Los que seguís habitualmente este blog ya sabéis lo que me gusta encontrar diferentes modelos que me permitan seguir una determinada metodología en la analítica web. Esta semana he encontrado un modelo que no conocía y me ha llegado por dos vías diferentes, un video en youtube y un post de mi buen amigo Damian.
Dave McClure es uno de esos americanos con pinta de loco que me vuelven loca analíticamente hablando. Tiene un blog genial y se vende como un internet marketing nerd, lo que me enamoró desde el principio.
Tanto la presentación como el post de los que hablaba antes, tratan sobre el modelo AARRR Startup Metrics for Pirates (¿no os parece un nombre genial?) y no me he podido resistir, tengo que contaros de qué va el tema, a ver qué os parece.
Este modelo constaría de 5 pasos:
1. Acquisition de donde vienen los usuarios (diversos canales)
2. Activation entran en proceso, les gusta la visita (1ª visita)
3. Retention vuelta a nuestra web, siguientes visitas
4. Referral les gustamos y nos alaban entre sus conocidos
5. Revenue nos suponen beneficio
Este gráfico ilustra fenomenal la idea y qué supone cada paso, importantísimo que todos los pasos formen parte del proceso.
Pero… ¿cómo podemos medir cada paso del modelo? Sabemos que el primer paso para mejorar es conocer la situación en donde estamos y el objetivo que queremos alcanzar, entonces… ¿qué métricas son las que se adaptarían a cada paso para cuantificarlo de alguna manera?
Dave nos propone lo siguiente:
1. Acquisition
Fuentes de origen de la visita
¿Han funcionado bien nuestras campañas de marketing?
¿Y nuestra estrategia en SEO/SEM?…
2. Activation
Número de páginas vistas por visita o Tiempo de estancia en el site (Bounce Rate)
Número de Clicks realizados por visita
Email/Blog/RSS/Widget Sign up
¿Nuestros productos son punteros?
¿Es nuestra web usable, está bien diseñada y llama a la acción?
3. Retention
Email abierto, RSS visto (clickthru)
Visitante repetidor (más de 2 visitas en el periodo analizado)
¿Tenemos un sistema actualizado de mails/newsletter?
¿Generamos contenido nuevo como para atraer a los usuarios que ya nos conocen?
4. Referral
Visita de usuario desde fuente de origen de otro usuario
Social Media
¿Creamos algún tipo de marketing viral?
¿Hacemos felices a nuestros clientes?
5. Revenue
Conversión en cualquiera de los productos/servicios
¿Tenemos una tasa de conversión alta/baja/media?
¿Es constante?
Si cambiamos la perspectiva del modelo con respecto a cómo medir o qué métricas pueden ser importantes a la hora de posicionar nuestro negocio o qué preguntas debemos hacernos en cada fase, el modelo tiene esta pinta:
Para conseguir el éxito en este modelo está claro que tenemos que combinar los datos cuantitativos que podemos medir con cualquier herramienta de analítica web con los datos cualitativos que podemos obtener de una encuesta de calidad a nuestros visitantes con los datos comparativos que obtendremos de cada test A/B o Multivariante que apliquemos a nuestra Home o landing pages.
Cada grupo de datos puede conseguirse mediante herramientas gratuitas, un ejemplo de “paquete” de datos sería:
– Cuantitativos Google Analytics
– Cualitativos 4Q
– Comparativos Google Optimizer
Está bien trabajar para conseguir usuarios (fase 1), está más que bien trabajar para conseguir su fidelidad (fases 2,3 y 4), pero lo mejor es trabajar para conseguir el máximo beneficio (fase 5), que será resultado de trabajar en todas las fases, medir e ir mejorando paso a paso.
La parte buena es que desde la analítica web podemos intentar mejorar estas fases, con datos en tiempo real, para basar los cambios que decidamos introducir en datos y no en hipótesis. Y aunque el modelo parece estar lleno de métricas y de factores que influyen en su ciclo de vida, si empezamos a seguirlo nos daremos cuenta de que una cosa lleva a la otra:
Empezamos por medir Acquisition y Activation, luego nos llamará la atención todo lo relativo a Retention y relacionaremos visitas con Referral. Como desde el principio nos basaremos en Revenue para conocer nuestra tasa de conversión (total y de cada proceso), tendremos el ciclo completo yuhuuuu!
Aún hay más. Segmentando se nos abrirán nuevos caminos y Testando nos enfrascaremos en la aventura de conocer más y más al usuario para mejorar más y mejor nuestro site.
Esto es un ciclo, se sabe cuando entras pero no cuando sales 🙂
Pues la verdad: tienes toda la razón. Es un punto de vista que incluye todo lo necesario para un óptimo funcionamiento del negocio en web.
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Hola Gemma, gracias por compartir este descubrimiento. Parece un buen marco metodógico para gestionar, desde la analítica, la estrategia de negocio. Lo que encuentro limitador a la hora de traducir eso a la práctica, es que la mayoría de las herramientas actuales (sobre todo las gratuitas) no permiten la integración de bases de datos internas o de otras herramientas. Y por tanto, no te permiten actuar más allá del paso «Acquisition». ¿Se entiende lo que digo?
Jc
Valentin Pereiro:
Bienvenido!!!
Me alegro de que te guste el modelo, ¿crees que se puede poner en práctica?
Un abrazo y gracias por pararte a comentar!
Juan:
Ja ja ja! has dado en el clavo. Creo que una de las claves para poder innovar en cuanto a analítica web se refiere es tener una herramienta que permita cruzar datos entre nuestro CRM o donde tengamos toda la información importante de los clientes y datos de navegación y comportamiento en la web.
Por lo pronto, si no la tenemos, nos tendremos que conformar con los «visitas que repiten», «conversiones repetidas» sin poder ir mucho más allá.
En mi opinión, lo mejor es disponer de una herramienta inhouse para poder jugar con los datos «en todo su esplendor»… tal vez después de la crisis… 🙂
Un abrazo y muchas gracias por pasarte a comentar!
Bueno, siempre nos quedará Site Catalyst para integrar eso datos. Pero claro que de gratuita no tiene nada… 🙁
Slds.
jc
Juan,
Site Catalyst o Discover on Premise o Unica o Webtrends… lo que está claro es que las herramientas de analítica web de pago si quieren seguir en el mercado deben marcar la diferencia con las gratuítas en business intelligence, si no ofrecen más que las gratuitas… apaga y vámonos 🙂
Un abrazo y gracias por la reflexión!
Hola Gemma,
Pues detalles más, detalles menos, este modelo te da un marco general, como para establecer una estrategia de marketing en Internet y paralelamente un modelo de Web Analytics para un sitio web u organización. Definitivamente este es un proceso, y la organización debe ir madurando para que pueda ser aplicado de manera útil.
Ahora que, como dicen, el diablo está en los detalles, y de ahí viene la importancia de un analista con conocimiento del negocio para aplicar los componentes y estrategias correctas dentro del marco de un modelo general. Con la salvedad de que siempre hay oportunidades romper el molde y proponer elementos fuera del marco normal de la metodología XYZ.
Detalles, valiosos los detalles son…
Comparto contigo en que el futuro de la Analítica Web se encuentra en la integración con la inteligencia de negocios. Multiples fuentes de información nos daran más claves para la «optimización del negocio».
En cuanto a las herramientas de pago, pues todo depende de que tan buena sea la implementación y que tan clara fue la visión del negocio al momento del diseño. Recuerden que el tiempo de consultoría es limitado, y muchas veces el consultor o muchas veces el cliente no tienen una idea clara de los objetivos.
He visto en más de una ocasión casos en los que al contar con pobres implementaciones de herramientas pagada, pues las herramientas gratuitas terminan siendo más utiles y confiables.
Que las herramientas para análisis más complejos como Discover on Premise son caras. Pues habrá que hacer una gratuita. ¿Quién se apunta? 😉
En fin, no te aburro más. ¡Por cierto, muy interesante post!
Cordiales saludos,
José Luis
Hola Jose Luis,
Totalmente de acuerdo contigo, el valor añadido de un analista que trabaja directamente en la empresa es el conocimiento que tenga del negocio y de las oportunidades que pueda acometer. La diferencia radica en los detalles, en la personalización, en uno mismo.
Y en estos días que se cuestiona tanto las herramientas tanto de pago como las que no lo son la base está en la implementación y en la codificación de las mismas, tener claro desde el principio qué es lo que quieres medir y qué es lo que mide la herramienta.
Añado a los casos que comentas de las pobres implantaciones de herramientas de pago, aquellas buenas implantaciones de herramientas de un montón de dinero sin tener un analista que le saque provecho.
Muchas gracias por tu comentario, muy interesante.
Un abrazo