Un aspecto muy importante después de poner en marcha una estrategia o haber lanzado una campaña, es conocer cómo ha funcionado lo que, en muchas ocasiones, también funciona como punto de partida de la siguiente acción.

Pensar, calendarizar, crear, programar un contenido y todo lo que gira en torno a ello, no termina en el momento en el que lo ponemos a funcionar. Tenemos que tener en cuenta dos aspectos, el primero es que cada acción no funciona de manera aislada al resto, sino que toda estrategia tiene su efecto dentro del funcionamiento global de la cuenta. En segundo lugar, es esencial conocer los resultados de cada acción, analizar cómo ha funcionado y cómo podría hacerlo mejor para optimizar el funcionamiento de la siguiente. En este post nos centraremos sobre todo en este segundo punto gracias al Analytics Dashboard de Connectif.

En qué consiste el Dashboard de Analytics de Connectif y cómo sacarle partido

La herramienta de Connectif, además de permitirnos desarrollar un sinfín de estrategias, nos proporciona un apartado donde analizar datos de las acciones y campañas, y crear informes según nuestras necesidades.

No estamos hablando de un Google Analytics, pero teniendo en cuenta que cada plataforma lleva a cabo un proceso de atribución que se rige por sus propias normas o condiciones, es bueno conocer los resultados que cada una de ellas muestra. No obstante, también es cierto que los KPIs que muestra GA4 en ocasiones se quedan cortos si lo que queremos es analizar más al detalle una estrategia de email marketing o automation (más allá de los eventos como compras, ingresos, visitas a página y otros eventos que extrae GA4) , y para ello, las plataformas de esta disciplina son las que mejor nos pueden ayudar a sacar conclusiones teniendo en cuenta todo un contexto.

Obtén rápidamente una visión global de tu cuenta de Connectif y su relación con tu negocio

La intención de este post no es solo conocer sobre este servicio interno de analítica, sino que, si además usáis Connectif en vuestra estrategia, podáis seguirnos y aplicar algunas de las ideas que vamos a comentar.

Cómo utilizar Analytics, caso real de cliente

En el menú de la izquierda, encontraréis lo que parece un gráfico de barras, haremos clic en él y se nos desplegarán dos opciones: Dashboards y Data Explorer.

Y, es en este momento, en el que se nos abre todo un abanico de opciones para realizar nuestro análisis y sacar conclusiones. Conozcamos cada uno de estos dos apartados y sus fortalezas.

Analytics: Dashboards

En este primero nos vamos a encontrar con un Dashboard (como su propio nombre indica) que nos va a dar una primera visión global de la cuenta. Podemos decir que para el tipo de medición que queremos hacer, está bastante completo. 

En la parte izquierda aparece un menú (número 1 en la imagen) que nos permite seleccionar sobre qué queremos obtener información (comercio electrónico, contenido, tráfico en la web, contactos,…). Una vez seleccionado lo que queremos analizar, seleccionamos el intervalo de tiempo sobre el que queremos hacer la consulta (número 2 en la imagen), y en último lugar, aplicamos el filtro de la segmentación de usuarios que queremos investigar (número 3 en la imagen).

En este apartado vamos a poder ver todo tipo de información relacionada con nuestras campañas, presentadas de manera visual en diferentes tipos de gráficas, como podemos ver en este primer pantallazo (gráfica de evolución, gráfica tipo Donut, de embudo, ranking, de barras…), y además, con algunas de ellas podemos interactuar con sus opciones desplegables y filtrar según nuestros intereses, como vemos a continuación.

Llegados a este punto, vamos a ver la teoría dentro de la práctica, a través de un ejemplo con cliente. En la pasada campaña de Black Friday pusimos a funcionar una acción de captación de leads a través de una «Ruleta de premios» (hasta el momento se estaban recogiendo a través de una acción de captación con el incentivo de muestras gratis). Queríamos analizar no solo el número de leads generados, sino el potencial y calidad de estos leads.

En una simple imagen podemos ver cómo los usuarios que fueron captados a través de la Ruleta de premios (color azul) a pesar de haber recogido menos suscriptores (entendiendo también que había estado activa menos tiempo), había tenido mejores resultados en cuanto a ingresos.

Si analizamos ambos segmentos:

1. El de «muestras gratis» (color naranja) generó 7206 leads, pero solo 738,15€ en todo el periodo analizado (casi dos años).
2. El segmento atraído por la Ruleta de Premios (color azul) había generado menos leads, 683 en total, pero un ingreso de 1888,15€ en todo el periodo.

Analytics: Data Explorer

Este apartado se nos presenta como un lienzo en blanco (¡toca dejar volar la creatividad!).

En la imagen que aparece a continuación se muestran agrupadas todas las opciones que da la herramienta para la elaboración del informe.

A diferencia del Dashboard que hemos podido ver en el punto anterior, los informes del Data Explorer se muestran menos visuales, pero con mayor detalle. Una vez creado el informe, la herramienta también nos da la posibilidad de exportar el informe en un CSV para su posterior análisis, o para ser trabajado mediante otra herramienta como por ejemplo en Google Looker Studio (anteriormente Google Data studio).

Como en el punto anterior, vamos a ver este servicio desde otro ejemplo aplicado. En este otro caso, aplicamos el informe para obtener información sobre el evolutivo de los usuarios primerizos (usuarios que compran por primera vez) y los recurrentes, para ver mensualmente el efecto que tiene si llevamos a cabo acciones pensadas para generar recurrencia o si nos centramos en captación y primera compra. 

Este ejemplo fácilmente puede verse e interpretarse desde el informe en Data Explorer. Sin embargo, nosotros lo exportamos y volcamos a Looker Studio para presentárselo al cliente de la siguiente manera.

Otras aplicaciones del apartado de Analytics

Analizar cómo han convertido los segmentos o audiencias según la campaña

Una aplicación que desde viva! llevamos a cabo es la de analizar por segmentos cómo ha funcionado una campaña en concreto, y de qué manera lo ha hecho para cada uno de ellos. Por ejemplo, una empresa de cajas de cartón que vende tanto a B2B como a B2C, los primeros días de diciembre son importantes dado que la comunicación va encaminada a obtener sus productos para prepararse para sus envíos de Navidad.

En la imagen vemos cómo el segmento de empresas (color naranja) tiene una mayor actividad de compra conforme nos acercamos a mitad de mes, frente a los consumidores finales (color azul), con unos ingresos de 4.298€ y 1.911€ respectivamente, siendo un segmento menos numeroso el primero que el segundo.

Analytics de Connectif permite conocer a los diferentes segmentos, ver cómo se comportan, cómo interactúan con el contenido que les mostramos, si visitan productos o convierten en compras, etc. por eso es tan importante hacer una buena segmentación de la BBDD.

Lectura recomendada: Modelos de segmentación de BBDD

Tomar la decisión sobre qué día y a qué hora es mejor hacer un envío

No todas las BBDD se comportan de la misma manera, y cada línea de negocio es diferente a otra, por lo que adoptar una estrategia que generalmente se dice que funciona bien, no tiene por qué ser un éxito en todos los eCommerce, por eso, es interesante poder realizar un análisis sobre nuestra propia audiencia.

En este sentido hay plataformas que tienen desarrollado un parámetro que se conoce por el nombre de Smart send time o envío inteligente, en este caso, Connectif lo que proporciona son resultados y en base a esto, nosotros somos los que tomamos la decisión sobre qué día y a qué hora hacer el envío. En la imagen que mostramos a continuación es una toma de decisión en función al tráfico de la web, entendiendo, por el tipo de comunicación, que es el momento en el que el usuario tiene tiempo para pasar más tiempo navegando con su dispositivo.

Saber más sobre el funcionamiento e impacto del contenido web

Podemos analizar el funcionamiento del contenido con el que trabajamos día a día (email, notificaciones push, contenido Web, SMS), con el objetivo de optimizarlo al máximo. En este caso vamos a mostrar resultados del contenido Web según el workflow, ordenado de mayor a menor según la tasa de conversión de clics.

Como habréis podido observar, de este servicio de analítica podríamos seguir hablando mucho, mucho más, analizar todos y cada uno de los apartados del Dashboard así como de las métricas y gráficas que en él aparecen, conocer todas las posibilidades que nos brinda la opción del Data Explorer y la oportunidad de crear nosotros mismos los informes según nuestras necesidades. 

Seguiremos dándoos píldoras para desarrollar este y otros muchos más servicios que nos dan esta y otras plataformas de Email marketing & automation, así que, no dejéis de leernos. 

¡Nos leemos en el siguiente post!