Este documento habla sobre el uso de Big Data y marketing digital. Explica que Smartup es una empresa con más de 70 clientes y 20 millones de usuarios registrados que almacena y analiza grandes cantidades de datos para ejecutar acciones de marketing que mejoren los resultados y se midan continuamente a través de canales múltiples como la web y aplicaciones. También provee ejemplos de cómo han mejorado métricas como la conversión y reducido costos a través del análisis de datos para clientes en diferentes industrias.

1. We are sales | We are leads | We are data driven

2. Big Data + Marketing Digital
Emilio Rodríguez García / Jefe de Proyecto en Smartup

3. SMARTUP
Data
Marketing
SEO PPC RRSS Analítica Desarrollo
54 trabajadores

4. Ecosistema
digital

5. ALMACENAR
los datos generados
ANALIZAR
la información disponible
EJECUTAR ACCIONES
para mejorar
MEDIR RESULTADOS
y seguir mejorando
OMNICANALIDAD
WEB
APP TIENDA
EMAIL

6. ¿BIG
data?

7. + 70 clientes
+ 20 millones de
usuarios registrados
+ 150.000€ invertidos
en publicidad
CMS
Magento, Drupal, WP, PrestaShop,...
+ 25 GB de datos
generados
Servicios Cloud
Amazon EC2, Google Cloud, Azure
CADA SEMANA

8. Metodología
de trabajo

9. ANALIZAR
Tenemos que conocer el contexto en
el que vamos a trabajar. Los factores
externos afectan.
EJECUTAR ACCIONES
Proponemos y ejecutamos acciones
en base a los análisis realizados.
MEDIR RESULTADOS
Debemos conocer el ROI de cada
acción ejecutada
PROCESO
¿Cómo está el mercado?
¿Qué hace mi competencia?
¿Cómo evoluciona mi
marca?
Metodología de trabajo

10. Ejemplos de proyectos digitales

11. Plataforma
de distribución

12. Monitorizar tendencias
+ 28% conversión
- 15% de costes

13. Propensión
a la fuga

14. Propensión a la fuga
- 30% de tasa de
abandono

15. Propensión a la fuga

16. Hipoteca
¿sí o no?

17. Clusterización de perfiles de usuarios
+ 8% conversión
- 15% costes
API género

18. No hay que ser
muy técnico

19. Conectar plataformas

20. Práctica de medición (Google)

21. Paso 1
Página de prueba

22. Creamos un blog en Blogger
1 - Creamos un blog en blogger.com (https://www.blogger.com/)
2 - Pulsamos sobre el botón de “Crear un blog”.

23. Paso 2
Tomar el control

24. Creamos una cuenta en Google Tag Manager
1 - Accedemos a GTM
(https://tagmanager.google.com/?authuse
r=1#/home)
2 - Creamos una cuenta en
https://tagmanager.google.com/?authuser
=1#/admin/accounts/create

25. Obtenemos el código de Google Tag Manager

26. Adaptamos el código a Blogger
Código GTM original:
<!-- Google Tag Manager -->
<script>(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':
new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],
j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src=
'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);
})(window,document,'script','dataLayer','GTM-P7RHZ7X');</script>
<!-- End Google Tag Manager -->
Adaptamos a la codificación de Blogger
'dataLayer'?'& lo convertimos en &amp;

27. Incluímos el código en Blogger

28. Validamos la implementación

29. Paso 3
Comenzar a medir

30. Creamos cuenta en Google Analytics
1. Accedemos a Google Analytics: https://marketingplatform.google.com/about/analytics/
2. Pulsamos sobre “Comenzar gratis”
a. Configuración de la cuenta
b. ¿Qué quiere medir? (Seleccionamos WEB)
c. Configuración de la propiedad

31. Obtenemos el ID de seguimiento

32. Insertamos Analytics desde Tag Manager

33. Seleccionamos el tipo de etiqueta

34. Configuramos el ID de Google Analytics

35. Seleccionamos activador

36. Activamos vista previa

37. Comprobamos que la etiqueta salta

38. Validamos la implementación en tiempo real

39. Analytics como repositorio oficial de datos (importar datos / premium)

40. Otras
plataformas

41. Google Search Console (https://search.google.com/search-console/about?hl=es)

42. Google Data Studio (https://datastudio.google.com/u/0/navigation/reporting)

43. Otras
curiosidades

44. Inteligencia artificial aplicada sobre las imágenes (https://cloud.google.com/vision/)

45. Google Apps Scripts - https://developers.google.com/apps-script/)

46. APIs (procesamiento lenguaje natural - https://cloud.google.com/natural-language/)

47. Python (https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb )

48. Sesión
Q&A

49. Muchas
Gracias
Emilio Rodriguez
Jefe de Proyecto Smartup
erodriguez@smartup.es