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Introducción al
Análisis Digital
Wajari Velásquez Fernández
Estrategias online – Posicionamiento en buscadores (SEO) – Análisis Digital
Ku-SEO.com/
@wajariv
Wajari.com/
wajari
Indice de contenidos:
1) Introducción al análisis digital
2) Conversiones y fundamentos del análisis
3) Componentes de Google Analytics
4) Tipos de datos de Google Analytics
5) Menús, vistas, fltros y objetivos
6) Campañas y modelos de atribución
7) Creando planes de medición
8) Prácticas y lecturas recomendadas
Definición de análisis digital:
“Es el análisis de datos cualitativos y cuantitativos de tu sitio web y de la
competencia, para impulsar una mejora continua de la experiencia online, que
tienen tanto los clientes habituales como los potenciales y que se traduce en
unos resultados esperados (online y ofine)”
Avinash Kaushik (Analítica web 2.0 – 2010 1º Ed.)
“Democratización de los datos masivos”
https://youtu.be/it9B5R4UptI
<¿Qué debemos analizar en una web y porqué?>
Vamos a cotillear en Google Analytics...
https://goo.gl/eh2eeE
Conversiones
1)Macro-conversiones: ejemplo <compra en un sitio web>
2)Micro-conversiones: indicador de comportamiento o algún tipo de acción que
puede o no llevar a una macro—conversión. Ejemplo: <descarga de un cupón>.
Fundamentos del análisis digital
Mediciones Reporte
Análisis*
* (tendencias y segmentación)
Pruebas
Fundamentos del análisis digital
Ver los datos agrupados nos permite entender las tendencias generales. Pero
para entender los cambios en los patrones de ventas, necesitamos segmentar. Al
segmentar separamos los datos en subconjuntos para ser analizados. Podemos
segmentar por:
● Por fecha
● Por dispositivo
● Por canal de marketing de entrada a la web
● Por factores geográfcos
● Por características de tus clientes (nuevos vs. recurrentes)
4 componentes de Google Analytics
1. Recolección
(de datos gracias a código de seguimiento)
2. Procesado
(convierte los datos crudos en datos útiles)
3. Confguración
(fltros y cualquier otro dato de confguración
de la vista)
4. Reportes
(los que podemos apreciar en Analytics)
Tipos de datos:
● Dimensiones: describen las características de tus usuarios. Por ejemplo:
localización geográfca.
● Métricas: datos cuantitativos de los usuarios (sesiones y acciones, números). Las
métricas nos permiten saber qué tan frecuente es que algo suceda (pueden ser
promedios)
Visitantes
(usuarios)
Visitas
(sesiones)
Páginas
vistas
(eventos)
Métricas
(tiempo)
Bounce Rate
(Tasa rebote)
Menús > Vistas > Filtros
Tiendas online > Objetivos
Tipos de objetivos:
● Destino (una web en concreto, ejemplo:
Muchas gracias!)
● Track de evento. Se activa cuando el usuario
activa una acción específca. Ej: Iniciar un
vídeo, descargar un PDF
Los otros dos tipos nos ayudan a medir el
“engagement”:
● Número de páginas por visita (especifcamos
cuantas)
● Duración dentro de la web
Tiendas online > Objetivos
● Defnir valor económico ¿porqué?
● Defnir embudos y rutas para la defnición de
objetivos que nos permitan identifcar
problemas en algún punto del proceso
● No mezclar valores económicos de objetivos
entre tiendas online (ecommerce tracking) y
webs normales
Campañas y tráfico...
● A cada visitante que llega a tu web Google
Analytics detecta de forma automática un
número de atributos o dimensiones. Dos de
ellas:
● <medium> (mecanismo de cómo llegó a tu
sitio web): orgánico / referencia / directo
● <source> (nombre la web que refere a tu
sitio)
Etiquetando campañas y URLs
<práctica>
Modelos de atribución
Un modelo de atribución es una regla, o un conjunto de
reglas, que determinan qué tipo de crédito le
concedemos por ventas y/o conversiones a cada canal.
Fuente: VolumeNine
¿Cuál es más justo?
Creando nuestro plan de
medición
1) Documenta tus objetivos de empresa
2) Identifca las estrategias y tácticas que nos permitirán cumplir
nuestros objetivos
3) Escoger las métricas que formarán parte de los KPI (Key
performance indicators – Indicadores claves de rendimiento)
4) Decidir cómo segmentamos nuestros datos
5) Escoger los targets u objetivos para nuestros KPI
¿Objetivos de un hotel?
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Reducir gastos (tareas administrativas) – comisiones a otras
empresas
●
Fidelización de los/las clientes
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Campañas de email marketing
●
Campañas de AdWords / Facebook Ads
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Creación de contenido en blog
¿KPI?
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Tasa de conversión para las reservas [segmentando en ofertas, o
clientes nuevos vs recurrentes]
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Frecuencia de las visitas
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¿Segmentación?
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¿Targets?
●
Aumentar 5% reservas online
●
Aumentar un 10% suscripción al newsletter
●
Incrementar 5% reservas de clientes de Madrid
¿La mejor forma de aprender?
<práctica> conozcamos los informes y paneles
No olvidar…
● NO volvernos locos con los datos… seleccionar 3 o 4 KPI y
enfocarnos en ellos…
● Audiencia > Comparativas… Dar contexto a los datos es muy
importante. Ejemplo: <1.000 visitas diarias>
● Aprovecha el trabajo de “otros” (¡y lo que aprendas de ello
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Introducción al análisis digital

  • 2. Wajari Velásquez Fernández Estrategias online – Posicionamiento en buscadores (SEO) – Análisis Digital Ku-SEO.com/ @wajariv Wajari.com/ wajari
  • 3. Indice de contenidos: 1) Introducción al análisis digital 2) Conversiones y fundamentos del análisis 3) Componentes de Google Analytics 4) Tipos de datos de Google Analytics 5) Menús, vistas, fltros y objetivos 6) Campañas y modelos de atribución 7) Creando planes de medición 8) Prácticas y lecturas recomendadas
  • 4. Definición de análisis digital: “Es el análisis de datos cualitativos y cuantitativos de tu sitio web y de la competencia, para impulsar una mejora continua de la experiencia online, que tienen tanto los clientes habituales como los potenciales y que se traduce en unos resultados esperados (online y ofine)” Avinash Kaushik (Analítica web 2.0 – 2010 1º Ed.) “Democratización de los datos masivos”
  • 6. Vamos a cotillear en Google Analytics... https://goo.gl/eh2eeE
  • 7. Conversiones 1)Macro-conversiones: ejemplo <compra en un sitio web> 2)Micro-conversiones: indicador de comportamiento o algún tipo de acción que puede o no llevar a una macro—conversión. Ejemplo: <descarga de un cupón>.
  • 8. Fundamentos del análisis digital Mediciones Reporte Análisis* * (tendencias y segmentación) Pruebas
  • 9. Fundamentos del análisis digital Ver los datos agrupados nos permite entender las tendencias generales. Pero para entender los cambios en los patrones de ventas, necesitamos segmentar. Al segmentar separamos los datos en subconjuntos para ser analizados. Podemos segmentar por: ● Por fecha ● Por dispositivo ● Por canal de marketing de entrada a la web ● Por factores geográfcos ● Por características de tus clientes (nuevos vs. recurrentes)
  • 10. 4 componentes de Google Analytics 1. Recolección (de datos gracias a código de seguimiento) 2. Procesado (convierte los datos crudos en datos útiles) 3. Confguración (fltros y cualquier otro dato de confguración de la vista) 4. Reportes (los que podemos apreciar en Analytics)
  • 11. Tipos de datos: ● Dimensiones: describen las características de tus usuarios. Por ejemplo: localización geográfca. ● Métricas: datos cuantitativos de los usuarios (sesiones y acciones, números). Las métricas nos permiten saber qué tan frecuente es que algo suceda (pueden ser promedios) Visitantes (usuarios) Visitas (sesiones) Páginas vistas (eventos) Métricas (tiempo) Bounce Rate (Tasa rebote)
  • 12. Menús > Vistas > Filtros
  • 13. Tiendas online > Objetivos Tipos de objetivos: ● Destino (una web en concreto, ejemplo: Muchas gracias!) ● Track de evento. Se activa cuando el usuario activa una acción específca. Ej: Iniciar un vídeo, descargar un PDF Los otros dos tipos nos ayudan a medir el “engagement”: ● Número de páginas por visita (especifcamos cuantas) ● Duración dentro de la web
  • 14. Tiendas online > Objetivos ● Defnir valor económico ¿porqué? ● Defnir embudos y rutas para la defnición de objetivos que nos permitan identifcar problemas en algún punto del proceso ● No mezclar valores económicos de objetivos entre tiendas online (ecommerce tracking) y webs normales
  • 15. Campañas y tráfico... ● A cada visitante que llega a tu web Google Analytics detecta de forma automática un número de atributos o dimensiones. Dos de ellas: ● <medium> (mecanismo de cómo llegó a tu sitio web): orgánico / referencia / directo ● <source> (nombre la web que refere a tu sitio) Etiquetando campañas y URLs <práctica>
  • 16. Modelos de atribución Un modelo de atribución es una regla, o un conjunto de reglas, que determinan qué tipo de crédito le concedemos por ventas y/o conversiones a cada canal. Fuente: VolumeNine ¿Cuál es más justo?
  • 17. Creando nuestro plan de medición 1) Documenta tus objetivos de empresa 2) Identifca las estrategias y tácticas que nos permitirán cumplir nuestros objetivos 3) Escoger las métricas que formarán parte de los KPI (Key performance indicators – Indicadores claves de rendimiento) 4) Decidir cómo segmentamos nuestros datos 5) Escoger los targets u objetivos para nuestros KPI
  • 19. ¿Objetivos? ● Incrementar ventas (mayor número de reservas) ● Reducir gastos (tareas administrativas) – comisiones a otras empresas ● Fidelización de los/las clientes ¿Estrategias? ● Campañas de email marketing ● Campañas de AdWords / Facebook Ads ● Creación de contenido en blog
  • 20. ¿KPI? ● Tasa de conversión para las reservas [segmentando en ofertas, o clientes nuevos vs recurrentes] ● Tasa de conversión de contactos ● Frecuencia de las visitas ● Tasa de rebote ¿Segmentación? ● Visitantes nuevos vs recurrentes ● Zona geográfca ● Canal de campaña <source> <medium>
  • 21. ¿Targets? ● Aumentar 5% reservas online ● Aumentar un 10% suscripción al newsletter ● Incrementar 5% reservas de clientes de Madrid
  • 22. ¿La mejor forma de aprender? <práctica> conozcamos los informes y paneles
  • 23. No olvidar… ● NO volvernos locos con los datos… seleccionar 3 o 4 KPI y enfocarnos en ellos… ● Audiencia > Comparativas… Dar contexto a los datos es muy importante. Ejemplo: <1.000 visitas diarias> ● Aprovecha el trabajo de “otros” (¡y lo que aprendas de ello publícalo!)… informes personalizados y galerías de Google Analytics
  • 24. Si queréis profundizar… os recomiendo:
  • 25. Si queréis profundizar… os recomiendo: