Aumenta la optimización de tus campañas de prospecting cruzando datos de Analytics y Facebook

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Una de las principales funciones que nos ofrece Facebook es la capacidad de poder impactar con nuestros anuncios en audiencias segmentadas por intereses o look a likes creados a partir de audiencias propias. Con ello, podemos estar alcanzando usuarios que son clientes potenciales y conseguir aumentar nuestras ventas y, en consecuencia, el rendimiento de nuestras campañas.

No hay que olvidar que estas audiencias serán las que posteriormente irán avanzando en el funnel y sobre las que podremos hacer remarketing. Por esta razón, conseguir una calidad del tráfico alta en estas audiencias de prospecting o público nuevo es clave para conseguir optimizar los objetivos.

A buen seguro que ya estarás revisando qué métricas dentro del proceso de compra están consiguiendo cada una de las audiencias de público nuevo que estás atacando. Es decir, además de métricas claves como el ROAS y las ventas, también tendrás en cuenta qué CTR está teniendo cada una, qué costes de view content o add to cart están registrando, etc.

¡¡En caso contrario, comienza a hacerlo!! Por ejemplo, el porcentaje de CTR nos estará marcando qué cantidad de clicks está consiguiendo el anuncio, lo cual además de revelarnos si es un anuncio interesante para la audiencia, también estará marcando la cantidad de tráfico conseguido (más clicks, más tráfico llevado a la web).

Pero vamos al meollo de la cuestión… vamos a mejorar todavía más la lectura de datos de estas audiencias para saber qué calidad de tráfico estamos teniendo en cada una de ellas. ¿Y cómo podemos hacerlo?

Sigue leyendo que entramos en materia 😉

Implementa UTM´s en tus anuncios

Vamos a por el primer paso. Algo muy común pero que será clave tener bien organizado para que esta lectura de datos sea lo más efectiva y cómoda posible. Para ello, tendremos que crear un sistema de UTM´s unificado en el que tengamos todo el tráfico de esta campaña de prospecting dentro del mismo medio con la nomenclatura que utilicemos habitualmente para identificar la campaña en cuestión.

A continuación, compartimos un sistema de ejemplo que puede servir como muestra:

Como consejo, coloca en la casilla de “Origen de la campaña” la plataforma de FACEBOOK y, a continuación, en “Medio de campaña” coloca esa nomenclatura con la que identifiques la campaña, en nuestro caso “MAIN”. Por último, y aquí se configura el paso importante, en “Nombre de la campaña” diferencia cada audiencia según el interés o audiencia creada de look a like que esté incluida en el adset.

En nuestro caso, pongamos que es un adset de público nuevo (MAIN) con una audiencia interesada en “Marketing Digital”. Podríamos tener otro adset con una audiencia interesada en “Diseño gráfico. Si en cada casilla de “Nombre de la campaña” colocamos el nombre de cada audiencia, podremos posteriormente llevar a cabo esta lectura aislada de cada audiencia y su calidad de tráfico en Analytics

*OJO, las UTM´s son sensibles a las mayúsculas o minúsculas, así que asegúrate que el sistema de nomenclaturas es exactamente el mismo en las casillas de “Origen” y “Medio” de la campaña, ya que de lo contrario, perderás la lectura general de la campaña.

CREA UN INFORME PERSONALIZADO EN ANALYTICS

Como hemos comentado, en el Business Manager de Facebook podemos consultar todo un conjunto de KPI´s claves que nos estarán marcando el rendimiento de la audiencia. Pero todavía podemos meter el bisturí más con métricas exclusivas de Analytics referente a la calidad del tráfico.

¿Qué duración media de sesión está trayendo cada audiencia? ¿Alguna de estas audiencias me están subiendo la tasa de rebote de la web? Dentro del total de sesiones de la web, ¿qué cantidad está viniendo de esta campaña? Y más concreto, ¿qué cantidad está viniendo de cada audiencia? ¡Pues con esta estrategia podemos disipar todas estas dudas!

Vamos a por el último paso para poder implementar este seguimiento total que nos permita exprimir al máximo la optimización de nuestros adsets de público nuevo y poder extraer datos generales de la campaña, pero también de cada una de las audiencias. Puede ser que tengamos buenos resultados generales de campaña pero que estos resultados sean en gran parte por el rendimiento de uno de los adsets y audiencias mientras que otro/s adsets que tengamos solo estén bajando resultados. Identificando esto, podremos optimizar la campaña y quedarnos con el adset y la audiencia ganadora o eliminar la que menos rendimiento tenga.

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