Analiza datos para medir el éxito del correo electrónico

¿Quieres aprender sobre el análisis de datos para una tienda de comercio electrónico? Aquí veremos algunos de los conceptos básicos de la analítica, incluyendo cómo establecer objetivos, evaluar métricas y medir el éxito. 

La analítica de datos sirve para averiguar qué funciona y qué no en una tienda de comercio electrónico. Sirve sin importar si la empresa es un negocio grande o pequeño. Con los insights de la analítica, se puede determinar qué ventas y tácticas de marketing son las más efectivas. También sirve para entender el comportamiento de las y los clientes. Estos insights ayudan a un negocio a descubrir qué tácticas dan los mejores resultados. Estas son las áreas en que se debe invertir tiempo y dinero, porque brindarán el mayor retorno de la inversión.

Los datos que una empresa analiza pueden venir de varias fuentes. Por ejemplo, ya sabes de Google Analytics. Muchas plataformas de comercio electrónico incorporan su propia analítica, El marketing por correo, las redes sociales y otras herramientas, a veces, también. Se pueden reunir datos de otras fuentes, como encuestas a clientes, pruebas A/B y mapas de calor. 

¿Cómo se mide el éxito de un comercio electrónico con datos? Primero, se establecen objetivos para cada área, estos deben ser SMART, es decir, específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporales. Cada uno contribuye a lograr el objetivo final de éxito en el comercio electrónico. Al establecer objetivos se eligen las métricas para medir el éxito de un negocio o una meta de marketing. Estas métricas son indicadores clave de rendimiento (KPI). Un KPI es una medida para evaluar qué tan exitoso es un negocio para lograr un objetivo comercial o de marketing. Las métricas monitoreadas varían según los objetivos y los datos acumulados. Es útil para las tiendas de comercio electrónico más nuevas comparar los resultados de sus métricas trimestralmente. Un trimestre es un período de 3 meses del calendario financiero de una empresa. Cada año tiene 4 trimestres. Comparar los resultados con el periodo anterior ayuda a una empresa a determinar si las métricas están mejorando. Las empresas que venden productos costosos, como joyas o muebles de lujo, deben tener en cuenta que la conversión llevará más tiempo. Las personas pueden necesitar más tiempo para investigar y decidir. En ese momento, es útil seguir las microconversiones, que ya viste. Estas indican que un/a cliente potencial está avanzando hacia una transacción de compra. Las tiendas que tienen al menos un par de años en el mercado usarán comparaciones trimestrales y anuales para medir el crecimiento y los ingresos. Cuando un comercio electrónico tiene dos o más años cuenta con acceso a más datos así como relaciones más duraderas con sus clientes. Esto significa que la empresa puede rastrear métricas durante un período de tiempo más largo. También puede enfocarse en las métricas de fidelidad. 

Veamos un ejemplo de cómo los datos se relacionan con los objetivos de una empresa. Imagina una tienda que vende insumos de oficina. Establece como objetivo aumentar su tasa de conversión en 1% en los próximos 6 meses. Para medir los resultados, rastreará la métrica de tasa de conversión. También podría separar las visitas móviles y de escritorio para ver diferencias de compartimiento. Si la tasa de conversión móvil es menor, se deberá mejorar la experiencia móvil. También podría usarse un mapa de calor. Esta herramienta muestra cómo las visitas interactúan con el sitio y ayuda a mejorarlo. Por ejemplo, ¿Las y los clientes se quedan atascados en el campo de código de promoción durante el pago y terminan abandonando la compra para buscar promociones? Estos datos pueden usarse para mejorar el proceso de pago. Se podría reducir dicho campo y así los obstáculos, y mejorar la conversión. 

Ahora, que ya sabes cómo crear objetivos y analizar datos, apliquemos la analítica al embudo de marketing. Desde que una persona descubre una marca hasta que se convierte en defensora leal de ella. La analítica ayuda a las empresas a descubrir información importante de sus clientes, como el origen del tráfico y qué canales atraen más visitas y generan más ventas. También da información sobre la ubicación geográfica de sus clientes, intereses, comportamiento, etc. A medida que las y los clientes avanzan por el embudo, llegan al proceso de compra. Aquí las empresas pueden usar la analítica para medir las ventas y las métricas del carrito, como la tasa de conversión, el valor promedio de pedido y la tasa de abandono del carrito. 

Por último, la analítica ayuda a medir la fidelidad de las y los clientes. El valor del tiempo de vida del cliente (CLV) es una métrica útil porque estima el gasto total esperado de un/a cliente durante cierto tiempo. Cuanto mayor sea el número, mejor. Retener clientes existentes es más rentable que captar nuevos/as. Para algunas tiendas de comercio electrónico, el CLV puede estar basado en un servicio de suscripción, como kits de comida, o compras recurrentes, como agua. Para otras, en compras únicas, como un instrumento musical. 

La analítica también ayuda a las empresas a medir la defensa de la marca, la forma más fuerte de lealtad del cliente. La defensa de la marca mide el número de clientes que hacen marketing de boca en boca. La puntuación neta de promotor (NPS) mide la defensa de la marca preguntando cuán fieles son las y los clientes a una empresa. Los datos de NPS se recopilan a través de una encuesta que pregunta a las y los clientes qué tan probable es que recomienden la empresa. Luego, las personas califican a la empresa del 0 a 10. Los resultados muestran la opinión general de las y los clientes. 

Fuente:
Coursera – Google Marketing Digital E-Commerce.