Las 10 piezas de un stack de medición de ecommerce, y qué responde cada una

¿Qué herramientas necesito de verdad para medir mi marketing de ecommerce, y qué hace cada una?

Los stacks de medición suelen crecer por accidente. Alguien compra un panel, alguien más agrega un gestor de pixeles, una tercera persona exporta a una hoja de cálculo, y dos años después la empresa tiene cuatro herramientas que responden la misma pregunta y ninguna que responda otras tres.

Aquí van las diez capas, cada una con la pregunta para la que existe. Yo construyo una de ellas, y marqué cuál para que descuentes en consecuencia. El ejercicio útil no es comprar diez cosas. Es escribir cuál de estas diez preguntas está genuinamente sin responder donde trabajas.

1. La tabla de órdenes de la tienda

La pregunta: ¿qué vendí en realidad?

Ésta es la única capa de todo el stack que no lleva ningún modelo de atribución adentro. No depende de una ventana, de una decisión de consentimiento, de que se dispare un evento del navegador, ni de la definición de canal de nadie. Es simplemente la lista de ventas que ocurrieron, y viene gratis con tener un negocio.

También es la capa que la gente se salta más rápido, porque se siente demasiado obvia para contar como medición. Todo lo demás de esta lista está haciendo un reclamo sobre esta lista, lo que la vuelve el ancla la trate alguien como tal o no.

2. El reporte de las propias plataformas de anuncios

La pregunta: ¿mi anuncio recibió crédito por esto?

El Administrador de anuncios y Google Ads son herramientas de medición, y buenas, en una pregunta específica: qué pasó dentro de la subasta y la ventana de atribución de esa plataforma. Son autoritativas sobre su propia inversión, impresiones, clics y optimización.

Lo que no pueden ser es una base común, porque cada una solo ve su propio contacto y reporta en su propio reloj. Dos de ellas van a reclamar la misma orden, correctamente, y ninguna tiene la información que revelaría el traslape.

3. Gobierno de etiquetas

La pregunta: ¿el código de verdad se dispara, en todos los lugares donde debería, con los valores que debería?

Un gestor de etiquetas pertenece aquí, pero la capa es más grande que la herramienta. Es la disciplina de saber qué eventos existen, qué parámetros llevan, si el evento de compra se dispara en un checkout que se pinta fuera del dominio, y si alguien lo rompió en la actualización del tema del jueves pasado.

Es la capa más barata y la que más seguido invalida todo lo que va encima. Un parámetro faltante en un evento de compra cuesta más exactitud de la que cualquier elección de modelo va a recuperar.

4. Analítica web

La pregunta: ¿qué pasó dentro de mi propio sitio?

Qué páginas de aterrizaje convierten, dónde abandona la gente un embudo, cómo se comporta el buscador del sitio, qué hace distinto un visitante que regresa. Esto es dato conductual de primera parte sobre tu propia propiedad y ninguna plataforma de anuncios tiene visibilidad de él.

El modo de fallo no es usarla. Es usarla como el libro contable. Su conteo de compras depende de un evento del navegador que los mismos bloqueadores que rompen tu pixel de anuncios también rompen, y sus reportes de adquisición usan un modelo de todo para el ganador, así que nunca puede cuadrar ni contra la tienda ni contra las plataformas.

5. Envío de eventos del lado del servidor

La pregunta: ¿la plataforma sabe de las ventas que el navegador no le pudo contar?

Una API de conversiones manda la compra desde tu servidor en vez del navegador del comprador, lo que recupera la población que el navegador pierde: bloqueadores de anuncios, protección de rastreo, un checkout fuera del dominio, una pestaña cerrada en la pantalla de confirmación.

Eso sí lo arregla. No vuelve verificable el reclamo de ninguna plataforma, y que las conversiones reportadas suban la semana que lo instalas es reporte recuperado y no ingreso nuevo. Esa distinción es de donde viene casi toda la decepción con esta capa.

6. Resolución de identidad

La pregunta: ¿es la misma persona?

Una plataforma de datos de clientes vive aquí, y también la lógica que decide que la compra como invitado con un correo y la orden con cuenta con otro son de un solo comprador.

Saltarse esta capa no quita el problema. Lo distribuye: cada capa de arriba resuelve identidad a su manera, que es como tres herramientas producen tres conteos distintos de clientes nuevos con un solo conjunto de órdenes. Es la capa menos visible y en silencio fija el techo de exactitud de las dos más caras.

7. Atribución y reconciliación

La pregunta: ¿cuál parte de lo que reclaman las plataformas puedo verificar contra las ventas que hice?

Ésta es la capa que yo construyo, así que lee el resto de esta entrada con eso en mente.

Su trabajo es anclarse en la tabla de órdenes, coser cada orden de regreso a la sesión y al clic que la produjo, y poner cada reclamo de plataforma al lado de lo que la tienda realmente registró, incluyendo la parte que no se puede reconciliar y por qué. Bien hecha produce un número que puedes defender en una junta de presupuesto. Mal hecha es una quinta opinión con mejor tipografía, que es un riesgo real en esta categoría y la razón por la que las preguntas que vale hacerle a un proveedor son casi todas sobre qué hace cuando no puede atribuir algo.

8. Pruebas de incrementalidad

La pregunta: ¿esta inversión de verdad causó estas ventas?

Una prueba con grupo de control le retiene los anuncios a un grupo aleatorizado y compara resultados. Es la única capa de esta lista que responde causalidad, y eso incluye a la mía: ningún modelo de atribución de ningún tipo puede probar que una venta no habría ocurrido igual.

El costo es ingreso real, porque un grupo de control son clientes a los que deliberadamente no le anunciaste, y la salida es una respuesta por experimento en vez de una lectura continua. Que es exactamente por qué complementa a la atribución en vez de reemplazarla: usa la prueba para la decisión grande de presupuesto y la atribución para las diarias.

9. Media mix modeling

La pregunta: ¿qué está haciendo el portafolio completo a nivel presupuesto?

El MMM trabaja de arriba hacia abajo sobre series de tiempo agregadas de inversión y resultado en vez de sobre eventos individuales, lo que significa que nunca necesitó rastreo a nivel usuario y por lo tanto sobrevive mejor que cualquier otra cosa de aquí a la pérdida de señal y a los cambios de privacidad.

También no te puede decir absolutamente nada de una orden, y necesita mucha historia para decir algo. Comprar MMM esperando respuestas por orden, o atribución esperando respuestas de portafolio, es el error caro más común de toda esta lista.

10. Grabación de sesiones y diagnóstico cualitativo

La pregunta: ¿por qué se fue esta persona?

Todas las capas numéricas de arriba te pueden decir que el 60% de los compradores abandona en el paso de envío. Ninguna te puede decir que es porque la estimación de envío aparece debajo del formulario de dirección en móvil, así que el comprador ve un total que no esperaba después de escribir por un minuto.

Esto es diagnóstico más que medición, y es la capa que convierte un número en un cambio que alguien puede hacer de verdad.

Qué NO responde ninguna de las diez

Vale decirlo con todas sus letras, porque un mapa de stack que insinúa cobertura completa es el tipo deshonesto.

Ninguna de éstas puede atribuir una compra influida por un anuncio que no produjo ni clic ni visita; la influencia es real y la evidencia no existe. Ninguna puede resolver a un comprador que usó otro correo, otro dispositivo y pagó con el teléfono de alguien más. Y ninguna salvo la prueba con grupo de control puede separar las ventas que tus anuncios causaron de las que iban a ocurrir de todos modos.

La versión medible de la meta es más angosta que la versión de marketing, y saber dónde está la línea vale más que tener una herramienta más. Una plataforma puede resolver legítimamente a un comprador que tú nunca viste, pero ninguna plataforma puede resolver una orden que no existe, y esa asimetría es lo único de todo este stack que puedes verificar sin comprar nada.