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Midiendo nuestra web y algo más - JUG Madrid - Meetup Feberero 2019

Meetup del Grupo de Usuarios Joomla de Madrid impartida por Javier González en la que se trataron diferentes conceptos y herramientas relacionadas con la analítica web.

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Midiendo nuestra web y algo más - JUG Madrid - Meetup Feberero 2019

  1. 1. Midiendo nuestra web y algo más Presentado por Javier González 28 de febrero de 2019 www.joomlamadrid.org
  2. 2. Por favor, no toméis apuntes Esta presentación se enviará al final del evento ”
  3. 3. ¿Qué hacemos aquí? Intentar mejorar. Hoy en día no vale con hacer algo, es necesario hacerlo mejor. William Thomson Kelvin (Lord Kelvin), físico y matemático británico (1824 – 1907) Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre. ” “
  4. 4. Visión holística Deberíamos “poder” ver toda la información ” Silos de Información Visibilidad ColaboraciónAccesibilidad
  5. 5. Un puzzle incompleto No tenemos que conocer todo, a veces basta con saber que algo existe. ”
  6. 6. Iniciemos el camino Ahora es el momento ¿Ya tenemos nuestra web?
  7. 7. O mejor dicho, ¿dónde estamos?, dentro del proceso. ¿Qué tenemos? Idea Boceto Prototipo
  8. 8. Adobe XD (Experience Design) ”
  9. 9. ¿Tenemos claro el Objetivo? branding, ventas, leads, visitas, …
  10. 10. ¡Alarma! Revísalo de nuevo
  11. 11. ¿Tenemos claro el Objetivo? branding, ventas, leads, visitas, …
  12. 12. Ahora puedo pensar en una ruta Aunque, a lo mejor, hay que cambiar algo por el camino Con 20 Millones puede valer Conseguir financiación Del mundo mundial Hacer la Mejor Web Hasta el almacén Venderlo todo Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Pedir caipiriñas Buscar una isla
  13. 13. ¿Hacia dónde quiero ir? Y quizás, más importante, ¿Dónde estoy? Pero estoy aquí Quiero estar allí
  14. 14. Estrategia ” In Elon Musk we trust y que W. Chan Kim y Renée Mauborgne me perdonen INNOVACIÓNMás de lo mismo
  15. 15. Niveles de decisión - Sin orden no hay progreso. Decisiones por Autoridad → Liderazgo → Consenso → Consentimiento Largo plazo Creatividad Errores irreversibles Información externa Big Data Estratégico Medio plazo Decisiones repetitivas Errores costosos Mucha Información Business Intelligence Táctico Corto plazo Automatización Errores leves y contenidos Datos internos Reporting Operativo Vamos a gestionar los envíos de dinero que hacen los padres a sus hijos estudiantes de Erasmus que estudien mucho y saquen buenas notas. ” Vamos a revisar las notas los lunes y a realizar los pagos el viernes. El resto de días haremos inspecciones sorpresa en residencias y fiestas. ” Vamos a utilizar Paypal por su aceptación entre nuestros usuarios, su inmediatez y, además, acaban de eliminar las comisiones entre particulares ”
  16. 16. Información estratégica externa Vigilancia Tecnológica - Inteligencia competitiva Google: Trends Surveys Public Data Explorer Alerts Planificador de Keywords Open Data: Ayuntamiento de Madrid Gobierno de España Comunidad Europea Banco Mundial Listado de Portales Otras herramientas
  17. 17. ¿Cómo son mis Usuarios? guapos, ricos, tontos, comprometidos, …
  18. 18. La paradoja del diseñador UX De verdad conocemos lo que quiere el usuario. ”
  19. 19. Diseñar sin UX De verdad conocemos lo que quiere el usuario. ” Motor Potente A.B.S. y Airbags Climatizador Seguro a todo riesgo
  20. 20. Diseñar sin diseñadores De verdad conocemos lo que quiere el usuario. ” Habitáculo dividido Grandes posavasos Bola para parking Escaleras de acceso
  21. 21. ¿Cómo utilizan nuestro producto? No hay que dar nada por sentado. Diseñando el producto Qué piensa el usuario Diseñando la experiencia Hasta un gran diseño es susceptible de mejora. Nuestros usuarios pueden ser nuestros mejores aliados. ”
  22. 22. ¿Quien pilota nuestra web? Pensemos en quién debe realizar las acciones que queremos. Hay que darles voz Ver que hacen Comunicar eficientemente Trabajar con información
  23. 23. Buyer persona ”
  24. 24. Lienzo de Propuesta de Valor ”
  25. 25. Lienzo de Propuesta de Valor ”
  26. 26. ¿Hablamos ahora de UX? Design Thinking, procesos, disciplinas, facetas, …
  27. 27. Diseño Vs. User eXperience ” José Balaguer
  28. 28. Diseño centrado en el usuario ” Proceso iterativo Multidisciplinar Design Thinking Colaborativo La empresa cuenta José Balaguer
  29. 29. Facetas de la Experiencia del Usuario ” Wikipedia Google Instagram Apple Uber Amazon Peter Morville’s UX honeycomb Google Maps
  30. 30. Design Thinking ”
  31. 31. Design Thinking ”
  32. 32. El proceso de desarrollo en UX ” José Balaguer
  33. 33. Ya sé lo que quiero Cómo lo construyo Bueno, Bonito y Barato
  34. 34. Cómo enfocar el desarrollo Posibilidades ilimitadas :) … de meter la pata :( Pros .- Justo como queremos. Contras .- Desarrollo muy lento, cambio de objetivos, equipo especializado. Software a medida Pros .- Código reutilizado que aporta seguridad y velocidad de desarrollo. Contras .- Curva de aprendizaje, funcionalidades innecesarias. Framework Pros .- Personalización muy alta, gran número de extensiones y desarrollo rápido. Contras .- Posibles ataques, desarrollos no optimizados. CMS Pros .- Instantáneo. Contras .- Personalización sólo estética y precios elevados al crecer. SaaS
  35. 35. ¿Qué CMS elijo? ” Curva de aprendizaje Prototipado Desarrollo Personalización Experimentos Wordpress, Joomla o Drupal
  36. 36. Joomla Está para ayudarte Robusto Código Límpio Extensible Escalable Comunidad FRAMEWORK
  37. 37. Joomla Está para ayudarte Core Extensible Extensiones Patrón MVC Personalización Comunidad CMS
  38. 38. Joomla Está para ayudarte Prototipos MVP’s Agilidad Experimentos Comunidad DESARROLLO
  39. 39. Ya tengo MVP ¿Y ahora Qué? Habrá que pensar de nuevo en los usuarios, …
  40. 40. Google Search Console Análisis de búsqueda Envío al índice Problemas de rastreo AMP - Usabilidad Datos estructurados
  41. 41. Google Search Console ” Aka Google Webmaster Tools
  42. 42. Tráfico Web ”
  43. 43. Google Analytics Análisis de la web Integraciones Personalización Visión 360 Tiempo real API
  44. 44. Google Analytics - Fuentes de tráfico ”
  45. 45. Google Analytics - Dimensiones y métricas ” Explorador de dimensiones y métricas
  46. 46. Google Analytics - KPI’s ” 1.000 ventas al mes Métricas Ecommerce Estudios de mercado Supervivencia de la empresa En 6 meses Muchas visitas diarias Carga del servidor Seremos líderes Seremos los mejores Cuanto antes
  47. 47. Google Analytics - Ámbito de dimensiones ”
  48. 48. CRO - Optimización del Ratio de Conversión ” 10.000 > 1.000 > 100 > 10 > 1 10.000 > 2.000 > 400 > 80 > 16 10.000 > 3.000 > 900 > 270 > 81 (Número de conversiones x 100) CRO = (Número de visitas) Acerca del “buen” ratio de conversión ¿0,81 está bien? Depende
  49. 49. Google Analytics - Embudo de conversión ” ¿Siguen los usuarios los pasos previstos para llegar a los objetivos? Análisis avanzado de embudos
  50. 50. Google Analytics - Informes de flujo ” Ruta de los usuarios para llegar a las páginas, los eventos y los objetivos
  51. 51. Google Analytics - Informes de flujo Una herramienta visual de rutas Compor- tamiento ¿Cómo interactúan los usuarios con vídeos, descargas, etc.? Flujo de eventos Perfecto para empezar a saber donde nos abandonan los usuarios Embudo de conversión ¿Cómo navegan los usuarios entre las páginas y eventos de nuestro sitio?. Flujo del comportamiento ¿Los usuarios siguen el camino previsto? Flujo de objetivos ¿Se comportan igual los usuarios de uno u otro canal?. Flujo de usuarios Objetivos UsuariosEventos Embudo conversión
  52. 52. Cómo medir bien Hay que modificar la Web y hay mucho que medir
  53. 53. Código de seguimiento - Google ”WEB Universal Analytics Eventos Interacciones sociales Tiempos de usuario Comercio Electrónico Multidominio M&D personalizadas Atribución de enlace Funciones Display Experimentos Adwords
  54. 54. Métricas de redes sociales ” Y cada una con su código de seguimiento
  55. 55. Miles de líneas de código ” A ver quien es el guapo que lo mantiene
  56. 56. Google Tag Manager Gestor de etiquetas Contenedores Analítica Conversiones Experimentos Javascript
  57. 57. Google Tag Manager - Elementos ” Más acerca de la estructura de GTM
  58. 58. Google Tag Manager - ¿Sólo para marketing? ”
  59. 59. Cómo ver lo medido De los datos a la información
  60. 60. Cuadros de mando ” ¿Quien va a utilizarlo? Acerca de los dashboards
  61. 61. Google Data Studio Dashboards Gráficos y Tablas Filtros y Controles Fuentes de datos Personalización Campos calculados
  62. 62. Google Data Studio - Informes de flujo ” Galería de informes Imaginación al poder
  63. 63. Cómo Mejorar Podemos utilizar información y el método científico
  64. 64. De los datos a la inteligencia ”Inteligencia Conocimiento Información Datos Cantidad Calidad Predicciones Experiencia Relaciones Valores Aprendizaje con riesgos
  65. 65. Google Optimize Tipos de experimentos para intentar mejorar A/B(/n) Diferentes versiones de una misma página. Los cambios afectarán a una sola variable. Redireccionamiento Páginas completamente distintas. Normálmente cambios de filosofía. Servidor Los cambios se manejan en el servidor y Google Optimize solo se utiliza para ver los resultados. Multivariante Diferentes versiones de una misma página. Los cambios afectarán a diferentes variables. Producto cartesiano.
  66. 66. Test A / B ” And the winner is ...
  67. 67. Google Analytics - Optimize ”
  68. 68. Recapitulando Hemos visto una forma de actuar. Estrategia Plan Mediciones Mejoras Objetivos Dondeestamos Dondevamos Ruta Usuariosenelcentro UX Herramientas Información Experimentos
  69. 69. En resumen Necesitamos conocer nuestros objetivos. Para trazar una ruta, debemos conocer los puntos de partida y de llegada. Eso no implica que no haya que ser lo suficientemente ágiles como para no reaccionar ante los imprevistos del camino. Las herramientas, son sólo eso, herramientas. Lo importante no es tanto manejarlas a la perfección como saber para qué sirve cada una de ellas, con sus beneficios y debilidades. En un entorno cada vez más complejo, es necesario actuar con la mejor inteligencia disponible, actuando por valores y principios que sean lo suficientemente ágiles como para que podamos alcanzar las metas que nos propongamos. Aprender de los errores representa la oportunidad de afrontar desafíos y alcanzar nuestras metas .
  70. 70. Muchas Gracias Y recordar que lo que no se mide, no se puede mejorar. Javier González

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