Curso eCommerce. 04. Analítica web

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Curso de eCommerce en la Deusto Internet Startup Academy. http://disa.deusto.es/
Cuarto bloque de transparencias: Analítica web.

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Curso eCommerce. 04. Analítica web

  1. 1. Módulo eCommerce: Cómo crear un canal de venta en Internet Bloque 04: Analítica web David Ruiz de Uceta (druiz@smartup.es) y Alex Rayón Jerez (alex.rayon@deusto.es)
  2. 2. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  3. 3. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  4. 4. Analítica web Introducción • La analítica web consiste en grabar y analizar los datos de navegación de los usuarios en un sitio web • Antes, se utilizaban los datos grabados en los logs de los servidores • Actualmente, la mayoría de las herramientas de analítica web funcionan mediante un código Javascript que recoge los datos que nos interesen para enviarlos a una base de datos que posteriormente podremos consultar
  5. 5. Analítica web Introducción (II) • Es muy utilizada (más bien necesaria) en el mundo del marketing online, donde los datos que se recogen deben tener un significado y deben estar en línea con la estrategia del negocio • Esto nos permitirá actuar en base a las conclusiones que saquemos sobre la información que obtengamos
  6. 6. Analítica web Tareas avanzadas • Testing A/B • Definición de objetivos o KPI (Key Performance Indicators) • Optimización en buscadores • Optimización de campañas • Segmentación de usuarios • Construcción de un cuadro de mando (Balanced Scorecard) • Integración son un sistema de Business Intelligence • etc.
  7. 7. Analítica web Mejora continua “Lo que no se mide, no se puede mejorar” • Con un sistema de analítica web podrá saber, de manera regular, en qué campañas o acciones ha invertido más, de qué manera ha invertido, el tipo de visitas que ha obtenido, el coste de adquisición de cada usuario/cliente, etc. • Es importante saber valorar los datos y gráficos adecuadamente, que se adapten a las necesidades de su negocio y le permitan tomar decisiones acertadas
  8. 8. Analítica web Básica • Implementación de Google Analytics • Determinar los objetivos (económicos y de rendimiento) del proyecto web. • Determinar los indicadores clave para estos objetivos y otros secundarios (fidelización, marca). • Implementar los Objetivos en Google Analytics y valoración de estos • Creación de Segmentos Avanzados en Google Analytics • Emitir informes regulares, desde el sistema de analítica, relacionados con los beneficios generados por la web y no con las visitas al sitio web • Formación in-company sobre la herramienta Google Analytics
  9. 9. Analítica web Avanzada • Como servicio regular se realiza un análisis en profundidad de los datos obtenidos de la herramienta Google Analytics incluyendo: • Valorar futuras acciones de marketing online (patrocinio, banners, publicidad en buscadores, enlaces patrocinados, etc.) a partir de la información de la herramienta de analítica • Mejorar el diseño y usabilidad del sitio web, con los informes obtenidos por la analítica web • Recomendaciones para la creación de contenido que aumente el rendimiento del sitio web • Resumen del rendimiento del sitio web en el periodo del análisis
  10. 10. Analítica web Herramientas ● Google Analytics ● Omniture SiteCatalyst ● StatCounter ● TwitCounter ● Yahoo Web Analytics ● Compete ● Facebook Insights ● Nedstat ● Woopra ● Visual Sciences ● WebTrends ● ClickTracks ● Clickdensity ● Piwik
  11. 11. Analítica web Herramientas (II)
  12. 12. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  13. 13. Métrica web Uso del sitio • Rebotes: número de visitas de una única página a su sitio en el parámetro seleccionado. Por ejemplo, si aplica esta métrica al parámetro "Campaña publicitaria", se mostrará el número de visitas de una sola página a su sitio realizadas por usuarios que llegaron hasta él a través de una campaña publicitaria determinada. • Porcentaje de rebote: % de visitas de una sola página, es decir, visitas en las que el usuario ha abandonado su sitio en la página de entrada. • Clics: número de veces que un usuario ha hecho clic en sus anuncios
  14. 14. Métrica web Uso del sitio (II) • Accesos: número de accesos a su sitio. Esta métrica es especialmente útil cuando se combina con determinadas páginas de la red de contenido, punto en el cual indicará el número de veces que una página concreta ha servido de entrada a su sitio. • Páginas de abandono: número de abandonos de su sitio. Esta métrica en combinación con determinadas páginas de la red de contenido, permite conocer el número de veces que una página en concreto fue la última vista por los visitantes. • Porcentaje de páginas de abandono: % de abandonos del sitio desde una página o conjunto de páginas.
  15. 15. Métrica web Uso del sitio (III) • Nuevas visitas: número de nuevas visitas realizadas por usuarios que nunca habían accedido a su sitio antes. • Tiempo en la página: tiempo que un visitante pasó en una página o en un conjunto de páginas. Se calcula restando la hora de vista inicial de una página en particular a la de la página siguiente. • Páginas vistas: número total de páginas vistas de su sitio cuando se aplica al parámetro seleccionado. Por ejemplo, si selecciona esta métrica junto con el URI de solicitud, se devolverá el número de visitas de página en el resultado devuelto establecido para el URI de solicitud de su informe
  16. 16. Métrica web Uso del sitio (IV) • Tiempo en el sitio: tiempo que un visitante pasa en su sitio. • Visitas: número de veces que los visitantes han estado en su sitio (sesiones únicas iniciadas por todos los visitantes). • Usuarios: usuarios que visitan su sitio. La sesión inicial de un usuario durante un periodo determinado se considera como una visita y un visitante adicionales. Cualquier sesión futura del mismo usuario durante el periodo de tiempo seleccionado se cuenta como visitas adicionales, pero no como visitantes adicionales.
  17. 17. Métrica web Contenido • Páginas vistas únicas: número total de visitantes únicos a una página determinada. • Total de búsquedas únicas: número total de veces que se utilizó su búsqueda del sitio. Esto excluye varias búsquedas de la misma palabra clave durante la misma visita. • Visitas con búsqueda: número total de las visitas en las que se usó la búsqueda del sitio interna. • Refinamientos de búsqueda: número de veces que un visitante volvió a realizar una búsqueda inmediatamente después de haber realizado otra.
  18. 18. Métrica web Contenido (II) • Tiempo posterior a la búsqueda: tiempo transcurrido desde la primera búsqueda interna hasta el final de la sesión o la realización de otra búsqueda. • Detalle de búsqueda: promedio de páginas vistas por los visitantes tras realizar una búsqueda. Se calcula como la suma de todos los "search_depth" en todas las búsquedas / ("search_transitions" + 1) • Páginas de abandono de búsqueda: número de búsquedas realizadas por un visitante inmediatamente antes de dejar el sitio.
  19. 19. Métrica web Objetivos • Inicio de los objetivos 1-4: número total de visitantes que han cumplido el primer paso del objetivo para este concreto, en caso de que se hayan configurado los objetivos. • Conversiones de objetivos: número de objetivos cumplidos por los visitantes. • Consecución de objetivos 1-4: número total de visitantes que han cumplido todos los elementos definidos para este objetivo concreto, en caso de que se hayan configurado los objetivos. • Valor total del objetivo: valor total utilizado en los cálculos de ROI de Google Analytics. Puede ser tanto el valor establecido para la página como el valor dinámico obtenido de la página de recibo en una transacción de comercio electrónico.
  20. 20. Métrica web Objetivos (II) • Valor del objetivo 1-4: valor total acumulativo para este objetivo concreto, en caso de que se hayan configurado objetivos. Esta definición se aplica a los valores del objetivo 1 al 4. • Valor de objetivo por visita: valor utilizado en los cálculos del ROI de Google Analytics por visita. Puede ser tanto un valor establecido para la página como un valor dinámico obtenido de la página de recibo en una transacción de comercio electrónico. • Porcentaje de conversión de objetivos: % de sesiones en un sitio que acaban en un objetivo de conversión cumplido.
  21. 21. Métrica web Publicidad • Coste: coste de la campaña. • Impresiones: publicación de un enlace de referencia o anuncio en una página web. Esta métrica se refiere al número total de impresiones de una campaña. • CTR: porcentaje de clics es el porcentaje de impresiones que produjeron clics. • CPC: coste medio que se paga por cada clic que reciben los anuncios de la red de búsqueda. • CPM: publicidad. Indica el coste por cada mil impresiones. Un modelo de precio CPM indica que los anunciantes pagan por las impresiones recibidas.
  22. 22. Métrica web Comercio electrónico • Compras únicas: número total de veces que se ha visto este producto en una transacción. • Ingresos del producto: total de la cantidad multiplicado por el precio de todos los elementos de los campos UTM:I. • Cantidad: número total de elementos vendidos del producto (o grupo de productos). • Ingresos: total indicado en el campo UTM:T.
  23. 23. Métrica web Comercio electrónico (II) • Valor por visita: valor promedio por visita es el valor promedio de una visita a su sitio y se calcula dividiendo los ingresos entre las visitas. • RPC: ingresos obtenidos cada vez que se recibe un clic. • Valor medio: valor medio de una transacción de comercio electrónico. • Envío: coste del envío por una transacción. • Impuestos: impuestos aplicados a una transacción. Este valor debe ser un número sin ningún símbolo de moneda ni comas. • Transacciones: número total de transacciones.
  24. 24. Métrica web Generales: métricas esenciales • Las métricas, así como la gestión de las crisis o la obtención de un ROI eficiente, siguen siendo variables confusas • Pensando en quienes buscan obtener los datos más eficientes para poner en marcha una estrategia de marketing online, se definen a continuación 4 métricas indispensables para medir el crecimiento de una marca
  25. 25. Métrica web Generales: métricas esenciales (II) 1) Visitantes únicos • Contados una sola vez a través de la dirección IP • Es una de las principales premisas a tener en cuenta para optimizar los resultados obtenidos con ésta métrica • Ayuda a identificar las pautas de las estrategias publicitarias • Es utilizada para calcular la tasa de conversión que tiene nuestra marca
  26. 26. Métrica web Generales: métricas esenciales (III) 2) Rebote • % de usuarios que abandonaron nuestra marca, sin navegar con mayor profundidad • Esto implica que debe ser aplicado a todas las páginas para que sea efectivo • Se identifica la calidad y posibilidades de conversión del tráfico de nuestro sitio Web, • Además, se obtendrá información de qué está fallando y plasmarlo en una nueva estrategia de marketing de contenidos
  27. 27. Métrica web Generales: métricas esenciales (IV) 3) Páginas vistas • Hoja de ruta del usuario • Cualquier página se contará como una página vista • Cuando un usuario vuelve a cargar una página o se desplaza dentro de nuestro sitio, se contabilizará como una visita adicional • Conocer las rutas que siguen los usuarios, es esencial para medir la eficiencia de los elementos publicitarios • Así como, identificar áreas de interés que fortalecer en pos de lograr la conversión
  28. 28. Métrica web Generales: métricas esenciales (V) 4) Salidas • Qué está fallando • Saber por dónde salió un usuario es fundamental para identificar que desata el acceso (interés e impacto) y que provoca el abandono (áreas sensibles) • La clave está en aumentar las páginas vistas por los usuarios, el retorno y el tiempo de permanencia en nuestro sitio Web
  29. 29. Métrica web Generales: métricas esenciales (VI)
  30. 30. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  31. 31. Métricas GA Introducción • La herramienta de analítica informa correctamente sólo cuando la página está cargada • Si el usuario tiene la opción de cookies desactivada la herramienta no funciona • Si el código no está correctamente implementado en la página, la herramienta tampoco funciona
  32. 32. Métricas GA Dashboard
  33. 33. Métricas GA Métricas • Sesiones • Páginas vistas • Páginas/visita • Porcentaje de rebote • Promedio de tiempo en el sitio • Porcentaje de visitas nuevas
  34. 34. Métricas GA Sesiones Una visita es igual a una sesión de usuario, ya que si éste accede al sitio web después de 30 minutos de la anterior sesión, el sistema contabiliza una nueva visita
  35. 35. Métricas GA Páginas/sesión Promedio de páginas vistas (esta métrica es interesante si quieres ir entendiendo si las visitas han estado viendo tus páginas y el porcentaje medio)
  36. 36. Métricas GA Porcentaje de rebote Explica cómo ha sido la reacción de la visita al acceder a tu sitio web a través de una página determinada (promedio de todos los porcentajes de rebote de todas tus páginas)
  37. 37. Métricas GA Promedio de tiempo en el sitio Promedio de tiempo que pasan las visitas en tu sitio (todo depende del tipo de página web que tengas y lo mucho/poco que se tarde en leer el contenido)
  38. 38. Métricas GA Porcentaje de visitas nuevas Promedio de tiempo que pasan las visitas en tu sitio (todo depende del tipo de página web que tengas y lo mucho/poco que se tarde en leer el contenido)
  39. 39. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  40. 40. Usabilidad Introducción • Existen muchas técnicas y procedimientos que nos permiten aprovechar los datos recolectados por una herramienta de analítica web a fin de mejorar la usabilidad de un sitio web • Resulta interesante analizar siguientes puntos: • ClickMap • A/B Testing • Análisis de formularios • Rutas de navegación
  41. 41. Usabilidad ClickMap • Parecido a los mapas de calor del eye tracking, pero en lugar de mostrar dónde miran los usuarios, muestra dónde hacen clic los usuarios • Algunas versiones del clickmap sólo muestran datos de clics en las zonas clicables (links, botones), como es al caso de la funcionalidad llamada site overlay de Google Analytics
  42. 42. Usabilidad ClickMap (II)
  43. 43. Usabilidad ClickMap (III) • Otras herramientas como Clickdensity, sin embargo, son capaces de mostrar datos de clic en cualquier zona de la pantalla, independientemente de si tiene un link o no • Finalmente, herramientas como Omniture SiteCatalyst pueden mostrar los ingresos que genera cada clic en cada elemento de la página (además en tiempo real)
  44. 44. Usabilidad ClickMap (IV) • Con el mapa de clicks, se pueden ver dónde clican los usuarios en una pantalla determinada, y rápidamente actuar para mejorarla en tres aspectos principales: • Visibilidad y posicionamiento de links y botones de la página • Elementos de la página que confunden al usuario • Elementos de la página más rentables (aunque no tenga mucho que ver con la usabilidad)
  45. 45. Usabilidad A/B Testing • Es de utilidad cuando se tienen dudas entre dos diseños para una misma página • Consiste en colocar ambas versiones de la página en el servidor, y utilizar una herramienta de analítica para comparar los resultados de ambas páginas • Así, se puede comparar: • Ratios de conversión del objetivo de la página • Ratio de abandono • etc.
  46. 46. Usabilidad A/B Testing (II) • También se puede utilizar para comparar el resultado de una misma página en periodos de tiempo distintos: • Antes de aplicar un rediseño a la página • El día después de subir la página rediseñada • Una semana después • Un mes después • etc.
  47. 47. Usabilidad A/B Testing (III) • Se pueden así sacar conclusiones acerca de: • El éxito o fracaso del rediseño, según si se cumplen mejor o peor los objetivos de la página • El tiempo de aprendizaje de los usuarios: ¿cuánto tiempo tardan los usuarios en adaptarse a un nuevo diseño de página?
  48. 48. Usabilidad Análisis de formularios ● Analizar el número de veces que los usuarios dejan de rellenar un formulario en un campo concreto ● Ejemplo: formulario de introducción de los datos de la tarjeta de crédito ○ Un 2% de los usuarios dejan de rellenar el formulario en el momento en que se les pedía marcar la casilla para suscribirse al newsletter de la empresa ¿Conclusiones?
  49. 49. Usabilidad Análisis de formularios (II) • Así mismo, también permite detectar fallos en: • El vocabulario que se utiliza para definir ciertos campos • Las validaciones automáticas de los campos (que a veces no son válidas para todos los países, como el formato del NIF o la longitud de un número de teléfono) • Los campos innecesarios o que incomodan al usuario • etc.
  50. 50. Usabilidad Rutas de navegación • Los reportes de "clickstream" son quizás el elemento más potente de herramientas de analítica web avanzada • Permite responder a preguntas como por ejemplo: • ¿Por qué páginas navegan los usuarios, y en qué orden? • ¿Qué páginas visitan los usuarios dadas una página inicial y una página final determinadas? • ¿En cada paso de un proceso de compra o de registro, cuántos usuarios pasan al siguiente paso, cuántos vuelven al paso anterior o cuántos abandonan? ¿Los que abandonan, a dónde van? • ¿Qué rutas llevan a una página determinada? • ¿Cuáles son las 5 rutas que realizan el 90% de los usuarios de mi sitio web?
  51. 51. Usabilidad Rutas de navegación (II)
  52. 52. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  53. 53. Objetivos y conversión Introducción • A fin de que Google Analytics calcule las cifras de conversión correspondientes, se deben crear uno o varios objetivos • Antes de configurar un objetivo, hay que asegurarse de que se cumplen los siguientes requisitos: • Nombre del objetivo • Embudo de conversión definido • Valor del objetivo
  54. 54. Objetivos y conversión Nombre del objetivo • Nombre que reconozca cuando visualice los objetivos de cada conjunto en sus informes. • Ejemplos: • Suscripción lista distribución • Descarga del artículo El País • etc.
  55. 55. Objetivos y conversión Embudo y conversión definido • Se pueden especificar hasta diez páginas en cada embudo de conversión definido • Aunque los embudos de conversión son opcionales, si define uno puede saber en qué punto abandonan los visitantes en el trayecto hasta alcanzar un objetivo
  56. 56. Objetivos y conversión Valor del objetivo • Permite calcular el retorno de la inversión, la puntuación media y demás parámetros • Un buen método para valorar un objetivo consiste en evaluar la frecuencia con la que los usuarios que alcanzan este objetivo se convierten en clientes
  57. 57. Objetivos y conversión Valor del objetivo (II) • Ejemplo • Si su equipo de ventas logra cerrar ventas con un 10% de las personas que solicitan que se contacte con ellas, y su transacción media es de 500 euros, puede asignar 50 euros, es decir, el 10% de 500 euros, a su objetivo "Contacte con nosotros" • Por el contrario, si solo el 1% de las suscripciones de la lista de distribución se traduce en una venta, lo más probable es que solo asigne 5 euros a su objetivo "Suscripción a la lista de distribución"
  58. 58. Objetivos y conversión Configuración de objetivos
  59. 59. Objetivos y conversión Configuración de objetivos (II)
  60. 60. Objetivos y conversión Configuración de objetivos (III)
  61. 61. Objetivos y conversión Configuración de objetivos (IV)
  62. 62. Objetivos y conversión Embudos de conversión Pasos que un cliente potencial debe dar en una página web para realizar un objetivo determinado Fuente: http://quiwiq.com/analitica-web/que-es-un-embudo-de-conversion/2441
  63. 63. Objetivos y conversión Embudos de conversión (II)
  64. 64. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  65. 65. Recomendación Recomendación de productos • Personalice la experiencia de compra en su sitio de comercio electrónico recomendándole a cada comprador los mejores productos de acuerdo a su patrón de comportamiento, histórico de compras y preferencias • Al guiar a su comprador ofreciéndole a su paso productos que pueden interesarle anticipando su búsqueda, se consigue una navegación más fluida • Al mismo tiempo que se le genera confianza en su elección de producto, lo cual se traduce en un aumento en las ventas y fidelización de los clientes
  66. 66. Recomendación Recomendación de productos (II) • El sistema de recomendación de productos guarda información de toda la actividad de los visitantes en el sitio web • Desde los productos que miraron • Los que añadieron al carro de la compra • Sus categorías preferidas
  67. 67. Recomendación Recomendación de productos (III) • Almacena esta información individualizada a lo largo del tiempo y crea un perfil de cada comprador • Este perfil, en combinación con la actividad de otros compradores, es la base para las recomendaciones de productos que se le presentan al comprador
  68. 68. Recomendación Recomendación de productos (IV) • También es consciente de la semántica • Ejemplo: si un comprador busca a menudo productos con descuentos o la categoría de promociones, el sistema de recomendación etiquetará al comprador como susceptible al precio • El motor de las recomendaciones de productos utilizará esta información para promover productos similares en el mismo rango de precios
  69. 69. Índice de contenidos • Analítica web • Métrica web • Métricas básicas en Google Analytics • Usabilidad • Objetivos y embudo de conversión • Recomendación de productos • Beneficios de la analítica web
  70. 70. Beneficios • Entender lo que hace la visita en nuestro sitio web • Estudiar las preferencias de las visitas • Segmentar la visitas: según los objetivos que se marquen,o al tipo de acciones que realicen • Cada departamento de tu organización recibe un informe para entender qué está pasando en sus secciones, con recomendaciones y posibles soluciones
  71. 71. Beneficios (II) • Conocer los sitios web que nos están generando más tráfico o no (para incrementar acciones en estos sitios o no) • Conocer qué páginas en nuestro sitio son las más populares para estudiarlas e intentar replicar el éxito en otras • Identificar por dónde escapan nuestras visitas y entender el porqué • Evaluar nuestro site: ¿gusta o no?
  72. 72. Beneficios (II) • Mejorar el SEM: llegan los usuarios a través de nuestras campañas de pago? ¿Se debe añadir/eliminar ciertas palabras clave? • Mejorar el SEO: ¿llegan los usuarios a nuestro sitio gracias a la calidad de nuestros contenidos? • Búsqueda en el propio sitio (Internal Search): cuando la visita llega a nuestro sitio y hace una búsqueda, ¿encuentran lo que buscan? • Visitas: conocerlas como si fuera la tienda de toda la vida, como en todas las panaderías que antes que entrabas y te saludaban por tu nombre y sabían qué tipo de pan preferías.

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