Informes de Atribución: ejemplo práctico

Publicado en Análisis el 02 de julio de 2013 por .

Muchas veces, al empezar un proyecto de Analitica Web con un nuevo cliente, y hacer un repaso al estado actual de la herramienta, al preguntarles por los informes de Atribución del mérito, los clientes me dicen que sí, que han visto estos informes pero que no saben para que sirven.

Yo siempre les pregunto si saben lo que significa la atribución del mérito y siempre me contestan que sí, al fin y al cabo son profesionales del marketing online y este es un concepto bastante crucial a la hora de gestionar una inversión. Aún así, no he encontrado ninguno que le haya dado un uso a estos informes.

Sus usos pueden ser muchos, y seguro que los que leéis esto tenéis muchos ejemplos (please compartir :), aquí vamos a hacer un repaso muy básico acerca de qué son estos informes y qué nos aportan. Para ello, vamos a seguir un ejemplo de una empresa que proporciona servicios consultoría (a ver si adivináis cual ;)

Principales informes del menú Embudos Multicanal

Conversiones > Embudos multicanal > Visión general:

Este es un informe muy visual que nos proporciona una foto de la intersección de la efectividad de las diferentes fuentes de tráfico a efectos de conversión. Es decir, nos dice cuál es la combinación de fuentes de tráfico que nos proporciona más conversiones.

Los puntos con más confluencia de fuentes de tráfico serán las combinaciones menos efectivas, porque han sido necesarias más fuentes de tráfico para lograr la conversión. Cuanto más grande sea este punto, menos focalizadas en la conversión están nuestras campañas, cosa que no tiene porque ser mala si el objetivo de nuestro sitio no es la conversión a corto plazo. Aquí, cada uno que piense en los esfuerzos que está dedicando a cada fuente de tráfico y la inversión que esto le supone.

EmbudosMulticanalVisionGeneral

En nuestro ejemplo, la búsqueda orgánica es la que nos proporciona más conversión, y su combinación con el tráfico directo nos indica que es un tráfico de marca, fruto de la inversión realizada en entornos offline y el reconocimiento que obtiene por otras vías diferentes a las campañas online.

La intersección entre tres fuentes de tráfico es pequeña, por lo que se puede decir que es un sitio bastante efectivo.

Conversiones > Embudos multicanal > Conversiones por contribución:

Este informe proporciona un poco más de detalle de cuáles son las fuentes que logran una mayor conversión y su participación en la contribución de otras fuentes. Lo que nos aporta este informe, respecto al anterior, es poder ver el total de conversiones obtenidas sin contribución, que es la diferencia entre las conversiones por contribución y las conversiones por interacción de último clic o directa. Cuanto más alta sea esta diferencia, más efectivas son las fuentes de tráfico, puesto que logran más conversión por si mismas.

EmbudosMulticanalConversionesporContribucion

En nuestro ejemplo, vemos que el total de conversiones obtenidas sin contribución es mucho más alto que las conversiones por contribución, por lo que podemos ver que las diferentes fuentes de tráfico en este caso son muy efectivas, cosa que es muy positiva teniendo en cuenta la naturaleza del sitio, que proporciona servicios de consultoría empresarial, cuya conversión no tiene nada de impulsiva ni corto-placista.

Conversiones > Embudos multicanal > Rutas de conversión principal:

En este informe podemos ver las rutas al completo, es decir, todas los fuentes por donde ha entrado el usuario antes de convertir. Aquí es donde podemos ver cuáles de los caminos son más habituales, y cuantas visitas han sido necesarias antes de la conversión y en qué orden. Esto nos dará la clave para determinar la impulsividad de la conversión y los hábitos de uso del sitio.

Es habitual que un sitio con usuarios fieles y comprometidos con la marca entren varias veces por canales orgánicos, ya sea SEO o directo. En función de si el producto es de consumo habitual o más excepcional, serán necesarias menos entradas o más para convertir.

Además, en este informe, se pueden crear agrupaciones de canales personalizadas, de manera que podemos ver las conversiones ordenadas según nuestros objetivos y nuestra estrategia de gestión de campañas. Por ejemplo, podemos agrupar las campañas discriminando entre campañas de pago o orgánicas (que no son gratis sino que son fruto de una inversión realizada previamente más a largo plazo), distinguiendo entre marca o genérica, o incluso identificar aquellas fuentes que sabemos que son fruto de una inversión realizada offline.

EmbudosMulticanalRutasConversiónPrincipales

Siguiendo el ejemplo, y observando la agrupación de canales básica por defecto, vemos que los usuarios son fieles a la marca y no necesitan de muchas entradas para convertir: esto significa que no necesitan pensárselo mucho ni salir fuera a comparar con nuestros competidores, cosa que nos indica que nuestro sitio logra un grado importante de atracción.

Viendo la influencia que tiene el tráfico directo en las primeras posiciones, también podemos deducir que estas conversiones proceden de usuarios que ya nos conocen, probablemente por otras vías offline.

EmbudosMulticanalRutasConversionPersonalizadas

Y para tener un poco más de visibilidad, se ha creado una nueva agrupación de canales distinguiendo el tráfico por tipo de coste: consideramos tráfico de pago, cuyo coste es directo, el tráfico SEM, Display y e-mail y consideramos tráfico orgánico, cuyo coste es diferido y a largo plazo, todo lo demás.

Podemos ver aquí como las primeras posiciones las ocupan las fuentes de tráfico orgánico, es decir, que no tienen un coste directo sino que son fruto de inversiones realizadas por otros medios y más a medio plazo, cosa que nos confirma la idea que nos daba el informe anterior.

Menú Atribución: Herramienta de comparación de modelos

Este es un informe realmente útil que tiene múltiples aplicaciones gracias a su herramienta de comparación de modelos de atribución, que ofrece 5 modelos diferentes y además permite la creación de modelos personalizados. Aporta una gran flexibilidad, ya que permite establecer un marco temporal sin necesidad de tocar código ni configuración y, además, igual que en el informe anterior, se pueden aplicar las agrupaciones de canales ya realizadas o hacer de nuevas.

En cualquier caso, con las opciones que nos ofrece la herramienta por defecto podemos obtener ya mucha información, podemos ver algunos ejemplos de casos de uso en el blog de Google Analytics.

Modelos de atribución por defecto

Aplicando los modelos de atribución ya existentes, podemos comparar, por ejemplo, la diferencia entre las conversiones a primera interacción o última. Esto nos dará una idea de cuáles son las fuentes de tráfico más corto-placistas, por lo que podremos saber qué entradas debemos optimizar de una manera más enfocada a la conversión inmediata.

También podemos obtener una visión obviando el canal directo, donde el crédito de todo este tráfico se asigna a la fuente anterior al tráfico directo por considerarse la fuente que realmente ha logrado la conversión. Así, podemos asignarles a las diferentes fuentes de entrada de campañas un ROI más favorable para facilitar la gestión de su presupuesto.

Es otra opción observar una atribución lineal del tráfico directo para aquellos sitios cuya conversión sea puntual y fruto de un proceso de toma de decisión por parte del cliente largo y meticuloso. En este caso, todas las visitas son importantes para la conversión y es necesario potenciar todas las fuentes de tráfico que intervengan.

En cambio, para sitios cuya conversión sea muy impulsiva, existe la opción tiempo de decaimiento, que otorga más mérito a las entradas más cercanas en el tiempo a la conversión, y por lo tanto son fuentes de entrada cuyas campañas deberán ser optimizadas de una manera más agresiva en cuanto a conversión se refiere.

HerramientaComparacionModelos

Siguiendo con nuestro ejemplo, si comparamos la agrupación de canales básica por defecto entre las conversiones producidas por la primera interacción y la última interacción, podemos ver que aquellas fuentes que obtienen un % negativo son fuentes que convierten mejor a corto plazo: nuestro sitio web está mejor optimizado para estas fuentes de tráfico y debemos aprovechar el potencial de conversión de la primera visita.

En cambio, aquellas fuentes de tráfico que obtienen un porcentaje negativo tienen un peor rendimiento puesto que necesitan de más visitas para convertir. En este caso, es necesario orientar las campañas en estas fuentes de tráfico a un efecto más a largo plazo, menos agresivo y tener en cuenta que el cliente necesita más información para convencerse de la compra.

Personalización: nuevos canales y nuevos modelos de atribución

Y en este informe es donde podemos dar rienda suelta a nuestra capacidad creativa analítica, jugando con la agrupación de canales personalizadas más adaptadas a nuestro negocio y combinándolas con nuevos modelos de atribución que reflejen la realidad de nuestras campañas.

Se puede personalizar esta atribución de manera fácil partiendo de una atribución ya existente y atribuyendo el crédito en función de los criterios que consideremos oportunos, ya sean por fuentes de tráfico, por campañas, por interacción, por página, por métricas cualitativas… Además, se pueden aplicar a una agrupación de canales previamente definida en este informe o en los informes anteriores de embudos multicanal, por lo que las posibilidades son infinitas.

A modo de ejemplo, podríamos ver la influencia de una campaña en concreto, digamos un lanzamiento de un nuevo producto, sobre la venta de este producto, o, de la misma manera, alguna acción realizada que haya tenido un coste relevante, asignando un crédito superior a 1 a esta campaña o acción. En este caso, las fuentes de tráfico que más conversiones obtengan serán las han tenido más incidencia sobre la campaña y su conversión y por lo tanto deberíamos potenciarla.

También podríamos ver qué capacidad de persuasión tiene nuestro sitio asignando, por ejemplo, un crédito inferior a 1 a aquellas conversiones que se hayan producido con una profundidad de la visita superior a la media del sitio, puesto que al ser una compra que ha necesitado de más páginas vistas al sitio el cliente ha necesitado informarse mejor antes de tomar la decisión. Por lo tanto, la fuente de tráfico que menos crédito obtenga es la que tiene un peor rendimiento y por lo tanto debe optimizarse.

Pero, y esto siempre se lo digo también a mis clientes, antes de empezar a rizar el rizo, debemos asegurarnos que le estamos sacando el máximo partido a los datos ya existentes y que nos están sirviendo para tomar decisiones que tengan un impacto real en nuestro negocio.

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Sobre Anna Solans

Me llamo Anna Solans, soy diplomada en Ciencias Empresariales y Master en Marketing Online y Comercio Electrónico. Estoy certificada en Google Analytics y llevo años trabajando con Adobe SiteCatalyst.

Me encanta leer, la música clásica, el mar y la montaña, y como analista que soy, soy fan de las métricas.

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1 Comentarios en Informes de Atribución: ejemplo práctico

  1. Víctor de la Iglesia

    Simplemente genial este post! Llevo una semana intentando ver como analizar bien con la herramienta de comparación de modelos y por fin una publicación que explica cómo hacerlo.

    Gracias Anna!

4 Trackbacks For This Post

  1. Analizando campañas de Adwords con Google Analytics y la Atribución | Roberto Ballester Says:

    [...] Si has llegado hasta aquí y no sabes que es la atribución en el blog de Trucos de Google Analytics, Anna Solans te lo explica. [...]

  2. Informes de atribución: ejemplo práctico | Anna's Blog Says:

    [...] Post en trucosgoogleanalytics: Informes de Atribución: ejemplo práctico [...]

  3. Analitica web | el blog de yago Says:

    [...] http://trucosgoogleanalytics.com/informes-de-atribucion-ejemplo-practico-2995/#axzz2iROQh8Iz [...]

  4. DESMONTANDO GOOGLE ANALYTICS | Mi idea mi empresa Says:

    […] su análisis por lo que quería poneros un ejemplo. Sin embargo, esta vez os voy a remitir a un ejemplo de otro blog muy explicativo y que espero aclare dudas (como me lo hizo a […]

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