Aprende a subir costes a Google Analytics y a analizar tus campañas correctamente

Conocer el rendimiento de nuestras campañas es clave a la hora de evaluar el impacto obtenido con cada una de ellas.  Además, nos da la oportunidad de optimizar el presupuesto que invertimos, potenciando las (campañas|keywords|fuentes) que son más rentables y eliminando las que no  aportan ningún beneficio.

Ahora viene la mejor parte, ¿qué entendemos cómo “campaña rentable”? ¿cuáles son las métricas que nos ayudan a decidir si una campaña es mejor que otra o dónde poner más énfasis?

  • El porcentaje de rebote.
  • El ratio de conversión.
  • Los ingresos procedentes de las ventas.
  • Valor de la visita
  • El CPC (coste por click).
  • El CPL (coste por lead).
  • El CPM (coste por mil impresiones).
  • El CPA (coste de adquisición).

Únicamente con el uso de cualquiera de los indicadores mencionados arriba estaríamos perdiendo información clave a la hora de evaluar el rendimiento de nuestras campañas e incluso podríamos tomar decisiones erróneas o parciales. El ROAS o el GP son las métricas que nos faltan para entender mejor el rendimiento real de una campaña ya que nos dice cuál es la relación entre el coste y el beneficio. Una campaña puede convertir muy bien pero si su coste es mayor que su beneficio, no saldrá a cuenta.

El ROAS (Return on Ad-Spend)

Esto es a lo que realmente muestra Google Analytics cuando calcula el ROI dentro de la herramienta (¡ojo con esto!). Se puede calcular mediante dos métodos distintos:

Método 1: (Ingresos de campañas – Coste campañas)/Coste campañas x 100

Aplicando este cálculo, se substrae el coste de los ingresos formando una métrica que informa del beneficio obtenido. Esto quiere decir que con 100 € de ingresos y 100 € de gastos obtendremos el “punto muerto (break even)” en un 0% de ROAS. En una situación en la que tengamos 200€ de ingresos y 100€ de gasto en campñas, doblando los gastos, se expresará con un ROAS del 100%.

Método 2: (Ingresos de campañas/Coste campañas) x 100

Con este método si tenemos 100 € de ingresos y 100 € de gastos nos devolverá un retorno del 100% sobre el gasto realizado, lo que significa que estamos en “punto muerto (break even)”. En una situación en la que tengamos 200€ de ingresos y 100€ de gasto en campañas, se expresará con un ROAS del 200%. En el momento en que el ROAS nos muestre un 50% significará que solamente estamos recuperando o ingresando el 50% del total invertido.

El GP (Gasto Publicitario) expresado en %

(Coste campañas/Ingresos de campañas) x 100

Utilizando el gasto publicitario estamos informando del porcentaje de gasto realizado sobre el total de los ingresos obtenidos. Es decir si tenemos 100 € de ingresos y 100 € de gasto nos devolverá un un 100% de gasto publicitario, lo que significa que estamos en “punto muerto (break even)”. En una situación en la que tengamos 200 € de ingresos y 100 € de gasto, obtendremos un GP del 50%, es decir hemos gastado la mitad de lo que hemos ingresado. Este indicador funciona muy bien cuando sabemos el % de gasto de cada recurso (p.e. producción, transporte, otros gastos fijos, etc…), con ello seremos mucho más precisos en la evaluación de la rentabilidad de las campañas y podremos fijar un valor máximo de GP para que la campaña sea verdaderamente rentable. Imaginaros que nuestro coste de producción es del 40% sobre los ingresos obtenidos y el GP es del 100%, en realidad estaríamos perdiendo dinero y en una situación de punto muerto (break even) falsa.

Vamos a ver un ejemplo en la siguiente tabla:

analizar-campanas-marketing-analytics

Si nos fijamos en la “Campaña 2”, tiene un CPL (coste por lead) muy económico y además nos reporta mucho volumen de visitas. Podríamos tener la tentación de apostar seriamente por esta campaña ya que el CPL nos sale más a cuenta que las demás y su coste es también muy bajo. Sin embargo, si nos fijamos en la conversión y el gasto publicitario vemos que quizás no es la mejor opción ya que la relación entre coste / beneficio no es de lo más óptimo.

Del mismo modo, la campaña 4 deberíamos eliminarla totalmente de nuestro plan de medios ya que se estamos perdiendo dinero. El GP indica que su coste es más elevado que los ingresos aportados.

Y finalmente, apostar por la campaña 3 puede ser una clara oportunidad de mejora: por sus conversiones (LTR y conversión a venta) y por su relación entre coste y beneficio.

Este análisis se hace ahora manualmente, recogiendo información de diferentes fuentes de datos y  luego se exporta en un Excel, lo que hace perder mucho tiempo en la manipulación de los datos e implica mayores riesgos de error.

También hay quién analiza el rendimiento de las campañas desde una única fuente (Google Analytics) teniendo en cuenta los indicadores disponibles (visitas, rebote, conversión, ingresos, valor de la visita) a falta de la información de costes. Con esto corremos el riesgo de tomar conclusiones sesgadas o parciales y por lo tanto incorrectas.

Bien, Google lleva tiempo viendo esta problemática y finalmente ha optado por incluir la opción de importar costes de campañas y cerrar así el círculo. Tener toda la información necesaria para el análisis de campañas en Google Analytics ya es una realidad con esta nueva funcionalidad.

Cómo subir costes de campañas en Google Analytics

A continuación vamos a definir paso a paso como subir los costes de campañas en Google Analytics:

Paso 1 – Crear una fuente de datos en el área de Administración de Google Analytics

Seleccionamos la pestaña “Definiciones personalizadas” dentro del nivel de propiedad  en la sección de Administrador.

administracion-google-analytics

A continuación, pulsamos en el botón “Nuevo origen de datos personalizado”

nuevo-origen-datos-personalizado

Indicamos un nombre y descripción de la fuente y luego a que perfiles vamos a mostrar la información y le damos a Guardar.

fuente-datos-personalizada-analytics

Hay que tener presente el ID de la fuente porque lo necesitaremos a posteriori para subir los costes.

id-campana-google-analytics

 Paso 2 – Crear el csv con la información de costes

El CSV tiene que tener un formato concreto para que sea compatible con el sistema.

El archivo

  • El archivo debe estar codificado en UTF-8
  • El peso máximo del archivo debe ser 5MB
  • Si se utiliza Excel, se recomienda guardar el archivo como CSV (MS-DOS)
  • El archivo debe contener en la primera línea la definición de las métricas y dimensiones que vamos a importar con el formato requerido.
  • El archivo debe contener las dimensiones ga:medium, ga:source y almenos una métrica ga:adClicks, ga:adCost o ga:impressions cómo columnas obligatorias.
  • No puede haber valores vacíos  para las dimensiones obligatorias ga:medium y ga:source y tampoco para una de las siguientes métricas ga:adClicks, ga:adCost o ga:impressions. Las métricas que no se incluyan tendrán un valor de 0.

Las celdas

  • Las celdas tienen un máximo de 2048 caracteres
  • Los valores vacíos pueden especificarse de la siguiente forma:  source1,medium1,,100
  • Si se quiere incluir comas en una celda, el valor tendrá que estar enmarcado por dos comillas. Ej: source1,”medium,ether”,group1,100

Un ejemplo de cómo quedaría el archivo:

archivo-csv-costes

Paso 3 – Subir el archivo a Google Analytics

Tenemos varias herramientas para subir el CSV a Google Analytics:

Para subir costes directamente a Google Analytics utilizando la API sin la ayuda de ninguna herramienta de las nombradas anteriormente, podéis consultar el siguiente enlace: https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/mgmtReference/management/dailyUploads/upload

Más información en: https://developers.google.com/analytics/devguides/platform/features/cost-data-import

Autor:

Web Analytics Consultant en Metriplica, Expertos en Analítica Web. Licenciada en Publicidad y Relaciones Públicas por la Universitat Ramon Llull. Especializada en marketing online y analítica web.

3 Comments

  1. Aporta un punto de vista muy realista a la métrica de la inversión publicitaria. Son muchas variables, muchos objetivos y anhelos los que medimos y analizamos en cada una de las acciones, pero la única verdad es que sin saber lo que nos ha costado, no podemos saber como nos ha ido.

    Sólo quedaría poder añadirle la consecución de microconversiones, como valores acumulados al objetivo de macroconversión.

    Esta genial. Gracias por compartirlo.

  2. Enric Aparici

    Entiendo que así consigo analizar la campaña, definida por las utm’s, una vez finalizada, pero como hago para integrar esa información de forma continua en el tiempo?

    Tengo que ir cargando la información diariamente? Existe algún procedimiento automático?

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