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domingo, 9 de agosto de 2015

Como no gestionar una campaña desastrosa


Todos los profesionales del marketing que quieren gestionar una campaña deberían saber exactamente y por adelantado: 
  1. ¡Cuánto se pueden gastar! 
  2. ¡Qué es lo que esperan conseguir! 
Cuando tengamos esta información, los datos pueden prevenirnos de hacer campañas que nunca podrían haber funcionado. Además estos datos pueden prevenir la pérdida de confianza, pueden prevenir que perdamos grandes oportunidades.

El conocimiento de los datos nos lleva a tener claro que tipo de conversiones podemos conseguir:
  • Tener un gran flujo de leads significa que hay que trabajar de forma inteligente.
  • No usar los datos para generar perfiles será perjudicial.
  • Usar datos para generar perfiles de la forma equivocada puede ser peor.
Todas estas preguntas tienen una respuesta LA ANALÍTICA WEB, que nos permite saber en qué lugar en nuestro embudo de conversión los clientes se están cayendo, cuáles son las partes de nuestra web que más les gustan y cómo podemos mejorar todos y cada uno de los días.

Mucha gente no sabe: 
  • Cuánto pueden generar por cada cliente. 
  • Cuánto están gastando actualmente para atraer a un cliente.
  • Cuánto pueden gastar sin riesgos. 
  • Esto es peligroso ya que se trata de hacer marketing con los ojos vendados.
Los datos son la clave: 
  • Paso 1: Debes conocer tu retorno de una forma precisa. 
  • Paso 2: Evalúa tus campañas, antes y después. 
  • Paso 3: Trata de garantizar antes y después si la campaña está garantizada en términos de resultados.
PIPL, PIPA y PMB
  • Definición – Promedio de Ingresos Por Lead [PIPL] son los ingresos totales divididos entre el número de leads, es algo fundamental para los acuerdos basados en CPL. ejemplo: 100.000 EUR ingresos por mes. 1.000 leads. 100 EUR PIPL. Si el Porcentaje de Margen de Beneficios/PMB = 40% 40 EUR Beneficio Bruto por Lead. Esto te permite tomar decisiones de CPL con criterio.
  • Definición – Promedio de Ingresos Por Adquisición/Cuenta [PIPA] son los ingresos totales divididos entre el número de clientes que han PAGADO. es algo fundamental para los acuerdos basados en CPA. Ejemplo: 100.000 EUR ingresos por mes. 100 Clientes de pago. 1.000 EUR PIPA Si el Porcentaje de Margen de Beneficios/PMB = 40% 400 EUR Beneficio Bruto por Adquisición/Cuenta/Cliente de pago. Esto te permite tomar decisiones de CPA con criterio.
  • Definición – Porcentaje de Margen de Beneficios [PMB] Es el porcentaje total de todos los ingresos que resulta en beneficio bruto. Algo fundamental para todo tipo de acuerdos.
¿Que es el análisis web?

El análisis de la web es la medición, recopilación, análisis e informes de datos de Internet a fines de la comprensión y la optimización de uso de la web. 

Los actores principales del análisis web son: Google Analytics. Yahoo Web Analytics. Adobe (Omniture Site Catalyst). Click Tale.  Alexa. Quantcast.

Las empresas web que utilizan Google Analytics tienen una subida exponencial de sus visualizaciones, como se puede ver en el siguiente gráfico.



Porque tenemos que recopilar datos?

  1. Recopilamos datos para responder a la pregunta de cuánto nos podemos gastar en marketing.
  2. Recopilamos datos para medir el éxito y el fracaso de nuestros esfuerzos.
  3. Recopilamos datos para optimizar nuestros esfuerzos de marketing que tenemos en marcha (Tests A/B).*
  4. Recopilamos datos porque nos ayuda a iluminar el camino a recorrer en materia de desarrollo web y nuestra propia estrategia.
*Los tests A/B consisten en la publicación de dos versiones diferentes de un anuncio, una web o un email a un subconjunto de usuarios con el propósito de averiguar si la Opción A o la Opción B es la que genera mejores resultados a la hora de conectar con esos usuarios o cuál genera más conversiones. Esta debe ser la guía para los profesionales del marketing digital y sin una forma de medir el tráfico de nuestra web no vamos a poder realizar esta actividad. Deberías hacer tests A/B con: 
  • Emails. 
  • Páginas web. 
  • Anuncios. 
  • Con todo lo demás también se podría.
Más sobre los tests A/B

Paso 1: Prueba solo una variable en cada ocasión. 
Paso 2: Los tests se deben llevar a cabo de forma simultánea. 
Paso 3: Recopila suficientes datos estadísticos relevantes, cuantos más mejor. 
Paso 4: ¿Qué quieres probar? Por ejemplo: 
  • El lugar donde colocar tu llamada a la acción. 
  • Texto exacto a utilizar. 
  • Color del botón. 
  • Si lo puedes cambiar, testéalo. 
Paso 5: Trata de automatizarlo si lo tienes en una URL.

¿Por qué utilizar Analytics?

Optimización de las conversiones 
  • ¿Qué hacen los visitantes cuando están en tu web? 
  • Mejora de las tasas de conversión de visitantes sin gasto adicional. 
  • Redefinir el camino para los usuarios según lo que necesitan. 
  • Todos los visitantes quieren encontrar el agujero del conejo, el truco es encontrar el más adecuado para ellos.
Las palabras clave más usadas en Analítica Web
  • Hits 
  • Impresiones por página / vistas 
  • Visitas 
  • Visitantes únicos
  • Páginas y visitas 
  • Duración media de las visitas 
  • Tasa de rebote 
  • Porcentaje de nuevas visitas 

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