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Analítica Web para Un Concesionario de automóviles - eshow Barcelona 2017

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Cuando la conversión no acaba en la web. Analítica accionable para webs de leads.

Ponencia del eshow de Barcelona 2017 donde vemos a través de un ejemplo concreto en un concesionario de automóviles como usar la analítica digital para sacar información de valor sobre la efectividad de los equipos de ventas, rentabilidad de las campañas publicitarias, efectividad del call center y a conocer el interés de los usuarios en los distintos modelos, acabados de vehículo y más.

Published in: Automotive
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Analítica Web para Un Concesionario de automóviles - eshow Barcelona 2017

  1. 1. Cuando la conversión no acaba en la web: analítica accionable para webs de leads
  2. 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. 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. 4. Alguno de nuestros clientes actuales
  5. 5. Alguno de nuestros clientes actuales
  6. 6. 6 Parecen Comercios Electrónicos
  7. 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. 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.
  9. 9. Mayo 2016 Un ejemplo basado en un caso real (no era peugeot…)
  10. 10. 10 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.
  11. 11. Mayo 2016 Estableciendo un Plan.
  12. 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. 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. 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
  15. 15. Mayo 2016 Parte Online El Producto
  16. 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. 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
  18. 18. Mayo 2016 Tunning
  19. 19. 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. 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. 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. 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. 23 Algo de código
  24. 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. 25. 25 Rellenando los Campos Ocultos y DL • Pasamos las variables a los campos ocultos y a la Data Layer
  26. 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.
  27. 27. Mayo 2016 Parte Offline El Seguimiento
  28. 28. 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
  29. 29. Mayo 2016
  30. 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. 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
  32. 32. 32 Dimensiones personalizadas I
  33. 33. 33 Dimensiones personalizadas II
  34. 34. 34 Métricas Personalizadas
  35. 35. Mayo 2016
  36. 36. Mayo 2016 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/
  37. 37. Mayo 2016 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
  38. 38. Mayo 2016 Checkout 1 – Cliente Contactado
  39. 39. Mayo 2016 Checkout 2 – Cliente Citado
  40. 40. Mayo 2016 Checkout 3 – Visita Expo
  41. 41. Mayo 2016 Checkout 4 – Pedido realizado
  42. 42. Mayo 2016 Transacción
  43. 43. Mayo 2016 Checkout - Confirmación
  44. 44. Mayo 2016
  45. 45. Mayo 2016
  46. 46. Mayo 2016
  47. 47. Mayo 2016 Tracking de Llamadas.
  48. 48. 48 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. 49. 49 • Configuración para el ejemplo cortesía de Vertical ibérica Un ejemplo en tiempo real
  50. 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. 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. 52. 52 El Ecommerce • Incluimos las métricas personalizadas • duración de la llamada: cm4 • Tiempo de espera: cm5
  53. 53. https://ifttt.com Ampliando – Control de productividad
  54. 54. Creamos un applet nuevo en IFTTT
  55. 55. Si pasa esto… Buscamos que vamos a conectar
  56. 56. Elegimos el servicio
  57. 57. Y la acción que nos gueste • En este caso new Alert Delivered
  58. 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. 59. Conectamos la cuenta
  60. 60. Entonces pasa esto otro.. Y vamos a la parte de que pasará
  61. 61. Escogemos Maker
  62. 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. 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. 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. 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. 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. 67. Y el dato llega a GA
  68. 68. Información
  69. 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. 70 谢谢! Gracias! Thank you! Obrigado! Merci! Grazie! Arigatô! Vielen Dank! Terima Kasih!

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