El seguimiento es esencial para medir, analizar datos sobre el comportamiento del usuario, métricas clave y conversiones. Es crucial para mejorar la efectividad y el retorno de la inversión en las iniciativas digitales.
Compartimos buenas prácticas para trabajar en conjunto entre el equipo de generación de demanda y el equipo de Digi:
- Definir objetivos claros de marketing: Antes de iniciar cualquier seguimiento, es importante establecer de manera clara los objetivos de marketing en línea. Esto permitirá enfocar los esfuerzos realizados de manera efectiva.
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Utilizar herramientas de análisis: utilizar herramientas como Google Analytics, Google Tag Manager u otras soluciones similares para seguir el tráfico web, el comportamiento del usuario y otras métricas relevantes.
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Etiquetado UTM: Utilizar etiquetas UTM en los enlaces para rastrear el origen de tráfico, la campaña, el medio y otros parámetros en las URL. Esto permitirá evaluar la diferentes fuentes, para poder distribuir la inversión en base a la eficiencia de cada una.
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Establecer objetivos de conversión: es importante definir y configurar "conversiones" que se desean medir, como la aprobación de solicitudes o su completitud.
- Análisis del comportamiento del usuario: utiliza mapas de calor, análisis de grabaciones para entender cómo los usuarios interactúan con tu sitio web y detectar áreas de mejora.
- Analizar y optimizar: Revisa regularmente los datos recopilados, identifica patrones y áreas de mejora, y ajusta tus estrategias de marketing en función de los insights obtenidos.
Teniendo en cuenta los aspectos planteados anteriormente, el plan ideal en relación al tracking de marketing digital seria contar con:
- Modelo de atribución personalizado: un modelo de atribución en marketing digital se refiere a un conjunto de reglas o algoritmos que se utilizan para asignar el valor o crédito a diferentes canales, interacciones o puntos de contacto en el proceso que conduce a una conversión o acción deseada por parte del usuario, como una compra, registro, descarga, etc.
En otras palabras, cuando un usuario interactúa con varios puntos de contacto en su recorrido hacia una conversión, un modelo de atribución ayuda a determinar qué canales o acciones contribuyeron más a esa conversión y, por lo tanto, merecen crédito por el resultado final.
Existen varios tipos de modelos de atribución, y cada uno se basa en suposiciones diferentes sobre cómo se debe asignar el valor. Elegir el modelo de atribución adecuado depende de los objetivos de negocio, el tipo de interacciones con los usuarios y cómo se desea evaluar la efectividad del canales de marketing. - Pixeles, data layers para cada URL y tracking de información de relevancia: El píxel realiza un seguimiento de las interacciones de los usuarios con el contenido del sitio web, como visitas a páginas, clics en enlaces, aprobación, y finalización del flujo. Los datos recopilados a través del píxel se utilizan para medir el rendimiento de las campañas publicitarias, analizar el comportamiento del usuario, optimizar el sitio web y realizar un seguimiento de las conversiones.
- Panel de control: herramienta visual que proporciona una vista centralizada de datos, métricas y estadísticas clave que son relevantes para tomar decisiones informadas y realizar un seguimiento del rendimiento de diversas actividades. Los paneles de control están diseñados para presentar la información de manera clara y concisa, lo que facilita a los usuarios la comprensión y el análisis de los datos en tiempo real o de manera periódica. Desde Digi proponemos trabajar en conjunto dashboard que poermitan medir la conversiones para la toma de decisiones.
- Cohorts: El Lifetime Value por cohorts (LTV por cohorts) se refiere a la evaluación del valor de por vida de los clientes agrupados en cohortes o grupos que comparten características o atributos similares. El valor de por vida del cliente (LTV) es una métrica importante en marketing que representa el ingreso total que se espera generar de un cliente a lo largo de su relación con una empresa.
Al analizar el LTV por cohorts, en lugar de calcular el valor de por vida promedio de todos los clientes, se divide la base de clientes en grupos o cohortes más pequeños según ciertos criterios compartidos, como el período de adquisición, la fuente de tráfico, la ubicación geográfica, el comportamiento de compra, etc. Luego, se calcula el LTV específico para cada cohorte.
Este enfoque proporciona una visión más detallada y específica del rendimiento y el valor de los clientes a lo largo del tiempo.