Informe desarrollado por los consultores de Metriplica en el que se exponen los principales cambios que se implementarán en la analítica digital y que la mayoría de empresas seguirán.
1. 1BCN MAD VLC SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO
Tendencias en Digital
Analytics para el 2016
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Introducción
Desde Metriplica nos hemos propuesto
apuntar aquellas tendencias y líneas de
trabajo que se consolidarán en el mundo
de la analítica web en este 2016.
Nos sentimos profundamente afortunados
de poder vivir en primera línea la evolución
que la analítica digital lleva experimentando
desde sus inicios y ver el espacio cada vez
más trascendental que ocupa en la toma de
decisiones de negocio (más allá del ámbito
estrictamente digital).
Así, por ejemplo, el móvil y el mobile
analytics está empezando a abrir una puerta
fascinante al invitarnos a medir cómo el
mundo online y offline conectan y cómo
intervienen los múltiples canales en el
customer journey de nuestros clientes.
La cada vez mayor conexión entre analítica
digital y personalización, el customer
intelligence como realidad, las posibilidades
a nivel de dashboards o la irrupción del
big data nos llevan a intuir un 2016
increíble para lo que nos dedicamos al
analytics en el que no podremos dejar de
aprender ni un solo minuto.
Estar atento a cómo esta disciplina está
evolucionando nos ayudará a discernir
entre modas y prácticas ya consolidadas,
así como intuir tendencias o líneas de
innovación a las que estar bien atentos.
Empecemos, pues, por hablar de aquellas
tendencias o líneas de pensamiento
y trabajo en el mundo del analytics
que podríamos (o deberíamos) dar
por consolidadas o superadas.
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1. Equipo dedicado, capacitado y
con las ideas cada vez más claras.
Por fin, parece que las organizaciones
que consideran ‘lo digital’ estratégico han
entendido la importancia de tener equipo
dedicado a su analítica digital. Y sobre
todo, a capacitarlo.
No sólo eso. Las empresas han ententido
también cuan importante es contar con
asesoramiento especializado en analítica
digital y no esperar resolverlo como un plus
de los servicios de marketing digital de su
agencia, con escasa o nula orientación al
comportamiento post-click.
Las empresas demandan cada vez más
perfiles de analytics y todo apunta que en
los próximos 5 años puestos relacionados
con el analytics yel big data serán con
diferencia los que experimentarán mayores
niveles de crecimiento. Así que más nos
vale a todos a estudiar analytics :)
Ecosistema de la analítica digital. Avinash Kaushik
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2. Analytics es algo más
que Google Analytics.
También se ha empezado a
entender que hay un universo
de herramientas en el mercado
que complementan la aportación
de Google Analytics como
player central para medir
nuestra presencia digital.
Lead analytics, SEO analytics,
social analytics, mapas de calor
y comportamiento, testing,
personalización, marketing
automation o big data son
ámbitos donde necesitaremos
herramientas y know-how y
donde le tocará a nuestro
equipo de analytics meterse de
lleno en ellas.
Imagen que demuestra la infinidad de herramientas y soluciones
que cualquier presencia digital podría llegar a considerar.
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3. Tag management para una
mayor fiabilidad de nuestra data.
Las claras ventajas de las herramientas
de gestión de tags (menor dependencia
de TI, ahorro de tiempo o menores
tiempos de carga del site…) hacen que
sea un ‘must’ trabajar con soluciones
Menores tiempos
de carga
Minimización
de errores
Posibilidad de
asociar reglas
Gestión de
etiquetas
Menor
dependencia
de TI
Simplificación
de taggeo
<script>
<Tag Manager snippet/>
</script>
como Google Tag Manager o Dynamic
Tag Management de Adobe con el objetivo
de gestionar de manera centralizada
nuestros tags para minimizar errores y
asegurar una mayor fiabilidad de nuestros
datos (al poder monitorizar de manera
periódica y programable posibles fallos de
etiquetado).
Su uso ha representado un giro en la
eficiencia y método de trabajo de los
equipos de analytics y está posibilitando que
cada vez más empresas experimenten y
hagan uso de soluciones que necesitan de
taggeo y marcado para su puesta a punto.
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4. Medir para tomar decisiones.
¡Por fin, actionable analytics!
El analytics del medir por medir queda
atrás dando paso a una nueva lógica de
cómo entender y utilizar nuestros datos de
uso y comportamiento de nuestros
usuarios y clientes. Se trata de medir para
identificar hipótesis o insights que nos
ayuden a tomar decisiones y activar
mejoras en nuestras presencias digitales.
Se trata de huir del dato agregado que
nos habla de cómo evolucionan nuestros
indicadores principales para segmentar
una y otra vez nuestros datos para
identificar patrones de comportamiento y
líneas de mejora.
Se trata de trabajar en continuo la mejora
de nuestro sitio y hacer cambios basados
en nuestra data.
De un pasado donde nos mirábamos
los indicadores generales de tráfico y
conversión, la evolución del mercado y la
tecnología nos permiten hablar (por fin) de
variables del negocio y poder interpretar
nuestros datos en clave empresarial.
El Enhanced eCommerce de Google Analytics
nos permite analizar nuestro funnel de conversión
de manera segmentada.
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5. Dashboards cada vez
más en la nube.
La nube lo invade todo. También el mundo
del analytics. Primero, de la mano de
herramientas online como Google
Analytics. Ahora, de la mano de soluciones
como Klipfolio o Tableau que nos permiten
crear cuadros de mando en línea que
sintetizan nuestros KPIs y datos de manera
cada vez más visual y accesible.
No hace mucho tiempo debíamos recabar
información de diferentes fuentes, procesar
datos en un excel y generar unos gráficos
o tablas que pudieramos incluir en alguno
documento de presentación. Todo esto
ahora lo podemos automatizar y hacer
accesible a quien consideremos.
Klipfolio se está convirtiendo en un claro player en
la generación de cuadros de mando en línea.
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6. Modelos de atribución, remarketing y RTB.
Hacia una compra de tráfico más inteligente.
Los modelos de atribución nos permiten
entender qué secuencia de canales
funcionan mejor y conocer su efectividad y
por ende su rentabilidad.
Agregaron
productos
Vinieron
desde Google
Abandonaron
el check-out
Visitaron el sitio
hace una semana
Visitaron el site
por primera visita
Se registraron
Compraron un
producto
Vieron un
producto
Todo ello sumado al gran empuje que
Google o empresas como Criteo ha puesto
en el remarketing y el real time bidding crea
claramente las bases para una compra de
medios más automatizada e inteligente.
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7. Mobile web analytics
y user id.
La irrupción tan fuerte del móvil nos ha
hecho entender cuán importante es
desarrollar nuestros skills y conocimientos
en mobile web analytics y en mobile app
analytics y tener una clara visión de
nuestros usuarios y clientes independien-
temente del canal que utilicen.
El conocimiento de las rutas de navegación
multidispositivo nos permitirá comprender de
mejor manera las preferencias de nuestros
consumidores de cara a optimizar el ciclo
completo de venta y entender qué acciones
de marketing deberíamos potenciar más en
mobile y cuáles en desktop.
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1. Midiendo la experiencia de cliente
de manera integral
Este 2016 nos empezaremos a preocupar
de cómo medir el customer journey de
nuestros clientes. No nos conformaremos
con los modelos de atribución y exigiremos
a nuestros equipos de analítica que nos
proporcionen insights y oportunidades de
mejora en base al rastro que nuestros
usuarios y clientes dejan al pasar de un
canal a otro en su camino hacia la compra.
No estamos hablando de tecnologías
extraterrestres, pues hay herramientas que
tenemos a la mano que nos podrán claramente
ayudar. Sin ir más lejos, con Google Analytics
podemos rastrear al usuario en el sitio web o
aplicación móvil, e integrar datos relativos a
ellos desde otras fuentes para enriquecer el
análisis y empezar a medir la experiencia del
cliente de manera integral.
Controlar qué sucede
en el online
Impactar en la
experiencia del offline
Medir el impacto
de ambos mundos
1 32
Tablets SocialMobile Smart TVInternet Tiendas Call center Kioscos
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2. Más y mejor visualización
de nuestros datos
El cerebro humano es claramente visual y
consigue interpretar y sacar conclusiones
más rápidamente si obtiene información más
gráfica y visual. Una mejor presentación de
la data permite que el receptor se centre en
los problemas y las oportunidades que la
información puede arrojar.
De ahí que este 2016 usaremos como
nunca herramientas como Klipfolio,
Tableau o Qlikview para crear cuadros de
mando que dejen con la boca abierta a
jefes y colaboradores.
Llega el Data Storytelling desde el que
fortalecer nuestras habilidades para
comunicar de la mejora manera los
insights que identificamos y persuadir a
los stakeholders del negocio para que
tomen mejores decisiones y acciones.
Integraremos soluciones que nos permitan tener
acceso más visual e inmediato a los KPIs más
clave de nuestro negocio.
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3. Personalización en tiempo real
haciendo uso de analytics.
La necesidad de hacer más relevantes
nuestros mensajes, promociones y campañas
empujará este año cualquier sistema de
personalización y marketing automation que
se apalanque de nuestro analytics para
reaccionar en tiempo real y mejorar tasas de
conversión y resultados económicos.
Empezaremos a hablar de dynamic content
optimization o de data-driven attribution
modelling automatization y confirmaremos
que el analytics es el camino más rápido
hacia un marketing más efectivo e inteligente.
Herramientas como Adobe Audience Manager
nos permiten hoy hacer bien práctico el uso
de nuestros datos, personalizando desde
interfaces web hasta ofertas comerciales,
pudiéndolo medir todo en tiempo real y
mejorar nuestra efectividad y generar
importantes aprendizajes y lecciones en el
proceso de prueba-error.
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4. La irrupción de los DMPs
y la democratización del bid data.
El uso de DMPs nos permite crear grandes
repositorios de datos de múltiples fuentes y
abre la puerta para el uso de first party
cookies dando la oportunidad a las empresas
de personalizar más sus envíos de mails,
publicidad y contenidos en sus sitios web.
También permiten unificar data offline con
información online, permitiendo entregar
una experiencia más individualizada y en
un mejor contexto según las conductas de
los clientes.
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5. Clustering basado en comportamiento
(y no en demographics).
Cada vez más dejaremos de lado atributos
sociodemográficos para incorporar hábitos
de uso y comportamiento para tipificar y
clusterizar nuestros usuarios y clientes y
generar recomendaciones relevantes para
que nuestras ventas aumenten.
Más que simplemente empujar ofertas y
productos, podemos realizar
recomendaciones que nuestras audiencias
realmente buscan y realmente necesita.
Framework de segmentación de Avinash Kaushik.
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6. La medición del Internet
of Things en escena.
Según Gartner, el número de devices
conectados en el 2020 llegará a los
25.000 millones. La información que nos
proporcionarán tales dispositivos
geolocalizados nos ayudará en gran
medida a mejorar nuestros negocios.
Este 2016 empezaremos a trabajar con
data geolocalizada y entraremos de lleno
en el IoT analytics.
Platfora es una solución de Big Data que permite
trabajar con data geolocalizada de manera visual.
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1. Más cultura y
governance en analytics
Pudiendo haber trabajado con decenas y
decenas de compañía, hemos ido
comprendiendo que la excelencia en la
analítica digital no viene de la mano de las
buenas herramientas o implementaciones.
O incluso de los buenos profesionales y
sus conocimientos técnicos.
Viene de la definición de procesos claros,
ownership y governance de la analítica
digital y de la sensibilización de la alta
dirección sobre una sana cultura de la
medición en general.
Ya no pasa solo por conocer nuestros
KPIs, sino por reconocer los procesos
claves que influyen en el éxito de nuestro
negocio y ser capaces de asignar
responsables de cada uno de nuestros
KPIs más relevantes.
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Son cada vez más las grandes empresas
que por fin han entendido el valor de
testear como lógica de aprendizaje y entrar
en procesos de optimización y mejora en
continua de sus sitios o aplicaciones.
Del rediseñar nuestros sites cada 2 o 3 años… … al optimizarlos en continuo.
En el 2016 veremos cómo cada vez más
empresas – de todos los tamaños – se
sumergen en mundo del a/b testing para
iterar e iterar con usuarios y conseguir
mejoras incrementales en sus principales
KPI’s de negocio.
2. Más testing
y mejora contínua
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3. Customer
intelligence
Considerando todos los puntos de contacto
que tienen nuestros clientes y prospectos
con nosotros, podemos crear estrategias
que permitan hacer un acercamiento a la
medida y crear perfiles que mezclen
información sociodemográfica con
comportamiento de usuario.
Confiamos este 2016 poder hablar mucho
de ello en Metriplica y apuntar pistas de
cómo articular un roadmap que nos permita
hacer más inteligencia de cliente
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4. Predictive
analytics
Por medio de una combinación de
acumulación, segmentación, minería de
datos y estadística podemos predecir
tendencias de interacción y consumo y
saber cuál será el comportamiento futuro
de los usuarios a quienes te interesa
acercarte.
Desde Metriplica pondremos con nuestro
Audience Manager nuestro granito de
arena para inferir la probabilidad de
conversión de nuestros visitantes y hacer
mejor remarketing y personalización de
nuestras ofertas y mensajes en base al
audience score de nuestros visitanes.
Audience Score es la solución predictiva de Metriplica
que se integra con Google Analytics para predecir
probabilidad de conversión y compra.
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5. In-store analytics y
la popularización de los beacons.
La popularización de los beacons de la
mano de Apple, Google o Facebook hará
más fácil medir comportamiento en tienda
física y veremos múltiples soluciones (wifi
analytics, tagging boxes...) que nos
permitirán profundizar en la analítica en
espacios físicos y entender como se
comportan nuestros clientes (o al menos
sus smartphones) fuera de nuestras
tiendas y dentro de las mismas.
En Metriplica este 2016 esperamos trabajar
y mucho en In-store analytics de la mano
de partners como Beabloo.
Beabloo permite personalizar la experiencia de compra
y mejorar el impacto del marketing en espacios físicos.
