¿Analítica en eCommerce? Inicia con una estrategia

Para la analítica, así como para cualquier acción que se realice en tu sitio web, especialmente si es eCommerce, debe existir una estrategia u objetivo.

[Tweet “Para hacer #analítica en un #eCommerce hay que considerar cuál es el objetivo o estrategia”]

Tener objetivos claros y apropiados para medir la actividad en un sitio web es muy importante. Una estrategia de medición es el primer paso para un buen programa de analítica. El objetivo final de cualquier eCommerce es vender un producto. Casi cualquier otra métrica que se seleccione es prácticamente solo un diagnóstico para llegar a ese fin.

Tipos de métricas para analítica en eCommerce

Existen diferentes tipos de métricas que pueden usarse para analítica en un eCommerce. Algunas son:

Ventas
Conversiones suaves
Indicadores principales
Métricas de diagnóstico

Estas métricas son las más básicas para llegar al objetivo de vender productos o servicios. Los expertos recomiendan solamente concentrarse en estas cuatro divisiones para no sentirse sobrecargados de datos.

Una segunda parte de cualquier estrategia es que las acciones pueden generarse basándose en las métricas que ayudarán al negocio. Es frecuente que las acciones ocurran basándose en métricas más profundas, pero los cambios en las métricas de nivel más alto pueden generar planes poderosos.

En este post se hablará de cada una de las estrategias planteadas en el listado anterior.

Ventas

Ésta podría parecer una métrica simple, pero hecha de forma adecuada, es más que sólo la cantidad de dinero generado.

Otra métrica a considerar dentro de este apartado son los ingresos generados por venta. Monitorear esta métrica puede influir mucho en el éxito de un eCommerce. Si el número de transacciones de venta es alto, pero los ingresos por transacción son bajos, es necesario emplear tácticas para hacer crecer el tamaño de la canasta, carrito o bolsa de compra.

Si ocurre lo contrario, se debe pensar en planes para reducir las fricciones en las ventas, como ofrecer descuentos o ayudar a los usuarios a recobrar fácilmente su carrito de compras.

También es fácil olvidar el efecto de las devoluciones en las ventas. Si están creciendo, podría ser más que sólo problemas con el producto. Podría ser que los textos de los productos dan una idea poco realista de estos o que se está haciendo marketing al tipo equivocado de clientes.

Conversiones ‘suaves’

Las conversiones ‘suaves’, como la creación de cuentas o inscripción a un newsletter, son una métrica que puede olvidarse fácilmente. No todos están listos para comprar en su primer visita a un eCommerce. Mantener a un posible cliente en el sistema con una conversión menos agresiva puede llevar a grandes cosas.

Sin embargo, sí es importante considerar qué tan seguido estas conversiones suaves se convierten en ventas y el tiempo que esto lleva.

Idealmente, estas conversiones deben añadirse a un nuevo canal de marketing y rastrearse. Es posible ver cómo el comportamiento de compra de las conversiones suaves es diferente de las demás. Algunas veces quienes realizan este tipo de conversiones tienen mayor valor de carrito por venta, o compran más seguido que otros.

Sin embargo, enfocarse solamente en este tipo de conversiones podría generar un marketing distorsionado. Se deben ver como el camino a otro fin, no como el objetivo en sí.

Indicadores principales

Muchos de estos indicadores principales son métricas default en Google Analytics. Es imposible generar ventas sin tráfico, pero no todo el tráfico genera ventas. Este tipo de métrica está en una segunda o tercera prioridad después del objetivo final de más ventas. Sin embargo, la mayoría de los eCommerces se obsesionan con esto. Pero incluso una pérdida en el tráfico puede ser bueno, si lo que se perdió fueron visitas de baja calidad.

Muchas veces vale la pena segmentar los indicadores principales en métricas más definidas. Por ejemplo, un segmento avanzado para tráfico sólo en el área local para un negocio que tenga ubicación física. La clave para esta estrategia es considerar el perfil de usuario que tiene más probabilidades de conversión. Esto puede permitir separarlos en usuarios que generan ventas y los que no lo hacen tanto.

Métricas de diagnóstico

Las métricas de diagnóstico son detalles que son importantes, pero verlas sin contexto pueden llevar a malas decisiones. Por ejemplo, las tasas de abandono de un sitio no son malas, pues los usuarios podrían estar satisfechos con sólo encontrar la ubicación física de una tienda y dejar el sitio tras lograr su objetivo.

Igualmente, una tasa de conversión baja en una página de categoría de productos podría ser muy alta si se considera que quizá los usuarios no han visto ningún producto que les atraiga.

Para saber si una métrica está siendo vista sin contexto hay que preguntarse: ¿qué tan difícil es explicar esta métrica en relación con las ventas de productos? Entre más difícil sea, más probable es que haya muy poca correlación, aunque en conjunto con otras sea una métrica importante.