Data Management

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La predicción del dato: Redes Neuronales Artificiales

Amazon, Facebook, Google… Empresas digitales que a pesar de ser diferentes en cuanto a negocio (eCommerce, Red Social, Buscador…), tienen algo importante en común: la explotación de la minería de datos para mejorar su negocio y dinamizar acciones encaminadas a optimizar aquello que abarcan.

Como es posible que ya sepáis, la minería de datos es un importante concepto con el que trabajamos a menudo y que hace referencia al proceso de selección, exploración y modelización de grandes cantidades de datos, descubriendo patrones de comportamiento desconocidos para conseguir ventajas de negocio.

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¿Qué podemos obtener gracias a la minería de datos?

El estado actual de la compañía a través de indicadores que describan cómo va el negocio (altas, bajas, ingresos, costes, etc…), tipología de clientes que existen en la cartera… Usando estadística descriptiva (histogramas, tablas de frecuencia, gráficos de línea/tarta/barras, análisis “cluster”…).

La evolución del negocio de la propia compañía, de la competencia o del mercado… Lo haremos a través de la estadística predictiva.

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Enterprise Reporting

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Buenas prácticas en la representación de datos

Tabla periódica interactiva de visualización de datos de literacy.org.

Tabla periódica interactiva de visualización de datos de literacy.org.

La visualización de datos es una parte esencial tanto de la analítica digital como del reporting ejecutivo. Elegir la manera más efectiva de mostrar los datos nos permite comunicarlos mejor y, por tanto, hacerlos más accionables para el cliente, que es de lo que se trata. Por otra parte también resulta enormemente útil para el analista, pues le ayuda a identificar tanto los patrones y tendencias como los valores atípicos (outliers) que merecen un análisis posterior de detalle.

Durante los últimos años, la tecnología ha avanzado mucho en esta disciplina, poniendo al alcance del usuario numerosas herramientas que aportan un sinfín de recursos gráficos. Sin embargo, para una correcta visualización, es imprescindible una fase de conceptualización previa que demuestra el buen hacer del analista y su comprensión de los datos con los que está trabajando.

En este post no vamos a ver los diferentes tipos de gráficos, tema que ya ha sido tratado en este blog (por ejemplo aquí), sino los principios generales que ayudan a una correcta visualización de los datos, independientemente del gráfico elegido.

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Enterprise Reporting

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Principales herramientas para la automatización del reporting para Excel

A la hora de elaborar dashboards es muy importante organizar el dato de forma que sea útil y fácil de consumir. Las herramientas de análisis, como Google y Adobe Analytics, nos permiten crear dashboards donde podemos agrupar diferentes informes y programarlos para que se envíen periódicamente. Pese a esto, muchas veces nos vemos limitados a la hora de elaborar y presentar el dato de la forma que queremos, por lo que tenemos que recurrir a otras herramientas para crear los dashboards.

En este post vamos a analizar las principales herramientas que nos van a ayudar a realizar esta tarea. Aunque hay gran variedad de plug in, he decidido coger los oficiales de Adobe Analytics (Report Builder) y Google Analytics (Google Analytics Spreadsheet Add-on).

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Imagen de Freepik

 

 
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SEO, Web Analytics

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Not provided en Google Analytics: Libera tus keywords

Hace ya casi cuatro años Google empezó a estandarizar el protocolo SSL en sus servicios, y con ello llegó uno de los grandes escollos que nos encontramos a la hora de evaluar el rendimiento de cualquier estrategia SEO en Google Analytics: el famoso ‘not provided‘ que preside desde entonces los informes de tráfico orgánico. Esto provocó la desaparición de uno de los pilares de cualquier análisis referente al posicionamiento en motores de búsqueda e hizo que los profesionales del sector tuvieran que empezar a buscar indicadores en otro sitio, pero desde hace unos meses y gracias a una actualización en los datos que nos ofrece Google Webmasters Tools, podemos profundizar de nuevo a nivel de palabra clave y obtener valiosos insights.

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GA en 2011: Buenos tiempos para la ‘SEOlítica’

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Social Analytics

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YouTube (rs): Analizando un mercado en auge

El fenómeno YouTube comienza en el año 2005, momento en que sus fundadores subieron el  primer vídeo, ‘me at the zoo’.  De la mano de un ancho de banda más potente en los hogares, se democratizó el acceso al vídeo en la red y facilitó que los propios usuarios se conviertan en verdaderos generadores de contenidos. Hoy en día, es la tercera web más visitada del mundo después de Google y Facebook, recibiendo 300 horas de vídeo por minuto o con tasas de reproducción por encima de 500 años de vídeo diarios en Facebook. De esta manera, YouTube consigue 4.000 millones de vídeos vistos cada día.

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En todo este ámbito de social media, ha salido a la luz un mercado lleno de datos, views, plays, milestones…que bien analizado reportará tanto a pequeños productores de vídeo como a importantes compañías que apuestan por su repercusión digital grandes beneficios, de la mano, muchas veces, de agencias de marketing que quieren hacer visibles sus productos. Es, por tanto, una nueva y voraz forma de difusión donde famosos youtubers como ‘holasoygerman’ o ‘el Rubius’ generan millones de visitas en un solo día, con sus canales que cuentan con más de 12 millones de suscriptores. O donde empresas como GoPro o BestBuy llevan a cabo grandes campañas de captación o fidelización.

Y, ¿qué aporta la analítica web en este contexto? YouTube está lleno de datos que bien analizados permitirán dar valor a tus vídeos de cara a las agencias o, estudiar el comportamiento de campañas y su efectividad a través de este medio.

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