Caso de éxito: Métricas accionables en Aeroméxico
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El documento describe cómo Aeroméxico utilizó métricas personalizadas para mejorar la toma de decisiones de negocio. Aeroméxico implementó dimensiones y métricas personalizadas en Google Tag Manager para monitorear datos como fechas de vuelo, origen, destino y tipo de pasajero. Esto permitió a Aeroméxico analizar tendencias de demanda, identificar oportunidades para estimular ventas y determinar el momento óptimo para impulsar diferentes destinos. Como resultado, Aeroméxico logró mejorar las conversiones, sobrepasar las metas de
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- 3. Diariamente se registran más de 100,000 vuelos alrededor del mundo.
- 4. #DI2016PE Las compras de viajes en la actualidad 80% de los usuarios compra sus viajes en línea.
- 5. #DI2016PE Qué es Aeromexico ● Aerolínea mexicana con más vuelos al mes. ● Presencia en México, Latinoamérica, Norteamérica y Europa con sede en Ciudad de México ● Más de un millón de pasajeros por mes. ● Más de 4.5 millones de visitas al sitio web por mes.
- 6. #DI2016PE Importancia de la medición
- 7. #DI2016PE Lo que mide un ecommerce estándar (transacción) Transaction ID Affiliation Revenue Shipping Tax
- 8. #DI2016PE Lo que mide un ecommerce estándar (item) Transaction ID Name SKU Category Price Quantity
- 9. #DI2016PE ¿Qué solución ocupamos?... Objetivo: obtener datos 100% personalizados, confiables y útiles.
- 10. #DI2016PE Todo empieza con una intención...
- 11. #DI2016PE Una búsqueda en el sitio web... ¿Qué tipo de información podríamos obtener aquí y qué decisiones de negocio se resolverían?
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- 13. #DI2016PE Idealmente, completar la compra Lima
- 14. #DI2016PE 1. Cotizaciones y ventas por destino ¿Cuáles son mis top destinos buscados y vendidos? ¿Por origen y fecha de viaje? Origen X Fechas Y
- 15. 2. Conocer y estimular la demanda ¿Qué destinos y qué fechas estimular cuando las cotizaciones no mantienen la misma relación con las ventas? Origen X
- 16. 3. Anticipación de viaje ¿Con qué anticipación hay que estimular cada destino y periodo de viaje? Origen X Fechas Y
- 17. #DI2016PE 4. Demanda sin cubrir con oportunidad de ventas RUTA Fecha viaje Travel window (días) ¿En tiempo ? Búsqued as Ventas Oportuni dad Margen Ocupació n ¿Tarifa competitiv a? ¿Exclusi va? MEX - LIM 13 noviembre 19 ✓ 500 100 80% 8% 55% ✓ x MEX - CUN 27 octubre 3 ≈ 1000 800 50% 2% 95% ≈ x ¿Para qué destinos conviene estimular al mercado?
- 18. #DI2016PE 5. Oportunidad de venta ¿Cuánto ingreso estamos dejando de generar? ¿De qué tamaño es la oportunidad? $150K USD $100K USD -40% $50K USD
- 19. 6. Aprender del pasado Des2no 1 Fechas A Des2no A se vende con muy pocos días de an2cipación, por lo tanto no sería necesario promoverlo mucho antes de la fecha A
- 20. 6. Aprender del pasado Des2no 2 Fechas A Comenzar a incen2var el des2no 2 con 25 días de an2cipación.
- 21. 6. Aprender del pasado Des2no 3 Fechas A Origen 3 empieza a tener aumento en ventas 60 días previos a la salida de viaje, alcanzando un máximo 47 días previos.
- 22. Fecha de vuelo 6. Aprender del pasado Para incen2var el des2no 4, recomendamos empezar a pautar a par2r de 41 días previos a la fecha A Des2no 4 Fechas A Mes A Mes A Mes A Mes A Mes A Mes A Mes A
- 23. 6. Aprender del pasado DESTINO 1 DESTINO 2 DESTINO 3 DESTINO 4 Días de an2cipación 1 25 47 41 Fecha límite de impulso 14 dic. 2016 20 nov. 2016 29 oct. 2016 04 nov. 2016 Fechas A: 15 dic. 2016
- 24. #DI2016PE ¿Cómo lo hicimos? Dimensiones personalizadas con los datos de búsqueda y de compra: ¡La implementación no requirió dataLayer, únicamente GTM! Fechas de vuelo # asientos Origen Destino Tipo de vueloFecha cotización Tipo de pasajero
- 25. #DI2016PE ¿Cómo lo hicimos? Métrica personalizada: dinero agregado al carrito. REQUIRIÓ DATALAYER.
- 26. #DI2016PE Resultados obtenidos • Decisiones de negocio mejor dirigidas. • Aumento de CR. • Metas de ventas sobrepasadas. • Disminución de tiempos de TI. • 280 tags, 267 triggers y 133 variables en GTM. • 28 dimensiones personalizadas. • 3 métricas personalizadas.
- 28. #DI2016PE Todo empieza con una búsqueda..
- 29. #DI2016PE Una búsqueda en el sitio web... ¿Qué tipo de información podríamos obtener aquí y qué decisiones de negocio se resolverían?