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Transformar Datos en Conocimiento (Ponencia en Google Think Performance)
El documento describe cómo los datos pueden transformarse en conocimiento a través de métodos analíticos para crear oportunidades de mejora, formular hipótesis sobre cómo aumentar el rendimiento, y realizar pruebas para validar dichas hipótesis, con el objetivo final de crear un mundo mejor.
Transformar Datos en Conocimiento (Ponencia en Google Think Performance)
- 1. transformar datos en conocimiento para crear un mundo mejor martes 24 de julio de 12
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- 30. rendimiento • € / visita • ratio rebote martes 24 de julio de 12
- 31. oportunidades • benchmark • 4Q • clicktale • velocidad carga • websort martes 24 de julio de 12
- 32. hipótesis • “el buscador no es suficientemente visible” • “faltan elementos de urgencia” • “la categorización de productos no se adapta al lenguaje del usuario” • “nuestro cliente busca recomendaciones, no ofertas” martes 24 de julio de 12
- 33. test • A/B: mejora la visibilidad del buscador • A/B: coloca elementos de urgencia • A/B: nueva barra de categorías de productos • A/B: personalización en base a navegación anterior martes 24 de julio de 12
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- 36. rendimiento • € / visita • CTR martes 24 de julio de 12
- 37. oportunidades • búsquedas con 0 resultados, bucles,... • ruido • urgencia: cuándo lo recibo, stock,... • persuabilidad: gastos de envío martes 24 de julio de 12
- 38. hipótesis • “tenemos poco catálogo para la búsqueda X” • “el ruido distrae del propósito de la visita” • “nuestros clientes valoran la fecha de recepción del producto por encima de todo” • “nuestros clientes valoran los gastos de envío por encima de todo” martes 24 de julio de 12
- 39. test • compara la conversión según el número de resultados de búsqueda • A/B: página sin filtros ni pestañas • A/B: parrilla que destaca fecha de recepción • A/B: banner destacando gastos de envío, en lugar de los filtros martes 24 de julio de 12
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- 43. rendimiento • € / visita • CTR “añadir a cesta” • CTR “botones sociales” martes 24 de julio de 12
- 44. oportunidades • kissinsights • ruido • funcionalidades: compra/venta, ebook • social proof • cross-sell martes 24 de julio de 12
- 45. hipótesis • “falta añadir información X sobre producto” • “el ruido distrae del propósito de la visita” • “nuestro cliente que busca ebook no lo encuentra” • “nuestro cliente necesita asegurarse de que es el producto que necesita: social proof” • “nuestro cliente es dado al cross-selling” martes 24 de julio de 12
- 46. test • comparar conversión de productos con diferente densidad de información • comprar conversión de libros disponibles en formato papel y electrónico • A/B: nueva página destacando ventas del producto en el dia en curso, posición en ranking, etc. martes 24 de julio de 12
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- 48. rendimiento oportunidades hipótesis test martes 24 de julio de 12
- 49. rendimiento • € / visita • ingresos perdidos • % campos rellenados martes 24 de julio de 12
- 50. oportunidades • velocidad carga • errores • confianza • seguridad • social proof • posición en el proceso martes 24 de julio de 12
- 51. hipótesis • “el cliente no se fía de la seguridad del proceso” • “el cliente no se fía del tratamiento de sus datos personales” • “el cliente se ha perdido: no sabe cuánto durará el proceso” martes 24 de julio de 12
- 52. test • A/B: certificados de compra segura bien visibles • A/B: explicación del tratamiento de datos personales • A/B: mapa del proceso y posición actual martes 24 de julio de 12
- 53. CONOCIMIENTO DATOS martes 24 de julio de 12
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- 55. personas Scott Brikner “CMT vs. CMO” martes 24 de julio de 12
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- 57. ¡gracias! email:pere@webanalytics.es twitter: @pere_rovira martes 24 de julio de 12