El documento detalla la trayectoria profesional de Daniel Peña García desde 2000, abarcando su experiencia en distintos roles de marketing y gestión de productos en empresas tecnológicas. Se enfoca en la medición de campañas de marketing directo y medios masivos, proponiendo diversas métricas para evaluar resultados y mejorar la conversión. Además, destaca la importancia de integrar datos financieros y analíticos, así como el uso de test A/B para optimizar los procesos de conversión y marketing.

1. Medición en medios directos y masivos Daniel Peña García

2. Daniel Peña 2000 – 2007 - Product manager Responsable de proyectos para ES y primer empleado de PayPal España, responsable del lanzamiento. 2007 – 2010 Director de Producto y marketing Responsable de métricas, analítica y medición del ROI. Creación de la herramienta de medición de resultados. 2010 Director de Producto y marketing y co-fundador Responsable campañas de marketing, captación de clientes, integración con medios sociales, etc. 2012 Fundador Consultoría de analítica e eCommerce @danielpena Daniel Peña García daniel.pena

3. Agenda Cómo medir las campañas de marketing directo La medición de medios masivos con generación de respuesta Realización de tests y mediciones Integración de datos financieros y de back-office Integración del call-center en la cadena de asignación y experiencia de cliente

4. CÓMO MEDIR LAS CAMPAÑAS DE MARKETING DIRECTO Medición en medios directos y masivos

5. Múltiples enfoques Basado en datos clásicos de impactos y de conocimiento de marca: Impresiones / visualizaciones / minutos vistos Tasa de apertura (emailing) Cobertura Conocimiento de marca y valores asociados Busca generar una acción (conversión) por parte de los usuarios Registros en BBDD Ventas directas Peticiones de información Consumo de contenido específico

6. Múltiples enfoques Busca cubrir necesidades “marketinianas” Conocimiento de marca Usuarios registrados Peticiones de información Cobertura Se basa en conceptos puramente económicos Ventas ARPU Ingresos ROI

7. Múltiples enfoques Al buscar objetivos inmediatos (directos) se dejan de lado los conceptos más complejos Apertura CPM y cobertura CTR de campañas Conversiones Al plantear objetivos a más largo plazo pueden enfocarse en métricas más complejas: Conocimiento de marca Engagement

8. Múltiples enfoques Planteamiento típico de plataformas de comercio electrónico, donde el objetivo es la conversión Conversiones (ventas, registros) Todas las métricas que ayuden a entender las conversiones Post venta Habitual de las webs de productos no susceptibles de compra digital (coches, inmobiliaria, farmacia, etc) Consumos de contenidos concretos Peticiones de información/cita Registros

9. Múltiples enfoques Se busca que los visitantes atraídos completen la conversión directamente Conversiones (ventas, registros) Todas las métricas que ayuden a entender las conversiones Suscripciones y gestiones periódicas Busca conseguir que los visitantes completen un proceso que incluye en paso no digital (con envío, viajes, etc) Conversiones digitales + fase no digital Acciones post-venta Valoraciones

10. Tipos de mediciones

11. Mediciones según el objetivo: Comercio electrónico Basado en la conversión final Es la medición clave: conversión / audiencia de campaña Se suele dividir la medición en 2 partes; Cantidad de visitas atraídas Calidad de esas visitas Es sencillo medir en ROI Medido como ingresos finales / gastos campaña (o beneficios neto / gastos) Suele ser la métrica clave Permite automatización Una buena medición permite automatizar campañas y reducir costes de marketing

12. Mediciones según el objetivo: Contenido Mediciones a largo plazo Se busca en engagement de los usuarios Media de ingresos generados por usuario “fiel” Sin medición de ROI directo No hay beneficio a corto plazo por lo que no se puede medir el ROI Uso exhaustivo de eventos La forma de poder hacer mediciones a corto Videos vistos, comentarios en posts/artículos, consumo de contenidos específicos, suscripciones, etc.

13. Mediciones según el objetivo: Plataformas y portales mixtos Basado en la medición de eventos concretos Consumo de contendidos, vídeos, páginas concretas… Uso mixto de métricas de conversiones Ventas Registros, altas y suscripciones Medición de engagement Tiempo en plataforma, frecuencia de vista posterior, etc.

14. LA MEDICIÓN DE MEDIOS MASIVOS CON GENERACIÓN DE RESPUESTA Medición en medios directos y masivos

15. La medición de medios masivos con generación de respuesta

16. Blacklisted: Porcentaje de envío que el host asume como blacklist Sistema de alarma: cuando el número de blacklisted sea demasiado grande Tasa de rebote: Porcentaje de envíos que no llegan al destinatario por: Correo erróneo Mailbox lleno Métricas por tipo de campaña: Mailing / métricas de envío Métrica compleja: Opción 1: Extracción manual de datos de mails rebotados Opción 2: Uso de herramientas de gestión de mailing ¡¡¡Importante!!!

17. Métricas por tipo de campaña: Mailing / métricas de respuesta Tasa de apertura: Mide los mails que se abren. Equivalente a páginas vistas Tiene dos grandes problemas Duplicados: si un usuario abre el mail de dos veces cuenta dos veces Infravalorados: muchos mails abiertos no se pueden contabilizar

18. Métricas por tipo de campaña: Mailing / métricas de respuesta Clics: Número de clics en cada uno de los enlaces Solo mide si el enlace llega realmente a nuestro site (o usamos un medidor intermedio) CTR (Click Through Rate): Mide la cantidad de clics en función de Mails abiertos Mails enviados (engañosa) Arrastra los problemas de baja calidad de la tasa de apertura

19. Métricas por tipo de campaña: SEM/CPC / métricas de visualización Mucho menos importante que en banners Suele ser complementaria a los clics Depende de la estructura y texto de los anuncios Dimensiones básicas: Posición media: para dar valor a las impresiones CPM: no es comparable con campañas de banners

20. Métricas por tipo de campaña: SEM/CPC / métricas de respuesta directa Clics Número ce clics en cada anuncio CTR Ratio de clics por impresiones del anuncio Condicionada por muchos factores (tipo de anuncio, posición, texto, etc) CPC medio Coste medio por cada clic

21. Métricas por tipo de campaña: Banners / Métricas de visualización Impresiones Veces que un banner se muestra dentro de una página Una impresión ha de ser visible para el usuario, quien no siempre lo ve Tasa de repetición Veces que se ve un banner por un mismo usuario Basada en cookies CPM Coste por cada mil impresiones del banner Cobertura Población teóricamente impactada por ese banner Otras métricas de branding (recuerdo…)

22. Métricas por tipo de campaña: Banners / Métricas de respuesta directa Interacciones con el banner Banners interactivos (juegos, buscadores, etc.) Visualización de contenido embebido Únicamente con piezas rich media Clics Solo si los clics llegan a cargar completamente la página de destino Suelen tener doble método de medición y nunca coinciden (misterios de la analítica) AD server Analítica de página de destino

23. Métricas por tipo de campaña: Campañas indirectas / Métricas de visualización Impresiones De imágenes: equivalente a CPM De vídeos: Por tiempo, porcentaje de visualizaciones, etc De texto/contenido Menciones Cualificación de las menciones: automática o manualmente Valoración de entorno Cualificación del entorno en el que aparece nuestro contenido/marca

24. Métricas por tipo de campaña: Campañas indirectas / Métricas de largo plazo Clásicas de branding Conocimiento de marca Valores asociados Engagement Tráfico directo inducido Tasa de retorno Recurrencia

25. Métricas en la plataforma/web Tasa de rebote: Usuarios que llegan a una página y se van sin hacer nada Con fallos técnicos: Sesiones abiertas más de 30 minutos Inútil si el contenido está en una única página (blogs) Nos permite saber si estamos captando con el mensaje adecuado Crítica para definir éxito o fracaso de una campaña Indica también la calidad del diseño y usabilidad de la landing Porcentaje de usuarios nuevos Nos permite conocer si captamos gente nueva o ya clientes Sirve para medir el éxito a medio plazo

26. Métricas en la plataforma/web Páginas/visita Nos indica el interés generado en los clientes Va a depender mucho de la arquitectura de nuestra plataforma Tiempo en el sitio Junto con las páginas ayuda a medir el éxito de la comunicación Engagement Capacidad de mantener a los usuarios fieles a nuestra marca o plataforma Medido como frecuencia de visita o tiempo en el sitio o combinaciones de otras formas de medición

27. Presentación de resultados: Paneles de control

28. Presentación de resultados: Paneles de control ¿QUÉ ES UN DASHBOARD? Un dashboard es una pantalla que contiene los elementos de información necesarios para conseguir uno o más objetivos; consolidado y creado como una única ventana donde toda la información puede ser revisada de un vistazo . − Stephen Few , 2004

29. Presentación de resultados: Paneles de control Scorecard Relación de indicadores o métricas agrupados de forma lógica para mostrar una fotografía instantánea del éxito alcanzado en la consecución de uno o varios objetivos de negocio. Dashboard Resumen gráfico de KPIs, Tablas de segmentación y Cuadros de tendencia destinado a la evaluación rápida por parte de usuarios de gestión o análisis.

30. Presentación de resultados: Obtención de insights Datos Análisis Reportes Informes Modelos de toma de decisiones

31. REALIZACIÓN DE TESTS Y MEDICIONES Medición en medios directos y masivos

32. Testing - Objetivo Objetivo : medir la reacción de los usuarios ante más de una versión de la misma página o proceso

33. Testing – Cómo hacerlo Definir objetivo del test Debe ser medible Conversiones, número de clics, tiempo de video visto, etc. Crítico en mediciones complejas Definir tiempo de testing previsto: con significancia estadística Definir la métrica para determinar el éxito del test Tasa de conversión, tasa de rebote, clics en un links, etc. Mediciones cruzas on/off line: contactos en call center, respuestas a mailing Necesario histórico para valorar importancia y significancia estadística

34. Testing – Cómo hacerlo Diseño de la página y las distintas alternativas Dos alternativas manejables Pocos diseños completamente distintos Muchas variaciones de un único elemento (colores de un botón) Definido por la cantidad de tráfico y el tiempo disponible Derivar tráfico a cada test Asignar un porcentaje de tráfico significativo a cada test Los porcentajes han de ser estadísticamente iguales Extraer conclusiones de éxito Establecer que versión es más exitosa Realizar test de comprobación

35. Tipos de testing

36. Test y mediciones Landing pages Características Páginas de inicio de navegación: portada, páginas específicas, fichas de producto, etc. Por cualquier tipo de campaña de captación de tráfico Dos tipos Integradas en la navegación general Propias de la campaña Objetivos: Mejorar la conversión General: en función de los objetivos de la campaña Específica: Según los microobjetivos de la landing Aplicar las ventajas aprendidas: una ventaja en una métrica no puede ser desventaja en otra

37. Test y mediciones Landing pages / ejemplo Métricas a comparar: Tasa de rebote: el cambio de diseño provoca cambios profundos Micro Conversión: a cada uno de los enlaces propuestos Conversión: Éxito de la campaña en función de su objetivo final Nota: Vigilar que no disminuyan otras métricas

38. Test y mediciones De conversión Características Se modifican página y/o flujos y procesos con un objetivo de conversion Complejos, afectan a muchos factores Han de ser modificaciones consistentes Tipos Modificación de páginas de procesos: nomenclatura, textos, imágenes, etc Modificación de flujos: eliminación de pasos, unificación, reordenación o creación de pasos nuevos Objetivos Mejorar la conversión global de un proceso, no sus páginas intermedias Muy complejo técnicamente pero muy útil Dos tipos de métricas Única métrica general: conversion global Micro conversiones en cada paso del proceso

39. Test y mediciones De campañas Características Atracción de tráfico de mejor calidad (no más tráfico) Se miden dos factores Externos: creatividad, textos, enlaces, horas, etc Internos: landing page, conversiones Objetivos Mejorar la conversión de las campañas Mas conversiones con el mismo presupuesto Menor presupuesto sin afectar a resultados Dos tipos de objetivos De campaña: costes, tr´´afico, etc De conversión Basadas en el ROI

40. INTEGRACIÓN DE DATOS FINANCIEROS Y DE BACK-OFFICE Medición en medios directos y masivos

41. Integración de datos financieros y de back-office

42. Integración de datos externos Integración de 2 fuentes de datos en una tercera Proceso habitual: Descarga de datos de analítica Descarga de datos de otras herramientas Integración en software externo (típicamente Excel o Access) Las herramientas más habituales de descarga de datos de analítica: Datadump directo de herramienta: Descarga manual o automatizada de bloque de datos. Por ejemplo: FTP todas las noches Descargas de informes Manual o periódico Herramientas externas: Excellent Analytics o similares

43. Integración de datos externos Inyección de datos en herramienta de analítica Proceso complejo La plataforma convierte datos de usuarios (típicamente en BBDD) en datos para embeber en la web (via JS) La huella de analítica recoge los datos (personalización de la huella) Los datos se integran en la herramienta de analícia Ventajas Realizar segmentaciones típicas de analítica con datos no habituales: Código Postal, edad, sexo, etc. Mezclar datos de diferentes fuentes en informes analíticos optimizados Posibilidad de hacer seguimientos de navegación de usuarios concretos Problemas Técnicamente complejo Tratamiento de datos personales

44. Integración de datos externos Un ejemplo

45. Integración de datos externos Un ejemplo Datos de navegación Envío de datos de usuarios

46. Datos financieros Objetivos Hacer que los datos financieros interactúen con la analítica Hacer que los datos de analítica se conviertan en datos financieros Ventajas Involucrar al equipo directivo en las métricas de analítica Hacer que los datos de analítica influyan directamente en la toma de decisiones en la empresa Alinear los objetivos de analítica con los la empresa Dificultad Convertir los datos en dinero

47. Datos financieros

48. INTEGRACIÓN DEL CALL-CENTER EN LA CADENA DE ASIGNACIÓN Y EXPERIENCIA DE CLIENTE Medición en medios directos y masivos

49. Integración del call-center en la cadena de asignación y experiencia de cliente

50. Por tipo de llamada: Outbound Llamadas de captación / contratación Flujo de información Analítica genera informes útiles para equipo comercial El equipo comercial realiza la campaña Se analiza el resultado (post-mortem) Ejemplos: En un directorio freemium, usar los datos de visitas a fichas gratuitas para vender el modelo de pago Usar datos de analítica de clientes competencia para generar interés (“otras empresas como la suya reciben X visitas”)

51. Por tipo de llamada: inbound Llamadas entrantes, habitualmente de atención al cliente Modelo: Integración de datos de analítica en ficha de cliente a usar Flujo de información Cliente realiza llamada Responsable abre ficha cliente La ficha del cliente incluye datos de analítica para proporcional al cliente: tráfico general, específico, datos financieros, etc Ejemplos: Cliente llama a Páginas Amarillas para darse de baja y el comercial le explica el tráfico que ha tenido su ficha para retenerle

52. X-selling Venta cruzada (“Otros han comprado…”) Uso en outbound e inbound Outbound: Identificación de patrones de compra Generación de informe previo Campaña de llamadas: Sabemos que otros como tu también están interesados en este otro producto Análisis de resultados Inbound Integración en herramienta de att cliente Recogida de datos de intereses demostrado para mejora de datos

53. BIBLIOGRAFIA Avinash Kaushik: Web Analytics: An Hour a Day y Web Analytics 2.0 (en español) Eric Peterson: Web Analytics Demystified, Website Measurement Hacks The big book of KPI (PDF descargables) Sergio Maldonado: Analítica Web: Medir para triunfar Gemma Muñoz: El arte de medir

54. ¡Gracias! Daniel Peña, socio, Incuentra