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Presentación realizada durante el Practitioner Web Analytics 2008 en Barcelona.
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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?