Ya sabes que el marketing basado en datos funciona. Has leído las publicaciones del blog de HubSpot, has visto los marcos de valor de vida del cliente y probablemente has asentido en una docena de seminarios web sobre segmentación de clientes. Pero aquí está la verdad incómoda: la mayoría de los propietarios de tiendas WooCommerce nunca analizan realmente las cifras de su propia tienda. Esa brecha es exactamente lo que el marketing de datos de WooCommerce pretende cerrar.
Los datos están ahí. Pedidos, clientes, productos, cupones, artículos, métodos de pago, códigos de descuento y todos los campos meta que has estado capturando silenciosamente durante años. Está dentro de WooCommerce esperando ser exportado. En el momento en que lo introduces en una hoja de cálculo, se abre una capa completa de inteligencia de marketing que el panel de administración de WooCommerce nunca te mostrará. Esa capa oculta es el objetivo principal del marketing de datos de WooCommerce.
En esta guía, repasaremos siete análisis de marketing de alto valor que puedes realizar utilizando datos exportados de WooCommerce, qué te dice cada uno y cómo obtener los datos para poder ejecutarlos. Esta guía es el manual de marketing de datos de WooCommerce.
Tabla de Contenidos
Los datos de marketing ocultos en tu tienda
WooCommerce captura más datos útiles para el marketing de lo que la mayoría de los propietarios de tiendas se dan cuenta. Cada pedido contiene los artículos, las cantidades, los códigos de cupón utilizados, el método de pago y la ubicación de facturación y envío. Cada cliente tiene un gasto total, un número de pedidos y una fecha del último pedido. Cada producto tiene una categoría y atributos. Si has configurado la captura de UTM o un plugin de seguimiento de referencias, cada pedido también incluye el canal de adquisición que trajo al cliente. Capturados juntos, esos son los materiales brutos sobre los que se construye cada decisión de marketing de datos de WooCommerce.
El problema no es la recopilación de datos. Es el acceso a los datos.
El panel de Análisis de WooCommerce te muestra agregados: ventas totales este mes, productos más vendidos, mayores ingresos. Eso es útil para un control rápido, pero no es suficiente para un análisis de marketing real. Para determinar qué canal atrae a los mejores clientes a largo plazo, o qué productos siempre se venden juntos, o qué campañas de cupones obtienen su margen, necesitas los datos brutos en un formato que puedas manipular.
Ese formato bruto es un archivo CSV o XLSX abierto en Google Sheets, Microsoft Excel o Looker Studio. Una vez que los datos están allí, el análisis consiste principalmente en tablas dinámicas, SUMIFS y un poco de QUERY. No necesitas un título en BI. Necesitas una tarde y la voluntad de seguir algunas recetas.
Lo que hemos visto: Cada propietario de tienda con el que hemos trabajado y que configura una exportación mensual, se va de su primer análisis con al menos una sorpresa. El mejor cliente que nadie conocía. El producto que siempre se compra con otro. El patrón estacional que afecta al inventario y que nadie había mapeado. Los datos siempre estuvieron ahí. Exportarlos es lo que encendió las luces.
La herramienta que extrae los datos es donde nos detendremos más adelante en esta guía. Por ahora, el cambio de mentalidad es lo importante. Estás sentado sobre una mina de oro de marketing. El marketing de datos de WooCommerce es simplemente el trabajo de extraerla, y el manual a continuación te muestra cómo.
7 análisis de marketing basados en datos que puedes realizar
Cada uno de los siete análisis a continuación puede ser realizado por cualquier persona familiarizada con las tablas dinámicas. Ninguno de ellos requiere una herramienta de BI de pago. Todos se pagan solos la primera vez que actúas según lo que te dicen. Juntos, constituyen una rutina repetible de marketing de datos de WooCommerce.
1. Valor de vida del cliente por canal de adquisición
El valor de vida del cliente (CLV) es el ingreso total que un cliente genera a lo largo de su relación completa con tu tienda. Ejecutar el CLV por canal te dice qué canal de marketing atrae a los mejores clientes a largo plazo, lo cual es una pregunta diferente a qué canal atrae más primeros pedidos. Las respuestas rara vez coinciden.
Datos necesarios: exportación de pedidos con ID de cliente y fuente de adquisición (parámetros UTM, referente o un campo meta personalizado capturado en el checkout).
Flujo de trabajo rápido: exporta pedidos con ID de cliente y fuente, pivota en Hojas de cálculo por cliente, suma los ingresos de por vida por cliente, luego agrupa por canal y toma el promedio.
Lo que te dice: la búsqueda de pago puede atraer a más clientes, pero la orgánica puede atraer a aquellos con un CLV más alto. O las referencias por correo electrónico pueden tener una ventaja de CLV diez veces mayor que Facebook. Reequilibra el gasto publicitario en consecuencia. La primera vez que ejecutes esto, generalmente encontrarás que un canal está recibiendo financiación excesiva y otro insuficiente.
Trampa: esto solo funciona si capturaste el canal de adquisición cuando el cliente llegó por primera vez. Si no lo has hecho, empieza ahora con parámetros UTM en cada enlace de marketing y un campo meta personalizado en el checkout. Los datos históricos se pierden, pero tres meses de seguimiento prospectivo son suficientes para empezar a tomar decisiones.
2. Tasa de compra repetida
La tasa de compra repetida (RPR) es el porcentaje de tus clientes que han pedido más de una vez. Es el mejor predictor de la salud a largo plazo de la tienda. Una RPR alta significa que no necesitas seguir adquiriendo nuevos clientes para siempre. Una RPR baja significa que cada dólar de marketing tiene que trabajar el doble porque la primera venta es la única venta.
Datos necesarios: exportación de clientes con el campo de pedidos totales (a veces etiquetado como "recuento de pedidos" dependiendo de la configuración de tu exportación).
Flujo de trabajo rápido: exporta clientes con recuento de pedidos, cuenta los clientes con dos o más pedidos, divide por el total de clientes.
Lo que te dice: tu retención base. Los puntos de referencia de la industria varían según la categoría, pero cualquier cosa por debajo del 15 al 20 por ciento generalmente significa que tu marketing por correo electrónico y de retención tiene margen de mejora. Observarlo trimestre a trimestre te dice si tus esfuerzos de lealtad y retención están funcionando.
La tasa de compra repetida es el número que más cambia la mentalidad de los dueños de tiendas al enfrentarse a él. La mayoría no lo ha calculado en más de un año, si es que alguna vez lo han hecho. Conocer tu número y observarlo trimestralmente cambia la forma en que piensas sobre cada dólar de marketing. Es uno de los hábitos de marketing de datos de WooCommerce más sencillos de construir.
3. Análisis de afinidad de productos
La afinidad de productos es un término elegante para "qué se compra junto". Es la base de cada campaña de venta cruzada, paquete y "los clientes también compraron". Y a menudo es completamente contraintuitivo a lo que un dueño de tienda asume.
Datos necesarios: exportación de pedidos con artículos de línea a nivel de producto, no solo totales de pedidos.
Flujo de trabajo rápido: exporta pedidos con artículos de línea, pivota por ID de pedido para ver las combinaciones de productos en cada carrito, cuenta cuántas veces aparece cada par de productos y ordena por frecuencia.
Lo que te dice: qué productos se venden juntos de forma natural. Eso te dice dónde crear un paquete, una venta adicional al finalizar la compra o una secuencia de correos electrónicos de “comprados frecuentemente con”. Hemos visto una tienda descubrir que una vela siempre se vendía junto con su difusor, crear un paquete alrededor del par y ver cómo ese paquete subía a un SKU entre los tres primeros en un trimestre.
Consejo: ignora los pares obvios. La información valiosa suele ser un producto que no habrías emparejado tú mismo. Ese es el que vale la pena para construir una campaña.
4. Patrones de ventas estacionales
Los patrones estacionales impulsan la planificación de inventario, la programación del presupuesto publicitario, las decisiones de contratación y la previsión del flujo de caja. Si no sabes qué meses sostienen tu tienda, pedirás demasiado antes de un período lento o tendrás muy poco stock antes de un pico.
Datos necesarios: exportación de pedidos por mes durante los últimos dos o tres años.
Flujo de trabajo rápido: exporta pedidos con el campo de fecha del pedido, pivota por mes y luego compara año tras año. Identifica los meses que sostienen la tienda y los meses que la arrastran.
Lo que te dice: cuándo aumentar el gasto en publicidad (las seis semanas antes de tu pico suelen ser donde reside la verdadera recompensa), cuándo liquidar stock y cuándo realizar una promoción de temporada baja. También te dice si un patrón que pensabas que era estacional es en realidad solo crecimiento.
Cuidado: un año de datos no es suficiente. Necesitas dos o más para separar la estacionalidad del crecimiento. Si tienes menos, empieza a exportar mensualmente ahora para tener los datos el próximo año.
5. Análisis de categorías y atributos
La mayoría de las tiendas obtienen la mayor parte de sus ingresos de un pequeño número de categorías o atributos de productos. El análisis de categorías te dice cuáles, lo que significa que te dice dónde concentrar el gasto publicitario, el esfuerzo de SEO y el desarrollo de nuevos productos.
Datos necesarios: pedidos con artículos de línea y campos meta de categoría o atributo de producto, o una exportación de productos con datos de categoría.
Flujo de trabajo rápido: exporta pedidos con artículos de línea y meta de categoría, pivota por categoría, suma ingresos. Haz lo mismo para cualquier atributo que creas que importa (tamaño, color, estilo).
Lo que te dice: la cola larga frente al caballo de batalla. La mayoría de las tiendas obtienen del 60 al 80 por ciento de los ingresos del 20 por ciento de las categorías. Enfoca el marketing en el 20.
La categoría más vendida de una tienda rara vez coincide con la que más promocionan. Casi siempre hay una categoría silenciosa que genera más ingresos que la ruidosa. El análisis te dice que reequilibres.
6. ROI de cupones y promociones
Los cupones son la palanca de marketing más fácil de accionar y la más difícil de medir honestamente. “Mi correo electrónico con un 20 por ciento de descuento convirtió mucho” es una métrica de vanidad. La pregunta real es si el descuento generó ingresos incrementales que no habrías obtenido sin él.
Datos necesarios: exportación de cupones con recuento de redenciones, más pedidos vinculados a cada código de cupón.
Flujo de trabajo rápido: exportar cupones, sumar los ingresos de los pedidos que utilizan cada cupón, restar el valor del descuento y comparar con una línea de base (el valor promedio del pedido de los pedidos sin cupón en el mismo período).
Lo que te dice: si el cupón recuperó su margen o simplemente entrenó a los clientes para que esperen el próximo descuento. Algunas campañas de cupones se verán geniales hasta que calcules el margen perdido de los clientes que habrían pagado el precio completo.
Trampa: ten en cuenta la canibalización. Muchas redenciones de cupones provienen de clientes que habrían comprado de todos modos. El análisis de ROI de cupones más limpio utiliza un segmento de control que no recibió el cupón.
7. Segmentación de clientes para marketing por correo electrónico
“Enviar un correo a toda la lista” es un truco para generar cancelaciones de suscripción. Los envíos segmentados convierten mejor que un solo envío masivo porque el mensaje se encuentra con cada cliente donde realmente está, y la segmentación de la audiencia es una de las estrategias principales que las benchmarks de correo electrónico de Mailchimp señalan a los propietarios de tiendas. Una buena segmentación comienza con saber quién está en tu lista: el valor de vida de cada cliente, el recuento de pedidos, cuándo compraron por última vez y las categorías que han comprado.
Datos necesarios: una exportación de clientes con valor de vida y recuento de pedidos, más una exportación de pedidos (con artículos de línea) para derivar la fecha del último pedido de cada cliente y las categorías que han comprado.
Flujo de trabajo rápido: exportar clientes con valor de vida y recuento de pedidos, obtener la fecha del último pedido y las categorías de una exportación de pedidos, luego etiquetar segmentos en Hojas de cálculo. Un conjunto inicial útil:
- VIP: el 10 por ciento superior por valor de vida
- Inactivos: sin pedido en 180 días
- Alta frecuencia: cuatro o más pedidos
- Primerizos: un pedido en los últimos 30 días
Sube cada segmento a tu plataforma de correo electrónico como una lista o etiqueta.
Lo que te dice: qué campañas enviar a qué segmento. Flujos de recuperación para clientes inactivos, vistas previas de nuevos productos para VIP, secuencias de empuje para el segundo pedido para primerizos, recompensas de lealtad para compradores de alta frecuencia. Los envíos genéricos se convierten en dirigidos y las tasas de conversión aumentan.
Para la receta de exportación, consulta nuestra guía sobre cómo exportar clientes de WooCommerce con los campos que necesita la segmentación.
Los 7 análisis de un vistazo
- CLV por canal de adquisición: pedidos más clientes más metadatos de origen. Aproximadamente 60 minutos. Reequilibra el gasto publicitario.
- Tasa de compra repetida: clientes con recuento de pedidos. Aproximadamente 15 minutos. Métrica de retención de referencia.
- Afinidad de producto: pedidos con artículos de línea. Aproximadamente 45 minutos. Revela paquetes de venta cruzada.
- Patrones de ventas estacionales: pedidos por mes durante dos o más años. Aproximadamente 30 minutos. Impulsa el inventario y la planificación publicitaria.
- Análisis de categoría y atributos: pedidos con artículos de línea y metadatos de categoría. Aproximadamente 30 minutos. Enfoca el gasto publicitario.
- ROI de cupones y promociones: exportación de cupones más pedidos vinculados. Unos 45 minutos. Fomenta la disciplina de descuentos.
- Segmentación de clientes: clientes por valor de vida y recuento de pedidos, más pedidos por fecha del último pedido. Unos 60 minutos. Mejora la conversión por correo electrónico.
Cómo exportar los datos correctos
Cada análisis de marketing de datos de WooCommerce anterior comienza con el mismo paso: extraer los datos de WooCommerce. Dos opciones aquí, y es útil ser honesto sobre el compromiso.
Las exportaciones nativas de WooCommerce le proporcionan CSV agregados desde la pantalla de informes integrada. Son suficientes para patrones estacionales simples y cifras de ventas generales. No son suficientes para el análisis de CLV, la afinidad de productos o cualquier trabajo de segmentación, ya que carecen de campos meta personalizados, detalles de artículos de línea y los campos a nivel de cliente que esos análisis necesitan.
Un plugin de exportación dedicado le proporciona todos los campos, incluidos metadatos personalizados, artículos de línea y pedidos vinculados a cupones, además de filtrado y programación. Store Exporter Deluxe es el plugin que creamos y es el que utilizamos siempre que una tienda necesita exportaciones de marketing repetibles. Maneja pedidos, clientes, productos y cupones, y admite múltiples formatos de exportación, incluidos CSV y XLSX.
Aquí está la receta de exportación para cada uno de los siete análisis:
- CLV por canal: pedidos con ID de cliente y metadatos UTM o de origen. Consulte nuestra guía completa para exportar pedidos de WooCommerce.
- Tasa de compra repetida: clientes con campo de pedidos totales.
- Afinidad de productos: pedidos con artículos de línea.
- Patrones estacionales: pedidos con campo de fecha.
- Análisis de categorías y atributos: pedidos con artículos de línea y metadatos de categoría, o una exportación de productos. Consulte la guía para exportar productos de WooCommerce.
- ROI de cupones: exportación de cupones con datos de redención. Consulte nuestra guía de exportación de cupones.
- Segmentación de clientes: clientes por valor de vida y recuento de pedidos, más una exportación de pedidos por fecha del último pedido y categorías.
Para una visión más amplia de cómo encajan las exportaciones en las operaciones diarias de la tienda, consulte nuestra publicación complementaria sobre gestión de pedidos de WooCommerce.
Frecuencia de exportación a la que aspirar: mensual para segmentación y CLV, semanal para ROI de promociones durante campañas activas, y trimestral para análisis estacionales y de categorías. Los propietarios de tiendas que obtienen el máximo provecho de este flujo de trabajo configuran una exportación mensual programada. Un correo electrónico llega a la bandeja de entrada con los pedidos del mes y el archivo de clientes, y pasan 30 minutos en Hojas de cálculo. Ese ritmo es donde realmente ocurre el marketing de datos de WooCommerce.
¿Necesita extraer datos de WooCommerce de forma programada para que el ciclo de análisis se ejecute realmente? Store Exporter Deluxe maneja pedidos, clientes, productos y cupones por $39.50 al año para la licencia introductoria.
Herramientas para el análisis
No necesitas una herramienta de BI, un almacén de datos o una pila de análisis de seis cifras para realizar cualquiera de los siete análisis anteriores. Una hoja de cálculo y 30 minutos son suficientes. Aquí tienes la escalera de herramientas honesta.
- Google Sheets es gratuito, colaborativo y maneja todos los análisis de esta guía de forma nativa con tablas dinámicas, la función QUERY y un poco de SUMIFS. Este es el punto de partida adecuado para aproximadamente el 95 por ciento de los propietarios de tiendas.
- Microsoft Excel es más potente para conjuntos de datos grandes (100.000 filas o más), tiene mejores tablas dinámicas nativas e incluye Power Query para la transformación de datos. Vale la pena una vez que Sheets empiece a ir lento.
- Looker Studio es una herramienta gratuita de Google que se conecta a Sheets o CSV y crea paneles que puedes actualizar mensualmente. Es el siguiente paso adecuado una vez que Sheets empiece a sentirse limitante y quieras paneles visuales en lugar de tablas dinámicas sin procesar.
Store Exporter Deluxe extrae los datos, y esa exportación es el primer paso de cualquier flujo de trabajo de marketing de datos de WooCommerce. El análisis se realiza en la herramienta que mejor se adapte a tu nivel de comodidad. Elige la más barata que funcione y actualiza solo cuando deje de funcionar.
Preguntas Frecuentes
¿Necesito un analista de datos para realizar estos análisis?
No. Todos los análisis de marketing de datos de WooCommerce de esta guía se pueden realizar en Google Sheets o Microsoft Excel por cualquier persona que se sienta cómoda con tablas dinámicas y SUMIFS. Si puedes exportar un CSV, puedes ejecutar CLV por canal. La parte más difícil suele ser elegir qué análisis ejecutar primero, no el trabajo de la hoja de cálculo en sí.
¿Qué pasa si no he estado capturando datos de UTM o de canal de adquisición?
Empieza ahora. Los parámetros UTM en cada enlace de marketing, además de un campo meta personalizado en el momento del pago (o un plugin de seguimiento de remitentes), te proporcionan los datos a partir de ese momento. Los datos históricos se pierden. Tres meses de seguimiento hacia adelante suelen ser suficientes para iniciar la conversación sobre CLV por canal de forma honesta.
¿Con qué frecuencia debo realizar estos análisis?
Mensualmente para CLV, segmentación de clientes y ROI de cupones durante los períodos de campaña activa. Trimestralmente para patrones estacionales, análisis de categorías y tasa de compra repetida. La afinidad de productos cada trimestre suele ser suficiente a menos que estés añadiendo nuevos SKUs rápidamente.
¿Cuál es la forma más barata de exportar datos de WooCommerce de forma programada?
Store Exporter Deluxe por $39.50 al año para la licencia introductoria incluye exportaciones programadas por correo electrónico o FTP. Una vez configurado, se ejecuta automáticamente. Para exportaciones únicas, el informe CSV integrado de WooCommerce es gratuito pero carece del detalle de artículos y metadatos que la mayoría de estos análisis necesitan. Una exportación programada es la forma más barata de mantener una rutina de marketing de datos de WooCommerce en funcionamiento.
¿Puedo realizar estos análisis utilizando solo el panel de administración de WooCommerce?
Realmente no. El panel de administración muestra agregados (ventas totales, productos principales, los que más ganan) que te dan un chequeo pero no suficiente detalle para análisis basados en tablas dinámicas. CLV por canal, afinidad de productos y segmentación necesitan datos a nivel de cliente y a nivel de artículo que el panel no expone. La exportación es donde comienza el verdadero marketing de datos de WooCommerce.
¿Necesito comprar Looker Studio o una herramienta de BI para empezar?
No. Google Sheets maneja los siete análisis de esta guía. Looker Studio es una herramienta gratuita de Google si quieres paneles más adelante, pero no es necesario para obtener valor del flujo de trabajo. Empieza con Sheets y actualiza solo si alcanzas un límite.
Convierte tus datos en decisiones de marketing
WooCommerce tiene los datos. La mayoría de los dueños de tiendas nunca los extraen. Los siete análisis de esta guía (CLV por canal, tasa de compra repetida, afinidad de producto, patrones estacionales, análisis de categoría, ROI de cupones, segmentación de clientes) son las acciones de marketing con datos de WooCommerce que vale la pena ejecutar primero. Cada uno se amortiza la primera vez que actúas según lo que te dice.
El marketing basado en datos no requiere una pila de análisis más grande. Requiere una tarde con los datos de tu propia tienda. Cada tienda que hemos visto hacer esto una vez se va con al menos una sorpresa. El mejor cliente que nadie conocía. El producto que siempre se compra con otro. El patrón estacional que nadie había mapeado. Ejecuta los análisis. Luego ejecútalos de nuevo el próximo trimestre.
Cada uno de estos análisis comienza con el mismo paso: extraer los datos. Esa primera exportación es donde comienza el marketing con datos de WooCommerce. Si estás listo para poner a trabajar los datos de tu tienda, Store Exporter Deluxe es la capa de extracción de datos creada para ese trabajo, por $39.50 al año para la licencia introductoria.
