Presentación de las Madrid Geek Girls en el Open Digital Day del 29 de noviembre, Madrid

1. Madrid, 29 de noviembre de 2012
Proyecto de analítica web
#OpenDMGG

2. Índice
● Por qué estar en Internet
● Del insight a la acción – cómo estar en Internet
● Analítica web
● Estrategia SEO
● Fuentes de tráfico y campañas
● Social Media y creación de comunidad
● Reporting y optimización
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3. Oportunidad
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4. ¿Por qué estar en Internet?
● Descubrir una oportunidad:
‐ Estudio de mercado
‐ Análisis interno o externo
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5. ¿Por qué estar en Internet?
‐Estudio de mercado
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6. ¿Por qué estar en Internet?
‐ Análisis DAFO
Fuente: marketingeude2011.blogspot.com
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7. ¿Por qué estar en Internet?
● Necesidad de crear un canal de distribución alternativo:
‐ Liberar stock
‐ Aprovechar infraestructuras de fabricación y logística
● Reducción de costes operativos:
‐ Eliminar oficinas de venta o tiendas físicas
‐ Reducir costes de call center
● Satisfacer la demanda existente:
‐ Feedback de los usuarios
‐ Tendencia a la autogestión
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8. ¿Por qué estar en Internet?
#OpenDMGG

9. ¿Por qué estar en Internet?
#OpenDMGG

10. Observar
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11. Del insight a la acción
La importancia de la Inteligencia Competitiva
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12. Del insight a la acción
Inteligencia competitiva
Fuente Alejandro V. Andrés
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13. Del insight a la acción
Cookies Personas
• Métricas precisas. • Métricas estimadas.
• Ofrece datos en tiempo real. • No ofrece datos en tiempo real.
• Alta frecuencia de datos. • Baja frecuencia de datos.
• Datos de tu site. • Datos propios y situación frente a la
competencia.
• Metodología basada en la
implementación de un código en • Metodología basada en la descarga de
las páginas del site. un audímetro que recoge el
comportamiento del internauta.
• Datos socio demográficos escasos y
aproximados. • Datos socio demográficos amplios y
reales.
• Métricas más detalladas y a nivel
más desagregado. • Métricas generales y a nivel agregado.
• Navegadores únicos afectados por • Visitantes únicos no afectados por la
la eliminación de cookies eliminación de cookies
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14. Del insight a la acción
Sin excusas
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15. Del insight a la acción
Lo que no es Inteligencia competitiva
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16. ¿Cómo estar en Internet?
● Creación de la marca online:
‐ Adaptación del offline al online
‐ Directrices específicas para online
‐ Guía de estilo conjunta
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17. ¿Cómo estar en Internet?
● Definición de productos y contenidos:
‐ Necesidades del negocio
‐ Demanda de los usuarios
‐ Plataformas
● Usabilidad, prototipos y Desarrollo:
‐ Wireframes
‐ Test de usuarios
‐ Desarrollo, integración y puesta en producción
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18. ¿Cómo estar en Internet?
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19. Preparar el terreno
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20. Analítica web
● La elección de la herramienta de analítica dependerá de:
‐ Funcionalidades imprescindibles para el proyecto
‐ Tipo de informes necesarios
‐ Quién y cómo va a manejar la información
‐ Analista web propio / consultora especializada
‐ Presupuesto disponible
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21. Analítica web
● Regla 10/90
‐ Coste de las herramientas de
analítica y de servicios
profesionales del medidor: 10€.
‐ La inversión requerida en
inteligencia (analistas): 90€
Avinash Kaushik postuló su regla 10/90 por la que si se desea alcanzar el
mayor valor en la implementación de un programa de analítica web, este
debe ser el reparto de la inversión.
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22. Analítica web
Elaborar un RFP basado en los objetivos y requerimientos de negocio:
RFI NDA RFP
Contrato + Evaluación
SLA (Scoring)
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23. Analítica web
RFI (Request for Information)
‐ Precios estándar
RFI ‐ Diferenciaciones clave con sus competidores
‐ Una descripción técnica incluyendo los
requerimientos técnicos
‐ Clientes de referencia en nuestra industria
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24. Analítica web
Long list
MEDIDOR Producto Versión
Adobe SiteCatalyst 15
ComScore DigitalAnalytix 4.0
AT Internet Analyzer NX
Google Google Analytics Premium V5
Webtrends Analytics and Segments 10
IBM Coremetrics Analytics 2010
Fuente: The Forrester Wave™: Web Analytics, Q4 2011
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25. Analítica web
NDA (Non Disclosure Agreement) Acuerdo de
confidencialidad, ya que el medidor necesita
NDA conocer
‐ Datos actuales del negocio
‐ Comprender los procesos de la compañía
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26. Analítica web
RFP(Request for Proposal) Un RFP tipo debería
contener aspectos como:
RFP ‐Introducción (briefing y descripción del proyecto a
medir)
‐Objetivos y alcance del proyecto
‐Plazos de tiempo
‐ Precio de la solución
‐Requerimientos específicos
‐Criterios de selección
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27. Analítica web
SCORING (Tabla comparativa de valoración
herramientas)
Evaluación ‐ Evaluar de forma objetiva
(Scoring)
‐ Rápido y visual
‐ Accionable
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28. Analítica web
Ejemplo de scoring
Fuente: The Forrester Wave™: Web Analytics, Q4 2011
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29. Analítica web
SLA (Service Level Agreement) contrato
escrito donde se formaliza el nivel de
servicio
Contrato +
SLA ‐ Asegura la respuesta del proveedor
‐ Se definen las penalizaciones
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30. Analítica web. Como ser el mejor compañero de faena
• Empresa
• Producto
La empresa
• Procesos
• Limitaciones
• Mercado
La
• Análisis DAFO competencia
• Implicación
• Motivación
El Equipo • División y diversificación
• Consenso
• Necesidades
• Pregunta y vuelve a preguntar El
• Quién es Cliente • Clara y detallada
quién, decisores, influenciadores • Mismo lenguaje
• Metodología, flexibilidad, explotación, integración,
Respuesta diferenciación
• Valor de los detalles. Valor añadido
• ¿Tiempo y dinero? Pruebas
• Bien cerrados
• Servicio vs servicial
• Gracioso Avinash: “tortura a los proveedores”
SLA
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31. Sembrar
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32. Estrategia SEO
● Análisis de la web: ¿Qué ofrezco? ¿A quiénes?…
‐ Productos y servicios
‐ Objetivos
‐ Target
‐ Competidores
●Análisis de mercado y keywordresearch
Búsqueda de navegación (20%)
Tipologías de
Búsqueda informativa (70%)
búsqueda
Búsqueda transaccional (10%)
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33. Estrategia SEO
● Descubrimiento de keywords ¿Dónde?
‐ Herramientas para keyword research
‐ Estudiando la competencia
‐ Preguntado a potenciales usuarios
‐ Investigando en las redes sociales
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34. Estrategia SEO
● Categorías de keywords, volumen de búsquedas y competencia
Volumen de Nivel Nivel
Categoría Keywords Competencia Tipo
búsquedas popularidad competencia
Categoría 1 keyword 1 110.000 793.000 Alta Alta Head tail
keyword 2 22.200 735.000 Media Alta Middle tail
keyword 3 8.100 1.440.000 Baja Alta Long tail
keyword 4 480 215.000 Baja Baja Long tail
Keyword 5 460 210.000 Baja Baja Middletail
●Identificaremos keywords objetivo a posicionar
‐ Categorías semánticas y sus keywords
‐ Popularidad y competencia
‐ Tipo: Short tail, Middletail y Long tail
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35. Estrategia SEO
On Page Off Page
SEO
Contenidos Social
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36. Estrategia SEO
On page
Servidor Arquitectura Front end
Forma del site
Configuración a nivel lógico HTML
Estructura
Modo de interna Imágenes
respuesta
Formato URL
Velocidad Enlaces Contenidos
internos
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37. Estrategia SEO
On page
<title>Impacto en Query
URL: ContieneKeyword
<h1>Keyword
Relevante
<description>Impacto en CTR Orgánico
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38. Estrategia SEO
On page Mayor CTR
Orgánico
Más datos
en SERPS
Ayuda a
buscadores
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39. Estrategia SEO
Off page
Perfil de enlaces Vecindario Competidores
Anchor Text
Sites similares Detección
usados
Sites en el Competidores
Origen
mismo servidor orgánicos
Sites del
Competidores
Distribución mismo
negocio
propietario
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40. Estrategia SEO
Analítica
Evolución tráfico orgánico y su conversión
Tasa de conversión: conversiones de kw/visitas de kw
Tasa de rebote de KWs y landings (calidad del tráfico)
Ranking de kws por categorías, tráfico y tasa de conversión
Páginas de entrada / Total de páginas
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41. Estrategia SEO
Analítica
Tráfico orgánico + keywords + conversiones
120000
100000
80000
Tráfico orgánico
60000
Nº de keywords
40000 Conversiones
20000
0
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio
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42. Empezar a crecer
#OpenDMGG

43. Fuentes de tráfico
¿Qué son?
Origende las visitas a tu web.
Clasificar este origen nos permitirá entender mejor de donde proviene el
tráfico y analizar posteriormente qué fuente es más rentable para nuestro
negocio.
Producto
Campañas Web
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44. Fuentes de tráfico
● Etiquetado
‐ Planificación
‐ ¿Por qué es importante etiquetar?
‐ Tips de analista
‐ Ejemplos reales de mal etiquetado o no
etiquetado
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45. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico directo
‐ % del total del tráfico de la web
‐ Analizar tendencia en el tiempo
‐ Comparar con otras fuentes de tráfico de la web
‐ Analizar contenidos y/o comportamiento de compra
KPIs
Tiempo en el sitio
% tasa de rebote
Páginas vistas
Tasa de conversión
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46. Análisis de fuentes de tráfico
Tráfico emailing
Respuesta de la Comportamiento Resultados de
campaña del sitio negocio
Tasa de envío
Tasa de conversión
Tasa de apertura
Tasa de rebote Media de ingresos por
correo electrónico
Tasa de CTR enviado
Duración de la visita
Tasa retención Rentabilidad
suscriptores
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47. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico SEO
– % del total del tráfico de la web
KPIs
Tasa de conversión SEO
Tasa de conversión por KW
Tasa de rebote KW y landing
Volumen palabras clave SEO
Nº páginas que reciben tráfico SEO (páginas destino)
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48. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico de referencia
‐ Enlaces conseguidos en otras web
‐ Fuente de oportunidades
‐ Contenidos interesantes
‐ % del total del tráfico de la web
KPIs
Visitas
Tasa de conversión
Tasa de rebote
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49. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico Campañas PPC
– % del total del tráfico de la web
Las básicas.. De navegación.. Resultados de negocio..
Impresiones % de conversiones total
Clicks Ratio abandonopágina web
Visitas
CPC Tiempo en página CPA/CPL
Posición del anuncio
Coste % de rebote ROI
Facturación
Nº de conversiones % de usuariosnuevos
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50. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico Afiliación
– % del total del tráfico de la web
– Métodos de pago: CPL y CPA
– ¿De dónde sacamos los datos? Herramienta de medición y
plataforma de afiliación
KPIs
Visitas
Nº de conversiones
ratio de conversión
% ventas de total web
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51. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico Display
– % del total del tráfico de la web
– ¿De dónde sacamos los datos? AdServer, herramienta de medición
y base de datos interna.
KPIs
Visitas
Nº de conversiones
ratio de conversión
% ventas de total web
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52. Análisis de fuentes de tráfico
● Tráfico Redes Sociales
– % del total del tráfico de la web
– Visitas por esfuerzo propio
– Visitas por esfuerzo de terceros
KPIs
Visitas
Nº de conversiones
ratio de conversión
% ventas de total web
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53. Afiliación
SEO
SEM
eMail
Mkt
Display RRSS
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54. Escuchar y mimar
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55. Social Web Analytics
● Medir el valor de las Redes Sociales como fuente de
tráfico web
● Medir las interacciones entre Redes Sociales y
contenidos alojados en la web
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56. Social Web Analytics
Integración de las Redes Sociales en nuestro site
#OpenDMGG

57. Social Web Analytics
Redes Sociales como fuente de Tráfico
#OpenDMGG

58. Social Web Analytics
Interacciones entre contenido y Redes Sociales
#OpenDMGG

59. Social Web Analytics
Interacciones entre contenido y Redes Sociales
#OpenDMGG

60. Social Web Analytics
¿El Social Media vende?
#OpenDMGG

61. Creación de comunidad
Escucha Planificación Creación Ejecución
Calendario
Tono
Conversacional
Analisis Analisis del
competencia target
Territorios
Definición conversación Set up canales
ORM canales
sociales
Plan de
Plan de Definición canales
activación
activación Dinamización
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62. Social Web Analytics
¿Cómo complementa SSMM a la web?
#OpenDMGG

63. Creación de comunidad
COMUNITY MANAGER es la voz de la marca en RR SS
● Gestionar y monitorizar perfiles sociales
● Producir contenidos afines
● Activar la comunidad a través de
dinamizaciones
● Escuchar y participar en la conversación
● Indentificar líderes de opinión
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64. Creación de comunidad
Medición
#OpenDMGG

65. Creación de comunidad
Medición
KPIS
( key ENGAGEMENT
Performance
Indicators)
COMPROMISO
DEFINIR EVALUAR
IMPLICACIÓN
OBJETIVOS
EXPOSICIÓN
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66. Seguir trabajando
#OpenDMGG

67. Reporting
Monitorizar y automatizar vía dashboards
#OpenDMGG

68. Optimización
Embudos de conversión
Crea el
embudo
¡Toma Prueba el
Acción! embudo
Analizar el
embudo
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69. Optimización
Testing
Ciclo de optimización
IDENTIFICACIÓN PROBLEMA
MEDIR, APRENDER, OPTIMIZAR ESTABLECER HIPÓTESIS
IMPLEMENTACIÓN TEST
Así empezó Amazon 
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70. Entorno digital estratégico centrado en cliente
Localización Geográfica
Nombre/Edad/Género
Lenguaje
Dirección/Teléfono
Dominio
Personal
Preferencias de contacto
Lugar de conexión
Email
INTEGRACIÓN
ONLINE/OFFLINE
Fuente de Origen Productos adquiridos
Conducta
Palabra clave utilizada Uso del producto
Recorrido en site Forma de pago
Frecuencia de visita Respuesta de Campaña
Conversiones Call Center / Tienda Física interacción
Búsqueda en el sitio Devoluciones
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71. Análisis Predictivo
Analítica Predictiva
ENTENDER
Análisis Avanzado NEGOCIO
¿Qué pasará? TOMAR RECOGIDA
DECISIONES DE DATOS
Dashboards ¿Por qué ha pasado?
¿Qué ha pasado? GENERAR
MODELOS
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72. Modelo de madurez en estrategia digital
Fuente: Gemma Muñoz -> Basado en los modelos de B. Gassman &S. Hamel
#OpenDMGG

73. Gracias.
¿Preguntas?
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74. www.madridgeekgirls.com
Aleyda Solís @aleyda MJ Cachón @mjcachon
Ana Sierra @yomecomunico Nancy Guillén @nansky
Ana Soplón @ana_sopli Noemí Santos @noe
Bárbara Mackey @barbmk Pamela Vasquez@pametrics
Beatriz Mariscal @beamariscal Patricia Salgado @patsapel
Gema Mora @gemamora Paula Sánchez @paula_sanchez
Gemma Muñoz @sorprendida Zaida Santiago @zai
Marta Gozalo@esmargoz
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