Clase sobre analitica web. Definición y utilidad y datos que se pueden obtener con su uso. Metodología práctica para obtener de los datos, conocimiento.
Analitica web, de datos a la construccion del conocimiento
1. Analítica Web:
de los datos al conocimiento
Florencia Bonaiuti, noviembre de 2011
2. ¿Qué es la analítica web?
La Analítica Web puede ser definida como la recopilación, medición, evaluación y
explicación racional de los datos obtenidos de Internet, con el propósito de
entender y optimizar el uso de la página web de la organización. Es una
herramienta útil para reducir la incertidumbre y poder tomar decisiones objetivas
basadas en información relevante.
Wikipedia.org
La analítica web es una disciplina profesional encaminada a extraer conclusiones,
definir estrategias o establecer reglas de negocio sobre la base de datos recabados
en todos aquellos entornos http sobre los que una empresa ejerce control.
Sergio Maldonado
3. ¿Para qué sirve?
• Para sustentar decisiones sobre datos de la web.
• Para racionalizar las inversiones en marketing online y
evaluar en tiempo real el ROI de todas las actividades
online de la empresa.
• Para mejorar el conocimiento de clientes, segmentos,
productos y mercados de actuación.
• Para optimizar el canal online de la empresa mejorando
el posicionamiento, diseño y funcionalidad del mismo.
Medir para que se pueda mejorar
5. Mercado y competencia
Lo que esta haciendo la competencia tanto en la captura de
una cuota de mercado, la atracción de usuarios a su sitio o el
branding.
6. Performance y rendimiento
Tiempo de descarga, conectividad y accesibilidad, usabilidad,
time up, errores, peso de las páginas, etcétera.
7. Conversiones
La consecución o logro de los objetivos de un sitio web o acción
sean estos: generación de contactos, ventas, interacciones,
engagement, u otros.
8. Usuarios y hábitos de consumo
Características de quienes visitan el sitio y ciertos hábitos
comportamientos. Se puede medir intereses, aspectos socio
demográficos, hábitos, idioma, aspectos técnicos, entre otros.
9. Vínculo y relación
Todas las interacciones y vínculo de los clientes/ usuarios con
la marca a través de diferentes plataformas.
10. Medir campañas
Rastreo del resultados y efectividad de todas las acciones de
marketing orientadas a sumar tráfico al sitio web (ya sean
estas pagas o no).
16. Veamos una metodología para llevar a la
práctica a la Analítica Web teniendo en
cuenta ambos factores…
17. 1. Definir los objetivos
2. Definir los indicadores clave
3. Implementación
4. Presentación de los datos
5. Acción
18. Objetivos
Características:
- Constituir un reto, pero ser realistas
- Ser establecidos en términos específicos y cuantificables
- Ser compartido por los superiores
S M A R T
Específicos / Medibles / Realizable/ Realista / limitado en el tiempo
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19. Objetivos
Los objetivos deben estar alineados a los
objetivos de la acción o desarrollo:
• Branding
• Generación de tráfico
• Generación de ingresos/ventas
• Lead generation • Suscripciones a newsletters
• Suscripción a base de datos
• Aplicaciones
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20. Indicadores
Los Key Performance Indicators o indicadores clave
de desempeño son métricas financieras o no
financieras, utilizadas para cuantificar objetivos que
reflejan el rendimiento de una organización, y que
generalmente se recogen en su plan estratégico.
21. Indicadores: ¿cómo elegirlos?
• Se deben definir indicadores clave para cada
objetivo planteado (uno o varios)
• Deben reflejar el éxito o fracaso del objetivo
planteado
• Deben llevar a acciones de optimización o
mejora
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22. Objetivos KPIs
co de visitas
Total
Tiempo de permanencia
Branding
CTR: clic/impresiones
CPC: costo/clic
Total impresiones
Total de visitas
Total de clics
Generación de tráfico
Visitantes nuevos/recurrentes
CTR: clic/impresiones
CPC: costo/clics
Total de ventas generadas
Tasa de conversión: ventas/clics
Ventas (generación de ingresos) Ganancia total
Cpor venta: inversión/ventas
ROI: ingresos/costos
Total de leads
CTR: clic/impresiones
Lead generation
Tasa de conversión: Lead/clics
Costo por leads: inversión/lead
23. Implementación
4 variables a tener en cuenta a la hora de elegir una
herramienta de analítica web:
• la capacidad de recopilación de datos
(variables fijas o configurables)
• la flexibilidad del modelo de datos
(segmentación de las variables)
• la integración de los datos
(de fuentes externas o extracción de la herramienta)
• La gestión de los datos
(en servidores propios o ajenos)
25. Presentación de datos
Modelos de datos
Cuando llegamos a este punto debemos resolver un
aspecto fundamental de la analítica web: el análisis y la
presentación de los datos.
Es un aspecto clave ya que tiene que ver con como y
cuanto valor y conocimiento vamos a construir a partir
de los datos obtenidos.
26. Presentación de datos
Modelos de datos
Dato - 100% automatizado
Operativo
Básico
Reporting - Operativo (meros datos)
Dado
- Sin valor agregado
- No lleva a la acción (salvo para especialistas)
- Auto y manual
Análisis - Táctico
- Permite identificar acción
- Agrega valor a modo de conclusiones
- Auto y manual
Valor
Estratégico
Tableros - Estratégico
- Agrega valor por si mismo
Complejo
Construido - Orientado a la toma de decisiones
NO SON EXCLUYENTES, LA MAYORÍA DE LAS VECES CONVIVEN
27. Presentación de datos
El tablero de control o tablero integral de mando es una
herramienta aplicable a cualquier organización y nivel de la
misma, cuyo objetivo y utilidad básica es diagnosticar
adecuadamente una situación. Se lo define como el conjunto
de indicadores cuyo seguimiento y evaluación periódica
permitirá contar con un mayor conocimiento de la situación
de una empresa o sector apoyándose en nuevas tecnologías
informáticas.
Fuente: Wikipedia
28. Presentación de datos
Aún no hay ningún soft de analítica que contemple
todas las variables que necesitamos por lo que será
fundamental desarrollar nuestro propio tablero de
comando o dashboard de acuerdo a los objetivos e
indicadores claves de nuestra empresa.
Veamos algunos ejemplos…
29.
30.
31. Acción
Internet ha ampliando el mercado tradicionales al ámbito
virtual. Esto ha significado nuevos comportamientos y
mercados cada vez más dinámicos e inciertos, caracterizados
por un gran volumen de datos que deben ser convertidos
rápidamente en información útil para las organizaciones. Es
en este punto donde la analítica web ha pasado a desempeñar
un importante rol como herramienta útil para reducir la
incertidumbre y poder tomar decisiones objetivas basadas en
información relevante.