El coeficiente viral… ¿es posible medir la viralidad?

Post creado por Javier Mejias.

Si hay un factor que puede transformar un modelo de negocio es la viralidad. Se trata de una característica capaz de producir crecimientos sorprendentes con curvas exponenciales.. pero a pesar de que existe un aura mítica sobre el elemento viral, en realidad es un factor que se puede medir, primer paso antes de poder mejorarlo¿sabes cómo hacerlo?

Como creo que resulta patente, soy un enamorado de las métricas, ya que creo que el primer paso para poder mejorar algo es poder medirlo, como decía Drucker. Y por eso a menudo cuando trabajo con clientes se sorprenden de que consigamos establecer métricas del factor viral, ya que se ha convertido en un elemento mítico que parece que únicamente aparece si los dioses son propicios.

Aunque no es el objetivo último de este post plantear los factores que conducen a la viralidad(hay grandes artículos sobre cómo implementar o diseñar la viralidad), sí que trataremos de aislar los factores sobre los que se construye, y sobre todo, estableceremos una métrica: el famosocoeficiente viral o k-factor.

Para mí, el primer paso es comprender que la viralidad realmente es (habitualmente) el último escalón del embudo de conversión de un modelo de negocio, y que por tanto debemos comprender que es una métrica de crecimiento… ya que realimenta la capacidad de adquisición de usuarios: a mayor viralidad, mayor número de nuevos usuarios

¿QUÉ ES EL COEFICIENTE VIRAL Y CÓMO MEDIRLO?

La mayor parte de la gente, cuando se dedica a medir la viralidad únicamente mide aspectos relacionados directamente con su ego como el número de invitaciones enviadas, el número de comparticiones del contenido en la red social de turno o las visualizaciones de un video… pero ¿y el proceso de viralización que subyace? Ahí es donde está el elemento clave a medir.

Y sí, estoy hablando en general de modelos de negocio basados en la tecnología. No porque no exista la viralidad en modelos de negocio “físicos” o porque no se pueda medir, sino porque el proceso resulta mucho más complicado, dado que falta un factor clave: la trazabilidad (y que hay que utilizar tácticas más complejas para implementarlas como afiliación o bonos, descuentos x invitación…etc)

El coeficiente viral, o al menos la definición que más me gusta de Jeremy Liew, es:

Representa la capacidad de crecimiento viral de un sitio, y mide el número medio de usuarios nuevos que es capaz de traer un usuario actual

Nada mejor que un ejemplo para entenderlo: Imagina una plataforma con 3 perfiles o tipos de usuario: los ROSA, los MORADO y los VERDE. Cada grupo empieza con 10 usuarios, pero tiene diferentes coeficientes virales: el ROSA=0.6, el MORADO=0.9 y el VERDE=1.2. Con el paso del tiempo mira lo que pasa con los porcentajes de usuarios en cada grupo. Como puedes ver, la diferencia es abismal, y en muy poco tiempo los usuarios VERDE crecen de forma espectacular. Primera conclusión:

Si el coeficiente viral es >1, la plataforma crece de forma exponencial y orgánica (es decir, cada usuario trae al menos a otro nuevo). Si es menor que 1, la plataforma crece de forma lineal.

Realmente para poder medir ese coeficiente viral hay 2 formas:

1. Proyectos donde es posible medir invitaciones o viralización: Es decir, en proyectos donde al lanzar una nueva invitación o compartir algo es posible identificar de forma unívoca al usuario que ha invitado. Por ejemplo con plataformas donde cada invitación tiene una URL especial y trazable, de forma que podemos atribuirla a un usuario en concreto. En éste tipo de escenario hay dos métricas básicas para construir el coeficiente de viralidad
   • Ratio de invitación: Mide el número medio de invitaciones enviadas por los usuarios de la plataforma en un periodo dado. La única forma “natural” de mejorarlo es hacer que tu producto o servicio sea tan genial que la gente quiera recomendarlo a sus amigos.
     Por ejemplo, durante el periodo de verano en la plataforma de uno de mis clientes (un proyecto que opera con el concepto habitual de invitación) se enviaron 112.000 invitaciones aprox, lo que representa 2,07 invitaciones por usuario (había 54.000 al empezar el período, por lo que es 112.000/54.000).
   • Ratio de aceptación: Mide el porcentaje de invitaciones aceptadas (o ratio de conversión de las invitaciones que se han aceptado vs. invitaciones enviadas). Cuanto mas clara y potente sea la invitación, el proceso de alta y los incentivos de aceptación, mayor será el ratio.
     Por ejemplo, en el anterior cliente el ratio de aceptación durante el verano fue del 27%, lo que quiere decir que algo más de 1 de cada 4 invitaciones acaba en el registro de un nuevo usuario….
   En este tipo de proyectos, la fórmula para calcular el coeficiente viral es muy sencilla (donde U es "Usuarios"):
   

   U.Virales= U.Iniciales x Ratio invitación x Ratio aceptación
   

   Coeficiente viral= U.Virales / U.Iniciales

   En el caso de mi cliente, que partía de 54.000 usuarios antes del verano, y si aplicamos la fórmula anterior, veremos que en total se consiguieron 30.240 nuevos usuarios de forma viral (54.000 x 2,07 x 27%, una cifra respetable, pero lineal), lo que implica un coeficiente viral de 0,56 (30.240/54.000). 
   Para que el coeficiente viral fuera 1 sus usuarios deberían haber enviado 200.000 invitaciones o haber conseguido un ratio de aceptación de algo más del 48%
   Una forma alternativa de calcular el coeficiente viral es:
   

   Coeficiente viral= Num. medio invitaciones x ratio de aceptación

2. Proyectos donde no es sencilla la trazabilidad: Es decir, aunque el método de la invitación personalizada es ideal, en algunos entornos sencillamente no es factible disponer de la misma. Además, ¿qué sucede con los usuarios que hablan de nosotros en redes sociales? ¿y el boca a boca?.
   Para estos proyectos es aconsejable un enfoque menos exacto pero más pragmático: partiremos a los usuarios en dos grandes grupos – uno donde incluiremos todos aquellos que hemos atraído proactivamente (es decir, vía campañas, SEO, SEM, afiliados…) y por otro lado los demás usuarios, que consideraremos que han venido “solos” (usuarios virales). En éste escenario, el coeficiente viral será:

   Coeficiente viral= Usuarios Virales / Usuarios Atraídos

   Atención con un detalle (que nos comentan en Internet Marketing Thoughts): Dado que de media hay un 20% de eventos (campañas, SEO, SEM..) que no se contabilizan, deberíamos aumentar en un 20% el número de los usuarios “atraídos”.

Otro factor importante a medir es la velocidad viral, y tiene que ver con el tiempo medio que pasa desde que el usuario lanza la invitación hasta que el usuario al otro lado confirma su aceptación de la misma (sea a través de un registro o similar). Cuanto mayor es, no sólo tendremos un modelo que crece exponencialmente de forma orgánica sino que lo hace muy rápido.

Como creo que resulta patente, la viralidad es un elemento clave en muchos tipos de modelo de negocio, pero debemos no sólo ser capaces de medirla sino de actuar sobre sus “palancas” (de las que hablaremos en otra ocasión).

Si lo conseguimos podemos llegar a trabajar con un modelo de negocio que crece de forma desatendida y exponencial… aunque claro, el coeficiente viral varía con el tiempo, y lo que hoy es un entorno perfectamente viral quizás mañana ya no lo sea (por ejemplo, el coeficiente viral de Facebook en sus primeros días no tiene nada que ver con el de hoy en día)

Herramientas para monitorizar conversaciones en Twitter

Post vía Oscar M. Sevilla.

Hay que tener en cuenta que una correcta monitorización de Twitter es esencial, puesto que las conversaciones se producen en tiempo real.

Cierto es que entorno a Twitter existen cientos de herramientas y supera con creces el numero de herramientas disponibles de cualquier otra red social, por lo que a continuación mencionare algunas de ellas.

Mi consejo personal es que probéis diferentes herramientas y aplicaciones, utilizando aquellas que mejor se adapten a vuestras necesidades.

Herramientas para monitorizar Twitter

Monitter: Es una aplicación web muy sencilla de utilizar, basta con introducir en la caja el termino de búsqueda. Nos permite tener varias columnas con diferentes palabras a monitorizary filtrar los resultados por localización y distancia a dicho punto.

Twazzup: Aplicación web que no permite suscripción, pero es interesante porque nos muestra de forma muy sencilla a los influencers, usuarios mas activos, tweets destacados y noticias.

Search.twitter.com: Es el propio buscador de Twitter, se puede filtrar la búsqueda por idioma y permite el uso de operadores lógicos.

Tweetbeep:  Nos permite recibir en el mail una alerta cada vez que se menciona la palabra seleccionada en Twitter. Es como Google Alerts pero para Twitter.

Twitterfall: Aplicación web que nos permite filtrar por geolocalizacion, excluir términos de búsqueda, añadir listas etc.

Splitweet. Herramienta para monitorizar marcas en Twitter, permite gestionar varias cuentas.

TweetStat: Todas las estadísticas de tu cuenta en Twitter.

Twitter Grid: Permite monitorizar varios conceptos a la vez y se pueden utilizar operadores lógicos.

Tweet Reach: Ofrece una serie de estadísticas para ver el alcance de nuestros tweets. Nos permite exportar los resultados a .Pdf o a un archivo excel.

Twitter Counter: Nos ofrece una serie de estadísticas muy interesantes sobre una cuenta de Twitter: predicción del aumento de seguidores, menciones, RT, etc. Permite comparar varias cuentas de Twitter.

Backtweets: Una herramienta que nos permite introducir una URL y ver qué tweets apuntan hacia ella. Permite suscribirnos a los resultados mediante RSS.

My Tweet Cloud: Una herramienta de análisis que nos permite conocer de qué habla un usuario o que temas le interesan.

KPI's básicas en analytics para cada tipo de campaña

Post creado por Gemma Muñoz

" No tenía miedo a las dificultades: lo que la asustaba era la obligación de tener que escoger un camino. Escoger un camino significaba abandonar otros.” Paulo Coelho.


La pregunta del millón en la analítica web es saber qué KPIs hay que utilizar en cada momento para tener todo controlado sin que se nos escape nada. Lo malo es que no existe una regla exacta para determinar estas KPIs, su elección depende básicamente de los objetivos que se quieran alcanzar y del propio negocio.

Un primer paso para elegir el conjunto de KPIs que nos van a ayudar a saber cuan cerca o lejos nos encontramos de nuestros objetivos sería sacar todos los datos que parezcan importantes (tanto de nuestra herramienta de analítica web como datos cualitativos, de mercado, etc…), para partir de lo que nos parece a priori importante.

Con los objetivos del site/campaña/acción presentes, habría que hacerse las siguientes preguntas:

1. Si sube o baja el dato… ¿es significativo?
2. Si es significativo, ¿me lleva a la acción? tengo recursos para actuar?
3. Y elegir únicamente las KPIs que respondan afirmativamente

En cualquier caso, existen unas KPIs que podemos llamar básicas que nos ayudan a establecer una línea de estrategia, dependiendo del objetivo principal de nuestro site:

1. Si nuestro site es de tipo comercial, está claro que nuestro objetivo es vender, vender y vender, gastando lo mínimo posible, por lo que tenemos que tener en cuenta:
   • Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Vendemos? ¿Persuadimos?
   • Average Order Amount ( importe/conversiones) – ¿Cuánto es de media la venta?
   • Visit Value (importe/visitas) – ¿El tráfico es de calidad?
   • Customer Loyalty (visitantes que repiten/nuevos) – ¿Son fieles? ¿Futuros clientes?
   • Stickiness (>2 páginas/visitantes) – ¿Les gustamos? ¿Les retenemos?
   • Search Engine Referrals (visitas buscadores/visitas) – ¿Y el SEO como va? ¿Y el SEM?
2. Si nuestro site es de soporte o de servicios, el objetivo será dar respuesta inmediata a los clientes, evitando la saturación de otros canales, como el telefónico, por ejemplo. Así que unas métricas interesantes pueden ser:
   • Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Encuentran lo que buscan?
   • Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) – ¿Es esto lo que se esperan?
   • Length of Visit (contenidos vistos/visita) – ¿Se queda demasiado tiempo?
   • Top Internal Search Phrases - ¿Qué buscan exactamente?
3. Si nuestro site es de contenidos, como un blog, el objetivo será incrementar la fidelidad del lector, o llevar adeptos a cualquiera de los canales offline:
   • Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Se suscriben o registran?
   • Depth of Visit (páginas vistas/visita) – ¿Les generamos interés?
   • Content Depth (páginas vistas content/visitas contenido) – ¿Qué contenido interesa más?
   • New Visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) – ¿Atraemos nuevos visitantes?
   • Committed visitor share (visitas de más de 19 min/visitas) – ¿Tenemos muchos fieles?
4. Si el site es para conseguir contactos (lead generation), nuestro objetivo será incrementar nuestra red de contactos, obviamente
   • Tasa de Conversión (leads/visitantes) – ¿Cuántos leads conseguimos?
   • Cost per Lead (leads/inversión en marketing) – ¿Cuánto nos cuesta cada lead?
   • New visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) – ¿Cuántos son potenciales?
   • Single Access ratio (single access pages/total entry pages) – ¿Cuántos se van sin ir más allá?
5. Para una campaña: nuestro objetivo será estudiar lo que se genera previamente al click y después lo que pasa en el site:
   • Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Cuántas ventas conseguimos?
   • Clickthrough/Impresiones: (cuantas veces se interesan por nuestro anuncio/cuantas veces se muestra nuestro anuncio) – ¿Está funcionando nuestro anuncio?
   • Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) – ¿Está funcionando nuestra landing page?
   • ROI – ¿qué beneficio hemos conseguido con la campaña?

Empezando por estas métricas, seguro que vendrán a pedirnos más, incluso nosotros echaremos en falta otras para dar respuestas, pero hay que arrancar por algo para que se nos empiece a ver, para que empiecen a entender que aportamos valor.
Mientras tanto, no hay que limitarse a sacar los datos, podemos segmentar, por cliente, por no cliente, por visita desde buscador, por visita desde favoritos, por visita que convierte, por visita que no convierte, por visita que va por aquí, por visita que ve cierto contenido… si algún indicador sube, podemos ir profundizando hasta encontrar exactamente cuál es el segmento que se ve afectado y actuar en consecuencia.
Pero… ¡hay que elegir!

5 caminos para llegar a medir la web social – Métricas Social Media

Post creado por Isra García. 

En mi empeño por equiparte y proveerte con ideas accionables y tangibles….Allá voy con otra serie de “Actionable posts”, esta vez voy a hablarte de medición de resultados en Social media. Ya sabes que medir Social Media no es tan fácil como medir otros canales de Marketing- cuando se pueden medir – pero sí, estos pueden ser medidos con las herramientas y enfoque adecuado.

Antes De Empezar

Empieza por considerar dentro de tu estrategia general social media, una estrategia de monitorización y seguimiento. Esto te ayudará a agrupar tus esfuerzos dentro de una progresión donde visibilidad y exposición te lleven a que tu audiencia ejecute la acción deseada. Al lograr esto, colocas la medición de resultados en un contexto ideal, el cual te ayudará a visualizar como cada una de las acciones te acerca a los resultados que estás buscando.

Métricas Social Media

Después de estar mucho tiempo intentando diferente he dado con 5 prácticas que uso día a día y me resultan muy útiles. Dicho de otra manera, me equipan. Aquí las tienes:

1. Visibilidad y Exposición. Construir percepción de marca debería ser uno de tus principales objetivos en Social Media. Tan pronto como empiezas cualquier campaña, es muy probable que empieces desde cero, desde la nada y ya sabes que crear esa concienciación no es nada fácil y si un camino largo. Una vez que empieces e introduzcas muy dentro de ti el hábito de “hacer”, obtendrás una tracción que te llevará hacia delante. Entonces empezarás a acelerar. Necesitas poder medir esta tendencia y mantener un control de tu progreso. Mientras reconozco que no hay métrica perfecta para poder medir el incremento en percepción de marca, hay algunos signos que nos pueden dar ideas sobre el estado de nuestra marca:

- Cantidad del tráfico hacia el sitio Web

- Cantidad de visitas

- Cantidad de las páginas vistas

- Número de followers

- Número de suscriptores

2. Sentimiento y notoriedad. En Social Media, la notoriedad hace referencia al número de conversaciones sobre tu marca versus tu competencia. Para esto, estaría bien considerar un programa de monitorización que pueda ayudarte a seguir todas las menciones de tu marca y la de tus competidores en un periodo determinado de tiempo. Asegúrate de que sigues de cerca tanto el sentimiento positivo, negativo, como neutral. Entonces podrás asignar un perso a cada una de las categorías y calcular la media de sentimiento hacia tu marca.

3. Influencia. Influencia es la probabilidad de que lo que haces sea una inspiración para tus seguidores. Cuando una persona se expone a la comunicación mediante un influenciador, es mucho más probable que ellos compren o vinculen emocionalmente. Un influenciador es una persona de la cual nos fiamos y en quien confiamos, sobre todo en su opinión, así que cuando estos influenciadores comparten opiniones, pensamientos, reflexiones o ideas, la audiencia está más predispuesta a adoptar su mensaje o estar de acuerdo con el.

Aqui hay algunos rasgos que utilizo para identificar la influencia:

- Número y la calidad de los links entrantes hacia tu contenido

- Links de Twitter que son RT o que se comentan

- Comentarios y “me gusta” de tus posts de Facebook

- Contenido que es compartido y recomendado (y en que medida)

Poder medir la influencia significa conocer a cuantas personas puedes motivar para que pasen a la acción. Para calcular la influencia, lo mejor sería dar un vistazo y contar cuantos influenciadores te mencionaron y cual es el alcance de su audiencia. Por ejemplo, vamos a decir que un influenciador que tiene 1.5 millones de seguidores en Twitter, esta persona hace un tweet sobre la experiencia de servicio con tu marca. Puedes contar con un estimado de 1.5 millones de impresiones. Lo mismo para los posts en tu blog u otras menciones social media. Si puedes identificar el número de seguidores o lectores para cada influenciador, entonces puedes estimar la influencia de cada mención. Es muy factible que este nivel de exposición, te lleve a más visibilidad y engagement.

5. Engagement - o vinculación emocional. Es la medida en la cual la gente interactua contigo y tu contenido. El engagement muestra la personas que están interesadas en lo que tu ofreces y están dispuestas a participar. Esta poderosa métrica puede atar Social Media con la acción de tu audiencia, lo cual demuestra su valor real. Medir el engagement es importante de verdad, así podrás ver cuento y como de frecuente tu público participa e interactua con tu contenido. Algunas métricas de engagement incluyen:

Los nuevos “me gusta” de tu página (de tu página en Facebook y tu contenido)

- Número de veces que se ha compartido

- Menciones (positivas, negativas, neutrales)

- Comentarios en el blog

- Valoraciones

- Visitas de imágenes/vídeo

5. Popularidad. La popularidad online es básicamente el número de gente que se suscribe a tu contenido. Algunos dirán que la calidad de tus seguidores es más importante que la cantidad. Estoy de acuerdo, en cierta medida. En estos últimos días he descubierto el otro lado – ¿Dark Side? – Si lo que buscas es anunciantes o sponsors, tendrás más “suerte” teniendo 120.000 followers en Twitter, que 1.200. Pude comprobar esto último con MTV, Pioneer y BlackBerry UK, sponsors de una de las marcas con las que trabajo.

Alguna de la información con la que puedes medir la popularidad en Social Media, es la siguiente:

- Número de RSS/suscriptores al Email

- Número de followers en Twitter

- Número de miembros en tu grupo de LinkedIn

- Número de personas a las que “me gusta” tu página de Facebook

Herramientas de Monitorización Social Media

Si estás buscando una herramienta que te ayude a medir todo esto, hay varias que elgir. Como pagadas, puedes encontrar Lithium, Radian 6 y Trackur. De uso libre: Socialmention y por supuesto Google Analytics para identificar desde donde vienen los visitantes. Bonus: Aquí tienes una lista ampliada y más detallada de herramientas Social Media.

Medir Social Media puede ser un reto, ya que el medio es altamente conversacional en su naturaleza. Identifica las métricas que mejor encajan en tu situación e intégralas en tus procesos analíticos. Como cualquier otra práctica analítica, cuenta con una cantidad de tiempo para hacer eso y mantener haciéndolo. Las estadísticas que ganes te ayudarán a conducir tu estrategia social a buen puerto.

¿Cómo lo ves? ¿Te equipan estas métricas para poder medir en la web social? ¿Tienes alguna otra métrica que funcione? Compártela!

Métricas de negocio y embudo de conversión

Post creado por Alfonso Villar.

En estos últimos meses he tenido que aprender a velocidades de vértigo todo lo que concierne a lasmétricas de negocio también conocidas como KPIs(key performance indicators) y al embudo de conversión para optimizar al máximo los beneficios de PlaySpace e intentar tener todo controlado. Me gustaría compartir con vosotros todas las métricas que he aprendido y cómo interpretarlas, ya que muchas de ellas pueden ser trasladadas a cualquier modelo de negocio.

Lo primero que debemos tener en cuenta es que cualquier emprendedor que quiera que su empresa tenga éxito debe aprender a vivir, soñar y respirar métricas. Estas métricas le van a permitir conocer el estado de su negocio para poder tomar decisiones, realizar conexiones entre el producto y las hojas financieras y poder realizar estimaciones lo más reales posibles a largo plazo.

Estas métricas las podemos englobar en los tres principales ejes del modelo de negocio, que en nuestro caso son, adquisición, retención y monetización. Estos ejes en su conjunto forman el embudo de conversión en el que podremos definir de todos los usuarios que adquirimos, cuántos vuelven y cuántos pagan gracias al uso de las métricas.

Comenzaremos definiendo las métricas de adquisición de usuarios.

1.  CTR (click through rate)

Es el ratio que nos indica cuán bueno es el anuncio de nuestras campañas publicitarias. Este valor varía en función del canal de distribución, creatividad y segmentación.

CTR = Número de clics en el anuncio / Número de impresiones.

2. CVR (conversion rate)

Una vez que los usuarios han clicado en uno de nuestros anuncios, deberemos sabercuántos de ellos llegan a efectuar el registro en nuestro producto.

CVR = Número registros / Número de clics en anuncios

3. eCPA (effective cost per acquisition)

Este valor representa el coste de adquisición de un usuario teniendo en cuenta todos los canales de adquisición que dispone tu producto, ya sean usuarios que han venido por una campaña publicitaria, usuarios virales, o usuarios que han encontrado tu producto en Google.

eCPA = (Nuevos registros virales + Nuevos registros por publicidad) / Coste publicidad

4. CPA (cost per acquisition)

Mide el coste real de un usuario adquirido por una campaña publicitaria. Este valor es muy importante para poder establecer los presupuestos publicitarios.

CPA = Nuevos usuarios por publicidad / Coste publicidad

 5. K-Factor

El K-Factor es una métrica que nos indica la eficacia de la viralidad de nuestro producto. Si dicho factor es mayor que 1, significa que nuestro producto es tan viral que no hará falta destinar recursos en campañas publicitarias (esto sólo ocurre con fenómenos excepcionales como AngryBirds, Apalabrados, etc.) Lo normal es que un producto al principio sea muy viral y su K-factor esté muy cercano al 1 y que este vaya disminuyendo a medida que el producto se va haciendo popular entre el círculo de amistades de los usuarios que lo usan.

K-Factor = (Ratio de infección) * (Ratio de conversión) = [ (Publicaciones + invitaciones + emails + etc) / usuarios activos] * [Registros virales / (Publicaciones + invitaciones + emails + etc)]

Una vez que ya sabemos cómo medir la adquisición de usuarios, es muy importante medir también su evolución dentro de nuestro producto mediante las métricas de retención.

6. MAU (Monthly Active Users)

Número de usuarios únicos que se han logueado como mínimo una vez al mes. Este dato puede variar bruscamente en función de la actividad del mes debido por ejemplo, a una campaña publicitaria. Nos sirve para reflejar cómo de grande es nuestro producto a ojos de otros.

7. DAU (Daily Active Users)

Número de usuarios únicos que se han logueado como mínimo una vez al día. Tenemos que estar muy atentos a este dato ya que es el dato que nos indica lo grande que es la aplicación de la forma más objetiva posible (sin picos ni bajadas por actividad publicitaria).

8. Engagement

Mide lo “enganchados” que están tus usuarios a tu producto mediante la relación entre los usuarios activos mensuales y los usuarios activos diarios de tal forma que el ratio indica el porcentaje de tus usuarios activos que se loguean como mínimo una vez al día expresado de la siguiente forma.

Engagement  = DAU / MAU

9. Churned users

Es el número de usuarios que no han usado tu producto en un periodo de tiempo determinado. Podríamos decir que son los usuarios que se van perdiendo a lo largo del tiempo.

Churned users = Número de usuarios que se loguearon el mes pasado y que no se han logueado en este mes.

 10. Returning users

Es el número de usuarios que vuelven a usar tu producto en un periodo de tiempo determinado.

Returning users = Número de usuarios que se loguearon el mes pasado y que se han logueado este mes.

11. Churn & retention rate

Con los datos anteriores podemos obtener los ratios de retención y de pérdida de usuarios que deben ser opuestos entre sí.

Churn rate = Churned users / Usuarios activos = 1 – Retention rate.

Retention rate = Returning users / Usuarios activos = 1 – Churn rate.

12. User lifetime

Es muy interesante saber cuál es la media de vida de un usuario en nuestro productopara que posteriormente podamos obtener su rentabilidad, o lo que es lo mismo, saber cuánto tiempo de media los usuarios usan nuestro producto. Este dato es difícil de calcular ya que necesitas mucho tiempo para poder establecer un tiempo de vida ajustado. Una fórmula aproximada para calcularlo puede ser:

User lifetime = 1 / churn rate = 1 / (1 – retention rate)

 Vale, todo esto está muy bien. Pasemos a ver los números del negocio o lo que es lo mismo, la última parte del embudo de conversión.

13. Payment conversion rate

Una vez que sabemos cuántos usuarios activos tenemos, es necesario saber qué porcentaje de dichos usuarios monetiza.

Payment conversion rate = Número de usuarios únicos que han pagado / Número de usuarios activos

14. ARPU (average revenue per user)

Como su propio nombre indica, esta métrica nos indica los ingresos que nos proporciona un usuario activo en un periodo de tiempo determinado.

ARPU = Ingresos / Número de usuarios activos

 15. ARPPU (average revenue per paying user)

También es importante saber cuántos ingresos de media nos proporcionan aquellos usuarios que pagan.

ARRPU = Ingresos / usuarios únicos que han pagado

16. LTV (Lifetime value)

Sabiendo lo que nos genera un usuario activo en un periodo de tiempo, y la cantidad de tiempo de vida que tiene un usuario en nuestro producto, podremos saber lacantidad de ingresos que nos proporcionará cada usuario mediante el lifetime value.

LTV = ARPU * User lifetime

17, ROI (return of investment)

Una vez que sabemos los ingresos que nos proporcionan nuestros usuarios y cuánto nos han costado, podemos determinar el retorno de la inversión de cada usuario de la siguiente forma:

ROI = LTV – eCPA

De tal forma que si LTV > eCPA nos indica que podremos destinar parte de los ingresos en realimentar el embudo de conversión adquiriendo nuevos usuarios con publicidad. Calculamos el ROI con el eCPA en lugar del CPA debido a que el LTV se aplica a todos los usuarios. Si quisiésemos, podríamos calcularlo de forma segmentada por grupo (ROI cluster = LTV cluster – eCPA cluster).

A continuación os dejo una serie de recomendaciones personales para quién vaya a comenzar a medir las métricas de su negocio:

• No te asustes, como has visto no es necesario ser ningún matemático para tener todo controlado. Basta saber usar el Excel y tener acceso a los datos de tu producto.
• Comienza midiendo los datos mes a mes y una vez tengas todo controlado y dispongas de alguna herramienta de reporte, comienza a medir semanal y diariamente.
• Prepara tu producto para que puedas medir todas las métricas. En más de una ocasión, he perdido información porque no tenía el dato que necesitaba para realizar el cálculo.
• Audita tus métricas con otras fuentes. Es decir, contrasta los datos que has obtenido con la base de datos y con otras fuentes de medición como Google Analytics.
• Todos queremos mejorar nuestras métricas, así que te recomiendo que prepares un sistema sencillo de TestAB para que puedas medir las métricas de una funcionalidad comparada con otra y así ir mejorando tu producto.
• Comparte tus métricas con las personas claves del equipo. Es importante que todos los miembros de tu equipo conozcan las debilidades y fortalezas del producto
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Dashboards en Google Analytics

Post creado por Gemma Muñoz.

Hace algún tiempo escribí un post en este mismo blog sobre los distintos dashboards en los que se transmitía el resultado del análisis. Me parece un tema altamente interesante porque, como ya comentaba, da igual que tu análisis sea el mejor en la historia de los análisis, que si no sabes cómo transmitirlo terminará en el cubo de la basura. No servirá para nada.

Al hilo de los dashboards, leo en el nuevo foro de analítica web un post muy interesante iniciado por Roberto Ballester sobre ejemplos de dashboards creados directamente en Google Analytics A mí personalmente me gusta utilizar los dashboards fuera de la herramienta para la monitorización mensual, donde puedo personalizar toda la información y tomar datos de distintas fuentes. Pero tengo claro que para un seguimiento puntual, para ver a diario cómo evoluciona el tráfico o el SEO o las campañas en Redes Sociales… vale más la pena utilizar los paneles que pone la herramienta de analítica web a nuestra disposición. ¿Le estáis sacando vosotros partido a este tipo de paneles?

En nuestro trabajo diario, solemos utilizarlos sobre todo para los usuarios que no tienen mucha idea de cómo funciona Google Analytics y se agobian con tanto gráfico y tanto botón: van directamente a estos paneles y ahí tienen toda la información que necesitan, sin tener que tocar nada más ni volverse locos buscando los informes que les interesan.

Lo que está claro es que, para que este sistema de mirar el dashboard directamente en la herramienta sin análisis por medio realmente funcione, se necesita saber exactamente lo que quiere cada uno de los usuarios implicados. El espacio es limitado y hay que tener muy claro el objetivo principal: qué quiere ver y cómo.

Lógicamente y para realmente que sirva de algo deberemos dar de alta un panel global y luego un panel por cada información o grupo de información que se demande. Es decir:

• Imprescindible el objetivo bien señalado del dashboard
• Ir de lo más general a lo segmentado, para que el dashboard te cuente la historia correspondiente
• No olvidar generar la tendencia gráficamente para crear contexto
• Esto es un dashboard: No meter demasiadas métricas que les hagan perder el foco de atención, recordemos que no suele servir para tomar decisiones

Por ejemplo:

Queremos crear un dashboard para un negocio online. Lo que nos interesa es saber CUÁNTO estamos vendiendo. Pues no. No podemos quedarnos en saber cuánto vendemos. Una vez sepamos cuánto vendemos, debemos saber qué es lo que hace que vendamos tanto: por dónde vienen los compradores, con qué palabra clave si se trata de un buscador, qué producto se compra más, etc… Esa es la información que ayuda a que se hagan una idea de lo que está pasando.

Por eso, a mí me gusta siempre mostrar 4 tipos de segmentación:

• Captación: de dónde viene el volumen de usuarios que compra/realiza el objetivo para el que necesitamos el dashboard
• Activación o Enganche: cómo son los usuarios que compran/realizan el objetivo para el que necesitamos el dashboard, por ejemplo, el tiempo de estancia, las páginas vistas, la tasa de rebote
• Conversión: cuánto vendemos, cuántos registros conseguimos, cuántas veces se llega al objetivo
• Retención: qué tipo de usuario realiza la conversión. ¿Nos conocían ya? ¿Necesitan repetir visita para lograr la conversión? ¿Con qué frecuencia visitan?

Pero ojo! Es importante comentar que estos paneles sirven para ver cómo van las cosas, para que te salte a la primera dónde puede haber un problema, qué destaca para bien y para mal, etc… pero lo que está claro es que esto no es un análisis sino simplemente poner unos datos en la misma perspectiva para que el que mira esta información determine si nos llama o no para dar un vuelco a la campaña o que investiguemos esto o aquello que le ha resultado raro.

Conclusión: Al final hay siempre que hurgar más, no vale únicamente con la información que dan los datos en el panel, el análisis es lo que al final te lleva a tomar decisiones. Pero creo que es una ayuda impresionante para todos aquellos interesados en controlar cómo va el negocio o los objetios y de un solo vistazo llegar a conclusiones y saber qué puede estar fallando.

Mis paneles preferidos para configurar en Google Analytics incluyen las diferentes fuentes de origen, los distintos tipos de conversión (venta / lead / objetivos) y por supuesto información que aporte el contexto necesario para hacernos a la idea de qué está pasando y por qué puede estar pasando o dónde habría que tocar para que no pasara de nuevo ☺

Los siguientes ejemplos si os interesan, pinchando en el link si estais conectados a vuestro GA automáticamente, podrás descargarlos para la cuenta que quieras.

Dashboard de Ecommerce, segmentado por fuentes de origen, keywords y demás (viahttp://www.mikemeisner.com/)

La parte de la izquierda indica los valores de las principales métricas relacionadas con el objetivo: importe, tasa de conversion, transacciones… La del medio relaciona las visitas al sitio web con los ingresos y seguidamente lo separa por fuente y por canal. Finalmente en la parte de la derecha tenemos la misma relación por palabras clave y principales referencias. Es decir, con este dashboard podemos ver de un vistazo si las visitas captadas suponen un aumento de conversión, y qué relación visita-ingresos tienen las principales keywords no branding y las referencias.

Otro dashboard de Ecommerce, directo al grano y para un seguimiento diario:
(via Pablo Sanchez en Foroanalitica.com)

Aquí vemos la diferencia con el dashboard anterior: nos centramos únicamente en los valores del periodo para las principales métricas. En un solo panel tenemos las que necesitamos para que no se nos escape nada: además de las propias de ecommerce tenemos el precio medio, el valor por visita, el enganche con las visitas de dos o más páginas por sesión y luego nos centramos en SEO y SEM. Este es un dashboard de alertas ☺

Dashboard de consecución de objetivos (no ecommerce via Michael Wiegand)

Si no tenemos un sitio web de venta entonces tenemos un sitio con objetivos (pueden ser relacionados con eventos, con tiempo en el sitio, con páginas vistas…). Entonces prepararíamos un dashboard como este. Sigue la misma tónica que el resto, en la parte de la izquierda las principales métricas, en la del medio empezamos a segmentar (fuentes de origen & landing pages en este caso) y finalmente en la parte derecha nos centramos en lo que interesa, las keywords y las referencias para saber si nuestra estrategia está dando resultado o no.

Dashboard de SEO: de Roberto Ballester:

En el caso de un dashboard dedicado al SEO, iremos a buscar todo lo relacionado con este canal: visitas, palabras clave, páginas de destino, búsquedas internas… Roberto lo separa todo en marca y no marca para limitar el alcance de cada uno de nuestros esfuerzos. Es brutal tener toda la información en una sola página, ¿verdad?

Dashboard de Redes Sociales: basado en el modelo de Justin Cutroni:

La misma tónica sigue Justin Cutroni para todo lo relacionado con las redes sociales, tráfico, valor de la visita, objetivos alcanzados, … además de ponerlo todo en contexto e introducir el medio de acceso (mobile o no) para determinar qué funciona. Me gusta sobre todo el apartado de compartir contenido, si la visita ha hecho click en me gusta, o cualquier otra forma de recomendación de un artículo.

Dashboard para blog:

Finalmente este es uno de mis preferidos, lo uso en mi blog cuando tengo tiempo de mirar las estadísticas (ya se sabe, en casa del herrero…). Visitas, páginas vistas, de dónde vienen, si son de mobile, la tasa de rebote, el contenido y mis objetivos particulares del blog. Con un solo vistazo ya me hago una idea de si han gustado los últimos artículos o por el contrario hay algún tema que no haya encajado bien y cómo se relaciona todo con mis objetivos particulares del blog. ¿Qué os parece?

Si os quedais con ganas de más, aquí tenéis 20 dashboards para Google Analytics para crear paso a paso.

David Vallejo también tiene recopilados muchos dashboards de interés.

Más información sobre este tema en el Foro de analítica.

De aquí se sacan muchos ejemplos, son muchas ideas, pero lo importante es crearlos personalizados para tu negocio, para tu blog, para tu web. No te limites a darlos de alta en Google Analytics, investiga cómo se construye cada tabla, cada gráfico, qué informe hay detrás y haz el tuyo a imagen y semejanza de lo que necesitas para conocer qué está pasando.