En varias ocasiones he usado el purchase funnel para explicar diferentes temas del marketing online y/o la analítica web. En este post quiero aplicar esta figura al Social Media, para describir el proceso que sigue un usuario desde que es consciente de la existencia de una marca, hasta que se convierte en su cliente más fiel.

Según vimos en el post ¿Cuál es la campaña más adecuada en cada momento?, los medios sociales son el canal más adecuado en todas las etapas del funnel de compra:

canales vs purchase funnel completo

Por lo que es el ejemplo perfecto para hacer el seguimiento del proceso completo. Al analizar este proceso debemos tener en cuenta tres temas importantes sobre los medios sociales:

1. Nuestra relación con los usuarios no se puede quedar a nivel de fan: aunque los medios sociales son principalmente una herramienta de comunicación, no debemos olvidar que toda inversión que realicemos debe aportar valor a la empresa. Un error común es tener como objetivo acumular fans. Este es un buen primer paso, pero como veremos en el social media funnel, debemos/podemos ir más allá.
2. “No jugamos en casa”: estamos basando la mayor parte de nuestra estrategia en una plataforma de terceros. Es aconsejable que tratemos de llevar a estos usuarios a nuestra web. Los motivos son claros:
   1. Al estar en una plataforma de terceros, nos arriesgamos a que cambien las reglas del juego, y esto nos afecte a nuestra actividad.
   2. Al llevar a estos usuarios a “nuestro terreno”, podemos hacer que pasen de ser unos “desconocidos” (fans) a un contacto y/o cliente. Estamos monetizando parte del valor generado con la estrategia en medios sociales.
3. Fidelización -> Conversión -> Servicio: al inicio del proceso los medios sociales nos sirven para llevar al usuario desde la fidelización hasta la compra (parte izquierda del funnel). A partir de este momento, debemos usar los medios sociales para dar servicio (parte derecha).

Purchase funnel completo

Si adaptamos este funnel a los diferentes estados por los que pasa el usuario en los medios sociales, tendremos el Social Media Funnel

Social Media Funnel

En la zona izquierda del funnel llevamos al usuario desde:

• El awareness: un usuario de redes sociales es consciente de nuestra presencia (de la marca o del producto), hasta la fase de
• Action: donde el cliente pasa de ser un fan (del que sabemos poco) a un contacto (un cliente potencial con nombre y apellidos).

En la zona derecha pasa de:

• Contacto a cliente (use). Con el uso del producto/servicio se genera una opinión (positiva o negativa) de nosotros. Y si hemos hecho las cosas bien pasará a ser un
• Cliente fidelizado, y por último en embajador de la marca. A los que, evidentemente, deberemos cuidar al máximo, pues además de ser muy buenos clientes, son los que dan a conocer nuestra marca y alimentan el funnel por la parte de la izquierda (awareness).

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En varias ocasiones he escrito sobre el funcionamiento y aplicaciones del purchase funnel en una campaña de marketing online. Desde la explicación inicial a los microfunnels (subdivisiones del funnel de compra para analizar separadamente cada canal) y las marcro y micro conversiones. Pero de lo que nunca he hablado de los canales más adecuados para cada fase.

Purchase funnel completo (autor: Bryan Massey)

Para mi una de sus ventajas principales es que te da el contexto necesario para comprender las fases por las que pasa un usuario antes de cumplir con el objetivo planteado en la web (compra, petición de información, etc.), y que ocurre cuando ya es cliente nuestro.

Tras el análisis profundo del comportamiento de los usuarios sabremos que canales son más efectivos en cada una de las fases.

El objetivo de este post es mostraros los más adecuados independientemente de la web de la que se trate. Es cierto que casi todas las acciones se podrían adaptar para usarlas en todas las etapas, pero hay algunas que son más adecuadas que otras.

Evidentemente debéis tomaros este post como una guía y no como una “norma fija”. Deberemos analizar cada caso y si fuese necesario, adaptar los canales/acciones a las características de la web que estemos gestionando.

En la siguiente tabla podéis ver la adecuación de cada canal a cada etapa (y a continuación una breve explicación):

canales vs purchase funnel completo

No todos los canales son igual de útiles para cada etapa seleccionada en la tabla. A continuación os matizo la adecuación de cada una:

• Display: es el medio online perfecto para generar awareness (más allá de acciones especiales de RRPP, virales, etc. que puedan generar awareness inicial).
  Para las etapas de consideration y action es cada vez más útil (más si hacemos retargeting), pero no tanto como para generar el interés inicial.
• SEM: funciona muy bien para consideration y action, pues es en estas etapas cuando el usuario acude más a buscadores para informarse. En estos momentos la creatividad adecuada de SEM puede llevarle a la conversión a compra.
  Para awareness puede funcionar, cuando el usuario está buscando algo relacionado con la marca o el producto, y le presentamos una oferta de “fácil conversión” (poco esfuerzo/gasto)
• SEO y SMO (Social Media Optimization): a nivel de adecuación al funnel de compra SEO y SMO funcionan de una manera similar. En este caso son más adecuados para consideration y action, pues en estos momentos en los que el usuario está decidiéndose. Una página bien posicionada en los términos buscados puede ayudar a la conversión final. Más si tenemos en cuenta que los resultados órganicos generan mayor confianza que las creatividades de Adwords.
• Social Media: en mi opinión es el único canal de comunicación que debemos mantener durante todas las etapas. Dadas las características del medio podemos usarlo de forma efectiva para todas ellas (en algunas mejor que en otras, pero no quiero entrar en matices por no alargar el post).
• Emailing: es útil tanto para captación (antes de la compra), como para fidelización (clientes). He añadido opinion gracias a la sugerencia de @paulgailey
• Afiliación: en la etapa de awareness es especialmente potente. Te posibilita llegar a un gran número de usuarios a un coste razonable (aunque deberemos vigilar el solapamiento entre webs). Si tenemos una buena oferta, puede funcionar para action. Debido al bajo coste (normalmente variable) nos puede salir rentable. Y además si hacemos un correcto seguimiento de los afiliados que mejor funcionan, podemos hacer “retargeting” y de esta forma rematar el proceso hasta la conversión.

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Este post es la continuación de un post que escribí hace unas semanas (Los pilares de la influencia online). En el os hablaba de las que, a mi entender, eran las bases de la influencia online. En este voy a tratar de aportar las métricas y herramientas que nos pueden servir para medirlas.

Por supuesto que nos vamos a poder medir correctamente a aquellos expertos que no tengan presencia online, pero lo cierto es que según pase el tiempo este número será cada vez menor.

A nivel global podemos contar con indicadores mixtos como Klout, Twitalyzer o Peer Index (si queréis profundizar en este tema, podéis leer un post que escribí hace un tiempo: En Twitter como en la vida real no todo son followers), para medir el nivel de influencia online.

1. Expertise:

¿Qué es?

Debe ser referencia en un tema determinado. Esto significa no sólo saber de un tema, sino hacerlo evolucionar. Es decir, es una persona que no se limita a aplicar los conocimientos ya adquiridos, sino que investiga nuevos campos, crea y no recicla.

¿Cómo lo medimos?

La primera es la más difícil de cuantificar ya que no es algo que podamos medir objetivamente ¿Quién sabe más de un tema? ¿Quién genera nuevos contenidos de alta calidad?

En cada área solemos tener personas de referencia a nivel global, a las que nombramos sin dudar como expertos, pero ¿qué ocurre con el 99% restante? ¿cómo medimos su expertise? ¿cómo diferenciamos al experto del “bluf” (aquel que quiere se hace pasar por experto sin serlo)? La respuesta es que, sin un análisis cualitativo individualizado no podemos. Pero si tenemos una serie de referencias que nos pueden ayudar a estimarlo:

• Años de experiencia en un área
• Experiencia como profesor y/o conferenciante
• Publicaciones: libros, artículos en medios del sector, etc.

¿Cómo podemos traducir esto a métricas?

• Antigüedad del blog
• Número de suscriptores del blog
• Page rank
• Número de enlaces entrantes
• Número de resultados indexados en buscadores
• Número de listas en las que es incluido en Twitter

Podéis ver la mayor parte de estos datos instalando add-ons de SEO en vuestro navegador, como SEOquake.

Evidentemente todas estas métricas las deberemos poner en contexto. Tendremos que establecer unos rangos de valores en función del área de expertise. Por poner un ejemplo: no es lo mismo tener un blog de social media desde hace 3 años que uno de marketing online.

No incluyo como métricas que nos hablen de expertise el número de fans/followers, o de #FollowFridays por ser algo habitualmente falseado.

2. Capacidad de movilizar:

¿Qué es?

Los mensajes de una persona influyente no sólo consiguen difusión, sino que provocan que sus receptores hagan algo (son mensajes que llaman a la acción). Desde reflexionar sobre un tema, a comprar algo, pasando por modificar de alguna manera sus hábitos.

En definitiva una persona influyente es capaz de inspirar a sus seguidores.

¿Cómo lo medimos?

Engagement:

• Número de clics por tweet: a través de acortadores de urls como bit.ly o clientes de Twitter como Hootsuite.
• Número de interacciones en Facebook: si se trata de una fan page, Facebook Insights nos da el dato.
• Número de comentarios por post
• Tasa de rebote (a pesar de que si hablamos de blogs es un dato bastante variable si comparamos blogs de diferentes temáticas. Puedes mirar los resultados de un pequeño estudio que hice hace unas semanas
• Twitalyzer y Klout también nos dan el dato de engagement.
• Otra opción para medir el engagement tanto de un blog, como de un usuario de Twitter es Back Type

3. Difusión (reach):

¿Qué es?

Aunque la influencia es no tiene porqué estar relacionada con la popularidad, una alta capacidad de difusión de un mensaje denota capacidad de influir.

¿Cómo lo medimos?

• Número de RTs/shares por post: podemos saber el dato aproximado (siempre se pierden algunos) con plugins sociales del blog.
• Reach del usuario en Twitter: Twitalyzer o Klout lo explican perfectamente. Podemos ver usuarios con un alto número de followers/fans, pero con un reach bajo. Otra herramienta disponible es Tweet Reach (la limitación que tiene es que la versión gratuita solo mide los últimos 50 tweets).
• Número de tweets en el top 5k o 1k (badge otorgado por Topsy a los tweets más compartidos en un determinado periodo de tiempo): creo que esto denota mayor capacidad de difusión que el dato global de RTs/shares.
• Visitas mensuales únicas al blog
• Número de suscriptores al blog

4. Comunidad:

¿Qué es?

La capacidad de difusión de la que acabo de hablar se basa en el tamaño y potencia del primer círculo de seguidores de esta persona. Son la base de la comunidad que esta persona sea capaz de generar.

Esta comunidad además de tener muchos y fieles seguidores, tiene que ser capaz de atraer a mavens o como les empezamos a llamar ahora content curators. Estas personas serán las que ayuden a que el mensaje se extienda rápidamente.

¿Cómo lo medimos?

Esta es la parte más fácil, pero al tiempo más difícil de medir. Como decía en el punto 1, este es el dato que se falsea con mayor frecuencia (haciéndolo crecer de forma artificial).

• Número de followers/fans: en el caso de Twitter podemos comprobar si el crecimiento es más o menos natural, viendo la evolución del crecimiento de followers con Twitter Counter
• Más allá del dato numérico muchas redes sociales disponen de herramientas para ver gráficamente como se relaciona esta comunidad, y así poder valorar su “fortaleza”: Twitter: MapMyFollowers.com, Facebook:  Placebook y para Linkedin Inmaps
• De nuevo Klout y Twitalyzer estiman la capacidad de amplificación de la comunidad en torno a un usuario.

5. Comunicación:

¿Qué es?

Además de cumplir los puntos anteriores debe ser un buen comunicador. Esto significa saber transmitir bien el mensaje y adaptar el lenguaje y su tono a la audiencia (empatía).

¿Cómo lo medimos?

En este caso si que estoy en blanco,… las métricas que podríamos usar para medirlo serían una mezcla entre las que he comentado en los puntos 1, 2 y 3 (expertise, capacidad de movilizar y difusión).

En este punto necesito la ayuda de Gemma!! (@sorprendida). ¡No os hacéis una idea lo que he aprendido escribiendo el libro con ella! ¡una pasada!

Este es un primer acercamiento a las métricas para medir la influencia de alguien que no es analista web, y como tal tendrá sus fallos. ¿Qué os parece si me ayudáis a completarlo? ¿Qué otras métricas se os ocurren?

La imagen que he usado en la home del blog es de Forwardcom

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El pasado 08 de Marzo de 2011 representa una fecha clave en mi vida. Ese día se publicaba El arte de medir. El manual de analítica web que he escrito con Gemma Muñoz (@sorprendida).

Este libro representa no sólo un hito en mi vida, sino el final de un año de trabajo junto a una persona excepcional.

Gemma es una persona que hace fácil cualquier reto, que ante las dificultades propone soluciones, y todo lo hace con una sonrisa en la cara y un positivismo que inspiran a todos los que la conocemos.

Desde que nos coincidimos en un evento de analítica web en Mayo de 2009 (Conversion Thursday) no hemos parado de inventar cosas juntos. Al mes siguiente (junio 2009) empezamos, junto a otros cuatro cracks (Jaime Valverde, Pedro Robledo, Borja Muñoz y Daniel Ponte), organizando The Monday Reading Club, durante 2010 escribimos el libro y en 2011 lanzamos, junto con otros socios, una escuela (ya os contaremos el proyecto completo en otro post).  ¡Sólo nos falta plantar un árbol! (Gemma se lo toma a broma, pero os aseguro que ¡el árbol lo plantamos! ¡De esto me encargo yo! ).

Gemma Muñoz y Tristán Elósegui -TMRC Madrid Febrero 2011

Para escribirlo hemos cogido los contenidos del blog de Gemma, les hemos dado una estructura, aplicado una capa de marketing y “traducido” a un lenguaje menos técnico, para que el resultado sea un manual de analítica web útil tanto para los no iniciados en la materia, como para aquellos que se dedican a ello.

En el proceso hemos contado con la colaboración de un montón de personas que han hecho posible el resultado final:

- Pilar de Terán para el diseño de la portada, Álvaro Gutiérrez de Cabiedes y Daniel de la Mata en el diseño y desarrollo de la web, respectivamente.
- Avinash Kaushik como embajador principal.
- René Deschamps, Javier Godoy y Javier Rodriguez Zapatero como impulsores del mismo.
- Alexandre Amat en nombre de la editorial Profit por confiar en nosotros, Antonio Toca por facilitarnos el contacto con Alexandre.
- A Tilcia por sus consejos.
- Y por supuesto a nuestras respectivas familias por habernos soportado durante este tiempo.

Ha sido una experiencia agotadora, pero que lejos de quitarte las ganas te anima a escribir más (ya estamos dándole vueltas a cómo será el segundo libro).

¿Cómo podéis estar al día de las novedades en torno al libro?

La información básica del libro, la podéis encontrar en la web: http://www.elartedemedir.com, y el día a día en la página de Facebook y en Twitter.

Además hemos creado la sección ¿Quién lo tiene ya? donde estamos colgando las fotos de los que ya tenéis el libro. Aquí tenéis las galerías que aparecen en Facebook y Flickr. ¡Animaros a enviar vuestras fotos con el libro!

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A continuación os dejo las principales conclusiones del pequeño estudio que lancé la semana pasada sobre la tasa de rebote. Al ser un estudio “casero”, debemos tomar los datos como una referencia. En este estudio se han analizado los datos de tráfico (visitas totales) y tasa de rebote de 102 blogs en el mes de enero de 2011. Muchas gracias a todos por participar.

Eso si las conclusiones que salen son bastante interesantes:

Sorpresa: la tasa más común es menor al 50% ¿nos lo podemos creer?

Las tasas de rebote más comunes son: menos de 50% (29,41%) y 61-70% (22,55%). El segundo dato parece más creíble.

Un blog con menos del 50% de rebote o es un blog profesional (gestionado por una empresa) o no es un blog (es más parecido a un portal). Una posibilidad es que en muchas homes se muestra solo los extractos, pero siendo un blog lo más normal es que el tráfico entre por los post, y no por la home, ¿ no? Además de ser así, el tráfico de home tiene menor calidad. Normalmente son usuarios que entran a curiosear, y si nada les llama la atención se van.

¿Qué opináis?

Los blogs tienen poco tráfico

La mayor parte de los blogs (42,16%) tienen menos de 1.500 visitas mensuales (el 61,7% tiene menos de 3.000 visitas al mes).

Una conclusión que me ha sorprendido:

No existe correlación entre el número de visitas y la tasa de rebote. Es decir a más visitas no tiene porqué aumentar la tasa de rebote

Es evidente que si trabajas duro puedes controlar la tasa de rebote, pero a mayor volumen de tráfico me parece algo más difícil.

Tasa de rebote para blogs

Visitas totales mensuales en blogs

Social Media y Marketing Online: diferenciarse o morir

Los temas más comunes de los blogs que han participado son Social Media (20,59%) y Marketing Online (17,65%).

La temática es una posible causa de sesgo. Creo que al lanzar la encuesta a través de Twitter y Facebook, y ser los temas más trato en tanto en mi blog, como en mi twitter, los lectores/followers están más interesados  en ellos y por lo tanto existe más probabilidad de que tengan un blog sobre esta temática. Es una suposición, pero viendo los resultados parece que tiene sentido.

Las 10 temáticas más comunes en blogs

Los Social Media están de moda

La parte positiva de este posible sesgo, es que los datos sobre estas temáticas son más robustos y nos permiten sacar algunas conclusiones.

Si tenemos en cuenta que son los más numerosos y sus datos de tráfico y tasa de rebote:

tasa de rebote y trafico blogs marketing online y social media

Aunque sea una conclusión previsible, está claro que  Social Media es el tema de moda. A pesar de lo numerosos que son, tienen una tasa de rebote y un tráfico aceptables.

Eso si el dato me hace pensar ¿son todos de buena calidad o simplemente está de moda y leemos todo lo que “huela” a social media? Me da la sensación de que es más lo segundo que lo primero, ¿no? ¿qué pensáis?

¿Hemos dejado de lado el marketing online?

Lo que me ha sorprendido es que a pesar de su número, los blogs de marketing online despiertan poco interés o su calidad es baja. Tienen un tráfico bajo, y una mayor tasa de rebote.

En mi opinión debe ser la disciplina base de todo aquel que se quiera dedicar a este mundillo. ¿cuál creéis que es el motivo? ¿bajo interés o baja calidad de los contenidos? Otra posibilidad ¿poca formación y/o experiencia?

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Tasa de rebote de enero de 2011 en google analytics

La pasada semana, a raíz de una conversación con @juanmarketing y @lorogovic sobre la tasa de rebote de los blogs lancé una encuesta en Twitter, pero por un par de problemas técnicos (las cuentas gratuitas de Survey Monkey no permiten volcar datos a Excel, ni te dan datos individuales que te permitan cruzar variables), voy a repetirla. Así que mis disculpas a los que ya la rellenasteis.

El objetivo de este mini estudio es tener una referencia de la tasa de rebote de un blog tanto a nivel general, como por temática y nivel de tráfico.

La encuesta consta de cuatro sencillas preguntas, así que no te llevará mucho tiempo completarla.

Para comparar “peras con peras” es importante que:

1. Todos los datos sean del mes de Enero de 2011.
2. En la medida de lo posible los saquéis de Google Analytics. Ya sabéis que hay herramientas que miden de forma diferente la tasa de rebote (visitas de menos de una página o de menos de “x” segundos), e incluso las visitas.
3. Pongáis los datos reales. El objetivo es que tengamos un dato de referencia que nos sirva a todos, no concursar por tener el mejor dato, ¿ok?
4. Cuando rellenéis la temática del blog, no es necesario que seáis exactos. Escoged la categoría que mejor se adapte. Sino la encontráis usad el campo “otros”.

Cuanta más gente lo rellene, más sólido será el dato, así que os pido que le hagáis llegar la encuesta al máximo número de bloggeros. (podéis enviar sólo el enlace de la encuesta, ¡no busco generar tráfico por la cara! ).

La encuesta ha terminado. Puedes ver los resultados del estudio pulsando aquí.

Pulsa aquí para rellenar la mini encuesta

La imagen que aparece en la home del blog es de Roger Smith

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Gemma Muñoz en plena ponencia

Ayer tuvo lugar la edición de febrero del Club de lectura de Marketing Online – The Monday Reading Club #TMRC (nombre largo, pero es con el que se le bautizó ¡quéremedio! ) en Madrid (@tmrc_mad).

En esta ocasión hablamos de analítica web, y tuvimos la suerte de contar con la presencia de Gemma Muñoz (@sorprendida). ¡Es lo bueno de tener a los gurús de la analítica web organizando el club de lectura! La charla estuvo basada en el segundo libro de Avinash Kaushik Analítica web 2.0.

Antes de entrar en la descripción de la sesión, me gustaría empezar por la conclusión más importante desde mi punto de vista: la analítica web se empieza a asentar en España. Fue uno de los primeros comentarios de Gemma (transcribo de pura memoria): “si hace dos años me dicen que iba a estar hablando de analítica web delante de tanta gente no me lo hubiese creído”.

Y es que la sala que ocupamos en La Casa del Libro (c/ Gran Vía, Madrid) estaba a reventar (fotos del gran Fernando Ortega se nota el nivel de las fotos, ¿no? Podéis ver el resto aquí):

Parte de los asistentes

Fue algo increíble ver unida la pasión de Gemma hablando de analítica web y a los asistentes tratando de asimilar cual esponjas.

Gemma nos estuvo hablando de:

• Los cuatro pilares de la analítica web: diapositiva perfecta para argumentar las ventajas de la analítica.
• Las diferentes capas de análisis: desde el clicstream, hasta los insights.
• Los test (A/B, UX, etc.)
• El papel del analista web: grandísima diapositiva con ejemplo que mostraba por que el analista debe pasar de los datos al conocimiento: datos -> información -> conocimiento.
• y el reparto de tiempo que debería hacer para sacar el máximo rendimiento a su tiempo,…

Vamos una charla brutal como suelen ser las de Gemma (si me pasa la presentación la añado al post).

Además del contenido sobre analítica web, esta sesión era especial porque contamos con la complicidad del gran Avinash Kaushik. El propio Avinash nos dejó un comentario en el blog del club. Partiendo de este comentario Paul Gailey (co-organizador del club en Murcia @tmrc_mur) organizó con Avinash un pequeño juego.

Para comprobar que ciudad tenía más pasión por la analítica se invitó a los asistentes a entrar en la web del libro Analítica web 2.0, para que posteriormente Avinash analizase los datos y nos de su veredicto (en unos días tendremos las conclusiones).

Además “a cambio” de una foto de grupo de cada ciudad para subir a la cuenta de Flickr de Avinash los asistentes al club de lectura, podrían acceder al analytics del blog y web del libro del autor. ¡Todo un lujo! Aquí os dejo la de Madrid

foto de grupo para flickr de Avinash Kaushik - The monday reading club Madrid

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A raíz de un post reciente (Los medios utilizan Twitter como un altavoz) en el que hablaba de dos métricas TFF Ratio (Twitter Following/followers Ratio) y Klout Score, he empezado a dar forma a una idea a la que llevo tiempo dando vueltas.

¿Qué importancia tiene el dato del número de followers en Twitter?

Estamos de acuerdo en que habla del tamaño de tu red social, en cierta manera habla de lo influyente que puedes ser,… pero, ¿qué ocurre si lanzas un mensaje, posteas algo y obtienes poca o nula respuesta? ¿para qué te sirven tantos followers?

(si tienes pocos, y tampoco te contestan, ¡si que tienes un “problema”!).

Todos caemos o hemos caído en la obsesión de vigilar su crecimiento como si del “tesoro” de Gollum/Sméagol (“El Señor de los Anillos”) se tratase. Cuando nos empieza a seguir alguien nuevo sentimos un poco de orgullo,… nuestro ego se siente mejor (y al contrario cuando nos deja de seguir alguien). Y según van pasando los meses y pasamos de cientos a miles ¡no digamos!

La buena noticia es que según pasan los meses esto te deja de preocupar (o al menos no te preocupa tanto), y centras toda tu atención en las relaciones y en la calidad de las mismas.

Existen personas que se obsesionan con este tema y utilizan mil técnicas para aumentar este número: desde comprarlos, hasta seguir a muchos para volver a dejarlos de seguir, etc.

Pero más allá de estas discusiones sobre lo que representa o deja de representar el número de followers, este es un indicador básico, pero que hay que complementar con otros para que tengamos la imagen “real” de la influencia de cada usuario.

¿Cómo podemos saber si un usuario es más influyente que otro?

La influencia real de un usuario se compone de muchos indicadores (número de followers y followings, TFF Ratio, número de clics en los tweets con enlace, número de RTs, replies, etc. etc. que no voy a describir, porque no son el objeto de este post). Para hacer más sencilla la medición de la influencia se han creado unas métricas que las agrupan en un solo número y que nos dan una idea general.

Para mí las dos más representativas son:

• Twitalyzer: creada por el equipo del analista web Eric Peterson (autor del libro y fundador de la consultora Web Analytics Demystified).
• Klout Score: creada por cuatro emprendedores de San Francisco.

En ambos casos cuando analizan tus datos (podéis hacer la prueba desde sus webs) te dan una cifra y la ponen en contexto (por ejemplo: tienes un klout score de 63/100). Además, para hacerlo más comprensible han dado nombre a los perfiles más comunes.

En mi opinión Twitalyzer realiza un análisis más completo, pero prefiero Klout por ser más sencillo de entender.

¿Qué es el Klout Score y por qué es tan importante?

Esta métrica mide tu influencia global en internet (en redes sociales). Las puntuaciones van de 1 a 100. A mayor puntuación mayor es tu influencia.

Tiene en cuenta 35 variables agrupadas en 3 categorías: Alcance Real (true reach), amplificación y puntuación de red (network score).

• True Reach es el tamaño de la audiencia fidelizada y está basado en los followers y amigos que escuchan activamente y reaccionan a tus mensajes.
• Amplification Score: representa la posibilidad de que tus mensajes generen acciones (RT, @mensajes, likes y cometarios) y se mide en una escala del 1 al 100.
• Network score: mide tu capacidad de influir a tu audiencia fidelizada (también se mide en una escala del 1 al 100).

Klout Score Tristán Elósegui (a 28/01/11)

Creo que Klout Score es una métrica muy robusta, porque además de medir todas estas variables, lo hacen combinando los datos de Twitter y Facebook (actualmente están añadiendo Linkedin).

¿Cómo creo que deberían evolucionar las cosas?

Creo que Twitter y Facebook (y detrás redes como Linkedin), deberían añadir una métrica de influencia a los datos básicos de las cuentas de sus usuarios.

Es una información que tienen en casa, y que están dejando que terceros manejen.

Es una métrica que dice muchas más cosas de nosotros que el dato “frio” del número de followers o amigos.

¿Y si aplicamos todo esto a las empresas que están en redes sociales?

Si a nivel personal es importante tener en cuenta este dato, pararos a pensar un momento lo importante que es para las empresas (esto daría para otro post).

Además de su importancia, es una métrica perfecta con la que establecer objetivos. De esta forma el cliente tiene un dato más objetivo (valga la redundancia) sobre si su evolución es positiva o no.

Si crecen los followers pero baja tu Klout Score,… malo.

Moraleja

Creo que deberíamos resistir la tentación y hablar menos del número de followers o fans y  más de nuestro Klout Score (o el que elija cada uno).

Os animo a que entréis en su web y obtengáis vuestra puntuación (y a los que tengáis blog, podéis añadir su widget)

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El pasado sábado (22/01) mantuve una breve conversación con @tjcope (el usuario de Twitter del programa Tiempo de Juego de La Cope), de la que os dejo sólo el inicio por no aburrir, y porque fue lo que me hizo pensar sobre el uso que hacen los medios de comunicación de Twitter.

Me sorprendió ver que @tjcope seguía a 48 y le seguían 16.936 (datos del 22/01/11), hablé sobre estas cifras con ellos y la razón que me dieron para no seguir a más gente, fue falta de tiempo para contestar a todos los que actualmente les escriben. Les comenté que además de contestar al que te habla, escuchar, hablar, etc. con otros es enriquecedor.

Acto seguido me puse a mirar los diferentes medios de comunicación españoles, y me di cuenta de que es algo muy extendido.

Por este motivo decidí a hacer un pequeño estudio de la situación de 27 de los más importantes: 20 minutos, A3, ABC, AND, AS, COPE, COPE, Cuatro, Cuatro (noticias), El Pais, El Periódico, ElMundo.es, ElPais.es, Europa Press, Expansión, La Razón, La Sexta, La Vanguardia, Marca, Mundo Deportivo, Onda Cero, Público, Punto Radio, RNE1, RTVE, SER, Sport, Telecinco y TVE (en realidad hay 30 usuarios. En 2 ocasiones he metido 2 perfiles de un mismo medio para comparar datos).

Para analizar la situación de los medios he usado dos métricas:

• Twitter Following/followers Ratio
• Klout Score

(al final del post tenéis la explicación de ambas).

Y por supuesto los datos básicos de cada cuenta (número de tweets, followers, following y número de listas).

Aquí os dejo las principales conclusiones que he sacado:

Los medios usan Twitter como altavoz y no como herramienta de comunicación

Lo utilizan para difundir sus contenidos, y algunos de ellos, como máxima interacción, responden a los usuarios que les mencionan.
No escuchan al resto de usuarios, se pierden una fuente muy importante de noticias sobre si mismos (vista la situación, presupongo que no tienen herramientas como Radian6, Melwater Buzz, etc) y sobre el resto del mundo, esperan que los usuarios vengan a ellos en lugar de ir a buscarlos activamente,…
¿No se dan cuenta de que:

• están perdiéndose gran parte de la riqueza de Twitter e Internet en general?
• su sector está cambiando drásticamente y que el futuro está en sitios como Twitter?
• en esta nueva situación tendrán que ir a buscar a los usuarios, fidelizarlos y mimarlos para que sigan con ellos?
• …

Los datos hablan solos:

• La media del TFF Ratio es de +170
• El ratio más equilibrado es el de 20 minutos (1,94).
• Destaca negativamente: Europa Press que no sigue a nadie y Público (747,6)

Pues bien, a pesar de estos datos algunos de los medios estudiados siguen siendo influyentes en Twitter, porque su influencia offline aun es muy fuerte y los “seguimos” de forma automática, por costumbre, los “usamos” puramente como fuente de información, no esperamos más de ellos… No estamos acostumbrados a interaccionar con ellos. Aunque como os ya estamos viendo, esto está cambiando.

Con las personas (sin contar estrellas del rock, etc.) que tienen un TFF Ratio alto no ocurre lo mismo. Veamos varios ejemplos:

• Enrique Dans (@edans): tiene un TFF de 872 (es decir, por cada persona que él sigue, le siguen 872), un klout score de 70 (bajo comparado con su influencia fuera de Twitter), y un true reach bajísimo 938 personas.
• José Luis Orihuela (@jlori): tiene un TFF más equilibrado que @edans (133), y menor klout score (67), pero un true reach enorme (67.000 personas). Si le incluyésemos en el ranking de medios de comunicación estaría ¡en el segundo lugar después de Elpais.com!

El medio que mejor hace las cosas en Twitter es ElPais.com

(no el usuario de la redacción de El País en versión papel). Tiene los mejores números en todos los ratios, y un TFF más o menos equilibrado):

Me imagino que además de por su buen hacer, las publicaciones sobre Wikileaks habrán influido.

Datos curiosos y algunos rankings:

• La prensa es mucho más influyente que la radio y la televisión.
• Excepto ElPais.com ningún medio tiene su cuenta verificada.
• El País tiene dos cuentas de Twitter: una para la versión online y otra para la de papel.

Top 10 en Klout Score

Top 10 en número de seguidores

Top 10 en true reach

(Disculpad la calidad de las imágenes de las tablas, pero al traerlas desde Excel salen así de mal)

Notas al post y explicación de las métricas usadas

Este no pretende ser un estudio “profesional”, es más bien un análisis que nos da una idea de cómo funcionan los medios de comunicación españoles en Twitter. Para hacer más serio este estudio habría que ampliar la muestra, tener en cuenta cuando se incorporó cada medio, la temática,… en fin, un montón de cosas.

1. Twitter Following – Followers Ratio (TFF Ratio):

Una métrica muy sencilla y conocida (la primera referencia que he encontrado es de Dave Donaldson en Febrero de 2008). La fórmula es: TFF Ratio = nº followers/nº following

Si el TFF Ratio:

• < 1: quiere decir que estás tratando de conectar con usuarios, pero por el momento no lo estás consiguiendo.
• Cercano a 1: escuchas y eres escuchado. Muchos piensan que esta es la situación óptima.
• Igual o mayor que 2: quiere decir que eres un líder de tu comunidad, y que la gente quiere escuchar lo que dices.
• > 10: quiere decir que o bien eres un personaje conocido o eres un elitista al que le molesta el “ruido” de Twitter

(aquí podéis ver las interpretaciones del ratio en su web).

2. Klout Score:

Esta métrica mide tu influencia global en internet (en redes socials). Las puntuaciones van de 1 a 100. A mayor puntuación mayor es tu influencia.

Tiene en cuenta 35 variables agrupadas en 3 categorías: Alcance Real (true reach), amplificación y puntuación de red (network score).

• True Reach es el tamaño de la audiencia fidelizada y está basado en los followers y amigos que escuchan activamente y reaccionan a tus mensajes.
• Amplification Score: representa la posibilidad de que tus mensajes generen acciones (RT, @mensajes, likes y cometarios) y se mide en una escala del 1 al 100.
• Network score: mide tu capacidad de influir a tu audiencia fidelizada (también se mide en una escala del 1 al 100).

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En toda campaña de comunicación tenemos una serie de objetivos, cuyo cumplimiento pasa, de una forma u otra, por ser capaces de impactar a un cierto número de personas con nuestro mensaje.

Si lo simplificamos mucho: (X) Personas impactadas x  (Y) Tasa de Conversión = (Z) Clientes conseguidos.

En los medios tradicionales los GRPs, encuestas, etc. son las herramientas disponibles para conocer el número de personas impactadas. En cualquier caso todo lo que conseguimos son una serie de estimaciones (más o menos exactas), que nos tenemos que creer. Simplemente “es lo que hay”. Nos dan el dato del número estimado de personas impactadas de mi público objetivo (no voy a entrar en cuánto más exacta es la medición de audiencias en Internet. Mi objetivo con este post es otro).

Para impactar al número deseado de personas de nuestro público objetivo (recordemos la simplificada fórmula de arriba), tenemos que acudir a los soportes donde se encuentran (¡acabo de reinventar la rueda! ).

En el gráfico del funnel de compra podemos ver la suma de estos impactos por canal. En el mundo online podemos traducir, impactos por clics, es decir visitas a nuestra web gracias a nuestra campaña (esta última coletilla la he añadido para incluir las visitas generadas por los impactos post view).

A la izquierda del funnel tenemos los medios que hemos usado para nuestra campaña, y las visitas que hemos generado. En función de la calidad de estas visitas (mayor o menor grado de interés de los usuarios por nuestra oferta), y nuestra tasa de conversión obtenemos (o no), nuestra cifra objetivo de clientes/ventas.

En la lucha por este grupo de usuarios (por estas visitas de calidad), donde entra en juego lo que en términos marketinianos se denomina Share of Voice (SOV). Es decir, por el trozo de tarta que cada anunciante persigue.

Si lo llevamos a los principales canales online de publicidad en campañas de display (banners), el SOV sería el número de impresiones de nuestra campaña comparado con el total de impresiones del soporte, en buscadores sería el número de veces que nuestra página aparece en los resultados de búsqueda (ya sea en Adwords o en resultados orgánicos (SEO)), en una determinada búsqueda, ¿y en Social Media?

En un “canal” donde el objetivo primario de nuestras campañas no es vender (o al menos no debería serlo), ¿cómo medimos el grado de atención de nuestros usuarios? ¿cuál sería el SOV?

Sería el número de tweets, mensajes en el muro de Facebook, etc. de nuestra empresa, comparados con el total de mensajes que recibe el usuario ¿no?

Si siguiésemos la consigna de la publicidad tradicional, cuando mayor sea el peso de nuestros mensajes (en el muro de Facebook, timeline de Twitter, etc.), de nuestro usuario, mejor para la campaña. Pero en los medios sociales funciona de forma diferente. Se trata de establecer conversaciones, así que si estamos todo el día llamando la atención de nuestro usuario, nos habremos ganado un unfollow por pesados.

¿Cómo podemos saber si estamos siendo pesados, si nuestros mensajes empapelan la vida 2.0 de nuestros usuarios? La respuesta,… no podemos saberlo con certeza, pero creo que debemos prestar atención a dos cosas:

• Evidentemente al número de mensajes que publicamos:  aquí entra en juego el sentido común. Además del número, dependerá el tipo de mensajes, la frecuencia (no es lo mismo 5 mensajes a día que en una hora), etc.
• Tipo de usuario que los recibe (más bien de su número de contactos y conversaciones). La saturación no será igual en un usuario que sigue a 3.000 personas, que en otro que sigue a 30. Para el primero nuestros mensajes pueden representar un “punto en el océano” y para el otro ser los mayores pesados de la historia.

Creo que por ser algo difícil de controlar (por el momento), es algo que no se tiene en cuenta. No estaría de más hacer un perfilado de sus usuarios que incluyese este factor. Unos KPIs que nos podrían servir:

• Número medio de amigos de los followers/fans de mi marca (en Twitter podemos añadir el ratio followers/followings).
• Actividad: número medio de mensajes diarios que publican nuestros usuarios.

Y para regular nuestra actividad (número de mensajes diarios), debemos vigilar la evolución de las mentions (Twitter: mentions y RTs y en Facebook: likes), el nivel de influencia de vuestro usuario de Twitter (existen varias herramientas para medirlo como Klout, etc.), el ritmo de incorporación de followers/fans, etc. en función de nuestro nivel de “pesadez”. ¿A mayor número de mensajes mejor evolución de estos ratios o peor? ¿Qué tipo de mensajes producen mejores reacciones? ¿temas?

Creo que podremos sacar muy buenas conclusiones.

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