El antídoto contra la vanidad métricas cuando usted tiene menos de 1 hora/semana para análisis de marketing
A principios de este año, en Humanlytics entrevistamos a más de 100 pequeñas y medianas empresas (PYMES) para conocer sus mayores puntos débiles de marketing digital. Lo que descubrimos fue que dos temas recurrentes seguían apareciendo una y otra vez:
- Escaso tiempo/ancho de banda para el análisis: La mayoría de los propietarios de pequeñas empresas y vendedores tienen tiempo y ancho de banda muy limitados para analizar sus datos. Están demasiado ocupados dirigiendo sus negocios. Como dijo el propietario de un negocio, «usar datos es como intentar rescatar un piano de una sala en llamas, es bueno tenerlo, pero tengo prioridades más altas.»Esto se debe a que se necesita mucho tiempo y capacitación para convertir los datos en información empresarial procesable, es decir, para responder a preguntas empresariales y respaldar la toma de decisiones empresariales.
- Las métricas de vanidad No agregan Valor Comercial: las métricas de vanidad son métricas que te hacen sentir bien con tu negocio, pero en realidad no te ayudan a tomar decisiones (no son procesables). El problema con las métricas de vanidad es que en realidad pueden ser peores que no usar análisis. No solo son una pérdida de tiempo, en realidad pueden engañar a sus decisiones comerciales. Métricas agregadas como «nuevas sesiones» en tu sitio web, por ejemplo, pueden ocultar más de lo que revelan. Por ejemplo, si aumenta el número de sesiones nuevas, ¿es algo bueno (obtener tracción con usuarios nuevos) o algo malo (la retención con usuarios que regresan está disminuyendo)?
Aquí es donde entra en juego el análisis de cohortes. La función de análisis de cohortes de Google Analytics es el antídoto para ambos problemas (tiempo limitado y métricas de vanidad engañosas).
¿Qué es una cohorte? En pocas palabras, una cohorte es simplemente un subconjunto de usuarios agrupados por características compartidas. En el contexto del análisis de negocios, una cohorte generalmente se refiere a un subconjunto de usuarios segmentado específicamente por fecha de adquisición (es decir, la primera vez que un usuario visita su sitio web).
Un «análisis de cohortes», entonces, simplemente le permite comparar el comportamiento y las métricas de diferentes cohortes a lo largo del tiempo. A continuación, puede encontrar las cohortes de mayor o menor rendimiento y qué factores impulsan este rendimiento.
El análisis de cohorte informe es uno de los más subestimados cuenta en Google Analytics. ¿Por qué? Porque le ayuda a aislar el impacto de sus diferentes actividades de marketing en un grupo específico de destinatarios, en lugar de ruido en los datos.
Ejecutar un análisis de cohortes es una de las formas más sencillas de ejecutar un experimento para su empresa. Como especialista en marketing, puedes ejecutar una campaña de tiempo limitado con ciertas características que deseas probar: contenido del anuncio, canal de marketing, público objetivo, diseño de landing page, etc. Luego, puedes comparar métricas de alcance, interacción y conversión para estas diferentes campañas de marketing, para ver qué factores de la campaña realmente agregaron valor a tu negocio y cuáles no.
Este es el verdadero valor y propósito de la analítica de marketing en primer lugar. En pocas palabras, el análisis de marketing te dice qué funciona, qué no funciona y cómo ajustar tus actividades de marketing en función de estos comentarios. El análisis de cohortes hace precisamente eso, centrándose en el efecto de cada actividad de marketing o cambio en un público específico a tiempo.
En cuanto al problema de escasez de tiempo para muchas empresas, revisar el análisis de cohortes típico cada semana le llevará menos de una hora. Cada empresa tiene diferentes necesidades de análisis de marketing. Pero para muchas empresas, si solo tienes el tiempo y el ancho de banda para mirar un informe de Google Analytics por semana, a menudo recomiendo comenzar con el informe de análisis de cohortes, en lugar de perder tiempo con métricas de vanidad.
En este artículo, cubriremos:
- Para qué sirve el Análisis de Cohortes
- Limitaciones del Análisis de Cohortes en Google Analytics
- Una introducción para principiantes al Informe de Análisis de Cohortes en Google Analytics
- Algunos Ejemplos de Análisis de Cohortes para Comenzar
Como técnica de análisis de negocios, un Análisis de Cohortes le permite comparar variables y cambios entre sus campañas de marketing digital.
Por ejemplo, al igual que las tiendas físicas reales, los sitios web cambian. Si lo haces bien, cambian mucho y a menudo. Puede utilizar un análisis de cohortes para intentar aislar el efecto de la modificación del sitio web en el comportamiento del usuario.
Estos son algunos factores que pueden afectar el comportamiento de los usuarios y que es posible que desee analizar con un Análisis de Cohorte:
- Público objetivo
- Contenido de anuncios
- Canales
- Campañas / experimentos
- Rediseños de sitios web
- Nuevas líneas de productos y ofertas de servicios
- Ventas, descuentos, campañas de promoción
En análisis web, puede comparar el rendimiento de las cohortes en métricas de tráfico (p. ej., usuarios recurrentes), métricas de interacción (p. ej., duración media de la sesión) o métricas de conversión (p. ej. sesiones con transacciones).
Aunque en teoría puede analizar cualquiera de estos factores con un análisis de cohortes, no todas las herramientas de análisis (por ejemplo, Google Analytics) le permiten analizar el impacto de todos estos factores en el comportamiento del usuario.
Limitaciones del análisis de cohortes en Google Analytics
Aunque el análisis de cohortes puede ser muy útil en teoría, el informe de análisis de cohortes en Google Analytics tiene muchas limitaciones en la práctica.
En primer lugar, las cohortes en general pueden agruparse técnicamente por cualquier característica compartida. Sin embargo, el informe de análisis de cohortes de Google Analytics (que ha estado en fase beta durante un tiempo) actualmente solo puede definir cohortes en función de la fecha de adquisición (es decir, la primera vez que un usuario visita su sitio web).
En segundo lugar, el seguimiento de la retención y de los usuarios que regresan en su sitio web (que es para lo que se usa a menudo el análisis de cohortes) es actualmente un ejercicio impreciso para Google Analytics. Por ejemplo, digamos que Pete es un usuario de tu sitio y lo visita hoy. Si vuelve a visitarlo mañana, Google Analytics debería registrarlo como usuario recurrente.
Sin embargo, si Pete hace alguna de estas cosas, es posible que Google Analytics no pueda rastrear correctamente su próxima sesión como una sesión que regresa:
- Borrar las cookies del navegador
- Visitar el sitio en un dispositivo o navegador diferente
- Visitar el sitio en modo de incógnito
El consumidor digital típico ahora posee un promedio de 3,64 dispositivos, y el 36% de los estadounidenses posee un teléfono inteligente, una computadora y una tableta. Esta incapacidad para realizar un seguimiento constante de los usuarios en todos los dispositivos, navegadores y sesiones no es un problema trivial.
Por último, está el problema de confundir variables. Como comentamos anteriormente, puede ser útil superponer las métricas de tu cohorte con tu calendario de marketing para ver cómo cambian las métricas con tus actividades de marketing.
Pero cualquier asociación entre una campaña de marketing y un aumento en las métricas es una correlación, no una causalidad. Quizás Facebook comenzó esa nueva campaña publicitaria el lunes pasado, pero ¿puede el aumento en la retención de usuarios atribuirse realmente a la calidad de sus anuncios de Facebook? ¿O podría ser que una de tus publicaciones de blog más antiguas esté empezando a tener tracción?
A menos que realice ensayos controlados aleatorios (ECA) en los que asigne usuarios aleatoriamente a un grupo de control o a un grupo de tratamiento, no puede establecer definitivamente la causalidad entre una campaña de marketing y los cambios de métrica. Esto es especialmente cierto si tienes varias campañas ejecutándose al mismo tiempo.
Dicho esto, incluso con sus limitaciones, el informe de análisis de cohortes en Google Analytics puede seguir siendo direccionalmente correcto para la toma de decisiones basada en datos, especialmente si prueba sus campañas de marketing y cambios como experimentos separados (por ejemplo, si solo ejecuta anuncios de Facebook en enero, anuncios de Twitter en febrero, campañas de Adwords en marzo, etc.).
A continuación se explica cómo usar la función de análisis de cohortes en Google Analytics.
Un manual para principiantes del Informe de Análisis de Cohortes en Google Analytics
Puede encontrar el informe de análisis de cohortes en Audience.
En la parte superior del informe de análisis de cohortes, puede ajustar la configuración para el tipo de cohorte, el tamaño de la cohorte, la métrica y el intervalo de fechas.
- Tipo de cohorte: actualmente, la única opción es la fecha de adquisición (la fecha de la primera sesión del usuario)
- Tamaño de cohorte: puede elegir definir cohortes por día, por semana o por mes. Por ejemplo, si selecciona por mes, cada cohorte representa a los usuarios adquiridos en un mes determinado (por ejemplo, la cohorte de enero incluye a todos los usuarios que tuvieron su primera sesión en enero)
- Intervalo de fechas: la ventana de tiempo que desea examinar(por ejemplo, las últimas 6 semanas)
- Métrica: los datos que verá en el informe. La métrica predeterminada es retención de usuarios, que mide el porcentaje de usuarios que regresan.
También puede elegir estas métricas «por usuario » y métricas» totales»:
a continuación, puede seleccionar que las cohortes para mostrar en el gráfico.
También puede agregar segmentos adicionales (por ejemplo, tráfico de móviles/tabletas, etc.) para la comparación, al igual que con cualquier otro informe, haciendo clic en el botón más junto a «Todos los usuarios» en la parte superior del informe. Puedes encontrar nuestro tutorial sobre el uso de segmentos de Google Analytics para analizar a tu audiencia aquí:
Sin embargo, la esencia real del informe de análisis de cohortes es el mapa de calor justo debajo de este gráfico. Por ejemplo, a continuación comparo a Todos los Usuarios con el segmento de Tráfico de Pago.
Este mapa de calor le permite identificar rápidamente las métricas de rendimiento más alto (y más bajo) por cohorte y semana después de la fecha de adquisición. La semana 0 representa la semana en la que los usuarios de esa cohorte tuvieron su primera sesión. Este mapa de calor de cohorte no se puede exportar, por lo que es posible que tenga que copiar/pegar o capturar el gráfico.
Digamos que realicé una nueva campaña de remarketing de Adwords la semana del 9/11 para reorientar a los usuarios que visitaron mi sitio. Como puedes ver en el informe de Análisis de cohortes anterior, mi retención de usuarios aumentó significativamente esa semana. Esto puede ser evidencia de que mi campaña de remarketing está aumentando la retención de usuarios, lo que puedo explorar más a fondo en mi informe de Adwords (en Adquisición).
Por esta razón, recomiendo que abras tu calendario de marketing en una ventana separada para superponer el mapa de calor de tu cohorte con el contexto de tus actividades de marketing. Si solo desea realizar un seguimiento de las fechas de sus campañas de marketing, le sugiero que pruebe la función de anotaciones integrada en los informes de Google Analytics.