open digital day 29 de noviembre

Madrid, 29 de noviembre de 2012Proyecto de analítica web

#OpenDMGG

● Por qué estar en Internet

● Del insight a la acción – cómo estar en Internet

● Analítica web

● Estrategia SEO

● Fuentes de tráfico y campañas

● Social Media y creación de comunidad

● Reporting y optimización

Índice

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Oportunidad

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¿Por qué estar en Internet?

● Descubrir una oportunidad:

‐ Estudio de mercado‐ Análisis interno o externo

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¿Por qué estar en Internet?‐ Estudio de mercado

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Fuente: marketingeude2011.blogspot.com

¿Por qué estar en Internet?‐ Análisis DAFO

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¿Por qué estar en Internet?● Necesidad de crear un canal de distribución alternativo:

‐ Liberar stock‐ Aprovechar infraestructuras de fabricación y logística

● Reducción de costes operativos:

‐ Eliminar oficinas de venta o tiendas físicas‐ Reducir costes de call center

● Satisfacer la demanda existente:

‐ Feedback de los usuarios‐ Tendencia a la autogestión

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¿Por qué estar en Internet?

#OpenDMGG

Observar

#OpenDMGG

La importancia de la Inteligencia Competitiva

Del insight a la acción

#OpenDMGG

Del insight a la acciónInteligencia competitiva

Fuente Alejandro V. Andrés

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Cookies

• Métricas precisas.

• Ofrece datos en tiempo real.• Alta frecuencia de datos.

• Datos de tu site.

• Metodología basada en la implementación de un código en las páginas del site.

• Datos socio demográficos escasos y aproximados.

• Métricas más detalladas y a nivel más desagregado.

• Navegadores únicos afectados por la eliminación de cookies

Personas

• Métricas estimadas.

• No ofrece datos en tiempo real.• Baja frecuencia de datos.

• Datos propios y situación frente a la competencia.

• Metodología basada en la descarga de un audímetro que recoge el comportamiento del internauta.

• Datos socio demográficos amplios y reales.

• Métricas generales y a nivel agregado.

• Visitantes únicos no afectados por la eliminación de cookies


#OpenDMGG

Sin excusas


#OpenDMGG

Lo que no es Inteligencia competitiva


#OpenDMGG

¿Cómo estar en Internet?

● Creación de la marca online:

‐ Adaptación del offline al online‐ Directrices específicas para online‐ Guía de estilo conjunta

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● Definición de productos y contenidos:

‐ Necesidades del negocio‐ Demanda de los usuarios‐ Plataformas

● Usabilidad, prototipos y Desarrollo:

‐ Wireframes‐ Test de usuarios‐ Desarrollo, integración y puesta en producción

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#OpenDMGG

Preparar el terreno

#OpenDMGG

● La elección de la herramienta de analítica dependerá de:

‐ Funcionalidades imprescindibles para el proyecto

‐ Tipo de informes necesarios

‐ Quién y cómo va a manejar la información

‐ Analista web propio / consultora especializada

‐ Presupuesto disponible

Analítica web

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● Regla 10/90

Avinash Kaushik postuló su regla 10/90 por la que si se desea alcanzar el mayor valor en la implementación de un programa de analítica web, este debe ser el reparto de la inversión.

Analítica web

‐ Coste de las herramientas de analítica y de servicios profesionales del medidor: 10€.

‐ La inversión requerida en inteligencia (analistas): 90€

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Elaborar un RFP basado en los objetivos y requerimientos de negocio:

RFI NDA RFP

Evaluación (Scoring)

Contrato + SLA

Analítica web

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RFI (Request for Information)

‐ Precios estándar

‐ Diferenciaciones clave con sus competidores

‐ Una descripción técnica incluyendo los requerimientos técnicos

‐ Clientes de referencia en nuestra industria

Analítica web

RFI

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Fuente: The Forrester Wave™: Web Analytics, Q4 2011

MEDIDOR Producto Versión

Adobe SiteCatalyst 15

ComScore DigitalAnalytix 4.0

AT Internet Analyzer NX

Google Google Analytics Premium V5

Webtrends Analytics and Segments 10

IBM Coremetrics Analytics 2010

Analítica webLong list

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NDA (Non Disclosure Agreement) Acuerdo de confidencialidad, ya que el medidor necesita conocer

‐ Datos actuales del negocio

‐ Comprender los procesos de la compañía

Analítica web

NDA

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RFP(Request for Proposal) Un RFP tipo debería contener aspectos como:

‐ Introducción (briefing y descripción del proyecto a medir)

‐ Objetivos y alcance del proyecto‐ Plazos de tiempo‐ Precio de la solución‐ Requerimientos específicos‐ Criterios de selección

Analítica web

RFP

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SCORING (Tabla comparativa de valoración herramientas)

‐ Evaluar de forma objetiva

‐ Rápido y visual

‐ Accionable

Analítica web

Evaluación (Scoring)

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Fuente: The Forrester Wave™: Web Analytics, Q4 2011

Analítica webEjemplo de scoring

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SLA (Service Level Agreement) contrato escrito donde se formaliza el nivel de servicio

‐ Asegura la respuesta del proveedor

‐ Se definen las penalizaciones

Analítica web

Contrato + SLA

#OpenDMGG

Analítica web. Como ser el mejor compañero de faena• Empresa• Producto• Procesos• Limitaciones

La empresa

• Mercado• Análisis DAFO La

competencia • Implicación • Motivación• División y

diversificación• Consenso

El Equipo

• Necesidades• Pregunta y vuelve a

preguntar• Quién es quién, decisores,

influenciadores

El Cliente • Clara y detallada

• Mismo lenguaje• Metodología, flexibilidad, explotación,

integración, diferenciación• Valor de los detalles. Valor añadido

Respuesta

• ¿Tiempo y dinero? Pruebas • Bien cerrados• Servicio vs servicial• Gracioso Avinash: “tortura a los

proveedores”SLA

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Sembrar

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● Análisis de la web: ¿Qué ofrezco? ¿A quiénes?…

●Análisis de mercado y keywordresearch

Búsqueda informativa (70%)

Búsqueda transaccional (10%)

‐ Productos y servicios‐ Objetivos‐ Target‐ Competidores

Búsqueda de navegación (20%)Tipologías de

búsquedaTipologías de

búsqueda

Estrategia SEO

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● Descubrimiento de keywords ¿Dónde?

‐ Herramientas para keyword research

‐ Estudiando la competencia

‐ Preguntado a potenciales usuarios

‐ Investigando en las redes sociales

Estrategia SEO

#OpenDMGG

● Categorías de keywords, volumen de búsquedas y competencia

Categoría KeywordsVolumen de búsquedas

Competencia

Nivel popularidad

Nivel competencia

Tipo

Categoría 1

keyword 1 110.000 793.000 Alta Alta Head tail

keyword 2 22.200 735.000 Media Alta Middle tail

keyword 3 8.100 1.440.000 Baja Alta Long tail

keyword 4 480 215.000 Baja Baja Long tail

Keyword 5 460 210.000 Baja Baja Middletail

●Identificaremos keywords objetivo a posicionar ‐ Categorías semánticas y sus keywords

‐ Popularidad y competencia

‐ Tipo: Short tail, Middletail y Long tail

Estrategia SEO

#OpenDMGG

On Page Off Page

Contenidos

Social

SEO

Estrategia SEO

#OpenDMGG

ArquitecturaServidor

Configuración

Modo de respuesta

Velocidad

Formato URL

Forma del site a nivel

lógico

Estructura interna

Enlaces internos

Front end

HTML

Imágenes

Contenidos

Estrategia SEOOn page

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<title>Impacto en Query

<description>Impacto en CTR Orgánico

<h1>Keyword Relevante

URL: ContieneKeyword


#OpenDMGG

Web Semántica

Schema.org

Microformatos

RDFa

Mayor CTR Orgánico

Más datos en SERPS

Ayuda a buscadore

s


#OpenDMGG

Perfil de enlaces

Anchor Text usados

Origen

Distribución

Vecindario

Sites similares

Sites en el mismo

servidor

Sites del mismo

propietario

Competidores

Detección

Competidores orgánicos

Competidores negocio

Estrategia SEOOff page

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Tasa de conversión: conversiones de kw/visitas de kw

Tasa de rebote de KWs y landings (calidad del tráfico) Tasa de rebote de KWs y landings (calidad del tráfico)

Ranking de kws por categorías, tráfico y tasa de conversión Ranking de kws por categorías, tráfico y tasa de conversión

Páginas de entrada / Total de páginas Páginas de entrada / Total de páginas

Evolución tráfico orgánico y su conversión

Estrategia SEOAnalítica

#OpenDMGG

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

Tráfico orgánicoNº de keywordsConversiones

Estrategia SEOAnalítica

Tráfico orgánico + keywords + conversiones

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Empezar a crecer

#OpenDMGG

Fuentes de tráfico¿Qué son?

Origende las visitas a tu web.

Clasificar este origen nos permitirá entender mejor de donde proviene el tráfico y analizar posteriormente qué fuente es más rentable para nuestronegocio.

Campañas

Web

Producto

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Fuentes de tráfico

● Etiquetado

‐ Planificación

‐ ¿Por qué es importante etiquetar?

‐ Tips de analista

‐ Ejemplos reales de mal etiquetado o no etiquetado

#OpenDMGG

Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico directo

Tiempo en el sitio

% tasa de rebote

Páginas vistas

Tasa de conversión

KPIs

‐ % del total del tráfico de la web

‐ Analizar tendencia en el tiempo

‐ Comparar con otras fuentes de tráfico de la web

‐ Analizar contenidos y/o comportamiento de compra

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Tasa de envío

Tasa de apertura

Tasa de CTR

Tasa retención suscriptores

Análisis de fuentes de tráficoTráfico emailing

Tasa de rebote

Duración de la visita

Tasa de conversión

Media de ingresos por correo electrónico enviado

Rentabilidad

Respuesta de la campaña

Comportamiento del sitio

Resultados de negocio

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Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico SEO

– % del total del tráfico de la web

KPIs

Tasa de conversión SEO

Tasa de conversión por KW

Tasa de rebote KW y landing

Volumen palabras clave SEO

Nº páginas que reciben tráfico SEO (páginas destino)

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Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico de referencia

KPIs

Visitas

Tasa de conversión

Tasa de rebote

‐ Enlaces conseguidos en otras web

‐ Fuente de oportunidades

‐ Contenidos interesantes

‐ % del total del tráfico de la web

#OpenDMGG

Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico Campañas PPC

– % del total del tráfico de la web

Ratio abandonopágina

Tiempo en página

% de rebote

% de conversiones total web

CPA/CPL

ROI

% de usuariosnuevos

ImpresionesClicksVisitasCPCPosición del anuncioCosteFacturaciónNº de conversiones

Las básicas.. De navegación.. Resultados de negocio..

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Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico Afiliación

– % del total del tráfico de la web– Métodos de pago: CPL y CPA– ¿De dónde sacamos los datos? Herramienta de

medición y plataforma de afiliación

VisitasNº de conversionesratio de conversión% ventas de total web

KPIs

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Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico Display

– % del total del tráfico de la web– ¿De dónde sacamos los datos? AdServer, herramienta de

medición y base de datos interna.


KPIs

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Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico Redes Sociales

– % del total del tráfico de la web– Visitas por esfuerzo propio– Visitas por esfuerzo de terceros


KPIs

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SEMSEM

Display

Display

SEOSEO

RRSSRRSS

AfiliaciónAfiliación

eMailMkt

eMailMkt

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Escuchar y mimar

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Social Web Analytics

● Medir el valor de las Redes Sociales como fuente de tráfico web

● Medir las interacciones entre Redes Sociales y contenidos alojados en la web

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Integración de las Redes Sociales en nuestro site


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Redes Sociales como fuente de Tráfico


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Interacciones entre contenido y Redes Sociales


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¿El Social Media vende?


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Escucha

Creación de comunidad

Definición canales

Planificación

Analisis competencia

Analisis del target

Definición canales sociales

Creación

Tono

Territorios conversació

n

Plan de activación

Ejecución

Calendario Conversacion

al

Set up canales

ORM

Plan de activación Dinamización

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¿Cómo complementa SSMM a la web?


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COMUNITY MANAGER es la voz de la marca en RR SS

● Gestionar y monitorizar perfiles sociales

● Producir contenidos afines

● Activar la comunidad a través de dinamizaciones

● Escuchar y participar en la conversación

● Indentificar líderes de opinión

Creación de comunidad

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Creación de comunidadMedición

#OpenDMGG

KPIS ( key

Performance Indicators)

KPIS ( key

Performance Indicators)

ENGAGEMENTENGAGEMENT

COMPROMISOCOMPROMISO

IMPLICACIÓNIMPLICACIÓN

EXPOSICIÓNEXPOSICIÓN

OBJETIVOS OBJETIVOS

DEFINIR EVALUAR

Creación de comunidadMedición

#OpenDMGG

Seguir trabajando

#OpenDMGG

Monitorizar y automatizar vía dashboards

Reporting

#OpenDMGG

Embudos de conversión

Crea el embudo

Prueba el embudo

Analizar el embudo

¡Toma Acción!

Optimización

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Ciclo de optimización

IDENTIFICACIÓN

PROBLEMA

ESTABLECER HIPÓTESIS

IMPLEMENTACIÓN TEST

MEDIR, APRENDER, OPTIMIZAR

Así empezó Amazon

OptimizaciónTesting

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Entorno digital estratégico centrado en cliente

Localización GeográficaLenguajeDominioLugar de conexiónEmail

Nombre/Edad/GéneroDirección/TeléfonoPreferencias de contacto

Fuente de OrigenPalabra clave utilizadaRecorrido en siteFrecuencia de visitaConversionesBúsqueda en el sitio

Productos adquiridosUso del productoForma de pagoRespuesta de CampañaCall Center / Tienda Física interacciónDevoluciones

INTEGRACIÓN ONLINE/OFFLINE

Cond

ucta

Person

al

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Análisis Predictivo

ENTENDER NEGOCIO

RECOGIDA DE DATOS

GENERAR MODELOS

TOMAR DECISIONES

Dashboards

Análisis Avanzado

Analítica Predictiva

¿Qué ha pasado?

¿Por qué ha pasado?¿Qué pasará?

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Modelo de madurez en estrategia digital

Fuente: Gemma Muñoz -> Basado en los modelos de B. Gassman &S. Hamel

#OpenDMGG

Gracias.

¿Preguntas?

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Aleyda Solís @aleydaAna Sierra @yomecomunicoAna Soplón @ana_sopliBárbara Mackey @barbmkBeatriz Mariscal @beamariscalGema Mora @gemamoraGemma Muñoz @sorprendidaMarta Gozalo@esmargoz

MJ Cachón @mjcachonNancy Guillén @nanskyNoemí Santos @noePamela Vasquez@pametricsPatricia Salgado @patsapelPaula Sánchez @paula_sanchezZaida Santiago @zai

www.madridgeekgirls.com

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