Los 6 errores de analítica más frecuentes en ecommerce
Errores que cuestan mucho dinero
Hola a todos! 😊 Soy Andrés Barreto de Product Hackers, y esta es la edición #102 de la Newsletter EcomMartech. Muchísimas gracias por leerme cada semana, ya somos +2071 personas por aquí. ¿Te unes? 👇🏾
En esta edición vamos a profundizar sobre datos y analítica en ecommerce, y para ello he invitado a David Pombar de Trackingplan, así que sigue leyendo porque si te interesa la temática, con David vamos a ver los principales errores de analítica que se cometen en los ecommerces, y el impacto que tienen en el negocio a nivel económico, sobre todo en la inversión publicitaria.
Vamos a ello 👇🏽
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Los 6 errores de analítica más frecuentes en ecommerce
Hola, soy David Pombar y llevo más de 18 años impulsando el desarrollo de productos digitales en diversos ámbitos, incluyendo consultorías de software, sectores corporativos y startups, así como liderando mis propios emprendimientos.
Desde que inicié mi trayectoria por el mundo de los datos y la analítica digital, junto con mi equipo en Trackingplan habremos realizado miles de auditorías a ecommerces para darles a marketers, analistas y especialistas en etiquetado una visión clara sobre lo que sus apps y webs realmente están recogiendo de sus usuarios y enviando a sus plataformas de análisis, producto y marketing.
Con ello, más a menudo de lo que nuestros clientes quisieran, he podido ver como lo que realmente está implementado difícilmente se parece a lo que hay documentado en sus guías de etiquetado. Sí, hablo de ese documento en constante evolución, y que probablemente ya esté desactualizado para cuando hayas acabado de leer esta frase.
Ser jefe de producto de un SaaS que constantemente monitoriza tus implementaciones solo puede significar una cosa: haber visto cientos de errores afectando la calidad del dato en ecommerces de todo tipo.
Por ello, en esta newsletter de Andrés, quiero centrarme en algunos de los errores más comunes que he visto y que creo que vale la pena comentar. ¡Vamos allá!
Error 1: Propiedades requeridas que no llegan en el 100% de los hits
La analítica se basa en eventos, propiedades de eventos y propiedades de usuario/sesión. Sin embargo, algo muy común es que nos confiemos de que todas estas propiedades se están recopilando por el simple hecho de ver los eventos disparándose correctamente.
Nada más lejos de la realidad, a diario vemos propiedades requeridas como son el ID de usuario, el valor de la transacción o el nombre del producto, que deberían registrarse con cada interacción del usuario, pero que de alguna manera no se están enviando en su totalidad a pesar de estar correctamente documentadas como requeridas en sus guías de etiquetado.
Error 2: Eventos dentro del funnel de venta que desaparecen
Otro enigma común es la falta de datos. Inicias sesión, listo para sumergirte en tus análisis, solo para encontrar... lagunas.
Y si bien la desaparición de eventos es una cuestión seria, si nos referimos a eventos que registran las conversiones dentro del funnel de ventas, podemos hablar de palabras mayores.
Ya sea por que algún desarrollador ha tocado algo en tus frontends, o por cualquier error en la implementación de tu analítica, estos errores ocurren más a menudo de lo que imaginamos.
Pero este error no solo implica la pérdida de datos valiosos. La falta de visibilidad sobre el rendimiento del funnel de ventas puede llevar a inversiones ineficaces y oportunidades perdidas. Además, muchos “pixeles” de marketing han evolucionado hasta ser trackers de analítica (Meta Pixel, Google Ads, Tiktok, etc.).
Esto lleva a que, cuando se pierde un evento, también se pierdan datos cruciales en esos trackers, haciendo que no solamente tus reportes se vean perju dicados, sino también el rendimiento de tus campañas.
Por ello, es fundamental contar con herramientas que permitan identificar y abordar rápidamente cualquier anomalía en el proceso de compra.
Error 3: Anomalías en el tráfico de tus webs y apps
Tener un sistema que te alerte de cualquier anomalía en el tráfico de tu web o app también es importante a la hora de detectar detectar áreas problemáticas y tomar medidas proactivas. Principalmente, esto te va a servir para dos cosas:
Monitorizar subidas o bajadas en tus eventos: Al mismo tiempo que una bajada inesperada de tráfico en alguno de tus eventos puede alertarte de algún problema en el embudo, un bug, o un error de diseño, también es importante saber que no todo lo que sube es bueno.
De hecho, hay varios eventos cuyo incremento se puede considerar negativo, y que deberíamos monitorizar para estar al tanto de ellos.
Hablo de eventos como los “abandoned_cart”, los “checkout_unfinished” y un largo etcétera que nos pueden estar diciendo algo tan valioso como por qué nuestros usuarios están dejando el proceso de compra sin finalizar.
Ya sea porque el proceso de pago sea complicado, que haya problemas de rendimiento en la página, o que la información sobre el producto no sea suficiente, es crucial identificar y abordar estos puntos de fricción para mejorar la tasa de conversión y la experiencia del usuario.
Detectar eventos duplicados: De la misma manera, las anomalías en el tráfico de tu web también pueden estar informándote de eventos duplicados, algo que también vemos a menudo y que puede llevarnos a tomar decisiones erróneas.
La duplicación de eventos puede inflar métricas y dar una falsa impresión de rendimiento, lo que resulta en estrategias ineficaces, además de estropear nuestras campañas de marketing y ventas.
Error 4: Errores en la atribución de las campañas
Prevenir errores de atribución es clave para entender qué canales generan tráfico más cualificado a tu sitio web y conocer el verdadero coste de adquisición (CPA) y el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) de cada una de tus acciones de marketing.
Los errores en los parámetros de UTMs o un mal etiquetado de las campañas pueden llevar justo a lo contrario.
Para garantizar una atribución precisa, es fundamental tener un enfoque estandarizado para el seguimiento de tus campañas. Todas las herramientas (Google, Meta, etc.) procesan los datos según sus propios criterios, lo que hace que la atribución que realizan sea cada vez menos creíble.
Por ello, utilizar una nomenclatura correcta te va a permitir tener varios modelos (first click, last click, etc.) e ir generando datos para utilizar algoritmos de Marketing Mix Modeling en el futuro.
Aquí, la implementación de mecanismos de monitorización de nomenclatura para tus UTMs, o incluso establecer reglas de validación para tus campañas, pueden ayudarte a mitigar estos errores, proporcionándote información más confiable sobre el rendimiento de tus campañas.
Error 5: Píxeles
Puede que los errores de pixeles sean comunes, pero eso no quita que no aumenten los costes ni afecten tus conversiones.
¿Y es que cuantas veces habrás planificado una campaña, invirtiendo ahí una buena parte del tiempo de tu equipo y tu presupuesto, y de un día para otro te has dado cuenta que el pixel que monitorizaba todo ese tráfico de potenciales clientes atraídos por tu campaña ha caído sin saber por qué?
Y eso no es lo peor; ahí es cuando el algoritmo, al no registrar tráfico, deja de impulsar tu campaña, haciendo que se vuelva invisible, el dinero que hayas invertido en esa publicidad se vaya al garete, y te quedes sin conclusiones claras sobre el comportamiento de tus usuarios con las que guiar tus siguientes campañas.
Por ello, tener un sistema que te permita mantener un control de todos los píxeles utilizados en tus frontends que te alerte automáticamente si estos desaparecen en alguna de las landings a las que envías tráfico es clave para solucionarlo antes de que tu rendimiento se vea afectado.
Error 6: Errores de privacidad
Dadas las preocupaciones actuales sobre privacidad, no me queda otra que concluir este artículo con esta guinda final. Por ello, aquí os dejo algunas consideraciones clave:
Mensaje de cookies: Asegúrate de tener un mensaje claro sobre cookies en tu sitio web y de que realmente se bloqueen si el usuario no las acepta.
No enviar datos sensibles a terceros: Verifica que no estés enviando datos sensibles de clientes a terceros, como GA4 u otras plataformas.
Y esto, amigos, son todos los principales problemas que veo repetirse casi a diario en ecommerces de todo tipo. ¿Te has encontrado con alguno de ellos? Para más información sobre el apasionante –y delicado 😅 – mundo de los datos y la analítica digital, puedes seguirme en Linkedin. También, cuando no estoy demasiado ocupado detectando errores, aprovecho para escribir aquí.
Gracias por llegar hasta aquí. Te invito a participar en la publicación de LinkedIn de hoy, y si te ha gustado dale un 💛
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¡Hasta la próxima semana!