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¿POR QUÉ ANALIZAMOS?
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¿POR QUÉ ANALIZAMOS?
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Formas de orientar tu analítica
Reporting Nos permite controlar la situación y reaccionar....
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Los Insights,
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Todos somos iguales
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Todos somos iguales
No actuamos igual
No decidimos de la misma forma
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CONVERSIÓN
EngageVisita Interés
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PERFIL:
Conjunto de cualidades o rasgos
por los que definimos a una
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PERFIL:
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Agrupac...
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La gran pregunta…
¿Cómo podemos dividir a
nuestros usuarios en perfiles?
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Siempre desde los objetivos de negocio
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Los procesos más comunes
Descubrimiento: Usuario nuevo que se enfrenta a la
usabilidad del...
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¿Qué analizaremos?
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2. CUANTITATIVA
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De: marta@dominiocliente.com
Ayúdanos a mejorar
Hola Ca...
De: marta@dominiocliente.com
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Hola Carmen,
Antes de nada, gracias habernos escogido
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Mapas de clicks y scroll
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por etapas
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1. Una buena
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Funnels de Objetivos
1) Crea cada paso como un
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2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo
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2) Conviértelos con un informe personalizado en ...
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Las posibilidades de análisis se amplian exponencialmente
Comportamiento
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Tipos de intereses Cómo lo identificamos en GA
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Lógico
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Perfiles mínimos a encontrar
Principal: El que supone un mayor volumen del negocio
Ideal: ...
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Son personas que ya conocen el hotel por otros canales de ...
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Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e
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Perfil vs Persona
Surge del análisis de
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Surge de procesos de
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Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy
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Estos segmentos son los que analizaremos
para encontrar los insights
Análisis
Horizontal
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UN CLÁSICO EN ANALÍTICA,
CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN
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CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN
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CADA CAUSALIDAD ENCONTRADA, ES UNA
PALANCA QUE ACCIONAR
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CÓMO DETECTAR LAS CAUSAS:
- La lógica puede explicar el efecto producido
- La relación sig...
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A/B TESTING
Hipótesis Diseño del
A/B
Alteraciones en
Indicadores clave
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- Marketing de optimización
CAUSAS
Hipótesis
Diseño del
A/B
Alteraciones en
Indicadores clave
HIPÓTESIS:
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DISEÑO DEL A/B:
Validación Positiva: Aumentamos drásticamente la información
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Charla en el user web analytics de barcelona 2017

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  1. 1. Iñaki Huerta @ikhuerta Búsqueda activa de insights y perfiles de usuario
  2. 2. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN ¡Hola! Soy Iñaki Huerta Ikaue.com @ikhuerta hola@ikaue.com
  3. 3. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN ¿POR QUÉ ANALIZAMOS?
  4. 4. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN ¿POR QUÉ ANALIZAMOS? Para obtener o mejorar los resultados del negocio
  5. 5. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Formas de orientar tu analítica Reporting Nos permite controlar la situación y reaccionar. Analítica enfocada Apoyo a la toma de decisiones de la empresa Analítica de usuario Descubrimiento de insights Analítica activa CRO y mejora de procesos
  6. 6. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Formas de orientar tu analítica Reporting Nos permite controlar la situación y reaccionar. Analítica enfocada Apoyo a la toma de decisiones de la empresa Analítica de usuario Descubrimiento de insights Analítica activa CRO y mejora de procesos
  7. 7. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Los Insights, esos famosos desconocidos…
  8. 8. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN WHY? WHAT? WHO?
  9. 9. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN WHY? WHAT? WHO? CAMBIOS y OPTIMIZACIONES RESULTADOSINSIGHTS
  10. 10. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Todos somos iguales
  11. 11. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Todos somos iguales No actuamos igual No decidimos de la misma forma No nos influyen las mismas cosas No tenemos las mismas capacidades técnicas No deseamos lo mismo No disponemos de los mismos recursos No tenemos la misma cultura No opinamos lo mismo No tenemos el mismo tiempo No conocemos las mismas cosas
  12. 12. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
  13. 13. #UWABCN CONVERSIÓN EngageVisita Interés
  14. 14. #UWABCN CONVERSIÓN EngageVisita Interés
  15. 15. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN PERFIL: Conjunto de cualidades o rasgos por los que definimos a una persona o cosa
  16. 16. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN PERFIL: Conjunto de cualidades o rasgos por los que definimos a una persona o cosa Agrupaciones de personas con las mismas cualidades de decisión y por lo tanto con procesos de decisión similares
  17. 17. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN La gran pregunta… ¿Cómo podemos dividir a nuestros usuarios en perfiles?
  18. 18. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Siempre desde los objetivos de negocio
  19. 19. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Siempre desde los objetivos de negocio EN ESTE CASO LO QUE BUSCAMOS ES DETALLAR DISTINTAS FORMAS DE ENTENDER O EVALUAR UN PROCESO CLARO Y CERCANO A LOS KPI’s DEL NEGOCIO
  20. 20. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Los procesos más comunes Descubrimiento: Usuario nuevo que se enfrenta a la usabilidad del site Conversión: Acercamiento al macroobjetivo principal de la empresa Engagement: Capacidad que tenemos para generar interés en el usuario durante la visita. Retención: Capacidad de conseguir que el usuario quiera volver a visitarnos
  21. 21. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN ¿Qué analizaremos? 1. CUALITATIVA 2. CUANTITATIVA Contacto con los usuarios/clientes Comportamiento y conversión Intereses demostrados Knowhow de la empresa Factores de UX Demográficos
  22. 22. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Knowhow de la empresa Definición de Targets Procesos de la empresa Entrevistas con personal BBDD de clientes BBDD de atención al cliente Teórico Subjetivo Real
  23. 23. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Contacto con los usuarios/Clientes Encuestas Email tabulado Encuestas Email respuesta libre Encuestas OnSite Entrevistas de UsuarioMayor dificultad Mayor calidad
  24. 24. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Contacto con los usuarios/Clientes De: marta@dominiocliente.com Ayúdanos a mejorar Hola Carmen, Antes de nada, gracias habernos escogido para tu compra. Soy Marta, del departamento de calidad de xxxx. Estoy empezando a contactar con algunos de vosotros para saber como ha sido vuestra experiencia con nuestra web. Si tienes un momento (no más de un minuto) ¿podrías comentarnos qué es lo que más te ha gustado y si has tenido algún problema o limitación al hacer tu compra? Muchísimas gracias.
  25. 25. De: marta@dominiocliente.com Ayúdanos a mejorar Hola Carmen, Antes de nada, gracias habernos escogido para tu compra. Soy Marta, del departamento de calidad de xxxx. Estoy empezando a contactar con algunos de vosotros para saber como ha sido vuestra experiencia con nuestra web. Si tienes un momento (no más de un minuto) ¿podrías comentarnos qué es lo que más te ha gustado y si has tenido algún problema o limitación al hacer tu compra? Muchisimas gracias. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Contacto con los usuarios/ClientesFactores que han sido mencionados en los emails Veces que ha sido valorado como positivo Veces que ha sido valorado como negativo Mejor precio garantizado 57 Habitaciones exclusivas 34 Fotos hotel 12 Posibilidad de cambiar moneda 3 Facilidad de navegación 82 Descripciones habitaciones 8 Imágenes de habitaciones 3 5 Acceso a política de cancelación 2 Facilidad para comparar hoteles 6 Atención telefónica 4
  26. 26. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Contacto con los usuarios/Clientes
  27. 27. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Factores de UX Mapas de clicks y scroll Flujos y mapas de navegación Grabación y visionado sesiones Test de usuarios Mayor tiempo Mayor descubri miento
  28. 28. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Factores de UX Home Mapa de clics Mapa de movimiento Mapa de scroll Ficha Producto Mapa de scrollMapa de movimientoMapa de clics - 75% usuarios - 50% usuarios - 75% usuarios
  29. 29. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Factores de UX
  30. 30. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Demográficos
  31. 31. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Demográficos
  32. 32. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
  33. 33. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
  34. 34. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Comportamiento y conversión Cómo se mueven LIBREMENTE los usuarios por tu web Y Cómo se mueven HACIA LA CONVERSIÓN
  35. 35. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Comportamiento y conversión Home Listado Categoría Listado subcategorí a Checkout Listado Subcategorí a fabricante Listado Marcas (en realidad son búsquedas) Listado Búsqueda simple (Buscador) Búsqueda Avanzada Ficha Producto Análisis de flujos Paso 1, Conseguir entenderlos y dibujarlos
  36. 36. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Comportamiento y conversión Análisis de flujos Tipos de página desde las que se accede a una página de producto Tipos de página a las que van los usuarios desde una página de producto
  37. 37. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Comportamiento y conversión Análisis de flujos Paso 2, Medirlos
  38. 38. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Comportamiento y conversión https://es.slideshare.net/ikhuerta/user-web- analytics-un-mundo-de-funnels-e-show Hace 2 años, en este mismo evento…
  39. 39. Iñaki Huerta - @ikhuerta Funnels por etapas de la visita Pensando más en el proceso completo que en URL’s exactas. Intentamos acercarnos a etapas más cercanas al proceso de decisión de compra que a URLs concretas Visitas Vieron Producto Intención de Compra Datos completos Compra Comportamiento y conversión
  40. 40. Iñaki Huerta - @ikhuerta Funnels por etapas Es Esencial: 1. Una buena definición previa 2. Y mucho control de las expresiones regulares
  41. 41. Iñaki Huerta - @ikhuerta Funnels de Objetivos 1) Crea cada paso como un objetivo de GA. Comportamiento y conversión
  42. 42. Iñaki Huerta - @ikhuerta Funnels de Objetivos 2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo horizontal segmentable Comportamiento y conversión
  43. 43. Iñaki Huerta - @ikhuerta Funnels de Objetivos Comportamiento y conversión 2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo horizontal segmentable
  44. 44. Iñaki Huerta - @ikhuerta Las posibilidades de análisis se amplian exponencialmente Comportamiento y conversión
  45. 45. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Intereses demostrados Con todo lo que ya sabemos… Contacto con los usuarios/clientes Comportamiento y conversión Knowhow de la empresa Factores de UX Demográficos Añadimos al análisis una lista de intereses puntuales que realmente podamos llegar a medir con Analytics. (eventos, segmentos, flujos, etc.) Cuantifiquemos la información cualitativa
  46. 46. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Tipos de intereses Cómo lo identificamos en GA Interesados en ofertas Han visitado alguna de las páginas de ofertas Interesados en ver información multimedia de los hoteles Han mirado las fotos, 360 o webcam de un hotel Interesados en ver las instalaciones de los hoteles Han mirado la pestaña de instalaciones de un hotel Interesados en ver información de la empresa Han mirado la página de “sobre nosotros” o marcas Interesados en reservar rápidamente Su segunda página es el motor de reservas Interesados en un único hotel Sesiones que pasan por una única página de hotel Interesados en comparar hoteles Sesiones que pasan por una página de hotel y después por al menos otra Interesados en reservar desde la home Aterrizan en una página la que sea y vuelve a la home Interesados en reservar a través del teléfono Hacen clic sobre el teléfono Interesados en hoteles para bodas Pasan por alguna página relacionada con bodas Interesados en hoteles para eventos Pasan por alguna página relacionada con eventos Interesados en la localización exacta del hotel Pasan por una página de localización de hotel Interesados en ver las habitaciones del hotel Pasan por una página de habitaciones de un hotel
  47. 47. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Rápido Lógico Emocional COMPETITIVO ESPONTANEOHUMANISTA METÓDICO ¿Alguien mencionó a Bryan Isemberg?
  48. 48. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Lógico Emocional Rápido COMPETITIVO ESPONTANEOHUMANISTA METÓDICO Interesado en ofertas Interesado en info. multimedia de hotel Interesado en instalaciones hotel Interesado en info. de empresa Interesado en reservar rápidamente Interesado en un único hotel Interesado en comparar hoteles Interesado en reservar desde home Interesado en reservar por teléfono Interesado en hoteles para bodas o eventos Interesado en local. exacta hotel Interesado en habitaciones hotel
  49. 49. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Importancia de cada grupo de usuarios en función de sus intereses 0,63% 0,18% 1,22% 0,18% 0,34% 0,16% 0,13% 0,32% 0,52% 0,74% 0,02% 0,00% 0,39% % de tráfico que presenta cada uno de los intereses % de conversión
  50. 50. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Knowhow de la empresa Contacto con los usuarios Factores de UX Demográficos Conversión Intereses demostrados Proceso analizado Patrones extraídos Etc…
  51. 51. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
  52. 52. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. • Interés primario • Volúmen que representa • Aspectos postivos y negativos • Segmento representativo: Demográfico, conversión, interés Nombre descriptivo Fichas de perfil
  53. 53. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor y valorar su reserva • Proceden de EEUU • Tienen entre 25 y 45 años. • Conocen el hotel o la marca. • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. • Interés primario • Volúmen que representa • Aspectos postivos y negativos • Segmento representativo: Demográfico, conversión, interés Nombre descriptivo Fichas de perfil Los perfiles, para poder comunicarlos, debemos ser capaces de describirlos según sus intereses
  54. 54. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Perfiles mínimos a encontrar Principal: El que supone un mayor volumen del negocio Ideal: El que cumple con el proceso analizado de la forma más eficiente Peculiares: Perfiles muy afectados por elementos puntuales dentro del proceso
  55. 55. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Ejemplo de perfiles de un hotel Son personas que ya conocen el hotel por otros canales de venta, recomendación o bien porque son usuarios recurrentes y quieren acceder al motor y valorar su reserva • Familias extranjeras de habla inglesa • Conocen la marca • Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida. Reserva directa Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e investigan sobre el mismo lo que pueden. • Familias extranjeras de habla inglesa • No conocen mucho la marca • Son usuarios exigentes • Revisan concienzudamente la información del apartamento: instalaciones , equipación, ubicación y servicios extras. Comparadores Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy atentos a las ofertas que más se adapten a ellos. • Grupos de amigos de habla inglesa • No conocen mucho la marca y/o apartamentos • Comparan concienzudamente los apartamentos. • Revisan la pestaña de ofertas o filtran por precio. Buscadores de chollos
  56. 56. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e investigan sobre el mismo lo que pueden. • Familias extranjeras de habla inglesa • No conocen mucho la marca • Son usuarios exigentes • Revisan concienzudamente la información del apartamento: instalaciones , equipación, ubicación y servicios extras. Comparadores Perfil vs Persona Conceptos similares en muchos puntos, Pero distintos en cómo son creados y en su utilidad
  57. 57. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Perfil vs Persona Surge del análisis de datos Surge de procesos de conceptualización Aspectos genéricos del proceso de decisión Detalles claros de la persona creada Aplicación sobre la analítica cuantitativa Aplicación sobre la definición de procesos
  58. 58. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Perfil vs Persona Surge del análisis de datos Surge de procesos de conceptualización Aspectos genéricos del proceso de decisión Detalles claros de la persona creada Aplicación sobre la analítica cuantitativa Aplicación sobre la definición de procesos En realidad nada impide que fusionemos ambas visiones creando personas que a su vez son perfiles
  59. 59. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Persona & Perfil Contrastados con el análisis de datos Surge de procesos de conceptualización Con datos claros sobre su proceso de decisión Detalles claros de la persona creada Y que somos capaces de llevar a la analítica cuantitativa Aplicación sobre la definición de procesos
  60. 60. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Segmentos representativos Fragmento del tráfico en nuestra web que sabemos que se corresponde con el perfil definido
  61. 61. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Datos datos datos datos… • Datos datos datos • Datos datos datos • Datos datos • Datos • Datos datos datos datos Nombre del Perfil Detectamos acciones en la web que les delaten. - Páginas vistas - Flujos concretos - Eventos de uso de recursos concretos
  62. 62. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy atentos a las ofertas que más se adapten a ellos. • Grupos de amigos de habla inglesa • No conocen mucho la marca y/o apartamentos • Comparan concienzudamente los apartamentos. • Revisan la pestaña de ofertas o filtran por precio. Buscadores de chollos - Visitan la página de ofertas en su primera o segunda página vista O bien… - Ordenan los resultados por precio O bien… - Se suscriben al boletín de ofertas
  63. 63. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Los segmentos representativos no suelen suponer un gran tráfico… Usuarios, según su clasificación por perfiles
  64. 64. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Los segmentos representativos no suelen suponer un gran tráfico… Usuarios, según su clasificación por perfiles No los interpretemos como algo absoluto, sabemos que son representaciones de intereses más globales y vamos a afectar al global con nuestras acciones
  65. 65. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Estos segmentos son los que analizaremos para encontrar los insights Análisis Horizontal Análisis Vertical Hipótesis Insights
  66. 66. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Estos segmentos son los que analizaremos para encontrar los insights Análisis Horizontal Análisis Vertical Hipótesis Insights ¡Este es el paso complicado!
  67. 67. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN UN CLÁSICO EN ANALÍTICA, CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN
  68. 68. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN UN CLÁSICO EN ANALÍTICA, CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN Dos datos se mueven a la par, normalmente son afectados por los mismos criterios. Un dato, provoca la aparición de otro.
  69. 69. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Interés en la web Núm Páginas vistas Tiempo en el Site CAUSA CAUSA CORRELACIÓN
  70. 70. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN Porcentaje de Rebote Núm Páginas vistas Tiempo en el Site CAUSA CAUSA CORRELACIÓN Lo aterrizamos...
  71. 71. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN CADA CAUSALIDAD ENCONTRADA, ES UNA PALANCA QUE ACCIONAR
  72. 72. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN CÓMO DETECTAR LAS CAUSAS: - La lógica puede explicar el efecto producido - La relación sigue siendo directa incluso forzando cambios en la causa - La relación funciona en ambos sentidos (al subir y al bajar la causa)
  73. 73. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN A/B TESTING Hipótesis Diseño del A/B Alteraciones en Indicadores clave
  74. 74. #cw15 @ikhuerta - Marketing de optimización CAUSAS Hipótesis Diseño del A/B Alteraciones en Indicadores clave HIPÓTESIS: Creemos que la información que recibe el usuario sobre la marca (visita páginas corporativas) durante su fase de consideración, afecta positivamente en la decisión de compra
  75. 75. #cw15 @ikhuerta - Marketing de optimización DISEÑO DEL A/B: Validación Positiva: Aumentamos drásticamente la información sobre la marca en las páginas de la web Validación Negativa: Eliminamos los links de acceso a zonas corporativas de la web CAUSAS Hipótesis Diseño del A/B Alteraciones en Indicadores clave
  76. 76. #cw15 @ikhuerta - Marketing de optimización ALTERACIONES EN INDICADORES CLAVE: Indicador: Inicios de Conversión, en futuras visitas, de usuarios en ese estadio que pasaron por el test. Validación Positiva: Incrementará % de conversión. Validación Negativa: Decrementará % de conversión. CAUSAS Hipótesis Diseño del A/B Alteraciones en Indicadores clave
  77. 77. Iñaki Huerta @ikhuerta ¡MUCHAS GRACIAS!

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