Analítica Web 2.0 - The Monday Reading Club Salamanca

1,917 views

Published on

Presentación sobre el libro de Avinash Kaushik, Analítica Web 2.0, utilizada para la edición de febrero de 2011 del Monday Reading Club en Salamanca

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,917
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
186
Actions
Shares
0
Downloads
12
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • origen escandinavo brandr de marcar quemar quemando el ganado hoy tejas= 230mil registrados
  • Analítica Web 2.0 - The Monday Reading Club Salamanca

    1. 2. Avinash Kaushik webanalytics20.com kaushik.net @avinash
    2. 3. “ 100% de los ingresos del autor de este libro serán donadas  a dos organizaciones benéficas,  The Smile Train y The Ekal Vidyalaya Foundation : www.webanalytics20.com
    3. 4. www.webanalytics20.com <ul><li>¡Visita la web del libro! </li></ul><ul><li>10 otras ciudades lo harán </li></ul><ul><li>Demuestra tu interés </li></ul><ul><li>¿Que ciudad TMRC es la más interesada? </li></ul>
    4. 5. www.kaushik.net <ul><li>¡Visita la web del autor! </li></ul><ul><li>10 otras ciudades lo harán </li></ul><ul><li>Demuestra tu interés </li></ul><ul><li>¿Que ciudad TMRC es la más/menos interesada? </li></ul>
    5. 6. Oportunidad única <ul><li>Para los asistentes que confirmen interés: </li></ul><ul><li>Exclusivo acceso a los informes de Web Analítica del Avinash de sus sitios web </li></ul><ul><li>Requisitos: </li></ul><ul><ul><li>1. Acudir a la presentación TMRC </li></ul></ul><ul><ul><li>2. Tener una cuenta Google </li></ul></ul><ul><ul><li>3. Confirmar tu email de esa cuenta mediante </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>El app o la lista que estamos repartiendo entre los asistentes ahora mismo. </li></ul></ul></ul>
    6. 7. Avinash Analytics <ul><li>Consulta visitas, rebotes, objetivos, históricos, segmentaciones, etc de webanalytics20.com y kaushik.net </li></ul><ul><li>Acceso exclusivo ! </li></ul><ul><li>Conoce que ciudad TMRC ha logrado tener más/menos interés en la jornada. </li></ul>
    7. 8. todo a cambio de…
    8. 9. … una sola foto en grupo http://www.flickr.com/photos/avinashkaushik
    9. 10. ¡Foto ahora en grupo!
    10. 11. Presentación
    11. 12. Analítica web: del 1.0 al 2.0
    12. 13. Herramientas vs personas Regla del 10/90: Invierte el 10% en herramientas y el 90% en personas
    13. 14. 1.0 - El qué: clickstream -Visitas/Visitantes -Tasa de rebote -Tasa de conversión -Tasa de salida -”Engagement” …
    14. 15. Datos -> Acción Presenta a los HiPPOS acciones específicas a realizar. Segmentar Comparar
    15. 16. Encontrar (y medir!) el éxito <ul><li>Identifica el objetivo principal de tu web y los factores críticos para lograrlo. </li></ul><ul><li>Mídelos. </li></ul><ul><li>Analízalos. </li></ul><ul><li>Actúa . </li></ul>
    16. 17. La información cualitativa Haz pruebas con usuarios reales: observa cómo actúan Pregunta directamente a tus visitantes: haz encuestas para saber qué buscan o si tienen problemas
    17. 18. Falla!
    18. 19. Analiza la competencia Compara tus datos con los de tus competidores
    19. 20. Analítica emergente Nuevas formas de consumo del contenido de tu web. ¿Cómo medirlo?
    20. 21. Problemas de la analítica web Data quality sucks, so get over it. (La calidad de los datos apesta, supéralo) Orienta tu estrategia a la precisión
    21. 22. Ser un ninja de la analítica web
    22. 23. Céntrate en el contexto De aquí no se obtienen todas las respuestas necesarias, pero sí las preguntas más importantes
    23. 24. Compara los KPI en el tiempo ¿Ves la diferencia?
    24. 25. ¿Qué ha cambiado?
    25. 26. Analiza el comportamiento ¿Qué campaña ha tenido mejor resultado? ¿Y ahora?  Campaña 1 Campaña 2 50.000 registros 100.000 registros Campaña 1 Campaña 2 -50.000 registros -Justo un mes después de la campaña, el 50% de esos usuarios no habían vuelto a loguearse -100.000 registros -Justo un mes después, el 90% de esos usuarios no habían vuelto a loguearse
    26. 27. Busca una estrategia óptima de “long tail” Aplica SEO + SEM
    27. 28. Atribución de las campañas ¿Quién se lleva el mérito?
    28. 29. Analítica nonline ¿Cómo medir el impacto en la web de anuncios de TV, anuncios en revistas, etc.? <ul><li>URLs únicas </li></ul><ul><li>Códigos promocionales únicos </li></ul><ul><li>Segmentación geográfica </li></ul><ul><li>Segmentación horaria </li></ul>¿Y al revés? ¿Cómo medimos las acciones offline ocasionadas por la promoción online? <ul><li>Números de teléfono de atención al cliente personalizados </li></ul><ul><li>Consultas de direcciones en la web </li></ul><ul><li>Códigos promocionales únicos </li></ul>
    29. 30. Gracias ¡No olvides de rellenar el formulario para el acceso a Analytics Avinash!
    30. 31. themondayreadingclub.com

    ×