José Gómez-Zorrilla - Guía práctica de analítica digital: ROI, KPI y métricas. Cómo medir y optimizar tu estrategia digital para potenciar tu negocio.

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Cualquier profesional o empresa que tenga presencia y actividad en Internet (página web, e-commerce, blog o redes sociales) necesita analizar sus acciones para determinar si se están cumpliendo los objetivos marcados en su estrategia digital.

¿Tu estrategia digital no está funcionando y no entiendes por qué? ¿No logras alcanzar los objetivos de ingresos y conversión?

Una buena analítica digital consiste en recopilar e interpretar correctamente los datos que se obtienen de las diferentes métricas y herramientas y convertirlos en información de valor para tu negocio. Con Guía práctica de analítica digital aprenderás de una manera sencilla a optimizar y medir tu estrategia de marketing digital paso a paso y con ejemplos reales para que cumpla su misión. Solo así podrás extraer conclusiones válidas para gestionar, mejorar y escalar tu negocio en el corto, medio y largo plazo.

¿Estás midiendo los datos correctos? ¿Los estás midiendo bien?

Este manual recoge los KPI, las métricas y los ratios indispensables para analizar la optimización, conversión y rentabilidad de cualquier negocio digital. Te ayudará a definir los más adecuados para tu estrategia y te dará las claves para entenderlos e interpretarlos. Además, aprenderás a definir tus objetivos, a fijar un precio adecuado para tus productos o servicios digitales, a construir un cuadro de mandos estratégico, a trabajar la estructura de costes y a parametrizar la rentabilidad de tu marca, aunque no seas analista, profesional del marketing o financiero.

A todos nuestros clientes, alumnos y amigos porque día a día depositan su negocio digital y su futuro en las manos del equipo de Windup, con el único objetivo de mejorar su rendimiento.

ÍNDICE

PRÓLOGO

Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo

Conozco a Dani y a José desde hace más de diez años, cuando me inicié en el mundo digital con la puesta en marcha de mi primer proyecto emprendedor que, aunque finalmente fue fallido, me ayudó a entender y profundizar en las variables y palancas básicas para construir y hacer crecer un negocio y un producto 100 % digital. Recuerdo mi primera conversación con ambos cuando estábamos preparando nuestro one-pager para inversores: «muchas métricas», «hay que ganar foco», «busca qué puedes medir, qué es accionable y qué ayuda a mejorar y evolucionar el negocio». Mucho ha llovido desde entonces y por el camino, además de forjar una buena amistad, hemos ayudado a muchas compañías y a muchos empresarios a conocer, diseñar y explotar su propia estrategia digital desde la experiencia conjunta en marketing, costes y producto.

Independientemente de si el lector se encuentra en los inicios profesionales o si le avala cierta experiencia en la gestión de modelos de negocio digitales, encontrará en esta guía práctica de analítica digital una lectura amena que sin duda le ayudará a responder a preguntas tan frecuentes como

• ¿Es mi estrategia digital viable?
• ¿Qué está funcionando bien? ¿qué necesita mejorarse?
• ¿Qué es prioritario?
• ¿A o pulso el freno?
• ¿Qué impacto tiene en caja y P & G si pulso el acelerador?

Sin duda, hoy vivimos un proceso de transformación digital acelerado; y si bien muchas organizaciones han apostado en estos dos últimos años por abrazar los beneficios de la tecnología y de las estrategias digitales, estamos aún en una fase muy inicial donde resulta clave entender cómo medir y gestionar nuestros negocios con éxito.

Los conocimientos y habilidades necesarios para gestionar modelos digitales, sobre todo los basados en modelos de suscripción, son algo más complejos que los tradicionales. Las métricas más tradicionales de cualquier cuadro de mando habitual pueden no servir para capturar los factores más relevantes en un modelo digital y marcar así la diferencia en la gestión de los resultados futuros.

Por ello por lo que después de haber leído Guía práctica de analítica digital, creo que José y Dani están en lo cierto al asegurar que «el proceso de compra digital de los clientes en el mundo digital se extiende a lo largo de todo su período de vida», ya que precisamente es la capacidad que tenemos de medir y gestionar proactivamente cómo adquirimos, cómo ayudamos a repetir una compra, cómo maximizamos el uso de un determinado servicio o cómo conseguimos monetizar al cliente a lo largo de su período de vida lo que realmente distingue la gestión de un negocio digital de otro tradicional.

Desde mi experiencia, uno de los aspectos clave en la gestión de cualquier producto digital y que lleva a sorpresa a muchos profesionales de este tipo de modelos digitales, especialmente los basados en suscripción, radica en que arriesgar y acelerar una determinada estrategia puede venir acompañado, muy frecuentemente, de una reducción de la rentabilidad y del flujo de caja. Entonces, ¿cómo saber si nuestras estrategias funcionarán? La respuesta es sencilla pero compleja: bajando a la gestión del dato por cliente, por canal, por producto… en definitiva, las unit economics, como se conoce en el argot del mundo de los modelos digitales o suscripción.

Para mí, uno de los puntos clave para entender la importancia de los KPI y de los cuadros de mando de un modelo digital es el paradigma del flujo de caja en modelos de suscripción . Muchos modelos de negocio digitales se enfrentan a pérdidas nada relevantes en los primeros años que afectan directamente a la gestión de la caja, principalmente porque se necesita una inversión inicial para adquirir clientes, pero la recuperación no se produce upfront sino mes a mes. Imaginemos que nos cuesta adquirir un único cliente 6000 €, facturamos 500 € al mes y nuestro producto tiene un margen del 80 %. Bajo estas premisas tendremos un flujo de caja negativo durante los primeros 13 meses. Si esto es lo que experimentamos cuando hablamos de un único cliente, ¿qué ocurrirá si empezamos a hacerlo realmente bien en nuestra estrategia digital y aceleramos la adquisición de clientes con dos, cinco o diez clientes más al mes? Pues claramente empeorarán los requisitos de financiación y se desplazará el punto de equilibrio varios meses más adelante, en torno al mes cuarenta.

La crudeza del flujo de caja es una nota negativa a las bondades de la generación de caja proveniente de una base instalada de usuarios cada vez mayor. A medida que se adquiere un volumen de usuarios de mayor peso, las tensiones de caja se reducen y la generación de flujo positivo se acelera y contribuye exponencialmente. Resulta de vital importancia, como se ha intentado explicar con este ejemplo, entender y construir cuadros de mando que reflejen variables destacadas para la gestión y supervivencia de modelos digitales

Por todo ello, animo a la lectura de este libro. Más allá de tener una lectura agradable, se trata de disponer de un manual de referencia inicial y volver a su lectura cuando necesitemos entender si nuestra estrategia digital y las palancas empleadas están siendo medidas y ejecutadas con éxito.

Miguel Ángel Cervera

Digital Sales & Marketing Leader en Microsoft EMEA

INTRODUCCIÓN

Estamos en un contexto digitalizado en el que los datos se han transformado en el nuevo petróleo del mercado; un nuevo activo intangible por el que apuestan e invierten todas las empresas. Su poder es tal, que están cambiando los modelos de negocio, que ahora pivotan y definen sus estrategias con el foco puesto en tres ejes estratégicos: datos, analítica y toma de decisiones de negocio (data, analytics, and business). En esta coyuntura, la analítica digital vive un momento de plena madurez, ya que no hay empresa que no quiera aumentar las conversiones y/o generar más ingresos que no tenga como base de su estrategia online una buena medición y un buen análisis de los datos de todo su ecosistema. Esto se traduce en millones de datos soportados por múltiples herramientas de medición y parametrización que deben ser visualizados por plataformas de visual analytics y que evolucionan y revolucionan la toma de decisiones desde los modelos descriptivos de antaño hasta los complejos modelos predictivos actuales. Los datos suponen una ventaja competitiva en cualquier sector con alta competencia.