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Open Digital Day 29 de noviembre
 

Open Digital Day 29 de noviembre

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Presentación de las Madrid Geek Girls en el Open Digital Day del 29 de noviembre, Madrid

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Open Digital Day 29 de noviembre Open Digital Day 29 de noviembre Presentation Transcript

  • Madrid, 29 de noviembre de 2012Proyecto de analítica web#OpenDMGG
  • Índice ● 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 #OpenDMGG
  • Oportunidad #OpenDMGG
  • ¿Por qué estar en Internet? ● Descubrir una oportunidad: ‐ Estudio de mercado ‐ Análisis interno o externo #OpenDMGG
  • ¿Por qué estar en Internet?‐Estudio de mercado #OpenDMGG
  • ¿Por qué estar en Internet?‐ Análisis DAFOFuente: marketingeude2011.blogspot.com #OpenDMGG
  • ¿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 #OpenDMGG
  • ¿Por qué estar en Internet? #OpenDMGG
  • ¿Por qué estar en Internet? #OpenDMGG
  • Observar #OpenDMGG
  • Del insight a la acciónLa importancia de la Inteligencia Competitiva #OpenDMGG
  • Del insight a la acción Inteligencia competitivaFuente Alejandro V. Andrés #OpenDMGG
  • Del insight a la acción Cookies Personas• Métricas precisas. • Métricas estimadas.• Ofrece datos en tiempo real. • No ofrece datos en tiempo real.• Alta frecuencia de datos. • Baja frecuencia de datos.• Datos de tu site. • Datos propios y situación frente a la competencia.• Metodología basada en la implementación de un código en • Metodología basada en la descarga de las páginas del site. un audímetro que recoge el comportamiento del internauta.• Datos socio demográficos escasos y aproximados. • Datos socio demográficos amplios y reales.• Métricas más detalladas y a nivel más desagregado. • Métricas generales y a nivel agregado.• Navegadores únicos afectados por • Visitantes únicos no afectados por la la eliminación de cookies eliminación de cookies #OpenDMGG
  • Del insight a la acciónSin excusas #OpenDMGG
  • Del insight a la acciónLo 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 #OpenDMGG
  • ¿Cómo estar en Internet?● 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 #OpenDMGG
  • ¿Cómo estar en Internet? #OpenDMGG
  • Preparar el terreno #OpenDMGG
  • Analítica web● 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 #OpenDMGG
  • Analítica web ● Regla 10/90 ‐ Coste de las herramientas de analítica y de servicios profesionales del medidor: 10€. ‐ La inversión requerida en inteligencia (analistas): 90€Avinash Kaushik postuló su regla 10/90 por la que si se desea alcanzar elmayor valor en la implementación de un programa de analítica web, estedebe ser el reparto de la inversión. #OpenDMGG
  • Analítica webElaborar un RFP basado en los objetivos y requerimientos de negocio: RFI NDA RFP Contrato + Evaluación SLA (Scoring) #OpenDMGG
  • Analítica web RFI (Request for Information) ‐ Precios estándar RFI ‐ Diferenciaciones clave con sus competidores ‐ Una descripción técnica incluyendo los requerimientos técnicos ‐ Clientes de referencia en nuestra industria #OpenDMGG
  • Analítica web Long list 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 2010Fuente: The Forrester Wave™: Web Analytics, Q4 2011 #OpenDMGG
  • Analítica web NDA (Non Disclosure Agreement) Acuerdo de confidencialidad, ya que el medidor necesita NDA conocer ‐ Datos actuales del negocio ‐ Comprender los procesos de la compañía #OpenDMGG
  • Analítica web RFP(Request for Proposal) Un RFP tipo debería contener aspectos como: RFP ‐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 #OpenDMGG
  • Analítica web SCORING (Tabla comparativa de valoración herramientas) Evaluación ‐ Evaluar de forma objetiva (Scoring) ‐ Rápido y visual ‐ Accionable #OpenDMGG
  • Analítica web Ejemplo de scoringFuente: The Forrester Wave™: Web Analytics, Q4 2011 #OpenDMGG
  • Analítica web SLA (Service Level Agreement) contrato escrito donde se formaliza el nivel de servicioContrato + SLA ‐ Asegura la respuesta del proveedor ‐ Se definen las penalizaciones #OpenDMGG
  • Analítica web. Como ser el mejor compañero de faena • Empresa • Producto La empresa • Procesos • Limitaciones • Mercado La • Análisis DAFO competencia • Implicación • Motivación El Equipo • División y diversificación • Consenso• Necesidades• Pregunta y vuelve a preguntar El• Quién es Cliente • Clara y detallada quién, decisores, influenciadores • Mismo lenguaje • Metodología, flexibilidad, explotación, integración, Respuesta diferenciación • Valor de los detalles. Valor añadido • ¿Tiempo y dinero? Pruebas • Bien cerrados • Servicio vs servicial • Gracioso Avinash: “tortura a los proveedores” SLA #OpenDMGG
  • Sembrar #OpenDMGG
  • Estrategia SEO● Análisis de la web: ¿Qué ofrezco? ¿A quiénes?… ‐ Productos y servicios ‐ Objetivos ‐ Target ‐ Competidores●Análisis de mercado y keywordresearch Búsqueda de navegación (20%) Tipologías de Búsqueda informativa (70%) búsqueda Búsqueda transaccional (10%) #OpenDMGG
  • Estrategia SEO● Descubrimiento de keywords ¿Dónde? ‐ Herramientas para keyword research ‐ Estudiando la competencia ‐ Preguntado a potenciales usuarios ‐ Investigando en las redes sociales #OpenDMGG
  • Estrategia SEO● Categorías de keywords, volumen de búsquedas y competencia Volumen de Nivel Nivel Categoría Keywords Competencia Tipo búsquedas popularidad competencia 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 #OpenDMGG
  • Estrategia SEO On Page Off Page SEO Contenidos Social #OpenDMGG
  • Estrategia SEOOn page Servidor Arquitectura Front end Forma del site Configuración a nivel lógico HTML Estructura Modo de interna Imágenes respuesta Formato URL Velocidad Enlaces Contenidos internos #OpenDMGG
  • Estrategia SEO On page<title>Impacto en Query URL: ContieneKeyword <h1>Keyword Relevante<description>Impacto en CTR Orgánico #OpenDMGG
  • Estrategia SEOOn page Mayor CTR Orgánico Más datos en SERPS Ayuda a buscadores #OpenDMGG
  • Estrategia SEOOff page Perfil de enlaces Vecindario Competidores Anchor Text Sites similares Detección usados Sites en el Competidores Origen mismo servidor orgánicos Sites del Competidores Distribución mismo negocio propietario #OpenDMGG
  • Estrategia SEOAnalíticaEvolución tráfico orgánico y su conversiónTasa de conversión: conversiones de kw/visitas de kwTasa de rebote de KWs y landings (calidad del tráfico)Ranking de kws por categorías, tráfico y tasa de conversiónPáginas de entrada / Total de páginas #OpenDMGG
  • Estrategia SEOAnalítica Tráfico orgánico + keywords + conversiones120000100000 80000 Tráfico orgánico 60000 Nº de keywords 40000 Conversiones 20000 0 Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio #OpenDMGG
  • 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 eltráfico y analizar posteriormente qué fuente es más rentable para nuestronegocio. Producto Campañas Web #OpenDMGG
  • 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 ‐ % 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 KPIs Tiempo en el sitio % tasa de rebote Páginas vistas Tasa de conversión #OpenDMGG
  • Análisis de fuentes de tráficoTráfico emailing Respuesta de la Comportamiento Resultados de campaña del sitio negocioTasa de envío Tasa de conversiónTasa de apertura Tasa de rebote Media de ingresos por correo electrónicoTasa de CTR enviado Duración de la visitaTasa retención Rentabilidadsuscriptores #OpenDMGG
  • Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico SEO– % del total del tráfico de la webKPIs 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) #OpenDMGG
  • Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico de referencia ‐ Enlaces conseguidos en otras web ‐ Fuente de oportunidades ‐ Contenidos interesantes ‐ % del total del tráfico de la webKPIs Visitas Tasa de conversión Tasa de rebote #OpenDMGG
  • Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico Campañas PPC – % del total del tráfico de la webLas básicas.. De navegación.. Resultados de negocio.. Impresiones % de conversiones total Clicks Ratio abandonopágina web Visitas CPC Tiempo en página CPA/CPL Posición del anuncio Coste % de rebote ROI Facturación Nº de conversiones % de usuariosnuevos #OpenDMGG
  • 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 afiliaciónKPIs Visitas Nº de conversiones ratio de conversión % ventas de total web #OpenDMGG
  • 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 Visitas Nº de conversiones ratio de conversión % ventas de total web #OpenDMGG
  • Análisis de fuentes de tráfico● Tráfico Redes Sociales– % del total del tráfico de la web– Visitas por esfuerzo propio– Visitas por esfuerzo de tercerosKPIs Visitas Nº de conversiones ratio de conversión % ventas de total web #OpenDMGG
  • Afiliación SEOSEM eMail MktDisplay RRSS #OpenDMGG
  • Escuchar y mimar #OpenDMGG
  • 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 #OpenDMGG
  • Social Web AnalyticsIntegración de las Redes Sociales en nuestro site #OpenDMGG
  • Social Web AnalyticsRedes Sociales como fuente de Tráfico #OpenDMGG
  • Social Web AnalyticsInteracciones entre contenido y Redes Sociales #OpenDMGG
  • Social Web AnalyticsInteracciones entre contenido y Redes Sociales #OpenDMGG
  • Social Web Analytics¿El Social Media vende? #OpenDMGG
  • Creación de comunidad Escucha Planificación Creación Ejecución Calendario Tono Conversacional Analisis Analisis delcompetencia target Territorios Definición conversación Set up canales ORM canales sociales Plan de Plan de Definición canales activación activación Dinamización #OpenDMGG
  • Social Web Analytics¿Cómo complementa SSMM a la web? #OpenDMGG
  • Creación de comunidad 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 #OpenDMGG
  • Creación de comunidadMedición #OpenDMGG
  • Creación de comunidadMedición KPIS ( key ENGAGEMENT Performance Indicators) COMPROMISO DEFINIR EVALUAR IMPLICACIÓN OBJETIVOS EXPOSICIÓN #OpenDMGG
  • Seguir trabajando #OpenDMGG
  • ReportingMonitorizar y automatizar vía dashboards #OpenDMGG
  • OptimizaciónEmbudos de conversión Crea el embudo¡Toma Prueba elAcción! embudo Analizar el embudo #OpenDMGG
  • OptimizaciónTesting Ciclo de optimización IDENTIFICACIÓN PROBLEMA MEDIR, APRENDER, OPTIMIZAR ESTABLECER HIPÓTESIS IMPLEMENTACIÓN TEST Así empezó Amazon  #OpenDMGG
  • Entorno digital estratégico centrado en cliente Localización Geográfica Nombre/Edad/Género Lenguaje Dirección/Teléfono DominioPersonal Preferencias de contacto Lugar de conexión Email INTEGRACIÓN ONLINE/OFFLINE Fuente de Origen Productos adquiridosConducta Palabra clave utilizada Uso del producto Recorrido en site Forma de pago Frecuencia de visita Respuesta de Campaña Conversiones Call Center / Tienda Física interacción Búsqueda en el sitio Devoluciones #OpenDMGG
  • Análisis Predictivo Analítica Predictiva ENTENDER Análisis Avanzado NEGOCIO ¿Qué pasará? TOMAR RECOGIDA DECISIONES DE DATOSDashboards ¿Por qué ha pasado? ¿Qué ha pasado? GENERAR MODELOS #OpenDMGG
  • Modelo de madurez en estrategia digitalFuente: Gemma Muñoz -> Basado en los modelos de B. Gassman &S. Hamel #OpenDMGG
  • Gracias.¿Preguntas? #OpenDMGG
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