Léxico de las métricas del marketing online.

Como ocurre en el entorno web, son muchos los indicadores basados en redes sociales que se pueden llegar a manejar. La medición de resultados es lo que hace del marketing una ciencia, Lo que no se puede medir no se puede mejorar y no se sabrá si el trabajo está siendo realmente efectivo. La analítica web es el proceso de registro, análisis e interpretación de datos que nos permite  estudiar y  comprender el comportamiento de los usuarios en la red para mejorar el rendimiento de nuestro sitio web y de nuestra presencia en redes sociales. Una de las principales ventajas de internet es que prácticamente todo lo que hacemos en la red es medible, y esta medición la podemos hacer a través de herramientas  como Google Analytics. Aunque los datos que nos proporcione esta herramienta nos parezca abrumadora, lo cierto es que una vez identifiquemos cuales son los indicadores de interés según  nuestro modelo de negocio y nuestra actividad online, extraer la información útil para tomar decisiones a lo largo del tiempo pronto se convertirá en un hábito.  

 

Para que las métricas funcionen es importante establecer los objetivos. Lo mejor será plantearlos de manera mensual, por lo tanto si tienes las métricas adecuadas, será mucho más fácil cumplir tus objetivos. A continuación te describo la terminología del marketing en la web de uso común para describir los efectos y resultados del marketing en línea.

 

Tiempo de permanencia (duración).  Es el tiempo promedio que dura un visitante en un sitio web. El tiempo de permanencia es importante para las empresas, ya que cuanto más tiempo invierta un visitante en un sitio web, mayor será la probabilidad de que realice una compra.

 

Tasa de conversión: mide el porcentaje de visitantes que en realidad compran algo. Por ejemplo: (300 leads convertidos/1.000 visitantes) *100= tasa de conversión de leads del 30%

 

Alcance. Se trata de una medida de visibilidad de un sitio web, de un producto o servicio en los distintos medios digitales utilizados. Hace referencia al número de personas que han visitado nuestra web o al número de personas a las que se ha mostrado un anuncio en redes sociales.

 

Impresiones. Una impresión es el número de veces  que se muestra un anuncio al público sin necesidad de una interacción directa de éste como podría ser un clic o una conversión. Por lo que debemos ser bien creativos para que nuestro anuncio genere un fuerte impacto en la mente de los usuarios.

                                                 

Tasa de apertura. (0pen rate). Mide el porcentaje de clientes que abren un correo y están expuestos al mensaje. Si se han enviado 200 e-mail  y se abrieron 40, (40/200)*100. La tasa de apertura será del 20%.

 

Clic Through Rate (CTR) Mide el porcentaje  de personas expuestas a un anuncio en línea y que en realidad hacen clic en el anuncio.

CTR= (clics/impresiones) x100 = (60/300)*100= 20% CTR = 20%

 

Tasa de Rebote. Es el porcentaje que indica cuantos visitantes accedieron a una página de tu sitio web y enseguida salieron, sin continuar la navegación en una siguiente página. Consideremos dos escenarios con dos usuarios, 1 y 2.

El usuario 1.  Llega a nuestra web, ve nuestro contenido por 30 segundos y decide marcharse o cerrar la ventana.

El usuario  2. Llega a nuestra web, se queda leyendo nuestro contenido durante 4 o 5  minutos y sin hacer clic en otra sección decide marcharse.

Aunque los dos visitantes  hayan rebotado, vemos que mientras el usuario 1 posiblemente no haya encontrado nada de utilidad, el usuario 2 posiblemente si lo haya hecho. Esta métrica se le denomina tiempo de permanencia como se definió anteriormente y tiene una correlación más directa con la probabilidad de realizar la compra. Si nuestra métrica nos indica alta tasa de rebote y poco tiempo de permanencia, es una señal que no estamos captando la atención del usuario, no obstante un tiempo largo de permanencia puede significar que el contenido responde de manera positiva a los intereses del usuario.

 

Para el caso de una estrategia de e-mail marketing, la tasa de rebote será el resultado de dividir el número de e-mails que no llegaron a su destinatario entre el total de e-mails enviados. Si se enviaron 300 e-mails y no llegaron 50, la tasa de rebote será del 16%.  (50/300)*100=16%

 

Tasa de abandono: mide el porcentaje de compradores que empiezan a llenar un formulario de carrito de compras pero después salen del sitio web sin completar el formulario. Las tasas de abandono pueden significar varios problemas potenciales: un mal diseño del formulario, falta de confianza del consumidor o incertidumbre del consumidor ocasionada por otros factores.

 

Tasa de retención. Según la ley de Pareto el 20% de tus clientes te darán el 80% de tus beneficios en los próximos años. A veces nos concentramos más en conseguir nuevos clientes que en mantener a los actuales. Por lo que cuesta más conseguir nuevos clientes que retenerlos. La tasa de retención de clientes consiste en dividir el número de clientes fieles (que compran) en un periodo de tiempo entre el total de clientes. De acuerdo al tipo de negocio la tasa de retención se puede realizar de manera mensual o anual. Lo importante es trabajar para que la retención aumente de periodo a periodo como indicador de calidad de nuestro trabajo.

 

Coste por Lead. Un Lead es un visitante de un sitio web, un potencial cliente que ha mostrado interés en nosotros dejando sus datos en nuestro sitio. Para calcular el costo por Lead, calcula el costo promedio de la campaña y compárala con el número de leads que ésta ha dejado. Si invertimos U$ 100 en publicidad en Google ads para una campaña  y de esa campaña 10 personas han dejado sus datos o han llegado a una landing page  el CPL será de U$ 10.

 

No debemos confundir, pues, las herramientas que utilizamos para contabilizar visitas, rebotes o conversiones con el verdadero proceso de la analítica web. Estas herramientas nos aportan sólo los datos, pero éstos deben  ser  correctamente seleccionados, analizados e interpretados para convertirlos en información útil que nos sirva para tomar decisiones que, finalmente generen una mejora. En analítica web, suele decirse que no vale la pena estudiar un dato si no nos va a servir para tomar una decisión.

 

¡Hasta pronto!