#MetricsDay Tendencias en analytics en el 2016

1. 1 1BCN MAD VLC SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO
Tendencias en Analytics
David Boronat
@davidboronat

2. 2
1. De lo que ya no discutiremos nunca más.
2. De lo que se viene en analytics (o creo que se viene).
3. De lo que os propongo que empujemos este 2016 entre todos.
¿De qué os hablaré hoy?

3. 3
Con 20 años de experiencia en el mundo
digital, actualmente dirige Multiplica y está
impulsando otras empresas del grupo:
Metriplica, Uncommon o Contento, entre
ellas.
También autor de varios libros, colaborador
en la revista Harvard Deusto, profesor en
diferentes universidades y ponente habitual
en Europa, Latinoamérica y USA de
conferencias sobre Marketing digital, User
Experience y Conversion Optimization.
www.linkedin.com/in/davidboronat
David Boronat
CEO y capitán de Multiplica
@davidboronat

4. 4
LO QUE YA NO DISCUTIREMOS
NUNCA MÁS.

5. 5
Equipo dedicado, capacitado
y con las ideas claras.01

6. 6
Analytics es algo más
que Google Analytics.02

7. 7
Tag management para una mayor
fiabilidad de nuestra data.03
Menores tiempos
de carga
Minimización
de errores
Posibilidad de
asociar reglas
Gestión de
etiquetas
Menor dependencia
de TI
Simplificación
de taggeo
<script>
<Tag Manager snippet/>
</script>

8. 8
Medir no por medir o simplemente.
Medir para tomar decisiones: Actionable analytics04
“All data in aggregate is crap”
Avinash Kaushik

9. 9
Dashboards cada vez
más en la nube.05

10. 10
Modelos de atribución, remarketing y RTB.
Hacia una compra de tráfico más inteligente.06
Vinieron
desde Google
Abandonaron
el check-out
Visitaron el sitio
hace una semana
Visitaron el site
por primera visita
Se registraron
Compraron un
producto
Agregaron productos
al carro
Vieron un
producto

11. 11
Mobile web analytics
y user id.07

12. 12
Mobile web analytics
y user id.07

13. 13
LO QUE SE VIENE EN EL 2016:
TENDENCIAS EN ANALYTICS.

14. 14
Midiendo la experiencia
de cliente de manera integral.01
Controlar qué sucede
en el online
Impactar en la
experiencia del offline
Medir el impacto
de ambos mundos
1 32
Tablets SocialMobile Smart TVInternet Tiendas Call center Kioscos

15. 15
Más y mejor visualización
de nuestros datos.02

16. 16
Personalización en tiempo real
haciendo uso de analytics.03

17. 17
Personalización en tiempo real
haciendo uso de analytics.03

18. 18
La irrupción de los DMPs
y la democratización del bid data.04

19. 19
Clustering basado en comportamiento
(y no en demographics).06

20. 20
Clustering basado en comportamiento
(y no en demographics).06

21. 21
La medición de Internet of Things
en escena.07

22. 22
La medición de Internet of Things
en escena.07

23. 23
LO QUE VAMOS
A EMPUJAR.

24. 24
Más cultura y governance
en analytics.01
Ownership Procesos
Cultura
Sensibilización

25. 25
Más testing
y mejora contínua02
…
Página A Página B

26. 26
02
…
Página A Página B
…
Revisión de las llamadas a la acción
Copys centrales en la home page
Visualización de la campo para cupones
Eliminación de campos en en el check-out
Formato de las imágenes en la ficha de producto
Símbolos de seguridad en el proceso de pago
Visualización formas de pago
Mejora de la
conversión
(%)
40
30
20
-10
10
-20
-30
-40
Más testing
y mejora contínua

27. 27
Customer
intelligence03

28. 28
Predictive
analytics04
Audience Score

29. 29
Predictive
analytics04

30. 30
Predictive
analytics04

31. 31
Predictive
analytics04

32. 32
In-store analytics y la popularización
de los beacons.05

33. 33
Smart Analytics
Better results