curso analitica-web-cebek-2014-overalia

Guillermo Vilarroig #g_vilarroig

Fundamentals en Analí.ca web

¿Qué es la analítica web? •  Dos definiciones que ofrece Wikipedia:

–  “Disciplina profesional encaminada a extraer conclusiones, definir estrategias o establecer reglas de negocio sobre la base de los datos recabados en todos aquellos entornos web sobre los que una empresa ejerce control.”

–  "Recopilación, medición, evaluación y explicación

racional de los datos obtenidos de Internet, con el propósito de entender y optimizar el uso de la página web de la organización."

Qué es la analí5ca web

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Visitors = Possible Conversions

Exits

Exits

No exits

Conversions

AMAT (acquisition, measurement, analysis and testing)

Tipos de medición

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Tipos de medición

5

6 hBps://analy5csacademy.withgoogle.com/course

1.  Algunos casos en los que hemos aplicado la analí5ca web

2.  La importancia de MEDIR 3.  Entender y u5lizar los datos de Google Analy5cs 4.  Recoger “insights” para la toma de decisiones 5.  Revisión de los informes de GA

6.  Revisión de los informes de conversión

ÍNDICE

Resumen 1. Casos 1.  Grupo Danobat 2.  La Caixa

3.  Hogar ú5l

4.  Infoenvia

5.  Grifols

6.  Junta de Andalucía

7.  Ayuntamiento de San Sebas5án

8.  Desarrollo crea5vo en Web (Gobierno Vasco)


2.  La importancia de MEDIR 3.  Empezando con el Marke5ng online 4.  Entender y u5lizar los datos de Google Analy5cs 5.  Recoger “insights” para la toma de decisiones 6.  Revisión de los informes de GA


ÍNDICE

2. La importancia de MEDIR

2.1 La importancia de la medición 2.2 Las técnicas más importantes de medición 2.3 Conversiones y atribuciones 2.4 Crear un plan de medición

hBp://goo.gl/d7Epq6


2.1 La importancia de la medición •  La importancia de la medición •  Tener claro los obje5vos que queremos cubrir •  Nuevos cambios en la medición •  Medir y definir obje5vos claros •  El proceso de medición

hBp://goo.gl/d7Epq6


2.1 La importancia de la medición •  Internet es global a un solo click y se ha de medir •  Móvil lo ha revolucionado todo •  Cloud compu5ng lo hace todo accesible


2.1 La importancia de la medición Tener claro los obje5vos que queremos cubrir

•  Generación de marca •  Generar interés •  Conectar o interactuar con posibles clientes •  Generar conversación on y off •  Fidelizar y retener al cliente


2.1 La importancia de la medición Nuevos cambios en la medición •  De medir solo páginas a medir aplicacines (Apps) •  Integración con CRMs •  Las posibilidades del Universal Analy5cs


2.1 La importancia de la medición Medir y definir obje5vos claros 1.  E-‐commerce: vender, vender y vender 2.  Generación de leads 3.  Vender contenidos: medios y portales 4.  Ofrecer información y/o soporte 5.  Branding engagment y fidelización


2.1 La importancia de la medición El proceso de medición 1.  La medición (previa la recogida de datos) 2.  Repor5ng para quién tome las decisiones (el jefe) 3.  Análisis: iden5ficar tendencias. Realizar hipótesis de

resultados 4.  Tes5ng: prueba y error 5.  Repe5r el proceso


2.2 La segmentación *********** 1.  Por fecha y hora (días de la semana, horas más

ac5vas) 2.  Por disposi5vos (desktop, tablet, móvil, App..) 3.  Por canal de MK (seo, sem, displat, social..) 4.  Geográficamente (región, país, ciudad) 5.  Por caracterís5cas del usuarios (único, recurrente,

cliente, no cliente, registrado, no registrado..)

Segmentación

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2.2 El contexto******* 1.  Externo (datos del sector de Nielsen o al asoc. X) 2.  Interno (camparación de fechas, campañas..)


2.3 Conversiones y atribuciones 1.  Microconversión 2.  Macroconversión


2.4 Crear un plan de medición 1.  Define y documenta tus obje5vos 2.  Iden5fica estrategias y técnicas (leads, ventas, publicidad,branding..) 3.  Elige los KPIs para cada escenario 4.  Elige los segmentos de datos adecuados (canales de MK)

5.  Elige los targets – a quién le importa cada dato de cada Kpis

hBp://goo.gl/kVG9tv




ÍNDICE

3. Antecedentes Auditoría inicial

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3. Entender y u5lizar los datos de Google Analy5cs 3.1 Cómo funciona Google Analy5cs 3.2 Principales métricas y dimensiones


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3. Entender y u5lizar los datos de Google Analy5cs 3.1 Cómo funciona Google Analy.cs 1.  Recogida de datos 2.  Proceso 3.  Configuración 4.  Reporte

¿Cómo funciona Google Analy5cs?

Capturar los datos…

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3. Entender y u5lizar los datos de Google Analy5cs 3.2 Principales métricas y dimensiones •  Usuarios •  Visitas •  Páginas visitas y eventos •  Métricas basadas en 5empo •  Frecuencia de rebote

Dimensions son característcas del visitante o de la página determinadas antes que comience la visita.

Visitante

Visitante Caracterís.cas (dimensiones)

Páginas

Acciones (métricss)

Pag. Caracterís.cas (dimensiones)

1 2 3

Métricas son valores calculados para esa visita, y siempre son un número o ra.o

Entender cómo se recogen los datos

Fuente Google

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Dimensiones por categorías Time

Source

Technical

Geography

E-Commerce

Website Custom

Custom Variables

Full List: h`p://code.google.com/apis/analy.cs/docs/gdata/gdataReferenceDimensionsMetrics.html

Métricas por Categorías

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Site Usage Content Site Usage E-Commerce AdWords

ROI

RPC

Margin

Fuente Google

Dimensiones e indicadores

hBp://www.google.com/support/googleanaly5cs/bin/answer.py?answer=99118

hBp://www.google.com/support/googleanaly5cs/bin/answer.py?answer=99021




ÍNDICE

4. Recoger “insights” para la toma de decisiones 4.1 Creación de una cuenta 4.2 Entender su estructura 4.3 Configuración de filtros básicos 4.4 Configurar obje5vos y ventas (e-‐commerce) 4.5 Recoger datos de campañas

4. Recoger “insights” para la toma de decisiones 4.1 Creación de una cuenta •  Crear la cuenta (cuenta de Google) Web o app. •  Copiar el código en la página (head) •  Auditar la implementación (Real 5me) •  E5quetar otros escenarios (tag managment)

4. Recoger “insights” para la toma de decisiones 4.2 Entender su estructura •  Cuenta •  Propiedad •  Vistas

– Master (no se toca). SIN FILTRAR – Principal (con la configuración) – Test: dónde se hacen las pruebas (filtros..etc)

4. Recoger “insights” para la toma de decisiones

4.3 Configuración de filtros básicos Las posibilidades de los filtros (predefinidos y personalizados) •  Incluir datos (recoger info de la URL) •  Excluir datos (Ip empresa y/o agencias) •  Modificar datos (sus5tuir cadenas en la URL)

4. Recoger “insights” para la toma de decisiones 4.4 Configurar obje.vos y ventas (e-‐commerce) •  Macro y microconversiones •  Métricas de conversión •  Los 45pos de obje5vos en GA:

– Des5na5on URL – Acción (event tracking) – Según nº páginas vistas – Tiempo en el si5o

4. Recoger “insights” para la toma de decisiones 4.4 Configurar obje.vos y ventas (e-‐commerce) •  Valor de un obje5vo (asignar un valor $) •  Redireccionamientos (definir rutas) •  Obje5vos mutl5canal (a través de múl5ples visitas)

•  Un obje5vo respecto a una venta (dos formas de medir)


4.5 Recoger datos de campañas •  La importancia de planificar y ordenar las campañas

•  Tipos de tráfico (dimensiones) en GA – Orgánico – Referal – Directo – Campañas (si se e5quetan, excepto Adwords)


4.5 Recoger datos de campañas •  E5quetado de campañas (5 dimensiones)

– Fuente – Medio – Palabra clave – Campaña – Contenido

URL Builder: hBp://goo.gl/l59Xme

La herramienta de creación de e5quetas

•  Ejemplo de URL para Google Analytics:

hBp://www.google.com/support/analy5cs/bin/answer.py?hl=en&answer=55578

hBp://www.xx.xx/index.php?utm_source=netaffilia5on&utm_medium=afiliacion&utm_campaign=campaña1


4.5 Recoger datos de campañas •  Agrupación de canales

– Direct – Email – Social – Organic – Display

Coustumer Journey by Google

Agrupación de canales

Cuál asiste y cuál convierte

Cómo trabajan en equipo

Cómo interactuan en el 5empo

Definir el CLV (Customer Life Value)

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CLV = (valor del cliente / año) X (años de vida de ese cliente) (coste de adquisición)


4.5 Recoger datos de campañas •  Se pueden explotar los datos (dimensiones) a través de: –  Informes personalizados – Paneles (dashboards) personalizados – Segmentos avanzados – Dimensiones secundarias en los informes – Etc




ÍNDICE

5. Revisión de los informes de GA

5.1. Visión general de los informes 5.2. Audiencia 5.3. Adquisición 5.4. Comportamiento 5.5. Personalizados


5.1. Visión general de los informes •  Comparación rango de fechas •  Ajuste del Time graph (día, semana, mes) y anotaciones •  Dimensiones secundarias en las tablas de datos ( •  Métricas en las tablas de datos •  Uso de filtros en las tablas •  Cambio en la visualización de los datos (dato,%,comparación…) •  Uso de accesos directos

Comparación rango de fechas

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Anotaciones

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Filtrar datos en los informes

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Tipos de gráficos

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Cruzar datos (dimensiones y métricas)

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Cruzar datos (dimensiones y métricas)

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5.2. Audiencia •  Datos demográficos (código especial) •  Intereses (código especial) •  Información geográfica •  Comportamiento •  Tecnología •  Móvil •  Personalizado •  Flujo de visitantes


5.3. Adquisición •  Canales de adquisición •  Todo el tráfico •  Campañas

–  De pago –  Orgánicas

•  Análisis de costes –  Adwords –  Social –  Op5mización para buscadores


5.4. Comportamiento •  Visión general •  Flujo de comportamiento •  Velocidad del si5o •  Búsquedas del si5o •  Eventos •  Adsense •  Experimentos •  Anaí5ca de página


5.5. Personalizados (exportables a otras cuentas)

•  Informes personalizados •  Cuadros de mando

1.  Algunos casos en los que hemos aplicado la analí5ca web 2.  Empezando con el Marke5ng online 3.  Entender y u5lizar los datos de Google Analy5cs 4.  Recoger “insights” para la toma de decisiones 5.  Revisión de los informes de GA


ÍNDICE

6. Revisión de los informes de conversión

6.1. Obje5vos 6.2. Comercio electrónico 6.3. Embudos mul5canal 6.4. Atribución


6.1. Obje.vos •  Visión general •  URLs de obje5vos •  Ruta de redireccionamiento inver5da •  Gráfico de embudo de conversión •  Flujos de obje5vos


6.2. Comercio electrónico •  Visión general •  Rendimiento de producto •  Rendimiento de ventas •  Transacciones •  Tiempo hasta la compra


6.3. Embudos mul5canal •  Visión general •  Conversión por contribución •  Rutas de conversión principal •  Lapso de 5empo •  Rutas de interacciones


6.4. Atribución (personalización de hasta 90 días) Ges5ón de los modelos de atribución

– Úl5ma interacción – Primera interacción – Lineal – Tiempo decreciente (más valor progresivamente) – Posición base (primera y úl5ma) – Penúl5ma interacción de Adwords – Personalizadas

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