El documento describe cómo las empresas pueden crear mejores audiencias y experiencias online utilizando la analítica digital. Explica los desafíos de las empresas 100% digitalizadas y presenta el ecosistema de Google Analytics 360 Suite y DoubleClick para la recolección y análisis de datos. También describe cómo integrar la analítica con plataformas publicitarias para reducir las fugas de datos y mejorar la atribución, así como la creación y uso de audiencias para optimizar las campañas.

1. 1
"Creando mejores audiencias y experiencias
online a partir de la analítica digital"
BAS BCN MAD VLC SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO
Richard Johnson
Director Metriplica America
@rjohnsonh

2. 2
Desafíos de las empresas 100% digitalizadas
a partir de la analítica digital
Entender
el recorrido
del cliente
Obtener
insights,
No solo datos
Crear mejores
audiencias para
nuestras campañas
Entregar mejores
experiencias al
usuario

3. 3
El Ecosistema Google Analytics 360 Suite
Plataformas de
Terceros (Third-Party)
Data Studio 360 Análisis de datos y visualización
Tag manager 360 - Colección de datos
Analytics 360
Entendimiento
de clientes (Insights)
Optimize 360
Personalización
& pruebas de sitio
Attribution 360
Medición
de Mercadotecnia
Audience Center 360
Administración
de Audiencias
Surveys 360
Investigación
e Insights
BETA BETA BETA

4. El Ecosistema DoubleClick

5. 5
Creativos
Rich Media
& Dynamic
Programática
Direct Buy
& Auction Buy
El desafío: La integración del Pre con el PostClick
Pre PostCLIC
Medios
externos
Principales
propiedades
Display
Social
Video
Mobile
Sitios (Desktop & Móvil)
Apps Móviles
Hot Sites
Páginas de Destino
Ad Server
Campaign
Management
Búsqueda
Bid
Optimization
Analytics &
Data
Visualization
Audience
Managementa
DMP
Attribution
Online &
Off-line
Data Collection
& Tag
Management
A/B Testing
& Optimitazion

6. 6
Integraciones de la analítica con plataformas
publicitarias, llenas de fugas de datos
20%
PÉRDIDA
20%
PÉRDIDA
Analytics DMP SSP
40%
Datos perdidos
0%
PÉRDIDA
0%
PÉRDIDA
GA360 BIG
QUERY
DFP
0%
Datos perdidos

7. 7
Integraciones cuya fuga a partir de GA + DDM
se diluyen
20%
PÉRDIDA
20%
PÉRDIDA
Analytics DMP SSP
40%
Datos perdidos
0%
PÉRDIDA
0%
PÉRDIDA
GA360 BIG
QUERY
DDM
0%
Datos perdidos

8. 8
Datos &
Reportes
AudienciasAnálisis &
Segmentación
Qué se obtiene de su integración

9. 9
Qué se obtiene de su integración

10. 10
Qué se obtiene de su integración
● DCM Data: Clics, Impresiones,
Datos de Costo
● Desempeño de campañas con
AutoTagging
● DCM Dimensions: Anuncios,
creativos, ubicaciones, sitios, etc.
● Integración de Impresiones y Clics
en Modelos de Atribución y modelos
de atribución basado en datos
● Integración de etiquetas de
contadores y de ventas de
Floodlight en reportes de Atribución.

11. 11
Qué se obtiene de su integración
● DBM Data: Clics, Impresiones,
Datos de Costo
● Desempeño de campañas RTB con
AutoTagging
● DCM Dimensions: Advertisers,
Insertion orders, Line items, etc.
● Integración de Impresiones y Clics
en Modelos de Atribución y modelos
de atribución basado en datos
● Posibilidades de remarketing más
avanzado al poder integrarse con
1st party data del sitio, y otras
plataformas partner

12. 12
Analytics 360 proporciona el comportamiento de
tus clientes de manera unificada, esto te permite
entender mejor a tus segmentos y audiencias
¿Requerimiento?
Contar con una analítica
óptima y representativa

13. 13
Creación de Audiencias

14. Ejemplos de Creación de Audiencias
Awareness
● Crear la audiencia más amplia
posible en GA la asociamos a un "line
item" en DBM, la excluimos y luego
buscamos "Audiencias Similares"
Post venta
● Crear una audiencia de usuarios que
han comprado algo, para luego
excluirlos de nuestras campañas
Acquisition
● Crear una audiencia de usuarios
que visitaron productos
específicos de nuestra tienda pero
no compraron
● Crear una audiencia de usuarios
que agregaron productos al carrito
y luego abandonaron

15. COMPORTAMIENTO
DE USUARIO
+ Variables explicativas
AUDIENCE
SCORE
MODELO DE
REGRESIÓN LOGÍSTICA
[0-10]
Audience Score
Desarrollamos un modelo estadístico que en base al comportamiento del usuario,
lo clasifica en un score [0-10].
OutputInput

16. Variables utilizadas:
▪ Anticipación de la búsqueda
▪ Nivel de fidelización MR
▪ Categorización usuario: familias, negocio,
parejas,…
▪ Flexibilidad en la búsqueda según destino
▪ Flexibilidad en la búsqueda según fechas
▪ Dispositivo utilizado
▪ Regional
▪ Campaña y fuente
▪ Días desde la última sesión sin compra
▪ …
[0-10]
AUDIENCE SCORE
Interacciones
con el sitio
Categorización del
usuario
▪ Número de búsquedas
▪ Nº búsquedas con dispo vs. sin dispo.
▪ Selección de tarifas
▪ Número de sesiones
▪ Días desde la última sesión
▪ Tiempo medio de las sesiones
▪ Tiempo acumulado de las sesiones
▪ Número medio de pageviews
▪ Número acumulado de pageviews
▪ Número de fechas distintas buscadas
▪ …
Audience Score

17. Audience Score

18. 100% integrado en Google Analytics lo que permite la creación de listas de
audiencias utilizando este criterio para las campañas de remarketing.
Score como
dimensión
segmentable
Audience Score

19. +625%
en la conversión de
las campañas con remarketing.
-79%
del coste
de adquisición
por cliente.
Con Audience Score, por cada peso invertido
se gana más del doble que sin Audience Score.
+354%del ROAS de
las campañas con remarketing.
Audience Score

20. 20
+ Google
Demographics
Reporting
Siguientes pasos: Integración de analítica, con
nuestro ecosistema de datos
Capa de acciones
(Action Layer)
Capa Agrupación
y Análisis
Tus Datos
Propiedades Digitales
Marketing, CRM, call center
& POS/Apps Processing
3rd Party Data
+ 100 vendors integrated
and counting

21. 21
Google Optimize 360
Siguientes pasos: Integración de analítica, con
iniciativas de optimización y personalización

22. 22
Siguientes pasos: Integración de analítica, con
iniciativas de optimización y personalización
Google Analytics 360
Audiencias
Reportes de
los Tests
Objetivos de
Conversión
Google Optimize 360
Objetivo: "Crear tests, para grupos de usuarios que han tenido un comportamiento
específico dentro del sitio web"

23. 23
Siguientes pasos: Utilizar nuestros segmentos y
audiencias para mejorar nuestro análisis
Customer Experience
Analytics

24. 24
Siguientes pasos: Utilizar nuestros segmentos y
audiencias para mejorar nuestro análisis
Customer Experience
Analytics

25. 25
Siguientes pasos: Utilizar nuestros segmentos y
audiencias para mejorar nuestro análisis

26. +
Conversión del sitio web Conversión negocio
u Otro CRM
Siguientes pasos

27. Siguientes pasos

28. 28
Smart Analytics
Better Results