Analitica Web para e-Mail Marketing | OMExpo
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Presentación de la presentación práctica sobre Analítica Web para e-Mail Marketing en OMExpo Barcelona el 20 de Octubre de 2011

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Analitica Web para e-Mail Marketing | OMExpo Presentation Transcript

  • 1. Analítica Web para E-mail MarketingOMEXPO BARCELONA 2011
  • 2. PRESENTACIÓN ¨  Introducción a la Analítica Web ¨  Objetivos del e-Mail Marketing ¨  Métricas y KPIs para el e-Mail Marketing ¨  Indicadores para la Optimización ¨  Ejemplos ¨  Preguntas D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 3. 1. Introducción a la Analítica Web
  • 4. Analítica Web?¨  Qué es la Analítica Web? Recogida, medición y análisis de datos provenientes de internet con el objetivo de entender y optimizar el negocio online.¨  Para qué sirve la Analítica Web? Para conocer, entender y mejorar todos los aspectos que rodean un negocio online:   En nuestra página web   Alrededor de nuestra página web. D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 5. Ámbito de Actuación de la Analítica WebMarketing Online y Inteligencia de ClientesRelaciones Públicas Investigación de mercados eRacionalización de inversiones inteligencia de negocioen MKT y RRPP online Analítica Web Optimización del Canal Web Rentabilización de la audiencia en medios interactivos D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 6. Objetivos en el e-Mail MarketingTALLER ANALÍTICA WEB PARA E-MAIL MARKETING
  • 7. Objetivos del e-Mail Marketing ¨  Newsletter: Mantener el contacto con el cliente con información actualizada acerca de la empresa y su actividad. ¨  Prospección: Exclusivamente para clientes potenciales, los objetivos pueden ser generar una primera compra, clasificar su perfil para futuras acciones, etc ¨  Fidelización: Cross selling o up selling, programa de fidelidad, ciclo de vida de los productos o servicios D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 8. Objetivos del e-Mail Marketing ¨  Encuesta: Conocer mejor al contacto para futuras acciones, evaluar satisfacción del cliente, sistemas de apadrinamiento ¨  Promoción de eventos: Dar a conocer y/o gestionar un evento. ¨  Servicio: Establecer una relación de confianza con el contacto. D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 9. E-Mail marketing como fuente de entradaIngresos i Tráfico SEM Directo Permission M. Afiliación SEO Referentes SM Display Costes D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 10. Métricas y KPIs para e-Mail Marketing TALLER ANALÍTICA WEB PARA E-MAIL MARKETING
  • 11. Indicadores de alto nivel CPM   Apertura   CTR   CR   CPL   CPA   ROI   D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 12. Indicadores Off-Page ¨  Ratio de apertura: Porcentaje de e-mails abiertos sobre el número de e-mails enviados (restándole el número de e-mails rebotados) ¨  CTR (Click Through Rate): Porcentaje de usuarios que han seguido un enlace sobre el total de e- mails enviados ¨  CR (Ratio de conversión): Porcentaje de objetivos cumplidos sobre el total de e-mails enviados D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 13. Indicadores Off-Page ¨  Ratio de bajas (Unsubscribe Rate): Porcentaje de usuarios que se dan de baja de la lista sobre el total de e-mails enviados. ¨  Ratio de viralidad (Viral Rate): Porcentaje de e-mails reenviados sobre el total de e-mails enviados. ¨  E-mails rebotados (Bounced e-mails): Porcentaje de e-mails devueltos sobre el total de e-mails enviados ¨  Hard Bounce: Devuelto porque la dirección no existe ¨  Soft Bounce: Devuelto porque el buzón está lleno D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 14. Indicadores On-Page ¨  Visitas: Número de usuarios que acceden al sitio y visitan una o más páginas ¨  Rebote: Número de visitas que acceden al sitio y no interactúan durante los siguientes 30 minutos al acceso ¨  Recurrencia: % de visitantes que han accedido al sitio anteriormente respecto al total de visitantes ¨  Profundidad: Número de páginas vistas en cada visita D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 15. Indicadores globales ¨  CPM: Coste en Euros para cada mil impresiones ¨  CR: % Objetivos logrados respecto al total de visitas ¨  Ingresos: Total en Euros ingresado durante el período D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 16. Indicadores globales ¨  CPL: Coste unitario del contacto cualificado para el objetivo ¨  CPA: Coste unitario de una venta o objetivo ¨  ROI: Porcentaje de beneficio respecto al total de inversión D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 17. Indicadores para la OptimizaciónTALLER ANALÍTICA WEB PARA E-MAIL MARKETING
  • 18. Envíos CPM   Apertura   CTR   Rebote   Profundidad   CR   CPL   CPA   ROI  Newsle5er   D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 19. Landing Pages Vistas   Rebote   CR   Profundidad   Recurrencia   Tiempo  Página  de  entrada   D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 20. Campañas Visitas   Ventas/ Ingresos   CR   CPM   CPL   CPA   ROI   Leads  Campaña   D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 21. EjemplosTALLER ANALÍTICA WEB PARA E-MAIL MARKETING
  • 22. ARAG Familia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
  • 23. HOME English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
  • 24. Privalia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
  • 25. Preguntas? ¡Gracias! D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS
  • 26. Contacto¨  Anna Solans Online Analyst anna.solans@mvconsultoria.comweb www.mvconsultoria.comblog www.analiticaweb.estwitter @mvconsultoria @AnnaSolans D3M A VISION FOR DATA-DRIVEN DECISIONS AND DATA-POWERED SOLUTIONS