(Big) Data&Google Analytics (Premium)GAUC 2013Pere Rovira | @pere_rovira
“El big data son activos informacionales degran volumen, velocidad y variedad, quedemandan formas innovadoras y efectivasd...
‣sampling‣universal analytics‣granularidad‣dimensiones#bigdata & googleanalytics
#sampling
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¿0,11% de los datoses suficiente?#sampling
¿68% de los datoses suficiente?#sampling
#sampling‣¿Qué respuestas nopuedo dar debido alsampling?‣¿Qué potencial de mejoratengo si logro dichasrespuestas?‣¿El prob...
#universalanalytics
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http://www.elisa-dbi.co.uk/blog/using-universal-analytics-to-segment-by-weather/#universalanalytics
http://www.elisa-dbi.co.uk/blog/tracking-wemo-switch-motion-google-universal-analytics/#universalanalytics
¿Qué factores afectanal comportamiento delos clientes?Ya no me pregunto porvariables web, si no por“variables” de la reali...
¿Puedo incidir endichos factores?Si no puedo manipular elclima, ¿vale la penamedirlo con GoogleAnalytics?#universalanalytics
¿Puedo predecir desdedichos factores?Puedo predecir el clima, ypor lo tanto loscomportamientosasociados (mayordemanda de p...
#granularidad
#granularidad
‣Acceso al dato “crudo”(ej. curva de audiencia porsegundos, secuencia deeventos, etc.)‣Acceso libre al dato(más flexibilida...
#dimensiones
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¿la calidad de la foto favorece la reserva?#dimensiones
meta datos de la foto --> dimensión extra#dimensiones
‣calidad de la foto‣tipo de foto (exterior, interior,baño, habitación, etc.)‣número de fotos‣número de fotos por tipos‣ilu...
‣sampling‣universal analytics‣granularidad‣dimensiones#bigdata & googleanalytics
#personas?
“sólo un 5%de los profesionales de marketingtiene un libro deestadística”#realitybiteshttp://blogs.hbr.org/cs/2012/08/mark...
“sólo un 11%de las decisiones que se tomanen marketingse basan en datos”#realitybiteshttp://blogs.hbr.org/cs/2012/08/marke...
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“not everything that can be counted counts,and not everything that counts can be counted”#bikinis
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gracias :)GAUC 2013Pere Rovira | @pere_rovira
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Preesentación Pere Rovira Google Analytics Premium y Big Data

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Preesentación Pere Rovira Google Analytics Premium y Big Data

  1. 1. (Big) Data&Google Analytics (Premium)GAUC 2013Pere Rovira | @pere_rovira
  2. 2. “El big data son activos informacionales degran volumen, velocidad y variedad, quedemandan formas innovadoras y efectivasde procesar la información para la toma dedecisiones”#bigdataGartner
  3. 3. ‣sampling‣universal analytics‣granularidad‣dimensiones#bigdata & googleanalytics
  4. 4. #sampling
  5. 5. #sampling
  6. 6. ¿0,11% de los datoses suficiente?#sampling
  7. 7. ¿68% de los datoses suficiente?#sampling
  8. 8. #sampling‣¿Qué respuestas nopuedo dar debido alsampling?‣¿Qué potencial de mejoratengo si logro dichasrespuestas?‣¿El problema de samplingva a ir en aumento?
  9. 9. #universalanalytics
  10. 10. #universalanalytics
  11. 11. #universalanalytics
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  16. 16. #universalanalytics
  17. 17. http://www.elisa-dbi.co.uk/blog/using-universal-analytics-to-segment-by-weather/#universalanalytics
  18. 18. http://www.elisa-dbi.co.uk/blog/tracking-wemo-switch-motion-google-universal-analytics/#universalanalytics
  19. 19. ¿Qué factores afectanal comportamiento delos clientes?Ya no me pregunto porvariables web, si no por“variables” de la realidaddel cliente y el negocio#universalanalytics
  20. 20. ¿Puedo incidir endichos factores?Si no puedo manipular elclima, ¿vale la penamedirlo con GoogleAnalytics?#universalanalytics
  21. 21. ¿Puedo predecir desdedichos factores?Puedo predecir el clima, ypor lo tanto loscomportamientosasociados (mayordemanda de producto X,por ejemplo)#universalanalytics
  22. 22. #granularidad
  23. 23. #granularidad
  24. 24. ‣Acceso al dato “crudo”(ej. curva de audiencia porsegundos, secuencia deeventos, etc.)‣Acceso libre al dato(más flexibilidad en modelode datos)‣Acceso sin restricciones(querys, exportar,relacionar, etc.)#granularidad
  25. 25. #dimensiones
  26. 26. #dimensiones
  27. 27. ¿la calidad de la foto favorece la reserva?#dimensiones
  28. 28. meta datos de la foto --> dimensión extra#dimensiones
  29. 29. ‣calidad de la foto‣tipo de foto (exterior, interior,baño, habitación, etc.)‣número de fotos‣número de fotos por tipos‣iluminación foto‣velocidad carga foto‣etc. etc.#dimensiones
  30. 30. ‣sampling‣universal analytics‣granularidad‣dimensiones#bigdata & googleanalytics
  31. 31. #personas?
  32. 32. “sólo un 5%de los profesionales de marketingtiene un libro deestadística”#realitybiteshttp://blogs.hbr.org/cs/2012/08/marketers_flunk_the_big_data_test.html
  33. 33. “sólo un 11%de las decisiones que se tomanen marketingse basan en datos”#realitybiteshttp://blogs.hbr.org/cs/2012/08/marketers_flunk_the_big_data_test.html
  34. 34. #realitybiteshttp://tomfishburne.com/2013/05/mathmen.html
  35. 35. ‣método‣causa y efecto‣bikinis‣multiplicidad‣visualización‣automatización‣cultura#realitybites
  36. 36. #método
  37. 37. datoseuros#método
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  43. 43. datosconversiónfidelizaciónadquisicióncostessatisfaccióningresosimpactoeconómicoObjetivo > KPI > Target > Hipótesis > Testing#método
  44. 44. http://chiefmartec.com/2013/01/the-big-data-bubble-in-marketing/#método
  45. 45. #causa y efecto
  46. 46. #causa y efecto
  47. 47. #causa y efecto
  48. 48. #bikinis
  49. 49. ingresos por reserva: 288!#bikinis
  50. 50. 010203040menos de 100 100 a 200 200 a 300 300 a 500 más de 500#bikinis
  51. 51. “not everything that can be counted counts,and not everything that counts can be counted”#bikinis
  52. 52. #multiplicidad
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  64. 64. ¿quieres ser rey o millonario?http://franciscogallego.es/?p=1517#cultura
  65. 65. gracias :)GAUC 2013Pere Rovira | @pere_rovira

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