¿CÓMO MEDIR EL PERFORMANCE DE UN
RETAILER EN E-COMMERCE?
¿QUIÉNES SOMOS?NUESTRA MISIÓN
Aumentar las Ventas de
nuestros clientes
y aumentar la eficiencia de
su Marketing Digital
utilizando Matemáticas y
Tecnología
Una Agencia de eCommerce y
Math Marketing, fundada por
ex-Googlers, con un equipo
apasionado por la
transformación Digital, las
Matemáticas y la Tecnología.
¿CÓMO MEDIR LA PERFORMANCE Y RENTABILIDAD DE UN
RETAIL ECOMMERCE?
Aprenda a través de la experiencia de expertos regionales
cuáles son los indicadores clave (KPI) para el adecuado
gerenciamiento de una tienda online escalable y de alta
performance..
Date Visits Pages Hits
1999-01-15 674 2,345 9675
1999-01-15 593 1,349 5446
1999-01-15 771 2,583 9112
1999-01-15 590 1,174 5095
1999-01-15 645 1,227 5265
1999-01-15 607 1,291 5439
1999-01-15 504 1,023 4200
1999-01-15 533 1,273 4875
1999-01-15 655 1,645 6081
DESDE LOS 90’S PODEMOS MEDIR CUÁNTAS PERSONAS LLEGAN A UN SITIO WEB
Web Server Report
199-01-15
HOY TENEMOS MÁS HERRAMIENTAS, MÁS DATOS
¿ PERO ESTAMOS TOMANDO MEJORES DECISIONES?
• Integración con datos y
herramientas externas
• Integración datos del cliente
• Garantía en Calidad de los
Datos
• Modelos Atribución
• Modelos predictivos
• Automatización de comunicación
• Segmentación de Usuarios
• Modelos de Lifetime Value
• Personalización de Contenido
• Exploración de datos para B.I.
Madurez
Impacto en el negocio
Capa Técnica
Capa de
Negocio
Capa
Estratégica
• Alinear objetivos de
negocio y KPIs
• Segmentación Básica
• Dashboards y Reportes
enfocados al negocio
PARA GENERAR EL MAYOR IMPACTO EN EL NEGOCIO CON DATOS SE DEBEN
CUBRIR LAS ETAPAS BÁSICAS PRIMERO
Soporte de Servicio Multicanal
Web Analytics
SEM SEOEMM Social
Offline
Marketing
Display Video
Oferta de
Productos
Precios y
Promociones
LP Optimización
Administración de
fotografía
Contenido
On/Off Site
Medios de
Pago
Integración
de Sistemas
Seguridad
Política de
entrega y
devolución
Manejo de
Inventario
Embalaje
Multi Canal
Platafroma de E-
Commerce Integración
con
Trasnportad
ores
Producto y Contenido
Medición
Tecnología
Logística y Operaciones
Servicio
EN ECOMMERCE 20% DE LAS MÉTRICAS NO SON DE ONLINE
Generación de Demanda y
Comunicación
BlackSip Ecommerce Framework©
Entrada al sitio
Navegación
Búsqueda
Catálogo / Sorting
Detalle Producto
Carrito
Checkout
Atención a
Cliente
Entrega
Devolución
CRM
1) Velocidad del sitio (usuario final)
2) Tasa de rebote (fuente + landing)
3) Tasa de búsquedas/navegación
4) Puntos de salida (dead ends)
5) Búsquedas sin resultados
6) Búsquedas con baja conversión
7) CTR por producto mostrado
8) RPI por producto mostrado
9) Tasa de agregación al carrito
10) Tasa Disponibilidad / Views
11) Tasa de abandono
12) Tasa de vistas del carrito/sesión
13) Tasa de conversión (+ abandono)
14) Tasa de éxito clientes nuevos
15) Contactos por pedido
16) NPS
17) Tiempos de surtido
18) Tiempos de entrega
19) Tasa de devolución
20) Tiempo para concluir el reembolso
21) Tasa de repetición (1º a 2º a 3ª…)
22) RFM (Recency, Frequency, Monetary)
Metricas (ejemplos) Conclusiones & Acciones
Cada segundo de page load time adicional
reduce la tasa de conversión por un 7%
Encontramos que usuarios que utilizaron el
campo de búsqueda convierten 24% mejor
El análisis de las palabras buscadas da
información importante para mejorar el sitio
Analizar la «calidad» de la lógica en que se
muestran los productos (por click o venta)
Entender diferencias sobre la conversión de
los productos y la propuesta de valor de ellos
Hacer pruebas A/B para ver que información
mostrada reduce la tasa de abandono
Los clientes entienden que hacer? Podemos
solicitar menos información? Menos es mejor!
Tasa alta puede significar que el sitio no se
auto explica. Tomar feedback para mejorar.
Que tan rápido es la operación interna (surtido)
y la externa (entrega)? Cumplimos tiempos?
Entender las razones y revisar a detalle si se
concentran en ciertos grupos de productos
E-commerce solamente funciona con clientes
felices que recompran. Quienes son?
“Que bueno, tuvimos 10% más de visitas que
trajeron 3,000 pageviews más. La tasa de
conversión promedio es de 0.5%. Mandamos
657 correos y el bounce rate promedio bajo
16%, el tiempo en el sitio está en 2:54”
1.Nada importa más que resultados
finales
2.Deben ser simples y directos
3.Que midan el éxito y las fallas donde
más dinero/esfuerzos se están
invirtiendo
4.Se deben poder Segmentar ie. CR se
segmenta en CR de email, NO
enfocarse en promedios
5.Tener hipótesis de accionables antes
de medir
Características de
buenos KPIs
99.5%
No todos los usuarios son
iguales ni vienen a hacer lo
mismo a tu sitio
See. Think. Do. Care.
Entrada al sitio
Navegación
Búsqueda
Catálogo / Sorting
Detalle Producto
Carrito
Checkout
Atención a
Cliente
Entrega
Devolución
CRM
See
Think.
Do.
Care.
Blog
Newsletters
Social
Video
Inspiración
Wish Lists
Catálogo
Opciones de Compra
Suscripción
Best selling
Top Rated
Quienes Somos
Moda
Guía Talla
Programa Lealtad
Eventos
Búsquedas
Compra
Agregar al carrito
Encontrar tienda
Crear Cuenta
Llamar
Suscribirse
Chattear
Review
Compartir
Gift Card
Track pedidos
Referir
Cambiar prod.
Recomendados
Descarga App
Entrada al sitio
Navegación
Búsqueda
Catálogo / Sorting
Detalle Producto
Carrito
Checkout
Atención a
Cliente
Entrega
Devolución
CRM
See
Think.
Do.
Care.
Ayudar a los que están viendo
que lo puedan hacer de la
mejor forma. Que encuentren
lo que buscan.
Ayudar a los que están pensando a tener toda
la información
A los que compran a poder
hacerlo facil
A los que están conectados a poder
volver facilmente y conectarse con
la marca
Tengo el sitio pensado para cada fase.
Tengo mis métricas y KPI’s.
¿Y ahora?
Generación de Hipótesis, Medición y
Acción: un ejemplo real.
√Math Marketing
Definición
de
Hipótesis
Definición
de
Acciones
Probables
Medición
con
modelos
Acción
Iteración
TRIPLICANDO LA TASA DE CONVERSIÓN
Traditional Email Marketing Customer Analysis Tool
Cliente 5678 Daniela Arias
JeansMobile
VisaPotencial
cliente VIP
Día 1
Cliente 5678 compra 2 maletas de
viaje por $400.000
Daniela compra 2 maletas de viaje por
$400.00
$ $
Daniela clasificada como un
potencial cliente VIP
Recibe un correo estándar de
Bienvenida
Recibe Bienvenida con productos
recomendados según sus intereses
Día 21
El cliente 5678 Recibe el mismo
correo promocional que el resto
de la BDD
Recibe Newsletter con productos
recomendados para su segmento
$ Daniela hace click y compra una
Chaqueta por $300.000
Daniela es clasificada como alguien
que prefiere comprar artículos de alto
valor
Purchasing
Offline data
Purchasing
Online data
Web
Behaviour
data
Automatic Triggers
Segmentation
Engine
Data
Connectors
Email &
Campaign
Connectors
Consolidamos los datos en tiempo real y calculamos el perfil de los clientes para tener una visión
completa del usuario y disparar envíos con contenidos únicos para cada suscriptor.
CUSTOMER ANALYSIS TOOL – TOMANDO UN KPI, SEGMENTANDO Y TOMANDO ACCIÓN
1. KPI’s de e-commerce son online y offline
2. No todos los usuarios vienen a comprar y tanto el sitio como las
métricas deben estar alineados con esa realidad
3. Pensar en hipótesis y en el uso de los datos antes de medir :
Math Marketing
4. Los KPI’s deben cumplir con ciertas características para que sean
útiles: Deben ser Simples, Segmentables, Enfocados donde están los
esfuerzos, con hipótesis de acción
5. Sacar ventaja de todo el funnel con Enhanced Ecommerce
CONCLUSIONES
GRACIAS
Carrito
Datos Usuario
Datos Pago
Transacción
AMPLIANDO EL ANÁLISIS DEL EMBUDO
Shopping Analysis – Comportamiento del checkout
Shopping Analysis – Comportamiento del checkout
SHOPPING ANALYSIS – COMPORTAMIENTO DEL CHECKOUT
PRODUCT PERFORMANCE
PRODUCT LIST PERFORMANCE
PROMOCIONES INTERNAS

Ppt eday-co-2

  • 1.
    ¿CÓMO MEDIR ELPERFORMANCE DE UN RETAILER EN E-COMMERCE?
  • 2.
    ¿QUIÉNES SOMOS?NUESTRA MISIÓN Aumentarlas Ventas de nuestros clientes y aumentar la eficiencia de su Marketing Digital utilizando Matemáticas y Tecnología Una Agencia de eCommerce y Math Marketing, fundada por ex-Googlers, con un equipo apasionado por la transformación Digital, las Matemáticas y la Tecnología.
  • 3.
    ¿CÓMO MEDIR LAPERFORMANCE Y RENTABILIDAD DE UN RETAIL ECOMMERCE? Aprenda a través de la experiencia de expertos regionales cuáles son los indicadores clave (KPI) para el adecuado gerenciamiento de una tienda online escalable y de alta performance..
  • 4.
    Date Visits PagesHits 1999-01-15 674 2,345 9675 1999-01-15 593 1,349 5446 1999-01-15 771 2,583 9112 1999-01-15 590 1,174 5095 1999-01-15 645 1,227 5265 1999-01-15 607 1,291 5439 1999-01-15 504 1,023 4200 1999-01-15 533 1,273 4875 1999-01-15 655 1,645 6081 DESDE LOS 90’S PODEMOS MEDIR CUÁNTAS PERSONAS LLEGAN A UN SITIO WEB Web Server Report 199-01-15
  • 5.
    HOY TENEMOS MÁSHERRAMIENTAS, MÁS DATOS ¿ PERO ESTAMOS TOMANDO MEJORES DECISIONES?
  • 6.
    • Integración condatos y herramientas externas • Integración datos del cliente • Garantía en Calidad de los Datos • Modelos Atribución • Modelos predictivos • Automatización de comunicación • Segmentación de Usuarios • Modelos de Lifetime Value • Personalización de Contenido • Exploración de datos para B.I. Madurez Impacto en el negocio Capa Técnica Capa de Negocio Capa Estratégica • Alinear objetivos de negocio y KPIs • Segmentación Básica • Dashboards y Reportes enfocados al negocio PARA GENERAR EL MAYOR IMPACTO EN EL NEGOCIO CON DATOS SE DEBEN CUBRIR LAS ETAPAS BÁSICAS PRIMERO
  • 7.
    Soporte de ServicioMulticanal Web Analytics SEM SEOEMM Social Offline Marketing Display Video Oferta de Productos Precios y Promociones LP Optimización Administración de fotografía Contenido On/Off Site Medios de Pago Integración de Sistemas Seguridad Política de entrega y devolución Manejo de Inventario Embalaje Multi Canal Platafroma de E- Commerce Integración con Trasnportad ores Producto y Contenido Medición Tecnología Logística y Operaciones Servicio EN ECOMMERCE 20% DE LAS MÉTRICAS NO SON DE ONLINE Generación de Demanda y Comunicación BlackSip Ecommerce Framework©
  • 8.
    Entrada al sitio Navegación Búsqueda Catálogo/ Sorting Detalle Producto Carrito Checkout Atención a Cliente Entrega Devolución CRM 1) Velocidad del sitio (usuario final) 2) Tasa de rebote (fuente + landing) 3) Tasa de búsquedas/navegación 4) Puntos de salida (dead ends) 5) Búsquedas sin resultados 6) Búsquedas con baja conversión 7) CTR por producto mostrado 8) RPI por producto mostrado 9) Tasa de agregación al carrito 10) Tasa Disponibilidad / Views 11) Tasa de abandono 12) Tasa de vistas del carrito/sesión 13) Tasa de conversión (+ abandono) 14) Tasa de éxito clientes nuevos 15) Contactos por pedido 16) NPS 17) Tiempos de surtido 18) Tiempos de entrega 19) Tasa de devolución 20) Tiempo para concluir el reembolso 21) Tasa de repetición (1º a 2º a 3ª…) 22) RFM (Recency, Frequency, Monetary) Metricas (ejemplos) Conclusiones & Acciones Cada segundo de page load time adicional reduce la tasa de conversión por un 7% Encontramos que usuarios que utilizaron el campo de búsqueda convierten 24% mejor El análisis de las palabras buscadas da información importante para mejorar el sitio Analizar la «calidad» de la lógica en que se muestran los productos (por click o venta) Entender diferencias sobre la conversión de los productos y la propuesta de valor de ellos Hacer pruebas A/B para ver que información mostrada reduce la tasa de abandono Los clientes entienden que hacer? Podemos solicitar menos información? Menos es mejor! Tasa alta puede significar que el sitio no se auto explica. Tomar feedback para mejorar. Que tan rápido es la operación interna (surtido) y la externa (entrega)? Cumplimos tiempos? Entender las razones y revisar a detalle si se concentran en ciertos grupos de productos E-commerce solamente funciona con clientes felices que recompran. Quienes son?
  • 9.
    “Que bueno, tuvimos10% más de visitas que trajeron 3,000 pageviews más. La tasa de conversión promedio es de 0.5%. Mandamos 657 correos y el bounce rate promedio bajo 16%, el tiempo en el sitio está en 2:54”
  • 10.
    1.Nada importa másque resultados finales 2.Deben ser simples y directos 3.Que midan el éxito y las fallas donde más dinero/esfuerzos se están invirtiendo 4.Se deben poder Segmentar ie. CR se segmenta en CR de email, NO enfocarse en promedios 5.Tener hipótesis de accionables antes de medir Características de buenos KPIs
  • 11.
  • 12.
    No todos losusuarios son iguales ni vienen a hacer lo mismo a tu sitio
  • 15.
  • 16.
    Entrada al sitio Navegación Búsqueda Catálogo/ Sorting Detalle Producto Carrito Checkout Atención a Cliente Entrega Devolución CRM See Think. Do. Care. Blog Newsletters Social Video Inspiración Wish Lists Catálogo Opciones de Compra Suscripción Best selling Top Rated Quienes Somos Moda Guía Talla Programa Lealtad Eventos Búsquedas Compra Agregar al carrito Encontrar tienda Crear Cuenta Llamar Suscribirse Chattear Review Compartir Gift Card Track pedidos Referir Cambiar prod. Recomendados Descarga App
  • 17.
    Entrada al sitio Navegación Búsqueda Catálogo/ Sorting Detalle Producto Carrito Checkout Atención a Cliente Entrega Devolución CRM See Think. Do. Care. Ayudar a los que están viendo que lo puedan hacer de la mejor forma. Que encuentren lo que buscan. Ayudar a los que están pensando a tener toda la información A los que compran a poder hacerlo facil A los que están conectados a poder volver facilmente y conectarse con la marca
  • 18.
    Tengo el sitiopensado para cada fase. Tengo mis métricas y KPI’s. ¿Y ahora? Generación de Hipótesis, Medición y Acción: un ejemplo real.
  • 19.
  • 20.
    TRIPLICANDO LA TASADE CONVERSIÓN
  • 21.
    Traditional Email MarketingCustomer Analysis Tool Cliente 5678 Daniela Arias JeansMobile VisaPotencial cliente VIP Día 1 Cliente 5678 compra 2 maletas de viaje por $400.000 Daniela compra 2 maletas de viaje por $400.00 $ $ Daniela clasificada como un potencial cliente VIP Recibe un correo estándar de Bienvenida Recibe Bienvenida con productos recomendados según sus intereses Día 21 El cliente 5678 Recibe el mismo correo promocional que el resto de la BDD Recibe Newsletter con productos recomendados para su segmento $ Daniela hace click y compra una Chaqueta por $300.000 Daniela es clasificada como alguien que prefiere comprar artículos de alto valor
  • 22.
    Purchasing Offline data Purchasing Online data Web Behaviour data AutomaticTriggers Segmentation Engine Data Connectors Email & Campaign Connectors Consolidamos los datos en tiempo real y calculamos el perfil de los clientes para tener una visión completa del usuario y disparar envíos con contenidos únicos para cada suscriptor. CUSTOMER ANALYSIS TOOL – TOMANDO UN KPI, SEGMENTANDO Y TOMANDO ACCIÓN
  • 24.
    1. KPI’s dee-commerce son online y offline 2. No todos los usuarios vienen a comprar y tanto el sitio como las métricas deben estar alineados con esa realidad 3. Pensar en hipótesis y en el uso de los datos antes de medir : Math Marketing 4. Los KPI’s deben cumplir con ciertas características para que sean útiles: Deben ser Simples, Segmentables, Enfocados donde están los esfuerzos, con hipótesis de acción 5. Sacar ventaja de todo el funnel con Enhanced Ecommerce CONCLUSIONES
  • 25.
  • 27.
  • 28.
    Shopping Analysis –Comportamiento del checkout
  • 29.
    Shopping Analysis –Comportamiento del checkout
  • 30.
    SHOPPING ANALYSIS –COMPORTAMIENTO DEL CHECKOUT
  • 31.
  • 32.
  • 33.