Cómo medir y anticipar el crecimiento online
Generado por Klaviyo AI
La guía explica qué datos y métricas permiten evaluar el rendimiento de una tienda online y anticipar el comportamiento de sus clientes. También describe cómo configurar la atribución omnicanal y elegir una plataforma que centralice los datos y permita actuar sobre los resultados.
- Métricas de crecimiento: Analizar conjuntamente conversión, valor medio del pedido, repetición de compra y retención ayuda a evaluar las ventas y su continuidad.
- Análisis predictivo: El valor de vida estimado, el riesgo de abandono y la fecha prevista del próximo pedido permiten orientar recursos y personalizar mensajes.
- Atribución omnicanal: El modelo lineal distribuye el mérito entre los puntos de contacto significativos sin contabilizar los ingresos dos veces.
- Calidad de datos: Centralizar las interacciones, instalar el seguimiento y mantener etiquetas UTM coherentes contribuye a una atribución más precisa.
La mayoría de las tiendas de comercio electrónico recopilan muchos datos. Pero gran parte de esos datos está fragmentada.
Pregunta cómo ha funcionado la campaña de la semana pasada, y la plataforma de comercio electrónico, la plataforma de automatización de marketing y el mánager de anuncios probablemente generarán cifras diferentes.
Más a menudo de lo que te gustaría admitir, puede que acabes conciliando las métricas de rendimiento en una hoja de cálculo. Como resultado, puede que no tengas una imagen clara de qué está funcionando bien, cómo contribuye cada canal a los ingresos y dónde asignar el gasto futuro.
Esta guía desglosa qué son los análisis de comercio electrónico, cómo el análisis predictivo puede predecir el comportamiento, cómo configurar la atribución omnicanal y cómo elegir una plataforma de análisis que acelere la elaboración de informes.
¿Qué son los análisis de comercio electrónico?
El análisis de comercio electrónico es la práctica de recopilar, medir y analizar los datos generados por una tienda online para comprender el comportamiento de los clientes y el rendimiento de la marca. Los profesionales del marketing utilizan el análisis de comercio electrónico para tomar decisiones sobre el marketing, el producto, los precios y las operaciones.
Los análisis de comercio electrónico suelen abarcar unas pocas categorías de datos:
- Tráfico y adquisición: porcentaje de visitantes que vienen de diferentes canales (búsqueda orgánica, anuncios de pago, email, redes sociales, recomendación), coste de adquisición de clientes (CAC)
- Comportamiento en el sitio: páginas y categorías exploradas, tiempo en el sitio, añadidos al carrito, abandono del carrito, puntos de abandono del embudo, artículos añadidos a la lista de deseos
- Ventas e ingresos: tasa de conversión, valor medio del pedido (valor medio del pedido), ingresos por visitante/destinatario, ventas por producto/categoría, rendimiento del código de descuento
- Retención: valor de vida del cliente (LTV), tasa de repetición de compra, retención por cohorte, retención general
- Atención al cliente [EN]: puntuación de satisfacción del cliente (CSAT), puntuación neta de promotores (NPS), tiempo de primera respuesta, tasa de resolución en el primer contacto
- Rendimiento del marketing: retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y retorno de la inversión (retorno de la inversión) por canal, compromiso por email y mensaje de texto, atribución en todos los canales
- Inventario y gestión de pedidos: tasa de ventas, faltas de stock, tasas de devolución, tiempos de envío
Las métricas de comercio electrónico que indican crecimiento
No todas las métricas de comercio electrónico son indicadores de crecimiento. Si el crecimiento y la adquisición son las primeras prioridades, querrás crear un panel y generar informes que destaquen estas métricas. Por ejemplo:
Métrica de comercio electrónico | Qué mide | Por qué es importante |
|---|---|---|
Valor de vida | Ingresos totales generados por cada cliente | Establece el límite máximo de lo que puedes permitirte gastar en adquirir y mantener a cada cliente |
Tasa de repetición de compra | Porcentaje de clientes que realizan dos o más compras | Indicador principal de la fidelidad y de la estabilidad de los ingresos futuros |
AOV, por sus siglas en inglés | Valor medio por pedido | Indica si las iniciativas de upselling y agrupación de productos están funcionando |
Tasa de conversión | Porcentaje de compradores que completan una compra | En cada etapa del ciclo de vida, revela puntos de fricción en el recorrido del cliente |
CAC | Gasto total para adquirir cada cliente | Solo tiene sentido en comparación con LTV (CAC debe ser inferior a LTV) |
Tasa de retención | Porcentaje de clientes que vuelven a comprar durante un periodo de tiempo | Predice si tu empresa crecerá o se contraerá con el tiempo |
Ten en cuenta que la tasa de conversión y el valor medio del pedido son indicadores rezagados, lo que significa que informan sobre ventas que ya han ocurrido. La tasa de repetición de compra y la tasa de retención son indicadores adelantados, lo que significa que pueden decirte si es probable que los ingresos generados este trimestre se mantengan estables durante el próximo trimestre.
Se recomienda leer estas métricas en conjunto. Un valor medio del pedido al alza junto con una tasa de repetición de compra a la baja, por ejemplo, significa que estás obteniendo más de clientes que no vuelven.
Análisis predictivo para comercio electrónico: previsión del comportamiento de los clientes
El análisis predictivo utiliza datos históricos de compra y de comportamiento para prever el comportamiento futuro del cliente. Incluyen métricas como el número previsto de pedidos, la fecha esperada del próximo pedido, el valor de vida del cliente estimado y el riesgo de abandono.
Cuando puedes predecir este tipo de comportamiento del cliente, puedes anticiparte enviando mensajes con más probabilidades de resonar más cerca del momento en el que es probable que ocurra.
Estas son 3 maneras de usar el análisis predictivo para comercio electrónico para aumentar los ingresos:
- Usa valor de vida del cliente estimado para calcular el gasto durante la vida del cliente, de forma que puedas asignar más recursos a los compradores con más probabilidades de gastar más.
- Usa el riesgo de abandono para señalar a los clientes en riesgo que pueden necesitar determinados tipos de ofertas para volver a comprar.
- Usa fecha esperada del próximo pedido para personalizar el momento de los flujos de reposición y recompra.
La marca de cuidado personal Every Man Jack ajustó su flujo de reposición para enviar en la fecha prevista del siguiente pedido de cada cliente o poco antes. Como parte de una estrategia de marketing más amplia impulsada por IA, sus mensajes predictivos ayudaron a aumentar los ingresos de los flujos un 25 % interanual [EN].
Atribución omnicanal: cómo dejar de contabilizar los ingresos dos veces
El análisis de comercio electrónico debe tener en cuenta que el recorrido del cliente no se produce en línea recta. Los compradores interactúan con varios canales antes de realizar una compra, y cada uno de esos canales puede atribuirse el mérito de distintas maneras, según la estrategia de marketing de la marca.
Aquí es donde entra la atribución omnicanal de varios puntos de contacto lineal [EN]. Este tipo de atribución asigna a cada canal la parte que le corresponde, sin contabilizar los ingresos dos veces. Cuando se utiliza este tipo de modelo de atribución, se puede evitar destinar presupuesto al canal equivocado solo porque fue el último con el que interactuó un cliente.
En su lugar, obtienes una visión más precisa y equilibrada de lo que realmente influye en las compras. Empiezas a ver no solo qué canales han intervenido, sino cuánto mérito se merece cada uno. En lugar de dar todo el mérito al último clic, la atribución lineal omnicanal de múltiples puntos de contacto distribuye el mérito de forma uniforme entre todos los puntos de contacto significativos.
Deberías poder configurar la atribución omnicanal en tu plataforma Klaviyo Marketing Analytics. A continuación, te indicamos cómo empezar:
- Elige una plataforma con Klaviyo Marketing Analytics integrado, como un CRM B2C con una plataforma de datos de clientes (plataforma de datos de clientes) integrada. Esta es la infraestructura de datos que centraliza cada interacción del cliente con la marca. Cuando estos datos se almacenan en un solo lugar, los modelos de atribución son más precisos porque se basan en datos completos.
- Asegúrate de que el script de seguimiento del sitio esté instalado. Esto puede incluir un fragmento personalizado en la página de pago en concreto, ya que es donde los datos de conversión finalmente se vinculan a una sesión.
- Usa etiquetas UTM (Urchin Tracking Module) precisas. Dado que la atribución depende de UTM (Urchin Tracking Module) source/medium, las campañas con etiquetas faltantes o incoherentes podrían etiquetarse como desconocidas.
- Actualiza la configuración del modelo de atribución. Elige qué modelo de atribución tiene más sentido para tu marca y configura el periodo de atribución en consecuencia. También deberías personalizar qué tipos de mensajes se consideran puntos de contacto significativos (por ejemplo, podrías excluir los mensajes transaccionales o los clics de bots).
Cómo elegir una plataforma de análisis de comercio electrónico
El análisis de comercio electrónico será tan preciso y completo como lo sea la infraestructura de datos de cliente en la que se asienta.
Según el tamaño de la marca, puede que solo necesites un CRM B2C con plataforma de datos de clientes y funcionalidades de Klaviyo Marketing Analytics integradas. Si trabajas con una marca más grande, puede que necesites que el almacén de datos se sincronice [EN] con plataformas como Snowflake, BigQuery y Databricks.
Al elegir una plataforma, plantea las siguientes preguntas:
- ¿La plataforma de análisis de comercio electrónico unifica los datos de todos los canales de marketing que utilizas?
- ¿Extrae analíticas de comercio electrónico en tiempo real o funciona con actualizaciones por lotes?
- ¿Incluye análisis predictivo sobre el que puedas actuar desde la misma plataforma?
- ¿La plataforma puede crear segmentos de audiencia directamente en el análisis?
- ¿La plataforma incluye un agente de marketing de IA integrado que pueda hacer sugerencias basadas en datos de rendimiento?
- ¿Puedes extraer datos de rendimiento manteniendo conversaciones con IA a través de un servidor MCP [EN]?
Con Advanced Analytics, la marca de cámaras para salpicadero Nextbase puede comprender el comportamiento de los clientes a partir de detalles como la antigüedad, la frecuencia y el valor monetario (RFM) de las compras. El análisis de RFM permite a Nextbase ponerse en contacto en el momento oportuno [EN] para retener a los clientes y prestar especial atención a los suscriptores con el mayor valor potencial.
«Podemos crear flujos activadores en función del momento en el que un cliente pasa a otro grupo de RFM», afirma Rory McMenigall, Mánager web de Nextbase. «De esta manera, generamos más ingresos las 24 horas del día».
Para ayudarte a entender la diferencia entre las plataformas de analíticas de comercio electrónico, aquí tienes una chuleta de definiciones:
Tipo de plataforma | Ideal para |
|---|---|
Análisis de la tienda | Elaboración de informes sobre pedidos, productos y pago dentro de tu plataforma de comercio electrónico |
Analítica web | Tráfico del sitio, rendimiento de las páginas y comportamiento en el sitio en una plataforma como Google Analytics |
Plataforma de datos de clientes | Unifica los datos de los clientes en todos los canal en un perfil en tiempo real |
Marketing Analytics | Mide y activa datos en todos los canales |
Almacén de datos | Almacenamiento central de datos sin procesar para Analistas y equipos de inteligencia empresarial |
Activa el análisis de comercio electrónico con Klaviyo
Klaviyo es el CRM B2C autónomo que reúne datos de clientes en tiempo real, análisis, automatización de marketing, servicio de atención al cliente e IA agéntica integrada, para que las marcas puedan medir y actuar en función de sus datos desde el mismo lugar.
Con Klaviyo, puedes:
- Crea segmentos directamente a partir del análisis de embudo. Dirígete a los clientes exactamente en el punto en el que abandonan la conversión con un solo clic.
- Actúa según los datos, más rápido. Accede a recomendaciones y plantillas de flujo prediseñadas para actuar en función de datos reales de rendimiento sin empezar desde cero.
- Crea informes avanzados. Utiliza agrupaciones ilimitadas, propiedades de perfil personalizadas y elaboración de informes combinada de flujos y campañas sin una herramienta de inteligencia empresarial.
- Personaliza la atribución. Mide la atribución uniendo dos o más métricas o filtrando eventos específicos en el POS y en la tienda online.
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