Los cuatro jinetes del análisis de marketing digital: modo de consentimiento, ITP, bloqueadores de anuncios y GA 4

En este artículo, hablamos sobre las últimas tendencias de análisis de marketing. Si se ignoran, pueden causar muchos dolores de cabeza a los especialistas en marketing y analistas responsables de recopilar y preparar datos para los informes. Es decir, ignorarlos puede dañar significativamente las evaluaciones de campañas publicitarias, reduciendo la efectividad de las campañas y la cantidad de clientes atraídos.

Analicemos cómo el modo de consentimiento, las restricciones en el uso de cookies, los bloqueadores de anuncios y el nuevo Google Analytics 4 afectan la calidad de sus datos y el trabajo de los analistas digitales. También aprenderá por qué necesita actuar ahora y cambiar su forma habitual de crear informes de marketing.

A medida que los presupuestos de publicidad en línea continúan aumentando, también lo hace el costo de adquisición de clientes.

La mayoría de los especialistas en marketing intentan adaptarse optimizando las campañas publicitarias, las páginas de destino y las creatividades. Pero pocos entienden que una campaña publicitaria puede tener un ROI o ROAS bajo no porque sea mala sino por la mala calidad de los datos. Para optimizar correctamente su campaña publicitaria, debe asegurarse de que puede confiar en los datos en los que basa sus decisiones.

Según la investigación de Forrester, una de las principales razones del aumento de la inversión publicitaria es la mala calidad de los datos. Estas son algunas de las implicaciones en números:

Estos números no son aleatorios. La pila de herramientas de marketing está creciendo. Según nuestra experiencia, un informe de marketing simple requiere un promedio de más de 10 fuentes de datos. Si no reacciona a los cambios actuales a tiempo, esto puede generar que hasta el 60% de las conversiones en sus informes tengan la fuente de tráfico incorrecta . ¿Cómo afectará esto a su comercialización?

Una evaluación preliminar nos permite sacar las siguientes conclusiones:

• Las decisiones de marketing intuitivas serán más importantes, lo que hará que esas decisiones tengan menos probabilidades de éxito. Los informes mostrarán aproximadamente un 30 % menos de conversiones en todos los canales no directos que antes.
• Los departamentos de marketing perderán casi toda la evidencia del impacto de las campañas gráficas en las conversiones. Cada modelo de atribución se verá como el último clic.
• Los departamentos de marketing tendrán menos argumentos basados ​​en datos para demostrar sus resultados y proteger sus presupuestos de marketing. La proporción total de conversiones de CRM no coincidentes será de ~40%.

Así es como se vería su informe sin datos completos y precisos:

El resultado, lamentablemente predecible, es que estos datos no cumplirán con ninguno de los requisitos de su equipo de marketing para garantizar información oportuna y mejoras en el rendimiento.

Hemos identificado cuatro desafíos principales para la calidad de los datos en los informes de hoy. Imagina todos los usuarios que adquieres cada mes. Veamos qué proporción de conversiones tiene una fuente de tráfico incorrecta debido a problemas de seguimiento.

Qué esta pasando

Los navegadores y las plataformas limitan la vida útil de las cookies de terceros establecidas por un dominio de terceros. Esto afecta la visualización de identificadores importantes para los sistemas de análisis.

Por ejemplo, el ID de cliente es el ID principal de un usuario que no ha iniciado sesión. Lo establece el código de análisis de JavaScript en el navegador del usuario y se almacena en una cookie. Pero esta cookie está sujeta a restricciones en Safari (ITP 2.2) y Mozilla (ETP). Su vida útil se reduce a siete días y, en algunos casos, a un día.

Hoy en día, la proporción de dicho tráfico es del 20%. A partir de 2023, Chrome se unirá a Safari y Mozilla, y la cuota crecerá hasta situarse entre el 50 % y el 60 %. Puede averiguar cómo afectará esto a su proyecto conectando sus datos a este tablero.

Lo que puede esperar ver en sus informes

Notará los siguientes cambios en sus informes de marketing ahora mismo:

1. La proporción de conversiones de nuevos visitantes crecerá entre un 20 y un 25 %. Estos no son verdaderos visitantes "nuevos", sino más bien antiguos visitantes "que regresan".
2. La proporción de conversiones directas/ninguna crecerá entre un 10 y un 20 %.
3. El ROI de los anuncios pagados en los informes tendrá un margen de error del 10-20%. Más a menudo, estará en el lado inferior.

Cómo resolver el problema: implementar la recopilación de datos de primera mano

Para resolver este problema, necesitamos crear cookies que sean perfectas para los navegadores. He aquí cómo hacer esto en términos técnicos:

• Coloque la cookie con el servidor, no con JavaScript
• Cree la cookie con los parámetros httpOnly, Secure y SameSite
• Instale la cookie en nombre del dominio de su propio sitio (a través de un registro A-DNS)

El servidor web del anunciante establece una cookie de origen y es resistente a ITP 2.2 y ETP utilizados por los navegadores. Y no se restablecerá después de uno o siete días.

Por ejemplo, puede usar cookies propias con una vida útil prolongada para identificar a los usuarios con la ayuda del seguimiento del lado del servidor de OWOX BI. OWOX escribe su identificador de usuario único, owoxUserId, en cada cookie propia, lo que le permite determinar con precisión las fuentes de referencia. Esto reducirá significativamente su porcentaje de tráfico directo/ninguno. Puede obtener más información sobre cómo funciona registrándose para una demostración.

Que esperar

Demos un ejemplo de configuración de una cookie propia para un proyecto de comercio electrónico:

En el gráfico anterior, puede ver que la proporción de nuevos usuarios de Safari en sesiones de cookies propias es un 5 % menor que la proporción de sesiones de cookies de terceros que ya se encuentran en la segunda semana de recopilación de datos. Al final de la sexta semana, la diferencia ha llegado al 20%. Este 20% son en realidad usuarios que regresan y aquellos que han visitado previamente desde otras fuentes de tráfico.

Si cambia a recopilar datos de cookies propias, a partir de 2023, puede esperar que el 20% de las conversiones tengan más conexiones con fuentes de tráfico anteriores. Su atribución será más precisa.

Qué esta pasando

Más del 27% de los usuarios instalan aplicaciones para bloquear contenido publicitario. Y esta participación está creciendo cada año. La mayoría de estos usuarios no llegan al sitio, ya que el mensaje publicitario está bloqueado. Pero alrededor de un tercio de los usuarios que instalan bloqueadores de anuncios (alrededor del 9% de todos los usuarios) seguirán visitando su sitio a través de contenido orgánico o desbloqueado.

Lo que puedes ver en tus informes

Dichos usuarios y conversiones son invisibles para Google Analytics, ya que el envío de datos a este sistema de análisis también se incluye en el bloqueo.

Estas conversiones solo las podrás encontrar en tu CRM, pero allí quedarán registradas sin fuente de tráfico. Así, el gasto en campañas publicitarias sigue siendo el mismo, pero los eventos y transacciones sobre los que se toman decisiones son un 10% menores. Dado que la distribución de este 10 % entre las fuentes es desproporcionada, verá que el ROI está distorsionado a la baja en los informes.

Cómo resolverlo: configure la recopilación de datos del lado del servidor en un dominio personalizado

Configure un punto de acceso separado para transferir todos los eventos desde el lado del servidor. El punto de acceso está configurado en un dominio personalizado (por ejemplo, tracker.yoursite.com). Con esta configuración, la mayoría de los bloqueadores de anuncios no bloquearán la recopilación de eventos, ya que este dominio no aparecerá en sus listas.

Que esperar

En promedio, puede esperar entre un 7 % y un 8 % más de datos recopilados sobre conversiones, usuarios y tráfico en línea en los informes. Para las ventas de CRM, puede esperar que se recopile entre un 7 % y un 8 % más de fuentes de tráfico.

Qué esta pasando

Para cumplir con los requisitos de GDPR, el propietario del sitio web debe negarse a identificar a los usuarios que no desean compartir sus cookies y no hacer clic en un botón mágico de marketing que dice "Aceptar cookies".

Cuando los usuarios rechazan las cookies, los anunciantes continuarán recopilando datos de actividad del usuario. Pero no podrán determinar qué interacciones con los anuncios generan conversiones.

La proporción promedio de usuarios que rechazan las cookies en proyectos con el modo de consentimiento implementado es del 30%. Dependiendo del tipo de proyecto, esta participación puede llegar al 40%.

Lo que puede ver en sus informes:

En los informes de marketing, el volumen de conversiones en línea seguirá siendo el mismo. Pero las conversiones no se conectarán a la fuente de clics ni a los pedidos completados en el CRM. Como resultado, el 30 % de los ingresos no se asociará con campañas publicitarias y obtendrá un ROI muy bajo.

Cómo resolverlo: utilice modelos de conversión

Asegúrese de que el modo de consentimiento se pueda configurar para su rastreador de acuerdo con todos los requisitos de GDPR.

Después de la configuración, verifique si se recopilan datos de usuario para usuarios que no dan su consentimiento: los campos de correo electrónico, número de teléfono, identificación de usuario y dirección IP deben estar vacíos.

Seamos claros: después de este paso, ha recopilado ~70 % de las conversiones con fuentes de tráfico (con consentimiento) y ~30 % sin fuentes e ID coincidentes (sin consentimiento). Pero hay parámetros no personales que puede usar para el modelado de aprendizaje automático de la fuente de conversión: región, navegador y dispositivo.

Calcule las conversiones modeladas para el segmento de conversión no consentido y agregue esta métrica a sus informes.

Cómo funciona el modelado de conversión

Para esa parte de los datos que se consiente (isConsent = TRUE), construimos un informe a la manera antigua: tenemos una fuente/medio, vemos la cantidad de transacciones y definitivamente podemos decir que hubo dos transacciones de google /orgánico y uno de facebook/cpc:

También tenemos dos transacciones cuyo origen se desconoce porque isConsent es FALSO. Para determinar su fuente, usamos un modelo de aprendizaje automático entrenado en datos consistentes, así como parámetros adicionales (User-Agent, Geo, Device y otros). En pocas palabras, el modelo analiza las conversiones coincidentes con fuentes conocidas y distribuye proporcionalmente las conversiones inconsistentes restantes a aquellas fuentes/medios que están en los datos.

En la última columna de la tabla anterior, vemos transacciones modeladas.

Que esperar

Para el 30 % de las conversiones de usuarios no consentidos, se identifica una fuente de tráfico en función de un modelo ML entrenado en el segmento consentido. Verá el ROI ajustado en sus informes.

Qué esta pasando

La nueva versión de Google Analytics utiliza una estructura de datos y una lógica de recopilación de datos completamente diferentes. Universal Analytics tiene un modelo de datos denominado basado en sesiones (basado en cookies), con informes creados en ID de cliente y sesiones. Google Analytics 4 tiene un modelo basado en eventos (basado en el usuario), en el que todo se basa en eventos (y no en sesiones) y cualquier interacción con el sitio web se considera un evento. Los eventos se registran y la ruta del usuario a través del sitio web se construye a partir de ellos.

Lo que puedes ver en tus informes

Si la estructura de los datos iniciales cambia, todos los informes que utilicen estos datos deberán rehacerse.

Por ejemplo, supongamos que tiene un informe antiguo en Google Sheets o Data Studio basado en datos de Universal Analytics. Configuró Google Analytics 4, recopiló datos durante un tiempo y decidió conectarlos a este informe. Pero Google Analytics 4 recopila sesiones de una manera diferente, los números no coinciden y el tráfico y otros indicadores desaparecen. Ahora surge la pregunta: ¿Cuál es el problema? ¿Configuró el seguimiento en GA4 incorrectamente? ¿Creaste consultas de datos incorrectamente? ¿O algo cambió en el mercado?

Para que los datos de Universal Analytics sean comparables con los datos de Google Analytics 4, sus datos deben transformarse en una estructura modelada; en resumen, reducirse a un denominador común. En este caso, será necesario volver a escribir todas las consultas SQL que forman sus informes. Y tendrá que hacer esto cada vez que necesite cambiar un informe, agregar nuevas métricas, etc. Los especialistas en marketing y otros empleados no pueden solicitar informes por adelantado porque no saben cuáles pueden ser necesarios en un momento dado.

Pero reescribir constantemente todas las consultas SQL no es una opción: se volverán obsoletas más rápido de lo que los analistas las escriben.

Cómo solucionarlo: Configura Google Analytics 4 ahora

Si sus KPI incluyen métricas como ROAS y/o conversiones en línea, le quedan aproximadamente dos meses para actualizar sin problemas a Google Analytics 4. Sí, solo dos meses, aunque la fecha de cierre de Universal Analytics es el 1 de julio de 2023.

El motivo es que el esquema de datos y la lógica de Google Analytics 4 son diferentes de los de Google Analytics Universal. Por lo tanto, las tendencias anuales están en juego a menos que comience a recopilar datos en Google Analytics 4 antes del 1 de julio de 2022.

Por ejemplo, las sesiones en Google Analytics 4 no se interrumpen a medianoche y los eventos pueden tener fuentes de tráfico distintas de las sesiones. Por lo tanto, puede esperar discrepancias entre los mismos indicadores.

El análisis de causa raíz es una actividad fundamental para todo analista digital y es casi imposible sin datos de estacionalidad.

OWOX tiene una solución que lo ayudará a realizar la transición a Google Analytics 4 de la manera más sencilla posible, mantener los informes que necesita y obtener nuevos sin tener que volver a escribir consultas SQL. Muchos de nuestros clientes ya lo han aprovechado.

Descubra cómo OWOX BI puede ayudarlo a hacer la transición a GA4 registrándose para una demostración.

1. Debido a problemas con la puntualidad y la precisión de los datos, los departamentos de marketing desperdician el 21 % del presupuesto y el 32 % del tiempo extra del equipo.
2. Las restricciones de seguimiento modernas que afectan la integridad de los datos también se suman a estos problemas. Hasta el 60% de las conversiones en línea pueden tener la fuente incorrecta.
3. Con tanta precisión en el ROI, es más difícil para el departamento de marketing proteger el presupuesto, sacar conclusiones confiables, realizar experimentos y, por lo tanto, crecer. Aunque las posibilidades son altas.
4. La buena noticia es que mantener la conexión entre los presupuestos y el rendimiento es una tarea comprensible y realista. Consiste en implementar cuatro soluciones tecnológicas de forma secuencial y se describe en este artículo. Estas soluciones determinan la cadena de origen del tráfico para más del 97 % de las conversiones. Y las cuatro soluciones se pueden configurar con OWOX BI.