Resucitando al monstruo
Ha pasado más de un año desde mi último post.
Un año en el que no he parado, en lo personal y lo profesional. En lo personal hemos añadido un nuevo miembro a la familia, Adriana, que junto con su hermano mayor, Alberto, son capaces de contraer el espacio-tiempo, como un agujero negro. En lo profesional he empujado el proyecto de TripAdvisor en España con tanto impetu que en 2009 fue uno de los mercados de mayor crecimiento en Europa.
Hoy, por pura casualidad, me he pasado por aqui.
Y sin mas excusas ni justificaciones he pensado que ya vale de dejar dormir al monstruo. Aun sabiendo que si lo despierto me consumirá un tiempo que no tengo, me ha dado pena verlo tan desarreglado, lleno de enlaces muertos y vestido con textos viejos, asi que lo he despertado…
La long tail de la distribución hotelera
Mucho se ha hablado de la Long Tail, desde su primera mención en aquel famoso articulo de la revista Wired, y por supuesto, el sector turistico no ha permanecido ajeno a este concepto. Incluso se celebró una conferencia de PhoCusWright en 2007 con la larga cola en la distribución turística como motivo central de los debates.
Pero en la mayoría de los casos, cuando se habla de Long Tail en distribución turística, se acaba hablando del incremento de los intermediarios en los últimos años y de como algunos de ellos se han ido especializando en pequeños nichos de demanda. Este fenomeno es, en efecto, la aplicación más fiel de la explicación de Chris Anderson y la blogsfera esta llena de buenos articulos al respecto (recomiendo la serie de articulos de Travolution).
Tambien se ha utilizado la Long Tail para explicar como la voz del cliente, fortalecida por la acción de las críticas de usuarios, las redes sociales y los blogs de viajes, ha transformado el marketing hacia la promoción y monitorización continua y detallada de la marca. Lo que los de PhoCusWright llamaron 1:1:1 Marketing (lease Marketing 1 to 1 to 1) en alusión a que las marcas se dirigen al cliente, para convertirle en prescriptor y hacer que que traiga a otro cliente (recomiendo el discurso inagural de Philip Wolf).
Ahora yo quisiera explicar la Long Tail aplicada a la distribución turísitca desde otro ángulo.
La competencia entre intermediarios turisticos en un entorno tremendamente dependiente de la tecnología, hace que la carrera por fidelizar al cliente se base en ofrecerles más y mejores herramientas para ayudarle a escoger su producto turístico. Por supuesto que siguen siendo muy importantes la calidad del catálogo, el reconocimiento de marca, el servicio post venta, etc. Pero desde mi punto de vista, la pauta que marca la tendencia en el sector es: a)atrae al cliente por medio de SEM (y sobre todo SEO) y b)fidelizale ofreciendole el mejor servicio de búsqueda.
Sólo hay que seguir las noticias turísticas para ver como cada dos por tres, tal o cual página da una vuelta de rosca más a su ya complejo código para anunciar una nueva utilidad que ayudara a los usuarios a hacer la mejor elección. Por ejemplo el lanzamiento por parte de Egencia, de una herramienta que permite optimizar los viajes de negocio, o el anuncio por parte de TripAdvisor de un nuevo meta buscador de vuelos (en USA) que permite incluso calcular los extras*
Esta sofisticación en la búsqueda ayuda a revertir la regla 80/20 y hace más y más larga la cola del catálogo de productos disponibles, puesto que las nuevas funciones de búsqueda vuelven visibles hoteles o city-pairs que antes resultaba dificil encontrar.
Si una página de búsqueda de hoteles permite ordenar los resultados por precio, esto genera una primera lista de hoteles, candidatos a top sellers. Si la página permite además ordenar según las valoraciones de los usuarios, esto generará una segunda lista, probablemente muy distinta de la primera, y otro grupo de hoteles candidatos a top sellers. Pero si por ejemplo la página incorpora la función de filtrar resultados por barrio, puedo generar una tercera lista de hoteles, ubicados en la zona en la que quiero pernoctar, y ordenados según las recomendaciones de los usuarios. Esta nueva lista puede traer a la superficie hoteles que estaban muy lejos de los primeros resultados en las dos listas anteriores y que al tener muy buenas recomendaciones y estar ubicados en el area deseada, cumplen con los requisitos del usuario.
Si a este ejemplo le añadimos mas filtros o condiciones de búsqueda, «con internet Wi-FI», «con valoraciones altas de parejas con niños», etc, la lista puede especializarse en cualquier dirección haciendo que adquieran visibilidad más y más hoteles de la larga cola.
Conozco muchos casos de hoteles que antes malvivian con las reservas excesivamente estacionales que recibian de unos cuantos touroperadores, y desde hace unos años, gracias las agencias online, a que han sabido convertir en fortalezas sus debilidades (por ejemplo, estar lejos del centro, pero cerca de una estación) y a las valoraciones de los usuarios, ahora mantienen ratios de ocupación elevados durante todo el año.
Esto esta pasando y es importante, pero lo será aun más a medida que toda esa larga cola de hoteles, pequeños e independientes se desintermedie colocando sus enlaces directos donde los usarios hacen sus búsquedas. Pero este es un tema que da para mucho y ya me he alargado demasiado, asi que me lo reservo para otro post. 😉
*(Disclaimer por la mención: trabajo en Tripadvisor)
La paradoja de Google Analytics
Tras un larguisimo silencio, motivado por el endiablado ritmo al que me somete TripAdvisor, me decido a escribir, y a hacerlo ya para no tener que incluir en mi lista de buenos propositos para el año nuevo algo como «volver a escribir en el blog«.
Hablo a diario con directores de marketing online (o directores de eCommerce o cualquier otro nombre que tome el cargo que se ocupa de la adquisición de tráfico) de agencias online y cadenas hoteleras. Esto me esta permitiendo hacerme un pequeño mapa del sector. Un mapa sobre la importancia que asigna cada marca al eCommerce, los recursos que le destina, las herramientas que usa, etc. Voy a empezar por hablar de esto último.
Acerca de las herramientas de analitica web más usadas en el sector online travel (en España), supongo que no sorprendo a nadie si digo que mi conclusión es que Google Analytics es, con diferencia, la más utilizada.
Ninguna herramienta de analitica web es 100% fiable, y cada una tiene sus pros y sus contras, pero no hace falta profundizar mucho para descubrir que Google Analytics no es, ni de lejos, la más completa y sobre todo, no es la más fiable.
DoubleClick (por cierto, de Google), Omniture, WebTrends o incluso XiTi o Weborama, son soluciones mucho más robustas y fiables, pero claro, no son gratuitas. Google Analytics lo es, y eso me lleva a la paradoja que da titulo a este post: Google Analytics es tan barata que sale cara.
No se si vale la pena que alargue demasiado este artículo, explicando ejemplos donde Google Analytics falla, pero me gustaria explicar un ejemplo del que se ha hablado mucho últimamente. Google mide las bounce (visitas que no hicieron clic) como visitas con un tiempo de permanencia igual a «0».
Esto es un error por la propia definición de los terminos. Cuando alguien hace clic, significa que ha decidido «entrar en nuestra tienda». Si llega a la puerta, mira y se va, no podemos considerarlo una vista, en tal caso deberiamos contarlo como bounce.
Cuando Google compró Urchin, la heramienta cometía este error al medir visitas. Esto afectaba por ejemplo al tiempo medio de permanencia, puesto que éste se obtiene de sumar los tiempos de cada visita y dividirlos por el número total de visitas. Como resulta que hasta que no se hace clic en un enlace, no se puede medir el tiempo de permanencia, no se puede saber cuanto tiempo ha permanecido realemente una visita que no ha hecho clic. Si ésta visita se considera como bounce, no hay problema porque no afectará al calculo ya que no sumara como visita. Pero Google detectó que Urchin la sumaba como visita de tiempo «0». Al aumentar el número de visitas y mantener la suma de tiempos de permanencia, el resultado del calculo era erroneo.
Al cabo de un tiempo, Google publicó una nueva versión que corregía este problema, pero al parecer la retiró de nuevo al cabo de un mes. Uno de los funadores de Urchin publicó en su post que habían recibido muchas quejas por el cambio ya que cambiaba todas las metricas, de manera que decidieron hacer roll back y dejarlo como estaba. Por supuesto el post fue borrado, pero su recuerdo no. Todo esto ya lo ha explicado Brand Dainow.
Este es sólo un ejemplo, pero en la medida en que en TripAdvisor hacemos deep linking a páginas de resultado de disponibilidad por medio de text links en campañas CPC, y que para medir la conversión de estas campañas, las agencias y cadenas hoteleras necesitan medir clics, no visitas (referals) a través de todo el proceso de compra, me estoy encontrando con que Google Analytics es con diferencia la herramienta que mas errores genera.
Lo que me sorprende es la increible aceptación que tiene la herramienta incluso cuando se demuestra que no mide bien. En estos días, he llegado a oir que está bien porque no produce errores de más del 10%!
Las empresas con las que hablo tienen gastos presupuestos de marketing de 100.000€ pero también de 10.000.000€ al año. Una error superior al 1% al medir el ROI puede llevarles a perder mucho más dinero de lo que les costaría, por ejemplo, la cuota de DoubleClick.
Lo dicho, lo estoy viendo casi a dirario, el hecho de que Google Analytics sea grátis es un factor determinante para que muchas marcas de la industria del turismo apuesten por ella. Esto me parece un muy mal sintoma.
En la sitaución actual, en la que muchos estan viendo recortes en sus presupuestos de marketing, desarrollar una estrategia online Marketing ambiciosa pero bien planteada y con un sistema riguroso para medir el ROI, debería ser la prioridad de casi todos. El coste de la herramienta que permita desarrollar esa estrategia es importante, pero sólo si se considera en proporción al volumen que va a manejar. Hay quien dice que escoje Google Analytics porque «es sencilla de implementar y por el momento no hace falta más«. También, esto me parece un mal sintoma.
En todo caso, lo que quería decir aqui, y al final me he alargado más de la cuenta, es que la trampa en la que caen muchos es que ni siquiera comparan, la escogen porque es gratis. Lo dicho, Google Analytics es tan barata que sale cara.
Me encantaría leer otras opiniones sobre esto, es un tema en el que estoy muy metido y pienso que es un indicador del estado de madurez online de nuestro sector. ¿Que opinas?
Recent Comments