API Product Management for Product ManagersAmancio Bouza
Treating API as products is the best chance for business success. This presentation shows the API product management methodology and the right mindset to create API products that enable organizations to join the API economy. This presentation was held at the Product Management Festival 2018, Zurich
What Is Sentiment Analysis?
Problem Statement
Why Twitter data?
The Process at a Glance
Methodology: How are we doing it?
Pre-processing of the datasets
Extract the candidate or take it as user input.
Calculate sentiment
Visualizing the candidate data
What visualization are we talking about?
Sentiment Analysis Using Hybrid Structure of Machine Learning AlgorithmsSangeeth Nagarajan
Sentiment Analysis is the process used to determine the attitude/ opinion/ emotion expressed by a person about a particular topic. The presentation dealt with general approach and different machine learning based classification alogorithms. The slides is based on the work "Sentiment analysis using Neuro-Fuzzy and Hidden Markov models of text" by Rustamov S , Mustafayev E and Clements M A.
API Product Management for Product ManagersAmancio Bouza
Treating API as products is the best chance for business success. This presentation shows the API product management methodology and the right mindset to create API products that enable organizations to join the API economy. This presentation was held at the Product Management Festival 2018, Zurich
What Is Sentiment Analysis?
Problem Statement
Why Twitter data?
The Process at a Glance
Methodology: How are we doing it?
Pre-processing of the datasets
Extract the candidate or take it as user input.
Calculate sentiment
Visualizing the candidate data
What visualization are we talking about?
Sentiment Analysis Using Hybrid Structure of Machine Learning AlgorithmsSangeeth Nagarajan
Sentiment Analysis is the process used to determine the attitude/ opinion/ emotion expressed by a person about a particular topic. The presentation dealt with general approach and different machine learning based classification alogorithms. The slides is based on the work "Sentiment analysis using Neuro-Fuzzy and Hidden Markov models of text" by Rustamov S , Mustafayev E and Clements M A.
Sentiment analysis - Our approach and use casesKarol Chlasta
I. Introduction to Sentiment Analysis and its applications.
II. How to approach Sentiment Analysis?
III. 2015 Elections in Poland on Twitter.com & Onet.pl.
Crafting an API Strategy with an API MarketplaceWSO2
This slide deck will focus on the key components required to create an API marketplace. It will explain the business benefits of this concept, the complete architecture, and how you can get started.
Sentiment analysis of Twitter data using pythonHetu Bhavsar
Twitter is a popular social networking website where users posts and interact with messages known as “tweets”. To automate the analysis of such data, the area of Sentiment Analysis has emerged. It aims at identifying opinionative data in the Web and classifying them according to their polarity, i.e., whether they carry a positive or negative connotation. We will attempt to conduct sentiment analysis on “tweets” using various different machine learning algorithms.
The 7 Causes Customer Churn and How to Prevent ItOpsPanda
Customer churn is problematic for most every company. Even if your churn rate is below 1% each month it's still taking a very significant chunk out of your revenues. Customer success teams can use this presentation to get their arms around what causes churn and what they can do to prevent it.
From customer on-boarding to customer marketing, from overselling to customer service there are many customer touch-points that can trigger the experience and emotions that lead to churn. Use this presentation to develop a strategy that segments the customer lifecycle and the typical causes of churn. Then consider the recommended tactics that can help you drive down your customer churn rate.
Sentiment Analysis/Opinion Mining of Twitter Data on Unigram/Bigram/Unigram+Bigram Model using:
1. Machine Learning
2. Lexical Scores
3. Emoticon Scores
YouTube Video: https://youtu.be/VuR16P87yPE
Link to the WebPage: http://akirato.github.io/Twitter-Sentiment-Analysis-Tool
Github Page: https://github.com/Akirato/Twitter-Sentiment-Analysis-Tool
La presente monografía, realizada por Guillermo Boquizo Sánchez y Alberto Jiménez Soto, tratará de mostrar algunas características de los lenguajes de programación.
Sachin Agarwal, SOA Software VP of Product Marketing, explains the frenzy around the mass development and adoption of APIs. In this presentation, he describes the business and technology implications of developing an API stratgy.
The slides of my Measurecamp NL discussion on engagement measuring. Focus on DAU/MAU an AAD (Average Active Days).
With some #rstats code snippets, for kicks ;-)
What is it that turns an ordinary API into a great API? This talk from OSCON 2012 outlines the 5 "keys" to having a great API. Lots of examples from successful real-world APIs are used to highlight what matters. Also, this talk reveals 7 lesser known but very important "API secrets".
This presentation consist of detail description regarding how social media sentiments analysis is performed , what is its scope and benefits in real life scenario.
Presentación que contiene información sobre Analítica Web:
¿Qué es?, Historia, Términos comunes, Tipos de mediciones, Metodología para un adecuado Analísis Web, así como Google Analytics y sus principales reportes.
Sentiment analysis - Our approach and use casesKarol Chlasta
I. Introduction to Sentiment Analysis and its applications.
II. How to approach Sentiment Analysis?
III. 2015 Elections in Poland on Twitter.com & Onet.pl.
Crafting an API Strategy with an API MarketplaceWSO2
This slide deck will focus on the key components required to create an API marketplace. It will explain the business benefits of this concept, the complete architecture, and how you can get started.
Sentiment analysis of Twitter data using pythonHetu Bhavsar
Twitter is a popular social networking website where users posts and interact with messages known as “tweets”. To automate the analysis of such data, the area of Sentiment Analysis has emerged. It aims at identifying opinionative data in the Web and classifying them according to their polarity, i.e., whether they carry a positive or negative connotation. We will attempt to conduct sentiment analysis on “tweets” using various different machine learning algorithms.
The 7 Causes Customer Churn and How to Prevent ItOpsPanda
Customer churn is problematic for most every company. Even if your churn rate is below 1% each month it's still taking a very significant chunk out of your revenues. Customer success teams can use this presentation to get their arms around what causes churn and what they can do to prevent it.
From customer on-boarding to customer marketing, from overselling to customer service there are many customer touch-points that can trigger the experience and emotions that lead to churn. Use this presentation to develop a strategy that segments the customer lifecycle and the typical causes of churn. Then consider the recommended tactics that can help you drive down your customer churn rate.
Sentiment Analysis/Opinion Mining of Twitter Data on Unigram/Bigram/Unigram+Bigram Model using:
1. Machine Learning
2. Lexical Scores
3. Emoticon Scores
YouTube Video: https://youtu.be/VuR16P87yPE
Link to the WebPage: http://akirato.github.io/Twitter-Sentiment-Analysis-Tool
Github Page: https://github.com/Akirato/Twitter-Sentiment-Analysis-Tool
La presente monografía, realizada por Guillermo Boquizo Sánchez y Alberto Jiménez Soto, tratará de mostrar algunas características de los lenguajes de programación.
Sachin Agarwal, SOA Software VP of Product Marketing, explains the frenzy around the mass development and adoption of APIs. In this presentation, he describes the business and technology implications of developing an API stratgy.
The slides of my Measurecamp NL discussion on engagement measuring. Focus on DAU/MAU an AAD (Average Active Days).
With some #rstats code snippets, for kicks ;-)
What is it that turns an ordinary API into a great API? This talk from OSCON 2012 outlines the 5 "keys" to having a great API. Lots of examples from successful real-world APIs are used to highlight what matters. Also, this talk reveals 7 lesser known but very important "API secrets".
This presentation consist of detail description regarding how social media sentiments analysis is performed , what is its scope and benefits in real life scenario.
Presentación que contiene información sobre Analítica Web:
¿Qué es?, Historia, Términos comunes, Tipos de mediciones, Metodología para un adecuado Analísis Web, así como Google Analytics y sus principales reportes.
Presentación realizada como participante en el bloque “Ignite Social Media Analytics, Enlighten us, but make it quick” del I CONGRESO INTERNACIONAL DE ANALÍTICA WEB – AWAP realizado el 25 de noviembre del 2011 en la Universidad del Pacífico.
Estudio de Posicionamiento en Buscadores en Perú donde se analiza como se encuentran las categorías de Finanzas, Telecomunicaciones, Automotriz, Retail - Tecnología, Viajes y Educación.
Contiene información acerca de como se encuentra las principales marcas de cada rubro y qué es lo que más busca la gente en términos Brand y No Brand.
Google Tag Manager - How to migrate to V2 interfacePhil Pearce
In this presentation I explain:
* Difference between GTM V1 & V2
* Walkthrough of new GTM V2 interface & triggers
* How to upgrade & an upgrade checklist.
* Mistakes to avoid when upgrading.
Analítica web sin herramientas de medición. Ricardo TayarRicardo Tayar López
Presentación sobre como hacer analítica web sin utilizar herramientas de medición estándar y sobre todo como interpretar y utilizar los datos que podemos recibir a través de internet. Esta presentación, de Ricardo Tayar, abrió el primer Conversion Thursday de Zaragoza el 10 de junio de 2010.
Introducción al análisis digital. Curso de formación al profesorado del IES A Pontepedriña, Santiago de Compostela, Xunta de Galicia (2018). Conversiones y fundamentos del análisis, Google Analytics y sus componentes, métricas y dimensiones. Campañas, modelos de atribución. Creando un plan de medición de Google Analytics
Construye, mide, analiza, cambia... con Google Analyticseconred
La presencia en Internet genera una ingente cantidad de datos sobre nuestros Clientes.
Sin embargo, son muy pocas las empresas que lo utilizan como una oportunidad para mejorar la toma de decisiones.
Tanto los "pure players" como las empresas que se valen de Internet como un canal adicional, no aprovechan correctamente esta información que se recopila en los diferentes sitios que gestionan: Web, Tienda on-line, Redes Sociales, etc.
En este webinar te enseñaremos cómo Google Analytics nos ayuda a organizar la información útil sobre nuestros visitantes y pondremos algunos ejemplos de KPIs (Key Performance Indicators o Indicadores Clave de Desempeño) relevantes para tiendas online y webs corporativas.
Cómo hacer un Plan de Marketing Digital + Ebook + PlantillasMiguel Florido
El primer paso en cualquier estrategia de marketing es diseñar un plan a medida para ese proyecto, así que para facilitarte este proceso de creación tienes esta presentación donde podrás además encontrar una guía muy completa, un ebook y plantillas.
Presentación sobre Analítica Web en la presentación de los programas de formación de postgrado en materia de marketing online de la Universidad de Sevilla
Entre las novedades introducidas por el Código Aduanero (Ley 22415 y Normas complementarias), quizás la más importante es el articulado referido a la determinación del Valor Imponible de Exportación; es decir la base sobre la que el exportador calcula el pago de los derechos de exportación.
PREVENCION DELITOS RELACIONADOS COM INT.pptxjohnsegura13
Concientizar y sensibilizar a los funcionarios, sobre la importancia de promover la seguridad en sus operaciones de comercio internacional, mediante la unificación de criterios relacionados con la trazabilidad de sus operaciones.
El análisis PESTEL es una herramienta estratégica que examina seis factores clave del entorno externo que podrían afectar a una empresa: políticos, económicos, sociales, tecnológicos, ambientales y legales.
Anna Lucia Alfaro Dardón, Harvard MPA/ID. The international successful Case Study of Banco de Desarrollo Rural S.A. in Guatemala - a mixed capital bank with a multicultural and multisectoral governance structure, and one of the largest and most profitable banks in the Central American region.
INCAE Business Review, 2010.
Anna Lucía Alfaro Dardón
Dr. Ivan Alfaro
Dr. Luis Noel Alfaro Gramajo
3. Agenda
1. El modelo de la analítica web
2. Herramientas y personas
3. La analítica web del Clickstream
4. Los resultados
5. La optimización
6. La Voz del Cliente
7. Inteligencia competitiva
8. Social Media Analytics
Joseba López Hervella (@hervella)
4. El modelo de la analítica web
“Tengo un objetivo sencillo, si acaso algo optimista o
ambicioso, con el libro: cambiar el modo en que se
toman decisiones en lo que respecta al online.”
Avinash Kaushik
decisiones basadas en la fe vs decisiones basadas en los datos
Joseba López Hervella (@hervella)
5. El modelo de la analítica web
Disponemos de infinidad de datos de acceso gratuito…
… pero no tenemos un mayor entendimiento
Joseba López Hervella (@hervella)
6. El modelo de la analítica web
La mayoría de las empresas se han dedicado a recopilar datos utilizando
alguna de las herramientas disponibles de analítica web
Sobre todo a partir de que Google Analytics democratizará la analítica web
Joseba López Hervella (@hervella)
7. El modelo de la analítica web
Hay dos modelos de medición:
- Logs
-Tags o
etiquetas javascript
Joseba López Hervella (@hervella)
8. El modelo de la analítica web
Hasta ahora la analítica web se centraba en recopilar
datos y analizar la secuencia de clics
“La analítica web es el estudio de la actividad en un sitio web, a partir de los datos
extraídos de la navegación de los usuarios”
Clickstream
¿qué pasa?
Insights
Lo más relevante
Paradigma de la analítica web 1.0
Joseba López Hervella (@hervella)
9. El modelo de la analítica web
Analítica web 2.0 significa:
“El análisis de datos cuantitativos y cualitativos de su
sitio web y de la competencia, para impulsar una
mejora continua de la experiencia online que tienen
tanto sus clientes habituales como los potenciales y
que se traduce en unos resultados esperados (online y
offline).”
Joseba López Hervella (@hervella)
10. El modelo de la analítica web
El qué o el cual
Clickstream
El cuánto
Análisis de múltiples resultados
Experimentación y testing
El por qué
Voz del cliente
El qué más
Inteligencia competitiva
¡Lo más relevante!
Insights
El paradigma de la analítica web 2.0
Joseba López Hervella (@hervella)
11. El modelo de la analítica web
¡Cambiar la manera de pensar!
Analítica web 1.0 Analítica web 2.0
Mandan los clics No mandan los clics
Cabeza (cuantitativos) Cabeza y corazón (cuantitativos y cualitativos)
Ámbito del análisis: yo Ámbito del análisis: usted y la competencia
Datos->Informe->Usted -> El jefe Toma de decisiones más automatizada
Discreta Continua
Norma de las HiPPO ¡Norma de los clientes!
Joseba López Hervella (@hervella)
12. El modelo de la analítica web
¡Cambiar la manera de trabajar!
La multiplicidad utilizar diferentes herramientas para
analizar los 5 pilares
Clicstream: Omniture, Google Analytics,…
Resultados múltiples: idem clicstream y iPerceptions, FeedBurner,…
Experimentación y testing: Google Optimizer, Test & Target de Omniture,….
Voz del cliente: CRM Metrix. Ethnio, Lab Usability, UserZoom,..
Inteligencia competitiva: Google Ad Planner, Insight for Search, Compete,…
Joseba López Hervella (@hervella)
13. Herramientas y personas
La regla del 90/10
Invierte el 10% de tu presupuesto en la herramienta de analítica y el 90% en
el personal (analistas)
Ya que se entiende que la parte más importante de una herramienta de
analítica web es:
La formulación de preguntas
La interpretación de resultados a las preguntas
La toma de acciones al respecto
Convertir los datos/información en conocimiento
Joseba López Hervella (@hervella)
14. Herramientas y personas
3 preguntas críticas antes de elegir tu herramienta
¿Prefiero informes o análisis?
Toma de decisiones, cultura de la empresa, distribución conocimiento, aversión
riesgo,…
¿Dispongo de la suficiente infraestructura en IT?
Alojar los datos en la propia empresa, puede realiza la implementación de la
herramienta,..
¿Estoy resolviendo sólo clickstream o analíitica web 2.0?
Qué estrategia analítica va a realizar,..
Joseba López Hervella (@hervella)
15. La analítica del clickstream
Dos elementos básicos:
Las métricas:
diferentes datos cuantitativos
extraídos de la navegación
de los usuarios
estadísticas
Los KPI: indicadores
principales del rendimiento
objetivos
Para muchos la analítica web = métrica web
Joseba López Hervella (@hervella)
16. La analítica del clickstream
8 métricas cruciales: Visitas y visitantes
Visita (=sesion): “Número de entradas
a un sitio web con un tiempo máximo
de inactividad de 30 minutos”
Visitantes únicos (usuarios únicos):
“Número de usuarios diferentes que
han entrado en un sitio web durante
un periodo de tiempo determinado”
(cookies)
Joseba López Hervella (@hervella)
17. La analítica del clickstream
8 métricas cruciales: Tiempo en la página y tiempo en el sitio
Tiempo en la página: Tiempo entre
llegada a la página, y el momento
en que se visita otra página del sitio
Tiempo en el sitio: Tiempo entre la
hora de llegada al sitio, y la hora en
que se visita la última página del
sitio antes de abandonarlo o cerrar
el navegador
Joseba López Hervella (@hervella)
18. La analítica del clickstream
8 métricas cruciales: Vini, vidi, vici
Tasa de rebote: Porcentaje de visitas
En el sitio web en los que se ha visto
una sóla página
Buen indicador de calidad de las visitas:
analizar a nivel global y landing pages
Los buscadores determinan cuales son las
principales páginas de entrada de mi sitio
Excepción: blogs
Joseba López Hervella (@hervella)
19. La analítica del clickstream
8 métricas cruciales: Tasa de salida
Tasa de salida (o abandono):
Cuanta gente abandona su sitio web
desde una página determinada
¿Cómo saber la causa?
Es útil para navegaciones
estructuradas o guiadas (procesos
de suscripción, compra, consulta,..)
Joseba López Hervella (@hervella)
20. La analítica del clickstream
8 métricas cruciales: Tasa de conversión
Tasa de conversión: los resultados
obtenidos divididos por las visitas
(o visitantes únicos)
Los sitios de e-commerce tienen un 2%
de media
Joseba López Hervella (@hervella)
21. La analítica del clickstream
8 métricas cruciales: Compromiso
Compromiso (engagement):
tendencia a atraer una atención o
un interés más favorable
Las herramientas de analítica web
pueden medir el nivel pero no el
tipo (emocional)
Ejemplos: tiempo en el sitio, frecuencia,
suscripción newsletter, RSS, recomendar,..
Joseba López Hervella (@hervella)
22. La analítica del clickstream
Los primeros 5 pasos
1. Qué me dicen los 6 indicadores
principales
2. Cómo adquiero el tráfico
3. Páginas de destino y tasa de rebote
4. Análisis de densidad de clics
5. Medición de las visitas hasta la compra
Joseba López Hervella (@hervella)
23. La analítica del clickstream
Los primeros 5 pasos
1. Qué me dicen los 6 indicadores
principales
Joseba López Hervella (@hervella)
24. La analítica del clickstream
Los primeros 5 pasos
2. Cómo adquiero el tráfico
Joseba López Hervella (@hervella)
25. La analítica del clickstream
Los primeros 5 pasos
3. Páginas de destino y tasa de rebote
Joseba López Hervella (@hervella)
26. La analítica del clickstream
Los primeros 5 pasos
4. Análisis de densidad de clics
Joseba López Hervella (@hervella)
27. La analítica del clickstream
Los primeros 5 pasos
5. Medición de las visitas hasta la compra
Sirve para cualquier otro objetivo
como: registros, formularios,
suscripciones,… que supongo una
pauta de navegación a los usuarios
Joseba López Hervella (@hervella)
28. La analítica del clickstream
Dos ideas más
El mejor informe de analítica web
El informe de resultados de todas
las fuentes de tráfico
Responde perfectamente de quién
y cuánto
Joseba López Hervella (@hervella)
29. La analítica del clickstream
Dos ideas más
Y segmentar, segmentar y segmentar
Geolocalización e Idioma
Orígenes de tráfico – Redes Sociales
Dispositivos
Usuarios que compran… y los que no también
Landing Pages
Palabras Clave – Posición de los anuncios
Tráfico de Marca – Tráfico Genérico
Día de la semana
Joseba López Hervella (@hervella)
30. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
1. Análisis de la búsqueda del sitio
2. Análisis del SEO
3. Análisis del PPC
4. Análisis del tráfico directo
5. Análisis de las campañas de e-mail
6. Análisis de experiencias avanzadas
Joseba López Hervella (@hervella)
31. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
1. Análisis de la búsqueda del sitio
- Utilizar las keywords de búsqueda para
saber la intención del usuario
- Medir la calidad de las resultados: % de
abandonos de búsqueda, nº de páginas que
ve el usuario, % de refinamiento de la
búsqueda
- Segmentar y medir el impacto
Joseba López Hervella (@hervella)
32. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
2. Análisis del SEO
- Rendimiento del tráfico orgánico: % de
rebote y tasa de conversión
- Cobertura del contenido: Nº de contenido
indexado y nº de páginas que consiguen
tráfico
- Rendimiento de las palabras clave:
impresiones en buscadores y % de clic
por Keyword
- Resultados: ROI, resultados
Joseba López Hervella (@hervella)
33. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
3. Análisis del PPC
- Rendimiento del tráfico de pago: %de rebote
y tasa de conversión
- Medir de extremo a extremo:
Impresiones, clics, coste, CTR, CPC
Visitas, % rebote
RPC, ROI, margen
- Analizar posición anuncios PPC
- Segmentar para conocer el comportamiento
Joseba López Hervella (@hervella)
34. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
4. Análisis del tráfico directo
Se suele ignorar a pesar de ser ‘gratis’
‘no campaña, no búsqueda, no vinculado’
- Revisar el rendimiento
- Entender la oportunidad: se comportan
mejor que el resto normalmente
- Segmentar, analizando su consumo de
contenido y su comportamiento de compra
Joseba López Hervella (@hervella)
35. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
5. Análisis de las campañas de e-mail
- Respuesta de la campaña: tasa de envío, de
apertura, de CTOR, de retención de suscriptores
- Comportamiento en el sitio web: tasa de rebote,
duración de la visita
- Resultados: tasa de conversión, media de
ingresos por correo-e, rentabilidad campaña
Joseba López Hervella (@hervella)
36. La analítica del clickstream
Cuando se tenga más experiencia…
6. Análisis de experiencias avanzadas
- Flash, vídeos, widgets, piezas
multimedia,…
- Se crean eventos y métricas nuevas
adaptadas a la interacción. Hay que definir
previamente lo que queremos medir
- Y por supuesto lo puedes segmentar
Joseba López Hervella (@hervella)
37. Cómo medir el éxito
Unos pocos factores críticos
- Pregúntese qué es lo más importante que
debería resolver su sitio web y cuáles son
las métricas que reflejan sus prioridades
- Proporciona a la organización un sentido
de orientación y dirección
- No debería tener más de tres o cuatro
critical few
Joseba López Hervella (@hervella)
38. Cómo medir el éxito
5 ejemplos prácticos de KPI de resultados
Tasa de finalización de tareas
Cuota de búsquedas
Fidelidad y frecuencia de los visitantes
Suscriptores a fuentes RSS
Porcentaje de salidas valiosas
Joseba López Hervella (@hervella)
39. Cómo medir el éxito
Más allá de las tasas de conversión
Abandono del carro de la compra y
checkout
Días y nº de visitas hasta la compra
Valor medo del pedido
Identificar lo convertible
Acuérdate de las microconversiones
Joseba López Hervella (@hervella)
40. Cómo medir el éxito
Cuantificar el valor económico
¿La acción de un visitante ha creado
algo de valor para mi negocio?
Casi todo se puede valorar
económicamente
se puede trasladar cuál sería el coste
off
El valor económico puede o
incrementar los ingresos o reducir los
costes
Joseba López Hervella (@hervella)
41. Cómo medir el éxito
Un sitio web sin e-commerce
Fidelidad de los visitantes
Intención usuario Propuesta sitio web
Frecuencia de los visitantes
Duración de la visita Objetivo
Profundidad de las visitas
Intención usuario sitio web
Propuesta
Joseba López Hervella (@hervella)
42. Cómo medir el éxito
Un sitio web sin e-commerce
Fidelidad de los visitantes
Intención usuario Propuesta sitio web
Frecuencia de los visitantes
Duración de la visita Objetivo
Profundidad de las visitas
Intención usuario sitio web
Propuesta
Joseba López Hervella (@hervella)
43. Experimentación y testing
La gran ventaja de la web sobre el resto de canales
reside en su capacidad para la prueba y el error, a un
coste muy pequeño.
‘Si quieres resultados diferentes
no siempre hagas lo mismo’
A. Einstein
Joseba López Hervella (@hervella)
46. Experimentación y testing
La experimentación y el testing está especialmente
indicados para:
- las principales landing page naturales
- las páginas vinculadas a la conversión: contacto,
registro, identificación, pedido
- las landing page de la publicidad
Joseba López Hervella (@hervella)
47. La Voz del Cliente
La Voz del Cliente: la información cualitativa
Estudios de usabilidad en laboratorio
Encuestas online (interception, true
intent)
Card sorting
Mapas de calor
Joseba López Hervella (@hervella)
48. La Voz del Cliente
La Voz del Cliente: la información cualitativa
Estudios de usabilidad en laboratorio
Joseba López Hervella (@hervella)
49. La Voz del Cliente
La Voz del Cliente: la información cualitativa
Encuestas online
(interception, true intent)
Joseba López Hervella (@hervella)
50. La Voz del Cliente
La Voz del Cliente: la información cualitativa
Card sorting
Joseba López Hervella (@hervella)
51. La Voz del Cliente
La Voz del Cliente: la información cualitativa
Mapas de calor
Joseba López Hervella (@hervella)
52. Inteligencia Competitiva
Conocer los datos de contexto es imprescindible
para tomar decisiones acertadas
Análisis de búsqueda y palabras clave
Análisis de tráfico de los sitios web de la competencia
Análisis de segmentación público objetivo de los sites
Joseba López Hervella (@hervella)
53. Inteligencia Competitiva
Datos de la competencia: tráfico, keywords, segmentación, relaciones, intereses
Joseba López Hervella (@hervella)
54. Inteligencia Competitiva
Cuota de mercado real y potencial en buscadores
Joseba López Hervella (@hervella)
55. Social Media Analytics
Dos premisas básicas:
•Tener en cuanta métricas cualitativas como
cuantitativas
•Cunjugar métricas de la Analítica web “tradicional”
con las nuevas métricas surgidas de los social media
Joseba López Hervella (@hervella)
57. Social Media Analytics
Especificas de la BLOGOSFERA:
Audiencia fuera del sitio (RSS)
Número de enlaces relevantes, tanto in-links como out-links
Tasa de conversación: nº comentarios/ nº de publicaciones
Densidad de la Conversación
Credibilidad del Autor: citas y referencias
Valor del blog
Joseba López Hervella (@hervella)