Hoy en MRM // McCANN, mis compañeras Verónica Ponte y Lucía Grañeras han estado investigando sobre la nueva funcionalidad en beta de Google Analytics: las «Visitas a la tienda«.

Este particular informe, que podemos encontrar en la sección «Conversiones > Visitas  a la tienda», ofrece información acerca del porcentaje de usuarios web que acaban visitando una tienda física de la marca en cuestión, dentro de los 30 días siguientes a la fecha de la visita.

Really? Así nos hemos quedado nosotras también. Y por eso, hemos querido averiguar, cuánto de verdad hay detrás de este informe.

PRIMERO.- ¿Qué necesito para medir las visitas a tienda física? A modo de resumen, la marca deberá tener activado: 1.) Google Signals, 2.) una cuenta de Google Ads (con extensiones de geolocalización) conectada con Google Analytics, 3.) una cuenta de Google My Business conectada a Google Ads (location extensions) y con al menos el 90% de los puntos físicos dados de alta y verificados.

Además de todo esto, se exigirán una serie de volúmenes mínimos tanto de visitas web como a tiendas físicas para que este informe funcione.

SEGUNDO.- ¿De dónde recoge Google las «visitas» a la tienda? Los resultados de estos informes son muestreos sobre dispositivos que tengan activada una cuenta Google con geolocalización; concretamente, que tengan asociada una cuenta en Google Location History: Google recibe el historial de geolocalización de cada dispostivo en que estemos logados con una cuenta de Google (¿quién no tiene Gmail en su oficina/PC de casa o en su móvil?) y para los que tengamos activo el reporte de geolocalización.

TERCERO.- ¿Qué información me devuelve el informe? Existen varias dimensiones y métricas que podemos utilizar en este informe, pero debemos tener una cosa clara: los datos que devuelva está basados en la información de la visita DIGITAL, esto es, a la página web de la marca. Por tanto, si decidimos ver los resultados de visitas a tienda por Ubicación; tengamos en cuenta que esa ubicación será la del dispositivo, en el momento de hacer la visita a la web (y NO la ubicación de la tienda física), por lo que puede ocurrir que tengamos ubicaciones (usuarios conectados a la web), que no coincidan con sitios donde estén ubicadas nuestras tiendas.

Entre otras dimensiones, es útil emplear las siguientes para conocer más detalles de cómo el tráfico a la web impacta en las visitas a tienda física en los consiguientes 30 días:

• FUENTES DE TRÁFICO: este informe nos mostrará los canales (predeterminados) que generan visitas a tienda. El modelo de atribución tenido en cuenta es el de last non-direct click, esto es, último canal de entrada no directo. El objetivo será identificar: 1.) los canales con mayor conversión a tráfico a tienda, 2.) aquéllos que lo hacen en el menor tiempo (HINT: si queremos lanzar una promo específica disponible en un corto periodo de tiempo en tienda, este informe nos puede ayudar a encontrar el canal más efectivo para lograr atraer al mayor número de personas a tienda física en ese corto periodo de tiempo)
• CAMPAÑAS: el análisis por campaña, y de forma muy parecida al informe anterior, nos puede servir para identificar las campañas con mayor impacto en tráfico a tienda. Podemos añadir variables como el contenido del anuncio, la fuente, el medio y cualquier otro parámetro de medición que, incorporando información sobre copies, creatividades o segmentos empleados en la campaña, contribuyan a dar mayor profundidad a los resultados en términos de tráfico a tienda física
• CATEGORÍA DE DISPOSITIVO: ¿quién decía que las campañas mobile no convierten? Quizás este mito empiece a desaparecer a medida que vayamos trabajando con este informe.

Esta métrica, está también disponible en Google Ads, donde incluso podremos jugar directamente con las pujas por dispositivo para incrementarlas cuando veamos un comportamiento afín a conversión a visita en tienda.

Otros casos de éxito en el caso de Google Ads podrían ser: el análisis por producto y el incremento de pujas sobre aquéllos con mayor conversión a tráfico a tienda física, y, por supuesto, por geolocalización, pujando por aquéllos usuarios localizados en las zonas más propensas a visitar la tienda.

Y ahora… ¡a jugar!