar un usuario (descontados el coste de los productos, gastos logísticos, etc.) a lo largo de su ciclo de vida, que puede ser desde 1 sola venta hasta varios años de ventas recurrentes.
• Supongamos que en nuestro negocio, por cada venta, en media, conseguimos 10€ de margen, y sabemos que cada usuario, en media a lo largo de su vida como cliente, nos hace 3 compras durante 1 año. Esto quiere decir que el lifetime value de nuestros clientes será de 10€ x 3 = 30€.

RU (rentabilidad por usuario)

• si nuestro lifetimevalue es de 30€, sabemos que, como mucho, podemos invertir 30€ para captar a cada nuevo cliente (CAC). Ahora bien, si nuestro coste de captación de clientes es de 30€ no estaremos ganando dinero con nuestro negocio, y de hecho necesitaremos bastante «gasolina» a nivel de inversión ya que el coste de captación es una inversión que hacemos para captar a un usuario (al principio, y por tanto tenemos que adelantar ese dinero).
• Para poder tener más claro el coste de captación de cliente que nos podemos permitir, también debemos tener en cuenta el tamaño del mercado al que nos podamos dirigir. recuperaremos esa inversión hasta pasado un año. Si estamos hablando de un mercado potencial relativamente pequeño, no podemos permitirnos una diferencia muy pequeña entre LTV y CAC, ya que entonces tendríamos un potencial de negocio muy reducido. Si nuestro mercado es muy grande (como pueda ser el de Amazon), si que nos podemos permitir crear un negocio de «muchos pocos» y por tanto jugar con una diferencia entre LTV y CAC más pequeña
• •De aquí surge la tercera métrica de la que os hablamos en este artículo, la rentabilidad por usuario es la diferencia entre el LTV y el CAC, y por tanto:
  • RU = LTV – CAC.

¿Cómo utilizar las métricas para tomar decisiones?

• Imaginemos que conseguimos llegar a un CAC de 10€. En este caso, tendríamos que RU = 30€ – 10€ = 20€. Por tanto, cada nuevo cliente captado nos aportaría 20€ de beneficios en 1 año (por simplicidad vamos a imaginar que después de ese año deja de ser cliente, por la tipología del producto).
• Con estos números podemos tener muchas cosas claras. Si nuestro mercado potencial es de 100.000 usuarios, a lo máximo que podremos aspirar es a tener como beneficios 2.000.000€ (20€ * 100.000), y eso siendo excesivamente optimistas, ya que nunca podremos llegar a ser el único player de nuestro mercado. Si queremos crecer todavía más, tenemos que optimizar las variables de la ecuación:
  • O mejoramos el margen, y por tanto aumentamos el LTV
  • O disminuimos el coste de adquisición y bajamos el CAC
  • O bien buscamos aumentar nuestro mercado potencial

Análisis Cualitativas

A parte las métricas que acabamos de ver hay 10 análisi cualitativas que se pueden o se deberían realizar. Para realizar de formas «sencillas» estas análisi hay que emplear Google Tag Manager y Google Analytics para gestionar el ecommerce. Para conocer a fondo Google Tag Manager te recomiendo esta guía de iniciación y trucos sobre Tag Manager.

Análisis relacionados con el ecommerce y la navegación.

1.- Acceso a la página de «Acerca de»

Hay que detectar la página previa a llegar a «Acerca de» nos ayuda a identificar puntos en los que el posible cliente necesita un plus de información, confianza y credibilidad.

El cliente suele acceder a este apartado para saber qué se trata de una empresa real y quién está detrás del negocio. 

Está claro que hay que analizar la utilidad o no de este opción

Si descubres que nadie usa un botón, pues hay que quitarlo y aprovechar ese espacio.

2.- Envío de formularios de contacto 

Sería importante valorar desde dónde se accede al contacto en el ecommrce.

¿Es sencillo?

En la mayoría de los casos, el contacto es una opción de menú.

Sin embargo los compradores suele contactarnos cuando llega a un punto en que no desea continuar sin nuestra ayuda.

• ¿Es suficiente con tener solo el formulario un contacto? o
• ¿sería interesante tener también la opción de whatsapp?
• ¿Cuál es ese punto en el que el cliente utiliza al formulario de contacto?
• ¿Qué está provocando ese contacto?

Hay que analizar siempre la página previa a la de contacto para localizar posibles problemas de usabilidad.

3.- La visualización de imágenes 

Como en la mayoría de los casos en tu ficha de producto habrá la clássica estructura de una imagen principal y otras miniaturas debajo.

• ¿Sabes si esas miniaturas se ven?
• ¿Te has planteado si son útiles?

Analizar si se hace clic o no en esas imágenes nos ayudará a determinar si son o no útiles y también entender si “los clientes suelen necesitar ver todas las imágenes para comprar».

Posiblemente si hacemos mejores fotos y las hacemos más visibles aumentaremos la conversión.

4.- Uso de los Comentarios o FAQ

• ¿Tenemos comentarios en nuestra tienda online?
• ¿Sabemos cuál es su papel en el proceso de compra?
• ¿Cómo de importantes son estos comentarios para los buyer persona?
• ¿Siempre ven los comentarios antes de comprar?

Si tenemos comentarios debemos poder registrar cual es la relación de estos comentarios con la compra. Nos aportaría muy buena información.

Por ejemplo, si los comentarios están abajo del todo, puedes lanzar un evento cuando se haga scroll a esa posición.

Una de las opciones es usar un acordeón que esté colapsado y registrar cuando se despliega.

Análisis relacionadas con la búsqueda

5.- La búsquedas en la página 

Es muy importante ver implementaciones que permitan analizar

• donde estén haciendo un seguimiento real de las búsquedas
• que se hace en el sitio web,
• cómo escriben la búsqueda,
• lo más buscado
• cómo se presentan los resultados.

6.- La navegación tras la búsqueda

Es interesante analizar por ejemplo, la profundidad de página a la que se llega tras la búsqueda. Este análisis nos puede indicar

• si nuestro sistema funciona bien,
• si se afinan las búsquedas y
• si el usuario está encontrando lo que desea.

Por encima de 2, podemos concluir que nuestro catálogo es muy amplio y hay muchas opciones o realmente nuestro sistema de búsqueda no es útil.

Una solución podría ser añadir sugerencias de búsqueda o habilitar una página de búsqueda avanzada

7.- Uso de filtros 

Por último, es importante que valremos los filtros en las páginas de categoría y de búsqueda.

• ¿Se están usando?
• ¿Cuál es el que más se usa?
• ¿Y el que menos?

Analizar cómo nuestros clientes usan los filtros en nuestra web nos puede servir para mejorar la usabilidad de esta función, incluyendo una mejora en la información y eliminar los filtros innecesarios.

Análisis relacionadas con la compra

8.- Productos añadidos al carrito

Es muy importante aprender a distinguir si los productos se han añadido al carrito desde la página de producto y desde los listados de categoría o desde la búsquedas.

¿Desde dónde se suelen añadir al carrito los productos en nuestro ecommerce?

Esta información es esencial para dedicar más recursos en optimizar una u otra sección de la página.

9.- Abandono del carrito de la compra

Me gustaría subrayar que para mí, existe una diferencia importante entre abandonar el carrito sin pasar por el resumen del carrito o abandonarlo en ese punto donde se ha abierto el carrito y el cliente está delante de los producto elegido, el precio y el coste de envío.

Si se abandona antes de pasar por el resumen es es como abandonar el carro en un pasillo del supermercado, es cierto que en el ecommerce se podría interpretar como que el cliente pueda pensar “me lo dejo guardado para luego”. Si se abandona después del resumen, e incluso habiendo rellenado el formulario es como abandonarlo justo en la línea de caja.

Hay que hacerse estas preguntas ¿Hay algo en esa página que provoque rechazo? ¿Gastos de envío ocultos? ¿No están claros los métodos de pago? ¿Tengo los términos y condiciones de compras visibles y claros? ¡Cuidado con eso!

10.- Productos añadido a la lista de deseos

Posiblemente la lista de deseos en un tiendas online en la mayoría de las ocasiones es inútil.

En marketplace como amazon donde se compre mucho, tal vez.

Me atrevería a decir que en más del 80% el ecommerce tiene un Cal to Action que no sirve de nada.

¿Cómo implementar estos tipos de análisis cualitativos?

Cómo hemos visto antes todas estas métricas se pueden analizar configurando correctamente Google TAG MANAGER.

Pero antes de utilizar cualquier herramienta de medición es esencial establecer una serie de elementos:

1.- Determina lo que se quiere medir 

Hay que diferenciar entre «eventos» (algo que puede pasar o no y que depende de una acción del usuario, como un clic) y los «hits» o contadores (por ejemplo la visita a una página) t¡y establecer qué es importante medir y que nos esperamos de esta medición.

En el caso de que optáramos por medir los eventos, tendríamos que tener claro cómo se define el evento y cuándo ocurre ese evento.

2.- Tenemos que configura un trigger (desencadenador) en Google Tag Manager

El trigger no permite detectar de qué ha ocurrido el evento o lo que quieres medir.

El trigger puede ser por ejemplo cuando se envíe un formulario, cuando se haga clic en un imagen, se haga scroll, etc.. 

3.- Hay que crea una etiqueta (o edita la estándar de Universal Analytics) para Google Tag Manager notifique a Google Analytics sobre el evento 

Una vez detectado el suceso (trigger), google tag manager envía los datos a Google Analytics (Tag) para que quede los registre.

4.- Es clave configura objetivos, filtros o informes personalizados en Google Analytics 

Los datos por si solos no nos servirán de nada. Es preciso configurar un informe personalizado o que se definan en Google Analytics cómo se van a utilizar los datos.

Conclusiones

Para poder sacar el máximo provecho de las oportunidades que brinda el ecommerce es esenciales hacerse las preguntas correctas que pretendes responder al incluir una métrica o añadir distintos tipos de registros.

Si, lo importante son las preguntas, cuales nos tenemos que hacer.

• ¿Quiénes somos?
• ¿Qué esperamos del nuestro ecommerce?
• ¿Que vendemos? ¿podemos vender todo a través del ecommerce?
• ¿Porque tiene que comprarnos el cliente?
• ¿Compraría en este ecommerce?
• ¿Tengo activado todos ls canales de comunicación?
• ¿Mi equipo comercial está preparado?
• ¿Tengo «vendedores híbridos«?

Sean cuales sean las preguntas y sea como sea de difícil hallar las respuestas , lo más probable es que si implementamos una analítica correctas esta nos ayude a responderlas.