Apuntes de Analítica y CRO

Este artículo está dirigido a los profesionales de marketing, entusiastas de marketing, marketeros digitales, growth hackers, académicos y demás personas que se interesen en analítica y marketing digital.

Algunos apuntes, puedes llamarle consejos si así lo deseas, nunca te diré que hagas lo que yo hice, porque no existe ninguna evidencia de que esto te servirá a ti, solo diré que esto funcionó y podría funcionarle a Uds., incluso creo yo, podrían tomarlo de referencia y plantear un nuevo modelo algo más interesante.

Primero, te comento que puedes buscar en Google sobre CRO y te dará más de 68 millones de resultados, con la posición 0 incluida, donde te explicará en claro y practico inglés que CRO es un rapero muy popular que no lo conocemos por estas latitudes (Perú). Mejor busca la frase completa: Conversion Rate Optimization.

El oráculo, perdón, quise decir Google te mostrará un resultado similar a este:

Con su posición cero inclusive, eso me lo contó la genial Lesley Vallejos, una grande del SEO nacional.

En imágenes hay más referencias aún:

Pero como en Attach tenemos buenos diseñadores, como Jhan Mendoza por ejemplo, entonces les pedí ayuda y les regalamos este gráfico que se parece a otros, pero en versión Attacha (es como le llamamos en Attachmedia a cualquier artilugio, desarrollo, diseño, idea o propuesta que hacemos en casa).

He aquí la creación de Jhan

Pero antes de empezar a describir los pasos, vamos por el principio.

 

Pre-requisitos para la práctica del CRO

 

  • Se debe contar con un sitio web con alguna herramienta de analítica (Google Analytics por ejemplo).
  • Debe tenerse instalada una herramienta de intervención (Google Tag Manager).
  • Deben haberse etiquetado al menos, en algunas interfases, los eventos que siguen el comportamiento de los usuarios.
  • Si el sitio es de ecommerce, al menos debe tener etiquetada una ruta con comercio electrónico avanzado (si hablamos de Google Analytics).

 

Pasos previos antes de empezar con el o los procesos de optimización.

 

  1. Ten claro los objetivos de negocio (es obligatorio ponerlo aunque sé que ya lo habías asumido)
  2. Considera contar con un equipo mínimo de profesionales
  3. Mapea las rutas de conversión
  4. Prioriza

 

1. Tener claro los objetivos del negocio. 

Si quieres tener una idea de los objetivos del negocio podrías revisar el concepto de inbound marketing y sus pasos, seguro que vienen a tu cabeza ideas de cuáles podrían ser tus objetivos.

El concepto de inbound una cortesía de Brian Halligan, CEO de Hubspot desde el 2005.

O Como a Google le gusta llamarlo (See-Think-Do) gracias al maestro y ex evangelista de Google Avinash Kaushik.


Coinciden bastante bien esas 4 fases, seguro que lo viste también.

Y verás que en lo que más se enfocan los negocios en Do y luego en Think, lo cual tiene mucho sentido pues es donde va la inversión de las campañas.

Lo más seguro es que los objetivos del negocio sean:

– ROI.

– Ventas totales.

– Crecimiento del Margen de venta.

– Rotación de Inventario.

– Leads.

– Optimización de costos de campaña; entre otros.

 

Hay mucho que contar acá, será motivo para redactar otro post.

2. Debes tener claro que CRO no lo hace una sola persona, a no ser que tengas un talentoso genio o lo seas tú y quieras hacer cada grupo de acciones cambiando de rol constantemente, lo cual no es aconsejable porque se va muy lento. 
Los talentos a tener en cuenta son:
Diseñador / Copywriter (Si son 2 mejor), pero podría tratarse de una persona, hay creativos que tienen ambas capacidades. Si tiene conocimientos en UX y técnicas de inspección, mejor, porque podría parar a un auditorio de cabeza y hacer que las ideas broten con mucha facilidad.
Analista (Data Science), uno serio, esos que hacen regresiones lineales como quien suma 1 + 1 y Kolmogorov es su amigo, trata a los datos como nosotros a nuestra mascota y los K-means y dendogramas son temas con los que empieza a charlas con su set de datos. Por cierto, el analista debiera tener además conocimientos y habilidades de presentación de datos. Sus herramientas preferidas son: SPSS, Tableau, Excel y Weka. Entiende Google Analytics y la dinámica del tráfico. Nos puede contar mucho de aquello.
Analytics Data Engineer, una especia en evolución, son capaces de entender un problema, saber cómo captar los datos para mover las cosas y por si fuera poco, saben programar. Entienden a la perfección las estructuras de datos, por eso el Analista le tiene mucha simpatía, pues le sirve pases gol de la nada misma.

Otros locos del equipo
Programador, de preferencia fullstack developer, sino da el presupuesto, puedes contar con frontend developer (especializado en javascript), de esos que le gustan, además de programar, los negocios.

Analista de Datos (Experto en Reporting), maneja excel, tableau, datastudio, access y con capacidades de presentación de datos. Si tienen suerte como yo y les toca alguien como Marifé Ramirez, con toda la actitud y perseverancia en el ADN, las cosas van a marchar bastante bien.

Project Manager, a veces el trabajo de gestión demanda a uno de estos gestores.

3.  Mapeo de Rutas de Conversión 

Hay que dedicarle unos días a revisar todas las rutas de conversión. Un ejemplo:

Estas rutas deben estar etiquetadas, para lo cual un cuadro que ayude numéricamente a priorizar y tomar acción
Las Rutas son 4

4. Priorizar 
Para priorizar es recomendable contar con números, que por cierto podrían venir de Google Analytics.


Es aquí donde se puede empezar a priorizar rutas o segmentos de ruta donde aplicar el proceso CRO. Ahora sí, vamos por el proceso con algo más de detalle.

 

El Proceso (Desarrollo del juego)

 

¿Viste que era un mapa y que había varios lugares donde hacer el trabajo?

Pues bien, como te puedes imaginar, cada nodo de tu red, tendrá un proceso a trabajar, de allí la importancia de identificar cuáles son los nodos más importantes.

Hay que tener cuidado que lo que se esté haciendo y que no choque con otros experimentos en marcha.

Veamos entonces que trae el proceso:

  1. Análisis de Situación. Ya priorizamos, ahora el asunto es tomar datos e insights y empezar a entender el problema que puede tener una de las rutas.
  1. Creación de hipótesis. Una vez entendimos el problema, tomando algunas suposiciones, planteamos algunas hipótesis, esto es tomar un supuesto como verdadero y declarar un valor o un comportamiento esperado. Por ejemplo:

“Si cambiamos el titular e incluimos una palabra más vinculada a promoción, el usuario tendrá más interés en el producto ofertado”

  1. Propuestas de Diseño y Copy. Las propuestas ahora se deben presentar gráficamente. Se decide si el experimento será A/B Test, Multivariante o Multivariable. Para el ejemplo nos quedamos con el multivariable.
  1. Desarrollo de variantes. Entran los programadores a hacer su magia. Crean variantes que se van a presentar aleatoriamente a los usuarios que ingresen en la interface (página web). Esto se puede realizar con alguna de las herramientas de optimización (Google Optimize, Optimizely o l combo Analytics/Tag Manager).
  1. Lanzamiento de Experimento. Existe un momento para lanzar y ese momento no es un fin de semana. Es mejor lanzar durante días de mucho tráfico, de tal manera que el experimento (si en caso terminara rápido) nos dé información relevante.
  1. Análisis de Resultados. Una vez terminado hay que revisar la información. Un experimento ganador no necesariamente es lo mejor para el negocio
  1. Registro de Aprendizaje. La memoria es frágil, por lo tanto, al término de cada experimente hay que documentar y entender las razones por las que ganó. Esta información nos permitirá sugerir nuevos test futuros.

 

 

Consejos Attachos 

 

Gente como el Chino Kunigami (chino, ¡actualiza la foto!), Luisinho García, Tux Campos, Adrián “papu” Llave (no seas malo, esa foto es del cole), entre otros expertos han coincidido en lo siguiente:
Un mapa gráfico ayuda bastante para entender dónde estamos trabajando actualmente y nos permite evaluar puntos en la ruta a optimizar.

  • No lanzar experimentos cuando se acerca un feriado. De preferencia lanzar los experimentos cuando primeros días de la semana.
  • No lanzar experimentos que influyen demasiado en otro experimento que ya está en ejecución.
  • Ten un documento donde almacenes tus hipótesis. Un Excel queda bien, sobretodo porque a veces tendrás que filtrar filas.
  • El resultado del experimento no siempre es el esperado por el negocio. Podría ser que se generan Leads, pero no necesariamente ese es el indicador del negocio más importante. Cuando el Lead debe ser gestionado, es mejor hacer el análisis en 2 tiempos.

En próximos posts entraremos en más detalle de algunos de estos puntos, pues cada uno da para hablar.

Postdata: Quizá algunos lectores avispados se dieron cuenta de la mención de algunos colegas, me queda comentar a mi favor, que este post también sirvió de homenaje a esos attachos que se rompen el alma día a día y son realmente geniales, le dan más estilo a la Analítica y a la práctica del Conversion Rate Optimization (CRO).