Búsqueda activa de insights y perfiles de usuario - User Web Analytics - eShow

Iñaki Huerta

@ikhuerta

Búsqueda activa de

insights y perfiles de

usuario

Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN

¡Hola! Soy Iñaki Huerta

Ikaue.com

@ikhuerta

[email protected]


¿POR QUÉ ANALIZAMOS?


¿POR QUÉ ANALIZAMOS?

Para obtener o mejorar

los resultados del

negocio


Formas de orientar tu analítica

Reporting Nos permite controlar la situación y reaccionar.

Analítica enfocada Apoyo a la toma de decisiones de la empresa

Analítica de usuario Descubrimiento de insights

Analítica activa CRO y mejora de procesos


Los Insights,

esos famosos desconocidos…


WHY?

WHAT?

WHO?


WHY?

WHAT?

WHO?

CAMBIOS y

OPTIMIZACIONESRESULTADOSINSIGHTS


Todos somos iguales


Todos somos igualesNo actuamos igual

No decidimos de la misma forma

No nos influyen las mismas cosasNo tenemos las mismas capacidades técnicas

No deseamos lo mismo

No disponemos de los mismos recursos

No tenemos la misma cultura

No opinamos lo mismo No tenemos el mismo tiempo

No conocemos las mismas cosas

#UWABCN

CONVERSIÓN

EngageVisita Interés


PERFIL:

Conjunto de cualidades o rasgos

por los que definimos a una

persona o cosa


PERFIL:

Conjunto de cualidades o rasgos

por los que definimos a una

persona o cosa

Agrupaciones de personas con las

mismas cualidades de decisión y

por lo tanto con procesos de

decisión similares


La gran pregunta…

¿Cómo podemos dividir a

nuestros usuarios en perfiles?


Siempre desde los objetivos de negocio


Siempre desde los objetivos de negocio

EN ESTE CASO LO QUE BUSCAMOS ES DETALLAR DISTINTAS FORMAS DE ENTENDER O EVALUAR

UN PROCESO CLARO Y CERCANO A LOS KPI’s DEL NEGOCIO


Los procesos más comunes

Descubrimiento: Usuario nuevo que se enfrenta a la

usabilidad del site

Conversión: Acercamiento al macroobjetivo principal de

la empresa

Engagement: Capacidad que tenemos para generar interés

en el usuario durante la visita.

Retención: Capacidad de conseguir que el usuario

quiera volver a visitarnos


¿Qué analizaremos?

1. CUALITATIVA

2. CUANTITATIVA

Contacto con los

usuarios/clientes

Comportamiento

y conversión

Intereses

demostrados

Knowhow de la

empresaFactores de UX

Demográficos


Knowhow de la

empresa

Definición de Targets

Procesos de la empresa

Entrevistas con personal

BBDD de clientes

BBDD de atención al cliente

Teórico

Subjetivo

Real


Contacto con los

usuarios/Clientes

Encuestas Email tabulado

Encuestas Email respuesta libre

Encuestas OnSite

Entrevistas de UsuarioMayor

dificultad

Mayor

calidad


Contacto con los

usuarios/Clientes

De: [email protected]

Ayúdanos a mejorar

Hola Carmen,

Antes de nada, gracias habernos escogido

para tu compra. Soy Marta, del

departamento de calidad de xxxx. Estoy

empezando a contactar con algunos de

vosotros para saber como ha sido vuestra

experiencia con nuestra web.

Si tienes un momento (no más de un

minuto) ¿podrías comentarnos qué es lo

que más te ha gustado y si has tenido

algún problema o limitación al hacer tu

compra?

Muchísimas gracias.

De: [email protected]

Ayúdanos a mejorar

Hola Carmen,

Antes de nada, gracias habernos escogido

para tu compra. Soy Marta, del

departamento de calidad de xxxx. Estoy

empezando a contactar con algunos de

vosotros para saber como ha sido vuestra

experiencia con nuestra web.

Si tienes un momento (no más de un

minuto) ¿podrías comentarnos qué es lo

que más te ha gustado y si has tenido

algún problema o limitación al hacer tu

compra?

Muchisimas gracias.


Contacto con los

usuarios/ClientesFactores que han sido mencionados en los emails Veces que ha

sido valorado

como positivo

Veces que ha

sido valorado

como

negativo

Mejor precio garantizado 57

Habitaciones exclusivas 34

Fotos hotel 12

Posibilidad de cambiar moneda 3

Facilidad de navegación 82

Descripciones habitaciones 8

Imágenes de habitaciones 3 5

Acceso a política de cancelación 2

Facilidad para comparar hoteles 6

Atención telefónica 4

Ofertas especiales 3


Contacto con los

usuarios/Clientes


Factores de UX

Mapas de clicks y scroll

Flujos y mapas de navegación

Grabación y visionado sesiones

Test de usuariosMayor

tiempo

Mayor

descubri

miento


Factores de UX

HomeMapa de clics Mapa de movimiento Mapa de scroll

Ficha ProductoMapa de scrollMapa de movimientoMapa de clics

- 75% usuarios

- 50% usuarios

- 75% usuarios


Factores de UX


Demográficos


Comportamiento

y conversión

Cómo se mueven LIBREMENTE los usuarios por tu web

Y Cómo se mueven HACIA LA CONVERSIÓN


Comportamiento

y conversión

Home Listado

Categoría

Listado

subcategorí

a

CheckoutListado

Subcategorí

a fabricante

Listado

Marcas (en

realidad

son

búsquedas)

Listado

Búsqueda

simple

(Buscador)

Búsqueda

Avanzada

Ficha

Producto

Análisis de flujos

Paso 1,

Conseguir

entenderlos y

dibujarlos


Comportamiento

y conversión

Análisis de flujos

Tipos de página desde las que se accede a

una página de producto

Tipos de página a las que van los usuarios

desde una página de producto


Comportamiento

y conversión

Análisis de flujos

Paso 2,

Medirlos


Comportamiento

y conversión

https://es.slideshare.net/ikhuerta/user-web-

analytics-un-mundo-de-funnels-e-show

Hace 2 años,

en este

mismo

evento…

https://es.slideshare.net/ikhuerta/user-web-analytics-un-mundo-de-funnels-e-show

Iñaki Huerta - @ikhuerta

Funnels por etapas de la visita

Pensando más en el proceso completo

que en URL’s exactas.

Intentamos acercarnos a etapas más cercanas

al proceso de decisión de compra

que a URLs concretas

Visitas

Vieron Producto

Intención de Compra

Datos completos

Compra

Comportamiento

y conversión


Funnels

por etapas

Es Esencial:

1. Una buena

definición

previa

2. Y mucho

control de las

expresiones

regulares


Funnels de Objetivos

1) Crea cada paso como un

objetivo de GA.

Comportamiento

y conversión



2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo

horizontal segmentableComportamiento

y conversión



Comportamiento

y conversión

2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo

horizontal segmentable


Las posibilidades de análisis se amplian exponencialmente

Comportamiento

y conversión


Intereses

demostrados Con todo lo que ya sabemos…

Contacto con los

usuarios/clientes

Comportamiento

y conversión

Knowhow de la

empresaFactores de UX Demográficos

Añadimos al análisis una lista de intereses

puntuales que realmente podamos llegar a

medir con Analytics.

(eventos, segmentos, flujos, etc.)

Cuantifiquemos la información

cualitativa


Tipos de intereses Cómo lo identificamos en GA

Interesados en ofertas Han visitado alguna de las páginas de ofertas

Interesados en ver información multimedia de los

hoteles

Han mirado las fotos, 360 o webcam de un hotel

Interesados en ver las instalaciones de los hoteles Han mirado la pestaña de instalaciones de un hotel

Interesados en ver información de la empresa Han mirado la página de “sobre nosotros” o marcas

Interesados en reservar rápidamente Su segunda página es el motor de reservas

Interesados en un único hotel Sesiones que pasan por una única página de hotel

Interesados en comparar hoteles Sesiones que pasan por una página de hotel y después por al menos

otra

Interesados en reservar desde la home Aterrizan en una página la que sea y vuelve a la home

Interesados en reservar a través del teléfono Hacen clic sobre el teléfono

Interesados en hoteles para bodas Pasan por alguna página relacionada con bodas

Interesados en hoteles para eventos Pasan por alguna página relacionada con eventos

Interesados en la localización exacta del hotel Pasan por una página de localización de hotel

Interesados en ver las habitaciones del hotel Pasan por una página de habitaciones de un hotel


Rápido

Lógico

Emocional

COMPETITIVO

ESPONTANEOHUMANISTA

METÓDICO

¿Alguien mencionó a Bryan Isemberg?


Lógico

Emocional

Rápido

COMPETITIVO

ESPONTANEOHUMANISTA

METÓDICO

Interesado en ofertas

Interesado en info.

multimedia de hotel

Interesado en

instalaciones hotel

Interesado en info. de

empresa

Interesado en reservar

rápidamente

Interesado en un

único hotel

Interesado en

comparar hoteles


desde home


por teléfono

Interesado en hoteles

para bodas o eventos

Interesado en local.

exacta hotel

Interesado en

habitaciones hotel


Importancia de cada grupo de usuarios en función de sus intereses

0,63%

0,18%

1,22%

0,18%

0,34%

0,16%

0,13%

0,32%

0,52%

0,74%

0,02%

0,00%

0,39%

% de tráfico que presenta cada uno de los intereses % de conversión


Knowhow de

la empresa

Contacto con

los usuarios

Factores de

UX

Demográficos ConversiónIntereses

demostrados

Proceso

analizadoPatrones

extraídos

Etc…


Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor

y valorar su reserva

• Proceden de EEUU

• Tienen entre 25 y 45 años.

• Conocen el hotel o la marca.

• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.

























• Interés primario

• Volúmen que representa

• Aspectos postivos y negativos

• Segmento representativo: Demográfico,

conversión, interés

Nombre descriptivo

Fichas de perfil
































• Interés primario

• Volúmen que representa

• Aspectos postivos y negativos

• Segmento representativo: Demográfico,

conversión, interés

Nombre descriptivo

Fichas de perfil

Los perfiles, para poder comunicarlos,

debemos ser capaces de describirlos según sus intereses


Perfiles mínimos a encontrar

Principal: El que supone un mayor volumen del negocio

Ideal: El que cumple con el proceso analizado

de la forma más eficiente

Peculiares: Perfiles muy afectados por elementos

puntuales dentro del proceso


Ejemplo de perfiles de un hotel

Son personas que ya conocen el hotel por otros canales de venta, recomendación

o bien porque son usuarios recurrentes y quieren acceder al motor y valorar su

reserva

• Familias extranjeras de habla inglesa

• Conocen la marca


Reserva directa

Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e

investigan sobre el mismo lo que pueden.


• No conocen mucho la marca

• Son usuarios exigentes

• Revisan concienzudamente la información del apartamento:

instalaciones , equipación, ubicación y servicios extras.

Comparadores

Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy

atentos a las ofertas que más se adapten a ellos.

• Grupos de amigos de habla inglesa

• No conocen mucho la marca y/o apartamentos

• Comparan concienzudamente los apartamentos.

• Revisan la pestaña de ofertas o filtran por precio.

Buscadores de chollos


Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e

investigan sobre el mismo lo que pueden.


• No conocen mucho la marca

• Son usuarios exigentes

• Revisan concienzudamente la información del apartamento:

instalaciones , equipación, ubicación y servicios extras.

Comparadores

Perfil vs Persona

Conceptos similares en muchos puntos,

Pero distintos en cómo son creados y en su utilidad


Perfil vs Persona

Surge del análisis de

datos

Surge de procesos de

conceptualización

Aspectos genéricos del

proceso de decisión

Detalles claros de la

persona creada

Aplicación sobre la

analítica cuantitativa


definición de procesos


Perfil vs Persona

Surge del análisis de

datos


conceptualización

Aspectos genéricos del

proceso de decisión

Detalles claros de la

persona creada


analítica cuantitativa



En realidad nada impide que fusionemos ambas visiones

creando personas que a su vez son perfiles


Persona & Perfil

Contrastados con el

análisis de datos


conceptualización

Con datos claros sobre

su proceso de decisiónDetalles claros de la

persona creada

Y que somos capaces de llevar

a la analítica cuantitativa




Segmentos representativos

Fragmento del tráfico en nuestra web que

sabemos que se corresponde con el perfil

definido


Datos datos datos datos…

• Datos datos datos

• Datos datos datos

• Datos datos

• Datos

• Datos datos datos datos

Nombre del Perfil

Detectamos acciones en la web que les

delaten.

- Páginas vistas

- Flujos concretos

- Eventos de uso de recursos concretos


Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy

atentos a las ofertas que más se adapten a ellos.

• Grupos de amigos de habla inglesa

• No conocen mucho la marca y/o apartamentos

• Comparan concienzudamente los apartamentos.

• Revisan la pestaña de ofertas o filtran por precio.

Buscadores de chollos

- Visitan la página de ofertas en su primera o

segunda página vista

O bien…

- Ordenan los resultados por precio

O bien…

- Se suscriben al boletín de ofertas


Los segmentos representativos no suelen

suponer un gran tráfico…

Usuarios, según su clasificación por perfiles


Los segmentos representativos no suelen

suponer un gran tráfico…

Usuarios, según su clasificación por perfiles

No los interpretemos como algo absoluto, sabemos que son

representaciones de intereses más globales y vamos a afectar al

global con nuestras acciones


Estos segmentos son los que analizaremos

para encontrar los insights

Análisis

Horizontal

Análisis

VerticalHipótesis Insights


Estos segmentos son los que analizaremos

para encontrar los insights

Análisis

Horizontal

Análisis

VerticalHipótesis Insights

¡Este es el paso

complicado!


UN CLÁSICO EN ANALÍTICA,

CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN


UN CLÁSICO EN ANALÍTICA,

CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN

Dos datos se mueven a

la par, normalmente

son afectados por los

mismos criterios.

Un dato, provoca la

aparición de otro.


Interés en

la web

Núm Páginas vistas

Tiempo en el Site

CAUSA

CAUSA

CORRELACIÓN


Porcentaje

de Rebote

Núm Páginas vistas

Tiempo en el Site

CAUSA

CAUSA

CORRELACIÓN

Lo aterrizamos...


CADA CAUSALIDAD ENCONTRADA, ES UNA

PALANCA QUE ACCIONAR


CÓMO DETECTAR LAS CAUSAS:

- La lógica puede explicar el efecto producido

- La relación sigue siendo directa incluso forzando

cambios en la causa

- La relación funciona en ambos sentidos (al subir y al

bajar la causa)


A/B TESTING

HipótesisDiseño del

A/B

Alteraciones en

Indicadores clave

#cw15 @ikhuerta

- Marketing de optimización

CAUSAS


A/B

Alteraciones en

Indicadores clave

HIPÓTESIS:

Creemos que la información que recibe el usuario sobre la marca

(visita páginas corporativas) durante su fase de consideración,

afecta positivamente en la decisión de compra

#cw15 @ikhuerta


DISEÑO DEL A/B:

Validación Positiva: Aumentamos drásticamente la información

sobre la marca en las páginas de la web

Validación Negativa: Eliminamos los links de acceso a zonas

corporativas de la web

CAUSAS


A/B

Alteraciones en

Indicadores clave

#cw15 @ikhuerta


ALTERACIONES EN INDICADORES CLAVE:

Indicador: Inicios de Conversión, en futuras visitas, de usuarios en

ese estadio que pasaron por el test.

Validación Positiva: Incrementará % de conversión.

Validación Negativa: Decrementará % de conversión.

CAUSAS


A/B

Alteraciones en

Indicadores clave

Iñaki Huerta@ikhuerta

¡MUCHAS GRACIAS!

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Data & Analytics

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