Archivos del mes March, 2009
“New Measures for online Marketing” Eric T.Peterson
Eric T. Peterson – New Measures for Online Marketing 1/4 from mvconsultoria on Vimeo.
Pide un deseo
En el último desayuno con MV apareció una lámpara mágica detrás de la máquina de café y nos pusimos a pedir deseos sin parar (ya tenemos todos un coche nuevo y un billete de avión que no se gasta). Al resto de los asistentes les dijimos que sólo podían pedir deseos para mejorar la analítica web y esto es lo que nos han contado:
Coste por visita retenida
Aquí tenemos una nueva propuesta de indicador, a caballo entre diferentes medidas de ROI y Engagement.
¿Sobre qué medidas de base se sustenta?
Sobre número de visitas retenidas y gasto total en el canal de adquisición.
A. Visita retenida
La visita retenida tendrá un significado distinto según de qué negocio estemos hablando.
¡Dame un ejemplo!
Vale:
- Viajes y alojamiento (Travel): Visita que inicia el proceso de reserva (resultados de primera búsqueda).
- E-Commerce (Retail): Visita que alcanza el detalle de un producto concreto.
- Publicaciones Online (Online Media): Visita que supera el umbral de 2 minutos de duración.
- Banca y Seguros (Financial Services): Visita que alcanza un nivel mínimo de profundidad en el árbol de contenidos (detalle de servicio).
- e-Administración (eGovernment): Visita que inicia un proceso de autogestión (paso 1) o alcanza el detalle de información relevante.
Como se aprecia, el concepto de visita retenida es prácticamente antagónico a la tasa de rebote (en breve paso a los matices).
Su aumento es algo positivo y eso pone a esta medida en línea con el resto de la mayor parte de nuestros indicadores (¿alguna vez nos hemos topado con cuadros de mando en los que una tasa de rebote es acompañada de flecha verde a pesar de su ascenso? 
).
Bien, digo que se trata de algo opuesto a la Tasa de Rebote. Pero no siempre será así. En algunos casos toparemos con visitas rebotadas que sin embargo habremos considerado retenidas por considerarse que la web ha cumplido su función en esa única página vista.
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Entrevista a Eric T. Peterson
El pasado 18 de marzo en los desayunos de mvc tuvimos como ponente a Eric T. Peterson.
ElPais.com le ha realizado una entrevista la cual puedes leer a continuación.
Pregunta. ¿Qué le parece que el mercado publicitario base sus planificaciones casi exclusivamente en datos referidos a paneles de audiencia? Nielsen, en el caso de España.
Respuesta. Los paneles de audiencia representan el statu quo y tienen sentido para la comparación directa en base a criterios equivalentes. Sin comScore ni Nielsen, y start-ups como Quantcast, resultaría muy difícil para el anunciante formar una opinión acerca de dónde están las audiencias y grupos demográficos. Mi frustración con los datos de panel viene de haber intentado alinear los números originados en dichos paneles con los arrojados por sistemas de analítica web… ¡Un ejercicio mayormente fútil!
P. ¿Es la medición de Internet fiable? ¿Demanda auditoría?
R. No y depende. La mayor parte de las empresas no llega a entender el nivel de imprecisión asociado con la medición online a día de hoy. La gente se queja de los sistemas de panel que están firmemente sustentados sobre modelos estadísticos bien establecidos, pero nadie se molesta en evaluar la calidad (o su ausencia) de los datos originados en sus implantaciones de Omniture/WebTrends/Coremetrics/Google Analytics.
Digo que “depende” a la segunda cuestión porque, bueno, depende. Si facilitas números a una entidad externa que va a usarlos para tomar una decisión financiera, sí, deberías ser auditado. Pero si usas los números para gestionar tu empresa no creo que sea tan necesario como, simplemente, contar con procesos internos claros de gestión y validación de datos.
P. ¿Cuáles son los pros y los contras de los sistemas de medición basados en píxel que usa la OJD, por ejemplo, frente a los paneles que emplean Nielsen o comScore?
R. Es mejor no comparar ambos sistemas. En términos generales, los sistemas de píxel son para la “medición puertas adentro” y los paneles están para la “medición puertas afuera”. Hay algunas excepciones en Estados Unidos, pero éste es el modelo mayoritario.
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¿Qué es la analítica Web?
No hace mucho leí en un blog las siguientes palabras: “Analitica Web”
Mi primer pensamiento fue ” Otro termino nuevo que alguien se ha inventado…”, pero con el tiempo fue apareciendo en más y más medios. Hoy en día la analítica Web se esta convirtiendo en una disciplina cada día mas útil y demandada.
Desde este blog que empieza queremos dar una pequeña ayuda para aquellas personas que están en la fase “Analí.. ¿Qué?”
Así que comenzamos por el principio y vamos a explicarte que es esto de la Analítica Web.
Echando un ojo a la wikipedia, extraemos como frase resumen:
“Es la recopilación, medición, evaluación y explicación racional de los datos obtenidos de Internet, con el propósito de entender y optimizar el uso de la página web de la organización.”
Implantando Analítica vamos a obtener datos sobre nuestra Web los cuales nos van a ayudar a obtener mayores beneficios.
Vale, pues ya tenemos la ídea general. Pero tal vez aquí te surjan algunas preguntas ¿Qué son beneficios? ¿Para qué tipo de páginas se utiliza la Analítica? ¿Es gratis?
Con beneficios no solo se refiere a un aumento en la venta de nuestros productos a través de la Web, sino también a un mayor número de visitas, a poder llegar a un público más acorde a nuestros servicios, a saber que estamos haciendo mal en nuestra Web y sobre todo a cumplir nuestros objetivos ya sean en ventas, en proporcionar información o en darnos a conocer.
¿Y esto solo se aplica a empresas? La respuesta es No la Analítica Web se puede aplicar a empresas privadas o públicas y también a páginas personales ya que lo que conseguimos es tener un mayor conocimiento de nuestra Web y de nuestro público. Otros beneficio que obtendremos será obtener una Web más usable y clara.
Sobre la pregunta ¿Es gratis?, la respuesta es un “depende” el primer coste es una inversión de tiempo que aunque no es un coste económico es un coste real de formación y de implantación. Las herramientas a utilizar como veras en otros posts pueden ser gratuitas o de pago dependiendo de tus necesidades.
Ahora que ya tienes una pequeña idea poco a poco iremos aprendiendo conceptos teóricos que te serán imprescindibles para entender todo lo que conseguirás poniendo en práctica tus herramientas de Analítica.
