Modulo Web Analytics. ClaseNº1. Prof. Gustavo Saientz. Fecha: 16-06-2010
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Curso de Web AnalyticsAnálisis del tráfico y comportamiento on-line
16 de Junio de 2010
Gustavo [email protected]
INTRODUCCION A WEB ANALYTICS
¿POR QUÉ ES IMPORTANTE?Contexto
Internet es un medio masivo
3750MVentas por eCommerce 2008
Población 40.9MUsuarios de Internet 20M
Tiempo Online 32.4h
91%% Compradores Online
Penetración de Internet 49%
Es altamente medible y en tiempo real
Internet refleja lo que sucede fuera de línea
37%37%
17%17%
20%20%
30%30%
67% de las búsquedas online son realizadas para informarse al respecto de una empresa, producto, servicio o slogan derivado de algún canal Offline.
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.
Estudia al universo completo de personas
VS
Internet es flexible
¿QUÉ ES WEB ANALYTICS?Definiciones
¿50.000 Usuarios únicos?
¿1.000.000 Page Views?
¿50.000.000.000 Hits?
¿Qué NO es web analytics?
• No son visitas a un sitio
• NO es un software
• NO es un conjunto de reportes
• NO es una herramienta
• NO es un sinónimo de “Google Analytics”
¿Qué es Web Analytics?
Se conoce como “Web Analytics” al conjunto de técnicas, metodologías y herramientas que permiten medir, analizar y entender el comportamiento de los usuarios en la web, con el propósito de introducir mejoras en nuestras estrategias que tiendan a maximizar el cumplimiento de los objetivos del negocio.
Captura Procesamiento Análisis Reporte de datos
OBJETIVOSEstrategia de implementación
Definición de Objetivos
• Definir objetivos propios del Negocio y NO de Tráfico Web.
• Deben ser Medibles.
• Puede definirse objetivos secundarios propios de Internet.
Ejemplos:•Incrementar las ventas•Generar una base de datos de prospectos•Generar Awareness de una nueva marca•Fidelizar al cliente con una determinada marca o producto
Ejemplos:•Incrementar las ventas•Generar una base de datos de prospectos•Generar Awareness de una nueva marca•Fidelizar al cliente con una determinada marca o producto
INDICADORESEstrategia de implementación
KPI: Key Performance Indicators
DEFINICIÓN: Los indicadores clave de desempeño son métricas financieras o no financieras, utilizadas para cuantificar objetivos que reflejan el rendimiento de una organización. Estos indicadores son utilizados en inteligencia de negocio para asistir o ayudar al estado actual de un negocio a prescribir una línea de acción futura. Fuente: Wikipedia
Elección de indicadores (KPI / KSI)
• Se deberán definir indicadores clave para cada objetivo planteado.
• Deben reflejar el éxito o fracaso del objetivo planteado.
• Deben derivar en acciones concretas de optimización.
• No utilizar indicadores que no respondan a una pregunta del negocio.
Ejemplos:•Incrementar las ventas Cantidad de transacciones / Monto facturado•Generar base de datos de prospectos Cantidad de personas registradas•Generar Awareness de una nueva marca Indice de difusión•Fidelizar al cliente Indice de fidelización
Ejemplos:•Incrementar las ventas Cantidad de transacciones / Monto facturado•Generar base de datos de prospectos Cantidad de personas registradas•Generar Awareness de una nueva marca Indice de difusión•Fidelizar al cliente Indice de fidelización
NIVELES DE DATOSIntroducción a los Datos en Web Analytics
Niveles de datos
Nivel Operativo básicoNivel Operativo básicoNivel Operativo medioNivel Operativo medio
Nivel estratégicoNivel estratégico
3 niveles de datos que proporcionan información distintos perfiles en la organización
Counts (conteo): poco procesamiento
• Hits (no se usa más): Cada petición realizada al servidor Web, ya sea un archivo html, una imagen, un script, un archivo flash, etc.
• Pageview (página vista): Cada página descargada desde el servidor web.
• Visitas:Sesiones de navegación de un usuario que permanece por un determinado tiempo en el sitio.
• Visitantes / Usuarios únicosUsuarios identificados unívocamente que visitan un sitio en una o varias sesiones diferentes.
Nivel O
perativo básicoN
ivel Operativo básico
Counts (conteo): poco procesamiento
• Transacciones• Pedidos• Registros• Búsquedas• Clicks• Impresiones• Vistas de videos• Etc.
Nivel O
perativo básicoN
ivel Operativo básico
Indicadores: algo de procesamiento
• Páginas por visita• Visitas por visitante• Tiempo de sesión• Tiempo por página• Búsquedas por visita• Etc.
Nivel O
perativo medio
Nivel O
perativo medio
KPI: mayor procesamiento
• Stikiness• Freshness factor• Success In Finding Employment After Graduation• Etc.
Nivel estratégico
Nivel estratégico
FUENTES DE INFORMACIÓNAdquisición de datos
Pensamiento sistémico
Las 5 categorías de acuerdo a Russell Ackoff:
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).
Sistemas de información
Fuentes primarias de información:
• Generadas por la empresa con un objetivo particular
• Se conoce la metodología
Fuentes secundarias de información:
• Generadas por terceros
• Son útiles para la organización pero se desconoce su metodología.
Ejemplos…
• ¿Qué fuentes primarias de información conocen?
• ¿Qué fuentes secundarias de información conocen?
Posibles fuentes de información
• Herramienta de Web Analytics
• Sistema de Encuestas online• Plataforma de E-Mail
Marketing• Ad-Server• CRM
Ad ServerAd Server
E-Mail MarketingE-Mail Marketing
Web
Dat
aW
eb D
ata
Surv
ey T
ool
Surv
ey T
ool
HERRAMIENTASAdquisicón de datos
Herramientas de Web Analytics¿Cómo capturar y procesar los datos necesarios para alcanzar la sabiduría?
Fuentes primarias (on-site):
Fuentes secundarias (off-site):
Tipos de herramientas
Web LogsWeb Logs
Web Server
Logs Tags
Web Server
HerramientaWeb Analytics
HerramientaWeb Analytics
Procesamiento de Log Files
• Ventajas:– El servidor SIEMPRE genera un Log file– Se capturan todas las transacciones realizadas (no
solo PV)– Se puede mantener un histórico para ser procesado /
analizado con cualquier herramienta– El método es independiente de las características del
navegador/computadora/plataforma del usuario
Procesamiento de Log Files
• Desventajas:– El procesamiento de los logs puede demorar varias
horas o días.– Generalmente se debe tener acceso “físico” al
servidor para acceder al log.– No es posible capturar datos como resolución de
pantalla, colores, plugins instalados, etc.
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)"
Page Tagging
• Ventajas:– Relativamente fácil de instalar– Permite ser utilizado mediante servicio hosteados
externamente (modo ASP)– Permite medir “eventos” que no son ejecutados en
el servidor (AJAX, Flash, etc)
Page Tagging
• Desventajas:– Si el usuario interrumpe la carga de la página, esta
puede no ser contabilizada.– En sitios con varios dominios o sub-dominios, la
implementación es mucho más compleja.– Si se cambia de herramienta, no se puede acceder a
un histótico.
Ejemplo de Tag (Yahoo Web Analytics)
OTRAS HERRAMIENTASAdquisición de datos
On exit survey
On exit survey
On exit survey
Customer Driven OptimizationCustomer Driven Optimization
E-Mail Marketing tools
Checklist
Definición de objetivos
Elección de indicadores (KPI / KSI)
Adquisición de datos (herramientas)
¿Y AHORA…?
ANALISIS DE DATOSRegla 10/90
Regla 10 / 90 (Avinash Kaushik)
Cada 10 dólares que invertimos en herramientas, deberíamos invertir 90 en análisis de los datos (inteligencia).
ACCIONAR SOBRE LAS METRICASOptimización de resultados
Conversion Path
• Es el camino que sigue un usuario para convertir el objetivo de su visita.
• Generalmente consta de varios pasos y se representa con un embudo (o funnel).
ObjetivoObjetivo1122
33
44
55
66
Funnel / Conversion rates
10%
40%
CTR: 1%
BannerBanner
Micro conversiones
5%
Impresiones: 1 millón
Visitas: 10 mil
Visitas: 1000
Visitas: 400
Ventas: 20
20 x $100 = $2.000
Conversión
Funnel / Conversion rates
12%
45%
CTR: 1.5%
Banner 2Banner 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
Experimentar
• A/B Test• Experimentos multi-variable• Mix de medios• Comunicación• Estrategia de precios• Ofertas y promociones
Medir siempre el resultado de los experimentos y pruebas
Medir siempre el resultado de los experimentos y pruebas
Aprender y ejecutar
• Buscar conclusiones relevantes al negocio
• Aprender de lo bueno y de lo malo
• Tomar acciones que puedan influir sobre los KPIs elegidos
• Cada pequeño cambio puede hacer una gran diferencia
EN RESUMEN…Web Analytics
Resumen
• Web Analytics es acerca del Negocio y no del tráfico
• Objetivos Datos Análisis Conclusiones Acciones
• Hacer foco en el Análisis más que en la Herramienta
• Incorporar la medición a la cultura de la organización
• Hay que estar dispuesto a probar y equivocarse
• El análisis web es un proceso de mejora continua
¡Gracias por su atención!
¡Gracias por su atención!¿Preguntas?