Reinventa tus embudos de marketing con análisis de cohortes de Google Analytics e informes LTV

Reinventa tus embudos de marketing con análisis de cohortes de Google Analytics e informes LTV

Se han publicado muchos artículos sobre embudos de marketing que enfatizan la necesidad de realizar un seguimiento del ciclo de vida completo del cliente para determinar el mejor retorno de la actividad de la campaña.

Algunos brindan soluciones de rastreo a través de hacks (p. ej., usando variables de clientes). Otros artículos sugieren utilizar una solución de nivel empresarial (por ejemplo, Salesforce o Google Analytics Premium). Y también hay un pequeño número que argumenta que el viaje del cliente no es lineal, lo que significa que no se puede rastrear.

El principal desafío es que la atribución multicanal era y sigue siendo (hasta que salga la proxima actualizacion) medido en suposiciones sobre lo que el individuo atribuyó a su conversión, en combinación con la falta de datos de audiencia y el marco presente en los paquetes de análisis.

Con la reducción de la brecha, Google Analytics ha dado el siguiente paso al publicar sus informes de análisis de cohorte y valor de vida útil (los datos de visitas web están disponibles desde el 1 de marzo de 2017 en adelante) como un método eficaz para ayudar a determinar qué tan valiosos son los usuarios o los canales para un sitio web o negocio.

En este artículo, lo ayudaré a comprender qué son los informes de análisis de cohortes y valor de vida útil (LTV), las métricas involucradas y las posibles aplicaciones de informes para que pueda comprender los embudos de su negocio más fácilmente.

¿Qué es el valor de por vida y el análisis de cohortes?

[fve]https://youtu.be/FxpritNCYDA[/fve]

(vídeo de Trafficka)

El valor de por vida (también conocido como valor de por vida del cliente) le indica el valor monetario de diferentes usuarios en función del tiempo de vida de su interacción con su empresa.

[fve]https://youtu.be/CubGeDB62aY[/fve]

(Video de análisis de cohortes)

Un análisis de cohortes le permite analizar grupos de personas en función de una característica común. Google Analytics le permite medir cohortes en función de los objetivos y las métricas de interacción del usuario de nivel superior, como «finalizaciones de objetivos por usuario». La principal diferencia entre cohortes y segmentos es que las cohortes son la clasificación de su conjunto de tráfico en función de un intervalo de tiempo, en comparación con los segmentos, que son un subconjunto de sesiones de una dimensión, por ejemplo, visitantes de búsqueda orgánica.

Mirar las cosas a lo largo de la vida en lugar de solo antes de la conversión puede permitirle planificar, gastar y optimizar sus campañas de manera más efectiva durante los 90 días posteriores a la adquisición de un usuario.

Repasemos un ejemplo para simplificar cómo un análisis de cohorte es beneficioso.

Imagina que estás revisando los análisis de tu sitio de comercio electrónico y notas una tendencia al alza en las ventas, por lo que decides que quieres intentar multiplicar esto. Observar su análisis de cohorte para las tendencias diarias (y específicamente la métrica de ingresos por transacciones por usuario) revela que hay algunos días dentro del mes que experimentan ingresos significativamente menores.

Lo primero que podría venir a la mente podrían ser incentivos (ventas de fin de semana) o personalizar un mensaje específico para los usuarios en esos días que podría resultar en un aumento en los ingresos transaccionales.

Luego pasa al informe LTV y comienza a mirar la misma línea de tiempo para ver qué canal/fuente/medio/campaña está experimentando la misma caída y determinar el siguiente curso de acción. Por ejemplo, ¿gasta más en canales de mejor rendimiento en los días de menor rendimiento? ¿Replica campañas anteriores en días de menor rendimiento? ¿O existe la oportunidad de optimizar los canales de menor rendimiento?

Veremos otros casos de uso y métodos para diseccionar estos informes más adelante en esta guía. Por ahora, intentemos comprender los informes de cohorte y LTV.

Cómo usar el análisis de cohortes de Google Analytics y los informes de valor de por vida

Abra Google Analytics y siga los siguientes pasos para acceder a los informes respectivos:

Para abrir el informe Valor de por vida:

análisis de cohorte de valor de por vida

  1. Inicie sesión en Google Analytics.
  2. Navega a tu vista.
  3. Abierto Informes.
  4. Seleccione Audiencia > Valor de por vida.

Para abrir el informe de análisis de cohortes:

  1. Inicie sesión en Google Analytics.
  2. Navega a tu vista.
  3. Abierto Informes.
  4. Seleccione Audiencia > Análisis de cohortes.

No se requieren cambios de codificación o seguimiento.

Vista de informes de LTV

Hay 5 áreas clave a las que debe prestar atención cuando lea su informe de valor de por vida:

sesiones de valor de por vida por usuario

1. Métrica LTV – La métrica principal para determinar el valor de cada usuario en función de su sesión, contenido y objetivos de comercio electrónico.

ingresos por usuario

2. Rango de fechas de adquisición – El rango de fechas durante el cual se adquirieron los usuarios.

intervalo de fechas de adquisición

3. Compara métricas – Análisis cruzado de las métricas que tienen el mayor impacto en el contexto del desempeño. (Haga clic en el signo «+»).

ingresos métricos por usuario

4. Gráfico – La visualización del informe 90 días después de la adquisición, con la opción de cambiarlo a vistas de día, semana y mes.

gráfico de valor de por vida

5. Tabla de datos – Observe los números fijos y las comparaciones de períodos con la opción de elegir el canal de adquisición, la fuente de adquisición, el medio de adquisición y las vistas de datos de la dimensión de la campaña de adquisición.

canal de adquisición

Vista de informes de cohortes

Los siguientes son los distintos menús del Informe de cohorte que puede seleccionar:

análisis de cohortes

1. Tipo de cohorte – La dimensión que caracteriza a las cohortes.

fecha de adquisición del tipo de cohorte

2. Tamaño de la cohorte – El número proporcional de visitantes que se muestra en función de un período de tiempo (día, semana, mes).

tamaño de la cohorte por día

3. Métrica – Dimensiones basadas en el comportamiento del usuario y las métricas de conversión que le gustaría analizar y agrupar en función de los recuentos totales, de retención y de usuario.

métrica de retención de usuarios

Métricas por categoría

Por usuario:

  • Consecuciones de objetivos por usuario
  • Páginas vistas por usuario
  • Ingresos por usuario
  • Duración de la sesión por usuario
  • Sesiones por usuario
  • Transacciones por usuario

Retencion:

Total:

  • Consecuciones de objetivos
  • Páginas vistas
  • Ingresos
  • Duración de la sesión
  • Sesiones
  • Actas
  • Usuarios

4. Rango de fechas – El número de cohortes en función de un intervalo de fechas determinado.

intervalo de fechas últimos 7 días

También puedes dar un paso más y ajustar la fecha de inicio de la adquisición de usuarios, en función del rango de fechas elegido.

cohortes de fechas de adquisición por retención de usuarios

En resumen, y como se menciona en SupermétricaGoogle agrupó a los usuarios en tres grupos separados (cohortes): la primera interacción del usuario en un día en particular, la primera interacción del usuario dentro de una semana específica y la primera interacción del usuario dentro de un mes específico.

Ahora puede usar estas combinaciones de cohortes para superponer e interpretar los datos de la tabla a continuación para sus informes LTV y análisis de cohortes.

Lectura de los datos de la tabla para LTV e informes de análisis de cohortes

Antes de comenzar a analizar los datos, es importante entender cómo leer los resultados.

Para los informes de LTV, es muy similar a otros informes de audiencia y adquisición que ve en Google, debido a los valores métricos de las filas que contienen el usuario y la métrica de LTV (según lo que elija) y la columna correspondiente a los diferentes tipos de tráfico. Está buscando el valor más alto por usuario para la métrica dada de la dimensión del canal de adquisición seleccionado.

canal de adquisición

Además, no se olvide del gráfico que puede usar para superponer dos métricas de LTV.

Por otro lado, la tabla de informes de cohorte es una matriz que contiene 3 columnas, incluido el día 0. Las filas variarán de 8 a 31 según los informes de 7 y 30 días que muestran los resultados por cohorte y fecha. En el informe, hay 5 variaciones de color. El color más oscuro representa los valores de métrica más altos y el más claro representa la métrica más baja.

Así que esto es lo que vemos:

rango de informes

Fuente de la imagen: Justin Cutroni Blog
Todos los días a partir de la fecha inicial posterior a la adquisición, podrá ver horizontalmente el resultado de esa misma cohorte hasta el rango de fechas elegido.

Los datos de la columna le muestran la cantidad de usuarios para cada fecha dentro del rango de fechas, sin embargo, debido a que el rango de fechas de inicio de 7 días de la imagen de arriba es desde el 30 de enero, básicamente pierde un día a medida que avanza en cada fila, hasta llegar al día 7 , esencialmente llegando al unísono.

Comprensión de sus datos de análisis de cohortes y LTV y datos de cohortes

Bien, ahora que hemos hablado sobre las partes de los informes LTV y Análisis de cohortes, veamos un flujo de trabajo común.

Supongamos que soy un gerente de marketing digital que se enfoca en la optimización de la tasa de conversión para una tienda de comercio electrónico y quiero comprender a los usuarios semanales activos para comprender la retención y las compras repetidas en los últimos 2 meses.

Supervisar las visitas activas mensuales le permitirá ver una vista de los diversos sprints de campaña que han tenido lugar y las tendencias generales de compra de una cohorte.

Para aplicar ingeniería inversa al proceso de usuario activo y comenzar a recopilar información, primero elijo el «Tipo de cohorte» como Fecha de adquisición (dado que no hay nada más para elegir ahora). A continuación, cambio el tamaño de la cohorte a semanal. Ahora, para la métrica, elegiré Retención de usuarios para ver el porcentaje de visitantes que regresan al sitio en una semana determinada. Finalmente, estableceré el intervalo de fechas en las últimas 12 semanas para realizar mi revisión trimestral.

Aquí en el informe, ya puede ver que las líneas de tendencia que muestran el porcentaje de retención de usuarios ligeramente más alto en las semanas 5 y 11 indican una campaña recurrente de miembros de comercio electrónico.

análisis de cohorte semanas 5 y 11

Divulgación completa, la siguiente tabla tiene datos de usuario parciales debido al cambio de seguimiento hacia fines de mayo. Sin embargo, si imagina que el número de usuarios ha sido bastante parejo en los últimos 3 meses, la forma en que puede interpretar los porcentajes y colores de la tabla a continuación (leyéndolos verticalmente de izquierda a derecha) es que generalmente los usuarios después de las semanas 1 y 2 generalmente ver un resurgimiento de quién volvería a visitar la tienda de comercio electrónico para obtener ofertas especiales de productos.

6 Análisis de cohorte de 11 semanas

El segundo mes parece que la retención se ha debilitado.

¿Qué pasó con estos usuarios? ¿Por qué su comportamiento es diferente? ¡Gran pregunta!

Es necesario que se aplique algún contexto comercial, a medida que escanea la tabla. ¿Realizó la misma actividad de marketing durante dos meses seguidos? ¿Qué campañas de canal podrían haber afectado esto?

Ahora aquí es donde los segmentos pueden ayudar.

Una vista segmentada por fecha semanal puede ayudarlo a profundizar en períodos de tiempo específicos en los que los picos de retención de usuarios comenzaron a disminuir.

caídas de retención de usuarios

Luego puede mirar los segmentos de tráfico para ver la causa de esto. ¡Ajá! El tráfico de dispositivos móviles y tabletas parece ser el culpable. Por lo tanto, definitivamente vale la pena revisar el seguimiento del sitio web y las campañas móviles del sitio para garantizar que la campaña de retención funcione correctamente.

cohorte de usuarios móviles semana 9

Pero, ¿estamos mirando el vaso desde una perspectiva medio vacía o medio llena?

El informe LTV con ingresos por usuario y comparación de métricas cruzadas de permanencia podría darle una idea sobre qué canal móvil específico necesitaría optimizar para cuantificar el aumento en la retención de usuarios y los ingresos para esos clientes perdidos.

Otro ejemplo de caso de Google Analytics LTV y análisis de cohortes

Aquí hay uno más con un enfoque en la generación de prospectos, pero para no reinventar la rueda, resumiré una publicación épica que megalíticos juntar.

En su ejemplo, emplean la retención de usuarios para analizar la generación de prospectos para un negocio B2B basado en la web. Los clientes potenciales se identifican al suscribirse a una oferta de prueba gratuita. La prueba gratuita tiene una duración de dos semanas. Por lo tanto, si un cliente potencial (un usuario de prueba gratuito) se convierte en cliente, continuará regresando al sitio web uno o dos meses después de registrarse en la prueba. Si el prospecto continúa regresando, debe haberse convertido a una suscripción paga.

Para determinar su canal de generación de prospectos más fuerte, la empresa creó nuevas visitas de canal y utilizó la métrica de tasa de retención para determinar los mejores canales para el método de adquisición de usuarios más ideal.

caminos

¡Anímate y analiza tu embudo de marketing!

LTV y Cohort Analysis han existido durante bastante tiempo y fue solo después de que Google Analytics los lanzó públicamente que los competidores y los clientes dejaron de criticar esta falta de función.

Algunas personas piensan que puede mirar los informes multicanal y otros embudos relacionados para ver una ruta lineal hacia la conversión, sin embargo, todos sabemos que este no es el caso.

Los embudos se están reinventando y también lo está el interés en la aplicación de estos informes en casos de uso del mundo real.

Continúe y analice su embudo de marketing para ver los tipos de decisiones que puede considerar tomar.

Sobre el Autor: Vahe Arabian es el fundador de Seek An Audience, una comunidad de publicación de medios en línea que ayuda a los profesionales y proveedores a conectarse para obtener información y soluciones de monetización de contenido y publicación efectivas.