Tracking avanzado a escala global.-Sacando el máximo partido a los datos de un enorme ecosistema digital.

Implementando data analytics en todas sus plataformas.

La primera misión que teníamos por delante era realizar un tracking avanzado que permita sacar el máximo partido a las diferentes webs, así como el de uno de sus activos más importantes: la plataforma de estudiantes. Esta plataforma, que cuenta con versión web y app, es el punto de encuentro de todas aquellas personas que estén estudiando en WSE y también sirve para realizar ejercicios, impartir y recibir clases online y monitorizar el progreso de cada estudiante.

WSE expresó sus objetivos de forma clara. La escuela de inglés requería la implementación de Universal Analytics, que ya se había iniciado pero estaba anticuada e incompleta. Además, necesitaban migrar todo el seguimiento a GA4, establecer el seguimiento de etiquetas desde varias herramientas y plataformas, integrar todos los datos con la información recopilada dentro del CRM de Hubspot y, en última instancia, transformar todos estos requisitos en una plantilla que pudiera aplicarse fácilmente a cualquiera de sus sitios web en los diferentes mercados en los que operan.

WSE necesitaba poder analizar lo que ocurría en su ecosistema web actual y, al mismo tiempo, estar seguro de que el seguimiento les acompañaría a medida que surgieran nuevos sitios web.

Estableciendo la hoja de ruta.

A partir de haber fijado los objetivos, establecimos las fases claves del proyecto para garantizar su cumplimiento.

Antes de definir la estrategia, teníamos que conocer el punto de partida y analizar la situación actual. Para eso necesitábamos auditar el tracking que se había realizado hasta la fecha, conocer el nivel de uso y el estado de la totalidad de herramientas implicadas en el proyecto y aplicar aquellos cambios que resultaran en quick-wins para WSE.

Después, definimos la estrategia en la que establecimos qué, cómo, cuándo y dónde íbamos a medir. Esta estrategia se basó en un plan de medición, detallando los KPIs que monetizaríamos, las audiencias que recopilaríamos y todas las interacciones que mediríamos. Además, se creó una guía de etiquetado, la cual explicó cómo se llevaría a cabo la medición y que fue un documento dinámico que se actualizó continuamente a medida que se realizaron las implementaciones.

Por último, llevamos a cabo la implementación del tracking, donde ejecutamos todo lo planteado anteriormente.

A lo largo de todo el proceso, mantuvimos reuniones semanales con el equipo de WSE para llevar el seguimiento del proyecto y sus avances. También nos permitían conocer la visión del equipo de WSE, incorporarla y solventar dudas.

Utilizamos Google Tag Manager para implementar el tracking de una manera más rápida, eficiente, centralizada, fiable y escalable, lo que reducía los riesgos y facilitaba cualquier cambio o implementación futura.

Product analytics para la plataforma de e-learning.

Una vez el tracking de las webs territoriales estuvo listo, era el momento de implementar toda la medición de la plataforma de estudiantes. Se trataba de un reto especialmente complejo porque implicaba realizar un tracking conjunto para app y web, siendo ambos entornos muy similares entre sí, pero con grandes diferencias que hacían necesario poner especial énfasis en que el tracking fuera a la vez compatible para las dos plataformas y permitiera medir todas aquellas interacciones planteadas durante la definición de la estrategia.

En el entorno web volvimos a utilizar Google Tag Manager. Sin embargo, para las distintas aplicaciones móviles, lo hicimos a través de Firebase, plataforma que es tanto el punto desarrollo de la app dentro de WSE como la herramienta principal para cualquier implementación analítica en este entorno. La coordinación con el equipo de la app también era crucial, ya que ellos tenían toda la información de primera mano sobre las especificidades y problemáticas que puedan surgir.

Cosechando los resultados.

Mediante este proyecto se alcanzaron todos los objetivos que el equipo de WSE se había marcado en un inicio, lo que a su vez llevó a conseguir:

• Visión general de los activos digitales: es decir, de aquellos que realmente puedan ser útiles.
• Optimización de los canales: gracias a la analítica, WSE puede controlar fácilmente el tráfico y su procedencia, pudiendo conocer así cuáles son los mejores canales y rentabilizarlos, y cuáles son los canales que debería optimizar.
• Información detallada sobre los usuarios: el tracking ofrece un perfil de la audiencia del site con información fundamental como edad, sexo, localización, tipo de dispositivo o intereses y preferencias. Esto sobre todo permite orientar los esfuerzos de comunicación hacia aquellos segmentos de mayor interés de cara a conversión.
• Mejora de la experiencia de usuario: los perfiles y la capacidad de ver el recorrido que han hecho en cada sesión permite adaptar el site a las necesidades de los usuarios, lo que también revierte en la conversión.
• Integración de la analítica de datos: tras la implementación, hemos conseguido una visión 360 de todo lo que ocurre dentro del ecosistema digital de WSE.
• Incremento de la conversión: podemos detectar los puntos de fricción a los que se enfrentan los usuarios, así como nuevas oportunidades para aumentar la tasa de conversión.

Disponer de información detallada sobre los usuarios es extremadamente útil para centrar sus esfuerzos de comunicación en los segmentos de mayor interés en términos de conversión.

¿Y ahora qué?

El proyecto de Wall Street English no termina con la implementación del tracking. De hecho, es el punto de partida para otras acciones.

Primero, hemos aprovechado la plantilla para extender el tracking a otras webs territoriales. El tracking además asentó las bases para medir lo que sucedía en las diferentes webs de cada país y comenzar a hacer un seguimiento de las diferentes interacciones y conversiones que tienen lugar en las principales redes sociales.

Además de ampliar el seguimiento, también nos hemos centrado en optimizar la experiencia del usuario en el sitio web de WSE, utilizando plataformas como Clarity y Google que nos permiten hacer pruebas A/B y mapas de calor.

Y por último, para centralizar todos los datos, utilizamos Google Analytics 4 y creamos informes con diferentes formas de presentación según las necesidades del cliente. Por otro lado, con Power BI elaboramos cuadros de mando más avanzados con el máximo nivel de personalización.

Todo esto nos dio una visión 360º del ecosistema digital de WSE y permitió una mejor toma de decisiones de negocio.

El resultado final de este proyecto ha sido una compresión total del cuándo y cómo utilizan los usuarios las herramientas proporcionadas por WSE, permitiendo así optimizar también estos activos que resultan tan clave para la marca.