SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 70
Descargar para leer sin conexión
Cuando la conversión no acaba en la web:
analítica accionable para webs de leads
2
LLEVA TU NEGOCIO MÁS ALLÁ DE LAS EXPECTATIVAS
Estrategas	Web		y	MakingSEM como	partners trabajaremos	de	forma	coordinada	para	conseguir	la	mayor	
rentabilidad	para	su	negocio.		Explotando	las	sinergias	entre	la	gestión avanzada	de	campañas	y	una	
analítica	digital	enfocada	a	la	consecución	de	objetivos	de	negocio	e	incremento	de	la	rentabilidad.
Eduardo Sánchez González
• Analítica Web
• CRO
• Marketing en Buscadores
• Consultoría Automóvil
• Formación
eduardo@estrategasweb.com
eduardo.sanchez@makingsem.es
@esanchez43
Ingeniero Informático Master en MarketingOnline y dirección deventas por la universidad Europea
Miguel deCervantes.
Master en SEO SEM y Master en Analítica Web, procesamiento dedatos y tecnologíade
procesamiento dedatos en Kschool.
Fundador deEstrategas y Marketers Web y Socio en MakingSEM agencia partner premier de
Google.
Comencéen el mundo onlinedesarrollando sitios web antes delaburbuja .com, posteriormente
pasé a laindustria del automóvil trabajando durantemás de14 años dirigiendo un equipo
multidisciplinar queenlazabael mundo onliney offliney formando partedel grupo OPEL
Pathfinderes formado por 25 representantes en Europay quelidera el desarrollo deestrategias
digitales para lamarca.
He tenido la suertedetrabajar en proyectos paraempresas como KIA,ONO, SEGITTUR, Instasent,
Interflora,entreotras y colaborar con diversos centros entreellosCámarade Comercio de Madrid,
CICE, Iconversity
Eduardo Sánchez González
Alguno de nuestros clientes actuales
Alguno de nuestros clientes actuales
6
Parecen Comercios Electrónicos
7
Pero son webs de Leads
• Su funcionamiento global tiene muchas semejanzas con un ecommerce tradicional
• Listados productos
• Fichas detalle
• Precios (normalmente desde…)
• Pero los productos y servicios tienen ciertas particularidades que no le hacen
adecuado para un pago inmediato con una tarjeta
• Productos a medida que hacen imposible dar un precio cerrado
• Servicios sujetos a disponibilidad de plazas
• Productos de precio muy elevado y procesos de compra largos
• Etc.
• Veremos un caso de implementación en un negocio con un tipo de venta complejo
como es el de la venta de automóviles.
8
Desafío
• Analizar estas páginas donde la conversión se
produce fuera del entorno digital puede suponer
un desafío
• Un análisis centrado en la web se quedará
incompleto, por ejemplo el cálculo del ROAS
deberá realizarse por estimación según medias de
conversión de lead a pedido.
Mayo	2016
Un ejemplo basado en un caso real
(no era peugeot…)
10
Concesionario Automóviles
• Parten de un analytics básico, sin personalizar.
• Según los distintos responsables analytics no lo usan porque no les aporta valor. Su
concepción de negocio está muy alejada de los datos que ofrece la web.
• No se pueden realizar cambios significativos en la web ya que está sujeta a los
estándares de marca, por lo que parte de los análisis centrados en mejora de
usabilidad, arquitectura, CRO valdrán para sacar conclusiones pero no para realizar
cambios que lleven a una mejora del negocio.
• La conversión es offline, disponen de un departamento donde se centraliza el
tratamiento de las llamadas y gestión de leads.
Mayo	2016
Estableciendo un Plan.
12
Objetivos fundamentales del Plan
• Se define que información sería útil para el concesionario. Se indica que no se
podrán realizar integraciones costosas. Los programas ERP y CRM son
“recomendaciones oficiales” y el margen de acción y presión sobre los proveedores
de los mismos muy limitado
• Ayudar a tener un stock de vehículos adecuado
• Analizar la efectividad del departamento que gestiona los leads y llamadas
• Efectividad del equipo de ventas en cierre de leads por personas.
• Controlar la rentabilidad de las campañas publicitarias
• Analizar los ingresos atribuibles a la web
• Cómo hacer promociones efectivas en la web y otros medios digitales (email,
redes sociales).
13
Equipo Gestión Llamadas y lead
• Un equipo de personas reciben todas las llamadas y leads.
• Su objetivo al atender llamadas o leads es conseguir una visita del cliente potencial
al concesionario.
• Realizan un seguimiento posterior para comprobar si realmente han visitado la
exposición o taller y si han terminado comprando.
• Se encargan de realizar los envíos de newsletter y cambiar ofertas en la web.
14
Algunos KPIs
• Porcentaje de llamadas Atendidas / Llamadas Entrantes . Global y por persona del
departamento
• Porcentaje Conversión Lead (o llamada) a Cita
• Porcentaje Visitas Confirmadas respecto a Citas
• Cierre a ventas sobre citas por persona del equipo de ventas
• Comparación ratios online con solo exposición
• ROAS por canal
Mayo	2016
Parte Online
El Producto
16
Ecommerce mejorado
• Aunque la web no es un comercio electrónico sí que tiene un comportamiento similar
en muchos puntos
• Listados de vehículos
• Listados de ofertas tanto para vehículos como ofertas de taller
• Fichas de detalle de los vehículos y ofertas
• Y con particularidades en otros
• Del inicio de la operación a la compra efectiva pueden pasar meses
• Todas las operaciones se cierran offline
• El producto que se manda en el lead no suele ser el que se compra finalmente.
Proceso Compra
Impresiones Clics
Añadir	al	
carrito	
(Envío	
Formulario)
Checkout
Step 1	
(contacto	
cliente	)
Checkout
Step 2	(Cita	
Concertada)
Checkout
Step 3	(Vista	
Exposición)
Checkout
Step 4	
(Pedido)
Transacción	
(venta	
vehículo)
ONLINE OFFLINE
Mayo	2016
Tunning
Parte	Online
01
02
03
04
1. Impresión Productos
2. Clics
3. Envían un Formulario
4. En Lugar de enviar Formulario
Llaman por teléfono
20
¿Qué Necesitamos?
• Los listados se configuran como en cualquier comercio electrónico mejorado,
recogiendo las impresiones y clics para conocer el interés sobre los modelos, CTRs,
Efecto de la posición de productos, etc..
• El envío de un formulario será considerado como la acción de añadir al carrito. En este
punto debemos recoger los siguientes datos.
• El Client-ID en una dimensión extra para usarlo en posibles conexiones con la API y
CRM
• Un número único que identifique el Lead
• Este número lo usaremos también para la transacción
• El canal por el que se inició la sesión en la que se envío el clic
• Los datos del modelo de interés para tratarlo como producto en GA
21
Detalle Producto
• En la ficha del vehículo disponemos de todos los datos necesarios para mandar la
información del producto (código sku, nombre del mismo, etc)
• Uso de campos
• Category: Lo usaremos para indicar el sector del modelo (A, B, C), en los ejemplos
usaremos un sistema más amigable (urbano, compacto, etc.)
• Variant: Utilizamos este campo para el acabado del mismo
• Todos estos campos se mandan como campos ocultos del formulario y también se
recogen a su vez en la capa de datos.
• Se añaden dimensiones extra de producto como (Motor, Combustible, Nº Plazas, Nº
Puertas,..)
22
Información de enlace y contexto
• Añadiremos cierta información extra para poder enlazar las distintas fases de proceso,
y también para el seguimiento offline posterior. Pasamos toda esta info como campos
ocultos y también la recogemos en la capa de datos
• El client ID lo recogemos vía GTM de la cookie _ga
• Se genera un número único para cada Lead que será la clave del seguimiento
• Usaremos ese mismo valor en la variable de id de transacción
• Se pasa la fecha de envío del lead
• También recogemos el canal de origen de la visita (adwords, seo, etc..)
23
Algo de código
24
Ejemplo parcial
• Con la primera función (ejemplo
reducido) comprobamos los parámetros
de la URL y le asignamos el origen del
lead correspondiente, en lugar de usar
los de google usamos una nomenclatura
más directa y fácil de interpretar.
• La segunda función valdría como
parche para generar un número de lead
si no puedes crear la BBDD, genera una
cadena de números y letras aleatoria.
25
Rellenando los Campos Ocultos y DL
• Pasamos las variables a los campos ocultos y a la Data Layer
26
Tratamiento Leads
• La información recogida se trata offline, idealmente integrando el sistema con tu CRM
o ERP de forma que evitamos errores, y ahorramos tiempo y a medio plazo dinero.
• Si no hay opción de integración, no nos quedamos sin medir, utilizamos sistemas más
rudimentarios, al tratarse de un número reducido de ventas y leads se puede realizar
el seguimiento de forma manual con plantillas de seguimiento excel o spreadsheet.
Mayo	2016
Parte Offline
El Seguimiento
28
1
Parte	Offline	- Checkout
2 3 4
• Usaremos los distintos pasos del checkout para ver la evolución del seguimiento al
cliente, la intención es traerlo a la exposición y ahí venderle el vehículo, nos interesa
saber cuantos clientes se pierden cada paso, y la efectividad por empleado por lo que
tendremos que incluir estos datos
Contacto
Cliente
Cita	
Concertada
Confirmación	
Visita
Venta	del	
vehículo
Mayo	2016
30
A tener en cuenta
• Las fechas en las que pasan cada uno de los pasos, pueden ser necesarios más de un
intento de contacto, y más de una visita para llevar a cabo la venta, este control más
exhaustivo se llevará a cabo en el CRM, solo enviaremos a analytics el primer
contacto, la primera cita y primera visita.
• Se puede incluir en el proceso final de confirmación del checkout información sobre el
número de contactos necesarios para conseguir una visita o venta.
• El vehículo de interés puede cambiar en cualquier fase y en la compra final, se pueden
seguir estos cambios de modelo con la secuencia de eventos. Pero esto creará
inconsistencias en otros informes.
31
¿Qué Necesitamos?
• Las fechas para cada uno de los pasos.
• La persona que recibe y gestiona el lead
• El vendedor al que se le asigna el cliente potencial
• Todos los datos del vehículo de interés
• Los datos para conectar las fuentes
• Y por supuesto….
• El protocolo de medición
32
Dimensiones personalizadas I
33
Dimensiones personalizadas II
34
Métricas Personalizadas
Mayo	2016
Mayo	2016
Hit Builder
• La información offline la mandaremos vía protocolo
de medición. Podemos programar nuestro CRM o ERP
para que envíe los hits necesarios según se produzcan
los distintos contactos y eventos durante el proceso
de venta.
• A continuación pondremos algunos ejemplos de
hits generados con la herramienta Google Hit Builder
que nos servirá para mandar de forma fácil los
eventos y realizar pruebas.
• En los ejemplos se han omitido algunas métricas y
dimensiones personalizadas
https://ga-dev-tools.appspot.com/hit-builder/
Mayo	2016
Chuleta Protocolo de medición
• El protocolo de medición utiliza una serie de códigos para seleccionar cada tipo de
hit. Puedes verlos todos con ejemplos en Google Developers
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/parameters#cid
Mayo	2016
Checkout 1 – Cliente Contactado
Mayo	2016
Checkout 2 – Cliente Citado
Mayo	2016
Checkout 3 – Visita Expo
Mayo	2016
Checkout 4 – Pedido realizado
Mayo	2016
Transacción
Mayo	2016
Checkout - Confirmación
Mayo	2016
Mayo	2016
Mayo	2016
Mayo	2016
Tracking de Llamadas.
48
De nuevo la clave está en el MP
• Las centralitas IP están muy extendidas y utilizan bases de datos donde se recaba mucha
información como:
• Nº Desde el que se realiza la llamada (El del cliente)
• DDI (Número) al que se llama (Nuestros números)
• Extensión que atiende la llamada (me permitirá enlazar con quién la atiende)
• Duración de la llamada (0 para llamadas no atendidas)
• Tiempo de espera hasta que se atiende la llamada
• Nº De saltos hasta que se ha atendido
• Se pueden incorporar factores extra como una encuesta final donde indicar si se ha
concertado cita.
• Y todo esto lo podemos pasar a Google Analytics con el protocolo de medición
49
• Configuración para el ejemplo cortesía de Vertical ibérica
Un ejemplo en tiempo real
50
• Mediante un evento de llamada entrante para el control de las mismas
• Usaremos un pool de DDIs que iremos rotando para identificar las distintas fuentes
de las que llegan las llamadas, (publicidad impresa, canales digitales, etc) es
importante tener un número elevado con números sin usar que sustituyan a otros
para evitar que se usen fuera de campaña.
• Configuraremos la llamada también como si fuese una acción de comercio
electrónico añadir al carrito. Para controlar los ingresos
• dos métricas personalizadas para facilitar el seguimiento, “tiempo de espera”
“duración de la llamada”
• Para identificar las personas de los equipos usamos el valor de la extensión de
teléfono que tienen asignadas.
¿Cómo lo usaremos nosotros?
51
La parte del evento
• La categoría será siempre
“llamadas entrantes”
• En la acción incluimos la extensión
de quien atiende el teléfono y si la
llamada es atendida o perdida
(duración de la llamada = 0)
• En la etiqueta tenemos asociados
los distintos DDIs a la campaña de
origen que es el valor que ponemos
• En valor lo usamos para poner la
duración de llamada
52
El Ecommerce
• Incluimos las métricas
personalizadas
• duración de la llamada: cm4
• Tiempo de espera: cm5
https://ifttt.com
Ampliando – Control de productividad
Creamos un applet nuevo en IFTTT
Si pasa esto…
Buscamos que vamos a conectar
Elegimos el servicio
Y la acción que nos gueste
• En este caso new Alert
Delivered
Indicamos la alarma
• Queremos que nos mande un evento a analytics si el tiempo perdido dentro del
horario de oficina supera una hora que he configurado en RescueTime
Conectamos la cuenta
Entonces pasa esto otro..
Y vamos a la parte de que pasará
Escogemos Maker
Maker nos permite enviar una url como respuesta,
justo lo que necesitamos para enviar un hit con el
protocolo de medición.
Y su única opción
Creamos un evento con el hitbuilder
• El usuario será el número de
extensión de la persona que usa el
equipo. También lo usaremos en el
campo de etiqueta
• La categoría será “control de
productividad” y la acción “alarma
de tiempo perdido”
• El valor lo dejamos vacío para
añadir después el tiempo perdido
Montamos la url
• Poniendo tras https://www.google-analytics.com/collect?	El payload que
obtengo en el hitbuilder
• Todo junto tendrá este aspecto:
https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=event&tid=UA-59662337-
5&cid=102&ec=control%20productividad&ea=alarma%20tiempo%20perdido&e
l=102&ev=
Configuramos el campo
• Completo el campo ev con información
dinámica sobre el tiempo perdido y
después selecciono como método GET
y content Type texto plano
• Ahora cuando salte una alarma IFTTT se encargará de
enviarnos el evento a google analytics y tendremos un
histórico del tiempo de distracción del usuario que
tiene Rescuetime en su equipo.
Y listo para funcionar
Y el dato llega a GA
Información
¿Qué información de valor puedo obtener?
• Rentabilidadde los distintos canales publicitarios.Gracias al control mediante
el lead-id y el origen (last-clic) del mismo, y la integración del comercio electrónico.
(Y la importación de costes)
• Productividadde los equipos. Tanto del equipo que gestiona los leads como los
de ventas, tendremos información como
• Efectividad en la atención telefónica. Número de llamadas atendidas y perdidas
• Efectividad Gestión Leads: % Cierre Lead / Cita (o Llamada / Cita)
• Efectividad Vendedores Cierrea venta: % Cierre Cita a Venta global y por
vendedor y asesor gestión leads
• Margen de operaciones: y margen medio por vendedor
• Comportamiento usuario:Interés en los distintos modelos, adecuación stock,
diferencia entre lo que inicialmente buscan y finalmente compran, duración
operaciones, etc..
70
谢谢!
Gracias! Thank you!
Obrigado!
Merci!
Grazie!
Arigatô!
Vielen Dank!
Terima Kasih!

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web (seonthebeach 2015)
Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web  (seonthebeach 2015)Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web  (seonthebeach 2015)
Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web (seonthebeach 2015)Iñaki Huerta (ikhuerta)
 
Embudos de Conversion
Embudos de ConversionEmbudos de Conversion
Embudos de ConversionGemma Muñoz
 
Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...
Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...
Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...Indusmedia
 
Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...
Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...
Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...Ricardo Tayar López
 
2016 10-05 bilbao tech week crto
2016 10-05 bilbao tech week crto2016 10-05 bilbao tech week crto
2016 10-05 bilbao tech week crtoEli Garcia
 
Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015
Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015
Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015Arsys
 
Seo escalable - imagina, crea y crece congreso web zaragoza 2017
Seo escalable - imagina, crea y crece   congreso web zaragoza 2017Seo escalable - imagina, crea y crece   congreso web zaragoza 2017
Seo escalable - imagina, crea y crece congreso web zaragoza 2017Iñaki Huerta (ikhuerta)
 
Todo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebach
Todo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebachTodo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebach
Todo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebachIñaki Huerta (ikhuerta)
 
Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19
Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19
Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19Ricardo Tayar López
 
Analítica en un mundo Munticanal - eShow User Web Analytics MAD 2016
Analítica en un mundo Munticanal  - eShow User Web Analytics MAD 2016Analítica en un mundo Munticanal  - eShow User Web Analytics MAD 2016
Analítica en un mundo Munticanal - eShow User Web Analytics MAD 2016Iñaki Huerta (ikhuerta)
 
Digital intelligence big data and small data
Digital intelligence   big data and small dataDigital intelligence   big data and small data
Digital intelligence big data and small dataNeo Consulting
 
Google analytics paso a paso
Google analytics paso a pasoGoogle analytics paso a paso
Google analytics paso a pasoEli Garcia
 
Webinar –Introducción al eCommerce I
Webinar –Introducción al eCommerce IWebinar –Introducción al eCommerce I
Webinar –Introducción al eCommerce IArsys
 
Técnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientes
Técnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientesTécnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientes
Técnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientesIñaki Tovar
 
Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013
Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013
Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013Jorge Pascual Nadal
 
Modelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y Landings
Modelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y LandingsModelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y Landings
Modelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y LandingsIñaki Huerta (ikhuerta)
 
MEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLE
MEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLEMEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLE
MEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLEGemma Muñoz
 

La actualidad más candente (20)

Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web (seonthebeach 2015)
Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web  (seonthebeach 2015)Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web  (seonthebeach 2015)
Analitica Web: Encuentra el Punto G de tu web (seonthebeach 2015)
 
Embudos de Conversion
Embudos de ConversionEmbudos de Conversion
Embudos de Conversion
 
Seo basado en Analítica web
Seo basado en Analítica webSeo basado en Analítica web
Seo basado en Analítica web
 
Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...
Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...
Indusmedia 2014 - Gemma Muñoz - Desde que se cronometran las carreras, se cor...
 
Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...
Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...
Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la con...
 
2016 10-05 bilbao tech week crto
2016 10-05 bilbao tech week crto2016 10-05 bilbao tech week crto
2016 10-05 bilbao tech week crto
 
Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015
Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015
Cómo implantar un plan eCommerce paso a paso - Salón MiEmpresa 2015
 
Seo escalable - imagina, crea y crece congreso web zaragoza 2017
Seo escalable - imagina, crea y crece   congreso web zaragoza 2017Seo escalable - imagina, crea y crece   congreso web zaragoza 2017
Seo escalable - imagina, crea y crece congreso web zaragoza 2017
 
Todo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebach
Todo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebachTodo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebach
Todo lo que no mides (y deberias) - Google Analytics en el SEonthebach
 
Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19
Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19
Anatomía del A/B testing y la personalización. SEOnthebeach 2019. SOB19
 
Tendencias analytics para el 2016
Tendencias analytics para el 2016Tendencias analytics para el 2016
Tendencias analytics para el 2016
 
Analítica en un mundo Munticanal - eShow User Web Analytics MAD 2016
Analítica en un mundo Munticanal  - eShow User Web Analytics MAD 2016Analítica en un mundo Munticanal  - eShow User Web Analytics MAD 2016
Analítica en un mundo Munticanal - eShow User Web Analytics MAD 2016
 
Google Analytics Conversion
Google Analytics ConversionGoogle Analytics Conversion
Google Analytics Conversion
 
Digital intelligence big data and small data
Digital intelligence   big data and small dataDigital intelligence   big data and small data
Digital intelligence big data and small data
 
Google analytics paso a paso
Google analytics paso a pasoGoogle analytics paso a paso
Google analytics paso a paso
 
Webinar –Introducción al eCommerce I
Webinar –Introducción al eCommerce IWebinar –Introducción al eCommerce I
Webinar –Introducción al eCommerce I
 
Técnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientes
Técnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientesTécnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientes
Técnicas y herramientas CRO para convertir tráfico en clientes
 
Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013
Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013
Remarketing: Charla del ClinicSeo Barcelona 2013
 
Modelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y Landings
Modelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y LandingsModelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y Landings
Modelos de reporting SEO - Centrados en Keyword y Landings
 
MEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLE
MEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLEMEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLE
MEDIR EL ROI EN UX - MIDIENDO LO INTANGIBLE
 

Destacado

5 healthcare technology transformation trends to watch out for in 2017
5 healthcare technology transformation trends to watch out for in 20175 healthcare technology transformation trends to watch out for in 2017
5 healthcare technology transformation trends to watch out for in 2017Rahul Gupta
 
Companies financial result updated on 21 mar 2017
Companies financial result updated on 21 mar 2017Companies financial result updated on 21 mar 2017
Companies financial result updated on 21 mar 2017RAFI SECURITIES (PVT.)LTD.
 
Clpp Torres Carora
Clpp Torres CaroraClpp Torres Carora
Clpp Torres Caroraguestadd51a
 
Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017
Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017
Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017BookNet Canada
 
Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)
Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)
Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)Adrian Cockcroft
 
Dossiers noirs va 4191
Dossiers noirs va 4191Dossiers noirs va 4191
Dossiers noirs va 4191Michel Bruley
 
Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017
Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017
Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017CareggiMobile
 
AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17
AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17
AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17Carol Smith
 
Crisis de la alimentación y transporte escolar en la guajira
Crisis de la alimentación y transporte escolar en la guajiraCrisis de la alimentación y transporte escolar en la guajira
Crisis de la alimentación y transporte escolar en la guajiraMauricio Enrique Ramirez Alvarez
 
Меню EverJazz
Меню EverJazzМеню EverJazz
Меню EverJazziamtheocean
 
Sharing is caring_27.3.2017
Sharing is caring_27.3.2017Sharing is caring_27.3.2017
Sharing is caring_27.3.2017Tero Toivanen
 
Chikungunya fever presentation_for_health_practitioners
Chikungunya fever presentation_for_health_practitionersChikungunya fever presentation_for_health_practitioners
Chikungunya fever presentation_for_health_practitionersTannyella Valadares
 

Destacado (15)

SlideShare 101
SlideShare 101SlideShare 101
SlideShare 101
 
5 healthcare technology transformation trends to watch out for in 2017
5 healthcare technology transformation trends to watch out for in 20175 healthcare technology transformation trends to watch out for in 2017
5 healthcare technology transformation trends to watch out for in 2017
 
Companies financial result updated on 21 mar 2017
Companies financial result updated on 21 mar 2017Companies financial result updated on 21 mar 2017
Companies financial result updated on 21 mar 2017
 
Customer Experience Management
Customer Experience ManagementCustomer Experience Management
Customer Experience Management
 
Clpp Torres Carora
Clpp Torres CaroraClpp Torres Carora
Clpp Torres Carora
 
Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017
Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017
Harnessing the Power of Library Loan Stars - Jennifer Hubbs - Tech Forum 2017
 
Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)
Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)
Gluecon 2013 - Netflix Cloud Native Tutorial Details (part 2)
 
Dossiers noirs va 4191
Dossiers noirs va 4191Dossiers noirs va 4191
Dossiers noirs va 4191
 
Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017
Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017
Careggi Smart Hospital - candidatura premio forum pa 2017
 
AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17
AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17
AI for IA's: Machine Learning Demystified at IA Summit 2017 - IAS17
 
Crisis de la alimentación y transporte escolar en la guajira
Crisis de la alimentación y transporte escolar en la guajiraCrisis de la alimentación y transporte escolar en la guajira
Crisis de la alimentación y transporte escolar en la guajira
 
Меню EverJazz
Меню EverJazzМеню EverJazz
Меню EverJazz
 
Sharing is caring_27.3.2017
Sharing is caring_27.3.2017Sharing is caring_27.3.2017
Sharing is caring_27.3.2017
 
Chikungunya fever presentation_for_health_practitioners
Chikungunya fever presentation_for_health_practitionersChikungunya fever presentation_for_health_practitioners
Chikungunya fever presentation_for_health_practitioners
 
The Fall of Trump
The Fall of TrumpThe Fall of Trump
The Fall of Trump
 

Similar a Analítica Web para Un Concesionario de automóviles - eshow Barcelona 2017

Open session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultados
Open session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultadosOpen session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultados
Open session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultadosMultiplica
 
Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014
Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014
Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014eCommerce Institute
 
Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online
Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online   Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online
Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online Multiplica
 
Workshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] Experience
Workshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] ExperienceWorkshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] Experience
Workshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] ExperienceeCommerce Institute
 
Final final 5 solo para cuates
Final final 5 solo para cuatesFinal final 5 solo para cuates
Final final 5 solo para cuatesMoises Cielak
 
Presentación FRANCISCO LOSADA - eCommerce Day Santiago 2015
Presentación FRANCISCO LOSADA  - eCommerce Day Santiago 2015 Presentación FRANCISCO LOSADA  - eCommerce Day Santiago 2015
Presentación FRANCISCO LOSADA - eCommerce Day Santiago 2015 eCommerce Institute
 
Programa Superior Comercio Electrónico
Programa Superior Comercio ElectrónicoPrograma Superior Comercio Electrónico
Programa Superior Comercio ElectrónicoICEMD
 
Ppt eday-co-2
Ppt eday-co-2Ppt eday-co-2
Ppt eday-co-2BlackSip
 
¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...
¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...
¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...BlackSip
 
Guía básica de automatización
Guía básica de automatizaciónGuía básica de automatización
Guía básica de automatizaciónJudith Lopez
 
ohdigital | Optimizamos tus canales de venta online
ohdigital | Optimizamos tus canales de venta onlineohdigital | Optimizamos tus canales de venta online
ohdigital | Optimizamos tus canales de venta onlineHector Merodio
 
Analítica Web y Digital - KPIs
Analítica Web y Digital - KPIsAnalítica Web y Digital - KPIs
Analítica Web y Digital - KPIsMatias Mare
 
Optimizar la medición de leads
Optimizar la medición de leadsOptimizar la medición de leads
Optimizar la medición de leadsMetriplica
 
Nuevo concepto internacinal de generación de leads
Nuevo concepto internacinal de generación de leadsNuevo concepto internacinal de generación de leads
Nuevo concepto internacinal de generación de leadsLuiz Mello
 
#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?
#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?
#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?Multiplica
 
Aprende a medir tu ecommerce con GTM
Aprende a medir tu ecommerce con GTMAprende a medir tu ecommerce con GTM
Aprende a medir tu ecommerce con GTMCarlos Rabadán
 

Similar a Analítica Web para Un Concesionario de automóviles - eshow Barcelona 2017 (20)

Open session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultados
Open session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultadosOpen session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultados
Open session Multiplica - Integración de sistemas y medición de resultados
 
Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014
Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014
Presentación Andrés Varenius - eCommerce Day Guayaquil 2014
 
Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online
Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online   Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online
Midiendo mejor la conversión de nuestros leads online
 
Workshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] Experience
Workshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] ExperienceWorkshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] Experience
Workshop Corebiz- eCommerce Day Chile Online [Live] Experience
 
Final final 5 solo para cuates
Final final 5 solo para cuatesFinal final 5 solo para cuates
Final final 5 solo para cuates
 
Presentación FRANCISCO LOSADA - eCommerce Day Santiago 2015
Presentación FRANCISCO LOSADA  - eCommerce Day Santiago 2015 Presentación FRANCISCO LOSADA  - eCommerce Day Santiago 2015
Presentación FRANCISCO LOSADA - eCommerce Day Santiago 2015
 
Programa Superior Comercio Electrónico
Programa Superior Comercio ElectrónicoPrograma Superior Comercio Electrónico
Programa Superior Comercio Electrónico
 
Ppt eday-co-2
Ppt eday-co-2Ppt eday-co-2
Ppt eday-co-2
 
¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...
¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...
¿Cómo mejorar el performance de un canal de e-commerce? eCommerce Day Colombi...
 
Guía básica de automatización
Guía básica de automatizaciónGuía básica de automatización
Guía básica de automatización
 
Cómo medir y analizar los resultados de mi página web o tienda online
Cómo medir y analizar los resultados de mi página web o tienda onlineCómo medir y analizar los resultados de mi página web o tienda online
Cómo medir y analizar los resultados de mi página web o tienda online
 
CÓMO MEDIR Y ANALIZAR LOS RESULTADOS DE MI PÁGINA WEB O TIENDA ONLINE
CÓMO MEDIR Y ANALIZAR LOS RESULTADOS DE MI PÁGINA WEB O TIENDA ONLINECÓMO MEDIR Y ANALIZAR LOS RESULTADOS DE MI PÁGINA WEB O TIENDA ONLINE
CÓMO MEDIR Y ANALIZAR LOS RESULTADOS DE MI PÁGINA WEB O TIENDA ONLINE
 
ohdigital | Optimizamos tus canales de venta online
ohdigital | Optimizamos tus canales de venta onlineohdigital | Optimizamos tus canales de venta online
ohdigital | Optimizamos tus canales de venta online
 
Analítica Web y Digital - KPIs
Analítica Web y Digital - KPIsAnalítica Web y Digital - KPIs
Analítica Web y Digital - KPIs
 
Optimizar la medición de leads
Optimizar la medición de leadsOptimizar la medición de leads
Optimizar la medición de leads
 
Nuevo concepto internacinal de generación de leads
Nuevo concepto internacinal de generación de leadsNuevo concepto internacinal de generación de leads
Nuevo concepto internacinal de generación de leads
 
#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?
#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?
#Leadsday 2017 ¿Cómo generar clientes, no leads?
 
Jornada Arabatic Zoho Internora
Jornada Arabatic Zoho InternoraJornada Arabatic Zoho Internora
Jornada Arabatic Zoho Internora
 
Medir para Ganar! Herramientas de Analisis Web y los KPI's
Medir para Ganar! Herramientas de Analisis Web y los KPI'sMedir para Ganar! Herramientas de Analisis Web y los KPI's
Medir para Ganar! Herramientas de Analisis Web y los KPI's
 
Aprende a medir tu ecommerce con GTM
Aprende a medir tu ecommerce con GTMAprende a medir tu ecommerce con GTM
Aprende a medir tu ecommerce con GTM
 

Analítica Web para Un Concesionario de automóviles - eshow Barcelona 2017

  • 1. Cuando la conversión no acaba en la web: analítica accionable para webs de leads
  • 2. 2 LLEVA TU NEGOCIO MÁS ALLÁ DE LAS EXPECTATIVAS Estrategas Web y MakingSEM como partners trabajaremos de forma coordinada para conseguir la mayor rentabilidad para su negocio. Explotando las sinergias entre la gestión avanzada de campañas y una analítica digital enfocada a la consecución de objetivos de negocio e incremento de la rentabilidad.
  • 3. Eduardo Sánchez González • Analítica Web • CRO • Marketing en Buscadores • Consultoría Automóvil • Formación eduardo@estrategasweb.com eduardo.sanchez@makingsem.es @esanchez43 Ingeniero Informático Master en MarketingOnline y dirección deventas por la universidad Europea Miguel deCervantes. Master en SEO SEM y Master en Analítica Web, procesamiento dedatos y tecnologíade procesamiento dedatos en Kschool. Fundador deEstrategas y Marketers Web y Socio en MakingSEM agencia partner premier de Google. Comencéen el mundo onlinedesarrollando sitios web antes delaburbuja .com, posteriormente pasé a laindustria del automóvil trabajando durantemás de14 años dirigiendo un equipo multidisciplinar queenlazabael mundo onliney offliney formando partedel grupo OPEL Pathfinderes formado por 25 representantes en Europay quelidera el desarrollo deestrategias digitales para lamarca. He tenido la suertedetrabajar en proyectos paraempresas como KIA,ONO, SEGITTUR, Instasent, Interflora,entreotras y colaborar con diversos centros entreellosCámarade Comercio de Madrid, CICE, Iconversity Eduardo Sánchez González
  • 4. Alguno de nuestros clientes actuales
  • 5. Alguno de nuestros clientes actuales
  • 7. 7 Pero son webs de Leads • Su funcionamiento global tiene muchas semejanzas con un ecommerce tradicional • Listados productos • Fichas detalle • Precios (normalmente desde…) • Pero los productos y servicios tienen ciertas particularidades que no le hacen adecuado para un pago inmediato con una tarjeta • Productos a medida que hacen imposible dar un precio cerrado • Servicios sujetos a disponibilidad de plazas • Productos de precio muy elevado y procesos de compra largos • Etc. • Veremos un caso de implementación en un negocio con un tipo de venta complejo como es el de la venta de automóviles.
  • 8. 8 Desafío • Analizar estas páginas donde la conversión se produce fuera del entorno digital puede suponer un desafío • Un análisis centrado en la web se quedará incompleto, por ejemplo el cálculo del ROAS deberá realizarse por estimación según medias de conversión de lead a pedido.
  • 9. Mayo 2016 Un ejemplo basado en un caso real (no era peugeot…)
  • 10. 10 Concesionario Automóviles • Parten de un analytics básico, sin personalizar. • Según los distintos responsables analytics no lo usan porque no les aporta valor. Su concepción de negocio está muy alejada de los datos que ofrece la web. • No se pueden realizar cambios significativos en la web ya que está sujeta a los estándares de marca, por lo que parte de los análisis centrados en mejora de usabilidad, arquitectura, CRO valdrán para sacar conclusiones pero no para realizar cambios que lleven a una mejora del negocio. • La conversión es offline, disponen de un departamento donde se centraliza el tratamiento de las llamadas y gestión de leads.
  • 12. 12 Objetivos fundamentales del Plan • Se define que información sería útil para el concesionario. Se indica que no se podrán realizar integraciones costosas. Los programas ERP y CRM son “recomendaciones oficiales” y el margen de acción y presión sobre los proveedores de los mismos muy limitado • Ayudar a tener un stock de vehículos adecuado • Analizar la efectividad del departamento que gestiona los leads y llamadas • Efectividad del equipo de ventas en cierre de leads por personas. • Controlar la rentabilidad de las campañas publicitarias • Analizar los ingresos atribuibles a la web • Cómo hacer promociones efectivas en la web y otros medios digitales (email, redes sociales).
  • 13. 13 Equipo Gestión Llamadas y lead • Un equipo de personas reciben todas las llamadas y leads. • Su objetivo al atender llamadas o leads es conseguir una visita del cliente potencial al concesionario. • Realizan un seguimiento posterior para comprobar si realmente han visitado la exposición o taller y si han terminado comprando. • Se encargan de realizar los envíos de newsletter y cambiar ofertas en la web.
  • 14. 14 Algunos KPIs • Porcentaje de llamadas Atendidas / Llamadas Entrantes . Global y por persona del departamento • Porcentaje Conversión Lead (o llamada) a Cita • Porcentaje Visitas Confirmadas respecto a Citas • Cierre a ventas sobre citas por persona del equipo de ventas • Comparación ratios online con solo exposición • ROAS por canal
  • 16. 16 Ecommerce mejorado • Aunque la web no es un comercio electrónico sí que tiene un comportamiento similar en muchos puntos • Listados de vehículos • Listados de ofertas tanto para vehículos como ofertas de taller • Fichas de detalle de los vehículos y ofertas • Y con particularidades en otros • Del inicio de la operación a la compra efectiva pueden pasar meses • Todas las operaciones se cierran offline • El producto que se manda en el lead no suele ser el que se compra finalmente.
  • 17. Proceso Compra Impresiones Clics Añadir al carrito (Envío Formulario) Checkout Step 1 (contacto cliente ) Checkout Step 2 (Cita Concertada) Checkout Step 3 (Vista Exposición) Checkout Step 4 (Pedido) Transacción (venta vehículo) ONLINE OFFLINE
  • 19. Parte Online 01 02 03 04 1. Impresión Productos 2. Clics 3. Envían un Formulario 4. En Lugar de enviar Formulario Llaman por teléfono
  • 20. 20 ¿Qué Necesitamos? • Los listados se configuran como en cualquier comercio electrónico mejorado, recogiendo las impresiones y clics para conocer el interés sobre los modelos, CTRs, Efecto de la posición de productos, etc.. • El envío de un formulario será considerado como la acción de añadir al carrito. En este punto debemos recoger los siguientes datos. • El Client-ID en una dimensión extra para usarlo en posibles conexiones con la API y CRM • Un número único que identifique el Lead • Este número lo usaremos también para la transacción • El canal por el que se inició la sesión en la que se envío el clic • Los datos del modelo de interés para tratarlo como producto en GA
  • 21. 21 Detalle Producto • En la ficha del vehículo disponemos de todos los datos necesarios para mandar la información del producto (código sku, nombre del mismo, etc) • Uso de campos • Category: Lo usaremos para indicar el sector del modelo (A, B, C), en los ejemplos usaremos un sistema más amigable (urbano, compacto, etc.) • Variant: Utilizamos este campo para el acabado del mismo • Todos estos campos se mandan como campos ocultos del formulario y también se recogen a su vez en la capa de datos. • Se añaden dimensiones extra de producto como (Motor, Combustible, Nº Plazas, Nº Puertas,..)
  • 22. 22 Información de enlace y contexto • Añadiremos cierta información extra para poder enlazar las distintas fases de proceso, y también para el seguimiento offline posterior. Pasamos toda esta info como campos ocultos y también la recogemos en la capa de datos • El client ID lo recogemos vía GTM de la cookie _ga • Se genera un número único para cada Lead que será la clave del seguimiento • Usaremos ese mismo valor en la variable de id de transacción • Se pasa la fecha de envío del lead • También recogemos el canal de origen de la visita (adwords, seo, etc..)
  • 24. 24 Ejemplo parcial • Con la primera función (ejemplo reducido) comprobamos los parámetros de la URL y le asignamos el origen del lead correspondiente, en lugar de usar los de google usamos una nomenclatura más directa y fácil de interpretar. • La segunda función valdría como parche para generar un número de lead si no puedes crear la BBDD, genera una cadena de números y letras aleatoria.
  • 25. 25 Rellenando los Campos Ocultos y DL • Pasamos las variables a los campos ocultos y a la Data Layer
  • 26. 26 Tratamiento Leads • La información recogida se trata offline, idealmente integrando el sistema con tu CRM o ERP de forma que evitamos errores, y ahorramos tiempo y a medio plazo dinero. • Si no hay opción de integración, no nos quedamos sin medir, utilizamos sistemas más rudimentarios, al tratarse de un número reducido de ventas y leads se puede realizar el seguimiento de forma manual con plantillas de seguimiento excel o spreadsheet.
  • 28. 28 1 Parte Offline - Checkout 2 3 4 • Usaremos los distintos pasos del checkout para ver la evolución del seguimiento al cliente, la intención es traerlo a la exposición y ahí venderle el vehículo, nos interesa saber cuantos clientes se pierden cada paso, y la efectividad por empleado por lo que tendremos que incluir estos datos Contacto Cliente Cita Concertada Confirmación Visita Venta del vehículo
  • 30. 30 A tener en cuenta • Las fechas en las que pasan cada uno de los pasos, pueden ser necesarios más de un intento de contacto, y más de una visita para llevar a cabo la venta, este control más exhaustivo se llevará a cabo en el CRM, solo enviaremos a analytics el primer contacto, la primera cita y primera visita. • Se puede incluir en el proceso final de confirmación del checkout información sobre el número de contactos necesarios para conseguir una visita o venta. • El vehículo de interés puede cambiar en cualquier fase y en la compra final, se pueden seguir estos cambios de modelo con la secuencia de eventos. Pero esto creará inconsistencias en otros informes.
  • 31. 31 ¿Qué Necesitamos? • Las fechas para cada uno de los pasos. • La persona que recibe y gestiona el lead • El vendedor al que se le asigna el cliente potencial • Todos los datos del vehículo de interés • Los datos para conectar las fuentes • Y por supuesto…. • El protocolo de medición
  • 36. Mayo 2016 Hit Builder • La información offline la mandaremos vía protocolo de medición. Podemos programar nuestro CRM o ERP para que envíe los hits necesarios según se produzcan los distintos contactos y eventos durante el proceso de venta. • A continuación pondremos algunos ejemplos de hits generados con la herramienta Google Hit Builder que nos servirá para mandar de forma fácil los eventos y realizar pruebas. • En los ejemplos se han omitido algunas métricas y dimensiones personalizadas https://ga-dev-tools.appspot.com/hit-builder/
  • 37. Mayo 2016 Chuleta Protocolo de medición • El protocolo de medición utiliza una serie de códigos para seleccionar cada tipo de hit. Puedes verlos todos con ejemplos en Google Developers https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/parameters#cid
  • 38. Mayo 2016 Checkout 1 – Cliente Contactado
  • 39. Mayo 2016 Checkout 2 – Cliente Citado
  • 41. Mayo 2016 Checkout 4 – Pedido realizado
  • 48. 48 De nuevo la clave está en el MP • Las centralitas IP están muy extendidas y utilizan bases de datos donde se recaba mucha información como: • Nº Desde el que se realiza la llamada (El del cliente) • DDI (Número) al que se llama (Nuestros números) • Extensión que atiende la llamada (me permitirá enlazar con quién la atiende) • Duración de la llamada (0 para llamadas no atendidas) • Tiempo de espera hasta que se atiende la llamada • Nº De saltos hasta que se ha atendido • Se pueden incorporar factores extra como una encuesta final donde indicar si se ha concertado cita. • Y todo esto lo podemos pasar a Google Analytics con el protocolo de medición
  • 49. 49 • Configuración para el ejemplo cortesía de Vertical ibérica Un ejemplo en tiempo real
  • 50. 50 • Mediante un evento de llamada entrante para el control de las mismas • Usaremos un pool de DDIs que iremos rotando para identificar las distintas fuentes de las que llegan las llamadas, (publicidad impresa, canales digitales, etc) es importante tener un número elevado con números sin usar que sustituyan a otros para evitar que se usen fuera de campaña. • Configuraremos la llamada también como si fuese una acción de comercio electrónico añadir al carrito. Para controlar los ingresos • dos métricas personalizadas para facilitar el seguimiento, “tiempo de espera” “duración de la llamada” • Para identificar las personas de los equipos usamos el valor de la extensión de teléfono que tienen asignadas. ¿Cómo lo usaremos nosotros?
  • 51. 51 La parte del evento • La categoría será siempre “llamadas entrantes” • En la acción incluimos la extensión de quien atiende el teléfono y si la llamada es atendida o perdida (duración de la llamada = 0) • En la etiqueta tenemos asociados los distintos DDIs a la campaña de origen que es el valor que ponemos • En valor lo usamos para poner la duración de llamada
  • 52. 52 El Ecommerce • Incluimos las métricas personalizadas • duración de la llamada: cm4 • Tiempo de espera: cm5
  • 54. Creamos un applet nuevo en IFTTT
  • 55. Si pasa esto… Buscamos que vamos a conectar
  • 57. Y la acción que nos gueste • En este caso new Alert Delivered
  • 58. Indicamos la alarma • Queremos que nos mande un evento a analytics si el tiempo perdido dentro del horario de oficina supera una hora que he configurado en RescueTime
  • 60. Entonces pasa esto otro.. Y vamos a la parte de que pasará
  • 62. Maker nos permite enviar una url como respuesta, justo lo que necesitamos para enviar un hit con el protocolo de medición. Y su única opción
  • 63. Creamos un evento con el hitbuilder • El usuario será el número de extensión de la persona que usa el equipo. También lo usaremos en el campo de etiqueta • La categoría será “control de productividad” y la acción “alarma de tiempo perdido” • El valor lo dejamos vacío para añadir después el tiempo perdido
  • 64. Montamos la url • Poniendo tras https://www.google-analytics.com/collect? El payload que obtengo en el hitbuilder • Todo junto tendrá este aspecto: https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=event&tid=UA-59662337- 5&cid=102&ec=control%20productividad&ea=alarma%20tiempo%20perdido&e l=102&ev=
  • 65. Configuramos el campo • Completo el campo ev con información dinámica sobre el tiempo perdido y después selecciono como método GET y content Type texto plano
  • 66. • Ahora cuando salte una alarma IFTTT se encargará de enviarnos el evento a google analytics y tendremos un histórico del tiempo de distracción del usuario que tiene Rescuetime en su equipo. Y listo para funcionar
  • 67. Y el dato llega a GA
  • 69. ¿Qué información de valor puedo obtener? • Rentabilidadde los distintos canales publicitarios.Gracias al control mediante el lead-id y el origen (last-clic) del mismo, y la integración del comercio electrónico. (Y la importación de costes) • Productividadde los equipos. Tanto del equipo que gestiona los leads como los de ventas, tendremos información como • Efectividad en la atención telefónica. Número de llamadas atendidas y perdidas • Efectividad Gestión Leads: % Cierre Lead / Cita (o Llamada / Cita) • Efectividad Vendedores Cierrea venta: % Cierre Cita a Venta global y por vendedor y asesor gestión leads • Margen de operaciones: y margen medio por vendedor • Comportamiento usuario:Interés en los distintos modelos, adecuación stock, diferencia entre lo que inicialmente buscan y finalmente compran, duración operaciones, etc..