Desde la perspectiva de la medición y la construcción de métricas digitales, ya hemos identificado a los portales, los sitios que ofrecen una gama de operaciones apuntando a que los usuarios las empiecen a realizar en forma online, como un tercer grupo distinto a los sitios institucionales (o de leads) y a los sitios de tienda (o ecommerce). En notas pasadas, distinguimos algunas características de estos portales y explicamos por qué Google Analytics (GA) necesita, en algunos casos, adaptarse para poder trackearlos bien.

El ciclo del usuario

Asumiendo que el registro en la empresa debe hacerse offline, podemos decir que en este tipo de sitios todos los usuarios deben ser ya clientes. Por lo tanto, el ciclo ‘awareness-consideration-decision’ parece eliminar su primera parte. Pero en realidad no se elimina, sino que se corre de lugar: como en el sitio ofrecemos muchas operaciones distintas, la instancia de hacer al usuario reconocer sus oportunidades se corre al interior del sitio. No se difunde la marca, sino las operaciones; no se difunde a través de canales externos, sino que por medio de banners o anuncios internos. No es que estas empresas no deban hacer marketing externo: más bien, la pauta que hacen debe conducir a sitios informativos y no a estos sitios operacionales.

¿Y la atribución?

La modificación de los motivantes a las conversiones, en términos de Google Analytics, hace que el análisis se corra de la atribución multicanal a la atribución entre promociones internas. Google Analytics permite trackear views y clicks de promociones internas, generando un hit para cada ocasión en la que el banner es mostrado o clickeado. Pero en el informe de Marketing – Internal Promotion vemos, además, para cada promoción, cuántas conversiones generó. Como el usuario interactúa con distintas promociones a lo largo de su ciclo de vida, Google Analytics debe utilizar un modelo de atribuciónpara esto. El modelo que utiliza pretende ser un modelo de attribution ‘last click’ (una promoción es responsable de una conversión si fue la última clickeada por el usuario antes de convertir) pero tiene serios inconvenientes en caso de que el camino no sea tan claro: la misma conversión puede ser asignada 0 veces, 1 vez o muchas veces según el caso.

Pero, además, esta asignación de la cantidad de conversiones que generó una promoción interna es independiente del contenido. Esto quiere decir que, si bien podemos elegir cuáles son las conversiones cuyo crédito vamos a distribuir entre promociones, no podemos elegir entre cuáles promociones. Esto es útil cuando la intención del sitio es la transacción, ya que limitar las campañas podría influenciar el resultado de la atribución. Pero en los portales parece más conveniente hacer ese filtro, imposible en GA. ¿Qué sentido tiene darle al anuncio ‘recargá tu celular’ crédito por la conversión de una adhesión a factura online?

Nuestro modelo

Para poder comparar la efectividad de cada banner, utilizando BigQuery generamos ‘rutas’ de interacción entre usuarios y promociones internas, que a su vez se asocian 1 a 1 a determinadas conversiones. Esto hace que el recorrido de un usuario (que consiste en ver muchos anuncios y realizar muchas operaciones) se transforma en un conjunto de recorridos, uno para cada operación, que incluye únicamente las vistas y clicks en banners cuyo contenido esté relacionado con la operación. En el caso del User ID 130814, esto implica pasar de una ruta, compuesta por anuncios y conversiones de distintos tipos, a cuatro: una para anuncios y conversiones de recarga de celular, otra para adhesión a factura online, otra para cambios de planes y otra para adhesión a débito automático.

 

Una vez separadas las rutas, el paso siguiente fue definir un modelo de atribución y generar esa atribución. Definimos el siguiente modelo de atribución:

Si tuvo clicks en promociones internas en los últimos 30 días, la promoción se asocia al último click. Si no tuvo clicks pero tuvo views de promociones internas en los últimos 30 días, la promoción se asocia al último view. Si no tuvo ninguna de las dos, se considera orgánica.

 

 

Luego de ello, solo es cuestión de agrupar para cada promoción cuántas transacciones le tocan, generar un proceso por el que cada día compute las nuevas transacciones generadas (utilizamos Google App Engine para esto), y generar dashboards en Data Studio para que se pueda ver el valor de cada anuncio interno.

Conclusión

Los sitios de autogestión ocupan un lugar cada vez más grande en el mercado de Analytics, pero en su tracking se abren algunos huecos que nos invitan a modificar los métodos de la herramienta. Entre ellos, la atribución multicanal cede lugar ante la atribución entre promociones internas, que Google Analytics realiza pero en forma limitada. Mediante el uso de los datos desagregados en BigQuery, logramos que cada transacción se asigne a un click o view de promoción interna si tiene razones para hacerlo, y no se asigne si no las tiene. A partir de ello, podemos devolverle al cliente una alternativa para analizar el impacto de sus anuncios internos, mucho más sólida que la que ofrece GA al interior de su plataforma.

Federico Fliguer

Analytics Team Leader