Analytics 2.0

Mucho más que taggear

Analytics 2.0 - Mucho más que taggear

Intención de compra, mercadeo y conjoint analysis

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Ya hemos hablando anteriormente sobre el principal objetivo de toda empresa…generar ganancias. Si agregamos la variable ‘t’ (tiempo) este objetivo se divide en dos. Ganar dinero en el presente y ganar dinero en el futuro. Cuando hablamos de ganancias presentes nos referimos específicamente a los resultados económicos, mientras que cuando hablamos de ganancias futuras, nos referimos a intención de compra.

Por otro lado la intención de compra antes mencionada es el resultado de muchas variables ocurriendo en paralelo:
1. Una persona que tiene una necesidad genérica específica.
2. Una compañía que tiene un producto que satisface dicha necesidad genérica en mayor o menor medida.
3. La persona que tiene o no el dinero para comprar el producto (precio).
4. La marca comunica algo que hace a la persona sentirse especial.
5. El servicio de la compañía hace a la persona sentirse especial entre otras cosas.

En pocas palabras, el producto tiene un balance de atributos que hace que la persona quiera o necesite tenerlo. La intención de compra se basa tanto en experiencias personales como en las comunicaciones de marketing realizadas.
Por eso es importante saber cual es el conjunto de atributos y magnitudes que mejor se acerca a las necesidades de un segmento de clientes específico.

Conjoint Analysis es una técnica estadística utilizada en investigación de mercado para determinar como una persona evalúa diferentes características para componer con ellas un producto o servicio específico. El objetivo del conjoint analysis es determinar que combinación de un número limitado de atributos es más influyente al momento de tomar una decisión, por ejemplo de compra. Un conjunto controlado de productos o servicios se muestra a los respondentes y por medio del análisis sobre como ellos seleccionan esos productos, se hace implícita la valoración que hacen de cada uno de los atributos. Esas valoraciones implícitas pueden ser utilizadas para crear un modelo de mercado que estime el market share, ingresos e incluso ganancias  de un potencial nuevo producto o servicio.

Pasos para la generación de un estudio de Conjoint Analysis:
1. Desagregar el producto o servicio en atributos. Por ejemplo para pasajes aéreos algunos atributos podrían ser el precio, si se puede devolver el pasaje, si tiene costo cambiar las fechas de partida o regreso, etc. Otro ejemplo podría ser con laptops, donde esos atributos podrían ser, en cambio, tamaño de pantalla, memoria ram, disco rígido, peso, duración de la batería, etc.
Cada atributo puede ser desagregado a su vez en niveles, como en el caso del disco que podría ser disco rígido o memoria flash.
2. Luego se muestra a los respondentes varios productos, todos con diferentes magnitudes y atributos. Puede ser el producto (o servicio) mismo o una imagen, un prototipo, etc.
3. Los respondentes hacen un ranking con los mismos.
Como el número de combinaciones de atributos y niveles incrementa el número de perfiles exponencialmente. En consecuencia se utiliza diseño factorial fraccional para reducir el número de perfiles a evaluar mientras que se asegura que hay datos suficientes para realizar el análisis estadístico, dando como resultado un cuidadosamente controlado conjunto de “perfiles” de producto para presentarle a los respondentes.

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Entendido? Bien!. Ahora imagina el potencial del conjoint analysis utilizando información de Analítica Social y votación (incluso en tu sitio web integrado con tu plataforma de analítica web). Puedes presentar en internet un conjunto de imágenes propias o de productos competidores y por medio de conjoint analysis clasificar los comentarios dejados tanto en internet (Facebook, twitter, etc) como en votaciones para desarrollar un producto o servicio que va a satisfacer mejor las necesidades de los clientes ya que fue creado desde ellos mismos.

Además contamos con una ventaja adicional. El conjoint analysis regular se basa en un conjunto de atributos previamente seleccionados por el investigador o por una investigación anterior. Utilizando los medios sociales o votaciones se puede crear la lista de atributos y niveles a investigar en base a los deseos de los potenciales clientes, dejando de lado atributos que no generan valor adicional para los mismos. Pudiendo utilizar conjoint analysis en tiempo real para:

1. Pasajes aéreos.

2. Teléfonos móviles.

3. Planes telefónicos.

4. Servicios financieros.

5. Supermercados (entrega, calidad de productos, precio, etc).

6. E incluso para plataformas de web analytics (tiempo real, cubos olap, variables personalizadas, integración con otras plataformas, gratis versus pago, etc).

Caos de información? Gobierno de Analítica, tu única salvación

La mayoría de las empresas fueron fundadas en un tiempo en el cual la información no abundaba y era muy costosa. Además cuando llegaba en muchos casos estaba desactualizada y se utilizaba más como confirmar una decisión tomada que para tomar la decisión.

Hoy en día tener información ya no es costoso. De hecho hay informacióon por todos lados y casi en tiempo real a costos tendientes a cero. Esta avalancha de información en lugar de mejorar los procesos de toma de decisiones en muchos casos los empeora o incluso hace imposible.

market research

Los ejecutivos y gerentes plantean como su gran problema actual, que están nadando en datos. La mayoría de ellos ya han intentado resolver el problema contratando recursos mejor preparados en Big Data, Estadística, Analítica y Data Mining sin que esto le haya reportado un resultado mejor al obtenido anteriormente. Todos los esfuerzos infructuosos enfocados a mejorar los procesos de tomas de decisiones en un mundo con exceso de información terminan, en general, generando una gran frustración.

Big Data

El tema es que el problema no se basa en conocimientos técnicos, sino en cultura. Estas empresas nacieron en mundos con carencia de información lo que impidió que se desarrollara dentro del ADN de su cultura el “componente” orientado a datos. Las empresas son sistemas y como tales tienen partes que interactúan entre si con un objetivo en común, esas interacciones generan la información que nos permiten saber que recurso está impidiendo que una empresa alcance sus objetivos o mejores sus resultados y porque está ocurriendo eso. Lo que significa, que parte del sistema no está interactuando de manera correcta (cuello de botella) impidiéndole a la empresa obtener mejores resultados como un todo. Algunas de esas partes del sistema son “Humanos”, o sea personas interactuando con otros creyendo que están acercando a la empresa a sus objetivos.

Digital Analytics

Sin embargo no siempre las buenas intenciones generan grandes resultados empresariales, lo que explica porque contratar a un genio de Big Data, de por si solo, no terminó solucionando los problemas de exceso de información. No se trata de que tan bien se analiza la información existente o disponible, sino cuanta información de las interacciones del total del sistema está disponible. La cultura orientada a datos requiere que cada recurso de la misma comparta la información que explica la realidad que cada uno genera en la misma.

Decision making scenario = Σ information(interaction 1) + information(interaction 2) +  information(interaction x)

La formula mencionada anteriormente explica lo importante que es compartir la información. En general esta información termina no intencionalmente oculta por cada empleado en un anotador al lado de su computador.

Data Driven Culture

La solución es indefectiblemente agregar el componente “Orientación a datos” al ADN de las culturas empresariales. Esto no es algo que se hace cambiando a toda la gente de la empresa sino generando el entorno adecuado donde las personas desarrollan sus capacidades comprendiendo que significa esto dentro de la estructura actual de la compañía.

Analytics structure

El objetivo de la empresa debe ser extremadamente claro de modo que cada persona comprenda como su actividad acerca a la empresa al mismo. Como pequeños escalones que cada uno aporta para llegar al resultado de negocios esperado. El mayor desafío es coordinar todas esas actividades.

Analytics Governance se refiere al conjunto de actividades con foco en comprender que recursos componen el sistema empresa, diseñar el sistema de medición y generar un proceso virtuoso de mejora de los procesos de toma de decisiones, dejando en evidencia que recurso no están acercando a la empresa a sus resultados y porque.

Analytics goal

Las empresa que logren implementar un plan de Gobierno de Analítica serán las que en el futuro cercano van a hacer la diferencia.

En cuanto a las empresas nuevas, recomiendo profundamente que inicien con actividades de Gobierno de Analítica, de modo tal que su cultura tendrá en el ADN el componente orientado a datos desde el inicio

Data Driven culture

Amarás al CEO por que esa es la ley primera

hacer dinero online

Hacía mucho tiempo no me sentaba a escribir aunque es una de las cosas que más me gustan.

Luego de haber corrido mucha agua bajo el puente vuelvo a hacer una observación profunda de nuestra industria y veo poco entusiasmado que todavía no se entiende mucho nuestro, el rol de los Analístas Digitales. Lo grave es que no me refiero únicamente a gente externa, sino los mismos ¨analístas digitales¨ se quedan el la superficie de su actividad.

Estoy constantemente viendo reportes que directores de empresas me muestan diciendo, ¨mira el reporte que recibo, no entiendo para que me sirve¨. Esto explica en parte porque la mayoría de los CEOs o incluso el C level en general invierte tan poco tiempo en analizar información digital. En las empresas donde lo digital es solo una parte del negocio, el CEO practicamente no tiene en el radar lo digital, es ¨aquello otro¨, es  eso que al final de la reunión preguntan ¨ah, antes de terminar…con internet todo bien no?¨. Pero, porque será entonces que internet termina siendo eso otro para el CEO, pero siendo LO MAS IMPORTANTE para los que trabajan en Internet, esos que llaman Online y Offline, donde Offline es ¨todo el resto¨.

Cuando uno escucha las distintas posiciones las cosas se ven simples. El C level está encargado de la rentabilidad presente y futura de la empresa pero parece que los que trabajamos en Internet estamos más preocupados por conseguir tráfico, fans y retweets que dinero. Del dinero no se habla, el dinero parecería que es solo responsabilidad del propio ¨cliente¨. Entonces hagamos una cosa, si es tan valioso el trafico, los fans y retweets entonces empecemos a aceptar que las empresas nos paguen con esa moneda de cambio. Este año el 20% te lo pagamos con pageviews…no suena bien cierto?

El 90% de los reportes de marketing digital no tienen NINGUNA métrica que logre vincularse con la performance de negocio de la empresa, digamos….dinero. Entonces por un lado el CEO no ve que esto ¨digital¨ este en su agenda porque no es lo más importante en la generación de valor presente y no sabe bien si futuro. Por el otro los analistas digitales no nos preocupamos de que este obtenga información que le permita ver el valor detrás de este canal. El resultado es que las empresas no se vuelven data driven, como la información no me sirve (¨ese reporte de 30 hojas en PPT ni siquiera lo abro¨) entonces tomo decisiones en base a la intuición. Ahora bien, el objetivo principal de los Analistas Digitales es en primer lugar convencer al CEO o C Level  de la importancia del canal en base a información. Este es el único que puede facilitar que la cultura de la empresa se vuelva data driven. Lo importante de todo esto es que la información sirve para tomar decisiones, no cualquier decisión, sino aquella que permita al tomador de decisiones cumplir con su rol, acercando a la empresa a su objetivo de negocios. O sea, cada métrica reportada debe pasar un ¨examen¨, que pregunta va a responder esta métrica?

Es hora de dejar de pensar que nuestra industria es una industria cool, si no hay un negocio detrás, que no solo que lo hay sino que con un gran potencial todavía por explotar, entonces luego no nos quejemos cuando la inversión publicitaria es tanto menor que en algunos medios ¨Offline¨.

Premios a la excelencia en Analytics 2013 – Digital Analytics Association

Como todos los años la Digital Analytics Association está llevando a cabo los Premios a la Excelencia en Analytics.

Este año no puedo estar más contento con las nominaciones, no solo porque yo fui nominado como Practitioner of the Year sino que además Intellignos fue nominado como Most Influential Vendor! Intellignos tiene un equipo increíble encabezado por maravillosamente perfeccionista Richard Dawson, que puede sin dudas ganar cualquier premio, pero la idea de ser nominados junto a empresas de la talla de Adobe y Google es definitivamente la mejor manera de hacernos saber que vamos por buen camino.

Felicitaciones Intelligners, you rock! Ahora a esperar por los votos!

Les dejo el listado completo de nominaciones:

Digital Analytics Rising Star (individual)

  • Eduardo Cereto Carvalho, Google, Web Analytics Specialist
  • Chauncy Cay Ford, Dell, eCommerce Management Consultant | Tealeaf, Program Manager
  • Rachael Gerson, SEER Interactive, Head of Analytics
  • George Lee, AOL, Sr Analyst
  • Abbe Lefkowitz, MaassMedia, Data Analyst
  • Mathieu Llorens, AT Internet, CEO
  • Tim Patten, Localytics, Senior Implementation Consultant
  • Mike Pedicino, Catherine Plus Sizes, e-marketing analyst
  • Krista Seiden, Google, Product Marketing Manager
  • Himanshu Sharma, SEO Takeaways, Founder
  • Elizabeth Smalls, Abercrombie & Fitch, Direct to Consumer Analyst
  • Pradeep SV, Cognizant Technology, Solutions Implementation Consultant
  • Jared Vestal, BrightTag, VP of Analytics and Connectivity
  • Tiffany Zimmermann, Stratigent, Digital Marketing Manager
  • Randy Zwitch, Keystone Solutions, Senior Data Scientist

Practitioner of the Year (individual)

  • Heather Aeder, TrueAction, Group Director of Analytics
  • Spencer Altman, Webtrekk GmbH, Senior Key Account Manager, International Consulting
  • Ashish Braganza, Lenovo, Senior Manager, Global Business Intelligence
  • Juan Damia, Intellignos, Founder
  • Joseph Gordon, U-T San Diego, Director of Research
  • Kayden Kelly, Blast Analytics & Marketing, Founder & Managing Director
  • Michele Kiss, Web Analytics Demystified, Partner
  • Nancy Koons, Vail Resorts Senior Manager, Vail Resorts
  • Aaron Maass, MaassMedia, LLC, Managing Director, CEO
  • Peter McRae, Symantec, Sr. Manager of Optimization
  • Pradip Patel, FedEx, Manager Digital Marketing Analytics
  • Barbara Pezzi, Fairmont Raffles Hotels, International Director Analytics & Search Optimization
  • Judah Phillips, Nokia, Head of Consumer Analytics
  • Balaji Ram, Walmart.com, Senior leader in Site Analytics & Optimization
  • Richard Sussman, IPG-Initiative SVP. US Director, Performance Analytics
  • Jack Zigon, Comcast, Senior Director, Online Marketing

Most Influential Industry Contributor (individual)

  • Brooks Bell, Brooks Bell, Founder and CEO
  • Aseem Chandra, Adobe Systems, Inc., Tech Industry Executive & Board Member
  • Justin Cutroni, Google, Analytics Advocate
  • Bryan Eisenberg, Eisenberg Holdings, LLC Marketing Keynote Speaker, Best Selling Author, Advisor
  • Adam Greco, Web Analytics Demystified, Senior Partner
  • Stéphane Hamel, Cardinal Path Director, Strategic Services
  • Avinash Kaushik, Market Motive Founder
  • Evan LaPointe, Search Discovery, Vice President
  • Aaron Maass, MaassMedia CEO
  • David McBride, Comcast, Director of Analytics
  • Judah Phillips, Nokia, Head of Consumer Analytics
  • David Smith, Revolution Analytics, Vice President, Marketing and Community

New Technology of the Year (group)

  • Anametrix
  • Avidtrak
  • ClickTale
  • Google Tag Manager
  • Insight Rocket
  • Localytics
  • Magestic SEO
  • Observepoint
  • Optimizely
  • Satellite, by Search Discovery
  • Tealium
  • Webtrends

Most Influential Agency/Vendor (group)

  • Adobe
  • Cognizant
  • Google
  • Intellignos
  • IQ Workforce
  • MaassMedia
  • Revolution Analytics
  • Semphonic
  • Visual IQ

Otro año de Web…perdón, Digital Analytics – Happy new analytyear!

El mercado de profesionales de Digital Analytics es MUY eterogeneo, podemos discutir casi sobre todo, el nombre de lo que hacemos (Digital, Web, or just analytics), las plataformas, sobre las prácticas e incluso quienes son los personajes más influyentes de la industria. Pero si hay algo en lo que estamos todos de acuerdo es que este fue un año intenso, muy intenso. Repasemos rapidamente el 2012:

24 de Enero, 2012: Accenture compra Neo Metrics Analytics S.L.

05 de Marzo, 2012: La Web Analytics Association se vuelve la Digital Analytics Association.

31 de Marzo, 2012: Urchin es retirado del mercado.

18 de Abril, 2012: Havas Digital adquiere el 20% de Intellignos.

25 de Abril, 2012: IBM avanza sobre Big Data Analytics con la adquisición de Vivisimo.

25 de Abril, 2012: Códice, Intellignos and Marketview lanzan el primer roadshow de Google Analytics User Conference en América Latina.

13 de Junio, 2012: IBM adquiere la empresa de web analytics Tealeaf.

15 de Junio, 2012: Yahoo! Web Analytics es discontinuado del mercado.

25 de Junio, 2012: La Digital Analytics Association nombra a John Lovett como nuevo Presidente.

06 de Septiembre, 2012: Adobe se lanza al mercado de Social Media con una solución end to end adquiriendo Wildfire.

29 de Octubre, 2012: Google anuncia Universal Analytics.

Que tenga un gran 2013, mi mayor deseo para este año que comienza es que todas nuestras acciones estén orientadas a desarrollar una industria más profesionalizada y global!!!

Mitos que se derrumban en el marketing digital

Parafraseando a mi colega Eric Peterson, voy a hacer mi aporte para demistificar al marketing digital. Mucho es lo que se habla del marketing digital, de lo maravilloso que es y todos los beneficios que trae, incluso hablamos de online y offline. Online es cool, es el futuro, offline es lo viejo, lo pasado, lo que tarde o temprano se va a terminar. Decimos estas cosas mientras leemos el diario en papel, vemos televisión y escuchamos la radio en el auto y ojo, que no se llegue a cortar el cable, olvidarse de entregarnos el periódico o hacer descarga la radio del auto porque nos agarra un ataque! tal vez tanto o peor como si nos quedamos sin internet.

Luego cada fin o principio de año cuando se entregan las cifras de cuanto fue y cuanto se planifica que sea la inversión publicitaria en en el próximo año, nos sorprendemos que el share de la maravillosa internet, que crece a pasos agigantados, sea todavía muy bajo que hasta parecería que se nos escapa por los dedos de las manos como arena, al menos en varios de los países de estas latitudes (no me vengan a poner el caso del Reino Unido!). Ahí es donde nos preguntamos, es que los directivos no saben nada? Son burócratas que se siguen manejando como hace 50 años! Como puede ser que no vean el potencial de internet!

Veamos un poco que hay detrás de todo esto…Mitos

1. En Internet todo es medible en el resto de los medios no: Primero, en internet no todo es medible. Hay mucho, mucho, medible. Mucho que no se puede medir y otro tanto que se puede medir pero el costo de hacerlo es tan elevado que prácticamente a ninguna empresa le es interesante hacerlo.

Hablando con muchas personas del mercado de retail me comentaba que ellos manejan las ventas en base a la publicidad de televisión y cuando no sale una publicidad se dan cuenta enseguida porque las ventas bajan. Me parece muy acertado, que es más lógico para una empresa que busca obtener ganancias, saber que tiene X cantidad de pageviews, bounce rate, tiempo de visita a la página, o saber que tiene los supermercado repletos de gente en el momento que ellos lo desean? El problema que hoy tienen los tomadores de decisiones no es tener información sino que se ahogan en datos, y nuestro (quienes nos dedicamos a Analítica) mejor aporte es sumar información?! Esta gente está al borde de la cornisa y nosotros “Los empujamos para adelante!!!” genial.

Cuantas empresas hoy tienen la cultura de buscar información luego de tener escritas las respuestas que quieren responder? Cuantas en cambio tienen la cultura de sentarse frente a la herramienta que tienen más cerca a ver que información hay que puede servir? Gastando horas de tiempo y terminando sin acordarse bien para que habían ingresado ahí. Eso es ahogarse en datos…

Analítica Digital

2. El online es el futuro: Así como al aparecer la radio no desapareció la televisión, al aparecer internet no va a desaparecer la televisión. Es normal que los medios muten, se perfeccionen pero de ahí a decir que va a desaparecer es una diferencia enorme. Porque iría a desaparecer un medio tan potente como la televisión? Hablando con muchas personas del mercado de retail me comentaba que ellos manejan las ventas en base a la publicidad de televisión y cuando no sale una publicidad se dan cuenta enseguida porque las ventas bajan. Yo como emprendedor, teniendo en cuenta esta afirmación, prefiero el futuro siempre y cuando asegure el presente. Si hoy me es rentable y es acorde con la imagen que espero de mi compañía, poner un pasacalles entonces pondré el pasacalles.

Las empresas no deben, o mejor dicho no deberían, invertir en algo porque es el futuro, porque es cool, sino porque les permite hoy y en el futuro mejorar la rentabilidad del negocio. Las empresas no pagan sus sueldos con likes de Facebook, aunque nos parezca muy sofisticado o cool.

Digital Analytics

3. Marketing online vs marketing offline: No existe tal división, el marketing estratégico es uno solo, en español mercadeo, se refiere a las acciones orientadas a generar demanda presente o futura hacia los productos y/o servicios de una compañía. Ergo, existe una sola estrategia de marketing un objetivo principal. Luego tenemos el marketing operativo, o sea como llevamos esa estrategia a tácticas por canal. Así voy a estar en aquellos canales que sean más efectivos en lograr los objetivos planificados. Como decía más arriba, si es por medio de un pasacalles, bienvenido el pasacalles! Si es con paid search, genial también!

4. Los directivos en general no saben nada de internet: Los directivos de una compañía, el llamado C Level, tienen como foco hacer que la compañía obtenga los mejores resultados posibles, o sea, obtener la mayor ganancia presente y futuro que se pueda. Presente = Ventas, Futuro = Postventa + Calidad de Producto + Experiencia de Usuario/Cliente + Posicionamiento Marcario +…etc. (al menos así me gustaría que fuera en una empresa donde yo trabajara). Los reportes que ellos deben, o que les sirven se deberían basar en información que les permite a ellos ver como están alcanzando esos objetivos que tienen. O sea, un CEO le reporta a, por ejemplo, accionistas. Y la información que necesita es la que demuestra que su gestión permitió a la compañía mejorar su situación hoy, o que lo hará en el futuro. Si nosotros le enviamos un reporte que dice cuantas páginas vistas, bounce rate, conversiones, etc, tuvo el sitio, no hay forma de que esta persona vincule esta información con lo que debe contar o reportar el. Entonces en lugar de pensar que el director de nuestra compañía es un Dinosaurio, deberíamos pensar cual es el objetivo de nuestro reporte y no entregarlo hasta estar seguros que responde su pregunta. Un reporte de 30 slides con métricas como pageviews, bounces, registraciones, etc, es completamente inerte. No es cierto que más pageviews significa más publicidad, o más ventas publicitarias. Ventas son ventas que a su vez no es lo mismo que ingresos. Ingresos hoy no es lo mismo que ingresos en 8 meses (hay que tener en cuenta el valor del dinero).

Directivos offline

5. Hay que estar en los medios sociales: Hay que hacer lo que cumpla con “Ganar más dinero hoy” o “Ganar más dinero en el futuro”. No lo digo con ansias de avaricia, sino porque todo el bien que se puede hacer desde una compañía, como generar empleos, generar un entorno de trabajo agradable, etc, requiere que uno sea responsable con esa consigna. En medios sociales no hay que estar, en los medios sociales se propone estar si vemos que es un canal operativo que sirve para canalizar nuestra estrategia general. Si cumple con esa consigna, genial, sino no. No sea que por mucho pensar en el futuro nos quedemos sin presente.

Twitter si o no

6. Big data es la salvación: Big data, se refiere a las técnicas de captura, curación, almacenamiento, búsqueda, populación, análisis y visualización de datos, en los casos en los cuales debido al gran volumen de datos se hace posible la gestión manual de los mismos. Las técnicas no hacen que mejore la capacidad analítica de las personas, ergo, no importa que tan bien sepas manejar plataformas de big data, o diseñar sistemas de bases de datos brillantes, si todo no empieza con las preguntas correctas entonces no solo no podrás obtener el resultado deseado, sino que estarás peor que antes.

La salvación está en las personas, que con su capacidad única y creativa logran identificar hallazgos en grandes volumenes de datos. Las computadoras son torpes y burocráticas, no busquemos respuestas donde nos las hay.

Grandes datos

Podría poner uno más pero el tema de forzar los 7 algo, me hace sentir que son un personaje del cliche, prefiero ponerlo en otro post… :-)

Universal Analytics – un poco hiperbólico pero con sustancia

Ayer, lunes 28 de Octubre de 2012, fue un día completo de anuncios en el Google Analytics Summit 2012 (#GASummit). Google lanzó su nueva estratégia que si bien suena un poco hiperbólica (Universal Analytics?), tiene muy buena sustancia ya que muestra el intento de Google Analytics de salirse del modelo centrado en Cookie para ir a un modelo centrado en Usuarios. Esto significa que no se usan más cookies? No no…esto significa que la Cookie sigue existiendo pero que va a guardar un valor que es el ID, y ese ID será la nueva llave de la base de reporte. Esto venía hablando hace tiempo con mucha gente, porque directamente no utilizan un ID único (podría siquiera ser el ID real del Usuario en base de datos) para poder juntar las cookies del mismo usuario y así olvidarnos del problema del problema de la medición cross gadget o dispositivo.

Sesión del lado del servidor: Con “Universal Analytics” la “sesionalización” ocurre del lado del servidor. El nuevo analytics.js no va a mantender ninguna información de trazabilidad (más allá de un identificador anónimo).

Esto genera ventajas muy importantes pasando del lado del administrador acciones como agregar nuevos motores de búsqueda, configurar el tiempo de vencimiento de la cookie, reclasificar algunas keywords como tráfico directo, y finalmente este ID único nos da la posibilidad de agrupar información incluso de otras fuentes como base de datos de clientes o CRM.

Segmentos y métricas personalizadas: Lo antes mencionado permite que las dimensiones personalizdas y métricas son configuradas en el código y la sección de administración del administrador como vemos en la imagen siguiente.

_gaq.push(['_setCustomDimension',1,'Custom Dimension 1']);

 

 

 

 

 

 

El protocolo de medición (O measurement protocol): Es algo así como EDS o external data source que vimos en otras plataformas antes. Es la capacidad de enviarle información a Google Analytics. Algo que hasta ahora era imposible y que le genera un potencial de nueva escala. Ahora es posible enviar información relacionada a fuentes externas como Call Centers o CRM para, por ejemplo, medir una conversión generada offline en Google Analytics. Esto lo sigue haciendo con el viejo método de requerimiento por medio del __utm.gif (imagen) y se envía la información por método GET o POST. Siempre que cumplas con los protocolos de Google Analytics este aceptará los datos.

Además va a ser posible asignar costos publicitarios y otros costos a un usuario, ergo, ahora vamos a contar con costos totales de adquisición de un usuario. O sea que vamos a poder pasar al modelo que hablamos en Analytics 2.0, o sea de ROI a ROCI (Return on customer investment). Vamos a poder saber en base a esta nueva variable monetaria, cuando invertir y cuando no en diferentes segmentos de usuarios.

Dimension Widening: Esto permite en base a variables como métricas y dimensiones personalizadas generar modelos más complejos para comprender el impacto de decenas de variables frente a una conversión. Hace unos post hablemos de armar segmentos en base al análisis de co-varianza o anova. Esto da inicio a la posibilidad de armar modelos estadísticos más avanzados permitiendo comprender la relación entre todas esas variables y una variable de conversión. Es una feature realmente enfocada a generación de Insights. Para mi de lo mejorcito que se presentó, y muy útil para mi y la gente de Intellignos ya que lo venimos haciendo pero por fuera, esto genera más dinamismo al trabajo :-).

 

 

 

 

 

Esto se está poniendo entretenido. Vine un poco desmotivado a este Summit, pensando vamos a seguir con “Much ado about nothing” pero finalmente veo una luz al final del túnel. Falta mucho, pero estamos dando el primer paso.

El verdadero valor de la información – Contiunará

valor de Analytics

Desde que hace ya por lo menos 6 años se viene esuchando fuertemente sobre Analytics, que si bien muchas veces se interpreta como una herramienta en particular. De ahí en adelante hemos pasado momentos en los cuales aparecía tal o cual métrica que era la “más importante” y todos, aún con un poco de recelo de dejar de pensar en Páginas Vistas como principal, las han ido aplicando. Con mucha agua que ha corrido la sensación es prácticamente una, sin importar industria, grado de experiencia en el tema, tipo de profesional o posición en la empresa…las herramientas de analytics no me dan ninguna solución. Y no me sorprende que esto sea así, les cuento porque.

El proceso que se fue dando dentro de las compañías fue el inverso al que debió ser, como “internet” era algo a lo que se dedicaba una parte pequeña de la empresa donde el C level (CEO, COO, etc, los HIPPOS o Highest paid person opinion) no participaban más allá de dar autorización para que se implementen acciones de online porque “hay que estar”.

Esto fue generando que los sistemas de información de Internet se generaran en un proceso bottom-up donde cada área reportaba lo que podían, tenían o les parecía interesante para su nivel de gestión. El desenlace fue el modelo actual de Analytics existente en distintas empresas, cada nivel superior al anterior recibe un reporte que no le permite medir su resultado basado en los resultados de la compañía, incluso el C level recibe reportes que hablan de Páginas vistas, como si páginas vistas permitiera comprender si a la empresa le va bien o mal. No entiendo como un CEO podría presentar eso a un directorio, ni como podría mostrar la evolución de su gestión aún cuando las páginas vistas hayan incrementado mucho. Las empresas no están para acumular páginas vistas, ni por ego, sino para generar dinero y si hay algo claro es que las páginas vistas per se no generan dinero sino que lo gastan (costo de servidores, de generación de contenido, publicidad, etc).

Las líneas médias (gerencias de contenidos, de marketing, finanzas, etc) determinan que rol van a cumplir cada uno de ellos para poder alcanzar ese determinando objetivos de linea media, y finalmente el núcleo operativo debería comprender que acciones debe llevar a cabo para que su área (linea media) cumpla con sus objetivos y de esa manera cumpla el objetivo de la compañía.

Esto anterior define el sistema de información a utilizar y el conjunto de KPI’s y métricas ideales para ellos. Pero dejemos por acá y la seguimos el 12.12.12 en Chile Digital 2012, si es que no se termina el mundo :-)

Se viene el fin del mundo 12-12-12 y es en Chile

La gente del congreso latinoamericano Chile Digital 2012 me invitó muy amablemente a ser uno de los Keynote Speakers de este evento que cuenta con una gran organización y que contará con speakers como Eric Qualman, Juan Carlos Santa María, Tristán Elosegui y Juan P. Rodríguez.

El evento tiene varias secciones, tiene una Expo Digital con charlas paralelas, Rueda de Negocios, Seminario Internacional y Venture Capital Forum.

Yo voy a estar presentando “El verdadero valor de la información, simplificando lo “imposible”. En un mundo multiplataforma, donde las decisiones se toman en tiempo real es importante comprender el entorno para generar escenarios de tomas de decisiones dinámicos y con bajo grado de riesgo.

Les dejo la presentación y nos encontramos ahí el 12/12/12, crucemos los dedos!

Pasó Marketing Online Mendoza #MOM2012

El viernes pasado fui invitado por Rodolfo Küstermann a dar una charla sobre Analytics (por la mañana) y a participar de un panel de emprendedores (por la tarde) en el evento Marketing Online Mendoza 2012 (#MOM2012) con spearkers como Federico Procaccini de Mercado Libre, Sergio Schlesinger de Pixcel Chile, Lis Clement de Wines of Argentina, Pablo Bicego Subsecretario de Comunicación de Gobierno de Mendoza, Mariano Soler de Ciudades.com, Pablo Aquistapace de Eventioz, Daniel Caselles de Sílice, Guillermo Horno de Propiedad Facil, Santiago Carballo de Atuplato.com, Andrés Retali y Sebastian Masera de Quecancha.com y Fernanda Alemán de Salgamosmas.com. En particular soy adepto a este tipo de eventos por muchas cosas, la principal porque permite el intercambio de ideas, el segundo porque rompe las fronteras entre provincias y promueve la descentralización que existe en el país y tercero y no menos importante porque permite conocer el maravilloso país que tenemos :-).

#mom2012

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

En cuanto al primer punto me gusto mucho ver un grupo de gente apasionada por lo que hace y abierta a compartir todo su conocimiento, el evento fue muy productivo en ese sentido, la gente fue a compartir y aprender. Pareciera como si a la entrada del evento estuviera el guardarropas y, al otro lado, el guarda egos y todos pasaron por ahí antes de ingresar al evento.

En cuanto al segundo punto me gustó mucho las opiniones de Mariano Soler y Pablo Aquistapace, que opinaron que no hay que irse de Mendoza para que su proyecto sea exitoso y nos contaron como incluso sumó (que inversor no quisiera tener la excusa perfecta de tener que ir a Mendoza a ver un proyecto, y de paso…por supuesto…disfrutar de sus paisajes y porque no, del vino). Es importante que todas las provincias y ciudades argentinas generen emprendedores, emprender en internet y medir la gestión, ambas cosas con las que me enfrento día a día, no requieren que uno esté trabajando desde el obelisco.

Marketing Online Mendoza

 

 

 

 

 

 

 

La ultima, por supuesto, conocer nuestro hermoso país. Tuve la suerte que tanto Rodolfo Küstermann como Rubén Calvo hicieron una organización brillante que nos permitió no solo disfrutar un evento de gran categoría sino además disfrutar un poco de esa maravillosa provincia.

Espero que vengan muchos más #MOMs en el futuro, tanto en Mendoza como en todo el país.