Central de Conversiones: Fidelizando mejor y ganando más con Google Analytics (Parte I)

Fidelizando mejor y ganando más con Google Analytics (Parte I)

martes, 22 de septiembre de 2009

FidelizaciónLa fidelización de visitantes, usuarios o clientes resulta tremendamente importante para la mayor parte de industrias. Si en el negocio de los medios te interesa que tus lectores regresen con una cierta asiduidad, no resulta menos importante en el de los hoteles o viajes que tus usuarios y clientes sigan regresando a tu web a la hora de planificar su viaje.

La fidelización está directamente relacionada con la satisfacción de cliente y trae como consecuencia la retención del mismo. Por supuesto, una política ganadora "de retención", sumada a tu estrategia existente "de adquisición" desembocará en una mayor cuota de audiencia o mercado para tu negocio.

Bien, hoy empezaremos la casa por sus cimientos. Vamos a configurar un entorno de análisis para evaluar qué tipos de contenidos o productos funcionan mejor para fidelizar a nuevos visitantes sin sacrificar, en el proceso, a aquellos que ya nos visitan con asiduidad.

Como control previo de orden técnico (consúltalo con tu departamento de desarrollo si no te has encargado tú mismo de estas configuraciones), debemos cerciorarnos de que la cookie “_utmz” de Google Analytics conserva su duración inicial de 6 meses (si hemos hecho uso de la función gaTracker._setCookieTimeout(); nos aseguraremos de que dicha cookie conservará los datos de visitante durante al menos 3 meses).

Hecho esto, definiremos ciertos indicadores de fidelización de cara a conformar tres segmentos para los que asumiremos las siguientes premisas:

- Visitantes previamente fidelizados: Se trata de visitantes que ya nos seguían de cerca y ahora siguen entrando con asiduidad.

- Visitantes recién fidelizados: Se trata de visitantes que no nos conocían de modo previo al periodo objeto de análisis. Hemos pasado a fidelizarles.

- Visitantes irregulares no fidelizados: Se trata de aquellos que han venido varias veces a lo largo del tiempo, pero a los que no podemos considerar fidelizados.

Vamos a asumir que tenemos una web de medios o blog en el que cada categoría de contenidos se actualiza semanalmente. Además, vamos a asumir que realizaremos análisis mensuales (acotando el mes previo al análisis en el arranque de cada mes). De este modo, ajustamos nuestras condiciones a dicho periodo a la hora de definir 3 segmentos avanzados de Google Analytics:

a) Visitantes previamente fidelizados:

Aquí usaremos cuatro condiciones principales, concatenadas por una "Y" (todas ellas deben cumplirse):

- Fuente = Tráfico Directo O Palabra de búsqueda = "nombrededominio" O Fuente = [lectores de RSS identificados]
- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = 4 ó más
- Días transcurridos desde la última visita = 7 ó menos (esto se puede ajustar perfectamente al tipo de publicación)
- (sólo si la hemos creado): Valor definido por el usuario = *indicador de interés activo* (esto es algo que pasaremos a tratar en la tercera parte de esta serie)

Otros factores importantes a la hora de evaluar la fidelidad de nuestros usuarios podrían ser:

- Conocimiento de la marca: Podríamos añadir como nueva condición que la frase de búsqueda coincida con una expresión regular que contemple todas las posibles combinaciones que utilizan los usuarios para referirse a la marca. En nuestro caso sería algo de este estilo: (((.*)mv consultoria(.*))|((.*)mv consultoría(.*))|((.*)mvconsultoria(.*))|((.*)mvconsultoría(.*)))
- Acceso a través de dispositivos móviles: Aunque para algunos esto puede ser más discutible y menos claro que el punto anterior, podríamos pensar que un usuario que accede a nuestra web a través de un dispositivo móvil (iPhone, PDA, BlackBerry, etc.) es un usuario fidelizado (sobre todo si se trata de un blog). A día de hoy, no todo el mundo utiliza un teléfono móvil o una PDA como "dispositivo principal de navegación" (esto no es así en Japón, por ejemplo). Por lo tanto, podemos considerar fieles a aquellos usuarios que están accediendo desde un dispositivo móvil, ya que nos están demostrando que tienen un considerable nivel de interés en nuestros contenidos.

b) Visitantes recién fidelizados

Usamos aquí otras tres condiciones, concatenadas igualmente por un "Y":

- Fuente = *Lista de referentes principales* y lista de *palabras de búsqueda* no navegacional (separados por "O"s)
- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = 2 ó más
- Días transcurridos desde la última visita = 7 ó menos

c) Visitantes irregulares no fidelizados

Para esto propongo recurrir a las siguientes condiciones, separadas por "O":

- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = menos de 4
- Días transcurridos desde la última visita = más de 7 (como decíamos para el primer segmento, este umbral es perfectamente ajustable al tipo de publicación)

Tabla resumen de todo lo comentado hasta ahora:

Con estos segmentos creados ya podemos ir en busca de la tabla de detalles de contenido (Content Drilldown). Ahí podremos buscar las áreas temáticas que estamos cubriendo y evaluarlas, por ejemplo, en base a la siguiente clasificación:

- Temas con fuerte empuje entre los visitantes previamente fidelizados
- Temas con fuerte empuje entre los visitantes recién fidelizados
- Temas con éxito repartido entre los dos anteriores
- Temas con gran éxito entre espontáneos e irregulares, pero poca capacidad de fidelización

Lo más probable es que el tercer escenario sea el más beneficioso para nuestro negocio: Nuestro volumen de tráfico aumenta con nuevos usuarios fidelizados (y no esporádicos, de difícil control), pero éstos no pasan a reemplazar a los ya existentes sino que se suman a ellos.

Fijaos en el siguiente ejemplo:

Como véis, el tema “Dispositivos móviles” goza de éxito entre los visitantes previamente fidelizados. Sin embargo, una explicación de conceptos básicos como “KPIs” triunfa mayoritariamente entre espontáneos y visitantes de fidelización reciente (¿"newbies"?).

Por supuesto, nos hemos dejado varias cosas importantes en el tintero: ¿Qué pasa con los lectores RSS? ¿Cómo creamos una variable personalizada que nos permita dotar de mayor precisión a la propiedad de "fidelización previa"? ¿Aplicaríamos esto mismo para el caso de las reservas de hoteles? ¿Y en otras industrias? ¿Cómo encaja todo esto en métricas de uso cotidiano y Cuadros de Mando?

Por eso hemos dividido esto en varias partes. Pronto la Segunda Parte, con más ideas!

No dudes en contarnos cómo te ha ido si decides poner este modelo en práctica. Estaremos encantados de asistirte durante el proceso y resolver tus dudas en este mismo blog. ¡Pon tu granito de arena y cuéntanos tu experiencia!
Publicado por Marta Rodríguez y Sergio Maldonado, MV Consultoria (GAAC), España

3 comentarios :

Edu dijo...: Gracias por los tips, una sola duda:

A que te refieres con lista de *palabras de búsqueda* no navegacional en b) Visitantes recién fidelizados; 23 de septiembre de 2009, 3:20 p.m.
Sergio Maldonado dijo...: Gracias a ti, Edu. Esto nos da una oportunidad para aclarar mejor este concepto:

Es común entre muchos usuarios utilizar la caja de búsqueda de Google con un perfecto conocimiento de la URL de la web a la que quieren acceder. Se trata de un uso que realmente tiene muy poco de búsqueda.

Esto es algo que hemos llamado "búsqueda navegacional", puesto se asemeja más al "tráfico directo" que a una intención real de búsqueda.

Saludos!; 24 de septiembre de 2009, 2:48 a.m.
Andrés Flores dijo...: Hola Sergio,

¿Podrías aclarar este concepto?

- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = n o más

Me parece que no es exactamente lo que vosotros necesitáis para fines de este análisis.

Saludos,

Andrés; 26 de septiembre de 2009, 8:28 a.m.

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