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Analytics for Email Marketers

Cuando hablamos de analytics para personas profesionales o relacionados al email marketing, tenemos dos áreas que cubrir:

El primero, es el análisis interno de plataforma y performance de comunicación que tenemos como profesionales de la comunicación, donde visualizamos:

  • OR
  • CTR
  • UOR
  • CTOR
  • DEPURADOS
  • DR

La ventaja de emblue, es que nos deja llegar a un análisis un poco más efectivo, donde también podremos determinar el comportamiento de nuestras audiencias por mes, con lo que podemos ver (preferible de manera acumulada 1 a 2 meses – dependiendo la actividad de cada cliente):

  • HORA DE MEJOR APERTURA
  • DÍA ENTRE SEMANA DE MEJOR APERTURA
  • SENDER SCORING
  • INTERESES (TAGS)
  • VALORACIONES DE CONTACTOS

(No comparto entrar en detalle de dispositivo, siendo que prefiero eso verlo en GA Google Analytics – y entrar a analizar en la mezcla de estos para crear nuevos perfiles de comunicación)

Pero existe otro punto que es muy importante, cualquiera que sea nuestro desafío al utilizar el canal de Email, SMS u otros, que es el performance en los medios del cliente, y para esto utilizaremos GA.

(El siguiente ejercicio está trabajado en GA Universal, esta versión está hasta junio 2023, el GA4 no manejo en su totalidad, pero muy pronto la actualización)

En este lado, donde no controlamos tanto la percepción de la estrategia de comunicación, sino comenzamos a ver la estrategia de performance y los resultados hacia los objetivos del cliente, puede ser este tráfico, recordatorio, ventas, registros, etc.

Entonces vamos con lo básico.

QUÉ VEMOS EN GOOGLE ANALYTICS

Lo que veremos es el comportamiento de la audiencia en diferentes parámetros y con muchas veces, conclusiones distantes entre ellas, pero todo será basado en las personas que están en territorio de nuestros clientes, su página web o aplicación.

En GA vamos a poder ver la audiencia general, pero a visualizar su demografía, tecnología, comportamiento, nos podrá dar la habilidad de analizar cómo esta audiencia está llegando, en qué días y horas, que transacciones están realizando, y lo mejor de todo, poder ir segregando según nuestro interés para poder levantar la información relevante, interpretarla correctamente para mejorar nuestras actividades de comunicación.

Usaremos de muestra la cuenta de un cliente activo de emBlue que  se dedica a la venta de productos de calzados ortopédicos.

Un poco para ir alineados a leer más efectivamente las métricas, los paneles de analytics se dividen en 3 secciones generales, cualquier métrica que siempre levantarnos, empieza por configuración inicial, que salen los agrupamientos de plataforma, esto podría ser cambiado en configuraciones, pero recomendado no tocarlo hasta una comprensión avanzada de GA.

Gráf. 1

ADQUISICIÓN

Cuando hablamos de adquisición es el análisis de la audiencia que ha visitado el medio del cliente (en este caso la web), y cuál es la cantidad de USUARIOS visitantes, cuáles de ellos son NUEVOS y cuántas SESIONES se han realizado por dichos usuarios.

  • Usuarios – personas únicas que visitan la web.
  • Usuarios Nuevos – personas únicas que visitan la web por primera vez.
  • Sesiones – cantidad de visitas a la web generadas por los usuarios (esto también se basa según la estructura de la web en configuraciones por tiempo de sesión calculado).

Nuestra interpretación de esta información, nos debe dar lugar a entender qué canales/medios son los más efectivos para la adquisición de nuevas audiencias, y cuáles generan mayor interés de los usuarios nuevos a generar una visita. Esto es completamente relacionado a la estrategia usada en cada canal de acción.

COMPORTAMIENTO

Cuando hablamos de comportamiento, es cómo las audiencias o usuarios web que han ingresado a esta página, se comportan por la información que encuentran, estos resultados son directamente variables dependiendo de la campaña, página de aterrizaje, gráficas utilizadas, etc.

Entonces, de la audiencia que ha llegado, lo que leemos es cuantos se salen de manera inmediata por su TASA DE REBOTE (BOUNCE RATE), a su vez, esa audiencia cuántas PÁGINAS, o SESIONES generaron y cuánto TIEMPO estuvieron conectados con la página. (todo lo que es sesiones están basados en el tiempo de sesión configurado en el GA).

Se recomienda utilizar una configuración de 1 min.

¿Cuánto tiempo navegan en nuestra página los usuarios? ¿Qué nos dice esa métrica?

Lo que debemos poder comprender en este análisis es cuál canal o medio nos está trayendo una mejor calidad de audiencia que se queda más conectado con la marca por qué visita más páginas y por qué pasa más tiempo navegando, OJO… si pasa
demasiado tiempo, y la audiencia no realiza una adquisición o registro o
acción, es porque algo pasa en la web
.


CONVERSIONES

Donde generalmente muchos están siempre atentos en cuanto se vende, o cuántos LEADS se han generado. Recordemos que esta sección se complementa con una configuración manual de cada cliente según lo que desea leer en su página.

En el caso de este cliente, se generó la configuración de estos objetivos (Goals) para:

  1. Objetivos inteligentes: objetivos preconfigurados de Analytics, que muchas veces nadie entiende que miden exactamente (esto no fue configurado)
  2. Funnel de Compra: lo creamos para medir como un primer paso del funnel de venta diseñada en la web
  3. Carrito: cantidad de personas que llegaron a este punto del funnel de compra
  4. Checkout: justo previo al REALIZAR PAGO, cuando uno ingresa los datos de tarjetas u otros, medimos la cantidad de personas que han llegado a esta sección del funnel.
  5. Ventas Totales: Cantidad de ventas generadas en la web
  6. Clic – Botón Podología: Actividad digital de CLICK dentro de la web a un botón específico para consultar horarios
  7. Podología: Cantidad de personas que llegaron a la web del área podología
  8. Ecommerce: configuración con plugins o nativos (dependiendo del CMS – gestor de contenido web) para poder revelar, la cantidad y el valor de los artículos adquiridos o valores agregados directamente por configuración

Estos objetivos tienen diferentes fines por cada tipo de negocio y objetivo de canal web, para el mismo tienen que ver la configuración de la página. En este caso, algunos de estos objetivos también generan audiencias que serán usados en remarketing por Google Adwords

Ahora sí, una vez que vemos los objetivos, vemos qué leemos en ellos:

  • TASA DE CONVERSIÓN (CONVERSION RATE)

La tasa de conversión es directamente el cálculo porcentual de la cantidad de usuarios que la página ha recibido y cuántas transacciones se han realizado, si vemos en la gráfica 1 inicial, la tasa de conversión del canal de email es del 0.47%, lo que significa que de los 983 usuarios que llegaron a la web, solo generaron 7 transacciones.

  • TRANSACCIONES

Son la cantidad de transacciones generadas por la configuración del objetivo, esto puede ser una venta, un registro en un formulario, o como vimos en esta web, la cantidad de clicks generados en un botón específico.

  • INGRESOS – REVENUE

El valor que trae por configuración del ecommerce y su CMS, o por un valor establecido en la configuración para valorar la transacción o la cantidad de dinero invertido/o del costo en la adquisición de clientes. (de aquí podrás calcular ROA y ROI internamente en GA, pero eso será en otra clase).

Lo que podremos interpretar de esta área, es de la audiencia que ha llegado, qué tan significativa es por su comportamiento para generar transacciones dentro de la web, una de las métricas claves será la Tasa de Conversión.

Después de este nivel de análisis de datos, GA nos permite llegar a cruzar 2 niveles, se pueden segregar por diferentes acciones y actividades que hacemos en cada uno de los canales, para ello veremos a continuación ya un desglose de lo que el email marketing puede realizar y cómo leerlo cuidadosamente.

Para poder seleccionar el canal de email, lo
podremos encontrar por esta vía, 
de ahí, hacemos un filtro dentro del buscador
donde podremos el nombre del canal:

y nos dará una muestra:

podemos también verlo por el Source/Medium (fuente/medio) y ver el nombre de emBlue  (esto servirá si hay otras plataformas de email también activas):

Recordatorio: Hay que tener activado la configuración nativa de emblue con GA para poder tener esta visualización de manera correcta.

Si esto cambia, hay que tener en cuenta el Source y Medium para configurar correctamente el tracking del canal.

A partir de aquí, comenzaremos a segregar desde la demografía hacia las actividades y bondades de emBlue en su configuración con GA.

Lo que tenemos que hacer es comenzar a activar la 2DA DIMENSIÓN:

En el ejemplo, una vez que escogemos la EDAD como una 2da dimensión (2do nivel de datos), creamos el filtro de solo contener el EMAIL como canal y nos muestra:

Aquí podemos filtrar por medio de los menús superiores que podemos visualizar. En este caso:

  • Las edades de 35 a 44 tienen la mayor cantidad de usuarios.
  • Los que más han comprado son los de 25-34.
  • Todos tienen un comportamiento similar, pero la edad de 18-24 tiene la mayor tasa de conversión con la menor cantidad de usuarios.

Un ejercicio efectivo, es revisar el ticket promedio por compra (dividendo el revenue vs el no. de ticket) y podremos darnos cuenta donde podemos hacer un esfuerzo adicional con mayor efectividad.

En este caso, este cliente tiene construida su BBDD por personas adultas, pero puede comenzar a crear campañas de adquisición de clientes de edad menor (por medio de canales sociales o sem), para atraer a nuevas cuentas de clientes que podrán ser influenciadas por el email para llevarlos a la transacción con el menor coste posible.

La segunda dimensión, nos permite analizar diferentes aspectos de la audiencia, mi recomendación es trabajar un análisis inicial viendo:

     Género

     Edad

     Locación

     Tecnología (móvil o desktop)

     Frecuencia de visitas (nuevos y retornantes)

     Horas y días de la semana

Me gusta conocer que en el horario nocturno de los días miércoles y jueves, existe un alto nivel de tráfico a nuestra página web, pero falta un push de cierre para culminar su compra. Es aquí donde vemos que podemos activar un Onsite de cuenta regresiva con productos muy relacionados a sus intereses o creando un correo de push a esas horas específicas con productos de último interés y entregando un beneficio especial.

Con esta segunda dimensión (o 2do nivel de datos), podemos también comenzar a exponer las propiedades de configuración de la plataforma emBlue con GA para visualizar el mejor Tag, Asunto u otras propiedades que se configuran.

Leer los grupos, nos permite una visualización, cuando en las acciones hemos utilizado un grupo específico para la acción.

Una vez que comprendemos a la audiencia y su
forma de comportarse con el canal del email, es de pasar a un nivel más de
análisis para conocer qué productos están comprando con el apoyo del canal de
correos.

Para esto tenemos que ingresar al área de Conversiones, y la pestaña de Ecommerce, recordemos que antes que esto debe ser correctamente configurado y dejar que pase un tiempo no menor a 30 días para llenar de información. (El tiempo dependerá de la cantidad de tráfico que genere la página web)

Primero vamos leyendo el menú y como está subdividido:

EL COMPORTAMIENTO DE VENTA

     Ventas en dólares: valores invertidos en la compra del producto

     Compras únicas: unidades adquiridas en una compra única

     Cantidad: unidades de productos adquiridos durante el periodo

     Precio promedio: valor promedio en una posible variación de precios en el tiempo de un producto

     Cantidad Promedio: unidades de compras del producto en la totalidad de final de compra

     Retorno de dinero: cuando el ecommerce detecta un retorno de dinero por diferentes razones

COMPORTAMIENTO DE COMPRA

Cart to detail y Buy to Detail, son parámetros que se utilizan para calcular porcentualmente la cantidad de personas que han visto una página con el producto y lo han llevado al carrito, como también, de la cantidad de personas que han visto un producto y su adquisición a la compra. Esto nos determina que el esfuerzo que estamos haciendo por un canal, nos permitirá asegurar una venta o que tan cerca estamos de ella.

Dentro de la plataforma Universal de GA, no se puede cruzar más de 2 datos de manera continua, es decir: edad + género + canal, o días de semana + canal + género, solo se permiten cruzar 2 niveles de data, y con eso comenzar a crear apuntes para entender mejor la situación y las oportunidades.

Hasta este punto, hemos visto el comportamiento de audiencias y del canal que define las compras dentro de un ecommerce o que define los registros o tráfico a un sitio web, pero cuando en un mundo omnicanal o multicanal, dependiendo de la evolución de la marca y su equipo de marketing, utilizamos diferentes medios y canales para influir en diferentes audiencias para conseguir ese necesario registro o compra. GA nos ayuda a también visualizar un poco como el canal de email complementa o se complementa con el resto de canales y medios para llevarlos a la compra.

 

Cuando nos dirigimos al área de TÚNELES DE CONVERSIÓN MULTI-CANAL, podremos visualizar diferentes formas de comprender en qué etapa el email o cualquier canal participa para asistir hacía a un cliente para llevarlo a la compra.

En este caso me enfocare en el canal de Ecommerce para ver un poco la cantidad de dinero transaccionado (esto lo podemos trabajar en otros objetivos también y cruzar datos)

Cuando escogemos el Resumen, comenzamos a ver un cruce de esferas que nos permiten definir como el canal de EMAIL (color rojo), ha cruzado oportunidades con el canal directo (amarillo) y el canal de redes sociales (lila) para generar conversiones.

En el menú de esta pantalla, vemos el total porcentual de conversiones generadas por el canal, en esta cuenta, el email aporta al 32.41% del total de resultados basado en el objetivo de ecommerce.

Cuando entramos a Conversiones Asistidas, tenemos una información más detallada de estas asistencias y aunque se requieren configuraciones avanzadas para visualizar de manera más precisa esta información, este cliente nos permite leer los siguiente:

El canal del email (ítem 2), ha asistido a 26 conversiones con un valor combinado de $1872.80, pero a su vez, se le ha acreditado 42 conversiones adicionales, por una totalidad de valor combinado de $ 2963.40, esto es un 0.62 de acercamiento de ser un canal puro de conversión, es decir, que no requiere mucha asistencia.

Para explicar en un párrafo este último dato, el Assited/Last Click or Direct Conversion, mientras el número esté acercándose a 0 – es más cercano a que el canal requiere poca asistencia y se convierte en un canal primario de conversión, mientras que canales más cercanos al valor 1, es que trabaja de manera equitativa con otros canales para convertir, si el número SOBRE PASA el 1, es un canal netamente de asistencia para conversiones dentro de la web.

Aquí viene una pregunta muy complicada de responder:

Si detectas que el canal te asiste más y que canal te convierte más, ¿cuánto inviertes en cada uno y cómo se relacionan por inversión? Si tienes la respuesta con datos, la escucho muy detenidamente.

Como una pestaña adicional y en un complemento del análisis anterior de la asistencia de canales para llevar a la conversión, está el recorrido de impactos de canales hacia la conversión.

Aquí, podemos ver cuántas veces un cliente es impactado por diferentes canales o medios para generar conversiones, si leemos unos de estos ÍTEMS en ejemplo:

1. Se tuvieron que recibir 3 correos para generar 5 ventas con un valor total de $ 249.92

2. Se generó un acceso orgánico hacia la web, y de ahí un acceso directo para generar 5 ventas con un valor total de $ 360.68

6. Se tuvo un impacto/tráfico por redes sociales, y de ahí se tuvo que generar una visita directa para generar 3 conversiones con un valor total de $152.44

15. Después de un impacto vía correo electrónico, el cliente tuvo que ingresar por canal directo y de ahí tuvo que generar tráfico por dos correos diferentes para generar 2 conversiones con una suma total de $45.20

Esta parte, es recomendable visualizarla en un tiempo bastante amplio entre análisis y análisis (dependiendo de la actividad y nivel de tráfico de la cuenta) para poder comprender aún más las asistencias. Es muy importante recalcar que estas visualizaciones de Multicanalidad, dependerá de las plataformas de gestión de pauta digital (meta ads, display/google ads) para tener una métrica más cercana a la realidad.

LAS MÉTRICAS DE GOOGLE ANALYTICS NO SON 100% EXACTAS, EXISTEN MÁRGENES DE ERROR QUE HAY QUE CONSIDERAR EN TODOS LOS DATOS ALREDEDOR DE LAS PLATAFORMAS, POR MAYOR CONFIGURACIÓN REALIZADA, SIEMPRE HAY UN PORCENTAJE MÍNIMO DE FALLA.

Tómense un tiempo, compartan información con sus clientes, y creen nuevas oportunidades de acción.

Recordemos que NO es reemplazar un canal por otro, pero sí conocer las oportunidades de cuando y como activar a cada uno, las audiencias son multicanal.

Erick Fuentes

Erick es CEO de Vértice Publicidad. Entrepeneur, workoholic, especialista de social media y estratega. Capacita empresas y empresarios en Social Media y estrategias de Marketing Digital.

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