¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?

Soy Gemma Muñoz (@sorprendida). Avinash Kaushik es mi ídolo. Y este es mi blog de analítica digital, mi trabajo y mi pasión.

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Categoría: Seminarios

03 Mar 2014 | Redes Sociales, Seminarios

No por tener muchas herramientas se accede al conocimiento

A finales del mes pasado estuve en el evento Comunica2 enGandía y, además de aprovechar para ver a mucha gente interesante, intenté poner mi granito de arena para evangelizar en la medición total a los profesionales que gestionan redes sociales en la analítica digital. Mi mensaje central es la importancia de desayunar con datos cada mañana, cómo nos ayudará a tomar decisiones el tener claras las métricas según los objetivos de negocio. Os cuento paso a paso en qué consistía para que se entienda bien la presentación que os adjunto al final.
Partimos de un caos y descontrol importante, debido al alto número de plataformas sociales donde tenemos que realizar nuestra estrategia y a las numerosas herramientas que existen a la hora de medir su rendimiento en Redes Sociales. No por tener muchas herramientas se accede al conocimiento, lamentablemente. Es más complicado que eso, hay que tener un plan.
Como bien comentaba hace unos días Avinash Kaushik en su twitter, si queremos saber el ROI en Social Media, primero hay que determinar los objetivos que tenemos y cómo vamos a focalizar nuestros esfuerzos. Una vez tenemos nuestros objetivos hay que preguntarse si se pueden describir, medir y predecir. Si no se puede… entonces esos objetivos NO nos valen.
Para ayudar a determinar los objetivos vale la pena echar un ojo a lo que mostraba John Lovett en su libro Social Media Metrics, se parte de los objetivos de negocio (Ingresar, Fidelizar o Innovar) y así podremos tener más claros los objetivos en las Redes Sociales (notoriedad, diálogo, ventas, servicio al cliente, generar comunidad o promover innovación).
Teniendo los objetivos claros, podremos definir los indicadores que vamos a utilizar y el tipo de redes sociales donde haremos nuestro esfuerzo. Es decir, tendremos más claro QUÉ HACER y CÓMO MEDIRLO. Pero no basta con tener claros los indicadores, lo importante es definir acciones a partir de los valores que tengan dichos indicadores.
Disfrutando durante la presentación 
Por eso es importante, igual que seguiremos una estrategia en Redes Sociales, avanzar en un plan de medición que nos permita actuar donde haga falta para optimizar dicha estrategia. El embudo de conversión que siempreutiliza Tristán Elósegui me parece un marco estupendo para identificar problemas y soluciones.
Hay que medir en base a cada fase del embudo y determinar los indicadores que utilizaremos en cada fase. La diferencia es que ahora no estamos midiendo únicamente los indicadores “de negocio” sino que complementamos las métricas con las propias de cada nivel:

Escuchar, Notoriedad, Diálogo, Conversión y Satisfacer serán los objetivos de cada una de las etapas de nuestro embudo de conversión: Pasar de impactar al usuario a que se convierta en FAN.

En la etapa de Escuchar, tendremos que realizar un diagnóstico tanto del entorno en el que nos vamos a mover como de la competencia que nos vamos a encontrar. La idea es ver quien habla, cómo lo hace y de qué (relacionado con nuestra empresa o persona) y así identificar perfiles, sentimientos, lugares y competencia para poder afianzar nuestro plan en Social Media.
Pasamos entonces a la etapa de Notoriedad, donde intentaremos impactar al máximo número posible de usuarios, por lo que nuestras métricas serán casi todas cuantitativas, cuánto alcance, cuántos seguidores, cuántos favoritos o me gusta por ejemplo en las redes sociales (siempre segmentar por red social y tipo de contenido para saber de qué hablar y dónde según mejores resultados). No podemos olvidar, si tenemos una web donde finalizar un negocio, obtener las métricas relacionadas también con métricas: cuantitativas como son las visitas y cualitativas como la tasa de rebote, también segmentadas por red social, tipo de contenido, página de aterrizaje, si son visitas recurrentes o nuevas, etc… Podremos entonces determinar qué mensajes obtienen mejores resultados de notoriedad, dónde y cuánto tráfico atraemos a nuestro sitio web.
La etapa del diálogo ya es algo más ambiciosa puesto que buscamos crear y ser parte de conversaciones relacionadas con el movimiento de la marca. Por lo que las métricas en redes sociales irán orientadas a este tipo de conocimiento, amplificación de mensajes, conversaciones, menciones… segmentadas por red social y tipo de mención para poder entender qué pasa y por qué. En el caso de la web, las métricas irán orientadas al tiempo o páginas vistas que medirán el interés del usuario en nuestro sitio después de conocernos vía una red social. ¿Qué tipo de contenido interesa por cada red social? ¿Qué tipo de contenido les engancha? ¿Qué producto o servicio puede llegar a interesarles? Esta información nos ayudará a ir un paso más allá, ya no hablamos de que nos conozcan, sino de que mantengan su interés.
Llegamos a la etapa que más interesa al negocio, la etapa de la conversión. El objetivo aquí es generar valor para la marca en forma de usuarios que cumplen el objetivo real de la empresa, la conversión. En este punto lo que nos interesa es saber qué contenido o producto o servicio genera más visitas a la web que se terminan convirtiendo en clientes. Cuántos clicks tenemos en nuestros mensajes en cada red social y cuántos de esos clicks y cómo terminan cumpliendo nuestro objetivo final. Mucha gente comenta que no se vende por redes sociales, pero las herramientas de analítica web, si las configuramos bien, nos pueden dar mucha información. Por ejemplo, qué usuarios que terminan comprando en una visita posterior después de tener el primer impacto en redes sociales… Esto es muy grande! Entender el proceso de compra, cómo un usuario que nos conoce vía nuestro anuncio en Facebook termina convirtiendo 3 semanas después porque nos busca en Google con nuestra propia marca J
Y terminaremos nuestro plan de medición en la última etapa, la de fidelización y satisfacción. Ahora lo que nos interesa es saber quien puede ayudarnos a influenciar a cada una de las redes y cómo podemos dar servicio a nuestros clientes resolviendo incidencias propias de atención al cliente. Así podremos aumentar beneficios rebajando las consultas que se realizan a nuestro call center, por ejemplo. Y las recomendaciones a los seguidores de cada usuario convertido nos ayudarán a establecernos sólidamente en este entorno: Retener a un cliente es infinitamente más barato que captar uno nuevo J

Gemma Muñoz

Realmente lo que importa en una red social es lo que pasa después de la participación. Entender el comportamiento en cada una de las fases del embudo de conversión nos ayudará a optimizar la estrategia al máximo.

Finalmente, ya sabéis que estoy muy pesada últimamente con la visualización y la transmisión del conocimiento, es importante saber cómo mostrar la información, tanto a nosotros mismos para tomar decisiones en base a los datos como a los directivos de la empresa para explicar qué se está consiguiendo en base a nuestros esfuerzos. Podemos partir de una tabla básica para ver cómo vamos evolucionando pero lo interesante es tener un buen cuadro de mandos para saber qué pasa y por qué y qué puedo hacer al respecto.
Un último apunte: no hay que quedarse en el análisis descriptivo de qué está pasando, hay que ir un paso más allá prediciendo qué pasará con cada una de las acciones propuestas (hipótesis) para terminar con lo que realmente cambia las cosas, el análisis prescriptivo: qué hemos de hacer y dónde para optimizar nuestra estrategia en Redes Sociales.
Os comparto mi presentación, espero que os resulte interesante y que empecéis a medir de verdad para que os valga la pena el esfuerzo de desayunar con datos.

Analítica para Redes Sociales por Gemma Muñoz

17 Mar 2013 | Seminarios

Ojalá que las hojas no te toquen el cuerpo cuando caigan para que no las puedas convertir en cristal…

Hace unas semanas participé en uno de mis eventos preferidos de Analítica Web en España, decidí hablar de las fuentes de tráfico y cómo medimos su rendimiento.

Básicamente lo que quería exponer es que no podemos limitarnos a medir nuestras fuentes de adquisición por el número de visitas que atraen ni por su tasa de conversión solamente. Hay algo más, hay mucho más.

Hay que medir a cada una de las fuentes de forma que sepamos qué nos aporta cada una (a nivel de marketing y a nivel de branding y a nivel de conversión y a nivel de retención… a todos los niveles) para poder invertir en ellas de forma que podamos ser competitivos y sacar el máximo rendimiento a nuestro negocio.

Es decir, además de las conversiones, debemos sin duda medir la efectividad de las microconversiones. Esto parece difícil de hacer o entender, por eso me pareció interesante realizar una comparativa de lo que expongo en el post con el fútbol. ¿No os parece que con el fútbol se puede explicar cualquier cosa? :)))

La pregunta básica que me hago es… ¿queremos gastarnos el 100% de nuestro presupuesto en una fuente que actúa como última atribución? ¿o debemos buscar la mejor combinación de fuentes que nos permita ser fuertes en captación, interés, conversión y retención?

Nuestro objetivo deberá ser conocer al máximo nuestras fuentes, qué tipo de usuarios trae cada una de ellas y qué paso significan en el ciclo de vida del ciente para lograr la mejor distribución de presupuesto posible sin tirar ni duplicar esfuerzos e inversión.

Tener al mejor jugador del mundo en tu equipo puede marcar la diferencia, pero tener el mejor equipo del mundo puede hacerte llegar más lejos.

Está todo explicado en esta presentación, que realicé en el Practitioner Web Analytics que se realizó el pasado 14 de marzo en Barcelona y al que tuve la oportunidad de asistir a comentar estas ideas 🙂
Espero vuestros comentarios!

Análisis Fuentes de Tráfico en Analítica Web from Gemma Muñoz

Esa misma tarde me invitaron a participar en el Conversion Thursday de Barcelona y comenté junto a Ricardo Tayar y a Pere Rovira distintos aspectos de la analítica web, aquí tenéis el vídeo, por si tenéis un ratito 🙂

¡Está siendo un mes de marzo muy intenso!

05 Nov 2012 | Seminarios

La experiencia nos ha demostrado que a la persona no le resulta nada más difícil de dominar que su lengua.

Este fin de semana pasado estuve en el EBE dando una conferencia sobre Analítica Web. Para mí ha sido muy especial porque cuando en noviembre de 2008 empecé mi cuenta en Twitter, me llamó la atención que casi todo mi Timeline hablaba de un evento en Sevilla, señalando tanto conferencias como lo bien que se pasaba 🙂
Años después me han invitado a hablar en el espacio #AnaliticaEBE y no me lo he pensado dos veces y para Sevilla que me he ido a intentar aportar mi granito de arena para que los asistentes empiecen a descubrir que esto de la analítica web no va de datos sino de conocimiento. Que si tienes una web/blog y dices que tienes 5mil visitas y se quedan 4 minutos de media no estás haciendo analítica web sino que estás dando datos solamente. Que lo que de verdad te interesa es saber qué pasa en tu web/blog y qué puedes aprender para tomar decisiones y tener una web/blog de alto rendimiento: orientado a cumplir objetivos, TUS objetivos.

Mi ponencia se titulaba “Las personas mienten, las pruebas no” haciendo un guiño a la famosa frase de Gill Grissom (“CSI Las Vegas”) puesto que soy muy dada a las analogías y para mí un analista web se parece mucho a la policía científica J ¿Por qué? Porque el analista web se enfrenta siempre a la escena del crimen (la web/blog), recoge pruebas (extrae datos), las analiza y llega a una conclusión que permite esclarecer lo que ha pasado y tomar medidas al respecto. ¡La base es la misma!
Por eso, cuando alguien proclama que tiene 5mil visitas que se quedan 4 minutos de media, para mí es como si un policía científico dice que el crimen está resuelto porque tiene una huella dactilar en el pomo de la puerta y una mancha de carmín en una copa. En ambas situaciones no es suficiente dar datos o exponer pruebas.
Se necesita algo más: transformar los datos o las pruebas en información analizando todo a conciencia para llegar a conclusiones que me permitan saber qué funciona, dónde funciona y cómo funciona. Si no, no estamos haciendo analítica web, estamos haciendo otra cosa, pero no analizando.
Todo esto está muy bien, pero ¿eso cómo se hace?
Tenía solamente una hora de exposición así que me he centrado en una metodología de 5 pasos que incluye:
1. Implementación de la herramienta de analítica web:
Básico para empezar a recoger datos. Me he centrado en Google Analytics porque es la herramienta gratuita que ha democratizado el uso de la analítica web, pero cualquier herramienta será válida, ya que la analítica web no es tanto una herramienta técnica como una herramienta de negocio. En la presentación se incluye la URL donde está el código base para la implementación.
2. Personalización de la herramienta de analítica web:
El código de la herramienta es el mismo para todas las webs, no hace distinción si es un ecommerce, una web de contenidos, un blog… Aquí es donde hay que hacer un pequeño esfuerzo para poder orientar la herramienta a lo que interesa según el tipo de negocio. En el caso que nos ocupa, al ser un evento dirigido a Bloggers, me he centrado en personalizar la tasa de rebote (la métrica que indica el interés que produce tu web/blog en un primer vistazo). Normalmente en Google Analytics esta tasa hace referencia a si la visita se limita a ver la página por la que entra en el sitio o va más allá y visualiza más de una página. Es decir, está orientada a la navegación del usuario. Esto para un blog no tiene mucho sentido puesto que hay muchas visitas que se limitarán a leer el último post y eso no quiere decir que no hayan tenido interés.
Por eso en blogs siempre hay que cambiar el criterio de esta métrica y orientarla a la realidad: Lo que nos interesa es que el usuario lea el artículo. Google Analytics nos permite adaptar técnicamente esta métrica en base al tiempo de estancia del usuario, por lo que lo ideal es determinar cual es la duración mínima que se considera como “usuario interesado” en nuestro contenido. Yo he establecido que menos de 40 segundos es signo de no haber enganchado al usuario, pero se puede poner a gusto del consumidor J Únicamente hay que añadir una línea de código para que la herramienta mida lo que nos interesa medir.
¿Empezamos ya a medir? NO.

En analítica web lo importante es tener bien claros los objetivos de la web/blog. Mucha gente me comenta que ellos no miden su web/blog porque no está orientado a la venta… ¿y qué? Digo yo que estaremos persiguiendo objetivos… si no, apaga la web/blog directamente. Pensemos en nuestra web/blog y apuntemos todos nuestros objetivos, priorizándolos.
Si el sitio web es un ecommerce y el objetivos final es la venta entonces no hace falta determinar objetivos en la herramienta pero si el sitio web no tiene una conversión tan directa es VITAL el establecer los puntos de éxito que tengamos en la web. El ejemplo que utilicé en la ponencia fue mi propio blog, los datos son fake porque yo no mido mi blog J Anda que no me cayeron tuits indignados por esto, jejeje, pero es que una no tiene ganas de medir en casa después de medir todo el día para otros, ya se sabe que en casa del herrero, cuchillo de palo J
Pues bien, mis puntos de medición son dos, uno real (clicks en el link a mi empresa) y uno ficticio (clicks en un supuesto botón de contacto). Estos dos puntos clave para medir el rendimiento de mi blog (dado que indican que puedo hacer negocio) los señalo en la herramienta como Objetivos Principales. Podemos tener hasta 20 dados de alta y activarlos o desactivarlos según vayamos necesitando. 
No olvidemos dar un valor económico a cada uno de los objetivos, es la clave para estos sitios que no son ecommerce. Si tu sitio es ecommerce el valor del objetivo de venta es la propia venta así que no se debe dar valor al resto de objetivos ya que si lo hacemos estaremos contaminando el objetivo final de cualquier ecommerce: la venta.
Este valor por objetivo es únicamente para el analista por lo que no hay que tener miedo de ponerle lo que mejor nos convenga. Es decir, si uno de mis objetivos es que me contacten y sé que de las 100 visitas que tengo en la página con mis datos personales me contactan luego 30 para dar por ejemplo una conferencia y esa conferencia me supone un dinero, puedo dividir ese dinero entre 100 para afirmar que cada visita a la página de contacto más o menos me supone 10 euros. Así podré determinar cuánto me ha supuesto la consecución de cada uno de los objetivos. Si no tenemos una base económica de ningún tipo para asociar al objetivo, se puede hacer por prioridades. Si para mi blog lo importante es que me contacten vía la empresa, entonces le daré un valor de 10 a este objetivo y un valor de 5 al contacto en mis datos personales, por ejemplo. Lo importante es darle un valor SIEMPRE.
3. Recogida de datos
Una vez tengo mi herramienta preparada y orientada a objetivos es el momento de empezar a recoger datos. ¿Y qué tipo de datos me interesan? Los cuantitativos y cualitativos. Es decir, combinar el número de páginas vistas de cada uno de los posts de mi blog con el número de objetivos conseguido. ¿Con qué fin? Con el fin de aprender qué tipo de contenido es el que me funciona para conseguir mis objetivos.
4. Es el momento de analizar
Y para eso explico que hace Google Analytics por nosotros, y como para cada uno de mis posts toma las veces que se ha visto el artículo (páginas vistas) y lo combina con el número de objetivos alcanzado y lo más importante: EL VALOR que le hemos dado a cada uno de ellos (los 10 euros). Por lo que tenemos una nueva forma de ver los datos de cada uno de los posts que hemos escrito: El valor de página que indica qué tipo de contenido me sirve para qué. En el ejemplo podemos observar cómo hablar de Redes Sociales me trae el doble de visitas que el resto de posts pero el valor de ese contenido en base a mis verdaderos objetivos no es ni mucho menos el más importante.
5. Aprender y tomar decisiones
Por eso el analista web lo que hace es sacar conclusiones del tipo “Escribir sobre Redes Sociales me aporta mucha captación pero si el post trata de Dashboards, consigo cumplir mis objetivos”. Este tipo de conocimiento es el que me ayuda a tomar las decisiones en el futuro y a determinar sobre qué me interesa escribir si quiero cumplir mis objetivos: Es decir, actúo en base a lo que me interesa y en base a mi estrategia final.
6. Bonus
Si sigo profundizando en los datos, que es lo que vamos a hacer en cuanto tomemos conciencia del potencial que tiene todo este tema de analizar en base a mis objetivos reales, puedo ir todavía más allá como a saber exactamente qué tipo de contenido funciona para cada tipo de objetivo. Utilizar los segmentos avanzados me ayudarán a determinar que si escribo sobre dashboards conseguiré más visitas a mi web de empresa y si escribo sobre métricas básicas entonces lo que consigo es que me contacten como ponente. ¿Os imagináis lo que puede ayudar en una estrategia de blog corporativo saber que hablar sobre un producto o servicio ayuda más a cumplir este objetivo? O que cada vez que cumplimos este objetivo nos está haciendo ganar este dinero y que si no escribimos sobre esto estamos dejando de ganar x euros… Nos permite hablar de tu a tu en el lenguaje que entienden los jefes: el financiero y dejar de ser “los que escriben” para convertirnos en “los que nos ayudan en la estrategia de la empresa”.

Por otro lado si ponemos aún más información a los datos, el conocimiento será todavía más interesante. Si combinamos el post con la fuente de origen de la visita añadiendo una dimensión secundaria al informe, podemos saber dónde están los usuarios que cumplen nuestros objetivos y tener claro dónde ir a buscar más JEn el ejemplo, después de sobreponerme a saber que desde Google Plus tengo muchas visitas, aprendí que eran los usuarios de Facebook los que cumplían mis objetivos. ¿Interesante? Si no lo crees es que no llevas un analista web dentro J
Cualquier dimensión secundaria puede ser interesante para profundizar, hazte preguntas, ¿Son los usuarios recurrentes los que cumplen mis objetivos? ¿Me funciona mejor esta keyword en buscadores que esta otra desde el punto de vista de mis objetivos? ¿Qué autor de mi red de blogs consigue mejor los objetivos? ¿Cuánto tiempo de media necesita una visita para cumplir mis objetivos? Todo lo que se te ocurra arrojará luz sobre la estrategia a seguir, lo que funciona y lo que no tanto para lo que realmente nos importa: Nuestros objetivos con la web o el blog.
Creo que en un momento de la charla me emocioné y dije algo así como “Podrás dominar el mundo con la analítica web”. Me pasé, de acuerdo, pero de verdad que cuando empiezas a analizar y a ver lo que pasa en tu web o blog desde los ojos de lo que quieres conseguir, sientes el poder en tus manos, como Grisson y su equipo. Y… quien no se apasiona por lo que hace no disfruta del todo J
Espero que los asistentes a la conferencia la encontraran útil e interesante y para los que no, aquí os dejo las diapositivas. Cualquier duda o comentario estaré por aquí 🙂

Analítica Web para Blogs from Gemma Muñoz

Pd. Gracias por las fotos a los asistentes que las colgaron en twitter!!!!

20 Ago 2012 | Seminarios

¿Quién osó luchar con los dioses, y quién con el Único? Es hermoso ser un discípulo de Homero, aunque sea el último.

Después de unos meses muy llenos de trabajo, por fin puedo contar la experiencia que tuve el pasado mes de mayo. Tuve la oportunidad de asistir a la primera conferencia en Europade la gente de Semphonic . Esta conferencia, llamada Xchange , no es una conferencia a la antigua usanza, en la que distintos ponentes hablan de temas relacionados con la analítica o el marketing digital. No. Es algo más. Me ha cambiado la forma de ver las cosas.


Las palabras que más se repiten en la presentación, a cargo de Gary Angel, es COMPARTIR EXPERIENCIAS. Y efectivamente de eso se trata, de compartir experiencias. Casi todos los asistentes (más de 80) son practitioners, o lo que es lo mismo, profesionales que se dedican en primera persona a la analítica digital y que saben de qué va esto de remangarse y bucear entre los datos para sacar conclusiones. 
Por eso lo más interesante es precisamente compartir, nunca había estado en una conferencia con tanto networking. Además yo era la única española por lo que además de conocer distintos perfiles de analistas tuve la oportunidad de conocer distintas empresas y formas de trabajar, que no conocía más que de lectura de blogs. Al final todos nos hemos regido por el mercado americano, por lo que conocer a fondo el europeo me pareció fascinante 🙂
Empieza el día con una mesa redonda con profesionales de Nokia, Comcast, Financial Times, Allesklar, hablando de Big Data, o lo que es lo mismo, la integración total de los datos de todos los canales posibles. Se comienza la discusión con la pregunta de “¿Cuán grande debe ser una empresa para plantearse invertir en tecnología que gestione todos los datos de los que disponemos en internet?”. Casi todos los miembros de la mesa usan Adobe Omniturepara integrar datos y herramientas de Business Intelligence para sacar el máximo partido al canal online.
La idea es focalizar la optimización en el cliente y convencer internamente a los responsables de la empresa para tener una plataforma preparada para integrar los datos. Esto es lo más importante, da igual la tecnología utilizada, se habla también de Microstrategy y Tableau, hay que integrar bien los datos.
La queja generalizada son los dashboards de Omniture y la elevada inversión en tener una buena implementación de esta herramienta. También el miedo a desbordarse con la gran cantidad de fuentes y datos y al final no llegar a buenas conclusiones. Lo más interesante de esta mesa redonda es que las empresas representadas comentan una a una sus problemas, sus estrategias en cuanto a los datos… En definitiva, comparten.
Pero lo bueno viene a continuación: empiezan los llamados huddles. Los asistentes al evento se dividen en 4 grupos de unas 20 personas y cada grupo se va a una sala a hablar sobre el tema que han elegido. Y cuando digo a hablar, es eso, no es una conferencia, el lider del huddle expone brevemente el tema, la gente se presenta y la conversación va fluyendo. La gente comparte 🙂.Hay posibilidad de acudir a 3 huddles diarios además de la introducción del primer día y el cierre de la segunda jornada.
La primera regla del xChange es que no se puede twittear demasiado. La gente está contando su experiencia y no es plan de twittear “la gente de IBM ha tenido problemas con Google Analytics a la hora de atribuir al canal correcto las conversiones y ha invertido xmil euros en generar su propio modelo de atribución basado en modelos predictivos y bla bla bla”  🙂  Se garantiza la confidencialidad y así todos se quedan tranquilos y pueden explayarse sin temor.
Yo voy a destacar las conversaciones que más me gustaron, la verdad es que el nivel era bastante alto:
Mi primer huddle trata sobre cómo pasar de la analítica web a la analítica de cliente y lo lidera Gary Angel. Se empieza hablando de las diferencias de compromiso por parte del cliente en una tienda física y una tienda online, de estudiar los caminos que siguen los usuarios en una web que no vende, de cómo estudiar la optimización de las campañas offline, de la creación de modelos de atribución propios de cada negocio para la estrategia online, de cómo medir el enganche del usuario en la web…
Nadie enseña nada, no hay powerpoints, solamente conversación y distintos puntos de vista a la hora de llegar a conclusiones. Se tocan temas como la comunicación con el departamento de marketing, se comparten métodos estadísticos centrados en el estudio de la conducta del usuario… esto es la conclusión: Lo importante y lo que se mide no es tanto el contenido, el diseño, sino el usuario: Su conducta.
Se centra la conversación precisamente en la medición de la conducta: en el análisis de abandono del carrito de compra: qué tienen en común los que se van y en qué se diferencian del resto. En qué mira el usuario cuando llega buscando un determinado producto, ¿lo compra directamente? ¿mira otros? ¿cuáles? ¿termina comprándolo? Interesante el estudiar la correlación entre la conducta del usuario online y el usuario offline. No falta la eterna discusión de cómo medir correctamente en redes sociales y entender a los usuarios que nos conocen desde las distintas plataformas.
Ya no se hace tanto hincapié en las métricas de averages o medias (“Kill the averages”), sino que la clave del análisis reside en el estudio del grupo de usuarios que nos interesa (los que compran, los que se registran, los que llegan desde un determinado canal) hasta llegar a ser capaces de pensar en Personas, no en usuarios de la media.
Aquí se abre un debate interesante sobre la cada vez más acuciante necesidad de que el usuario haga login para no centrarnos en segmentos sino en el cliente individual. Muchos de los presentes comentan que desde que se puede hacer el login desde el usuario de facebook ya que a los clientes les resulta menos agresivo y funciona muy bien para poder personalizar contenido y ofertas.
En resumen, el nirvana de los datos será conseguir saber exactamente quienes son, de dónde vienen, por qué y qué hacen finalmente en nuestro sitio web. Y esta conclusión la comparten todos los asistentes, cada uno proveniente de un país y de una empresa diferente 🙂
Entre huddle y huddle se puede practicar el networking, como pasas por 6 distintos y no siempre con la misma gente al final conoces a todos los asistentes y puedes seguir debatiendo con ellos. Se forman conversaciones muy interesantes, la verdad. La comida también sirve para hablar con la gente puesto que la norma es que se van llenando las mesas según vas llegando, por lo que nunca te suele tocar la misma persona al lado y terminas comentando con la gente de ASOS cómo deciden presentar los artículos, con la gente de IBM cómo y hacia dónde están evolucionando las herramientas, con la gente de Toyota la conducta del usuario, que no compra el coche online pero sí lo elige antes de ir al concesionario… Los problemas, los logros, todos opinamos y aprendemos de los demás. Como un master en la vida del analista digital en 2 días 🙂

Lo que más me ha gustado es la cantidad de nacionalidades distintas que había. Cuando voy a un evento en España, el 99% de los asistentes son españoles. Cuando voy a un evento en USA, el 99% de los asistentes son norteamericanos. Aquí había más de 15 nacionalidades distintas (USA, GB, Francia, Alemania, República Checa, Bélgica, Holanda, Eslovenia, Finlandia,…) De verdad, lo más interesante fue hablar con gente que se enfrenta a los mismos retos, a distintos desafíos, es alucinante ver por un lado todo lo que tenemos en común y por otro todo lo que nos separa 🙂  Mi impresión final es que lo que nos une es nuestro trabajo y la forma de hacer las cosas y lo que nos separa son las empresas, el que nos dejen optimizar formando parte del ciclo de marketing. La buena noticia es que esto poco a poco está cambiando y los clientes de ahora están mucho más mentalizados de que medir es importante para lograr cumplir objetivos.
El siguiente huddle que me gustaría destacar es el de Isabelle Mouli-Castillo, director ejecutivo online de IBM. El tema era cómo medir la eficiencia del sitio web cuando no está orientado a la venta.
Fue muy interesante escuchar las diferentes experiencias con encuestas, estudio de los clicks en formularios y determinadas páginas y el uso de las redes sociales, cómo el análisis cualitativo se enriquecía con la opinión de los usuarios y las diferentes herramientas que se utilizaban. Salieron a colación Tealeaf, Clicktaley varias tipo Kissinsights, 4q… La media de respuestas obtenidas en encuestas es de un 15% por lo que se llega a resultados válidos en un tiempo relativamente corto.
Se siguió hablando de medir el éxito en sitios web destinados a dar soporte al cliente, en este caso se barajaron diversas KPIs que ayudan a saber el rendimiento:
–       Tiempo en la zona de ayuda
–       Relación entre usuarios y número de búsquedas y respuestas
–       Introducción de una pregunta tipo “te ayudó la respuesta?”
–       Frecuencia de uso (si hay login involucrado)
–       Tasa de rebote después de realizar la consulta
En casi todos los casos que se expusieron se empieza definiendo la estrategia online y luego se definen las KPIs asociadas al objetivo global o se estudia página a página y se definen las KPIs para medir el éxito en cada una de ellas. Parece que la tendencia es ir paso a paso y utilizar esta segunda táctica cada vez más.
Se comenta lo difícil que resulta hacer un Test A/B por no poder determinar la métrica asociada al éxito real. ¿Hay que limitarse a las métricas de tráfico? Es cuando salen a colación KPIs relacionadas con consumo de contenidos, con registros o leads, con la descarga de documentos… A mí lo que más me llamó la atención fue que uno de los sitios webs más importantes a nivel ecommerce tenía muy en cuenta la métrica “Frecuencia de conversiones después de usar la atención al cliente”. ¿Qué mejor tasa de éxito para medir si ha dado resultado el departamento de atención al cliente?
Lo que queda claro es que hace 10 años se buscaba el teléfono como vía de contacto mientras que ahora se llama porque no se encuentra ninguna otra vía mejor.

Finalmente me gustaría comentar mi propia experiencia sobre liderar dos de los huddles de la conferencia: Analítica Web y Análisis Predictivo. La verdad es que el primero me resultó complicado, era mi primera vez 🙂  Pero en el segundo disfruté muchísimo. En ambos todos compartimos nuestras experiencias al respecto, que pasaban por técnicas estadísticas como regresiones y correlaciones, árboles de decisión, data mining…
Cuando el analista se siente cómodo en los dashboards de control, en el análisis de su día a día, es cuando necesita ir un paso más allá y entra en escena el análisis predictivo 🙂 Se recomienda el libro Handbook of statistical distributions & applications, lo más completo para iniciarse en la estadística aplicada a modelos.
Lo que todos teníamos claro es que cuando se habla de análisis predictivo no estamos hablando de un pronóstico, sino más bien de un resultado de analizar y construir unos modelos con diferentes segmentos de datos con el fin de que el pasado sirva para determinar nuestro futuro.
Se estuvo discutiendo mucho sobre la metodología CRISP-DM que se refiere a entender primero el negocio, luego los datos de los que disponemos, preparar y analizar la información, hacer modelos, evaluarlos y finalmente la toma de decisiones. La mayoría de los asistentes al huddle tenían relación con el mundo del CRM y los casos que se exponían iban por ese camino: la integración de los datos de la web con los datos de los clientes que ya se tienen en nuestras bases de datos. En mi opinión personal, el futuro de la analítica digital va por aquí, como comentaba Gary Angel en su huddle: centrar el análisis en el cliente, en lugar de en la web, en el negocio…
Me resulta muy difícil transmitir en estas líneas lo que se encuentra en esta conferencia, espero haber podido acercaros un poquito a lo que se está gestando en Europa. Creo que es una de las experiencias más enriquecedoras que he podido tener como profesional. En el marco incomparable de una ciudad como Berlín, esperemos que el año que viene gane Mallorca, que fue una de las que se barajaron como posible destino en 2013 de la conferencia 🙂
Gracias a Nicolas Malo por las fotos.
Otros asistentes hablan de XChange:
Nicolas Malo cuenta su experiencia el primer día y el segundo día de conferencias
Gary Angel reflexiona sobre lo que se vivió en Berlín
Jacques Warren comparte su vivencia a lo largo de las dos jornadas del XChange Europeo.



07 Jun 2011 | Seminarios

Es muy probable que las mejores decisiones no sean fruto de una reflexión del cerebro sino del resultado de una emoción

El pasado domingo realicé una ponencia en el I Congreso Web de Zaragoza, la verdad es que fue una experiencia muy positiva.

Estuve en ponencias sobre SEO y sobre Social Media y algunas me parecieron sumamente interesantes. Lo que más me gustó es que en ambos campos se empieza a repetir la consigna de que HAY QUE MEDIR para optimizar resultados, así que la labor de evangelización que desde hace unos años estamos realizando parece que no cae en saco roto.

Las ponencias que más me gustaron y están colgadas en la red:

Señor Muñoz

Clinic SEO

Ricardo Tayar

Me gustó también @elqudsi pero no encuentro su ponencia en ninguna parte 🙁

Yo estuve hablando de Analítica Web, para variar, y me centré en la importancia del estudio de los embudos de conversión para realmente optimizar nuestro negocio online. Si tenemos como objetivo aumentar los ingresos, no podemos limitarnos a atraer o captar más visitas a lo loco, sino estudiar cada categoría o producto por su parte para determinar cómo podemos optimizar lo que le rodea:

  • El público al que ha ido dirigida la campaña
  • La página de aterrizaje de la campaña
  • El proceso de compra del producto o adquisición del servicio

Conociendo el problema o, como me gusta llamarlo «lo altamente mejorable», podremos enfocar nuestros esfuerzos hacia un mismo punto, siendo mucho más efectivos y rentables.

Edito el 4 de julio para poner el link al vídeo donde está el total de mi ponencia (46 minutos, aviso!) en el Congreso. Alguien tenía que hablar sobre Embudos de Conversión largo y tendido 🙂

Esta filosofía o método de trabajo lo comenté ampliamente en este post sobre estrategia, por si queréis complementar las diapositivas de la ponencia:

Embudos de Conversion
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Espero que este congreso vaya a más año tras año, enhorabuena a los organizadores.

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