En este post compartimos con vosotros los pasos que hemos seguido a la hora de articular e implementar la estrategia de datos de uno de los clientes con los que hemos trabajado recientemente. El nombre del cliente es My Spalist. Se trata de un buscador vertical y directorio de servicios en el que las personas (o usuarios) que quieren hacerse un masaje buscan profesionales (autónomos o empresas) para contactar con ellos. A su vez, estos profesionales se registran para aparecer en las búsquedas de los usuarios.
La mayoría de los proyectos que caen en manos de Minimum se desarrollan con Webflow. Consideramos esta herramienta como la mejor herramienta NoCode para el desarrollo de webs. En este caso, y antes de comenzar a desarrollar la estrategia de datos, implementaremos en Webflow el pixel de Google Analytics a través de Google Tag Manager.
Consideraciones preliminares
A la hora de presentar y definir un proyecto, solemos tener en cuenta dos cosas; la primera es el tipo de modelo de negocio del que estamos hablando y la segunda es la fase en la que se encuentra el proyecto.
1. Modelo de negocio
En este caso, en cuanto al modelo de negocio, nos encontramos ante un marketplace, es decir, un mercado digital en el que se encuentran e interactúan tanto proveedores como usuarios finales. En nuestro caso, la dinámica de interacción entre los proveedores (en adelante clientes) y los que reciben el servicio (en adelante usuarios), se realizará a través de:
- Una suscripción por parte de los clientes que aparecerá en
- Un directorio al que los usuarios finales podrán acceder para elegir el servicio que necesitan
2. Fase del proyecto
En cuanto a la fase de proyecto, dado que el proyecto partía de cero, habiendo completado la fase de ideación pero sin ninguna configuración aún -ni diseño ni construcción-, en este caso se trataba de una fase inicial.
Definir la estrategia de datos del mercado
Una vez definidos estos dos aspectos del proyecto y teniendo ambos en cuenta en todo momento, podemos empezar a diseñar nuestra estrategia de seguimiento de datos. Tener una estrategia de datos nos ayudará a extraer aprendizajes para mejorar el rendimiento del proyecto. En otras palabras: nos ayudarán a hacer un seguimiento y a mejorar cualquier proyecto basado en datos.
Estos son los pasos que seguimos:
- Plan de medición: en el que definimos los objetivos principales y secundarios y determinamos cómo vamos a medir si se cumplen o no.
- Etiquetado y configuración: donde detallamos todas las implementaciones que hay que realizar para obtener los datos que necesitamos. También explicaremos la configuración que hemos realizado en Google Analytics.
- Visualización de datos: lo que entregamos al cliente para que pueda leer y entender los datos.
Fase 1: Plan de medición
En el plan de medición definimos y buscamos los objetivos que orquestarán toda nuestra estrategia de datos. Una vez definidos, tenemos que especificar las métricas que necesitaremos para poder medir la consecución de los objetivos. A estos indicadores los llamaremos KPI o indicadores clave de rendimiento.
1. Objetivos
Distinguimos dos tipos de objetivos: En primer lugar, el objetivo principal, el que "define" el proyecto y su razón de ser. En segundo lugar, los objetivos del activo digital, que en este caso es el sitio web.
1.1. Objetivo principal
Dado que estamos en la primera fase del negocio, nuestro principal objetivo será validar la idea de negocio. Es decir: garantizar que la idea es de interés para los usuarios, para la gente.
1.2. Objetivos de los activos digitales
Los objetivos secundarios o del activo digital serán los que "desentrañen" el objetivo principal a un nivel más concreto, referido al activo digital, que en nuestro caso es la página web.
Los objetivos del activo digital se dividirán en dos vías: las relacionadas con los clientes y las relacionadas con los usuarios.
Estos objetivos serán:
- Adquisición: la atracción de tráfico de clientes y usuarios a nuestro sitio web.
- Retención: la recurrencia de aquellos clientes que ya han contratado nuestro modelo de suscripción a su cuenta.
- Conversión: registro de clientes en nuestro modelo de suscripción y contacto del usuario final con nuestros clientes.
Es importante visualizar los objetivos en detalle, con números y fechas. Por ejemplo, uno de los objetivos de adquisición podría traducirse como "al menos 30.000 usuarios entran en nuestra web cada semana", el objetivo de retención podría traducirse como "el 50% de nuestros clientes entran en su cuenta dos veces por semana" y un objetivo de conversión podría traducirse como "tener 10.000 suscriptores en nuestra base de datos al final del primer trimestre".
2. Indicadores clave de rendimiento
Los KPIs o Indicadores Clave de Rendimiento son los datos que nos indican si los objetivos que queremos alcanzar se están cumpliendo o no.
Para una mejor comprensión, dividiremos los principales KPIs en dos apartados. Por un lado, los KPIs relacionados con el usuario y, por otro, los relacionados con el cliente.
Para obtener adecuadamente todos estos datos hemos combinado diferentes tipos de herramientas:
- Por un lado, las herramientas de la suite de análisis de Google (Google Analytics, Google Tag Manager). Con ellas obtenemos datos como el número de usuarios que llegan a nuestra web o los dispositivos y fuentes desde los que lo hacen,...
- Por otro lado, los datos de nuestra base de datos -Memberstack-. Enviamos los datos de Memberstack a un documento dinámico de Google Sheets y lo conectamos a Google Data Studio. De Memberstack obtenemos datos como el tipo de plan de los clientes o los perfiles de los mismos.
También recogeremos datos adicionales que consideremos interesantes pero no obligatorios para determinar la consecución o el fracaso de nuestros objetivos.
Fase 2: Etiquetado y configuración
La guía de etiquetado es básicamente un documento que enumera qué etiquetas deben implementarse y en qué lugar de la página web. Puede entenderse como las "instrucciones" o el modelado de los datos que deben implementarse en la página web.
No todos los datos que queremos extraer nos los da Google Analytics por defecto. Pongamos un ejemplo concreto: en este proyecto, Google Analytics nos dice cuando un usuario entra en una página concreta e incluso podemos saber el nombre de esa página. Sin embargo, para entender el nombre que aparece en Google Analytics debemos darle ese nombre a la página de forma externa. Otro ejemplo sería el de los clics: si queremos saber en qué elemento concreto ha hecho clic un usuario (por ejemplo, para saber cuántos usuarios acceden a un formulario desde un determinado CTA o para saber qué CTA está funcionando mejor).
1. Guía de etiquetado
En esta guía de etiquetado particular, definiremos dos tipos de variables:
1.1. Variables de la página
Las variables de página se utilizan para agrupar las páginas por su naturaleza. Por ejemplo, podemos agrupar todas las páginas que se refieren a temas legales, o todas las que son informativas.
Si los agrupamos, podemos filtrar los registros en nuestro sistema de suscripción y saber si la información que damos tiene algún efecto en la conversión. Si no es así, quizá sea una sección de nuestra web que podamos mejorar.
1.2. Variables de evento
Las variables de eventos de interacción se refieren a aquellas acciones que los usuarios realizan en nuestro sitio web y que nos interesa identificar. Por ejemplo, cuando hacen clic en un determinado botón, o si abren alguna de las preguntas frecuentes.
Dado que los eventos en Google Analytics pueden contener tres capas de datos diferentes -la categoría del evento, la acción del evento y la etiqueta del evento- nos interesará especificar en este punto qué información queremos que nos aporte cada una de estas capas de datos.
En el ejemplo que verás en la imagen de abajo, estamos hablando de un botón de contacto con el terapeuta. Como tenemos otros tipos de botones de contacto, daremos como categoría a estos eventos de contacto con el terapeuta el nombre de Solicitud de contacto pulsada.
Además, como puede ver, este botón tiene tres variantes: contacto por llamada, por mensaje de texto y por correo electrónico. Estas tres variantes se incluirán en la acción del evento. Por último, como nos interesa saber si el usuario ha intentado contactar con un terapeuta individual o con un SPA, recogeremos el tipo de página en la etiqueta del evento -que, como señalamos al explicar las variables de página, indicará si se trata de una página de terapeuta individual o de un centro de masajes o SPA-:
2. Configuración de Google Analytics
Como hemos comentado antes Google Analytics nos da sólo algunos datos por defecto, pero no todo lo que nos interesa. Por eso en Minimum solemos configurar Google Analytics de forma diferente para cada proyecto.
Previamente, habremos introducido en nuestro sitio web Webflow el píxel de Google Analytics a través de Google Tag Manager.
2.1. Configuración de objetivos o metas en Google Analytics
Como nos interesa saber cuántas conversiones tenemos (clientes que se apuntan a nuestro modelo de suscripción), tendremos que configurar Google Analytics para que considere lo que queremos como una conversión.
En nuestro caso, queremos que Google Analytics considere una conversión cada vez que un cliente se registre en el sitio web y confirme su registro tras recibir el correo electrónico de confirmación de la cuenta.
El proceso de inscripción para este proyecto es el siguiente:
- En primer lugar, un usuario entra en la página para elegir su cuenta
- A continuación, selecciona si desea crear una cuenta de terapeuta independiente o de centro de SPA.
- Después, hace clic en el botón para registrarse y rellena un pequeño formulario.
- Finalmente, el usuario recibe un correo electrónico de confirmación en su bandeja de entrada a través del cual puede acceder a la página de confirmación del registro.
Para configurar un objetivo con un embudo de ventas, se debe seleccionar esta opción al definir el objetivo en Google Analytics.
Configuraremos el objetivo como un tipo de destino. El destino final será una página de agradecimiento. También creamos los diferentes y consecutivos pasos como se muestra en la captura de pantalla anterior.
Gracias a esto, podremos visualizar en Google Analytics nuestro objetivo en modo embudo y sabremos dónde están cayendo los usuarios:
Fase 3: Visualización de datos
Por último, para facilitar la comprensión de los datos, hemos creado diferentes cuadros de mando en Google Data Studio con diferentes temas para agrupar los resultados de forma lógica.
La distinción de cuadros de mando que hemos hecho es la siguiente:
3.1 Un cuadro de mandos de tráfico general que recogerá todas las visitas al sitio web y sus datos.
3.2 Un cuadro de mandos de tráfico general que recogerá todas las visitas al sitio web y sus datos.
3.3 Dos cuadros de mando de clientes (como ya hemos dicho, los clientes son los que pagan, en este caso los SPA o los terapeutas independientes).
- Uno que recoge leads: los leads son solicitudes de "algo" que damos en nuestro sitio. En el caso de nuestros clientes, un lead será el visitante que completa los objetivos que le hemos marcado. En este caso, consideraremos como leads a aquellos clientes que se registren, verifiquen su cuenta y/o activen su perfil.
- Otro que recoge los eventos de interacción: hay básicamente tres pasos o interacciones que pueden seguir nuestros clientes, 1. registrarse, 2. verificar su cuenta y 3. activar su perfil.
3.4 Dos cuadros de mando de usuarios (definimos a los usuarios como clientes finales, es decir, aquellos que utilizan nuestro sitio web para contactar con terapeutas o SPA).
- Uno que recoja leads: un lead será un usuario que contacte con un terapeuta.
- Otro que recoge los eventos de interacción: hay básicamente dos interacciones que los clientes finales o usuarios pueden hacer: 1. guardar un terapeuta en sus favoritos y 2. contactar con un terapeuta.
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