Del ON al OFF: el gran reto de medición para las empresas

Tener información de lo que hace un usuario en una página web es relativamente fácil: podemos saber cuánto tiempo ha estado navegando, qué interacciones ha hecho, si ha comprado o no, por qué página ha llegado… 

Sin embargo, cuando la acción de este usuario traspasa la frontera online y la transacción la realiza en tienda física, parece que se nos complica algo la cosa y aparecen varias dudas

¿Cómo puedo hacer un tracking 360º del usuario omnicanal? ¿Cuántos usuarios utilizan mi página web como un simple escaparate de producto y hacen la compra en tienda física? ¿Cómo es el comportamiento On to Off de este tipo de cliente? 

Infinidad de preguntas que sólo pueden tener respuesta con una buena estrategia de medición que, a parte de los datos online, se nutra con todas las transacciones que ocurren en tienda física. ¿Cómo? Te lo explicamos a continuación. 

Tarjeta de Fidelización + estrategia de login

Si lo que queremos es conocer el customer journey del usuario omnicanal al detalle, las tarjetas de fidelización son un gran aliado. Estas, aparte de ofrecer al cliente una serie de ventajas en su compra como descuentos o acumulación de puntos, permiten al negocio obtener más información acerca del usuario: tanto de sus transacciones realizadas en tienda física, como de sus interacciones en la web y/o transacciones online. La clave está en una buena implementación y posterior utilización e interpretación de los datos.

En el entorno online, y para que el tracking del usuario con tarjeta de fidelización sea factible, será necesario potenciar estrategias de login para que éste navegue logeado. Solo de este modo, podremos recoger el número de la tarjeta de fidelización en una Custom Dimension, que crearemos AdHoc en Google Analytics y a la que la podremos llamar, por ejemplo, ClientID. 

Recoger esta información nos permitirá buscar posteriormente la navegación web de un usuario con una tarjeta (independientemente de si ha borrado o no cookies o ha entrado por un dispositivo u otro, eso sí, siempre que navegue con registrado). 

Por lo que a las transacciones que ocurran en tienda física se refiere, necesitaremos enviarlas a Google Analytics mediante el measurement protocol

De este modo, y potenciando el uso de las tarjetas de fidelización también en el entorno offline, podremos cruzar las transacciones que se producen en ambos canales. Sólo así, podremos analizar el comportamiento del usuario omnicanal y la sinergia real que existe entre el on y el off. 

Esta información, aparte de ofrecernos una visión completísima del customer journey, nos ayudará a descubrir datos que hasta entonces desconocíamos como, por ejemplo, cuántos usuarios utilizan la página web como catálogo antes de realizar una transacción en la tienda física. Además, y gracias a toda la información que obtendremos sobre el último touch point del usuario en la web antes de realizar una compra offline, nuestros ratios de conversión serán más acurados y reales, ya que podremos tener en cuenta cada una de las interacciones del usuario con nuestro site, traspasando así las fronteras que hasta ahora existían entre ambos canales.

Store Visits

Los datos que iremos obteniendo del usuario omnicanal que utiliza tarjetas de fidelización, los podremos completar con los reports de Store Visits de Google Analytics (sí, la necesidad y preocupación por trackear la influencia del on al off, es más que conocida también por Mr. Google). 

Los reports de Visitas en Tienda, hasta el momento, sólo están disponible en versión Beta y para cuentas GA360 con Google Signals activado y cuentas de Google Ads vinculadas y que, además, tengan al menos el 90% de sus localizaciones verificadas en  Google My Business.

A pesar de que las visitas en tienda son estimaciones basadas en datos de usuarios anónimos que tienen activado el historial de ubicaciones, son reports muy útiles para analizar el comportamiento omnicanal que nos ofrecen dos datos claves:

1.      Visitas en tienda: la cantidad de usuarios que han visto mi página web y, en un período de hasta 30 días posteriores, ha visitado el establecimiento físico.

2.       El % de Visitas a tienda: Corresponde al número de visitas a la tienda dividido entre el número total de sesiones en la página web en un período determinado. 

Estos reports, al trabajar sólo con datos de usuarios con Google Signals activado, se basan en aproximadamente el 10% del total de las sesiones de una página web. No obstante, es una información muy relevante para entender el customer journey del usuario omnicanal. Además, este informe también nos ofrece información sobre cuáles de los canales están derivando más visitas al establecimiento físico, basándose en el modelo de atribución ‘last non-direct click’: que descarta el tráfico directo y atribuye el 100% del valor de la visita en tienda al último canal en el que el cliente ha hecho click antes de su entrada al establecimiento físico.

En definitiva, tanto los datos que podemos extraer de las tarjetas de fidelización como los que nos muestran los informes de Store Visits de GA, son realmente interesantes para entender el comportamiento del usuario omnicanal y que nos dan pistas sobre la influencia que tiene el canal online con el offline. Al final, los datos son siempre un gran aliado, la clave está en saber cómo obtenerlos para luego analizarlos y sacar conclusiones.

¿Te ayudamos? 😉

Iris Sande

Iris Sande

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
3 min
Suscríbete a nuestra newsletter

Los mejores artículos de analítica digital para potenciar tu negocio.

Dejar un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Entradas relacionadas

Visualizaciones personalizadas de datos en google data studio

Google Data Studio se está posicionando como una de las herramienta más utilizada en el mundo de la visualización de datos y reporting. Como todas las herramienta de esta naturaleza, el tipo de visualización de datos que nos permite crear es limitada. Por ahora podemos mostrar nuestros datos a través de diferentes widgets: Scorecard Tablas

3 minutos

Dificultad

AudienceStream de Tealium

AudienceStream es un Customer Data Platform (CDP) de Tealium. Se trata de una herramienta para segmentar y crear audiencias en tiempo real.

2 minutos

Dificultad