Introducción Analítica

Jaume Clotet

Introducción a la Analítica Web

Contiene 0,5ltr 0,75ltr 0,75ltr

Coste / ltr 8,5€ / ltr 5,22€ / ltr 2,78€ / ltr

Resultado 850 platos 500 platos 200 platos

Coste / 1000p 5€ 8€ 10€

Coste 4,25€ 3,95€ 2,09€

“Web Analytics is the measurement, collection, analysis and reporting [1] of Internet data for the purposes of understanding and optimizing [2]

Web usage.”

¿Qué necesitamos para hacer analítica web?

[1] Herramienta +

+ cerebro [2]

+ actitud!!! [3]

El barbero de Jim Novo

Data Driven Decisión Organisation

vs.

Breve historia

logs, tags, cookies, …

Web Analytics Ecosystem

Revisión de Métricas fundamentales

“All measures and metrics assume that they relate to an action by a

human visitor.”

Datos 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0

0 1 0

Ratios

AnalíticaKPIs

Agregados

Segmentados

Individuales

Log file

Tag

Query string

Variables de URL

Las cookies

1rst vs. 3rd party

Página

Páginas Vistas

Server Calls

Tiempo de Sesión

Visitas

Usuarios Únicos

Usuarios Nuevos

Repeat Visitors

Return Visitors

Grupo de contenido

The Hotel Problem

Embudos

Afinidad

Referer

Ciclo de vida

Entry Page

Landing Page

Bounce Rate

Evento

Conversión

Outcome

Proceso de implementación

Proceso de implementación

1. Requerimientos de negocio

2. Requerimientos técnicos

3. Implementación técnica

4. Auditoria calidad de datos

5. Monitorización periódica

KPI’s y Objetivos de negocio

¿Quien define los KPIs?

Engagement

“An engagement is a promise to marry”

Engagement

Convertir a un usuario fiel en cliente es 8 veces más probable

Fuente: Websidestory 2006

Engagement

Fuente: Eric T. Peterson

Engagement

Convertir a un usuario fiel en cliente es ¿? veces más probable

Fuente: tu sistema de analítica

Valor añadido el contenido

KPIs según tipo web

Self-Service

Comercio Candidatos

Contenidos

Comercio • Captar tráfico de calidad• Crear campañas y

creatividades apropiadas• Maximizar la efectividad de

las páginas de entrada• Diseñar y optimizar el

proceso de conversión• Optimizar el checkout• Mejorar la ubicación de

producto• Incrementar la conversión y

retención de usuario utilizando la segmentación

Modelos web según resultado

Candidatos • Maximizar la efectividad de campañas

• Optimizar la navegación• Optimizar formularios• Maximizar efectividad del

contenido• Incrementar la conversión de

leads por segmentación• Cerrar el circulo de

conversión entre generación de lead y conversión a venta

Modelos web según resultado

Contenidos • Gestionar el stock de publicidad

• Optimizar el contenido• Ajustar stock con las

necesidades de publicidad• Incrementar ratios de

suscripción

Modelos web según resultado

Self-Service • Medir el volumen de la web• Identificar las cuestiones que

preocupan a los clientes• Optimizar el diseño de

contenidos• Utilizar la analítica web para

desviar volumen de call center.

• Optimizar la gama de producto

Modelos web según resultado

Definir KPIs

Fuente: Alt64 2004

Construir informes (ejemplos)

1ro ¿Quien soy?

2do ¿Cómo he llegado hasta aquí?

3ro ¿Cómo son mis usuarios?

4to ¿Cómo son mis clientes?

5to ¿Cómo convierto usuarios en clientes?

Preguntas previas

1. ¿Para quien es el informe?

2. ¿Qué uso se le va a dar?

3. ¿Con que periodicidad se debe enviar?

4. ¿Qué métricas debe incluir?

5. ¿Debe incluir conclusiones?

¿Crappy dashboards?

Action dashboard Fuente: Avinash Kaushik 2008

¿Cuál es el informe ideal?

Construir informes (caso práctico)

Selección de herramienta

Preguntas clave

1. ¿Qué queremos medir?

2. ¿Cómo accederemos a los datos?

3. ¿Qué nivel de reporting necesitamos?

4. ¿Necesitamos integrar los datos?

5. ¿Qué nivel de soporte necesitamos?