Seguimiento de conversiones: medir de forma fiable el éxito de las campañas publicitarias
Quien lanza una campaña quiere saber, al final, si ha merecido la pena. El seguimiento de conversiones registra precisamente eso: compras, clientes potenciales, consultas u otras acciones objetivo, y las asigna al canal que realmente las ha generado. Sin un seguimiento eficaz, cualquier medición del éxito no pasa de ser una suposición, aunque el número de clics y el seguimiento de las URL parezcan buenos a primera vista.
Lo que pone de manifiesto el seguimiento de conversiones
Un sistema de seguimiento bien configurado responde a preguntas que las cifras de alcance por sí solas no pueden aclarar:
- ¿Qué campaña genera más ventas?
- ¿Cuántos clics se necesitan para realizar una compra?
- Puntos de contacto previos a la conversión
- Coste por conversión por canal
- ¿La optimización de la página de destino genera más ventas?
Elegir correctamente los modelos de atribución
Incluso con datos completos, sigue sin resolverse una cuestión importante: ¿a qué punto de contacto se atribuye una conversión cuando un usuario ha visto varios anuncios previamente? Los modelos de «último clic» atribuyen todo el éxito al último clic y, al hacerlo, suelen subestimar los puntos de contacto anteriores.
En la práctica, solo merece la pena pasar a una atribución basada en datos a partir de un determinado volumen de campañas y clics; con presupuestos muy reducidos, un modelo sencillo suele ofrecer cifras más estables y fáciles de interpretar.
Los modelos basados en datos o en la posición distribuyen el éxito de forma más realista entre varios puntos de contacto.
- El modelo de «último clic» sobrevalora los puntos de contacto tardíos
- La atribución basada en datos distribuye el éxito de forma más realista
- El modelo basado en la posición da mayor peso al primer y al último clic
- La elección del modelo depende del volumen de la campaña
- Comprueba periódicamente la calidad de los datos
Las microconversiones como indicador temprano
No todas las campañas se traducen inmediatamente en una compra o en una solicitud de contacto, sobre todo cuando los procesos de decisión son más largos. Las microconversiones, como la suscripción a un boletín informativo, la descarga de un PDF o el desplazamiento prolongado por la página de un producto, proporcionan información valiosa, incluso antes de que se produzca la conversión final, sobre si una campaña está llegando al público objetivo adecuado.
- La suscripción al boletín informativo como señal temprana
- La descarga de un PDF indica interés de compra
- Desplazamiento prolongado por las páginas de productos
- Indicadores tempranos antes de la compra
- Importante en los procesos de decisión prolongados
Informes periódicos en lugar de una visión puntual
Una sola semana con buenos resultados dice poco sobre el rendimiento real de una campaña, ya que las fluctuaciones en el comportamiento de los usuarios, los efectos estacionales o los acontecimientos externos pueden generar variaciones a corto plazo. Por eso damos importancia a la elaboración de informes periódicos que abarquen periodos más largos y que pongan de manifiesto las tendencias, en lugar de los picos diarios aislados. Además, los ciclos de información fijos, por ejemplo semanales o mensuales, garantizan que las anomalías se detecten a tiempo y no se detecten hasta meses después, cuando un error ya haya tenido un impacto significativo en el presupuesto.
- Centrarse en las tendencias en lugar de en los picos diarios aislados
- Tener siempre en cuenta los efectos estacionales
- Establecer informes semanales o mensuales
- Detectar las anomalías a tiempo y reaccionar
- Evitar los perjuicios presupuestarios derivados de errores
Errores típicos
Las fuentes de error más frecuentes son las conversiones contadas por duplicado, la falta de asignación entre dispositivos o los códigos de seguimiento que dejan de funcionar correctamente tras elrediseño de una página web. Comprobamos periódicamente las configuraciones existentes en busca de este tipo de deficiencias, antes de que las decisiones presupuestarias se basen en cifras erróneas.
- Evitar las conversiones contadas por duplicado
- Comprobar periódicamente la asignación entre dispositivos
- Comprobar los códigos de seguimiento tras el relanzamiento
- Validar las configuraciones antes de tomar decisiones presupuestarias
Bases técnicas y puesta en práctica
La base técnica para el seguimiento de conversiones suele establecerse a través de Google Tag Manager, donde se definen los desencadenantes para compras, envíos de formularios u otras acciones objetivo. La optimización de las páginas de destino también está estrechamente relacionada con el seguimiento, ya que solo los datos medidos muestran qué variante de la página de destino convierte realmente mejor.
- Definir desencadenantes en Google Tag Manager
- Registrar envíos de formularios y compras
- Comparar variantes de páginas de destino basándose en datos
- Integrar estrechamente el seguimiento y la optimización
Del seguimiento a la gestión presupuestaria
En cuanto se disponga de datos de conversión fiables, se podrá reasignar el presupuesto en el marketing de medios de pago de forma específica hacia los canales y campañas que hayan demostrado ofrecer resultados.
- Reasignar el presupuesto a los canales más eficaces
- Resultados demostrables como base para la toma de decisiones
- Gestionar de forma específica los medios de pago
- Reducir de forma sistemática las campañas poco eficaces
Retos relacionados con el uso de múltiples dispositivos y canales
Hoy en día, los usuarios cambian con total naturalidad entre el smartphone, la tableta y el ordenador de sobremesa antes de tomar una decisión de compra, lo que dificulta el seguimiento clásico basado en dispositivos individuales. Sin señales adicionales, como un inicio de sesión o un número de cliente vinculado, la identificación de un usuario a través de varios dispositivos es limitada. Por ello, apostamos por una combinación de varias señales y estimaciones modelizadas para obtener, a pesar de estas lagunas, una visión lo más completa posible del recorrido del cliente, en lugar de ignorar simplemente el comportamiento entre dispositivos.
- El comportamiento de los usuarios en distintos dispositivos es difícil de registrar en su totalidad
- El inicio de sesión o el número de cliente como señal
- Utilizar varias señales combinadas
- Las estimaciones modelizadas cubren las lagunas de datos
- Representar el recorrido del cliente de la forma más completa posible
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