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Presentación de Guillermo Vilarroig, director de Overalia, para el curso que impartió sobre Google Analytics en CEBEK en abril de 2014.

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Curso analitica-web-cebek-2014-overalia

  1. 1.   Guillermo  Vilarroig   #g_vilarroig   Fundamentals  en  Analí.ca  web    
  2. 2. ¿Qué es la analítica web? •  Dos definiciones que ofrece Wikipedia: –  “Disciplina profesional encaminada a extraer conclusiones, definir estrategias o establecer reglas de negocio sobre la base de los datos recabados en todos aquellos entornos web sobre los que una empresa ejerce control.” –  "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."
  3. 3. Qué  es  la  analí5ca  web     3   Visitors = Possible Conversions Exits Exits No exits Conversions AMAT (acquisition, measurement, analysis and testing)
  4. 4. Tipos  de  medición   4  
  5. 5. Tipos  de  medición   5  
  6. 6. 6  hBps://analy5csacademy.withgoogle.com/course  
  7. 7.   1.  Algunos  casos  en  los  que  hemos  aplicado  la  analí5ca  web   2.  La  importancia  de  MEDIR       3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión           ÍNDICE  
  8. 8. Resumen  1.  Casos       1.  Grupo  Danobat     2.  La  Caixa   3.  Hogar  ú5l     4.  Infoenvia     5.  Grifols   6.  Junta  de  Andalucía   7.  Ayuntamiento  de  San  Sebas5án     8.  Desarrollo  crea5vo    en  Web  (Gobierno  Vasco)  
  9. 9.   1.  Algunos  casos  en  los  que  hemos  aplicado  la  analí5ca  web   2.  La  importancia  de  MEDIR       3.  Empezando  con  el  Marke5ng  online       4.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     5.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     6.  Revisión  de  los  informes  de  GA   7.  Revisión  de  los  informes  de  conversión       ÍNDICE  
  10. 10. 2.  La  importancia  de  MEDIR     2.1  La  importancia  de  la  medición   2.2  Las  técnicas  más  importantes  de  medición   2.3  Conversiones  y  atribuciones   2.4  Crear  un  plan  de  medición   hBp://goo.gl/d7Epq6  
  11. 11. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.1  La  importancia  de  la  medición     •  La  importancia  de  la  medición   •  Tener  claro  los  obje5vos  que  queremos  cubrir   •  Nuevos  cambios  en  la  medición   •  Medir  y  definir  obje5vos  claros   •  El  proceso  de  medición     hBp://goo.gl/d7Epq6  
  12. 12. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.1  La  importancia  de  la  medición     •  Internet  es  global  a  un  solo  click  y  se  ha  de  medir   •  Móvil  lo  ha  revolucionado  todo   •  Cloud  compu5ng  lo  hace  todo  accesible  
  13. 13. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.1  La  importancia  de  la  medición     Tener  claro  los  obje5vos  que  queremos  cubrir   •  Generación  de  marca     •  Generar  interés   •  Conectar  o  interactuar  con  posibles  clientes   •  Generar  conversación  on  y  off   •  Fidelizar  y  retener  al  cliente  
  14. 14. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.1  La  importancia  de  la  medición     Nuevos  cambios  en  la  medición     •  De  medir  solo  páginas  a  medir  aplicacines  (Apps)   •  Integración  con  CRMs   •  Las  posibilidades  del  Universal  Analy5cs    
  15. 15. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.1  La  importancia  de  la  medición     Medir  y  definir  obje5vos  claros     1.  E-­‐commerce:  vender,  vender  y  vender   2.  Generación  de  leads   3.  Vender  contenidos:  medios  y  portales   4.  Ofrecer  información  y/o  soporte   5.  Branding  engagment  y  fidelización    
  16. 16. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.1  La  importancia  de  la  medición     El  proceso  de  medición       1.  La  medición  (previa  la  recogida  de  datos)   2.  Repor5ng  para  quién  tome  las  decisiones  (el  jefe)   3.  Análisis:  iden5ficar  tendencias.  Realizar  hipótesis  de   resultados   4.  Tes5ng:  prueba  y  error   5.  Repe5r  el  proceso  
  17. 17. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.2  La  segmentación  ***********     1.  Por  fecha  y  hora  (días  de  la  semana,  horas  más   ac5vas)   2.  Por  disposi5vos  (desktop,  tablet,  móvil,  App..)   3.  Por  canal  de  MK  (seo,  sem,  displat,  social..)   4.  Geográficamente  (región,  país,  ciudad)   5.  Por  caracterís5cas  del  usuarios  (único,  recurrente,   cliente,  no  cliente,  registrado,  no  registrado..)  
  18. 18. Segmentación   53  
  19. 19. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.2  El  contexto*******       1.  Externo  (datos  del  sector  de  Nielsen  o  al  asoc.  X)   2.  Interno  (camparación  de  fechas,  campañas..)  
  20. 20. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.3  Conversiones  y  atribuciones         1.  Microconversión   2.  Macroconversión  
  21. 21. 2.  La  importancia  de  MEDIR   2.4  Crear  un  plan  de  medición     1.  Define  y  documenta  tus  obje5vos   2.  Iden5fica  estrategias  y  técnicas  (leads,  ventas,  publicidad,branding..)   3.  Elige  los  KPIs  para  cada  escenario   4.  Elige  los  segmentos  de  datos  adecuados  (canales  de  MK)   5.  Elige  los  targets  –  a  quién  le  importa  cada  dato  de   cada  Kpis     hBp://goo.gl/kVG9tv  
  22. 22.   1.  Algunos  casos  en  los  que  hemos  aplicado  la  analí5ca  web   2.  La  importancia  de  MEDIR       3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión           ÍNDICE  
  23. 23. 3.  Antecedentes  Auditoría  inicial   58   3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs         3.1  Cómo  funciona  Google  Analy5cs     3.2  Principales  métricas  y  dimensiones  
  24. 24. 3.  Antecedentes  Auditoría  inicial   59   3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     3.1  Cómo  funciona  Google  Analy.cs       1.  Recogida  de  datos   2.  Proceso   3.  Configuración   4.  Reporte  
  25. 25. ¿Cómo  funciona  Google  Analy5cs?  
  26. 26. Capturar  los  datos…   61  
  27. 27. 3.  Antecedentes  Auditoría  inicial   62   3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     3.2  Principales  métricas  y  dimensiones     •  Usuarios     •  Visitas   •  Páginas  visitas  y  eventos   •  Métricas  basadas  en  5empo   •  Frecuencia  de  rebote  
  28. 28. Dimensions  son  característcas  del  visitante  o  de  la  página  determinadas  antes  que  comience  la   visita.     Visitante   Visitante  Caracterís.cas   (dimensiones)   Páginas   Acciones  (métricss)   Pag.  Caracterís.cas   (dimensiones)   1   2   3   Métricas    son  valores  calculados  para  esa  visita,  y  siempre  son  un  número  o  ra.o   Entender  cómo  se  recogen  los  datos   Fuente Google
  29. 29. 64 Dimensiones por categorías Time Source Technical Geography E-Commerce Website Custom Custom  Variables   Full  List:  h`p://code.google.com/apis/analy.cs/docs/gdata/gdataReferenceDimensionsMetrics.html  
  30. 30. Métricas por Categorías 65 Site Usage ContentSite Usage E-Commerce AdWords ROI RPC Margin Fuente Google
  31. 31. Dimensiones e indicadores hBp://www.google.com/support/ googleanaly5cs/bin/answer.py?answer=99118   hBp://www.google.com/support/ googleanaly5cs/bin/answer.py?answer=99021  
  32. 32.   1.  Algunos  casos  en  los  que  hemos  aplicado  la  analí5ca  web   2.  La  importancia  de  MEDIR       3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión           ÍNDICE  
  33. 33. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     4.1  Creación  de  una  cuenta     4.2  Entender  su  estructura     4.3  Configuración  de  filtros  básicos     4.4  Configurar  obje5vos  y  ventas  (e-­‐commerce)   4.5  Recoger  datos  de  campañas      
  34. 34. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     4.1  Creación  de  una  cuenta     •  Crear  la  cuenta  (cuenta  de  Google)  Web  o  app.   •  Copiar  el  código  en  la  página  (head)   •  Auditar  la  implementación  (Real  5me)   •  E5quetar  otros  escenarios  (tag  managment)          
  35. 35. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     4.2  Entender  su  estructura   •  Cuenta     •  Propiedad   •  Vistas     – Master  (no  se  toca).  SIN  FILTRAR   – Principal  (con  la  configuración)   – Test:  dónde  se  hacen  las  pruebas  (filtros..etc)      
  36. 36. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones   4.3  Configuración  de  filtros  básicos       Las  posibilidades  de  los  filtros  (predefinidos  y   personalizados)     •  Incluir  datos  (recoger  info  de  la  URL)   •  Excluir  datos  (Ip  empresa  y/o  agencias)   •  Modificar  datos  (sus5tuir  cadenas  en  la  URL)  
  37. 37. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     4.4  Configurar  obje.vos  y  ventas  (e-­‐commerce)   •  Macro  y  microconversiones   •  Métricas  de  conversión   •  Los  45pos  de  obje5vos  en  GA:   – Des5na5on  URL   – Acción  (event  tracking)   – Según  nº  páginas  vistas   – Tiempo  en  el  si5o      
  38. 38. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     4.4  Configurar  obje.vos  y  ventas  (e-­‐commerce)     •  Valor  de  un  obje5vo  (asignar  un  valor  $)   •  Redireccionamientos  (definir  rutas)   •  Obje5vos  mutl5canal  (a  través  de  múl5ples   visitas)   •  Un  obje5vo  respecto  a  una  venta  (dos  formas  de   medir)    
  39. 39. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones   4.5  Recoger  datos  de  campañas   •  La  importancia  de  planificar  y  ordenar  las   campañas   •  Tipos  de  tráfico  (dimensiones)  en  GA   – Orgánico   – Referal   – Directo   – Campañas  (si  se  e5quetan,  excepto  Adwords)  
  40. 40. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones   4.5  Recoger  datos  de  campañas   •  E5quetado  de  campañas  (5  dimensiones)   – Fuente   – Medio   – Palabra  clave     – Campaña     – Contenido   URL  Builder:  hBp://goo.gl/l59Xme  
  41. 41. La  herramienta  de  creación  de  e5quetas   •  Ejemplo de URL para Google Analytics: hBp://www.google.com/support/analy5cs/bin/answer.py?hl=en&answer=55578   hBp://www.xx.xx/index.php?utm_source=netaffilia5on&utm_medium=afiliacion&utm_campaign=campaña1  
  42. 42. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones   4.5  Recoger  datos  de  campañas   •  Agrupación  de  canales   – Direct   – Email   – Social   – Organic   – Display  
  43. 43. Coustumer  Journey  by  Google  
  44. 44. Coustumer  Journey  by  Google  
  45. 45. Agrupación  de  canales  
  46. 46. Cuál  asiste  y  cuál  convierte  
  47. 47. Cómo  trabajan  en  equipo  
  48. 48. Cómo  interactuan  en  el  5empo  
  49. 49. Definir  el  CLV  (Customer  Life  Value)   84   CLV = (valor del cliente / año) X (años de vida de ese cliente) (coste de adquisición)
  50. 50. 4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones   4.5  Recoger  datos  de  campañas   •  Se  pueden  explotar  los  datos  (dimensiones)  a   través  de:   – Informes  personalizados     – Paneles  (dashboards)  personalizados   – Segmentos  avanzados     – Dimensiones  secundarias  en  los  informes   – Etc  
  51. 51.   1.  Algunos  casos  en  los  que  hemos  aplicado  la  analí5ca  web   2.  La  importancia  de  MEDIR       3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión           ÍNDICE  
  52. 52. 5.  Revisión  de  los  informes  de  GA     5.1.  Visión  general  de  los  informes     5.2.    Audiencia     5.3.  Adquisición   5.4.  Comportamiento   5.5.  Personalizados  
  53. 53. 5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   5.1.  Visión  general  de  los  informes     •  Comparación    rango  de  fechas     •  Ajuste  del  Time  graph  (día,  semana,  mes)  y  anotaciones   •  Dimensiones  secundarias  en  las  tablas  de  datos  (   •  Métricas  en  las  tablas  de  datos   •  Uso  de  filtros  en  las  tablas   •  Cambio  en  la  visualización  de  los  datos  (dato,%,comparación…)   •  Uso  de  accesos  directos        
  54. 54. Comparación  rango  de  fechas   89  
  55. 55. Comparación  rango  de  fechas   90  
  56. 56. Comparación  rango  de  fechas   91  
  57. 57. Anotaciones   92  
  58. 58. Filtrar  datos  en  los  informes   93  
  59. 59. Tipos  de  gráficos   94  
  60. 60. Cruzar  datos  (dimensiones  y  métricas)     95  
  61. 61. Cruzar  datos  (dimensiones  y  métricas)     96  
  62. 62. 5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   5.2.    Audiencia   •  Datos  demográficos  (código  especial)   •  Intereses  (código  especial)   •  Información  geográfica   •  Comportamiento     •  Tecnología     •  Móvil   •  Personalizado   •  Flujo  de  visitantes      
  63. 63. 5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   5.3.  Adquisición   •  Canales  de  adquisición   •  Todo  el  tráfico   •  Campañas   –  De  pago   –  Orgánicas   •  Análisis  de  costes   –  Adwords   –  Social   –  Op5mización  para  buscadores  
  64. 64. 5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   5.4.  Comportamiento   •  Visión  general   •  Flujo  de  comportamiento   •  Velocidad  del  si5o   •  Búsquedas  del  si5o   •  Eventos   •  Adsense   •  Experimentos     •  Anaí5ca  de  página  
  65. 65. 5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   5.5.  Personalizados  (exportables  a  otras  cuentas)     •  Informes  personalizados     •  Cuadros  de  mando  
  66. 66.   1.  Algunos  casos  en  los  que  hemos  aplicado  la  analí5ca  web     2.  Empezando  con  el  Marke5ng  online       3.  Entender  y  u5lizar  los  datos  de  Google  Analy5cs     4.  Recoger  “insights”  para  la  toma  de  decisiones     5.  Revisión  de  los  informes  de  GA   6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión           ÍNDICE  
  67. 67. 6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión     6.1.  Obje5vos   6.2.    Comercio  electrónico   6.3.  Embudos  mul5canal   6.4.  Atribución    
  68. 68. 6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión   6.1.  Obje.vos     •  Visión  general   •  URLs  de  obje5vos   •  Ruta  de  redireccionamiento  inver5da   •  Gráfico  de  embudo  de  conversión   •  Flujos  de  obje5vos      
  69. 69. 6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión   6.2.    Comercio  electrónico     •  Visión  general   •  Rendimiento  de  producto   •  Rendimiento  de  ventas   •  Transacciones   •  Tiempo  hasta  la  compra    
  70. 70. 6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión   6.3.  Embudos  mul5canal     •  Visión  general   •  Conversión  por  contribución   •  Rutas  de  conversión  principal   •  Lapso  de  5empo   •  Rutas  de  interacciones      
  71. 71. 6.  Revisión  de  los  informes  de  conversión   6.4.  Atribución  (personalización  de  hasta  90  días)   Ges5ón  de  los  modelos  de  atribución   – Úl5ma  interacción   – Primera  interacción   – Lineal     – Tiempo  decreciente  (más  valor  progresivamente)   – Posición  base  (primera  y  úl5ma)   – Penúl5ma  interacción  de  Adwords   – Personalizadas    

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