Métricas Digitales (Analítica Digital) Jesús Martín Calvo linkedin.com/in/hezumartin @hezumartin

Un poco sobre mí - @hezumartin • • • • • • • •

Director de datos y analítica - The Cocktail MBA - INSEAD Profesor de técnicas y herramientas de marketing digital Analista sección anunciantes - Google Profesor de economía financiera - URJC Estudiante de economía - URJC Estudiante de derecho y administración de empresas - URJC Estudiante de música - RCSMM

Objetivos de la sesión • Tener una base sobre la que construir el conocimiento de Analítica Digital • Conocer los retos a los que se enfrenta la analítica digital • Entender los principios que rigen la medición digital y las herramientas que han participado en establecerlos • Referencia para ampliar conocimientos • Comprender la importancia estratégica de la medición digital • Cubrir principios básicos de optimización

Agenda • Introducción a la Analítica Digital • Evolución de la Analítica Web • Analítica Universal • El futuro de la Analítica Digital

• Herramientas para la Analítica Digital • Principios • Herramientas de analítica web/clickstream y su evolución • Sistemas de gestión de etiquetas • Integraciones • Otras herramientas

• Plan de Medición • Objetivos de negocio • Funcionalidades y experiencias • KPIs • Visualización • Iteración • Optimización • Testing • Personalización

Introducción a la Analítica Digital

En el inicio, había un sitio web…

Y una nueva y masiva cantidad de información se comenzó a capturar

Evolución de la Analítica Digital •1991-1995: Nacimiento de la analítica web •1995-1999: Packet Sniffing y Contadores •2000-2004: Evolución del etiquetado •2005-2009: Crecimiento de la analítica web •2010-…: Transición a la Analítica Digital •2012-…: Transición a la Analítica “Universal”

El futuro de la analítica digital • Visión centrada en el usuario

El futuro de la analítica digital • Eliminar silos de información

El futuro de la analítica digital • Lidiar con la “opinión experta”…

El futuro de la analítica digital • …y los HiPPOs

El futuro de la analítica digital • Ir más allá de las herramientas

El futuro de la analítica digital • Conocer principios de estadística

El futuro de la analítica digital • Entender la moda del Big Data

El futuro de la analítica digital • Poner las herramientas en el contexto adecuado

El futuro de la analítica digital • Entender cómo enriquecer la información del usuario

El futuro de la analítica digital • Afrontar los retos de la atribución

El futuro de la analítica digital • Generalizar la toma de decisiones basada en/informada/dirigida por datos

El futuro de la analítica digital • Poner la estrategia y la accionabilidad de los datos en primer lugar

Herramientas para la Analítica Digital

Herramientas para la Analítica Digital • Principios • Herramientas de clickstream/analítica web • Recoger, procesar, visualizar

• Sistemas de gestión de etiquetas • Ayuda a la herramienta de clickstream/analítica web a recoger datos

• Integraciones de datos •Otras herramientas y fuentes de datos

Principios ● Garbage-in garbage-out ○Implementación ● Más es mejor, todo es imposible ○Primero estrategia (plan) de medición, luego las herramientas ○El ruido no es gratuito ● Las herramientas están vivas ○Las decisiones de negocio deben guiar las actualizaciones

Herramientas de clickstream/analítica web •Una herramienta de clickstream/analítica web normalmente resuelve tres necesidades • Recoger datos • Procesar datos • Visualizar datos

Herramientas de clickstream/analítica web • Google Analytics (Urchin) • Adobe Analytics (Omniture/SiteCatalyst) • IBM Digital Analytics (Coremetrics) • Webtrends • Webtrekk • Digital Analytix (Comscore) -> Adobe • Eulerian • Clicktale • Piwik

Herramientas de clickstream/analítica web Google Analytics • Versión gratuita/premium • Implementación sencilla • Intuitiva • Visualización sencilla • En ocasiones, una caja negra • Suficientemente flexible

Adobe Analytics • De pago • Implementación más compleja • Menos intuitiva • Visualización y discovery flexible • Muy personalizable

La plataforma de Google Analytics

Sistemas de gestión de etiquetas • Entre otras cosas, un sistema de gestión de etiquetas ayuda a la herramienta de clickstream/analítica web a recoger datos • Además, su intención es resolver todas las necesidades de etiquetado de un sitio web • Tiene tres componentes principales • Etiquetas (Tags) • Reglas/activadores (Rules) • Variables (Variables/Macros)

• Normalmente requiere la existencia de una capa de datos para enviar información a la herramienta de analítica web

Sistemas de gestión de etiquetas ¿Qué es una etiqueta?

Sistemas de gestión de etiquetas ¿Qué es una regla/activador?

Sistemas de gestión de etiquetas ¿Qué es una variable?

Sistemas de gestión de etiquetas ¿Qué es una capa de datos (datalayer)?

Sistemas de gestión de etiquetas •Google Tag Manager •Tealium •Dynamic Tag Management (Adobe) •Insighten •Tag Commander •Opentag (Qubit)

Analítica, cookies e identificación de usuario

Importación de datos

Integración de datos

Otras herramientas y fuentes de datos •AdServers •Paneles •DMPs •APM •Herramientas y datos para la optimización

El Plan de Medición

El plan de medición • Objetivos de negocio • Estrategias y funcionalidades • KPIs Dimensiones y métricas Categorización de KPIs Targets • Visualización • Iterar

Objetivos de negocio • Un plan de medición debe comenzar concretando los objetivos de negocio a nivel cualitativo y cuantitativo • Cuando nos planteamos la medición de un negocio, producto o campaña digital, es necesario entender qué es lo que queremos conseguir con este negocio, producto o campaña • Sin objetivos, no sabremos qué medir

Estrategias y funcionalidades Sitio web/producto: E-Commerce

•Principal objetivo: vender online •Industrias: turismo, retail, media, tecnología •Aspectos clave: • Diferenciar players tradicionales y los puros online • Identificar cuál es su posición en la cadena de valor

Estrategias y funcionalidades Sitio web/Producto: Generación de leads • Principal objetivo: Incrementar el número de contactos cualificados que se convertirán en el futuro en ventas de productos o servicios • Industrias: seguros, banca, automoción, non-profit, b2b • Aspectos clave:

• El canal digital es un canal de venta que se apoya y apoya a otros canales • La eficiencia y el análisis predictivo es clave para la optimización

Estrategias y funcionalidades Sitio web/Producto: Basado en publicidad • Principal objetivo: incrementar el consumo de contenido y la audiencia relevante para los anunciantes • Industrias: medios online, clasificados • Aspectos clave • Los ingresos se generan a través de la publicidad digital • La maximización del inventario publicitario se vuelve una de las labores más importantes

Estrategias y funcionalidades Sitio web/Producto: Autoservicio • Principal objetivo: reducir los costes de servicio al cliente e incrementar la satisfacción del cliente • Industrias: utilities, banca, seguros, alta tecnología, gobiernos, retail, turismo, gran consumo, automoción • Aspectos clave

• La tecnología nos permite reducir costes en las interacciones con el cliente • Entender cómo ocurren estas interacciones es necesario para optimizar este proceso

Estrategias y funcionalidades Sitio web/Producto: Información de marca • Principal objetivo: Incrementar la relación con los visitantes, el conocimiento de marca, productos o servicios • Industrias: gran consumo, gobierno, non-profit • Aspectos clave: • Capturar información de usuario para comprender mejor sus necesidades • Predecir la aceptación de nuevos productos en el mercado • Generar una relación entre la marca y el cliente

Estrategias y funcionalidades Sitio web/Producto: Marketplace • Principal objetivo: servir como intermediario entre oferta y demanda • Ejemplos: clasificados, motores de búsqueda verticales, directorios • Aspectos clave • Entender cómo los usuarios buscan productos y servicios mejora la capacidad para modificar la oferta • Ajustar la demanda a la oferta

Estrategias y funcionalidades Campaña: Branding • Principal objetivo: modificar la percepción de una marca en el mercado • Ejemplos: campañas de awareness en redes sociales, push • Aspectos clave • Identificar metodologías para hacer un seguimiento de los objetivos acorde a la realidad digital • Alcance y frecuencia

Estrategias y funcionalidades Campaña: Performance • Principal objetivo: generar conversiones • Ejemplos: campañas de resultados en buscadores, pull • Aspectos clave • Identificar metodologías para hacer un seguimiento de los objetivos acorde a la realidad digital • Alcance y frecuencia • Atribución

KPIs: Métricas y Dimensiones

Dimensión

Métricas

Países

Visitas

Tasa de rebote

España

10,534

25.5%

Mexico

5,142

28.4%

Colombia

3,523

27.3%

Francia

1,233

34.5%

897

31.2%

Italia

KPIs: Métricas (absolutas) Métrica

Definición

Utilidad

Páginas vistas

Cuántas veces se ha visitado una página

Medir el volumen total del tráfico al sitio web

Visitas (sesiones)

Cuántas veces se ha visitado un sitio web

Medir las veces que se accede al sitio web

Páginas vistas únicas

Cuántas visitas han visto una página

Medir la importancia de una página en la navegación del usuario

Usuarios/visitantes

Cuántas personas (navegadores) han visitado un sitio web o una página

Medir la popularidad de un sitio web

Conversiones

Cuántas veces se ha realizado una acción importante para el creador del sitio web

Rebotes

Cuántas visitas solo abren una página del sitio web

Salidas

Cuántas visitas han visto la página en último lugar

KPIs: Métricas (relativas) Métrica

Fórmula

Definición

Utilidad

Páginas vistas por visita

Páginas vistas / visitas

Cuántas páginas se abren de media por visita

Medida del consumo de contenido por visita en el sitio web

Duración media de la visita

Duración total de visitas / visitas

Cuánto tiempo pasa de media una visita en el sitio web

Medida del tiempo que típicamente pasa un usuario en el sitio web

Tasa de conversión

Conversiones / Visitas

Cuál es el ratio de conversiones por cada visita

Muestra cómo el sitio web consigue llevar a los usuarios a hacer lo que es importante para el sus creadores

Tasa de rebote

Rebotes / Visitas

Cuál es el ratio de visitas que solo ve una página

Muestra cómo están funcionando las páginas de destino

Tasa de salida

Salidas / Páginas vistas únicas

Cuál es el ratio de salidas por cada vez que una visita ve una página

Identificar páginas que puedan tener problemas en la navegación o los procesos de conversión

KPIs: Dimensiones • Las dimensiones muestran cualidades sobre una entidad, describiendo características sobre un usuario, una visita, una página vista • Fuente de tráfico • Dispositivo • Ciudad • Nombre de la página

KPIs • Un KPI es una métrica con una o varias dimensiones asociadas que sirven como indicador de una funcionalidad del sitio web relevante para el negocio de la empresa y la toma de decisiones • Los KPIs deben medir cómo de bien o mal el sitio web está funcionando para satisfacer las necesidades de negocio a través de las funcionalidades del sitio web • Estos KPIs tendrán una parte estándar pero principalmente deberán estar personalizados para cada compañía en cada momento específico • Los KPIs deben seguir ciertas reglas para ser accionables

KPIs •Simples •Creíbles •Accionables •Relevantes •Oportunos (Timely)

KPIs • Todo KPI debe estar proporcionado dentro de un contexto, que puede ofrecerse de diversas formas • Comparar con periodos anteriores • Comparar con benchmarks internos/media • Comparar con índices de industria • Es necesario entender el valor de los valores absolutos y los ratios o los cambios porcentuales • Relevancia • Evolución • Separar tendencia y estacionalidad

KPIs: Segmentos • Los segmentos proporcionan contexto adicional a los KPIs • Filtrar • Agrupar • Filtrar • Tomar solo los datos que cumplan una condición • Agrupar • Los informessuele tener una dimensión que agrupa las métricas • Varias dimensiones hacen el informe más complejo • Dimensión de tiempo: series temporales

Categorización de KPIs

Acquisition Behavior Conversion Engagement

Acquisition Activation Retention Referral Revenue

Attention Interest Decision Action

Categorización de KPIs: Adquisición •¿Qué estaba haciendo el usuario antes de llegar a mi sitio web? •Un gran componente del marketing digital es conseguir optimizar el presupuesto de los distintos canales de marketing •Las fuentes de tráfico son los canales de marketing •Dentro de cada canal puedes profundizar para llegar a conclusiones más accionables •La información más importante es entender cómo los distintos canales están funcionando para conseguir tus objetivos

Categorización de KPIs: Adquisición •Dimensiones principales: Traffic source / medium • Direct / none • {motor de búsqueda} / organic • {motor de búsqueda} / cpc • {sitio web} / referral • {red social} / referral (social) • {lo que sea} / {lo que sea} • Agrupaciones de canales

•Principales métricas: • Sesiones (visitas) • Usuarios (visitantes) • Nuevos usuarios

Categorización de KPIs: Comportamiento •¿Qué está haciendo el usuario en mi sitio web? •Entender mejor el comportamiento del sitio web determinará en qué áreas necesitas enfocarte •El comportamiento se suele medir a través de páginas vistas o eventos • Dentro de las páginas vistas, la página de destino y la página de salida contienen información fundamental para optimizar el sitio web • Los eventos siempren requerirán la definición y contar con su medición y recogida de datos antes de plantearse un informe o análisis con ellos

Categorización de KPIs: Comportamiento •Dimensión principal: Páginas y eventos • URL / nombre de la página • Página de destino / de salida • Agrupaciones de contenido • Eventos • Búsqueda en el sitio

•Principales métricas: • Páginas vistas y páginas vistas por sesión • Duración de la sesión / tiempo en página • Tasa de rebote • Tasa de salida

Categorización de KPIs: Conversiones •¿Está el usuario realizando algún comportamiento específico que es relevante para mi negocio? •Micro-conversiones vs macro-conversiones •Modelo de negocio / estrategias y tácticas del sitio web •Todos los modelos deben definir conversiones •En cualquier herramienta de analítica digital, la medición de la conversión necesita implementación específica

Categorización de KPIs: Conversiones •Dimensiones principales: • Tipos de objetivos • Productos / características • Páginas: embudo de conversión

•Métricas principales • Objetivos/transacciones • Tasa de conversión • Tasa de conversión del embudo/producto • Valor del objetivo/ingresos

Categorización de KPIs: Retención •¿Está el usuario volviendo a mi sitio web? ¿Cómo puedo conseguirlo? •Necesitamos entender cómo los usuarios interactúan con el sitio web • Sin embargo, las principales herramientas están pensadas para medir visitas, no usuarios

•La retención afecta a la adquisición de usuarios (nuevos vs existentes), a su comportamiento (conocimiento del sitio web) y a las conversiones (interacciones necesarias para la conversión) •La retención no es un grupo de informes específico en GA (Público > Comportamiento y Embudos multicanal)

Categorización de KPIs: Retención •Dimensiones principales • Tipos de usuario • Número de sesiones • Días desde la última sesión • Cohorts

•Métricas principales • % nuevas sesiones • Nuevos usuarios • Usuarios activos X días

KPIs: Targets • Para poder ser accionables, los KPIs deben tener un valor objetivo • Solo tienen sentido dentro de una estrategia de negocio y de un contexto • La fijación de targets permitirá a todos trabajar con el mismo contexto y establecer incentivos adecuados • Es necesario definir un límite para identificar éxito o fracaso

Visualización • La primera forma de materializar el trabajo de un analista es presentar visualizaciones que permitan la toma de decisiones • Asimismo, es necesario pensar en workflows que permitan la toma de decisiones de una forma más eficiente • Un plan de medición debe incluir cómo serán estas visualizaciones para la toma de decisiones • Es la forma más práctica de validar el plan de medición con el cliente

Visualización • En ciertos casos, la visualización será puramente informacional (reporting) • No obstante, hay que dirigir la visualización hacia la acción

Visualización • Debemos poner las visualizaciones en un contexto para que cualquiera que las reciba pueda entender mejor la información • Una visualización adecuada necesita distintas versiones en función del rol de la persona que lo reciba • Una vez que el plan de medición está definido correctamente, el análisis es necesario para profundizar en la información obtenida • En otras ocasiones no será necesaria dicha profundización

• El gran potencial de la analítica digital está en la integración con otros tipos de datos

Visualización

Visualización

Visualización

Visualización

Visualización

Iterar • El proceso del plan de medición es iterativo • El propio plan de medición deberá incluir cuáles son los criterios para actualizarlo

Optimización

Analytics in real life

El Análisis sin acción es inútil

¿Por qué quieres medir y analizar?

Si quieres optimizar…

Tu opinión es solo eso No puedes predecir el futuro No hay reglas mágicas Solo debes formular las mejores hipótesis

Áreas para la optimización • • • • • • • • •

Publicidad UX Diseño Contenidos CXM Producto/funcionalidades Servicio Pricing ...

Necesitarás información adicional para optimizar ● ● ● ● ● ● ● ● ●

Heatmaps Scrollmaps Mouse tracking Grabaciones de sesión User surveys Polls Análisis técnico Criterio experto Intuicción

A/B Testing y multivariante

Personalización

ABT

Herramientas adicionales

Plan de Optimización ● ● ● ● ● ● ●

Análisis (exploratorio, heurístico,...) Definición de KPIs a mejorar Establecer un baseline Recopilar información cualitativa y cuantitativa Formular hipótesis Lanzar tests Tomar decisiones

Sin olvidar nunca que tenemos cerebro y corazón

Muchas gracias Jesús Martín Calvo www.jesusmartincalvo.com linkedin.com/in/hezumartin @hezumartin