Noticias “frescas” directamente desde mi buzón de entrada… la plataforma de optimización de negocios Online de Omniture acaba de incorporar una nueva herramienta: Omniture Survey.

Se trata de una solución avanzada de “Voice of the Customer” que permite crear y gestionar encuestas de opinión, para la evaluación de la experiencia de usuario en los sitios web sobre los que se implante, pudiendo vincularse esas encuestas a acciones concretas en la interacción con el site.

Hasta la fecha Omniture no había ofrecido solución propia para este tipo de servicio permitiendo, a tráves de su herramienta “plug and play” Genesis, la integración automática en SiteCatalyst de herramientas como Opinion Lab , iPerceptions o ForeSee entre otras.

Desde este blog hemos abordado este tipo de soluciones de medición cualitativa en otras ocasiones por lo que no me extenderé mucho más en comentar las bonanzas recoger la opinión del usuario

Como comenta Stéphane Hamel (creador de WASP), nos ronda a todos la misma pregunta … ¿cual será la siguiente herramienta a incluir por Omniture en su suite?… se admiten apuestas!

Esta noche hablaremos de Redes Sociales en el Conversion Thursday, con lo que se me ocurre adelantar varios conceptos clave en torno a nuestra particular temática mensual: Medición de Redes Sociales.

Para empezar, quiero encuadrar esto en la discusión que gira en torno a la optimización de medios sociales (“Social Media”) y las actividades de marketing que se despliegan sobre las mismas.

Resuena aún estos días las 5 reglas formuladas por Rohit Bhargarva (VP Ogilvy Public Relations) para la “Social Media Optimization” (“SMO”): Incrementar la “vinculabilidad” del contenido, facilitar el tagging y bookmarking, potenciar vínculos internos, ayudar a que el contenido viaje y fomentar agregados (¡La comunidad ha ampliado después a 17 estas reglas!). Y son muy válidas, pero por sí solas no nos llevan a una escala de grados o una fórmula de mejora. Quiero por eso profundizar en el concepto y después pararme a pensar en la optimización basada en datos.

¿Qué englobamos dentro de Social Media?

Partimos de lo que se ha venido a calificar como las “3 Cs”: Comunicación, Comunidades y Cooperación. Sin embargo, me gusta la idea de avanzar un poco más en su desglose y profundizar sobre los elementos clave que caracterizan a unos y otros medios. Aquí me gusta el diagrama que nos hace Jason Burby, diferenciando entre Mis Contenidos (“aquí están mis fotos y vida para que todos las vean y participen”), Mis Contactos (“éste es mi perfil, ¿con quién puedo hacer negocios o cultivar otras relaciones?”), Mi Blog (“creo que sé de qué hablo, voy a publicar un diario informal sobre ello y os voy a permitir participar”) y Mis Tags & Links (“esto me gusta y te lo recomiendo”).

Por supuesto, no sólo encontraremos híbridos en las diferentes manifestaciones de cada una de estas cosas, sino que todos estos elementos se están empezando a colar en webs corporativas y servicios públicos interactivos de todos los colores. ¿Quién no ha encontrado webs de viajes u hoteles que incorporan ya la posibilidad de incluir comentarios o recomendaciones? Lo mismo se puede decir de aquellos entornos de Publicación Online que ya ha se han abrazado al valor de la “Participación”.

En definitiva, esta distinción de origen no es para nada banal, porque nos permite acercarnos con la mayor precisión posible a la declaración de objetivos de negocio de uno y otro medio.

Vale. ¿Cómo lo mido?

Por supuesto, aquí la palabra de moda es “engagement”. Y es en torno a este término, denotando el nivel de “involucración” o “implicación” del individuo que han surgido variopintas teorías. Engagement vendría a permitirnos saltar por encima de los conceptos tradicionales de Impresión de Página y visita para saltar a conexiones, conversaciones, relaciones, exploración, consumo o retroalimentación.

Si algo me gusta de todo lo que he visto a otros hacer o hemos puesto en práctica nosotros mismos, eso es el planteamiento en base a “puntos” (“scoring”), esto es, poder sopesar el valor de cada visitante en función de una combinación de hitos completados (en un orden o no).

Por ir al grano: Yo comenzaría agarrándome a indicadores que constituyan el “mínimo común denominador”, tales como Visitas por Visitante, Tiempo en Visita, Tiempo Total por Visitante, Frecuencia Media de Visitas o Profundidad de Visita, pasando después a incorporar las medidas escogidas para el entorno y actividades en cuestión (tipo de medio, tipo de actividades: ¿estoy desplegando acciones de marketing sobre el medio o estoy optimizando el propio medio?).

Y es en estas últimas donde está la carne:

Si mi objetivo es potenciar la contribución de contenido a un blog, quiero medir la evolución del Número de Comentarios Externos por Entrada. Si además me interesa que los usuarios se suscriban al boletín, podré estudiar la Media de Registros por Visitantes Únicos. Si a ello quiero añadir la potenciación de vínculos externos al propio blog, evaluaré el Número Total de Fuentes Externas (excluyendo herramientas de búsqueda).

Cuando hablamos de redes sociales o comunidades nos interesa medir el Nivel de Completitud de Perfil (¿qué coeficiente de usuarios ha llegado más allá del 40%?), la Media de Invitaciones a Nuevos Miembros, los Avales a Contactos Existentes o una Media Global de Participación Activa. En definitiva, estoy agrupando índices de participación activa e implicación.

Si vamos más allá de KPIs y nos adentramos en segmentación e investigación, querremos cruzar diferentes umbrales de valor de usuario (en función de volumen de conexiones, etc.) con nuevos registros asociados, fuentes o la aportación de información de valor. En la medición de entornos de contribución nos interesa también segmentar a nuestros usuarios en función de su capacidad para “provocar” o influenciar, observando elementos tales como el Grado de Respuestas por Contribución (que podemos a su ver interrelacionar con fuente, origen o respuestas a encuesta).

Verdaramente apasionante, todo ello. Y no ha hecho más que empezar. Por si necesitara confirmación, abro La Gaceta de los Negocios de hoy y me encuentro un interesante artículo: “Todos los anunciantes quieren estar ya en los blog y redes sociales”. Eso mismo.

Hace ya bastante tiempo que viene creciendo exponencialmente el mercado de la navegación a través de dispositivos móviles en paises como EEUU y desde España lo vemos venir como un requisito indispensable para un futuro muy próximo. Varias son las soluciones que están surgiendo para esta necesidad, la mayoría de ellas todavia muy verdes y en fases beta. Las aplicaciones que están tomando la delantera son Bango Analytics, Admob Mobile Analytics, Amethon y Mobilytics.

Os recomiendo que os deis un paseo por las web de cada solución para echar un vistazo a lo que ofrece cada una. Bango es gratuita para pequeños sites (hasta un determinado numero de impresiones) y en planes más avanzados ofrecen funcionalidades como exportación de datos, mayor número de métricas y más complejidad de informes. Bango está principalmente enfocada a seguimiento de campañas. Admob se encuentra en fase beta privada, por lo que todavía no se puede usar. Sin embargo ya te puedes suscribir para participar en la próxima beta pública. Se intuye también como un servicio básico gratuito que requerirá de pago para funcionalidades avanzadas.

Amethon y Mobilytics pertenecen a un sector más avanzado o profesional. Amethon es una solución basada en tus propios servidores, no ofreciendose como servicio externalizado. Permite funcionalidades avanzadas, como seguimiento de MMS o SMS. El punto fuerte de Amathon es su tecnología, basado en un sistema de packet-sniffing de lado servidor que evita la inclusión de JavaScript para hacer el seguimiento, punto flaco en todas las soluciones para dispositivos móviles. Me detendré en el futuro en una post puramente técnico a intentar explicar esta metodología que me parece realmente interesante.

Mobylitcs ofrece sus servicios en modo SaaS, y utiliza una etiqueta imagen para coleccionar los datos. Sin embargo, está previsto que ofrezca la funcionalidad del packet-sniffing en futuras versiones. Algo a destacar respecto a Mobylitics es que parecen preocupados por respetar los estándares en analítica que la WAA se está ocupando de definir, para lo que han preparado en su blog un estudio de cómo encaja Mobylitics con los estándares creados por la WAA.

Tras el éxito que ha tenido en la ciudad condal, Madrid se viste de gala para acoger la reunión mensual de analítica web y márketing online por excelencia. El próximo jueves 19 de Junio el Pale Ale abrirá sus puertas para celebrar el primero de estos encuentros que contará con invitados de lujo como Javier Godoy o Sergio Maldonado para discutir la medición de las Redes Sociales.

Más información y registro aquí…

Estábamos hablando la semana pasada de las diferentes formas en que podríamos mejorar nuestro coeficiente de Conversión. Y empiezo con un sencillo resumen:

1. Segmentando, para identificar puntos fuertes y débiles (productos, grupos de usuarios, contenidos, etc.), razones y fuentes.
2. Si segmentando no somos capaces de identificar patologías, necesitaremos recurrir al análisis cualitativo, en sus diferentes grados.

Empezando por segmentar, tenemos dos posibilidades:

• Hemos planificado nuestros segmentos de antemano (esto es lo normal), mediante tablas de análisis vinculadas a los KPIs definidos. En este caso, sólo tenemos que remitirnos a nuestras tablas para extraer conclusiones.
• Los segmentos previstos no arrojan luz sobre la situación actual (no aumento de la conversión entre periodos, contra el benchmark o frente al objetivo). En este caso llega el momento de echar mano de dos cosas: La segmentación multidimensional en tiempo real (es decir, quiero cruzar todo por todo e investigar patrones) y la integración de datos (esto es, la información recopilada vía web no es suficiente para establecer segmentos, pero combinada con datos “offline” sí nos aportará la solución).

Por otro lado, si no fuéramos capaces de identificar patologías de ninguna de estas formas, ha llegado el momento de echar mano del “individuo”. Por supuesto, cuanto más avancemos hacia esta esfera (la cualitativa, de examen individualizado), menor significatividad estadística barajaremos.

En una escala de grados entre los estudios de usabilidad y los informes arrojados por herramientas de analítica web podríamos encontrar las soluciones Voice of the Customer (iPerceptions, Foresee, etc., o, a nivel de página, OpinionLab) y las reproducciones aleatorias de sesión individual de usuario (Coradiant, Tealeaf, funcionalidades incorporadas en Omniture Discover, etc.).

Con la información obtenida habremos llegado al final de un proceso (en los casos en que haya que llegar hasta este punto) que podría culminar con la implantación de cambios, la puesta en marcha de un sistema de personalización de ofertas y contenidos o la exploración de múltiples alternativas.

Y es aquí donde ubico el regreso al asesoramiento heurístico, que ya doy por garantizado durante la fase de concepción de nuestro proyecto online. Si, habiendo aplicado las tres importantes disciplinas (Persuasión, Accesibilidad, Usabilidad: como PAU Gasol no somos capaces de convertir, ahora ya sabemos que han estado mal enfocadas o podemos echar de nuevo mano de ellas para definir tests multivariante que multipliquen nuestra conversión.

Hoy en día nadie se imagina acceder a Internet sin utilizar un buscador, sea cual sea, aunque al hablar de buscador a todo el mundo le viene la cabeza el mismo. De hecho, me aventuro a asegurar que un alto número de usuarios tiene su buscador favorito en la página de inicio del navegador.

Aunque esto parece no tener mucha relación con la Analítica Web o con este blog, realmente existe una conexión importante. Mucha gente se asusta al ver el alto número de visitantes que aterrizan en su web a través de un buscador.

Lo primero que interpretan es que su marca no fideliza a sus usuarios lo suficiente, encendiéndose una alerta roja en su cabeza.

Dejando a un lado el error de utilizar este informe para controlar la fidelidad del cliente, ya que la mayoría de herramientas dispone de otro informe específico para ese cometido, hay que acceder al informe de frases de búsqueda para ver que está ocurriendo.

Ocurre que es una práctica muy extendida que los usuarios utilicen los buscadores, aún cuando conocen el sitio web al que quieren acceder, bien porque no recuerden la url, no la tienen en favoritos, etc… Teniendo esto presente, podemos realizar un experimento:

Filtrar el informe de frases de búsqueda eliminando el nombre de nuestra marca, obteniendo la conversión de las visitas que acceden a nuestra web sin conocernos de antemano.

Los próximos jueves 12 y 19 tendrán lugar los próximos Conversion Thursday, en Barcelona y Madrid respectivamente.

El Conversion Thursday reune a profesionales de la analítica web y el marketing online en torno a temas de interés común. Está esponsorizado por fabricantes como WebTrends y Nedstat, y organizado por Jordi Roura y Pere Rovira.

Vínculo facilitado para el registro: http://www.amiando.es/conversion_thursday_junio2008

Esta mañana he tenido una entretenida charla con David Boronat, de la empresa Multiplica, en el marco del evento Practitioner Web Analytics organizado por Jaume Clotet (Alt64). El tema: Cómo mejorar la Conversión.

Como me he dado cuenta de que no me ha dado tiempo a profundizar en nada (aunque me alegra haberlo tocado todo), se me ocurre desglosarlo un poco, tratarlo en profundidad y ponerlo a disposición del interesado. Como esto va a dar para mucho y estoy cansado (en el avión de regreso), hoy me limito a cubrir la primera gran cuestión:

¿De qué estamos hablando?: ¿Qué es Conversión?

Para empezar, reconozco que la palabra carece de sustento etimológico, pero estando ya acostumbrado a tanto anglicismo malamente importado me he vuelto un tanto indolente en este frente.

Como era de esperar, el inglés “Conversion” resulta, en este contexto, igualmente impuro en su lengua de origen. Como se puede ver en Wikipedia o la Enciclopedia Británica, “Conversion” puede significar conversión de medidas, adopción de creencia religiosa o posesión no autorizada de la propiedad ajena, pero la única entrada (sólo en Wikipedia) que relaciona el concepto con Internet Marketing data de Noviembre de 2007 y no está aún respaldada por referencia alguna.

Por supuesto, todo lo que viene de Estados Unidos arrastra siempre una aureola de frescor y espíritu “cowboy”. Y aquí estamos, usando “Conversion” en Online Marketing (o, por extensión, Marketing a secas). Como en su día nos tocó usar más sorprendentes palabras-crimen y gemas de la descontextualización del pelo de “Ecosystem” (gran buzzword del 2007), “Leverage”, “Engagement” (con permiso de Peterson), “Persuasion” (con permiso de Eisenberg), “Evangelist” (con la venia de Avinash :)… o dolorosas traducciones como “Autenticar”, “Loguearse” y “Taguear”.

Vale.

¿Y qué significado encierra el concepto?

Conversión es una fórmula para estimar el coeficiente de tráfico (hablemos de “Ratio/Razón de Conversión”) encontrado entre dos diferentes hitos: Entrada/cualificación y Salida/conversión.

Desglosemos:

¿Qué es “tráfico”?

Se nos presentan dos alternativas a la hora de hablar de tráfico. Obviamente, debemos ir más allá de páginas vistas porque tratamos de hitos cumplidos en una o varias “sesiones”, y cada hito estará representado por una página vista o su equivalente modular en un entorno “web 2.0”. La gran pregunta está en si hacemos uso de Visitantes (únicos para el período escogido) o Visitas.

Y aquí tenemos que retrotraernos un poco a la reciente historia de la Analítica Web.

Aunque ignoro quién fue el primero en usar el concepto, yo se lo escuché por primera vez a Jim Novo, padre de muchas de las ideas esgrimidas y llevadas a más maduros extremos por Avinash. Jim Novo viene del mundo del “Teleshopping” y ya se había vuelto un experto en estudiar segmentos de telespectadores y tendencias de compra mucho antes de que nadie pudiera poner algo a la venta en Internet.

El caso es que Jim Novo nos habla de Visitantes. Porque piensa en individuos. Y porque viene de un mundo en el que sólo existe el individuo.

En su línea va también Bryan Eisenberg. Bryan es experto en análisis heurístico/cualitativo y esto transpira: Nos habla de Visitantes con independencia de las circunstancias (”Call to Action”).

Ha tenido que ser Peterson el único que haga la distinción entre Conversión de Visitantes y Conversión de Visitas (“Website Measurement Hacks”).

La distinción es clave:

En lo que a precisión respecta, Visita será siempre más fiable que Visitante, puesto que podemos obtener información con el mero uso de cookies de sesión (no persistentes) o direcciones IP (en su caso extremo) y no dependemos del porcentaje de visitantes que borran sus cookies o, de usar IPs-, no las aceptan.

Además, podríamos no encontrar valor en las cifras de Conversión de Visitante Unico (para el periodo seleccionado) si no hablamos de entornos en los que la consecución de hito de materialización de nuestro objetivo se prolonga más allá de una visita (compra de coche, contratación de hipoteca, alcanzar un nivel deseado de completitud de perfil en red social, etc.).

Vale.

¿Y por qué “entre dos hitos”?

Esto es lo más importante: El utilizar como denominador el volumen total de visitas o visitantes traerá como consecuencia una distorsión de nuestra perspectiva, porque es obvio que no todo el que entra en nuestra web viene con la intención de cumplir nuestro objetivo final (comprar, registrarse, etc.). Aquí me retrotraigo a un artículo de Avinash (”Stop Obsessing about Conversion Rate”) en el que nos recordaba que el “Ratio de Conversión” estaba sobrevalorado porque está desvinculado de la tarea primaria que el usuario tiene en mente.

Es por esto que utilizamos lo que llamamos “Cualificación”. La cualificación representa el filtro previo que nos permite distinguir a cada visita/visitante en función de su intención declarada o inferida. Representa, por tanto, una manifestación de interés. ¿Ejemplos de Cualificación?

- Visualización de producto en E-Commerce
- Comienzo de proceso de autoayuda en Banca
- Búsqueda de vuelo o habitaciones en Turismo

Bien, con esto hemos cubierto el primer escollo. Ya sabemos cómo medir Conversión. Pero el problema no ha hecho más que empezar. ¿Cómo mejoramos esta cifra? ¿Qué impacto tendrá sobre nuestro negocio?

Y esto sí que lo dejo para otro día (¿otro vuelo?

Pues sí:

Después de tanta entrevista y tanto formulario para recoger requerimientos…

Después de definir los más precisos indicadores/KPIs para los objetivos marcados…

Después de invertir tremendos esfuerzos para facilitar el acceso de todos los tomadores de decisiones a sus scorecards personalizados…

Y lo peor:

¡Después de recibir resultados positivos en todos los órdenes!, con flechas verdes apuntando al cielo y mensajes reconfortantes indicando la mejora con respecto al período anterior y nuestros propios objetivos…

EL NEGOCIO ONLINE ESTÁ CAYENDO EN PICADO.

¿Cómo se explica esto?

Manuel Blanco ha vuelto del eMetrics San Francisco con el libro “Competing on Analytics” (Tom Davenport, Harvard Business School Press) bajo el brazo (el propio autor los regalaba y firmaba en el stand de SAS). Ahora ha caído en mis manos y he sentido una necesidad apremiante de compartir una dura reflexión, en la que hallo la respuesta:

Una empresa puede ser tremendamente “analítica” (el autor nos habla de American Airlines), estando perfectamente preparada para sustentar sus decisiones sobre datos, pero eso no garantizará nunca su éxito, porque la medición está orientada a unos objetivos estratégicos definidos a más alto nivel.

Dicho de otra manera, podemos ser buenísimos en analítica e incluso en marketing interactivo. Pero la analítica web (o a secas) sigue jugando un pequeño rol y dependiendo de decisiones de mucho más calado.

La pregunta natural ahora es si podemos aportar nuestro granito de arena para que nuestras conclusiones lleguen un poco más arriba y permitan reorientar, por ejemplo, una estrategia de canales definida por el Consejero Delegado de la empresa. Y yo creo que sí, pero sólo desde el momento en que los datos que manejamos puedan hablar con los generados y procesados en el resto de las áreas interconectadas de la empresa.

Avinash Kaushik nos acompañará en Barcelona estos días (jueves 5 y viernes 6 de junio), en el marco del Practitioner Web Analytics organizado por Alt64 y en el que participará Sergio Maldonado (MV Consultoria), acompañando a otros expertos de la industria como Pere Rovira o David Boronat.