Medir para triunfar TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS WEB

Medir para triunfar TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS WEB Sobre mi WEB ANALYTICS & ECOMMERCE PERSONA Sobre mi     Economista con estudios en

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1 CAPITULO Toma de decisiones acertadas NUESTRAS DECISIONES dan forma a nuestra vida. Que las tomemos consciente o inconscientemente, con buenas

Toma de decisiones
Pensamiento. Alternativas. Utilidad. Perspectiva. Reglas. Estrategias. Modelos mentales. Disonancia cognitiva

Toma de decisiones
Publicidad. Proceso racional. Necesidad. Criterios. Experiencias. Buen juicio. Creatividad. Habilidades

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Medir para triunfar TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS WEB

Sobre mi WEB ANALYTICS & ECOMMERCE PERSONA

Sobre mi  

 

Economista con estudios en Marketing, Dirección Comercial y Analítica Web. Senior Online Analyst & KAM en MVConsultoria  

 

Consultor para clientes como Vodafone, Línea Directa Aseguradora, NH Hoteles, Interflora, Mango, etc..

Co-fundador de Alrededor del vino:  

La tienda online especializada en la venta de Accesorios y copas para el vino http://www.alrededordelvino.com

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¿Que es la Analitica web? PILARES PARA UNA ESTRATEGIA GANADORA

¿Qué es la analítica web?  

 

Recogida, medición y análisis de datos provenientes de internet para la optimización de páginas web y la optimización de campañas de marketing on-line. Este tipo de análisis puede ayudar a conocer y entender lo que está sucediendo en nuestra página web.

Synaptic Impulse, Flickr

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Los pilares de la analítica web

Inteligencia de Clientes

Marketing Online y Relaciones Públicas

Investigación de mercados e inteligencia de negocio

Racionalización de inversiones en MKT y RRPP online

Analítica Web

Optimización del Canal Web Rentabilización de la audiencia en medios interactivos

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1er Pilar: Racionalización de las inversiones de marketing

Marketing Online y Relaciones Públicas AW

•  Información – 

Datos sobre el nivel de éxito (ROI) e impacto en nuestra audiencia de las campañas de publicidad, acciones de Branding y relaciones públicas  Racionalización de inversiones

•  ¿A quién interesa? – 

Directores de Marketing Online y Comercio Electrónico

– 

Directores de Comunicación o Relaciones Públicas

– 

Ejecutivos y gerentes de cuentas de agencias de medios y publicitarias

•  Disciplinas complementarias a la Analítica Web –  – 

Marketing Online, con sus múltiples ramificaciones SMO (“Social Media Optimization”), Gestión de Reputación Online y el ePR

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2º Pilar: El conocimiento del cliente

Inteligencia de Clientes AW

•  Información – 

Identificación de segmentos de clientes que muestran el mayor nivel por ciertas categorías de P&S, aportan más valor presente, presentan un índice de riesgo o generan más oportunidades futuras

•  ¿A quién interesa? – 

CEO, CMO

– 

Responsables Desarrollo de Negocio, Investigación de Mercados, Estrategia, Inteligencia de Clientes o Modernización de la Administración

– 

Management Consultants

•  Disciplinas complementarias a la Analítica Web – 

Inteligencia de Clientes y Negocio (Customer & Business Intelligence)

– 

Investigación de Mercados

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3er Pilar: La optimización del canal web

Optimización del Canal Web AW

•  Información – 

Patrones de uso y navegación de usuarios

– 

Ratios de abandono de formularios de registro

– 

Ratios de conversión de procesos secuenciales de contratación

•  ¿A quién interesa? – 

Directores de Contenido y Comercio Electrónico

– 

Responsables de Usabilidad o Experiencia de Usuario

– 

Ejecutivos de agencias interactivas, Web Managers y Desarrolladores

•  Disciplinas complementarias a la Analítica Web – 

Enterprise Content Management System (CMS), Behavioral Targeting

– 

Usabilidad y Arquitectura de Persuasión

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La madurez de la analítica web

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Negocio On-Line ITINERARIO DE LA OPTIMIZACIÓN DEL CANAL ONLINE

1era pildora: Integración vertical

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2ª pildora: Integración horizontal

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3era pildora: Social no es un frente aislado

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Cobertura de Marca ITINERARIO DE LA OPTIMIZACIÓN DEL CANAL ONLINE

Social Analytics

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16  

Cobertura de marca: métricas

ALCANCE CUOTA DE CONVERSACIÓN SEGUIDORES Toma de decisiones basadas en datos web

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Plataforma Facebook Páginas

Facebook Ads

Aplicaciones

Open Graph

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Facebook Insights  

Facebook Insights  

 

 

Plataforma nativa de medición de audiencias en Facebook Posibilidad de acceder a la información vía API

Información disponible      

Ac5vidad  en   la  página  

Información   Cuan5ta5va   visitantes  

Socio-­‐   demográficos  

Volumetrías de tráfico Actividad en la página Perfil sociodemográfico

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Google Analytics y el Social Media

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Adquisición ITINERARIO DE LA OPTIMIZACIÓN DEL CANAL ONLINE

Optimización de SEO  

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   

En que medida logra, cada elemento del contenido, atraer nuevo tráfico, y para qué palabras de búsqueda En qué medida tiene éxito dicho elemento para cautivar al visitante de modo que siga adentrándose en el resto de contenidos Que influencia tiene cada elemento en la conversión final Que palabras de búsqueda orgánica aportan un mayor volumen de negocio, con independencia del tráfico atraído o con relación al mismo Optimización del long tail Grupos de palabras clave se asocia a cada tipo de eventos u objetivos

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Analisis de la eficiencia de la página

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Informe del rendimiento de nuestro SEO

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Visitas por palabra clave/ciudad

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Páginas de destino principales por palabra clave

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Optimización de SEM  

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 

Segmento de mayor crecimiento en el mercado español superando al pago por muestra o Display ¿SEM=SEO? Mayor control sobre los resultados obtenidos y el retorno de la inversión Campañas de resultados

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Paid Search Analytics Micro-Ecosystem

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Análisis de efectividad de campañas

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Informe por franjas horarias

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Conversión ITINERARIO DE LA OPTIMIZACIÓN DEL CANAL ONLINE

Optimización de landing pages

Afiliados Email Display Social Media PPC

Aterrizaje Abordaje Búsqueda Producto Carrito Toma de decisiones basadas en datos web

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Optimización de visitas sorpresa

Afiliados Email Display Social Media PPC

Aterrizaje Abordaje Búsqueda Producto Carrito Toma de decisiones basadas en datos web

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Optimización de búsqueda interna

Afiliados Email Display Social Media PPC

Aterrizaje Abordaje Búsqueda Producto Carrito Toma de decisiones basadas en datos web

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Optimización de páginas de producto

Afiliados Email Display Social Media PPC

Aterrizaje Abordaje Búsqueda Producto Carrito Toma de decisiones basadas en datos web

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Optimización de procesos de pago

Afiliados Email Display Social Media PPC

Aterrizaje Abordaje Búsqueda Producto Carrito Toma de decisiones basadas en datos web

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Resumen  

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 

Integración vertical   La marca entra en la esfera de la medición digital Integración horizontal   La medición limitada a la web aporta cada vez menos valor Socialización inmisericorde   Social no es un frente, es una característica

1 aportación:   Hay datos a tu disposición. Úsalos en marca, adquisición, conversión. Toma de decisiones basadas en datos web

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Contacto

Juan Manuel Elices Senior Online Analyst & KAM [email protected] (+34) 687 366 700 (+34) 902 108 384 web www.mvconsultoria.com blog www.analiticaweb.es twitter @mvconsultoria @juanmaelices Toma de decisiones basadas en datos web

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