En este post compartimos contigo los pasos que seguimos a la hora de articular e implementar la estrategia de datos de uno de los clientes con los que hemos trabajado recientemente. El nombre del cliente es Mi Spalist. Es un buscador vertical y un directorio de servicios en el que las personas (o usuarios) que quieren recibir un masaje buscan profesionales (autónomos o empresas) para contactar con ellos. A su vez, estos profesionales se registrarán para aparecer en las búsquedas de los usuarios.

La mayoría de los proyectos que caen en manos de Minimum se desarrollan con Webflow. Consideramos que esta herramienta es la mejor herramienta de NoCode para desarrollar webs. En este caso, y antes de empezar a desarrollar la estrategia de datos, implementaremos en Webflow la Píxel de Google Analytics mediante Google Tag Manager.

Consideraciones preliminares

A la hora de presentar y definir un proyecto, solemos tener en cuenta dos cosas; la primera es la tipo de modelo de negocio estamos hablando de y el segundo es la fase en la que se desarrolla el proyecto está en.

1. Modelo de negocio

En este caso, en términos del modelo de negocio, estamos ante un mercado, es decir, un mercado digital en el que tanto los proveedores como los usuarios finales se encuentran e interactúan. En nuestro caso, la dinámica de interacción entre los proveedores (en adelante los clientes) y quienes reciben el servicio (en adelante los usuarios) se llevará a cabo a través de:

1. Una suscripción de los clientes que luego aparecerá en-
2. Un directorio al que los usuarios finales podrán acceder para elegir el servicio que necesitan

2. Fase del proyecto

En cuanto a la fase de proyecto, dado que el proyecto partió de cero, habiendo completado la fase de ideación pero sin ninguna configuración todavía -ni diseño ni construcción-, en este caso se trataba de una fase inicial.

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Definición de la estrategia de datos del mercado

Una vez que hayamos definido estos dos aspectos del proyecto y teniendo en cuenta ambos en todo momento, podemos empezar a diseñar nuestra estrategia de seguimiento de datos. Disponer de una estrategia de datos nos ayudará a extraer información para mejorar el rendimiento del proyecto. En otras palabras: nos ayudarán a rastrear y mejorar cualquier proyecto basado en datos.

Estos son los pasos que seguimos:

1. Plan de medición: en el que definimos los objetivos principales y secundarios y determinamos cómo vamos a medir si se están cumpliendo o no.
2. Etiquetado y configuración: donde detallamos todas las implementaciones que hay que llevar a cabo para obtener los datos que necesitamos. También explicaremos la configuración que hemos realizado en Google Analytics.
3. Visualización de datos: lo que entregamos al cliente para que pueda leer y entender los datos.

Fase 1: Plan de medición

En el plan de medición definimos y buscamos los objetivos que orquestarán toda nuestra estrategia de datos. Una vez que los hayamos definido, tenemos que especificar las métricas que necesitaremos para poder medir el logro de los objetivos. A estos indicadores los llamaremos KPI o indicadores clave de rendimiento.

1. Objetivos

Distinguimos dos tipos de objetivos: en primer lugar, el objetivo principal, el que «define» el proyecto y su razón de ser. En segundo lugar, los objetivos del activo digital, que en este caso es el sitio web.

1.1. Objetivo principal

Dado que nos encontramos en la primera fase del negocio, nuestro objetivo principal será validar la idea de negocio. Es decir: garantizar que la idea sea de interés para los usuarios, para la gente.

1.2. Objetivos de los activos digitales

Los objetivos secundarios o de activos digitales serán aquellos que «desentrañen» el objetivo principal a un nivel más concreto, en referencia al activo digital, que en nuestro caso es el sitio web.

Los objetivos del activo digital se dividirán en dos rutas; las relacionadas con los clientes y las relacionadas con los usuarios.

Estos objetivos serán:

1. Adquisición: la atracción de tráfico de clientes y usuarios a nuestro sitio web.
2. Retención: la recurrencia de aquellos clientes que ya se han registrado en nuestro modelo de suscripción a su cuenta.
3. Conversión: registro de clientes en nuestro modelo de suscripción y contacto del usuario final con nuestros clientes.

Es importante visualizar los objetivos en detalle, con números y fechas. Por ejemplo, uno de los objetivos de adquisición podría traducirse como «al menos 30 000 usuarios acceden a nuestro sitio web cada semana», el objetivo de retención podría traducirse como «el 50% de nuestros clientes acceden a su cuenta dos veces por semana» y un objetivo de conversión podría traducirse como «tener 10 000 suscriptores en nuestra base de datos al final del primer trimestre».

2. Indicadores clave de rendimiento

Los KPI o indicadores clave de rendimiento son los datos que nos indican si los objetivos que queremos alcanzar se están cumpliendo o no.

Para una mejor comprensión, dividiremos los principales KPI en dos secciones. Por un lado, los KPI relacionados con el usuario y, por otro lado, los relacionados con el cliente.

Para obtener correctamente todos estos datos, hemos combinado diferentes tipos de herramientas:

- Por un lado, las herramientas de la suite Google Analytics (Google Analytics, Google Tag Manager). Con ellas obtenemos datos como el número de usuarios que llegan a nuestro sitio web o los dispositivos y fuentes desde los que lo hacen,...

- Por otro lado, los datos de nuestra base de datos -Memberstack-. Enviamos los datos de Memberstack a un documento dinámico de Google Sheets y los conectamos a Google Data Studio. De Memberstack obtenemos datos como el tipo de plan de clientes o los perfiles de los clientes.

También recopilaremos datos adicionales que consideremos interesantes pero no obligatorios para determinar el logro o el fracaso de nuestros objetivos.

Fase 2: Etiquetado y configuración

La guía de etiquetado es básicamente un documento que enumera qué etiquetas deben implementarse y en qué parte de la página web. Puede entenderse como las «instrucciones» o el modelado de los datos que se implementarán en la página web.

Google Analytics no nos proporciona todos los datos que queremos extraer de forma predeterminada. Pongamos un ejemplo concreto: en este proyecto, Google Analytics nos indica cuándo un usuario entra en una página específica e incluso podemos saber el nombre de esa página. Sin embargo, para entender el nombre que aparece en Google Analytics debemos darle ese nombre a la página de forma externa. Otro ejemplo sería el de los clics: si queremos saber en qué elemento concreto ha hecho clic un usuario (por ejemplo, saber cuántos usuarios acceden a un formulario desde una determinada CTA o saber qué CTA está funcionando mejor).

1. Guía de etiquetado

En esta guía de etiquetado en particular definiremos dos tipos de variables:

1.1. Variables de página

Las variables de página se utilizan para agrupar las páginas por su naturaleza. Por ejemplo, podemos agrupar todas las páginas que hacen referencia a cuestiones legales o todas aquellas que son informativas.

Si los agrupamos, podemos filtrar los registros de nuestro sistema de suscripción y saber si la información que proporcionamos tiene algún efecto en la conversión. Si no, quizás sea una sección de nuestro sitio web que podríamos mejorar.

1.2. Variables de evento

Las variables de eventos de interacción se refieren a aquellas acciones que los usuarios realizan en nuestro sitio web y que nos interesa identificar. Por ejemplo, cuando hacen clic en un botón determinado o si abren alguna de las preguntas frecuentes.

Dado que los eventos de Google Analytics pueden contener tres capas de datos diferentes (la categoría del evento, la acción del evento y la etiqueta del evento), nos interesará especificar en este punto qué información queremos que nos brinde cada una de estas capas de datos.

En el ejemplo que verás en la imagen de abajo, estamos hablando de un botón de contacto con el terapeuta. Como disponemos de otro tipo de botones de contacto, asignaremos como categoría a estos eventos de contacto con el terapeuta el nombre Solicitud de contacto en la que se hizo clic.

Además, como puedes ver, este botón tiene tres variantes: contactar por llamada, por mensaje de texto y por correo electrónico. Estas tres variantes se incluirán en la acción del evento. Por último, dado que nos interesa saber si el usuario ha intentado contactar con un terapeuta individual o con un SPA, recogeremos el tipo de página en la etiqueta del evento -que, como señalamos al explicar las variables de la página, indicará si se trata de una página de terapeuta individual o de un centro de masajes o SPA-:

2. Configuración de Google Analytics

Como hemos mencionado anteriormente, Google Analytics nos proporciona solo algunos datos por defecto, pero no todos los que nos interesan. Por eso, en Minimum solemos configurar Google Analytics de diferentes formas para cada proyecto.

Anteriormente, habremos introducido en nuestro sitio web de Webflow el Píxel de Google Analytics mediante Google Tag Manager.

2.1. Configuración de objetivos o metas en Google Analytics

Como nos interesa saber cuántas conversiones tenemos (clientes que se suscriben a nuestro modelo de suscripción), tendremos que configurar Google Analytics para que considere lo que queremos como conversión.

En nuestro caso, queremos que Google Analytics considere una conversión cada vez que un cliente se registre en el sitio web y confirme su registro tras recibir el correo electrónico de confirmación de la cuenta.

El proceso de registro para este proyecto es el siguiente:

• Primero, un usuario entra en la página para elegir su cuenta
• Luego, selecciona si desea crear una cuenta de terapeuta independiente o de un centro SPA.
• Después, hace clic en el botón para registrarse y luego completa un pequeño formulario.
• Finalmente, el usuario recibe un correo electrónico de confirmación en su bandeja de entrada a través del cual puede acceder a la página de confirmación de registro.

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Para configurar un objetivo con un embudo de ventas, esta opción debe seleccionarse al definir el objetivo en Google Analytics.

Estableceremos el objetivo como un tipo de destino. El destino final será una página de agradecimiento. También creamos los pasos diferentes y consecutivos como se muestra en la captura de pantalla anterior.

Gracias a esto, podremos visualizar en Google Analytics nuestro objetivo en modo embudo y sabremos dónde están cayendo los usuarios:

Fase 3: Visualización de datos

Por último, para facilitar la comprensión de los datos, hemos creado diferentes paneles en Google Data Studio con diferentes temas para agrupar los resultados de forma lógica.

La distinción de los paneles que hemos hecho es la siguiente:

3.1 Un panel de tráfico general que recopilará todas las visitas al sitio web y sus detalles.

3.2 Un panel de tráfico general que recopilará todas las visitas al sitio web y sus detalles.

3.3 Dos paneles de control de clientes (como mencionamos anteriormente, los clientes son los que pagan, en este caso los SPA o los terapeutas independientes).

• Uno que recopila clientes potenciales: los clientes potenciales son solicitudes de «algo» que damos en nuestro sitio. En el caso de nuestros clientes, un lead será el visitante que cumpla los objetivos que le hemos marcado. En este caso, consideraremos como clientes potenciales a aquellos clientes que se registren, verifiquen su cuenta y/o activen su perfil.
• Otro que recopila los eventos de interacción: básicamente hay tres pasos o interacciones que nuestros clientes pueden seguir: 1. registrarse, 2. verificar su cuenta y 3. activar su perfil.

3.4 Dos paneles de usuario (definimos a los usuarios como clientes finales, es decir, aquellos que utilizan nuestro sitio web para ponerse en contacto con terapeutas o SPA).

• Uno que recopila clientes potenciales: un cliente potencial será un usuario que contacte a un terapeuta.
• Otro que recopila eventos de interacción: básicamente hay dos interacciones que los clientes finales o usuarios pueden realizar: 1) guardar a un terapeuta en sus favoritos y 2) contactar a un terapeuta.

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