1.
Cuando la conversión no acaba en la web:
analítica accionable para webs de leads

2.
2
LLEVA TU NEGOCIO MÁS ALLÁ DE LAS EXPECTATIVAS
Estrategas Web y MakingSEM como partners trabajaremos de forma coordinada para conseguir la mayor
rentabilidad para su negocio. Explotando las sinergias entre la gestión avanzada de campañas y una
analítica digital enfocada a la consecución de objetivos de negocio e incremento de la rentabilidad.

3.
Eduardo Sánchez González
• Analítica Web
• CRO
• Marketing en Buscadores
• Consultoría Automóvil
• Formación
eduardo@estrategasweb.com
eduardo.sanchez@makingsem.es
@esanchez43
Ingeniero Informático Master en MarketingOnline y dirección deventas por la universidad Europea
Miguel deCervantes.
Master en SEO SEM y Master en Analítica Web, procesamiento dedatos y tecnologíade
procesamiento dedatos en Kschool.
Fundador deEstrategas y Marketers Web y Socio en MakingSEM agencia partner premier de
Google.
Comencéen el mundo onlinedesarrollando sitios web antes delaburbuja .com, posteriormente
pasé a laindustria del automóvil trabajando durantemás de14 años dirigiendo un equipo
multidisciplinar queenlazabael mundo onliney offliney formando partedel grupo OPEL
Pathfinderes formado por 25 representantes en Europay quelidera el desarrollo deestrategias
digitales para lamarca.
He tenido la suertedetrabajar en proyectos paraempresas como KIA,ONO, SEGITTUR, Instasent,
Interflora,entreotras y colaborar con diversos centros entreellosCámarade Comercio de Madrid,
CICE, Iconversity
Eduardo Sánchez González

4.
Alguno de nuestros clientes actuales

5.
Alguno de nuestros clientes actuales

6.
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Parecen Comercios Electrónicos

7.
7
Pero son webs de Leads
• Su funcionamiento global tiene muchas semejanzas con un ecommerce tradicional
• Listados productos
• Fichas detalle
• Precios (normalmente desde…)
• Pero los productos y servicios tienen ciertas particularidades que no le hacen
adecuado para un pago inmediato con una tarjeta
• Productos a medida que hacen imposible dar un precio cerrado
• Servicios sujetos a disponibilidad de plazas
• Productos de precio muy elevado y procesos de compra largos
• Etc.
• Veremos un caso de implementación en un negocio con un tipo de venta complejo
como es el de la venta de automóviles.

8.
8
Desafío
• Analizar estas páginas donde la conversión se
produce fuera del entorno digital puede suponer
un desafío
• Un análisis centrado en la web se quedará
incompleto, por ejemplo el cálculo del ROAS
deberá realizarse por estimación según medias de
conversión de lead a pedido.

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Un ejemplo basado en un caso real
(no era peugeot…)

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Concesionario Automóviles
• Parten de un analytics básico, sin personalizar.
• Según los distintos responsables analytics no lo usan porque no les aporta valor. Su
concepción de negocio está muy alejada de los datos que ofrece la web.
• No se pueden realizar cambios significativos en la web ya que está sujeta a los
estándares de marca, por lo que parte de los análisis centrados en mejora de
usabilidad, arquitectura, CRO valdrán para sacar conclusiones pero no para realizar
cambios que lleven a una mejora del negocio.
• La conversión es offline, disponen de un departamento donde se centraliza el
tratamiento de las llamadas y gestión de leads.

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Estableciendo un Plan.

12.
12
Objetivos fundamentales del Plan
• Se define que información sería útil para el concesionario. Se indica que no se
podrán realizar integraciones costosas. Los programas ERP y CRM son
“recomendaciones oficiales” y el margen de acción y presión sobre los proveedores
de los mismos muy limitado
• Ayudar a tener un stock de vehículos adecuado
• Analizar la efectividad del departamento que gestiona los leads y llamadas
• Efectividad del equipo de ventas en cierre de leads por personas.
• Controlar la rentabilidad de las campañas publicitarias
• Analizar los ingresos atribuibles a la web
• Cómo hacer promociones efectivas en la web y otros medios digitales (email,
redes sociales).

13.
13
Equipo Gestión Llamadas y lead
• Un equipo de personas reciben todas las llamadas y leads.
• Su objetivo al atender llamadas o leads es conseguir una visita del cliente potencial
al concesionario.
• Realizan un seguimiento posterior para comprobar si realmente han visitado la
exposición o taller y si han terminado comprando.
• Se encargan de realizar los envíos de newsletter y cambiar ofertas en la web.

14.
14
Algunos KPIs
• Porcentaje de llamadas Atendidas / Llamadas Entrantes . Global y por persona del
departamento
• Porcentaje Conversión Lead (o llamada) a Cita
• Porcentaje Visitas Confirmadas respecto a Citas
• Cierre a ventas sobre citas por persona del equipo de ventas
• Comparación ratios online con solo exposición
• ROAS por canal

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Parte Online
El Producto

16.
16
Ecommerce mejorado
• Aunque la web no es un comercio electrónico sí que tiene un comportamiento similar
en muchos puntos
• Listados de vehículos
• Listados de ofertas tanto para vehículos como ofertas de taller
• Fichas de detalle de los vehículos y ofertas
• Y con particularidades en otros
• Del inicio de la operación a la compra efectiva pueden pasar meses
• Todas las operaciones se cierran offline
• El producto que se manda en el lead no suele ser el que se compra finalmente.

17.
Proceso Compra
Impresiones Clics
Añadir al
carrito
(Envío
Formulario)
Checkout
Step 1
(contacto
cliente )
Checkout
Step 2 (Cita
Concertada)
Checkout
Step 3 (Vista
Exposición)
Checkout
Step 4
(Pedido)
Transacción
(venta
vehículo)
ONLINE OFFLINE

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Tunning

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Parte Online
01
02
03
04
1. Impresión Productos
2. Clics
3. Envían un Formulario
4. En Lugar de enviar Formulario
Llaman por teléfono

20.
20
¿Qué Necesitamos?
• Los listados se configuran como en cualquier comercio electrónico mejorado,
recogiendo las impresiones y clics para conocer el interés sobre los modelos, CTRs,
Efecto de la posición de productos, etc..
• El envío de un formulario será considerado como la acción de añadir al carrito. En este
punto debemos recoger los siguientes datos.
• El Client-ID en una dimensión extra para usarlo en posibles conexiones con la API y
CRM
• Un número único que identifique el Lead
• Este número lo usaremos también para la transacción
• El canal por el que se inició la sesión en la que se envío el clic
• Los datos del modelo de interés para tratarlo como producto en GA

21.
21
Detalle Producto
• En la ficha del vehículo disponemos de todos los datos necesarios para mandar la
información del producto (código sku, nombre del mismo, etc)
• Uso de campos
• Category: Lo usaremos para indicar el sector del modelo (A, B, C), en los ejemplos
usaremos un sistema más amigable (urbano, compacto, etc.)
• Variant: Utilizamos este campo para el acabado del mismo
• Todos estos campos se mandan como campos ocultos del formulario y también se
recogen a su vez en la capa de datos.
• Se añaden dimensiones extra de producto como (Motor, Combustible, Nº Plazas, Nº
Puertas,..)

22.
22
Información de enlace y contexto
• Añadiremos cierta información extra para poder enlazar las distintas fases de proceso,
y también para el seguimiento offline posterior. Pasamos toda esta info como campos
ocultos y también la recogemos en la capa de datos
• El client ID lo recogemos vía GTM de la cookie _ga
• Se genera un número único para cada Lead que será la clave del seguimiento
• Usaremos ese mismo valor en la variable de id de transacción
• Se pasa la fecha de envío del lead
• También recogemos el canal de origen de la visita (adwords, seo, etc..)

23.
23
Algo de código

24.
24
Ejemplo parcial
• Con la primera función (ejemplo
reducido) comprobamos los parámetros
de la URL y le asignamos el origen del
lead correspondiente, en lugar de usar
los de google usamos una nomenclatura
más directa y fácil de interpretar.
• La segunda función valdría como
parche para generar un número de lead
si no puedes crear la BBDD, genera una
cadena de números y letras aleatoria.

25.
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Rellenando los Campos Ocultos y DL
• Pasamos las variables a los campos ocultos y a la Data Layer

26.
26
Tratamiento Leads
• La información recogida se trata offline, idealmente integrando el sistema con tu CRM
o ERP de forma que evitamos errores, y ahorramos tiempo y a medio plazo dinero.
• Si no hay opción de integración, no nos quedamos sin medir, utilizamos sistemas más
rudimentarios, al tratarse de un número reducido de ventas y leads se puede realizar
el seguimiento de forma manual con plantillas de seguimiento excel o spreadsheet.

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Parte Offline
El Seguimiento

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28
1
Parte Offline - Checkout
2 3 4
• Usaremos los distintos pasos del checkout para ver la evolución del seguimiento al
cliente, la intención es traerlo a la exposición y ahí venderle el vehículo, nos interesa
saber cuantos clientes se pierden cada paso, y la efectividad por empleado por lo que
tendremos que incluir estos datos
Contacto
Cliente
Cita
Concertada
Confirmación
Visita
Venta del
vehículo

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30.
30
A tener en cuenta
• Las fechas en las que pasan cada uno de los pasos, pueden ser necesarios más de un
intento de contacto, y más de una visita para llevar a cabo la venta, este control más
exhaustivo se llevará a cabo en el CRM, solo enviaremos a analytics el primer
contacto, la primera cita y primera visita.
• Se puede incluir en el proceso final de confirmación del checkout información sobre el
número de contactos necesarios para conseguir una visita o venta.
• El vehículo de interés puede cambiar en cualquier fase y en la compra final, se pueden
seguir estos cambios de modelo con la secuencia de eventos. Pero esto creará
inconsistencias en otros informes.

31.
31
¿Qué Necesitamos?
• Las fechas para cada uno de los pasos.
• La persona que recibe y gestiona el lead
• El vendedor al que se le asigna el cliente potencial
• Todos los datos del vehículo de interés
• Los datos para conectar las fuentes
• Y por supuesto….
• El protocolo de medición

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Dimensiones personalizadas I

33.
33
Dimensiones personalizadas II

34.
34
Métricas Personalizadas

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36.
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Hit Builder
• La información offline la mandaremos vía protocolo
de medición. Podemos programar nuestro CRM o ERP
para que envíe los hits necesarios según se produzcan
los distintos contactos y eventos durante el proceso
de venta.
• A continuación pondremos algunos ejemplos de
hits generados con la herramienta Google Hit Builder
que nos servirá para mandar de forma fácil los
eventos y realizar pruebas.
• En los ejemplos se han omitido algunas métricas y
dimensiones personalizadas
https://ga-dev-tools.appspot.com/hit-builder/

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Chuleta Protocolo de medición
• El protocolo de medición utiliza una serie de códigos para seleccionar cada tipo de
hit. Puedes verlos todos con ejemplos en Google Developers
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/parameters#cid

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Checkout 1 – Cliente Contactado

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Checkout 2 – Cliente Citado

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Checkout 3 – Visita Expo

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Checkout 4 – Pedido realizado

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Transacción

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Checkout - Confirmación

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Tracking de Llamadas.

48.
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De nuevo la clave está en el MP
• Las centralitas IP están muy extendidas y utilizan bases de datos donde se recaba mucha
información como:
• Nº Desde el que se realiza la llamada (El del cliente)
• DDI (Número) al que se llama (Nuestros números)
• Extensión que atiende la llamada (me permitirá enlazar con quién la atiende)
• Duración de la llamada (0 para llamadas no atendidas)
• Tiempo de espera hasta que se atiende la llamada
• Nº De saltos hasta que se ha atendido
• Se pueden incorporar factores extra como una encuesta final donde indicar si se ha
concertado cita.
• Y todo esto lo podemos pasar a Google Analytics con el protocolo de medición

49.
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• Configuración para el ejemplo cortesía de Vertical ibérica
Un ejemplo en tiempo real

50.
50
• Mediante un evento de llamada entrante para el control de las mismas
• Usaremos un pool de DDIs que iremos rotando para identificar las distintas fuentes
de las que llegan las llamadas, (publicidad impresa, canales digitales, etc) es
importante tener un número elevado con números sin usar que sustituyan a otros
para evitar que se usen fuera de campaña.
• Configuraremos la llamada también como si fuese una acción de comercio
electrónico añadir al carrito. Para controlar los ingresos
• dos métricas personalizadas para facilitar el seguimiento, “tiempo de espera”
“duración de la llamada”
• Para identificar las personas de los equipos usamos el valor de la extensión de
teléfono que tienen asignadas.
¿Cómo lo usaremos nosotros?

51.
51
La parte del evento
• La categoría será siempre
“llamadas entrantes”
• En la acción incluimos la extensión
de quien atiende el teléfono y si la
llamada es atendida o perdida
(duración de la llamada = 0)
• En la etiqueta tenemos asociados
los distintos DDIs a la campaña de
origen que es el valor que ponemos
• En valor lo usamos para poner la
duración de llamada

52.
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El Ecommerce
• Incluimos las métricas
personalizadas
• duración de la llamada: cm4
• Tiempo de espera: cm5

53.
https://ifttt.com
Ampliando – Control de productividad

54.
Creamos un applet nuevo en IFTTT

55.
Si pasa esto…
Buscamos que vamos a conectar

56.
Elegimos el servicio

57.
Y la acción que nos gueste
• En este caso new Alert
Delivered

58.
Indicamos la alarma
• Queremos que nos mande un evento a analytics si el tiempo perdido dentro del
horario de oficina supera una hora que he configurado en RescueTime

59.
Conectamos la cuenta

60.
Entonces pasa esto otro..
Y vamos a la parte de que pasará

61.
Escogemos Maker

62.
Maker nos permite enviar una url como respuesta,
justo lo que necesitamos para enviar un hit con el
protocolo de medición.
Y su única opción

63.
Creamos un evento con el hitbuilder
• El usuario será el número de
extensión de la persona que usa el
equipo. También lo usaremos en el
campo de etiqueta
• La categoría será “control de
productividad” y la acción “alarma
de tiempo perdido”
• El valor lo dejamos vacío para
añadir después el tiempo perdido

64.
Montamos la url
• Poniendo tras https://www.google-analytics.com/collect? El payload que
obtengo en el hitbuilder
• Todo junto tendrá este aspecto:
https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=event&tid=UA-59662337-
5&cid=102&ec=control%20productividad&ea=alarma%20tiempo%20perdido&e
l=102&ev=

65.
Configuramos el campo
• Completo el campo ev con información
dinámica sobre el tiempo perdido y
después selecciono como método GET
y content Type texto plano

66.
• Ahora cuando salte una alarma IFTTT se encargará de
enviarnos el evento a google analytics y tendremos un
histórico del tiempo de distracción del usuario que
tiene Rescuetime en su equipo.
Y listo para funcionar

67.
Y el dato llega a GA

68.
Información

69.
¿Qué información de valor puedo obtener?
• Rentabilidadde los distintos canales publicitarios.Gracias al control mediante
el lead-id y el origen (last-clic) del mismo, y la integración del comercio electrónico.
(Y la importación de costes)
• Productividadde los equipos. Tanto del equipo que gestiona los leads como los
de ventas, tendremos información como
• Efectividad en la atención telefónica. Número de llamadas atendidas y perdidas
• Efectividad Gestión Leads: % Cierre Lead / Cita (o Llamada / Cita)
• Efectividad Vendedores Cierrea venta: % Cierre Cita a Venta global y por
vendedor y asesor gestión leads
• Margen de operaciones: y margen medio por vendedor
• Comportamiento usuario:Interés en los distintos modelos, adecuación stock,
diferencia entre lo que inicialmente buscan y finalmente compran, duración
operaciones, etc..

70.
70
谢谢!
Gracias! Thank you!
Obrigado!
Merci!
Grazie!
Arigatô!
Vielen Dank!
Terima Kasih!