Este documento presenta una introducción al análisis web (web analytics). Explica que el objetivo principal es entender el comportamiento de los usuarios en la web para mejorar las estrategias de negocio. También describe los diferentes niveles de datos, desde lo operativo hasta lo estratégico, e identifica herramientas como tags y log files para capturar datos. Finalmente, enfatiza que el análisis de datos es más importante que las herramientas y que se debe estar dispuesto a probar cambios y aprender de los resultados.

1. Curso de Web Analytics Análisis del tráfico y comportamiento on-line 16 de Junio de 2010 Gustavo Saientz [email_address]

2. INTRODUCCION A WEB ANALYTICS

4. Internet es un medio masivo Google Confidential 3750M Ventas por eCommerce 2008 Población 40.9M Usuarios de Internet 20M Tiempo Online 32.4h 91% % Compradores Online Penetración de Internet 49%

5. Es altamente medible y en tiempo real

6. Internet refleja lo que sucede fuera de línea 37% 17% 20% 30% 67% de las búsquedas online son realizadas para informarse al respecto de una empresa, producto, servicio o slogan derivado de algún canal Offline.

7. Internet refleja lo que sucede fuera de línea 67% de las búsquedas online son realizadas para informarse al respecto de una empresa, producto, servicio o slogan derivado de algún canal Offline.

8. Estudia al universo completo de personas VS

9. Internet es flexible

11. ¿50.000 Usuarios únicos?

12. ¿1.000.000 Page Views?

13. ¿50.000.000.000 Hits?

22. Niveles de datos Nivel Operativo básico Nivel Operativo medio Nivel estratégico 3 niveles de datos que proporcionan información distintos perfiles en la organización

29. Sistemas de información Un sistema de información (SI) es un conjunto de elementos orientados al tratamiento y administración de datos e información, organizados y listos para su posterior uso, generados para cubrir una necesidad (objetivo).

34. Herramientas de Web Analytics ¿Cómo capturar y procesar los datos necesarios para alcanzar la sabiduría ? Fuentes primarias (on-site): Fuentes secundarias (off-site):

35. Tipos de herramientas Web Logs Web Server Logs Tags Web Server Herramienta Web Analytics Herramienta Web Analytics

38. Ejemplo de Log File 123.123.123.123 - - [26/Apr/2000:00:23:48 -0400] "GET /pics/wpaper.gif HTTP/1.0" 200 6248 "http://www.jafsoft.com/asctortf/" "Mozilla/4.05 (Macintosh; I; PPC)" 123.123.123.123 - - [26/Apr/2000:00:23:47 -0400] "GET /asctortf/ HTTP/1.0" 200 8130 "http://search.netscape.com/Computers/Data_Formats/Document/Text/RTF" "Mozilla/4.05 (Macintosh; I; PPC)" 123.123.123.123 - - [26/Apr/2000:00:23:48 -0400] "GET /pics/5star2000.gif HTTP/1.0" 200 4005 "http://www.jafsoft.com/asctortf/" "Mozilla/4.05 (Macintosh; I; PPC)" 123.123.123.123 - - [26/Apr/2000:00:23:50 -0400] "GET /pics/5star.gif HTTP/1.0" 200 1031 "http://www.jafsoft.com/asctortf/" "Mozilla/4.05 (Macintosh; I; PPC)" 123.123.123.123 - - [26/Apr/2000:00:23:51 -0400] "GET /pics/a2hlogo.jpg HTTP/1.0" 200 4282 "http://www.jafsoft.com/asctortf/" "Mozilla/4.05 (Macintosh; I; PPC)” 123.123.123.123 - - [26/Apr/2000:00:23:51 -0400] "GET /cgi-bin/newcount?jafsof3&width=4&font=digital&noshow HTTP/1.0" 200 36 "http://www.jafsoft.com/asctortf/" "Mozilla/4.05 (Macintosh; I; PPC)"

41. Ejemplo de Tag (Yahoo Web Analytics)

43. On exit survey

44. On exit survey

45. On exit survey Customer Driven Optimization

46. E-Mail Marketing tools

52. Funnel / Conversion rates 10% 40% CTR: 1% Banner Micro conversiones 5% Impresiones: 1 millón Visitas: 10 mil Visitas: 1000 Visitas: 400 Ventas: 20 20 x $100 = $2.000 Conversión

53. Funnel / Conversion rates 12% 45% CTR: 1.5% Banner 2 Micro conversiones 8% Impresiones: 1 millón Visitas: 15 mil Visitas: 1800 Visitas: 810 (x2) Ventas: 64 (x3) 64 x $100 = $6.400 (+320%) Conversión

58. ¡Gracias por su atención! ¿Preguntas? ¡Gracias por su atención!