Marketing Analytics: mejora tu Conversión Digital

Notas del editor

• #2: Llegado a este punto os voy a contar que la charla se llama “Mejora tu conversión como profesional digital gracias al Marketing Analytic”. Este título no es mío, sino de Iñaki y he tenido que leerme la descripción que pusieron en la Web del eShow para ver de qué tenía que hablar. Y aún así no me queda demasiado claro. Así que os pido disculpas sino va de esto. Pero alguna vez tenía que pasar con los nombres que ponemos a las cosas.
• #5: Y al final me quedé con el siguiente título
• #8: Os voy a contar “CROmo” trabajo, porque vamos a ver que es una metodología basada en CRO.
• #9: Por suerte, las herramientas incorporan integraciones con las herramientas de analítica digital. Google Analytics en su mayoría. https://www.semrush.com/news/google-analytics-data-in-my-reports/ https://www.sistrix.es/tutoriales/datos-de-google-analytics-en-la-herramienta-sistrix/ https://support.abtasty.com/hc/en-us/articles/219051197-Finding-AB-Tasty-data-in-Google-Analytics
• #10: Y gracias a esta facilidad con los datos, es posible aplicar metodologías de trabajo cuya toma de decisiones se basa en los datos. Metodología CRO tradicional
• #11: Prefiero construirlo de una forma diferente: nuevo modelo representación. En inglés se vende mejor.
• #12: Si se hace bien, mejoras. Y si se hace mal, te quedas igual o empeoras.
• #13: Modelo aplicable a perfiles digitales, no únicamente a CRO. Lo de Digital Marketing Analytics lo he puesto por ti Iñaki. Al final, más que con las acciones que son parte de mi trabajo, os tenéis que quedar con la metodología.
• #16: Corrección de errores 404 de Google Search Console, validando tráfico con Google Analytics. No hay por qué aplicar redirecciones a todos los errores que existen.
• #17: Corrección de errores 404 de Google Search Console, validando tráfico con Google Analytics
• #18: Corrección de errores 404 de Paid Media
• #19: Limpieza de URLs con Screaming para las diferentes fuentes de tráfico. Y si no tienes Google Analytics, siempre puedes cruzar la info con un Excel.
• #20: Consulta siempre con la fuente original de tráfico y pregunta a la persona responsable de esa fuente de tráfico. No te fíes de la herramienta de Analítica Digital
• #21: El objetivo al final es tener un set de páginas 100% disponible pero ¿lo conocemos? La propia gente de las empresas incluso no tiene conciencia de la cantidad de páginas que tiene su sitio Web. Y como hemos dicho antes, no nos podemos fiar de la propia herramienta de Analítica Web porque todas las páginas puede que no tengan el tracking code.
• #23: Es responsabilidad de cualquier de nosotros ayudar a entender a nuestras empresas / con las que trabajamos todos los contenidos que tienen disponibles, de modo que podamos trackearlas correctamente.
• #26: Una vez realizado el análisis inicial, tenemos un listado (que puede ser muy grande) de iniciativas a realizar
• #29: ¿Quién me dice esto qué es? Cambio de dominio.
• #32: Imaginemos que hemos propuesto una nueva estrategia. Con la segmentación por lista de clientes de AdWords, puede mostrar anuncios a los clientes en función de datos sobre ellos que haya compartido con Google.
• #33: Puedo considerar el ahorro que voy a tener en compra de medios.
• #39: Es muy importante acumular experiencia y aprender de la experiencia.
• #40: Algoritmos de Google
• #44: Si somos ordenados en la definición de acciones, gestión de prioridades, etc. Al final conseguimos que las implementaciones sean más precisas y no haya que validar constantemente.
• #45: Si en lugar de indicar qué hay que hacer, inviertes tiempo en que comprendan por qué se hace y cómo se hace, al final la dedicación es menor. Modelos de validación.
• #46: Con Screaming Frog podemos auditar la implementación de píxeles de Google Analytics (UA o GTM). Ahora bien, las empresas no saben las páginas que tienen, de modo que tenemos que emplear el listado de páginas completo. También podemos validar implementaciones de otros píxeles como Facebook, Optimizely / AB Tasty / Hotjar
• #49: Hay que ver el impacto que tiene. Por ejemplo, esta gráfica muestra cómo Google entiende la implementación de una etiqueta. Ha tardado 3 meses en corregir los errores que existían. Eso quiere decir que el impacto puede que no sea inmediato después de la implementación, ayudándonos a priorizar la próxima vez.
• #50: Cuando se implementa algo, comparar con lo estimado para anticipar subidas / caídas.
• #51: Hay que conseguir que cualquier implementación realizada o alteración de tráfico sufrida quede documentada. Y de esto no tenemos que encargarnos únicamente nosotros, ya que no somos los dueños de la Analítica. Hay que involucrar a las diferentes áreas y es nuestra labor el definir una nomenclatura.
• #54: Con todo lo que había por hacer, no quise pasar un listado extenso. Justifiqué con volúmenes el por qué de cada acción y pedí: “si estáis de acuerdo, decidme quien es el equipo que se encarga de implementar estas acciones y me siento con ellos ahora mismo”.
• #55: Me senté con ellos y: formación screaming frog, uso del tag assistant (plugin), dar un modelo para primera validación de errores
• #56: Y los títulos, veréis por ejemplo que aún quedan muchas cosas por solucionar, pero para dar valor a que no todas las acciones tienen la misma importancia.
• #58: Además de un libro de Gemma Muñoz y Tristán Elósegui. "Marketing analytics enables marketers to measure, manage and analyze marketing performance to maximize its effectiveness and optimize return on investment (ROI)“.
• #59: Esta metodología (o la propia de CRO) es un modelo con el que llevo trabajando mucho tiempo y a mí, a día de hoy, me funciona. Al final tomas decisiones basadas en datos y no en impulsos.
• #60: Pese haber sido una charla sobre tabaco (porque “datos”), espero no haya habido demasiado humo y os haya gustado.