Se han publicado muchos artículos sobre embudos de mercadeo que enfatizan la necesidad de rastrear el ciclo de vida completo del cliente para determinar el mejor retorno del gasto en actividades de campaña.

Algunos proveen soluciones de rastreo a través de hacks (por ejemplo, usando variables de clientes). Otros artículos sugieren el uso de una solución de nivel empresarial (por ejemplo, Salesforce o Google Analytics Premium). Y también hay un pequeño número que argumenta que el viaje del cliente no es lineal, lo que significa que no se puede realizar un seguimiento.

El principal reto es que la atribución multicanal se medía y se sigue midiendo (hasta que salga la próxima actualización) en función de los supuestos sobre a qué acreditó la persona su conversión, en combinación con la falta de datos de audiencia y de marco de trabajo presentes en los paquetes de análisis.

Con la reducción de la brecha, Google Analytics ha dado el siguiente paso al publicar sus informes de valor de vida y de análisis de cohortes (los datos de las vistas web están disponibles a partir del 1 de marzo de 2017) como un método eficaz para ayudar a determinar el valor que tienen los usuarios o los canales para un sitio web o una empresa.

En este artículo, voy a ayudarle a entender qué son los informes de Análisis de Cohortes y Valor de Vida (LTV), las métricas implicadas y las posibles aplicaciones de los informes para que pueda entender más fácilmente los embudos de su negocio.

¿Qué es el Análisis de Valor de Vida y de Cohortes?

[fve]https://youtu.be/FxpritNCYDA[/fve]

(Traffika video)

(Traffika video)

El valor de vida (también conocido como valor de vida del cliente) le dice el valor monetario de los diferentes usuarios basado en la vida de su interacción con su negocio.

[fve]https://youtu.be/CubGeDB62aY[/fve]

(Vídeo de análisis de cohortes)

(Vídeo de análisis de cohortes)

El análisis de cohortes permite analizar grupos de personas en función de una característica común. Google Analytics permite medir las cohortes en función de los objetivos y de las métricas de interacción con los usuarios de primer nivel, como «las terminaciones de los objetivos por usuario». La principal diferencia entre las cohortes y los segmentos es que las cohortes es la clasificación de su conjunto de tráfico basado en un intervalo de tiempo, en comparación con los segmentos que es un subconjunto de sesiones de una dimensión, por ejemplo, los visitantes de búsqueda orgánica.

Mirar las cosas a lo largo de la vida en lugar de sólo la pre-conversión puede permitirle planificar, gastar y optimizar más eficazmente sus campañas para los 90 días después de la adquisición de un usuario.

Vamos a repasar un ejemplo para simplificar cómo un análisis de cohorte es beneficioso.

Imagine que está revisando el análisis de su sitio de comercio electrónico y notando una tendencia al alza en las ventas, por lo que decide que quiere intentar multiplicarlo. Al observar su análisis de cohorte para las tendencias diarias (y específicamente en la métrica de ingresos por usuario de sus transacciones) revela que hay algunos días dentro del mes en los que se experimentan ingresos significativamente menores.

Lo primero que podría venir a la mente podrían ser los incentivos (ventas de fin de semana) o la adaptación de un mensaje específico a los usuarios en esos días que podría resultar en un aumento de los ingresos por transacciones.

A continuación, se pasa al informe de la LTV y se empieza a mirar la misma línea de tiempo para ver qué canal/fuente/medio/campaña está viendo la misma caída y determinar el siguiente curso de acción. Por ejemplo, ¿gasta más en canales de mejor rendimiento en días de menor rendimiento? ¿Repite las campañas anteriores en los días de menor rendimiento?

En esta guía veremos otros casos de uso y métodos para analizar estos informes. Por ahora, intentemos comprender los informes de cohortes y de VTL.

Cómo utilizar los informes de análisis de cohortes y de valor de vida de Google Analytics

Despliegue Google Analytics y siga los siguientes pasos para acceder a los respectivos informes:

Para abrir el informe de valor de vida:

• Acceda a Google Analytics.
• Navegue a su vista.
• Abra Informes.
• Seleccione Audiencia > Valor de vida

Para abrir el informe de análisis de cohortes:

• Acceda a Google Analytics.
• Navegue a su vista.
• Abrir informes.
• Seleccione Audiencia > Análisis de cohortes.

No se requieren cambios de codificación o seguimiento.

Vista de informe de LTV

Hay 5 áreas clave a las que debe prestar atención cuando lea su informe de valor de vida:

1. Métrica LTV – La métrica principal para determinar el valor de cada usuario basado en su sesión, contenido y objetivos de comercio electrónico:

2. Rango de fechas de adquisición – El rango de fechas durante el cual los usuarios fueron adquiridos

3. Comparar métricas: análisis cruzado de las métricas que tienen mayor impacto en el contexto del rendimiento. (Haga clic en el signo «+»)

4. Gráfico – La visualización del informe 90 días después de la adquisición, con la opción de cambiarlo a vistas de día, semana y mes

5. Tabla de datos – Observe los números de línea plana y las comparaciones de períodos con la opción de elegir las vistas de datos del canal de adquisición, la fuente de adquisición, el medio de adquisición y la dimensión de la campaña de adquisición

Vista de informe de cohortes

Los siguientes son los diferentes menús del informe de cohortes que puede seleccionar:

1. Tipo de cohorte – La dimensión que caracteriza a las cohortes

2. Tamaño de la cohorte – El número proporcional de visitantes mostrado en base a un período de tiempo (día, semana, mes)

3. Métrica: dimensiones basadas en el comportamiento del usuario y métricas de conversión que desea analizar y agrupar en función de la retención y el recuento total por usuario

Métricas por categoría

Por usuario:

• Finalización de objetivos por usuario
• Páginas por usuario
• Ingresos por usuario
• Duración de la sesión por usuario
• Sesiones por usuario
• Transacciones por usuario

Retención:

• Retención de usuario

Total:

• Objetivo terminaciones
• Pageviews
• Ingresos
• Duración de la sesión
• Sesiones
• Transacciones
• Usuarios

4. Intervalo de fechas – El número de cohortes basado en un intervalo de fechas determinado

También puede dar un paso más y ajustar la fecha de inicio de la captación de usuarios, en función del rango de fechas elegido.

En resumen, y como se menciona en Supermetrics, Google agrupó a los usuarios en tres grupos (cohortes) separados: la primera interacción del usuario en un día determinado, la primera interacción del usuario en una semana determinada y la primera interacción del usuario en un mes determinado.

Ahora puede usar estas combinaciones de cohortes para superponer e interpretar los datos de las tablas de abajo para sus informes de análisis de LTV y de cohortes.

Lectura de los datos de las tablas para los informes de análisis de LTV y de cohortes

Antes de empezar a analizar los datos, es importante entender cómo leer los resultados.

Para los informes de LTV, es muy similar a otros informes de audiencia y adquisición que se ven en Google, debido a los valores métricos de las filas que contienen la métrica de usuario y LTV (en base a lo que se elija) y la columna correspondiente a los diferentes tipos de tráfico. Se busca el valor más alto por usuario para la métrica dada de la dimensión del Canal de Adquisición seleccionado.

Además, no se olvide del gráfico que puede utilizar para cruzar dos métricas de LTV.

Por otro lado, la tabla de informes de cohortes es una matriz que contiene 3 columnas incluyendo el Día 0. Las filas variarán de 8 a 31 según los informes de 7 y 30 días que muestran los resultados por cohorte y fecha. En el informe, hay 5 variaciones de color. El color más oscuro representa los valores métricos más altos, y el más claro representa los valores métricos más bajos.

Así que esto es lo que vemos:

Los datos de la columna muestran el número de usuarios para cada fecha dentro del rango de fechas, sin embargo, debido a que el rango de fechas de inicio de 7 días de la imagen anterior es desde el 30 de enero, esencialmente se pierde un día a medida que se desciende por cada fila, hasta llegar al día 7, alcanzando esencialmente el unísono.

Comprensión de sus datos de análisis de cohortes y LTV y datos de cohortes

Ok, así que ahora que hemos hablado de las partes de los informes de análisis de LTV y de cohortes, vamos a pasar por un flujo de trabajo común.

Digamos que soy un Gerente de Marketing Digital enfocado en la Optimización de la Tasa de Conversión para una tienda de comercio electrónico, y quiero entender a los usuarios activos semanales para entender la retención y las compras repetidas a lo largo de los últimos 2 meses.

La supervisión de las visitas activas mensuales le permitirá ver una vista de los diferentes sprints de la campaña que han tenido lugar, y las tendencias generales de compra de una cohorte.

Para realizar ingeniería inversa del proceso del usuario activo y empezar a recoger los datos, primero elijo el «Tipo de Cohorte» como Fecha de Adquisición (dado que no hay nada más que elegir ahora). Luego cambio el Tamaño de la Cohorte a semanal. Ahora para la métrica, voy a elegir Retención de Usuario para ver el porcentaje de visitantes que regresan al sitio en una semana determinada. Por último, voy a establecer el Rango de fechas a las últimas 12 semanas para llevar a cabo mi revisión trimestral.

Aquí en el informe, ya pueden ver que las líneas de tendencia que muestran el porcentaje ligeramente más alto de retención de usuarios en las semanas 5 y 11 indican una campaña de miembros de comercio electrónico recurrente.

Divulgación completa, la tabla de abajo tiene datos parciales de los usuarios debido al cambio de seguimiento hacia finales de mayo. Sin embargo, si usted se imagina que el número de usuarios ha sido bastante parejo en los últimos 3 meses, la manera en que usted puede interpretar los porcentajes de la tabla de abajo y su coloración (leyéndola verticalmente de izquierda a derecha) es que generalmente los usuarios después de las semanas 1 y 2 generalmente ven un resurgimiento de quiénes volverían a visitar la tienda de comercio electrónico para comprar productos especiales.

El segundo mes parece que la retención se ha debilitado

¿Qué ha pasado con estos usuarios? ¿Por qué su comportamiento es diferente?

Es necesario que se aplique algún contexto de negocio, mientras se examina la tabla. ¿Realizó la misma actividad de marketing durante dos meses seguidos? ¿Qué campañas de canal pueden haber impactado esto?

Aquí es donde los segmentos pueden ayudar.

Una vista segmentada por fechas semanales puede ayudarle a desglosar períodos de tiempo específicos en los que los picos de retención de usuarios comenzaron a disminuir.

Puede entonces mirar los segmentos de tráfico para ver la causa de esto. Aha! El tráfico de móviles y tabletas parece ser el culpable. Por lo tanto, definitivamente vale la pena revisar el seguimiento del sitio web y las campañas móviles del sitio para asegurarse de que la campaña de retención está funcionando correctamente.

¿Pero estamos mirando el vaso desde una perspectiva medio vacía o medio llena?

El informe de LTV con comparación de métricas cruzadas de ingresos por usuario y permanencia podría darle una idea sobre qué canal móvil específico necesitaría optimizar para cuantificar el aumento de la retención de usuarios e ingresos para esos clientes perdidos.

Otro ejemplo de caso de Google Analytics LTV y Análisis de Cohortes

Aquí hay otro con un enfoque en la generación de leads – pero para no reinventar la rueda, resumiré un post épico que Megalytics armó

En su ejemplo, emplean la Retención de Usuarios para analizar la generación de leads para un negocio B2B basado en la web. Los clientes potenciales se identifican al inscribirse en una oferta de prueba gratuita. La prueba gratuita dura dos semanas. Por lo tanto, si un cliente potencial (un usuario de prueba gratuito) se convierte en cliente, seguirá volviendo al sitio web uno o dos meses después de registrarse en la prueba. Si el cliente potencial continúa regresando, debe haberse convertido a una suscripción de pago.

Con el fin de determinar su canal de generación de clientes potenciales más fuerte, la empresa creó nuevos canales de visitas y utilizó la métrica de tasa de retención para determinar los mejores canales para el método de adquisición de usuarios más ideal.

¡Adelante y analice su embudo de marketing!

La LTV y el Análisis de Cohortes han existido por bastante tiempo y fue sólo después de que Google Analytics los publicó que los competidores y clientes dejaron de criticar esta falta de características.

Algunas personas piensan que se puede mirar los informes de embudos multicanales y otros relacionados para ver un camino lineal hacia la conversión, sin embargo todos sabemos que este no es el caso.

Los embudos están siendo reimaginados y también lo es el interés en la aplicación de estos informes en casos de uso en el mundo real.

Continúe y analice su embudo de marketing para ver los tipos de decisiones que puede considerar tomar.