Por mi parte, como estuve una semana de retiro espiritual, fuera del trabajo, aproveché algunos ratos libres para elaborar mi paper y participar en el concurso.

Aspectos que tuve en cuenta:

1. Enfoque a resultado, en concreto las conversiones a Professional membership, porque creo que en una asociación la base son los miembros.

2. Analizar el cambio. Basé mi análisis en la distribución de conversiones y su desviación estandar, os copio el gráfico que utilicé:

Para hacer este cuadro utilicé excel (lo siento Jordi no uso Open Office) con una hoja de cálculo muy sencilla en la que solo tienes que volcar tus datos de analítica y te devuelve el gráfico. Si te interesa tener una copia de la hoja de cálculo puedes pedírmela a jcs @ netsuus.com

3. Complementar datos de analítica con la opinión del usuario y benchmarking online.

Bueno aquí os dejo el documento que presenté waa-championship-paper-jaume-clotet, suerte a los participantes y que gane un español ;-)

Jaume

Hace unos días publicaba sobre el planificador de medios gratuito de Quantcast, esta semana ha irrumpido Google con el suyo (Google ad planner) y una nueva funcionalidad de Google trends para hacer el seguimiento de tráfico de las webs. El objetivo de Google una vez más es democratizar el acceso a información para incrementar la inversión publicitaria. No dudo que estas funcionalidades estarán integradas con el resto de plataformas de Google relacionadas con la publicidad online (Adwords, Analytics,...) para generar una fuerte barrera de salida.

Personalmente pienso que se estan arriesgando con la cuestion de la privacidad, aunque parece que el mercado le dice sí a todo. Por otro lado, veremos como salvan dos aspectos que me parecen críticos, el primero es que Google sea "Juez y parte" a la hora de planificar la inversión publicitaria, el segundo, que toda la información que recopila de mi empresa (web, palabras clave y ahora campañas) la utilizará para que mis competidores puedan planificar su inversión online.

De momento para el ad planner deberemos esperar un poco, pero Google trends Websites ya está disponible para que juguemos. Por ejemplo, podemos comparar entre las dos funciones Search y el Websites, el uso de las marcas y dominios respecto a su tráfico. En este ejemplo podemos ver como Iberia tiene una notoriedad de marca mayor, aunque luego realmente tenga menos tráfico que sus competidores online.

Jaume

El pasado 8 de mayo tuvo lugar el Online Expert Forum, organizado por Nedstat. En la presentación del encuentro, Patrick Dost, director general de esta compañía especializada en analítica web, provocó a los asistentes con una serie de preguntas: “¿Quién de ustedes tiene una página web?” Casi todos los presentes levantaron la mano. “¿Para qué empresas de las aquí presentes el website  es importante para su negocio?” De nuevo, un semipleno. “¿Quiénes utilizáis herramientas de medición que no sean gratuitas? ¿Qué empresas utilizan SEO y AdWords?” El número de palmas alzadas se redujo considerablemente. “¿Quién cree conocer bien al usuario de su web?” Con esta última pregunta, nadie levantó la mano. Desde primera hora de la mañana quedó patente la necesidad de organizar jornadas como el Online Expert Forum. 

Google Universal Search y Blended Search

Desde que a mediados de los años noventa nació el primer buscador, de la mano de Altavista, los motores de búsqueda han evolucionado mucho hasta convertirse en un auténtico negocio. Un hito en la evolución de los buscadores tuvo lugar en 2007 cuando Google empezó a tener en cuenta lo que había fuera de la página web, por ejemplo, los links que apuntan hacia ella. Jorge Fernández, organic search consultant de Traffic 4U, sitúa en aquel momento el verdadero nacimiento del SEO (Search Engine Optimization). 

Estudios, como el Eyetracking Media España realizado por alt64 en colaboración con la AIMC, permiten saber en qué se fija la gente cuando realiza una búsqueda, estableciendo un patrón de navegación. El Eyetracking Media concluye que el 61% de los internautas mira la publicidad online y, tras una entrevista posterior a la navegación, el estudio indica que un 52,9% de ellos retiene la marca del anuncio.

Jorge Fernández, de Traffic 4U, añade un dato más: El primer resultado de adwords es visto por el 50% de los usuarios. Sin embargo, señala que Google Universal Search (o Blended Search, en el caso de Yahoo! o Ask 3D) ha cambiado las reglas del juego y el patrón porque, en las búsquedas, destaca los vídeos y las imágenes: “Ahora el resultado más visto de adwords suele ser el que está justo por debajo del vídeo”.

Un estudio sobre los buscadores Google, Yahoo! y Life, realizado entre 2400 adultos americanos, alertó de que sólo un 26% usaba el buscador de imágenes; el 17%, el buscador de noticias; y un 60%, no utilizaba ninguno de estos optimizadores. Universal Search y Blended Search mejoran las búsquedas para estos usuarios porque destacan los resultados que contienen fotos o vídeos. Jorge Fernández subraya que el 17% de los usuarios hace click en una búsqueda general dentro de Google Universal Search. Aunque todos estos datos se refieren a Estados Unidos, Google Universal Search y Blended Search están a punto de llegar a España.

Para generar contenido que se posicione bien en Google Universal Search o Blended Search hay que tener en cuenta qué búsquedas se realizan en los buscadores verticales, en qué orden aparecen los resultados y cómo interactúa el usuario con ellos. Jorge Fernández lo explicaba con un ejemplo: “Si busco ‘bandera de Portugal’ en Google, los primeros resultados que obtengo son los más clicados. De estos, los tres primeros corresponden directamente a una imagen porque Google entiende que la mayoría de la gente cuando busca una bandera espera encontrar una imagen, aunque no haya realizado la búsqueda en Google Imágenes”. Google Universal Search mostrará directamente las imágenes, vídeos o noticias cuando considere que es lo que está buscando el usuario aunque no sean los resultados más clicados, es decir, podrán aparecer imágenes, vídeos o noticias salpicados entre el total de los resultados obtenidos. 

Jorge Fernández terminaba su exposición recomendando un par de herramientas para optimizar contenidos en internet, que revolucionarán las búsquedas: Tubemogul (herramienta que permite subir un vídeo a 16 plataformas a la vez y realiza un seguimiento) y Everyzing (herramienta que transcribe el audio de vídeos a texto, extrae automáticamente las keywords y lo indexa). 

Diez años evolucionando

“¿Cuántos navegabais por internet con banda ancha en 1998?”. Sólo dos levantaron la mano. De nuevo una pregunta para dar comienzo a una intervención. En este caso la planteaba Miguel de Reina, director comercial de Expressive, quien echaba la vista atrás y daba cuenta de la evolución que ha experimentado internet en los últimos diez años.

En 1998, un 4,6% de la población estaba atrapada por la red (se había conectado en el último mes), según la AIMC. “1.500.000 ‘frikies’ conectados a internet”, comenta Miguel de Reina. De estos, el 90,5% se conectaban con banda estrecha. “Con ese sonidillo de fax…¿chutará o no?”, ironiza el director comercial de Expressive. “Luego hubo una lucha por parte de los internautas para que, ya que era una pesadilla, por lo menos que no fuera tan cara”, recuerda Miguel de Reina. Entonces sólo un 7,6% de los internautas tenía RDSI.

Poco a poco el banner se quedó atrás y las empresas empezaron a ofrecer otros formatos publicitarios al servicio del anunciante. A pesar de la banda estrecha, los anunciantes empezaron a pedir que se vieran spots en las webs. “Se consiguió pero se cometieron muchos errores”, comenta Miguel de Reina. “Nos olvidamos del usuario. Disparábamos el spot al consumidor. Se primó el contenido del spot y no la segmentación”.

Diez años después las cosas han cambiado notablemente. El 41,6% de la población vive online, unos16 millones de españoles. El 91% de estos disfruta de banda ancha, cada vez más rápida y barata. “Ya no hace falta ofrecer ornitorrincos al anunciante. Hemos encontrado un formato publicitario menos atractivo, los enlaces patrocinados, y el anunciante ha tragado”, ironiza Miguel Reina. En su opinión, es una buena herramienta: “ya no hace falta un ornitorrinco, sino sencillez, gracias a la segmentación”. El modelo se basa en exponer el anuncio sólo al consumidor que realiza una búsqueda relacionada. El anunciante sólo pagará cuando le elijan, delimitando el tope que está dispuesto a pagar. Este modelo representa el 60% de la facturación en internet. Otra ventaja es que permite medir el retorno de la inversión (ROI) en tiempo real.

El próximo escalón en la evolución son los Adwords web tv 2.0, que permitirán encontrar un vídeo en los enlaces patrocinados, como resultado de la búsqueda. La diferencia entre un spot en televisión y en internet es, en opinión de Miguel Reina, que “en televisión se sigue pagando en GRPs y además tiene una duración limitada”.

El director comercial de Expressive recomienda crear un canal de web tv porque permite crear una imagen corporativa, programar contenidos, retransmitir eventos corporativos en directo o dirigirte a una sección concreta del vídeo. Youtube, sin embargo, ofrece la seguridad y estabilidad de la plataforma que tiene detrás, además del posicionamiento en buscadores. 

Toma de decisiones online

Para sacar el máximo partido a internet, lo primero que hay que hacer, según David Martín, consultor de Nedstat España, es definir los objetivos de marketing que se pretenden conseguir: Captación/conversión/fidelización. Después, definir los indicadores clave de rendimiento y cuantificar los objetivos. Por último, comprender los procesos que son críticos para conseguir esos objetivos. “¿Cuántas cestas de la compra se han quedado abandonadas? ¿Cuántos formularios no se han  terminado de rellenar?”, reflexionaba David Martín. “Un 3% de conversión significa un 97% de material no utilizado. ¿Por qué nadie lo tiene en cuenta”. Según explica el consultor de Nedstat, se está midiendo el tráfico, pero no la navegación. “Así se pierde negocio porque los que llegan a una web pueden no ser target o no llegar a convertir”.

Nedstat puede medir por ejemplo los términos más buscados y las búsquedas fallidas; los campos abandonados en un cuestionario; el comportamiento del usuario ante un vídeo y el impacto que tiene la pieza audiovisual en una determinada web. David Martín concluyó diciendo que “hay que medir y hay que hacerlo con una metodología seria”.

A continuación, intervino José Antonio Belmonte, jefe de servicio de gestión informática de Murcia Turística, quien contó cómo se creó la nueva web de murciaturistica.es con la asesoría de Nedstat. Su objetivo principal era llegar al cliente final. Para Belmonte, web 2.0 no es una tecnología sino una actitud que supone entre otras cosas no engañar al cliente, darle lo que quiere y escucharle, porque su conocimiento constituye la inteligencia colectiva. La nueva web cuenta con un sección para que el usuario pueda opinar.

En la creación de la nueva web participaron los departamentos de promoción turística, producto, comercialización y publicidad y comunicación. Las herramientas de Nedstat permiten, según comentó Belmonte, realizar informes de analítica web adaptados a los objetivos concretos de cada departamento.

Gracias a estos informes descubrieron por ejemplo que cada vez llegaba más gente a su murciaturistica.es a través de google, buscando sobre todo rutas gastronómicas. Así el departamento de producto se dio cuenta de que tenía que crear nuevas rutas  gastronómicas y el departamento de comercialización trabajó en la misma línea.

Ahora están trabajando en temas de web semántica, para saber lo que se está diciendo de murciaturistica.es y de la competencia en los blogs, así como en la creación de un canal en Youtube. 

Ponencias del Online Expert Forum 

I would like to require 5 minutes of your time, your opinion is very important for us, only for WAA members.

Find here the WAA Satisfaction Survey link:

http://FreeOnlineSurveys.com/rendersurvey.asp?sid=0rlvydu631xw772450829

Thanks for your participation.

Jaume

Jaume

Celebro haber participado en el PWA08 y confio que el año que viene podremos repetirlo, si Diós quiere :-)

En breve publicaremos el material del PWA08 en la web de www.alt64.com

Dejo aquí dos fotografías con René (gracias por tu participación y apoyo desde la WAA) y Avinahs Kaushik

Thanks Avinash for your generosity ;-)

Jaume

Cuando el equipo lleva más de una hora tratando aspectos de una interfaz sin llegar a ningún tipo de conclusión, es muy probable que el motivo real de fondo sea que se esté discutiendo sobre los distintos modelos mentales del público objetivo, sin tener datos suficientes para contrastarlos por la falta de investigación previa.

Así podemos leer en Usolab cómo los datos estadísticos son importantes tanto si vas a prototipar un web como si se trata de conceptualizar el modelo de un WC.

Y es que es demasiado cierto que muchas veces en este sector trabajamos a ciegas, dando por buenos muchos supuestos sobre los posibles usuarios de una interfaz, sin tener datos objetivos que justifiquen nuestras decisiones, salvo, que no es poco, la experiencia en el medio.

Sin embargo, nos sorprenderiamos (y no gratamente) si, más a menudo, sentaramos a usuarios a juguetear con las arquitecturas que proponemos y, por lo mismo, nos ahorraríamos grandes esfuerzos de desarrollo si siempre pudieramos contar con datos de uso fiables antes de comenzar a trabajar. Porque... ¿alguien se atreve a poner la mano en el fuego asegurando que los usuarios no navegan por menús sino por contexto? ¿y apostando a que la columna derecha es siempre zona fría?

Mejor no apostar, que el juego no es sano... especialmente si te puedes quemar ;)

Si lo deseas podrás preguntar en persona a Avinash Kaushik sobre 4Q el 5 y 6 de Junio en Barcelona durante el Practitioner Web Analytics 2008.

Aquí puedes ver una presentación de 4Q.

Saludos,

Jaume

1. Una de las tendencia actuales es la concentración de los distintos sistemas (empresariales y técnicas), algunos ejemplos que nos dan una idea de estas concentración son las recientes uniones empresariales como Compete (que por si solo ya agrupaba varios sistemas) adquirida por TNS, el acuerdo entre OJD y Nielsen. También la aparición de nuevas funcionalidades cruzadas en las que un mismo sistema ofrece datos de la propia web y datos de terceros como Xiti Monitor, Fireclick o el recién Google Benchmark. Esta tendencia es generalizada en el marketing interactivo, cada vez hay más herramientas al alcance de los departamentos de marketing (ad servers, web analytics, content targeting, bid management,…), la necesidad de agregar datos de distintas fuentes cada vez será mayor, los principales fabricantes de software están trabajando en esta línea como es el caso de UNICA o Omniture.

1. La medición de tráfico basada en eventos (peticiones al servidor). Bueno, aunque esto suene un poco técnico tiene grandes ventajas a nivel de marketing, la contabilización de peticiones al servidor como unidad de medida en lugar de las páginas vistas, nos permite medir eventos en una misma página como la navegación por AJAX, Flash o Video. Esta forma de medir la actividad en Internet aporta una solución a las dificultades de medición generadas por algunas tecnologías recientes. Por otro lado, pone de manifiesto la disparidad entre los sistemas de medición

1. La identificación del usuario cada vez es menos efectiva. Los sistemas actuales para identificar al usuario están basados en cookies. El 54% de los usuarios protegen su privacidad borrando las cookies al menos un par de veces al mes, por lo que cada vez es menos efectivo la identificación de usuarios únicos.Para los sistemas de medición, cuyo objetivo es la medición de audiencias y la planificación de medios, el estandar de medición es ‘usuarios únicos’. Si la tendencia de borrado de cookies continua creciendo esta unidad de medida será cada vez menos precisa. Actualmente existe un debate abierto sobre la ‘medición de tráfico’ (medición de audiencias) alrededor de los distintos sistemas de medición y de los estándares de medición del mercado.

1. La integración de los sistemas de medición en un único ecosistema web analytics. El ecosistema web analytics consiste en agregar distintos sistemas de medición que nos permitan obtener una información cuantitativa y cualitativa de PORQUE, QUIEN, QUÉ, CUANDO y CÓMO de lo que hacen, piensan, opinan y desean nuestros usuarios y clientes online.

Los sistemas de medición de tráfico actuales pueden clasificarse por su sistema de captación, por el origen de los datos y según el tipo de información que aportan.

Clasificación por sistema de captación de datos

Sistemas basados en la medición de archivos logs. Ejemplos: Urchin, Netsuus, Hitwise.

1. Sistemas basados en Toolbars. Ejemplos: Alexa, Compete.
2. Sistemas basados en encuestas. Ejemplos: EGM.
3. Sistemas basados en test remotos. Ejemplos: Userzoom.
4. Sistemas basados en etiquetas (tags). Ejemplos: SiteCatalyyst, Quantcast, Google Analytics.
5. Sistemas basados en muestras del proveedor. Ejemplos: Xiti Monitor, Fireclick.
6. Sistemas basados en panelistas. Ejemplos: Nielsen, Comscore, Compete.
7. Sistemas basados en click-stream. Ejemplo: Webnibbler.

Clasificación por origen de los datos

1. Adcentric: Medida de audiencia que procede de los registros de actividad del servidor de publicidad de un tercero. Es decir, es una forma de medir la audiencia publicitaria a través de los ficheros logs de un ad server. Ejemplos: Double click.
2. Network centric: Medición de audiencia derivada de los logs de los servidores de acceso a Internet (ISPs). Ejemplos: Netsuus, Hitwise.
3. Site centric: Medición de la audiencia derivado de logs del servidor de un sitio web. Ejemplos: Urchin.
4. User centric: Medición de la audiencia de la Web basada en el comportamiento del usuarios de la Web. El sistema más extendido es el que obtiene los datos de la actividad del navegador del usuario. Ejemplos: SiteCatalyyst, Quantcast, Nielsen, Comscore, Compete, Xiti Monitor, Fireclick, Alexa, Userzoom.

Clasificación por tipo de tráfico analizado

Sistemas de medición en función de la necesidad de información a la que dan solución:

1. Análisis de tráfico de la web propia (web analytics). Ejemplos: SiteCatalyst, Nedstats, Google Analytics.
2. Análisis de tráfico de la web de terceros (benchmarking). Ejemplos: Netsuus, Hitwise, Alexa, Compete, Fireclick.

Tendecias

Según Eric Petterson, la analítica web se limita al CUANDO y DONDE pero no puede dar respuesta a aspectos qualitativos de PORQUE, QUIEN, CÓMO... del documento The Voice of Customer de Eric Peterson extraigo esta breve descripción:

Web Analytics systems focus on “where and when” questions by aggregating, reporting and visualizing large volumes of data, by reporting on online marketing and visitor acquisition efforts, by summarizing page-level visitor interaction data, and by summarizing visitor flow through defined multi-step processes.

Voice of Customer systems focus on “who and how” questions by gathering and reporting direct feedback from site visitors, by benchmarking against other sites and offline channels, and supporting predictive modeling of future visitor behavior. Voice of Customer is also appropriate for answering questions “why” when careful thought has been given in advance regarding the questions that need answers.

Customer Experience Management systems focus on “what and why” questions by detecting web application issues and problems, by tracking and resolving business process and usability obstacles, by reporting on site performance and availability, by enabling real-time alerting and monitoring, and by supporting deep-diagnosis of observed visitor behavior.

Puedes descargar el documento en este enlace http://www.foreseeresults.com/Form_Epeterson_WebAnalytics.html

El próximo 5 de junio en el Practitioner Web Analytics de Barcelona, René Dechamps fundador y CEO de OX2 nos hablará del Web Analytics Ecosystem, sobre cómo integrar distintas fuentes de datos cuantitativas y cualitativas para conseguir una visión global del comportamiento de los usuarios.

Saludos,

Jaume

Las técnicas de marketing online, basadas en analizar el comportamiento de los usuarios (aunque sea de forma anónima) no gusta a la mayoría de usuarios. Como remedio, los usuarios borran las cookies, para preservar su privacidad.

Esto tiene una incidencia directa sobre los resultados de actividad basados en cookies, como los usuarios únicos. Según los datos de este estudio, los resultados "usuarios únicos mensuales" se verían inflados entre 2 y 3 veces sobre el dato real. Las estadísticas de usuarios únicos están basadas en la contabilización de cookies (grabadas en los ordenadores de los usuarios), y suelen ser representados de forma diaria, semanal, mensual,... incluso anual.

Si un usuario visita una misma web 3 veces en un mes, y elimina las cookies entre visitas, los datos de actividad contabilizará al mismo usuario como si se tratase de 3 usuarios únicos distintos. Los datos de usuarios únicos diarios serían los menos afectados excepto si la elimincación de cookies se produce entre visitas en un mismo día.

Para el análisis de actividad en analítica web, es importante la tendencia además de la precisión, aunque con un porcentaje de eliminación de cookies tan alto se hace dificil analizar tendencias basadas en usuarios únicos. Especialmente las de usuarios nuevos y repetidores del mes.

Jaume

Primero, me gustaría concretar, con "analista web" me refiero a la persona que analiza los datos, que participa efectivamente en el proceso de analítica web desde la perspectiva de negocio, plantea preguntas de negocio para analizar los datos y contribuye a interpretar la información analizada. Para mi, realmente puede ser comparado con el analista médico, te dice cuanto tienes de azucar y, si el resultado está entre las condiciones normales por tu edad y sexo, pero no diagnostica, ni receta (de momento). Podriamos decir, continuando con el ejemplo médico, el analista no sería la persona que fabrica las jeringuillas, ni instala el software que calcula los resultados, sabe como funcionan y, puede participar en la selección de material y proveedores.

Bien, en mi opinión, las cualidades de un analista serían: visión de negocio, facilidad para los números y sentido común.

Visión de negocio entendida como la capcidad de contextualizar el análisis de los datos en la empresa y el mercado en el que opera (probablemente, la contextualización de mercado nos lleve a la conveniencia de analistas sectoriales). Hay una serie de conocimientos relativos al funcionamiento de la empresa necesarios para realizar un análisis eficaz, no me refiero a un conocimiento profundo de comunicación, marketing, ventas, finanzas,... lo definiría como tener un conocimiento del ecosistema empresarial, de los objetivos online (ventas, servicios, generación de leads, ...), estar familiarizado con los procesos de toma de decisión y de cómo se aplican en Internet, de los casos que mejor funcionan y las tendencias online.

Conocimientos de estadística básicos son necesarios, pero se pueden ir aprendiendo a medida que nos vamos familiarizando con el proceso de analítica claro (entonces estariamos aprendiendo a ser analistas), al menos para ello debemos tener facilidad para los números. Para identificar las estadísticas, para interpretar los datos, es necesaria cierta agilidad con los números. Siguiendo y enlazando con la anterior, el analista web aportará valor en la medida que sepa asociar la visión de negocio con las estadísticas. Por ejemplo, alguien en la empresa dirà "debemos incrementar ventas", el analista web lo relacionará con "visitantes nuevos", "fuentes de adquisición", "conversión del sitio",... o "queremos mejorar nuestros servicios", el analista web lo relacionará con "tiempos de permanencia", "optimización de procesos", "afinidad de contenidos",...

Bueno, quizás esto suene a perogrullada, pero no puedo dejar de apuntar que un analista web debe tener sentido común. Mi argumento, la analítica web no es fácil, es necesario contextualizar las preguntas en todo momento, relacionarse con distintas necesidades de negocio, gestionar competencias y comunicación internas del cliente, por lo tanto es recomendable una postura práctica y mucho sentido común.

Estas son las cualidades que recomendaría a "mi colega" si queire ser analista web, si alguien quiere añadir otras estaremos encantados de compartirlas ;-)

Jaume

Llegados a este punto, diría que la mayoría de veces que decimos que hacemos analítica web en realidad nos referimos a analizar datos de tráfico y campañas de SEO/SEM. Según el propio Google, más de un 90% de los usuarios de GA no utiliza su aplicación de web analytics para otra cosa, vaya!

Pero cada vez hay más competencia en las campañas SEO/SEM, la ventana de oportunidad es cada vez más pequeña. No es suficiente con traer más visitas a la web si la oferta que damos no es la adecuada, no es suficiente con analizar las palabras clave que traen visitas a la web, o el CTR de las campañas. Podemos analizar otros aspectos de marketing que ni siquiera contemplamos como opciones a medir. Ahora les toca analizar datos a los profesionales de marketing.

Ya no es suficiente medir las campañas de SEO, las visitas o los usuarios únicos, ha llegado el momento de poner contra la pared toda la estrategia de la empresa (no solo la online!), el mensaje que damos a nuestros clientes, nuestra cartera de productos, el servicio de soporte, las campañas de publicidad,... en definitiva, poner en manos de los departamentos de marketing el análisis de los datos, para analizar aquello que tiene que ver con la estrategia e inversión de marketing de la empresa.

Un ejemplo que me viene a la cabeza, las webs que venden hipotecas. Hoy en día, de qué les sirve analizar "palabras clave"? Con esto no digo que deban abandonar el análisis SEO/SEM, pero quizás sea conveniente empezar a utilizar sus herramientas de analítica web para analizar otros aspectos como la sensibilidad de sus clientes ante distintos mensajes de venta, pedir la opinión a los visitantes sobre los precios en comparación con la competencia, analizar líneas de producto afines o, evaluar la eficacia de un mensaje publicitario antes de lanzar una campaña multicanal.

Jamás habíamos tenido (los profesionales de marketing) la oportunidad de poder medir con mayor agilidad y autonomía como hoy, Internet y la analítica web pueden ayudarnos a mejorar nuestra estrategía de marketing, no nos quedemos en medir "las palabras clave", de igual modo que tampoco nos quedamos en medir "tiempos de respuesta del servidor".

Jaume

Aquí puedes ver el programa y la lista de ponentes.

Información de contacto
Anna Flores
Teléfono +34 972 207 233
Email  afp@alt64.com

Vistoenpantalla, empresa especializada en venta de productos aparecidos en TV y cine, utiliza la herramienta de analítica web HBX con el objetivo de medir y mejorar el retorno de la inversión realizada en marketing online. El resultado ha sido una mayor optimización del negocio que se traduce en un aumento del 400% en visitas, lo que les ha permitido duplicar ventas y posicionarse con líderes en merchandising online.

ACERCA DE VISTOENPANTALLA

Creada en 2002, Vistoenpantalla es una empresa especializada en comercializar merchandising de películas, series, programas y anuncios de televisión, o de personajes famosos. Vistoenpantalla es una empresa totalmente independiente y ajena a cualquier tipo de vinculación con productoras de cine o TV, representantes de artistas o televisiones privadas y/o públicas. Proporciona artículos para los amantes del cine, de la televisión y fans de los famosos.

EL DESAFIO

Vistoenpantalla alcanzó 1 millón de páginas vistas mensuales en su segundo año de creación. Desde su fundación, ha experimentado un fuerte crecimiento en ventas, con una tasa de crecimiento anual del 100% durante los tres primeros años.

No obstante, a finales del 2004 empieza a experimentar un descenso en el crecimiento. La desaceleración del crecimiento llega a punto muerto a inicios de 2005. Es por ello que en abril del mismo año deciden contratar el servicio de Analítica web HBX de Websidestory con el objetivo de incrementar el volumen de tráfico a su web y recuperar las tasas de crecimiento en ventas.

LA SOLUCION

¿Por qué Vistoenpantalla decidió contratar Analítica web HBX de Websidestory, para dar respuesta a sus necesidades y cumplir con el reto anteriormente mencionado?

HBX de Websidestory ofrece a las empresas online una valiosa visión en tiempo real sobre cómo se comportan las zonas específicas de la web, y posteriormente convierte dicha visión en acción, al determinar qué acciones generarán el mejor ROI (Rendimiento del Capital Invertido) siempre respetando el presupuesto.

La analítica web sirve para calcular el rendimiento por inversión, mejorar las ventas, monitorizar contenidos y mejorar la conservación de clientes.

VALOR AÑADIDO Y BENEFICIOS

- Recuperar la velocidad de crecimiento de tráfico

Para conseguirlo, se identificaron las principales fuentes de tráfico de valor (valor=usuarios que terminan por realizar una compra). Las principales fuentes identificadas fueron los motores de búsqueda, concretamente en las búsquedas orgánicas (orgánicas=que no son de pago). Se llevo a cabo un plan de optimización de la web para incrementar su posicionamiento online orientado a captar usuarios de valor. Para ello se adaptó la construcción de URLs y contenidos de la web según los datos obtenidos en el proceso de analítica web.

- Incrementar los ingresos por pedido

Se realizó un análisis del valor de los pedidos y de los productos de mayor valor por pedido, y también de afinidad de productos (afinidad=productos que ve o compra un cliente en relación a otro producto). Del mismo modo, se realizó una campaña de email marketing dirigida a clientes con el objetivo de que volvieran a la web y maximizaran el valor de sus pedidos.

- Optimización del carrito de la compra

Se realizaron análisis de la efectividad de la conversión de la web en el proceso de venta y análisis por niveles del proceso de venta, de las tasas de uso y efectividad del carrito de la compra y del paso por caja. Se ha optimizado el diseño y contenidos de las páginas que intervienen en el proceso de venta. Para ello, se identificaron los elementos que provocaban los abandonos principales, y se ha hecho especial énfasis en la reubicación, diseño y tamaño de los botones.

Jaume 

Jaume

Avinash Kaushik

Jaume,

I have to share my bias: I think view through is a useless metric cooked up by sellers of advertising to show some value from the billions of banner ads that are ignored (or blocked by people like me who use AdBlock).

All studies that I have seen to show "value" from "exposure" are from ad agencies and they all tend to be one time very controlled studies (because there is really no other way to do 'em).

It is possible that there is some value from "ad exposure", but for me there are many ways to have concrete metrics to measure outcomes from marketing campaigns. I prefer to rely on those.

See thoughts outlined in my "engagement is a excuse post", same points here:

http://www.kaushik.net/avinash/2007/10/engagement-is-not-a-metric-its-an-excuse.html

-Avinash.

Luisa Woods

Hi Jaume,

I think you make excellent points. However, we are always narrowing in on a shifting target, aren´t we? For instance, I have run huge media blitzes for companies, and run affiliate networks of tens of thousands of affiliates. Often, an affiliate would run a test, and, in the early days, not track a conversion properly because they already had a cookie on their computer from another affiliate who would be credited with the sale. If you have an interest in a niche, you tend to surf in and around many related sites, often all or many of those sites are displaying the same ad. so...who gets credit?

I think that banner blindness tends to evaporate when you are interested in a subject. It´s like, when you are a new parent, you suddenly notice how may other people are out pushing strollers. You notice all the bike shops in your neighborhood when you are in the market for a new bike.

All of these measures are such poor proxies of reality, and all of our approximations and assumptions are generally either marginally or grossly wrong. However, the question is, can they provide us with insights and help us improve our performance? I think the answer is yes, as long as we don´t jump to conclusions, and understand the inherent flaws in the model.

To me that is the most iimportant factor. Educating users of performance metrics to understand the inherent flaws in the system. ...and systematically hunting down those flaws. That requires that we never make assumptions or conclude that there is "standard wisdom".

I have worked recently with companies that offer to design post-impression ad campaigns. The model is....they write a cookie on the computer of people who visit the site, but do not make a purchase, then serve ads for the product on other network sites, and get a percentage of revenue if the person later returns to make a purchase. Would that person have made a purchase anyways? It is all arguable. The efficacy of the campaign is in the details. and that requires granular tracking. being able to follow the individual. defining the characteristics of an acquisition. extensive cross-checking.

I think the greatest danger of these stats being used as a billing model is that they are often skewed to overreport the relationship, counting on the client´s lack of understanding or attention to the exceptions. If such measures are generated and used internally, with a clear understanding that they are descriptive (suggesting possible relationships) rather than predictive (useful for predicting specific outcomes), they can be extremely useful in suggesting strategic opportunities...but not as means of allocating revenue.

Thanks for including me in this discussion. I think I am going to go and write a piece about descriptive versus predictive modelling.

I´ll look forward to hearing your thoughts. I hope I didn't ramble too much.

cheers,

Luisa

Hoy, el tema de la analítica web está pasando se ser un arte, a ser una ciencia aplicada, gracias a profesionales como la gente de Multiplica. Pero me gustaría hacer una reflexión sobre el avance y evolución de este tema…  

...muchas disciplinas parten siendo un arte, gracias a algunos visionarios que con una mezcla intuición y cabeza consiguen hacer magia con polvos mágicos y chistera. Del arte pronto se pasa a la artesanía; pensemos en los primeros pasitos de la optimización de sites para buscadores en los que sólo había unos pocos frikies capaces de saber lo que Google pensaba. Ahora, hemos pasado de la artesanía a la disciplina, en la qué técnicamente empresas como Omniture o MetrixLab han puesto sobre la mesa todo lo que es posible medir y visionarios como Multiplica han sabido reunir todos los “mitos útiles” sobre la usabilidad y la conversión para crear un know how consistente.

Pena que en esto de la web los “mejores usos” o Best Practices pasen a ser estándares en poco tiempo y ese know how tallado por pioneros quede en aportaciones genéricas a la causa. Aunque espero que para entonces ya todo esté atado y bien amortizado.

Pues bien, yo digo que este sistema tal y como lo conocemos no refleja la realidad, es extremadamente impreciso como para tomarlo en serio, sí lo sé, todo un sector luchando por este concepto para justificar su trabajo y yo tengo el morro de cargarmelo sin más.

Hoy no he podido refrenar más la tentación de escribir sobre esto, mis argumentos:

1.- El 80% de la publicidad se concentra en unos pocos medios (10), por los que navegamos prácticamente todos en algun momento del día. Si la mitad de la métrica (post-view) consiste en haber visto el banner, lo más probable es que lo hayamos visto todos. Si lo vemos...

2.- Para calcular el post view se utilizan cookies. Segun Jupiter Research el 33% de los usuarios borramos las cookies cada mes, vaya entonces cómo saben quién ha visto que?

3.- La publicidad online no se ve, o eso dice el señor Jackob Nielsen.

4.- Cada vez hay más vias de comunicación con el usuario (tv, radio, prensa, internet, móvil, exterior, ...). Podemos afirmar que una campaña online es la culpable que un usuario visite el site del anunciante, y no el anuncio de la tv, o en prensa? más cuando las campañas se desarrollan en multicanal de forma simultanea.

5.- Cada vez más la publicidad estará mejor ubicada, gracias a las herramientas de behavioral targeting entre otras, los anuncios relacionados, por ejemplo con la gastronomía, apareceran en las revistas de gastronomía online. Lo normal es que un usuario que visita una revista de gastronomía, termine en los sites de comida, bebida, restaurante,... entonces quien puede decir que visito la web del anunciante porque vi el anuncio o, simplemente porque anuncio y usuario coincidieron en el medio?

Puedo leer en algunos articulos recientes (2007) que estas dudas, que me persiguen hace años, están siendo valoradas seriamente por la industria, como es el caso de Dave Morgan Vicepresidente Estrategia Publicidad de AOL en su artículo Does view-thru trakcing reward the wrong behavior? o Pam Stein de Imedia Connetion en Build the perfect ad network.

Por su parte la IAB limita esta forma de medir la efectividad al último site que mostró la publicidad, otra cosa es que esto se respete en los servidores de banners. Pero por lo menos han empezado a poner orden.

Y tu ¿qué opinas?

Jaume