Las vacaciones están sobre nosotros una vez más, lo que significa que es probable que estés llegando a las etapas finales de extensas campañas sociales, de búsqueda, de correo electrónico y de pago para atraer tráfico.

Esta serie de blogs de dos partes trata un problema que vemos a menudo con respecto a las campañas de marketing por email: la brecha en la analítica entre el rendimiento del email (tasas de apertura, clics) y su última métrica de rendimiento: las conversiones.

Pocas herramientas de analítica llenan esa pieza intermedia tan importante – el comportamiento de los visitantes en su sitio desde el momento en que llegan hasta el punto en que se convierten, o salen.

Esta parte de la historia es vital.

Esta parte de la historia es vital.

Su exitosa campaña de email marketing fracasará si la experiencia a la que está empujando a los clientes no es óptima.

Existen múltiples maneras, en Agencia Analitica Web, de rastrear los visitantes que vienen de las campañas y medir su respuesta a sus esfuerzos promocionales. La primera parte trata sobre los viejos parámetros UTM que probablemente ya esté añadiendo a sus enlaces.

Agencia Analitica Web asume que lo está haciendo (¿por qué no lo haría?), y tiene características de producto incorporadas para ayudarle a entender cómo están experimentando su sitio los distintos segmentos de audiencia, específicamente, en qué otro lugar, fuera de la conversión del objetivo principal, esas audiencias están haciendo clic.

Pero no todas las clasificaciones de visitantes encajan claramente en la taxonomía que proporciona la UTM. Y lo que es más importante, hay una gran cantidad de formas diferentes de clasificar a los visitantes. Por ejemplo:

• Por sus acciones
• Patrones de comportamiento
• Cookies de navegador
• Atributos de su almacén de datos

¿Desea observar el comportamiento de los clientes por industria vertical?

Por tamaño de la empresa?

Podría haber diferencias marcadas en lo que estos segmentos están interesados, dónde hacen clic y aprendizajes procesables que podrían impactar profundamente su tasa de conversión contra estos segmentos.

Con el tráfico adicional y la intensa actividad en su sitio, las campañas de vacaciones son el escenario perfecto para experimentar con segmentos personalizados!

En este post veremos una poderosa característica de Agencia Analitica Web que le permite pasar esas variables a los reportes de comportamiento de su sitio web para medir con aún más precisión lo que esos segmentos están haciendo una vez que llegan a su sitio.

¿Cómo pensamos acerca de los diferentes segmentos de visitantes que llegan a nuestro sitio?

Las herramientas analíticas manejan mucho de este trabajo de clasificación para nosotros. Nos ofrecen la segmentación de visitantes por referente (Google, Facebook, Pinterest), frecuencia (nuevos vs. recurrentes), geografía, tipo de navegador, etc.

Pero si pensamos más profundamente en las diferencias fundamentales reales de nuestros clientes (es decir, diferencias que merecen ser analizadas) queremos ver cosas más relevantes para nuestro negocio

Veamos algunos ejemplos.

Si estoy tratando de entender lo que hacen los clientes de prueba y cómo se diferencian de los clientes de pago, o de los invitados, me gustaría que los ganchos vieran cómo se desempeña cada uno:

Si estoy tratando de optimizar el camino de la compra en mi sitio tal vez lo más importante que hay que saber es algo como:

Visitante desplazado al fondo de la página de productostrue / false

Cualquiera de estos segmentos individuales puede ser rastreado en Agencia Analitica Web. Todos los segmentos que se pueden invocar, medir y pasar a Agencia Analitica Web pueden ser rastreados – estamos hablando de no-desplazadores, despegadores profundos, gente de perros, gente de gatos, zurdos, cabezas muertas.

Y tampoco tienen que ser segmentos mutuamente excluyentes. Con las variables personalizadas de Agencia Analitica Web, a cualquier visitante de su sitio se le pueden asignar hasta cinco valores.

Para tener una idea de cómo se ven estos datos una vez configurados, veamos un informe de Confeti real.

Cuando haga clic en el menú desplegable de la paleta de filtros, verá las Variables de Usuario 1 a 5 hacia el final del menú. Estas son nuestras variables personalizables (a cuya configuración llegaremos en un minuto).

En este caso, el propietario del sitio ha configurado las 5 variables de usuario. Veamos con más detalle la variable de usuario 4.

En este ejemplo real, el dueño del sitio ha configurado los puntos rojos para que signifiquen ‘falso’ y los puntos verdes para que signifiquen ‘verdadero’ (no es intuitivo para nosotros, pero tiene sentido para el dueño del sitio). Conveniente de ellos para usar estos colores para mi post de temporada de vacaciones!

Hay más de 67K clicks verdes en la página, y 38K clicks rojos, y un pequeño porcentaje de clientes que visitaron sin ser etiquetados como Verdadero o Falso (clasificados como ‘Desconocido’, 37, en rosa).

Ahora veamos el informe completo (la instantánea de la página web del cliente ha sido eliminada para respetar la confidencialidad).

Hay una clara diferencia entre el interés y el comportamiento de los Rojos (falso) vs. los Verdes (verdadero). Los Verdes están en todo el botón de la parte superior derecha y en el área justo debajo de la navegación superior. También están más interesados que los rojos en los elementos de la parte inferior/derecha de la página. Los Rojos están haciendo clic en algunas de las mismas cosas, pero claramente exhiben algunas tendencias propias.

Puede ser beneficioso para su análisis aislar capas individuales de confeti para confirmar que hay una diferencia en el comportamiento de clic, o para ver la densidad y la posición exacta de un color en particular. Puede hacerlo activando la casilla de verificación junto a las filas en el menú de filtro.

En la imagen de abajo puede ver las áreas en las que parece haber un interés desproporcionado por un segmento. Los cuadros azules delimitan esas áreas.

Para obtener los números exactos de clics en rojo (‘falso’) y verde (‘verdadero’) en un enlace específico, vayamos al informe de superposición (de nuevo, aquí se ha eliminado la instantánea de la página).

La superposición nos muestra el número de clics en cada enlace de la página, y para cada enlace también podemos ver el porcentaje exacto de clics desglosado por la Variable de Usuario 4 – Verdadero y Falso. Es a través de este informe que podemos determinar exactamente cuánto difieren los dos grupos en su comportamiento de clic

Un vistazo más detallado a algunos datos del informe de superposición:

Si hacemos unos cuantos números podemos añadir otro nivel de conocimiento a nuestro análisis de segmentos, y llegar a algunas conclusiones sólidas.

• • La distribución general de clics en esta página establecerá un benchmark por el cual podremos entonces evaluar cada enlace individual.Porcentaje de clics falsos/rojos en la página = 64% (67669 clics falsos / 105803 clics totales)Porcentaje de clics verdaderos/verdes en la página = 36% (38097 clics verdaderos / 105803 clics totales)
• Porcentaje de clics falsos/rojos en la página = 64% (67669 clics falsos / 105803 total de clics)
• Porcentaje de clics verdaderos/verdes en la página = 36% (38097 clics verdaderos / 105803 total clics)
• Cualquier enlace en la página donde el grupo de Falsos representa más del 64% de los clics representa un enlace que el grupo de Falsos tiene un mayor-que el interés promedio en.
• Por el contrario, cualquier enlace en la página donde el grupo de True hace clic más del 36% de las veces son enlaces que son más atractivos para Trues que el promedio.
• Podemos calcular exactamente cuánto más popular es cada grupo en un enlace específico, calculando el porcentaje de incremento vs el benchmark de esta manera:(Clicks de un grupo en un enlace – Benchmark de ese grupo) / Benchmark de ese grupo
• (Clicks de un grupo en un enlace – Benchmark de ese grupo) / Benchmark de ese grupo

Si calculamos el porcentaje de incremento de popularidad de un grupo, Para cada uno de los enlaces de la página podemos confirmar lo que vimos de un vistazo en el informe de Confeti – pero también saber qué enlaces son populares con qué segmento de audiencia, y exactamente cuán populares son.

El grupo Falso y el grupo Verdadero demuestran preferencias muy diferentes a los productos (enlaces) presentados en esta página. Las preferencias son claras e inequívocas. Leyendo los números en el gráfico de arriba podemos ver exactamente cuáles son. Si pudiéramos ver la instantánea de la página de productos, podríamos ver claramente las preferencias de productos de cada grupo.

¿Qué cambios recomendaríamos de estas conclusiones? La propietaria de este sitio necesita hablar con su equipo sobre la presentación dinámica de productos basados en datos de variables de usuario.

Los Trues tienen un conjunto de preferencias muy diferente a los Falsos, y una página dinámica que presente a cada grupo con ofertas de productos personalizados va a funcionar mucho mejor que la actual mezcla de ofertas atractivas y no atractivas.

Ahora que hemos visto el valor de las Variables de Usuario en el análisis de las Instantáneas, veamos cómo configurarlas y conseguir que los datos lleguen a sus Instantáneas.

La configuración de las Variables de Usuario requiere un poco de codificación personalizada, pero se logra fácilmente usando la función Javascript CE2.set:

CE2.set(userVar, valor)

userVar: El número de la variable de usuario que se desea fijar, por ejemplo, el valor de la variable de usuario 1, 2, 3, 4 o 5: Cualquier valor de cadena (puede ser truncado si tiene más de 100 caracteres)

Puede utilizar esta función cuando la página se carga a, por ejemplo:

función CE_READY() {CE2.set(1,’visitante invitado’);}

En el ejemplo anterior, la función CE2.set está anidada en la función CE_READY, que se llama tan pronto como se inicializa Agencia Analitica Web (asegurando así que se evitan errores al llamarla demasiado pronto).

También se pueden fijar valores múltiples en una llamada, así:

función CE_READY() {CE2.set(1,’algún string’);CE2.set(2,’otro valor’);CE2.set(3,’otro valor’);CE2.set(4,’más’);CE2.set(5,’y más’);}

La otra forma de usar las Variables Personalizadas es asociarlas a eventos de página.

Por ejemplo:

• Clic en los botones
• Clic en Menús
• Cuando el visitante de un sitio se desplaza a un determinado punto de la página
• Cuando el visitante de un sitio alcanza un umbral de tiempo de permanencia en la página

Aquí hay un enlace que establecerá una variable cuando se haga clic:

Más información sobre las Variables de Usuario Personalizadas, CE_READY y CE2 están disponibles en nuestra documentación de ayuda.

Las Variables Personalizadas en Agencia Analitica Web son una herramienta extremadamente poderosa para el análisis de segmentación de audiencia. Puede ir más allá de los segmentos típicos que ofrecen las herramientas analíticas comunes y explorar cualquier dimensión mensurable de los visitantes de su sitio, incluyendo el género, el tamaño de la empresa, los ingresos, la adopción de productos…

Todo lo que rastree puede ser agregado a los segmentos de audiencia que puede filtrar y visualizar rápidamente en Agencia Analitica Web.

Si quiere sobrecargar sus campañas de vacaciones y entender realmente las preferencias y el comportamiento de los diferentes segmentos de audiencia, invierta un poco de tiempo en la creación de Variables Personalizadas.