- Fundamentals Métricas

˃ Índice ˃ ˃

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Índice .............................................................................................................................. 2 1. Fuentes de Información .............................................................................................. 3 1.1. Qué y para qué medir .................................................................................................. 3 1.2. Metodologías ............................................................................................................... 5 1.3. Tipos de fuentes .......................................................................................................... 8 1.4. Consejos....................................................................................................................... 9 2. Métricas Clave .......................................................................................................... 11 2.1. Conceptos básicos ..................................................................................................... 11 2.2. Consideraciones relevantes ...................................................................................... 15 2.3. El ciclo de compra online ........................................................................................... 18 2.4. Multipantalla y móvil ................................................................................................. 18 3. Google Analytics ....................................................................................................... 21 3.1. Definición ................................................................................................................... 21 3.2. Breve historia............................................................................................................. 21 3.3. Conceptos básicos ..................................................................................................... 23 4. Modelos de Atribución (relativos al ROI) ................................................................. 28 4.1 Conflicto...................................................................................................................... 28 4.2 Origen ......................................................................................................................... 28 4.3 Cross device ................................................................................................................ 29 4.4 Agentes implicados:.................................................................................................... 29 4.5 Las Cookies ................................................................................................................. 30 4.6 Modelos estándar ....................................................................................................... 31 4. 7 Modelos personalizados ............................................................................................ 32 4.8 Elementos finales para reflexionar ............................................................................. 33 5. Métricas sector medios de comunicación ................................................................ 35 5.1 Audiencia .................................................................................................................... 35 5.2 Factor Móvil ................................................................................................................ 38 5.3 Factor App .................................................................................................................. 38 5.4 Redes Sociales y monetización ................................................................................... 38 5.5 Aparición de nuevas plataformas: AMP y FBIA .......................................................... 39 5. 6 AdBlocker para los medios de comunicación ............................................................ 40 5.7 Relativas a los anunciantes. ........................................................................................ 41 5.7.2 Nuevas métricas ...................................................................................................... 42 5.8 Video ........................................................................................................................... 43 6. Métricas sector transaccional .................................................................................. 45 6.1 Tipos de conversión .................................................................................................... 45 6.2 El embudo de conversión ........................................................................................... 46 6.3 Rentabilidad ................................................................................................................ 50 7. Conclusiones Métricas: medios y transaccional ....................................................... 53 8. Bibliografía ................................................................................................................ 54

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˃ 1. Fuentes de Información Las fuentes de información son el origen de los datos con los que posteriormente tomaremos decisiones. Por tanto, es muy importante conocerlas para entender el proceso desde que se originan hasta que los tienes disponibles. Nunca olvides que lo más importante es el impacto de las decisiones que tomaremos con datos.

1.1. Qué y para qué medir Con la generalización de dispositivos con acceso a Internet, la capa de información que rodea al mundo cotidiano se ha vuelto constante. Hoy, cada pequeña acción queda registrada y puede ser muy útil para ser tratada posteriormente con un sistema de medición adecuado. Cada dispositivo de nuestro entorno actual, es un generador de datos. Estos datos pueden convertirse en información muy relevante para los negocios, para detectar insights o necesidades de los consumidores o simplemente para mejorar la calidad de vida. La gran cantidad de datos generados a diario explica el creciente interés por el mundo de los datos y de la analítica, incluyendo el Big Data: hoy, cada segundo se genera y almacena más información de la que se había generado en los últimos 20 años juntos. No solo eso, hasta hace unos años, las mediciones en el mundo del marketing se realizaban con paneles, muestras y encuestas (tanto mediciones cualitativas como cuantitativas) con apoyo de la estadística. Actualmente se cuenta con datos más representativos de la realidad, sin necesidad de realizar muestreos o circunscribirse a un determinado momento aislado. Los datos en sí mismo no aportan valor. En función del organismo que los genere, compile, almacene o analice; así serán los usos para los que se destinen o las decisiones que se pretendan tomar con ellos. ¿Para qué se mide? Esencialmente con el fin de conseguir información relevante para la toma de decisiones. Podemos concretar esta definición con algunos ejemplos:

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˃ Para dimensionar: el entorno, la competencia, la dimensión real y relativa del negocio. ˃ Para mejorar la rentabilidad: ¿Cuál es el rendimiento por producto? ¿gracias a qué se obtiene? ¿Cómo se puede mejorar? ˃

Para comercializar: para vender el impacto de la actividad, para cualificarlo, para optimizarlo.

El espectro de medición es muy amplio y atiende a diversas razones, una veces más estratégicas y otras más tácticas. Así: ˃ Estratégicamente: se atenderá a indicadores de grandes magnitudes y tendencias del ámbito en el que se esté actuando en cuanto a mercado y entorno. En función del entorno de medición, se podrán utilizar fuentes de información tales como INE, EGM, Eurostat o Comscore. ˃ Entre estratégico y táctico, se observará lo que sucede a nuestro alrededor con un foco más sectorial atendiendo a nuestro entorno de competencia o complementarios como paneles o censos sectoriales. ˃ Tácticamente, se analizarán y atacarán los resultados internos, propios y de los clientes, a través de herramientas más introspectivas como las de analítica web.

Pero, antes de todo, se deben identificar los retos delante de cualquier escenario de medición: ˃ Cómo pasar de billones de filas de datos a información relevante ˃ Decidir qué medir porque todo no se puede ˃ Tener claro el ámbito de la medición: ese que tiene un objetivo y una frecuencia determinada

En todo caso, los datos serán una cuestión relevante en la medida que aporten información al negocio con carácter explicativo. Así, en lo concerniente a negocio, deben aportar información relevante en aquello que sea capaz de explicar la rentabilidad de

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cada operación. Una representación de ello es la escalera del retorno, donde cada escalón aporta conocimiento sobre el siguiente y dan sentido a un rendimiento óptimo del negocio.

1.2. Metodologías Existen dos aproximaciones diferentes en la medición digital, cada una de ellas con sus ventajas e inconvenientes. ˃ Demoscopia: técnica user centric o de medición de personas. En definitiva son audiencias medidas externamente desde una perspectiva general. ˃ Basada en seguimiento digital: técnica site centric y ad centric, o de medición tecnológica; que responde a analítica web aplicada –sobre todo– internamente desde una perspectiva individual. ˃ Híbridas: aproximaciones que conjugan ambos criterios

1.2.1. Demoscopia Se basa en la identificación del individuo como fuente de información, y se apoya en una muestra para representar la realidad de un universo mayor. Precisamente por su carácter muestral la definición y composición de la muestra es esencial. Tiene su origen en la publicidad. Existen dos metodologías: 1. Basada en el recuerdo: con entrevistas personales vía teléfono, encuesta, etc. ˃ estudios multimedia de audiencia de medios: consiste en realizar llamadas aleatorias, en la que los encuestados responden a una batería de preguntas relacionadas con los medios de comunicación online de consulta habitual por parte del entrevistado. Ejemplo: Estudio General de Medios (EGM) o Google Surveys.

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2. Basada en la medición de la actividad: a través de registros electrónicos de los comportamientos. ˃ Paneles de medición de audiencias, los datos sobre la actividad de la muestra en internet, se recogen a través de un software específico instalado en sus ordenadores. Esta metodología viene heredada de la medición de audiencias de televisión (Sofres). Sobre la muestra se infiere el comportamiento de un universo. Ejemplos: Netview de Nielsen o comsCore.

1.2.2. Seguimiento digital En este caso se busca un seguimiento de todos los usuarios, añadiendo la información relevante respecto de su comportamiento. Será el site, la web, el servidor, quien recoge a través de tecnologías como Google Analytics o Weborama la información basándose en la tecnología de los tags y las cookies. La mecánica es sencilla: los sitios web contienen unos tags (código proporcionado por la herramienta) que se ejecuta generalmente cuando el usuario interactúa con la página, enviando la información relevante a la herramienta. Además, utiliza cookies para registrar la actividad. Las cookies las ponen las herramientas en el navegador del usuario para poder identificarlo en el futuro, entre otros motivos. Una vez allí, almacenan información configurable y relevante para el negocio (qué hemos visitado, qué compras se realizaron, cuánto tiempo estuvieron, en qué página, etc.). En el caso de la medición de un Ad-server es igual pero tiene fines publicitarios ¿Qué publicidad sirvo, a quién y según el comportamiento anónimo observado? ¿Qué usuario convirtió en mi sitio web? Ejemplos: Google Analytics, Adobe Analytics (Site Centric), DFP o DCM (Ad-server Centric).

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1.2.3. Ventajas e inconvenientes de los sistemas de medición A continuación, comentamos ventajas e inconvenientes de cada sistema de medición:

˃ Sistemas de Medición

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1.3. Tipos de fuentes Con las diferentes metodologías se ha visto la clasificación más general de los distintos tipos de fuentes. Sin embargo, bajo el mismo enfoque, pueden ser clasificadas según otros criterios desde distintas ópticas. Así, fuentes:

˃ User-entric son generales y externas ˃ Site-Ad centric son individuales e internas

1.3.1. Generales y Particulares Esta distinción responde al alcance o ámbito de medición las fuentes de información y como consecuencia su capacidad de explicación. Por ejemplo, un Estudio General de Medios tendrá un carácter explicativo general, mientras que la analítica web de un site será individual.

1.3.2. Externas e internas En función de quien realiza la gestión de la fuente de información estas pueden ser externas o internas:

 Externas: ˃ Son gestionadas por un ente externo al usuario de la fuente: la administración, una compañía privada, una asociación de mercado, etc. ˃ Auditadas por terceros como garantía de neutralidad, calidad y continuidad: moneda única. ˃ Ofrecen una perspectiva más o menos general del entorno. ˃ Son imprescindibles para la gestión comercial de medios.

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 Internas: ˃ Son gestionadas por el propio usuario de la fuente y proporcionadas por proveedores externos o desarrolladas internamente. ˃ Son utilizadas en la operativa de la gestión comercial de medios aunque sin auditoría externa: adservers. ˃ Son imprescindibles para la gestión/rentabilización de sitios web (analítica web) a través de la optimización de contenidos –accesibilidad, optimización de tráficos internos y externos- y del retorno de sitios web –comercialización, registros, accesos, etc. ˃ Tienen una perspectiva eminentemente particular con algún referente general.

Una variable a tener en cuenta a la hora de discernir qué sirve para qué, es conocer la naturaleza del negocio sobre el que se mide (si es un medio o un sitio transaccional). Como conclusión general, se puede decir que: para análisis generales se utilizan fuentes externas, user-centric; tales como EGM o comScore. Para análisis particulares, o site/Ad centric se utilizarán fuentes internas. En el caso de un medio, sobre datos extraídos del Adserver y herramientas de analítica web como Google Analytics, Adobe Analytics, Webtrends; y en el caso de sites transaccionales únicamente herramientas de analítica web.

1.4. Consejos En los medios y negocios digitales hay muchos datos y, muy a menudo, la mayor parte de ellos se utilizan con fines comerciales. Por eso ayudará conocer bien su extracción y consolidación ha sido motivada con fines de comercialización o gestión. El control sobre los datos es el control sobre la toma de decisiones por lo que se trata de un ámbito de control muy relevante. De cualquier manera, ante la información extraída de datos siempre debes hacer lo siguiente: ˃ Interpretar los datos siempre dentro de un contexto ˃ Aplicar sentido crítico ˃ Diferenciar realidad de estimación

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˃ Conocer los sistemas de medición de los distintos proveedores más allá de lo que digan ellos mismos

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˃ 2. Métricas Clave En entornos de medición sucede que, para recibir buenas respuestas, es necesario saber preguntar: para medir bien, se deben conocer los objetivos de la medición. Por ello: ˃ Primer objetivo: entender cuál es nuestro modelo de negocio: vender productos o servicios, generar leads o registros cualificados, contactar individuos, comunicar contenidos y generar interés, vender publicidad, objetivos corporativos, etc. ˃ Segundo objetivo: identificar cómo llegar a cumplir con dicho objetivo: ¿qué pasos debemos seguir para alcanzar el objetivo y cuáles son los KPIs o indicadores clave de negocio que me ayudarán a conseguirlo?

2.1. Conceptos básicos Los datos, como se decía anteriormente son cifras frías. Su tratamiento genera información en forma de métricas. Y las métricas más relevantes que permiten tomar el pulso a los negocios son los KPIs (Key Performance Indicators). Esto quiere decir que todos los KPIs son métricas pero que no todas las métricas serán necesariamente KPIs o indicadores clave. Para saber diferenciarlos debemos saber que: ˃ Los KPIs nos ayudan a entender si estamos cumpliendo o no con los objetivos de negocio ˃ Los KPIs suelen ir asociados a un target u objetivo ˃ Los KPIs suelen ir asociados a un responsable que toma decisiones en base a sus resultados

Para entenderlo mejor, un ejemplo: ˃ Métrica: transacciones ˃ KPI: variación mes a mes del porcentaje de transacciones procedentes de Madrid

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Los cuadros de mando o dashboards suelen recoger estos KPIs y todos los elementos de información necesarios para facilitar la toma de decisiones. Son muy importantes en gestión y tienen por objetivo revisar la información de negocio más relevante de un vistazo. Cada negocio o sector tendrá unas métricas propias afines al funcionamiento del negocio. Por ejemplo, en un site de Retail, la conversión y el precio medio por pedido serán sus métricas de referencia; mientras que en un site de Medios lo serán los visitantes únicos o usuarios y las páginas vistas de cara a monetizar la producción y consumo de contenido. En general hay cuatro grandes áreas de medición, cada una de ellas con sus métricas correspondientes.

> Volumen Relacionado con tráfico y audiencia. Entre las métricas más comunes:

 Páginas vistas: ˃ Fte. GA – “Una página vista es cada una de las veces que un navegador carga una página. Google Analytics registra una página cada vez que se ejecuta el código de seguimiento”

 Impresiones: ˃ Fte. IAB – “Número de veces que una publicidad ha sido solicitada, completamente descargada y, presuntamente, vista por los usuarios”. ˃ Fte. GA – “Publicación de un vínculo de referencia o anuncio en una página web.”

Entonces, en una página puede haber más de un formato publicitario, generandose más impresiones que páginas vistas. Imaginemos, por ejemplo, la portada del diario Marca. Por cada página vista, el usuario es impactado por distintos anuncios que ocupan un espacio publicitario. Cada anuncio es “imprimido” una vez a ojos del usuario y, por tanto, con una página vista registramos varias impresiones.

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˃ Sesiones/Visitas: Fte GA – “Período de interacción entre el navegador de un usuario y un sitio web concreto, que finaliza cuan- do se cierra el navegador o al salir de éste; también cuando el usuario ha estado inactivo en ese sitio web durante un período de tiempo especificado. A fin de poder generar los informes de Google Analytics, se considera que una sesión ha finalizado si el usuario ha estado inactivo en el sitio web durante 30 minutos.” ˃ Usuarios: Fte. GA – “Representan el número de usuarios no duplicados (contabilizados una sola vez) que han accedido a su sitio web durante el transcurso del período de tiempo especificado. Se determinan mediante las cookies.” Es importante entender que la métrica “Usuarios” de Google Analytics en realidad hace referencia a navegadores únicos porque la herramienta es incapaz de identificar a un mismo usuario utilizando distintos dispositivos (por ejemplo, si navegamos en una página desde el ordenador y esa misma noche lo hacemos desde nuestro teléfono móvil, Google Analytics registrará dos usuarios distintos). Repasando los puntos anteriores, un usuario puede realizar una o varias sesiones o visitas y ver una o varias páginas vistas en dichas visitas.

Usuarios > Sesiones > Páginas vistas

˃ Cobertura / Reach: Individuos impactados por un sitio web o campaña publicitaria. Se expresa en número de individuos o en porcentaje sobre el total de una población. De manera que, los usuarios únicos no son exactamente individuos, sino una aproximación basada en parámetros tecnológicos. Y la cobertura se compone de individuos, calculados mediante una aproximación estadística.

˃ Conversión Controla cualquier acto que se produzca en la web a nivel de interacción y retorno de la inversión. Por lo tanto, cualquier indicador de conversión genera: ˃ Un indicador de eficacia: ratio/volumen de conversión ˃ Un indicador de coste: coste por conversión

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˃ Un modelo comercial: pago por conversión. Y estos modelos, en función de la eficiencia del medio y otros atributos han derivado en una explosión de siglas, que responden a distintos modelos comerciales (punto 3 “Costes”).

Las principales métricas en este apartado son: ˃ CTR (clic through rate o ratio de clics): Fte IAB – “Es una forma de medir el éxito de una campaña. Este indicador se obtiene de dividir el número de clics registrados en una pieza publicitaria entre el número de impresiones lanzadas por el adserver” ˃ Conversión o ratio de conversión: entendida como cualquier indicador que hable de la consecución de objetivos de la web (visitas, registros, ventas, descargas, etc.). Cuando estos objetivos se consiguen en distintos pasos es necesario observar y analizar el embudo de conversión, que es el que permite conocer si hay alguna anomalía en alguna de las partes del proceso. Por ejemplo, si nuestra página web es un e-commerce y de cada 100 visitas o sesiones que entran a nuestra página compran 2, nuestro ratio de conversión será del 2%.

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>Costes Permitirá atribuir rentabilidades a canales y negociar en base a ello ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃

CPI, coste por impresión PPI, pago por impresión CPM, coste por mil impresiones CPC, coste por clic PPC, pago por clic CPL, coste por lead CPR, coste por registro CPA, coste por adquisición/acción (cost per acquisition/action) PPA, pago por adquisición CPV, coste por venta (CPS, cost per sale) CPV, coste por visualización (Facebook, Youtube, etc.)

> Actitud Opiniones (con el fin de conocer la percepción y reacción). La opinión de los clientes es una buena opción a la hora de medir su experiencia de navegación o compra y su lealtad hacia una marca. Existen distintas métricas que se utilizan para medir la actitud y opinión de los usuarios. El NPS (Net Promoter Score), que es una de las más extendidas, es un índice que mide la disposición de los clientes o usuarios a recomendar una compañía y clasifica dichas personas en tres grupos: promotores, pasivos y detractores.

2.2. Consideraciones relevantes 2.2.1. Diseño Web Excluyendo la naturaleza de las fuentes de tráfico que han originado la visita, el rendimiento de una web es variable. Y uno de los elementos básicos que condicionan este rendimiento es su diseño. Por este motivo, toda web debe estar orientada a los objetivos que persigue el negocio. Así, no debe ser idéntica una web cuyo fin es llevar al usuario a la compra de otra cuyo fin es el consumo de información.

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Este rendimiento es un juego de pequeñas sumas. De elementos, a veces imperceptibles, que arañan eficiencias en el proceso de visualización, accesibilidad y comodidad de lo que se ha convenido en llamar la experiencia del usuario en la web. Hay que poner de manifiesto que es en la web donde la empresa se muestra en todas sus facetas: marketing, operaciones, servicio de atención al cliente, etc. Por ello, la forma de presentar el producto y la información sobre el proceso/producto/servicio, la comunicación, el respeto de los convencionalismos instaurados en internet y el mero diseño gráfico son, todos ellos, elementos que deben estar en sintonía y orientados al resultado. En diseño web hay cinco elementos clave a considerar: ˃ Contenido: qué y cómo se cuenta y cómo se presenta. Asociado a esta variable se encuentran métricas tales como la tasa de rebote, que representa el porcentaje de visitas que accedieron a nuestra página y abandonaron (“rebotaron”) sin interactuar. ˃ Usabilidad: que hablará de la facilidad que debe tener el usuario para completar el hito para el que ha acudido a la web (por norma general, la conversión). ˃ Velocidad: con sus indicadores propios. El tiempo de carga y descarga de una página web es uno de los factores clave para la conversión que puede llegar a frustrar la experiencia del usuario en nuestro activo digital (web, APP, etc.). ˃ Buscador interno: “escuchando” a los clientes en aquello que puede suscitar interés y les ha llevado a la compra o a un mero resultado. ˃ Call-to-action: son los elementos que ayudan a la acción. Sus mensajes y colores deben destacar sobre el resto para que la próxima acción del usuario no requiera pensar en exceso. Un ejemplo de esto sería el bien conocido botón “Añadir al carrito”, que es el paso que da pie a la compra.

La ventaja del entorno digital es que absolutamente todo es medible. Por este motivo el diseño se postula como un proceso iterativo de mejora continua basado en la medición, el análisis y la prueba/ error. En los últimos años se ha avanzado mucho en una nueva disciplina en digital: CRO o Conversion Rate Optimization. Consiste en estudiar el path to conversion, es decir, los pasos necesarios para llegar a la conversión, y detectar los puntos clave que afectan positiva o negativamente a la consecución de los objetivos.

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Se trata de una disciplina transversal al analista, donde intervienen equipos de UX, Diseño y Tecnología para llevar a cabo los cambios necesarios para la mejora de resultados.

2.2.2. Marco de referencia Con la evolución del canal digital y la irrupción de nuevos canales, la analítica web se ha postulado como un centro de agregación de datos fundamental. Este ecosistema de datos y medición se convierte en una potente herramienta de gestión, siempre y cuando los datos se convierten en información enfocada a negocio. Gracias a ello, son cada vez más los negocios cuyas decisiones son data-driven y atienden a insights inferidos de los datos. Por ello es necesario implantar proyectos sólidos de métricas digitales con el fin de que esa información no se vaya quedando en el camino. El punto de partida pasaría por analizar la madurez de la empresa en la recopilación de datos y manejo de los mismos. Una vez diagnosticada la situación se plantean los objetivos de la compañía a este respecto. El proceso de implementación de un sistema de medición responde a este esquema: 1. Definir y entender los objetivos de negocio 2. Traducir los objetivos de negocio en objetivos de medición 3. Identificar los indicadores clave o KPIs que responderán a la consecución de los objetivos de medición 4. Establecer la periodicidad con la que serán revisados los KPIs 5. Elegir los segmentos que ayudarán a la toma de decisiones 6. Definir el marco de visualización de los datos 7. Justificar cuándo será necesario actualizar el plan de medición, que es un documento vivo.

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2.3. El ciclo de compra online Unos de los procesos más evaluados, por la importancia que tienen en el negocio, es el ciclo de compra online. La optimización de este proceso mejora significativamente los resultados de la empresa y, por ello, existen metodologías y técnicas específicas orientadas a conocer al cliente en profundidad en las distintas fases del ciclo de compra. Con este conocimiento será posible utilizar una comunicación más efectiva en función de esa segmentación y tener un perfil más claro del cliente. Por ejemplo, es posible predecir quién acabará siendo cliente analizando en promedio cuántas páginas de media son vistas y el tiempo de permanencia en las mismas de quienes ya han sido compradores de la web, extrayendo un patrón de comportamiento de los usuarios cualificados de nuestro site.

2.4. Multipantalla y móvil Otro de los escenarios a tener muy presente en todo lo que influencia los ciclos de decisión y compra es la multicanalidad. Cada vez más presente. En el nuevo mundo multipantalla, el móvil aparece cada vez con mayor frecuencia a lo largo del proceso de compra. Según datos de la IAB de 2016:

˃ En el mundo, el 82% de los usuarios de móviles aseguran que usan sus dispositivos para buscar información sobre productos antes de realizar una compra. ˃ En España, 9 de cada 10 usuarios asegura que utiliza el móvil en alguna ocasión durante el proceso de compra. Un 80% lo utiliza para buscar información sobre los productos (frente a un 37% del año anterior), un 78% para comparar precios y un 72% para buscar opiniones de otros usuarios (frente al 25% de 2014). ˃ De hecho, un 78% de los usuarios de smartphones asegura que en el momento de estar decidiendo una compra, utiliza su smartphone para comparar precios, habitualmente un 33% y a veces un 40%.

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En este proceso es necesario identificar el papel que juega cada dispositivo en el ciclo de compra del cliente y cómo se puede seguir al usuario de forma transversal. Además de este análisis transversal, para valorar influencias de unos canales de adquisición de tráfico sobre otros y el distinto uso de los dispositivos, conviene conocer en detalle el funcionamiento de los usuarios en los dispositivos móviles de forma aislada debido a su creciente penetración, utilización y características propias. Las mediciones más afines a estos dispositivos son: ˃ Diseño: que aportará información sobre el dispositivo móvil ˃ Usabilidad: será diagnosticada por la conversión y el camino hacia ella (path to conversion) ˃ Tecnología: el rendimiento de un dispositivo móvil puede variar según el sistema operativo, el navegador o la versión del navegador, el tipo de conexión utilizada, etc. ˃ Resultados ˃ Ventas

Por último, no se debe olvidar el mundo de las Apps que juega su papel, a veces de forma independiente y otras en paralelo en lo que a móvil se refiere. A este respecto conviene analizar tres grande bloques:

1. Adquisición y usuario: ˃ ¿Cuánta gente busca tu APP? ˃ Del total de gente que busca, ¿cuánta gente descarga tu APP? ˃ Del total de gente que descarga, ¿cuántos usuarios realmente utilizan tu APP, es decir, son activos? 2. Interacción ˃ ¿Cuáles son las pantallas más vistas y utilizadas de nuestra APP? ¿Existen pantallas que funcionan siempre como “puerta de escape” y los usuarios abandonan por ellas? ˃ ¿Se consigue enganchar y fidelizar o retener a los usuarios? ¿Cómo?

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3. Resultados de negocio ˃ De los usuarios que utilizan nuestra APP, ¿cuántos son realmente high value users, es decir, usuarios que nos están generando valor al negocio?

Sobre los sistemas de medición se habla más adelante en este documento.

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˃ 3. Google Analytics 3.1. Definición Google Analytics es una solución de analítica web para empresas o dueños de webs que proporciona información muy valiosa sobre el tráfico del sitio web, la eficacia de acciones de marketing y la consecución de los objetivos de medición y de nuestro negocio.

3.2. Breve historia 1990 ˃ Nace la World Wide Web

1993 ˃ Nace la analítica web basada en los logs del servidor. Los logs son unos archivos de texto que guardan cada petición que hace un navegador. ˃ Nace WebTrends, la primera herramienta comercial de analítica, que sigue existiendo y dando soporte a grandes empresas como Microsoft, Nestlé o Renault.

2004 ˃ Se crea la WAA (Web Analytics Association. Nace con el objetivo de estandarizar términos y desarrollar programas de formación, pues había muy poca gente cualificada. Servía de foro de discusión y aprendizaje para analistas.

2005 ˃ Compra estratégica por parte de Google de Urchin Corporation. ˃ La inversión publicitaria Online se dispara y la analítica se convierte en una parte fundamental de este escenario.

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˃ En Noviembre de ese mismo año lanzan Google Analytics en Beta y reducido.

2006 ˃ Lanzamiento público de Google Analytics. ˃ Primera herramienta gratuita accesible en 16 idiomas, con 90 informes predefinidos, con 18 variables de segmentación e integrada con Adwords. ˃ Además, surgen las primeras herramientas de analítica cualitativa (in-page analytics) como Clicktale, que permite hacer mapas de calor y scroll y estudiar el comportamiento de los usuarios en nuestra página web desde un punto de vista cualitativo.

2007 ˃ Rediseño UI (User Interface) y Lanzamiento Nuevo Código

2008 ˃ Nuevas funcionalidades Enterprise sin coste.

2011 ˃ Nueva versión (v.5), y las mejoras continúan. Se incluyen por primera vez los informes en tiempo real, la opción de crear cuadros de mando y se integra el ecommerce o venta de productos de comercio electrónico.

2013 ˃ Lanzamiento de Universal Analytics, con nuevas funciones y opción de importar datos offline en la herramienta.

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3.3. Conceptos básicos 3.3.1. código de seguimiento El tracking de actividad en la web, se consigue gracias a la instalación de un código de seguimiento. En la práctica no son más que unas líneas de código Javascript que identifican la web y permiten asociar las acciones que en ella se producen. Con la instalación de este código empieza todo. El código se inserta en todas las páginas de la web justo antes del cierre de la etiqueta y para su instalación existen tres opciones:

˃ Gestor de contenidos: normalmente proporciona ya un espacio habilitado para tal fin de forma muy intuitiva ˃ Página web estática: debe instalarse página por página. Para ello se suelen utilizar dos herramientas de común acceso: un editor de código HTML sencillo (ej. PSPAD), que posibilita insertar la línea de código; un Cliente FTP (ej. Filezilla) para subir el archivo con las modificaciones al servidor. ˃ Administrador de etiquetas (por ejemplo, Google Tag Manager o Tealium). Son gestores de tags a través de los cuales podemos implementar herramientas de distinta naturaleza, como Google Analytics.

3.3.2. Funcionamiento 1. Un navegador solicita una página web que contiene el código de seguimiento. 2. El Código de seguimiento de Google Analytics crea e inicializa un objeto de seguimiento asociado al ID de propiedad web del código. 3. Se ejecutan los métodos de seguimiento personalizados.

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4. El código de seguimiento se inicializa y administra la siguiente información: ˃ Configuración de dominio de la página. ˃ Información de cookie (incluida la recuperación del seguimiento de campaña, si existe). ˃ Características del navegador e información de página o referencia de la solicitud HTTP.

5. El código de seguimiento solicita un archivo de imagen de un solo píxel al servidor de Analytics, collect.gif, y adjunta a la solicitud de imagen una larga lista de parámetros que contiene la información de seguimiento recopilada de la cookie y de la solicitud HTTP. 6. La cadena de solicitud de GIF se recopila de los registros, y los parámetros se usan para rellenar las bases de datos que proporcionan los informes del usuario de informes de Analytics.

3.3.3. Consideraciones Generales ˃ Con Google Analytics es prudente esperar unas 24-48 horas para dar datos fiables, sobre todo en sites grandes. ˃ Podemos enlazar nuestra cuenta de Google Adwords, lo que facilitará el seguimiento de nuestras campañas SEM (Adwords). ˃ No recoge de manera predeterminada operaciones postcompra propias de un ERP, como son las devoluciones o cancelaciones. Sin embargo, se pueden importar en la herramienta a través del Data Import. ˃ La atribución de campaña se la lleva la última fuente de tráfico, el último clic. Si bien este es el modelo de atribución más extendido, no es el último. En el punto 4 de este documento se hablará de la atribución de manera más concreta. ˃ La contabilización de las sesiones: más de 30 min. entre pvs, al finalizar el día y cuando cambia la fuente de tráfico

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˃ Dará información sobre las 5.000 primeras líneas de un informe. Esto puede ser una limitación relevante sobre todo para Informes de páginas y palabras clave. ˃ En Google Analytics apenas podemos ver información sobre las palabras clave de procedencia orgánica, que se muestran como “not provided”. Esto no afecta a las keywords de nuestras campañas en Google AdWords. ˃ Google Analytics “samplea” los datos para informes en los que incluimos más de 500.000 sesiones (100.000.000 para Analytics 360 - Google Analytics Premium). Es decir, pasado ese volumen, extrapola los datos a una muestra representativa de los datos de los usuarios. ˃ Niveles de usuarios: existen distintos tipos de acceso a la herramienta, cada una de ella con unas funciones diferentes. De mayor a menor acceso:

- ADMINISTRAR USUARIOS: permite gestionar los usuarios de la cuenta. - EDITAR: permite realizar funciones administrativas relacionadas con los informes (agregar, editar o suprimir cuentas, propiedades, vistas, filtros, objetivos, etc., pero sin gestionar usuarios), así como consultar los datos de los informes. Incluye el permiso de colaboración. - COLABORAR: sirve para crear y colaborar en elementos compartidos (panel de control, anotaciones). Incluye el permiso Leer y analizar. - LEER Y ANALIZAR: permite consultar los datos de los informes y de la configuración, manipular los datos de los informes (como filtrar una tabla, agregar una dimensión secundaria o crear un segmento) y crear informes, sin compartirlos.

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3.3.4. Funcionalidades Básicas ˃ Paneles Aloja los dashboards o cuadros de mando que hemos creado para hacer un correcto seguimiento de nuestros KPIs y métricas.

˃ Accesos directos Permite acceder a informes con configuraciones personalizadas. Por ejemplo, si siempre queremos ver la información de un informe con determinados filtros o segmentos aplicados.

˃ Tiempo Real Permite ver datos en tiempo real.

˃ Eventos de Intelligence Permite configurar alertas de muchos tipos para tomar el pulso más de cerca a la situación atendiendo a varios parámetros y con distintas frecuencias de tiempo.

˃ Informes Los informes en Google Analytics se estructuran en cuatro grandes bloques: ˃ Audiencia: proporciona información relativa a la cantidad y calidad de tráfico que accede a nuestro site en un período determinado. Además, permite acceder a información sobre nuestros usuarios tal como: - Procedencia geográfica - Tecnología utilizada: dispositivos de acceso (desktop, mobile o tablet), sistema operativo, navegador, tamaño de pantalla, etc. - Datos demográficos: sexo, edad e intereses

˃ Adquisición: proporciona información sobre la procedencia del tráfico que hemos captado: SEO, redes sociales, referencias en otras páginas, campañas de marketing, etc. Con un correcto etiquetado de nuestras campañas podremos evaluar el retorno de la inversión con exactitud.

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Asimismo, podemos ver la información de nuestras campañas en Google AdWords si hemos conectado la herramienta con Google Analytics correctamente.

˃ Comportamiento: proporciona información sobre los patrones de navegación de nuestros usuarios en la página web: por qué páginas entran, por qué páginas salen, cuáles son las páginas más vistas y las más importantes de cara a la conversión, etc. ˃ Conversión: proporciona información relevante sobre la consecución de los objetivos de medición que hemos marcado en la herramienta: ventas, registros, engagement con nuestros contenidos, etc.

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˃ 4. Modelos de Atribución (relativos al ROI) 4.1 Conflicto En el marketing online confluyen muchas fuentes de tráfico, y debido a la carencia de un sistema cerrado de atribución de la visita, la atribución del retorno de la inversión a cada fuente una vez conseguida una conversión es un debate abierto y donde cada agente y analista tiene un papel activo para “conseguir” asignarse más peso. Y es que, asignar de manera incorrecta el ROI a una u otra fuente puede provocar decisiones desafortunadas tanto para el cliente como para los proveedores o departamentos de marketing.

4.2 Origen Dos grandes puntos: La complejidad a la hora de seguir al usuario en todo su ciclo de vida: tanto por la conexión multidispositivo, como por la naturaleza de la decisión de compra. Así como la “desconexión” de las interacciones de marketing offline con las que el usuario pueda ser impactado. Y por otro lado, conocer el impacto de cada una de las fuentes de tráfico en la decisión de compra/conversión y otorgar el peso en función de la posición en el recorrido de compra(ciclo de vida/ciclo de compra), son las brechas de este debate.

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4.3 Cross device El uso de diferentes dispositivos (cross device) está más que probado a la hora de realizar una conversión, lo que se suma al uso de diferentes fuentes de tráfico para llegar a ella, hacen más complejo aún la medición del ROI correctamente. Si es cierto que en los últimos años se están desarrollando tecnologías para poder minimizar los efectos del cross device. Gracias al uso de cookies ancladas al usuario cuando este está logado (en todos los dispositivos) en el sitio web o aplicación, podemos hacer un seguimiento de su ruta completa aunque use varios dispositivos para completar la conversión. También para los navegadores, pero siempre solemos usar el mismo. Aunque si está logado el sistema funcionará igualmente.

4.4 Agentes implicados: Cada agente implicado aumenta su beneficio por ROI atribuido. Por lo que buscarán modelos de atribución que sean favorables a sus intereses. ˃ Central de medios (AP): suele considerar solo aquellas mediciones que están directamente relacionadas con leads (afiliados, PPC, etc.) dejando al margen las acciones de tráfico natural, CRM o directo. ˃ Analítica propia (Omniture, Analytics, etc.): considerando todos los elementos en su conjunto. ˃ ERP: que registrará acciones post-pago, como puede ser una devolución. Y que afecta directamente al ROI ˃ Otros proveedores o departamentos a los que implicar en el coste o remuneración de las conversiones. Equipos de SEO, emailing.

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4.5 Las Cookies Las cookies son el sistema por el cual se registran las campañas a los usuarios siempre por navegador y dispositivo. Mirar sólo un único eslabón de la cadena puede dar como resultado la adopción de estrategias demasiado reduccionistas que hagan des- invertir en canales que están teniendo un peso relativo importante. Y es especialmente grave por ser conocido que: ˃ En un proceso de venta intervienen muchas cookies (75% de las ventas tienen un path lenght de cookies superior a 2) ˃ La forma que tiene el cliente de llegar a la compra está fragmentadísima, produciéndose cientos o miles de caminos muy distintos entre ellos

Para desenmarañar el entramado de la última cookie, en aquellos casos en que los procesos de venta se produzcan en más de una visita al site por distintas fuentes (la mayoría de ellos), se recurre a modelos estadísticos. A través de análisis factoriales se determina cuál es la capacidad de un canal para influenciar a otro (“halo effect” de una cookie sobre otra), de forma que obtiene una aproximación mucho más cualificada de la totalidad de los canales en los ámbitos de atribución de venta y cálculo de ROI. El halo ayuda a ponderar las cookies que no son de pago, para saber su influencia en la venta final. La premisa a la que se recurre es que cuanto más cerca está la cookie de la cookie de venta menos poder de influencia tiene. Es decir, que la que atrae tráfico es la que mayor poder de influencia tiene. En general, las de mayor influencia –primer impacto- son aquellas de más contenido visual o marca: display, redes sociales y búsquedas branded. Y las campañas de pago en búsqueda por contenidos las que mayor capacidad de conversión generan.

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4.6 Modelos estándar Ya existen modelos fácilmente reconocibles en función del tipo de empresa y del marketing que esté desarrollando. Cada modelos siempre favorece más a un agente que a otro.

˃ Última interacción = Last Click Atribuye todo el peso de la conversión al click final justo antes de realizarse esta. En este caso el ROI se atribuye a las campañas de pago, que tienen más fuerza para conseguir el último clic del usuario.

˃ Primera interacción = First click Este modelo aporta el valor máximo a la primera fuente de tráfico con la que el usuario entró al site y da por hecho que es la causante de la conversión final.

˃ Último clic indirecto. En muchas ocasiones la conversión se realiza al entrar directamente en la página web (tráfico directo). Este modelo excluye el tráfico directo y aplica la conversión a la fuente guardada anterior del tráfico directo. Asumen que haya un agente (orgánico o inorgánico) previo a que el usuario entre de manera directa al site. En muchas campañas de display, el usuario entra de manera directa al leer la url en los anuncios.

˃ Lineal: Reparte el peso equitativamente entre todas las fuentes con las que el usuario interactuó hasta realizar la conversión.

˃ Declive en el tiempo: Asigna más valor a la última interacción y menor valor de forma gradual a las que se alejan más de la conversión.

˃ Por posiciones:

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Le concede más valor a la primera y la última interacción, distribuyendo el valor restante, de forma equitativa, entre el resto de las interacciones, si es que se han producido. Forma de U.

Comparación entre modelo de última interacción contra modelo de primera interacción. Pantallazo cliente real hotel, herramienta: G.A. 2016.

Comparación entre modelo de última interacción contra modelo de último clic indirecto. Pantallazo cliente real hotel, herramienta: G.A. 2016.

4. 7 Modelos personalizados Los departamentos de marketing, analistas, o centrales de medios generan en muchas ocasiones sus propios modelos para obtener el rendimiento de sus campañas a lo largo del tiempo o del recorrido del cliente hasta la conversión. También dichos modelos son utilizados para negociar la bonificación y los contratos de entre agencia y cliente.

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4.8 Elementos finales para reflexionar ˃ La duración de la cookie. ˃ Por ejemplo, en el caso de un canal que vende publicidad para si mismo, intentará que su cookie sea lo más duradera posible. Si dura 6 semanas se le atribuye más tráfico, más ingresos, que si dura solo 2 ˃ Otro ejemplo; si por ejemplo tienes cookies de 4 semanas en USA y 5 en Europa no es comparable. A menor tiempo de cookie, mejor irá con afiliados porque se les pagará menos

˃ El concepto de venta, que muchas veces no es tan evidente. ˃ Por ejemplo, cuando se negocia con un afiliado debe hacerse sobre el concepto venta neta, es decir que si se produce una anulación no debe considerarse como venta. De otro modo el afiliado podría idear un sistema para inflar las ventas de forma engañosa. ˃ A qué cookie se le asigna la venta, que se explicará a continuación ˃ Cálculo de costes: no se aplican todos los costes reales a las diferentes fuentes. AdWords solo se imputan los costes de las campañas, pero ¿dónde las de personal o diseño?. Y, ¿en SEO? Existe un gran trabajo a la hora de posicionar una web, ¿pero cómo añadir ese coste en el ROI? ˃ Campañas offline que terminan con ventas online y viceversa; campañas online que terminan con ventas offline.

˃ 4. 9 Conclusiones ˃ Hay un overlap significativo debido a la complejidad del sistema de medición (cookies) y al flujo de adquisición del usuario.

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˃ Pequeños avances están puliendo el déficit de tecnología generado por las cookies. Sistemas como la cookie anclada al usuario logado ayudan a ser más fieles a la ruta real de conversión.

˃ Cada agente siempre va a mirar por sus intereses mostrando modelos de atribución que le permitan asignarse un porcentaje del ROI mayor. ˃ El aumento de modelos estándar y personalizados hace de la atribución un área donde los agentes pelean por su asignación clara de la conversión. ˃ El estudio y determinación claro de un modelo válido para cada negocio se está convirtiendo en una especialidad dentro de la analítica digital.

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˃ 5. Métricas sector medios de comunicación 5.1 Audiencia Los medios tienen un poder de influencia muy alto debido al enorme peso que representan en las actividades de los usuarios digitales. 22 de los 24 sitios más visitados en internet por los españoles son medios de comunicación. Sin embargo la cuantificación de su poder de influencia se ve mermada por los sistemas de medición que utiliza. Actualmente en el caso de España, se utiliza ComScore como medio auditor de las audiencias digitales de los medios de comunicación.

˃ ¿Por qué ComScore? Es un sistema decidido por acuerdo entre la IAB, Interactive Advertising Bureau (IAB Spain), y la AIMC, Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación, para que las mediciones de tráfico de cada medio estén ajustadas a un mismo sistema externo y certificado. Otras empresas como Google Analytics o Adobe no facilitan este sistema de certificación, no ejercen como herramientas auditoras. Estas son configuradas personalmente por cada empresa por lo que su grado de alteración podría ser alto influyendo (inflando) en las métricas de audiencia. ComScore verifica la instalación de su sistema de medición y de sus métricas.

˃ UDM de ComScore Además ComScore no solo mide la actividad del navegador o del servidor (como hacen las anteriormente citadas), sino que además analizan la actividad de los usuarios con un sistema combinado. Su sistema UDM: medición digital unificada, combina la medición censal (web) y la de panelistas (usuarios).

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De esta manera no solo miden el volumen, sino también cuántos usuarios consultan un mismo medio por diferentes dispositivos/navegadores. Algo que las cookies no pueden solucionar.

* ComScore marzo 2016

Según los datos de ComScore, actualmente se establece un número de 2 cookies por usuario. Es decir, el mismo usuario consume por 2 vías el mismo contenido, contando por 2 en las herramientas de analítica web centric.

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Con esta metodología brinda una cifra más real de usuarios.

˃ Los dos datos de ComScore: usuarios únicos y páginas vistas. Para los medios de comunicación solo hay dos métricas de interés, aunque ComScore pueda recoger más. Usuarios y páginas vistas. Es decir, el volumen sigue siendo el hito por lo que compiten los medios. Guerra de rankings → Ingresos publicitarios Cada mes ComScore envía los resultados de sus mediciones de usuarios y páginas vistas a todos sus clientes: medios y agencias de comunicación. Aumentar en el número de usuarios y en el ranking (segmentado por categorías: noticias, deportes, etcétera) conlleva poder aumentar los ingresos en las negociaciones con las agencias de medios. Ya que las visitas del medio están certificadas por ComScore. Puesto que el volumen es un elemento diferenciador en los rankings, aún a día de hoy se siguen llevando a cabo prácticas que desvirtúan los resultados a favor de unos u otros, tales como: ˃ La obtención indiscriminada de tráfico de terceros mediante cesión ˃ La recirculación de segmentos inapropiados de tráfico entre medios de un mismo grupo. ˃ Los “refrescos” automáticos de páginas de gran tráfico. ˃ La creación de “páginas virtuales” en la navegación del usuario

* ComScore 2016

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5.2 Factor Móvil Los problemas iniciales del consumo de contenido en los dispositivos móviles ya han quedado atrás y están completamente integrados en todas las mediciones. ComScore ha actualizado su sistema aplicando una medición multidispositivo (desktop&mobile) e incluso la segmentación de la audiencia ya se puede consultar por móvil y no móvil. España es el primer país con mayor penetración móvil del mundo, 87%. Y este dispositivo es el más usado para el acceso a internet.

5.3 Factor App Las aplicaciones también son un “nuevo” factor a tener en cuenta pues han significado una nueva fuente de tráfico muy importante para los medios de comunicación. ComScore igualmente ha mejorado sus sistema de medición, añadiendo las aplicaciones en su sistema UDM. E incluso cuenta con informes propios para poder obtener la información de volumen y navegación de los usuarios. El uso de aplicaciones ya supone más del 50% del consumo digital en el mundo y los medios de comunicación y revistas son uno de los motores de este consumo. Las aplicaciones relativas a medios y revistas creció desde 2014 a finales de 2016 más de un 135%. En España el uso de las app supera al de la navegación móvil, llevándose un 89% del consumo en smartphones.

5.4 Redes Sociales y monetización Las redes sociales actualmente se han convertido en una espada de doble filo, pues por un lado la obtención de tráfico de manera orgánica (sin coste) puede llegar a ser abrumadora, además de crear un sentido de comunidad. Pero por otro lado el sistema de publicidad se ve mermado, ya que llevar tráfico desde las redes sociales a la web/aplicación no es tan sencillo como pueda parecer.

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El usuario consume el contenido que ha sido creado, pero dentro de las redes sociales, fuera del site original, con lo que las impresiones o sistemas publicitarios no se ejecutan.

Es decir, todo lo que vemos en Facebook, sin salir de él, es gratuito, mientras que si lo consumimos en la web nuestra visita suma euros para el medio de comunicación. Este es uno de los principales problemas de los ingresos para los medios de comunicación, cómo monetizar la cantidad de usuarios que consumen el contenido en plataformas externas.

5.5 Aparición de nuevas plataformas: AMP y FBIA El punto anterior viene de la mano de las nuevas plataformas que han surgido. Tanto Google (con AMP) como Facebook (con Facebook Instant Article) han desarrollado plataformas para mejorar el consumo de contenido para sus usuarios. La idea es la misma: un framework propio e idéntico para todos, donde el medio/empresa inyecta su contenido. Lo que Google y Facebook consiguen es que el usuario consuma la información pero sin salir de sus sites. Así estos aumentan el tiempo de estancia dentro de su sistema. Google y Facebook lo han vendido como un beneficio para el usuario y los medios, pues realmente la velocidad de descarga es mucho mucho mayor en AMP o Facebook. Pero los medios que al principio lo veían con buenos ojos, se están dando cuenta que el usuario no salta a su site, pero consume su contenido. Por lo que la solución prácticamente solo favorece a los FAGA. El tráfico de dichas plataformas sí se puede medir con Google Analytics y arroja datos de un rebote superior al 80%. A nivel comercial en AMP sí se pueden incluir campañas de publicidad y al menos el ámbito económico no se pierde por completo, mientras en Facebook Instant Article aún esto ni ha llegado.

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Los medios de comunicación aún no se plantean abandonar ambas plataformas, pues AMP es el rey del posicionamiento SEO en búsquedas móviles, y Facebook es posible que penalice de alguna manera a quién no esté usando su plataforma de FBIA.

5. 6 AdBlocker para los medios de comunicación Cuando hablamos de AdBlocker, nos referimos a todo aquel navegador o dispositivo que contiene un pequeño software cuya función es bloquear, la publicidad y las cookies, tanto de terceros como propias del sitio web o aplicación que visitamos. Los medios viven de la publicidad y por ello los adblocker están haciendo mucha mella en sus ingresos. Se calcula que alrededor más de un 30% de usuarios los usa para PC y en móvil ya supone casi el 20% de usuarios. Si bien es cierto que la franja de edad, más jóvenes, son los que determinan en mayor medida estos porcentajes y que su consumo es mucho mayor. La métrica de AdBlocker es una métrica que todo medio de comunicación está obteniendo de manera individual. A través de una variable que recoge si un bloqueador está siendo usado o no, el medio envía a su herramienta de analítica dicho dato, cuyo rango es por usuario. ˃ Porcentaje de AdBlocker = usuarios con adblocker activado / usuarios totales

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* El País, recoge en su número 57 la variable de AdBlocker.

En función del peso que tiene en cada medio y de la decisión de la dirección de dicho medio, estos están poniendo diferentes medidas para combatirlo. En la actualidad las nuevas vías son: ˃ Las plataformas de publicidad que consiguen saltarse AdBlocker (como Criteo u otras que a su vez financian AdBlocker, haciendo un doble juego). ˃ Investigar nuevos modelos de negocio y de financiación: aunque no hay todavía ninguno que haya madurado por completo. ˃ Reorientar la publicidad a modelos más amigables y crear una cultura de tolerancia a la publicidad efectiva y no intrusiva.

5.7 Relativas a los anunciantes. 5.7.1 Métricas clásicas La problemática de impresiones servidas y/o las impresiones “vistas”. Los anunciantes han detectado cómo el envío masivo de anuncios no siempre les retornaba los resultados esperados. Aunque los medios siguen siendo capaces de vender inventarios de impresiones descomunales, ahora lo que buscan los clientes/anunciantes es la calidad de sus campañas. Actualmente se habla (según el iab) de más de un 50% de impresiones no vistas por los usuarios pero sí servidas, debido a 4 factores: ˃ ˃ ˃ ˃

el anuncio se carga fuera de la vista del usuario, ya que no hace scroll el anuncio no se carga a tiempo el anuncio tiene plugins que el usuario no tiene bloqueadores de anuncios…

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Por ello el sector de la publicidad ha buscado nuevas formas de medir correctamente las campañas y conocer realmente el impacto a usuarios de estas.

5.7.2 Nuevas métricas Viewability: es una nueva métrica que intenta dar un dato más aproximado sobre la visibilidad real de una campaña. Y aunque por defectos técnicos (iframe, plugins u otros) no es la solución perfecta, sí se está aceptando como la nueva métrica para el sector publicitario. El viewability se calcula basándose en el porcentaje de superficie visible del anuncio y el tiempo de exposición hacia el usuario y es medida post-campaña, siguiendo la tabla establecida por la MRC (Media Rating Council): ˃ Display: 50% de la creatividad expuesta por al menos 1 segundo. ˃ Pre Roll: 50% de la creatividad vista durante al menos 2 segundos. ˃ Grandes formatos: 30% de la creatividad expuesta durante al menos 1 segundo.

˃ ¿Qué supone el viewability? A nivel comercial es un cambio de negociaciones, pues estas pueden girar entorno al coste de las impresiones realmente visualizadas y no por todo el montante servido. El precio de las campañas por viewability evidentemente es mayor que una campaña tradicional, asumiendo así un modelo win win para ambas partes: medio y anunciante.

˃ eCPM Es una forma de pago variable y dinámica denominada eCPM o CPM efectivo. Es un híbrido de coste por mil impresiones (CPM) que se calcula: dividiendo los ingresos finales entre el número de impresiones y multiplicando el resultado por mil. En el proceso de comercialización de la publicidad en internet, el eCPM se utiliza además para medir la eficacia del inventario, cuando dicho inventario es comprado a través de una combinación de campañas de modelos CPA, CPL, CPC etc. Por lo tanto, el eCPM es el precio que cobraría un medio si su inventario hubiese sido comprado en base al modelo CPM en lugar de los mencionados CPA, CPL o CPC.

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5.8 Video El video por internet ya se ha consolidado como el contenido con mayor potencial para alojar publicidad. Prueba de ello es su evolución y previsiones frente a otros formatos. A modo de ejemplo lo que sucede en España: ComScore asegura que el 82% de los internautas españoles ven videos por Internet de forma regular. Varios motivos los explican: ˃ Su facilidad de consumo. ˃ Su gran poder comunicador ˃ Y también una razón económica. Los anuncios incrustados en un flujo de video se pagan hoy a mucho mejor tarifa (hasta x20) que el clásico «banner» de la publicidad display porque: ○ ○

Los usuarios son más receptivos. Acostumbrados a la experiencia audiovisual ofrecida por la televisión Los anunciantes, agencias de publicidad y centrales de medios también se sienten más cómodos con el modelo audiovisual.

˃ Métricas básicas de video La “vista de vídeo” (video view) es a la medición de vídeo digital lo que la “página vista” es a la medición web convencional. Sin embargo, esta métrica dice muy poco sobre la audiencia real y el inventario disponible. La cantidad de vídeos vistos por usuario varía dependiendo de varios factores: ˃ El tipo de contenido ofrecido ˃ La forma en que estos son presentados a los usuarios (con o sin playlists, con o sin ejecución automática de estas, etc.) ˃ La duración media

˃ Relación entre métricas y monetización Su formato inicial fue el pre-roll, pero su evolución ha dado lugar a la siguiente categorización con características particulares para cada una de ellas:

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˃ “Non-linear”: llamado así porque para mostrar la publicidad ocupan por completo el espacio del reproductor multimedia y, por lo tanto, interrumpen el visionado del contenido. ˃ “Pre-roll”: fue el formato de origen en vídeo consistente en una cortinilla de 10 a 30 segundos reproducida antes del inicio del contenido requerido por el usuario. Para este formato no parecía razonable que cada vídeo reproducido supusiera un spot disponible, como sucedía al asumir que una página vista es una impresión publicitaria. ˃ “Post-rolls”: son spots al final de un vídeo. Duplican directamente el inventario disponible, se debe tener en cuenta que no todos los vídeos se reproducen hasta el final; es necesario medir la tasa de compleción (porcentaje de las reproducciones que llegan hasta el final del vídeo) ˃ “Mid-rolls”: vídeos en medio de la reproducción. ˃ “Non-linear ads”: como los overlay sobreimpresos característicos de YouTube ˃ “Companion ads”: Son banners display tradicionales. Para estimar la oferta de mid-rolls y overlays es necesario establecer: ˃ Cuál es la frecuencia aceptable de este tipo de anuncios por minuto. ˃ La duración promedio de cada pieza de vídeo. ˃ La cantidad media de minutos efectivamente servidos por vídeo.

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˃ 6. Métricas sector transaccional Métricas de Conversión (ROI) para empresa producto/servicio La idea que debe prevalecer es que la conversión es la métrica clave, ya sea en forma de venta online para los negocios ecommerce, como en forma de contacto (lead) para los negocios de servicios. La conversión marca el punto de estudio de los negocios y las estrategias online; así como la toma de decisiones. En torno a ella están: el embudo de conversión y el porcentaje de conversión. Hay otras métricas relacionadas con los negocios de ecommerce y servicios que están relacionados con sus campañas de publicidad como son: ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃

CPC: coste por clic. CPM: coste por mil impresiones. CPA: coste por acción, cuando el usuario realiza una acción determinada. CPL: coste por lead o contacto. CPO: coste por transacción de venta. CPS: coste por transacción de venta, pero el afiliado cobra una cantidad fija o porcentual.

6.1 Tipos de conversión 6.1.2 Ecommerce En los negocios de venta online lo más importante son las transacciones. La venta es la conversión principal. Las métricas relacionadas a la venta son: ˃ ˃ ˃ ˃

Número de transacciones. Número de items por transacción. Importe de la transacción. Ticket medio de las transacciones.

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˃ Porcentaje de conversión o porcentaje de ecommerce: que no es otra cosa que el número de transacciones entre el número de usuarios. ˃ El dato que se maneja de media en el sector de ecommerce está alrededor del 3%.

6.1.3 Lead / Contactos La conversión para empresas de servicios o venta pero que no tengan venta directa online está marcada por el número de contactos que obtengan. El contacto está determinado por las facilidades que ofrezca el sitio web o aplicación: ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃

Formulario de contacto Formulario de pedido Formulario de reserva Otro tipo de formulario Llamada telefónica Inicio de chat online Mensaje por redes sociales a través de la web o aplicación Otras vías de comunicación

Los contactos siempre tienen un coste menor pues, para obtener un cliente, se necesita de muchos contactos iniciales. En este campo, porcentaje de conversión por contacto, no hay una cifra consensuada ya que cada tipo de negocio tiene sus propios parámetros y naturales de usuario.

6.2 El embudo de conversión La cuestión es que toda acción de marketing debe estar al servicio del negocio y sus objetivos. Por normal general, vender (de forma directa o indirecta). Ese proceso de venta se produce a través de subprocesos secuenciales que se representan gráficamente en lo que se denomina “embudo de conversión”. En cada uno de estos pasos se van perdiendo usuarios, hasta concluir con el paso final que es el que arroja el ratio de conversión de la página.

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Mejorar el porcentaje de conversión, el viaje por el embudo, suele ser notablemente más económico que dedicar recursos a aumentar tráfico. Cuanto más eficiente sea la web en la consecución de sus objetivos más gasto de marketing permitirá; y como consecuencia directa mayor será las posibilidades de rebasar a la competencia. La conversión de un site tiene dos perspectivas distintas:

1. De visita a búsqueda (=primera interacción con el site): es una conversión que habla de cómo encuentra el usuario el site entre todos los que hay. Así pues, el marketing será el responsable del rendimiento de este indicador. Y deberá rendir cuentas sobre él en función de la utilización del mix de las distintas fuentes de tráfico. Cada canal o fuente de tráfico maneja un nivel de conversión dependiendo de la calidad del mismo, del lugar del embudo de conversión en el que aterriza el usuario por el tipo de búsqueda realizada y de la intención de compra; como principales. En este listado se presentan ordenados de los más efectivos a los menos: ˃ ˃ ˃ ˃ ˃ ˃

metas crm natural / search engine optimization (seo) pay per click (ppc) display afiliados

2. De búsqueda a compra: En este caso la responsabilidad cae sobre tecnología (web), entendiendo la web como “producto” o expositor de productos, que vende. Las palancas de mejora aquí son menos claras por su diversidad (inventario, precio, confianza, métodos de pago, etc.)

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* Ejemplo de representación gráfico general de un embudo de conversión

* Ejemplos de representación gráfico general de un embudo de conversión

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6.2.1 Comercio electrónico mejorado: embudo de conversión Desde hace tiempo empresas como Google Analytics quieren resolver sus problemas de análisis del embudo de conversiones en tiendas donde el viaje del usuario no es lineal, como en la reserva de un vuelo. Si no que van ejecutando acciones, añadiendo elementos al carrito, entrando y saliendo de este para consultar qué llevan. Es un proceso más horizontal. Por ello han desarrollado tecnologías para medir más eficientemente este proceso. La filosofía es la misma, averiguar los puntos de fuga desde que el usuario llega a la web hasta que finaliza su compra.

* Ejemplos de representación gráfico de comercio electrónico mejorado en Google Analytics.

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6.3 Rentabilidad 6.3.1 ROI El retorno de la inversión es la métrica asociada al dinero por excelencia. El ROI viene determinado por la fórmula:

Y está referenciado en porcentaje.

Por definición un ROI negativo, quiere decir que se está perdiendo dinero o, en sus términos, que no se está recuperando la inversión hecha. Una de las ventajas de esta métrica es que permite ver el rendimiento de cada canal y realizar una comparación preliminar entre ellos.

Pero tan solo será preliminar porque hay efectos entre canales que deben ser tenidos en cuenta, y en función del criterio que se utilice para la asignación de las cookies o para la corrección de la multiplicidad de cookies que puede producirse, irán a favor o en contra de cada uno de los canales.

Por otro lado, cuando se habla de una acción aislada en un canal determinado, también hay que aplicar un criterio uniforme con respecto al coste. ¿Serán sólo los variables? ¿o también los fijos? Y de estos, ¿Cuáles? Por este motivo, es preferible utilizar el indicador “Contribución Post-Marketing” (PMC) que viene expresado por la siguiente fórmula:

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6.3.2 ARPU Una métrica relacionada al ROI, es el ARPU, average ROI per user, es decir cuánto ROI aporta cada usuario. La métrica es muy sencilla de calcular: ARPU = ROI / Total Usuarios del sitio web o aplicación A partir de aquí se pueden hacer cálculos de crecimiento en usuarios y ver cómo afectaría a los ingresos totales, siempre teniendo en cuenta que el porcentaje de conversión se mantuviera. O aplicando oscilaciones en el porcentaje de conversión en función del aumento de entrada de usuarios.

6.3.3 CPA El CPA es la cantidad gastada en marketing para la adquisición de un cliente objetivo. Y es otro de los indicadores clave porque determinará el grado de eficiencia en la selección y adecuación canal-acción; y marcará la diferencia con respecto a la competencia en entornos altamente competitivos.

˃ Y, ¿qué se puede hacer para maximizar el CPA? ˃ Mejorar la conversión: con lo que se conseguirá pagar lo mismo para un ratio más grande de transacciones que nuestra competencia y/o la capacidad de sistemáticamente superar su gasto. - Métricas: conversión visita a búsqueda y búsqueda a compra.

˃ Mejorar el ingreso por transacción: consiguiendo que el cliente gaste más, dejará mayor margen utilizable para captación - Métricas: Venta promedio, Ratios venta cruzada, Arpu

˃ Maximizar el valor neto del cliente: más tiempo dentro recurrentemente o volviendo supone mayor capacidad igualmente - Métricas: % repetición, Ratios CRM

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˃ Aumentar la reputación de marca: porque la fuerza de marca reduce la comparación directa con la competencia. Hay una inercia a la marca más fuerte o a la última marca comprada. - Métricas: entradas por palabras branded.

Aunque, en términos de ventas parece más interesante la situación 2, resulta que no se cumple CPA máximo establecido. Lo que estaría provocando pérdidas.

6.3.4 LTV Otra de las métricas a tener en cuenta y que mide en global el peso de un cliente en un ecommerce es el life time value, o customer life time value. Existen diversas maneras de calcular esta métrica pero la más arraigada es:

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˃ LTV= gasto medio x recurrencia x vida del cliente

Es decir: el gasto medio que realiza el cliente en cada compra que nos hace, multiplicado por recurrencia de adquisición de nuestros productos durante un año y multiplicado por la vida del cliente (el número de años que es nuestro cliente). Para obtener un resultado más exacto con esta fórmula, el gasto medio del cliente debería ser neto. Esta métrica nos ayuda a definir la rentabilidad de cada usuario en toda su vida como cliente.

˃ 7. Conclusiones Métricas: medios y transaccional ˃ La audiencia online tiene un peso muy importante a la hora de poder cerrar los mejores acuerdos comerciales. ˃ ComScore es la empresa auditora de la audiencia online en España en medios de comunicación. Gracias a su sistema híbrido de medición UDM. ˃ La navegación por móvil y aplicaciones ya son las más propagadas a la hora del uso de internet. ˃ Las redes sociales así como las nuevas plataformas de difusión de Facebook y Google suponen un aumento de la visibilidad de los contenidos para los medios pero un perjuicio en los ingresos. ˃ Las nuevas métricas de publicidad están cambiando hacia el viewability y el uso del eCPM. ˃ El video es el contenido con mayor capacidad de ingresos del mercado publicitario online actual. ˃ La conversión, por venta o por lead, es la que marca los destinos de los negocios online. Por ello su estudio y mejora han de ser los focos de mayor atención para los analistas. Los embudos de conversión y las métricas relativas a la conversión y ROI han de centrar los esfuerzos en este área.

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˃ 8. Bibliografía ˃ Adobe digital index Why marketers aren’t giving social the credit it deserves ˃ http://www.web-analytics.es/blog/verdades-y-mitos-de-los-modelos-deatribucion-de- las-campanas-de-marketing-online/ ˃ Adobe Omniture Site Catalyst - Datos de Marca.com, noviembre de 2012. ˃ Cuadro de mando, Unidad Editorial. Con datos de Nielsen y comScore, octubre de 2012 ˃ Magna Global, diciembre 2011. ˃ https://support.google.com/analytics/answer/1665189?hl=es ˃ http://www.antevenio.com/blog/2016/08/define-tu-modelo-de-atribucion-en-googleanalytics/ ˃ https://www.veinteractive.com/es/blog/aplicar-modelos-de-atribucion-en-googleanalytics/

˃ http://www.aede.es/ http://blogginzenith.zenithmedia.es/desgranando-comscore-como-mide-susdatos-i/ ˃ http://www.amic.media/media/files/file_352_1050.pdf ˃ https://pagefair.com/downloads/2016/05/Adblocking-Goes-Mobile.pdf ˃ https://www.marketingdirecto.com/marketing-general/publicidad/1-cada-4internautas-afirma-utilizar-ad-blockers-iabestudioadblockers ˃ http://iabspain.es/wpcontent/uploads/Estudio_Adblcokers_IAB_Spain_marzo_vReducida-1.pdf ˃ http://blog.admetricks.com/que-es-la-ad-viewability/ ˃ http://www.ideonomia.com/publicidad/evento-iab-sobre-viewability-y-fraude ˃ http://www.antevenio.com/blog/2016/11/ad-viewability-que-es-y-comoafecta-a-tus-anuncios/ ˃ http://kingeclient.com/blog/las-cifras-mas-relevantes-del-consumo-de-videosonline ˃ http://blog.adpv.com/que-es-y-como-se-calcula-el-ecpm/ ˃ http://www.inma.org/blogs/tech-trends/post.cfm/why-publishers-must-uptheir-game-for-google-amp-facebook-instant-articles ˃ http://content.academy/blog/facebook-instant-articles-money/ ˃ http://blog.adpv.com/como-se-paga-la-publicidad-en-internet/

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˃ http://www.aimc.es/spip.php?action=acceder_document&arg=1833&cle=b7eaf87f413456b0 ebb945891183099678d606d7&file=pdf%2F111027_NP_Concurso_medicion_online_IAB_ AIMCc.pdf

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