presentación de la charla sobre la analítica web 2.0 en el the mondays reading club de sevilla...

Hablamos de

Analítica Web

Sevilla, 7 de febrero

Joseba López Hervella (@hervella)


El autor: Avinash Kaushik

Agenda


1. El modelo de la analítica web2. Herramientas y personas3. La analítica web del Clickstream4. Los resultados5. La optimización6. La Voz del Cliente7. Inteligencia competitiva8. Social Media Analytics

El modelo de la analítica web


“Tengo un objetivo sencillo, si acaso algo optimista o ambicioso, con el libro: cambiar el modo en que se toman decisiones en lo que respecta al online.”

Avinash Kaushik

� decisiones basadas en la fe vs decisiones basadas en los datos



Disponemos de infinidad de datos de acceso gratuito…

… pero no tenemos un mayor entendimiento



La mayoría de las empresas se han dedicado a recopilar datos utilizando alguna de las herramientas disponibles de analítica web

Sobre todo a partir de que Google Analytics democratizará la analítica web



Hay dos modelos de medición:

- Logs

-Tags o etiquetas javascript



Hasta ahora la analítica web se centraba en recopilar datos y analizar la secuencia de clics

“La analítica web es el estudio de la actividad en un sitio web, a partir de los datos extraídos de la navegación de los usuarios”

Clickstream¿qué pasa?

InsightsLo más relevante

Paradigma de la analítica web 1.0



Analítica web 2.0 significa:

“El análisis de datos cuantitativos y cualitativos de su sitio web y de la competencia , para impulsar una mejora continua de la experiencia online que tienen tanto sus clientes habituales como los potenciales y que se traduce en unos resultados esperados (online y offline).”



Clickstream

Análisis de múltiples resultados

Experimentación y testing

Voz del cliente

Inteligencia competitiva

Insights

El qué o el cual

El cuánto

El por qué

El qué más

¡Lo más relevante!

El paradigma de la analítica web 2.0



¡Cambiar la manera de pensar!

Analítica web 1.0 Analítica web 2.0

Mandan los clics No mandan los clics

Cabeza (cuantitativos) Cabeza y corazón (cuantitativos y cualitativos)

Ámbito del análisis: yo Ámbito del análisis: usted y la competencia

Datos->Informe->Usted -> El jefe Toma de decisiones más automatizada

Discreta Continua

Norma de las HiPPO ¡Norma de los clientes!



¡Cambiar la manera de trabajar!

La multiplicidad � utilizar diferentes herramientas para analizar los 5 pilares

�Clicstream: Omniture, Google Analytics,…

�Resultados múltiples: idem clicstream y iPerceptions, FeedBurner,…

�Experimentación y testing: Google Optimizer, Test & Target de Omniture,….

�Voz del cliente: CRM Metrix. Ethnio, Lab Usability, UserZoom,..

�Inteligencia competitiva: Google Ad Planner, Insight for Search, Compete,…

Herramientas y personas


La regla del 90/10

Invierte el 10% de tu presupuesto en la herramienta de analítica y el 90% en el personal (analistas)

Ya que se entiende que la parte más importante de una herramienta de analítica web es:

� La formulación de preguntas� La interpretación de resultados a las preguntas� La toma de acciones al respecto

� Convertir los datos/información en conocimiento

Herramientas y personas


3 preguntas críticas antes de elegir tu herramienta

� ¿Prefiero informes o análisis?Toma de decisiones, cultura de la empresa, distribución conocimiento, aversión riesgo,…

� ¿Dispongo de la suficiente infraestructura en IT?Alojar los datos en la propia empresa, puede realiza la implementación de la herramienta,..

� ¿Estoy resolviendo sólo clickstream o analíitica web 2.0?Qué estrategia analítica va a realizar,..

La analítica del clickstream


Dos elementos básicos:

� Las métricas : diferentes datos cuantitativosextraídos de la navegación de los usuarios� estadísticas

� Los KPI: indicadores principales del rendimiento� objetivos

� Para muchos la analítica web = métrica web



8 métricas cruciales: Visitas y visitantes

Visita (=sesion): “Número de entradas a un sitio web con un tiempo máximo de inactividad de 30 minutos”

Visitantes únicos (usuarios únicos): “Número de usuarios diferentes que han entrado en un sitio web durante un periodo de tiempo determinado”(cookies)



Tiempo en la página : Tiempo entre llegada a la página, y el momento en que se visita otra página del sitio

Tiempo en el sitio : Tiempo entre la hora de llegada al sitio, y la hora en que se visita la última página del sitio antes de abandonarlo o cerrar

el navegador

8 métricas cruciales: Tiempo en la página y tiempo en el sitio



Tasa de rebote : Porcentaje de visitas En el sitio web en los que se ha visto

una sóla página

Buen indicador de calidad de las visitas: analizar a nivel global y landing pages

Los buscadores determinan cuales son las principales páginas de entrada de mi sitio

Excepción: blogs

8 métricas cruciales: Vini, vidi, vici



Tasa de salida (o abandono) :Cuanta gente abandona su sitio web

desde una página determinada

¿Cómo saber la causa?

Es útil para navegaciones estructuradas o guiadas (procesos de suscripción, compra, consulta,..)

8 métricas cruciales: Tasa de salida



Tasa de conversión : los resultados obtenidos divididos por las visitas (o visitantes únicos)

� Los sitios de e-commerce tienen un 2% de media

8 métricas cruciales: Tasa de conversión



Compromiso (engagement) : tendencia a atraer una atención o un interés más favorable

Las herramientas de analítica webpueden medir el nivel pero no el tipo (emocional)

Ejemplos: tiempo en el sitio, frecuencia, suscripción newsletter, RSS, recomendar,..

8 métricas cruciales: Compromiso



1. Qué me dicen los 6 indicadores principales

2. Cómo adquiero el tráfico

3. Páginas de destino y tasa de rebote

4. Análisis de densidad de clics

5. Medición de las visitas hasta la compra

Los primeros 5 pasos



1. Qué me dicen los 6 indicadores principales




2. Cómo adquiero el tráfico




3. Páginas de destino y tasa de rebote




4. Análisis de densidad de clics




5. Medición de las visitas hasta la compra


Sirve para cualquier otro objetivo como: registros, formularios, suscripciones,… que supongo una pauta de navegación a los usuarios



�El mejor informe de analítica web

Dos ideas más

El informe de resultados de todas las fuentes de tráfico

Responde perfectamente de quién y cuánto



Y segmentar, segmentar y segmentar

Dos ideas más

�Geolocalización e Idioma�Orígenes de tráfico – Redes Sociales�Dispositivos�Usuarios que compran… y los que no también�Landing Pages�Palabras Clave – Posición de los anuncios�Tráfico de Marca – Tráfico Genérico�Día de la semana



Cuando se tenga más experiencia…

1. Análisis de la búsqueda del sitio2. Análisis del SEO3. Análisis del PPC4. Análisis del tráfico directo5. Análisis de las campañas de e-mail6. Análisis de experiencias avanzadas




1. Análisis de la búsqueda del sitio

- Utilizar las keywords de búsqueda para saber la intención del usuario

- Medir la calidad de las resultados: % de abandonos de búsqueda, nº de páginas que ve el usuario, % de refinamiento de la búsqueda

- Segmentar y medir el impacto



- Rendimiento del tráfico orgánico: % de rebote y tasa de conversión

- Cobertura del contenido: Nº de contenido indexado y nº de páginas que consiguen tráfico

- Rendimiento de las palabras clave: impresiones en buscadores y % de clic por Keyword

- Resultados: ROI, resultados


2. Análisis del SEO



- Rendimiento del tráfico de pago: %de rebote y tasa de conversión

- Medir de extremo a extremo:Impresiones, clics, coste, CTR, CPCVisitas, % reboteRPC, ROI, margen

- Analizar posición anuncios PPC

- Segmentar para conocer el comportamiento


3. Análisis del PPC




4. Análisis del tráfico directo

Se suele ignorar a pesar de ser ‘gratis’

‘no campaña, no búsqueda, no vinculado’

- Revisar el rendimiento

- Entender la oportunidad: se comportan mejor que el resto normalmente

- Segmentar, analizando su consumo de contenido y su comportamiento de compra



- Respuesta de la campaña: tasa de envío, de apertura, de CTOR, de retención de suscriptores

- Comportamiento en el sitio web: tasa de rebote, duración de la visita

- Resultados: tasa de conversión, media de ingresos por correo-e, rentabilidad campaña


5. Análisis de las campañas de e-mail




6. Análisis de experiencias avanzadas

- Flash, vídeos, widgets, piezas multimedia,…

- Se crean eventos y métricas nuevas adaptadas a la interacción. Hay que definir previamente lo que queremos medir

- Y por supuesto lo puedes segmentar

Cómo medir el éxito


Unos pocos factores críticos

- Pregúntese qué es lo más importante que debería resolver su sitio web y cuáles son las métricas que reflejan sus prioridades

- Proporciona a la organización un sentido de orientación y dirección

- No debería tener más de tres o cuatro critical few



5 ejemplos prácticos de KPI de resultados

� Tasa de finalización de tareas

� Cuota de búsquedas

� Fidelidad y frecuencia de los visitantes

� Suscriptores a fuentes RSS

� Porcentaje de salidas valiosas



Más allá de las tasas de conversión

� Abandono del carro de la compra y checkout

� Días y nº de visitas hasta la compra

� Valor medo del pedido

� Identificar lo convertible

� Acuérdate de las microconversiones



Cuantificar el valor económico

� ¿La acción de un visitante ha creado algo de valor para mi negocio?

� Casi todo se puede valorar económicamente

� se puede trasladar cuál sería el coste off

� El valor económico puede o incrementar los ingresos o reducir los costes



Un sitio web sin e-commerce

� Fidelidad de los visitantes

� Frecuencia de los visitantes

� Duración de la visita

� Profundidad de las visitas

Intención usuario Propuesta sitio web

Objetivo

Intención usuarioPropuesta sitio web



La gran ventaja de la web sobre el resto de canales reside en su capacidad para la prueba y el error, a un coste muy pequeño.

‘Si quieres resultados diferentes no siempre hagas lo mismo’

A. Einstein



A/B Testing



Multivariable Testing



La experimentación y el testing está especialmente indicados para:

- las principales landing page naturales

- las páginas vinculadas a la conversión: contacto, registro, identificación, pedido

- las landing page de la publicidad


La Voz del Cliente: la información cualitativa

� Estudios de usabilidad en laboratorio

� Encuestas online (interception, trueintent)

� Card sorting

� Mapas de calor

La Voz del Cliente



Estudios de usabilidad en laboratorio

La Voz del Cliente



Encuestas online (interception, true intent)

La Voz del Cliente



Card sorting

La Voz del Cliente



Mapas de calor

La Voz del Cliente


Conocer los datos de contexto es imprescindible para tomar decisiones acertadas

Inteligencia Competitiva

�Análisis de búsqueda y palabras clave

�Análisis de tráfico de los sitios web de la competencia

�Análisis de segmentación público objetivo de los sites


Datos de la competencia: tráfico, keywords, segmentación, relaciones, intereses



Cuota de mercado real y potencial en buscadores



Dos premisas básicas:

•Tener en cuanta métricas cualitativas como cuantitativas

•Cunjugar métricas de la Analítica web “tradicional”con las nuevas métricas surgidas de los social media

Social Media Analytics


Lo importante es ser capaz de medir:



Especificas de la BLOGOSFERA:

��Audiencia fuera del sitio (RSS)

��Número de enlaces relevantes, tanto in-links como out-links

��Tasa de conversación : nº comentarios/ nº de publicaciones

��Densidad de la Conversación

��Credibilidad del Autor: citas y referencias

��Valor del blog



¿Qué medir en Twitter?



Crear tu metodología



Me quedo con 3 ideas:

� La cultura de los datos

� La importancia del analista

� La multi-tool y el ninja

Conclusiones

presentación de la charla sobre la analítica web 2.0 en el the mondays reading club de sevilla...

Presentations & Public Speaking