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Análisis de aplicaciones móviles con Firebase Analytics

03/11/2016 a las 14:00
Hace unos días tuve la oportunidad de asistir a una sesión sobre Firebase Analytics, la funcionalidad de análisis de Firebase, en las oficinas de Google en Madrid.
Firebase es una herramienta adquirida por Google en 2014 para formar parte de su plataforma en la nube. Desde entonces ha evolucionado con rapidez.

¿Qué es Firebase?

Firebase

Firebase

  • Es una plataforma de desarrollo de aplicaciones (centrada en apps móviles).
  • Es un servicio de computación en la nube, que facilita a los desarrolladores de  aplicaciones la utilización de un backend, ahorrando trabajo y dejando más tiempo para el desarrollo del frontend (el lado del cliente).
  • Proporciona sincronización de los datos en tiempo real (con los usuarios conectados a la fuente), facilitando la actualización de la app sin intervención del programador.
  • Su utilización es gratuita en su versión básica o bien a elegir con el plan de pago que más se adapte a nuestras necesidades.

¿Qué ventajas ofrece?

  • Ahorra tiempo de desarrollo en programación (facilita el sistema de autenticación del usuario, gestión del almacenamiento de imágenes o archivos con Google Cloud Storage, entorno de validación, hosting… )
  • Aporta herramientas de retención y adquisición de clientes (notificaciones y mensajería en la nube sin coste, links dinámicos de descarga, integración con Adwords..)
  • Sistema de monetización de aplicaciones, a través de Admob (su plataforma publicitaria, incluyendo Doubleclick).
  • Unifica los SDK(software development kits) existentes (IOS y Android)
  • Tutoriales, documentación de ayuda (un ejemplo son los codlabs) y soporte, tanto para clientes free como premium.

¿Hacia dónde va?

Avanza no sólo en el aspecto del desarrollo técnico de la aplicación sino también en áreas de negocio, como la adquisición y retención del cliente,  la monetización de las aplicaciones o el análisis. Y en éste último aspecto es en el que me voy a centrar en esta entrada:

Firebase Analytics

Firebase analytics

Firebase analytics

 

Es la herramienta de análisis de Firebase y lo primero que necesitamos saber es si nos conviene su uso, para nuestro caso concreto.

Si tenemos apps pero también necesitamos medir web, entonces es mejor que escojamos Google Analytics.

 

Su consola se asemeja a la de Google Analytics aunque su funcionalidad es básica si la comparamos con su hermana mayor. Es gratuita, eso si, los clientes de la Suite 360 tienen algunas ventajas adicionales.

Firebase Analytics está pensada para el análisis de aplicaciones móviles centrado en el usuario.

¿Que tenemos disponible en Firebase Analytics?

Eventos

Dispone de una serie de eventos automáticos, no será necesario hacer nada para que funcionen. La integración será suficiente. Algunos ejemplos: first_open, app_update  o app_remove.
Podremos implementar una serie de eventos generales (recomendados para todas las aplicaciones)
Eventos por vertical (retail/comercio electrónico, viajes, inmobiliaria, gamificación..)

firebase retail ecommerce events

Eventos firebase para retail y comercio electrónico

También nos permite crear eventos personalizados.

Los eventos en Firebase analytics pueden ser definidos como “de conversión” y cuando ésta se produce, podemos enviar una comunicación al partner publicitario de que la conversión ha ocurrido (postback) a modo de tracker.

Tenemos un límite de 500 eventos, sin límite de hits.
Los eventos se pueden enriquecer con parámetros predeterminados con nomenclatura reservada para firebase o bien podemos crear parámetros a medida como “custom value pairs” con un límite de 25 tuplas clave:valor (este límite no aplica a clientes de la Suite 360)
Se pueden crear embudos de conversión en base a estos eventos.

Propiedades de usuario  o “User properties”

Consiste en la asignación de atributos a nuestros usuarios con el fin de utilizar posteriormente estas propiedades como filtros en los informes o en la creación de audiencias.
De nuevo, tenemos una serie de “user properties” predefinidas (demográficos, geo, idioma, dispositivo.. ) cuyo funcionamiento no requiere código adicional o bien podremos crearlas a medida, con un límite total de 25.

Audiencias

Permite crear segmentos de audiencia en base a eventos y  user properties.
Podremos usar estos segmentos para hacer remarketing o para enviar notificaciones y mensajes
Tal y como ocurre en Google Analytics, estas audiencias se irán llenando tras crearlas, no tienen efecto retroactivo.

Atribución

Utiliza el modelo de atribución last click, sin embargo, si ha habido intervención de Adwords en algún punto se lo atribuirá directamente y descartará el resto de fuentes. En pocas palabras: “tira para casa”.
Tenemos la posibilidad de utilizar las conversiones predeterminadas (primera apertura, compra dentro de la app, compra de ecommerce) para el cálculo de la atribución o asignar el valor de conversión a otros eventos.
Hay unas 20 redes disponibles que se pueden añadir en la sección de atribución para medir su rendimiento individual.

Cohortes

Informe de cohortes disponible en función de la fecha de adquisición sin opciones de segmentación.

¿Y qué más? Las integraciones

Adwords. Es posible compartir allí los segmentos de audiencias creados en Firebase Analytics
Google Tag Manager. La recomendación es hacer la implementación con GTM, integrando ésta en dentro de Firebase.
Hay algunas carencias, por ejemplo, debemos subir el contenedor al código de la app, ya que aun no es capaz de recoger el identificador del mismo automáticamente. Esto implica que si actualizamos la versión del contenedor tendremos que hacer la misma operación para aplicar los cambios.
BigQuery. Esta integración más que recomendable, es necesaria, tanto para análisis avanzados como para el reporting. Un ejemplo: si queremos extraer datos de nuestras “user properties” a nivel de eventos habrá que utilizar la integración con bigQuery ya que no están disponibles en consola.
Su uso es compatible con Google Analytics.
firebase

¿Qué le falta?

Carece de dimensiones personalizadas. La recomendación es la utilización en su lugar de filtros a nivel de usuario (utilizando las “user properties”)
De momento no es posible la implementación del Comercio Electrónico Mejorado. La utilización de eventos personalizados parametrizados y atributos de usuario en combinación con bigQuery puede ser una opción para sustituirlo. Sin embargo, esto frena las implementaciones en  aplicaciones transaccionales.
Le falta rapidez de actualización. Los datos en la consola de análisis se actualizan una vez al día.
Hay una buena noticia en este apartado. No hay sampling.
En definitiva, es una herramienta con algunas carencias y mucho futuro por delante, ya que Google está apostando fuerte por ella.
Estaremos atentos a su evolución.

Sumamos una nueva herramienta a nuestro “repertorio”: Webtrekk

14/10/2016 a las 13:50

Webtrekk

Cuanto más nos sumergimos en la completa plataforma que la compañía alemana Webtrekk nos ofrece, más nos gusta. Sin ánimo de entrar en mucho detalle, sí queremos mostrárosla por encima y daros nuestras primeras impresiones sobre ella tras habernos certificado y haber realizado nuestra primera implementación.

En estos momentos, se encuentran en plena migración de interfaz. El nuevo, más limpio y minimalista, puede dar la falsa impresión de que no estamos ante una herramienta demasiado completa, pero nada más lejos de la realidad.

Como ejemplo, y para hacerse una idea de la liga en la que juega, una mezcla de roles, categorías y filtros nos permiten realizar una gestión de permisos de usuario que puede llegar a un nivel de detalle como pocas veces hemos visto.

Webtrekk

Uno de los múltiples informes que una implementación básica en Webtrekk nos ofrece.

Pero vamos a ello. Demos un repaso a vista de pájaro de los principales componentes de la plataforma.

 

TAG INTEGRATION

Aunque no compite (ni lo pretende) con gigantes en éste área como Google Tag Manager o Tealium, es una herramienta que facilita mucho la implementación de Webtrekk. Arrastrando y soltando lo que ella denomina plugins, y con una configuración mínima de los mismos, podemos comenzar inmediatamente a recoger una gran cantidad de datos de un sitio web donde previamente hayamos insertado el script correspondiente.

Nos llamó la atención la inclusión de un plugin para detectar si el usuario utiliza Ablock y otro para medir el scroll en página. Muy útiles, como también lo es el que nos permite crear encuestas para nuestros visitantes. Y, por supuesto, incluye también plugins personalizados donde podemos insertar el código javascript que necesitemos (para píxeles de remarketing, por ejemplo).

Webtrekk

Configuración de la etiqueta o plugin básico de Webtrekk

 

DIGITAL ANALYTICS

Es la herramienta de análisis propiamente dicha. Además de disponer de una gran variedad de informes, permite la creación de informes personalizados (bookmarks) a partir de éstos, gracias al alto grado de personalización que ofrece. Podemos añadir y quitar dimensiones y métricas, añadir modos de visualización, cambiar el tipo de gráfico asociado a la tabla y la métrica mostrada, etc.

Webtrekk

Tres modos de visualización de datos, configurables: mapa de calor, barras y semáforos.

Cómo no, contamos con la posibilidad de construir filtros y segmentos todo lo complejos que sea necesario. Tan sólo echamos en falta un mejor soporte a las expresiones regulares en este área. Trabaja con una versión muy simplificada de éstas.

Webtrekk

Google Analytics

Arriba: informe “Page detail” de Webtrekk. Abajo: informe “Resumen de navegación” de Google Analytics, del que os hablamos hace poco. Aunque muy similares, nos ha gustado mucho que el primero aporte gráficas de tendencia para las páginas previas y posteriores.

Aunque herramientas de pago como ésta no necesitan recurrir al muestreo o sampling, hay que tener en cuenta que los informes, por defecto, se nos presentan basados en una muestra del 20% para agilizar la carga, pudiendo nosotros, después, cambiar al 100% el tamaño. Los tiempos de respuesta no nos han parecido excesivos en ningún momento, por lo que nos hubiera gustado que el tamaño por defecto de la muestra fuera algo que se nos permitiera definir a nivel global en la configuración.

Y en cuanto a cuadros de mando, Webtrekk nos facilita mucho el crearlos. Los llama “reports”.

Webtrekk

Ejemplo de report en Webtrekk

Nos ha parecido lo suficientemente potente en este aspecto como para cubrir esta necesidad en la mayoría de los casos, sin tener que salir de la plataforma.

DMP

En el DMP jugamos con las variables recogidas por el User Relationship Management para construir segmentos diferenciados a los que poder “atacar” de manera diferente. Por ejemplo, tenemos el Profile Macro Status que, de manera configurable, nos permite saber el grado de “madurez” de un visitante. Podríamos clasificarlo como mero visitante, como alguien que se ha interesado por los productos, como alguien que llegó a comprar, como un comprador recurrente…

DMP

Lista de visitantes  en detalle, sobre la que podemos crear segmentos

Las últimas dos columnas de la captura de pantalla nos muestran unas métricas realmente interesantes y fruto de análisis avanzados incluídos en este módulo.

La primera es la probabilidad de que ese usuario no regrese nunca más al site o no vuelva a usar nunca más la app. La segunda, una estimación de la probabilidad de que el usuario termine realizando una conversión.

En la captura de pantalla figuran a cero porque en ese caso todavía no hay datos suficientes como para que el análisis arroje resultados significativos.

 

MARKETING AUTOMATION

Webtrekk

Configuración de una campaña

El último elemento del que vamos a hablar es el Marketing Automation. Basándose en segmentos (actividad en sesiones previas) o en el comportamiento en la sesión actual (tiempo real), podemos personalizar los contenidos mostrados, presentando al visitante banners con ofertas más susceptibles de interesarle, capas con invitaciones a suscribirse o productos recomendados, entre otros tipos de personalización. Potente, fácil de usar y completamente integrado en la plataforma.

 

EN RESUMEN

Webtrekk constituye una plataforma muy completa, con grandes ideas bien implementadas. Y su potente herramienta de analítica digital es digna de ser tenida en cuenta en todos aquellos casos en los que las soluciones gratuitas se nos hayan quedado cortas y nos estemos planteando dar el salto a algo más “serio”.

Aunque nos proponemos seguir hablando de Webtrekk en futuras entradas del blog, os animamos a que nos digáis en los comentarios si hay algún aspecto en particular sobre el que os gustaría saber más.

¿Por qué las instalaciones en iTunes no coinciden con las de Google Analytics?

25/11/2015 a las 10:30

Hace poco escribí sobre las posibles discrepancias entre los datos de instalaciones en Google Play y Google Analytics pero ¿qué pasa con las apps iOS? ¿Se ven influidas de alguna forma por lo que pasa en Google Play? ¿Por qué hay tal cantidad de discrepancias entre unos datos y otros?
Bueno, voy a intentar explicarlo todo de la forma más clara y resumida posible. Primero, tenemos que ver qué datos comparar y dónde encontrarlos:

En iTunes Connect
Una vez logueado en iTunes Connect, en “Análisis de las Apps”, seleccionamos nuestra App a analizar y pulsamos sobre la pestaña “Indicadores”. Acto seguido, elegimos la métrica “instalaciones”, ya que será la más parecida a los “nuevos usuarios” que muestra GA (luego explicaré mejor esto último).
Esta métrica se define, según Apple, como:

  • Instalaciones: Número total de instalaciones y descargas repetidas de apps. Las instalaciones no incluyen actualizaciones de la app.
Instalaciones de la App en iTunes Connect

Instalaciones de la App en iTunes Connect

En Google Analytics

Podremos ver los datos sobre nuevos usuarios en Adquisición -> Fuentes -> iTunes. Actualmente está en Beta, aunque no por esto debería de funcionar mal 🙂

Instalaciones de la App desde iTunnes en GA

Instalaciones de la App desde iTunnes en GA

Nos quedaremos con la versión oficial de “nuevo usuario” de Google:

  • Usuarios Nuevos: indica el número de usuarios que han iniciado la aplicación por primera vez en un determinado intervalo de fechas. Un usuario debe descargar, instalar y LANZAR una app para que los datos de fuente de referencia aparezcan en el Informe de Adquisición.

Como se puede observar, las diferencias entre un indicador y otro son bastante grandes (en mi caso, he segmentado por país en iTunes ya que la vista con la que comparo tiene un filtro para incluir sólo los datos de España).

Pues bien, una vez situados, lo primero que nos debería llamar la atención es que los datos de iTunes no son confiables al 100%. Sí, ya sé que ninguna fuente de datos es confiable al 100%, pero es que Apple sólo recolecta datos de una muestra de la población real. Concretamente, sólo los de aquellos usuarios que decidieron enviar su información de uso a Apple (algo que es configurable en cada dispositivo vía Settings -> Privacy).

Puedes ver qué porcentaje de usuarios de tu app han decidido compartir esta información pulsando sobre el símbolo de interrogación de arriba a la derecha. En mi caso, sólo el 29% de los usuarios han dado permiso a Apple para recolectar sus datos. Es necesario tener en cuenta también que este % se calcula para los últimos 30 días, con lo que si estás analizando datos de meses anteriores, puede ser que este ratio fuera diferente entonces.

Información sobre datos de uso

Información sobre datos de uso

Si el obtener sólo el 30% de los datos reales te parece poco, añádele que Apple sólo recoge datos de dispositivos con iOS 8 o superior, lo que deja fuera a un gran número de dispositivos con versiones anteriores.

Bueno, teniendo todo esto en cuenta (más los posibles filtros que pueda tener la vista de GA donde estéis comparando los datos) tenemos unos ratios de coincidencia entre el 80-90%, aunque como era de esperar, aún seguimos teniendo discrepancias. ¿A qué son debidas?

  1. De nuevo la palabra “lanzar” mencionada arriba es clave. Puede haber usuarios que lancen la aplicación en el rango de fechas seleccionado pero que se la hayan instalado tiempo atrás. En este caso, tendríamos un “nuevo usuario” en GA pero no una “nueva instalación” en iTunnes, ya que este sólo considera instalaciones.
  2. El ratio de los usuarios que dan su consentimiento puede ser diferente al que Apple te muestra para el rango de fechas que has seleccionado dado que este ratio está basado en los últimos 30 días. Con lo cual, has de saber que este % será una estimación y no un % real.
  3. Ten en cuenta los filtros de tu vista de GA, ya que dichos filtros pueden no estar disponibles en iTunes Connect.

Mi conclusión en este caso es que los datos de iTunes Connect nos vendrán bien para ver tendencias pero no deberíamos basarnos en ellos para tomar decisiones, dado que el % de muestra será, por lo general, demasiado bajo cómo para basarnos en él. Sin embargo, los datos de adquisición de “nuevos usuarios” de GA estarán muy próximos a la realidad, teniendo en cuenta siempre las peculiaridades en la definición de esta métrica.

¿Por qué las instalaciones de mi App Android en Google Play no coinciden con las de Google Analytics?

17/11/2015 a las 10:35

Seguro que esta pregunta se te ha pasado por la cabeza más de una vez. De entre todos los indicadores que muestra el panel para desarrolladores de Google Play, ninguno parece coincidir con los datos de adquisición en Google Analytics (Adquisición-> Fuentes -> Google Play). De hecho, según el caso, esta diferencia puede llegar a ser el doble en Google Analytics que en Google Play.

Instalaciones de la App desde Google Play en GA

Instalaciones de la App desde Google Play en GA

 

Esto es lo que nos dice Google al respecto:

“Aunque existen algunas coincidencias entre los datos proporcionados por Google Analytics y los de la consola de desarrollo, debes tener en cuenta que las fuentes de datos de cada herramienta son diferentes. La consola de desarrollo muestra datos recopilados de interacciones realizadas a través de la infraestructura de Google Play Store. Google Analytics obtiene datos de los usuarios que permiten la recopilación de datos a partir de la integración de Google Analytics para aplicaciones móviles. Esto puede incluir usuarios que hayan obtenido tu aplicación de otros distribuidores de aplicaciones, así como usuarios que hayan transferido tu aplicación de forma remota. Como resultado, el número de usuarios incluido en estos informes no se debe comparar directamente.”

Es decir, básicamente se lavan las manos con respecto a cualquier discrepancia que pudiera haber diciendo que los datos de Google Play y Google Analytics no son comparables entre sí.

Dicho esto, si aún queremos comparar estos datos, tendremos que elegir las métricas adecuadas y saber un par de detalles que explicaré a continuación.

Lo primero, hay que tener claro qué significa cada métrica y cuál de ellas elegimos para hacer una comparación más precisa. Para resumir, os sólo voy a profundizar en las más interesantes, aunque podéis ver una descripción de todas ellas aquí.

En Google Play

  • Instalaciones diarias por dispositivo: dispositivos en los que se instaló la aplicación por primera vez el día anterior (ojo a esto, no dice nada de que se tenga que lanzar la App).
  • Instalaciones diarias por usuario: usuarios únicos que instalaron la aplicación en uno o varios dispositivos por primera vez el día anterior (ídem, nada de lanzar la App).
Instalaciones diarias por dispositivo en Google Play

Instalaciones diarias por dispositivo en Google Play

En Google Analytics

  • Usuarios Nuevos: indica el número de usuarios que han iniciado la aplicación por primera vez en un determinado intervalo de fechas. Un usuario debe descargar, instalar y LANZAR una app para que los datos de fuente de referencia aparezcan en el Informe de Adquisición.

A priori, parece que esta definición de un usuario nuevo se queda un poco corta, así que, investigando un poco, me encontré con nueva información oficial de Google:

“Otra función importante del SDK es la de diferenciar usuarios. Cuando una aplicación se abre por primera vez, el SDK de Google Analytics genera un identificador único y anónimo para el dispositivo, de forma similar a lo que hace el código de seguimiento para un sitio web. Cada identificador exclusivo cuenta como un usuario único en Analytics. Aunque la aplicación se actualice, el identificador sigue siendo el mismo, pero si se desinstala, el SDK elimina el identificador. Al volver a instalar la aplicación, se crea otro identificador anónimo. De este modo, el usuario quedará identificado como usuario nuevo, y no como recurrente, sin que esto afecte a otros datos de los informes de Google Analytics.”

En otras palabras, un “usuario nuevo” para Google Analytics es en realidad un “dispositivo nuevo” que a su vez puede ser contado de nuevo en caso de que la app sea re-instalada.

Pues bien, una vez sabemos lo que es cada cosa, parece claro que a la hora de comparar, deberemos tomar como referencia el número de “instalaciones diarias por dispositivo” en lugar de “por usuario”, que sería lo que el sentido común nos diría en un primer vistazo.

¡Genial! Después de hacer las nuevas comprobaciones, ahora los ratios de coincidencia entre las métricas son como mínimo del 90% (depende del caso). Aunque aún sigue habiendo discrepancias. ¿A qué son debidas?

  1. La palabra “lanzar” mencionada arriba es clave. Puede haber usuarios que lancen la aplicación en el rango de fechas seleccionado pero que se la hayan instalado tiempo atrás. En este caso, tendríamos un “nuevo usuario” en GA pero no una “nueva instalación” en Google Play, ya que este sólo considera instalaciones.
  2. Si un usuario re-instala una aplicación, es decir, la instala, la desinstala y la vuelve a instalar (y lanzar), será considerado como dos “nuevos usuarios” en GA pero sólo como una nueva descarga en Google Play, ya que este último sólo cuenta las descargas la primera vez.
  3. Ten en cuenta los filtros de tu vista de GA. Si tienes vistas en GA filtradas por URI o por dimensión personalizada tienes que tenerlas en cuenta, ya que Google Play muestra los datos “en bruto”.

Espera, hay algo más ¿y las descargas provenientes de “fuera” de Google Play? ¿Qué pasa con el resto de mercados de aplicaciones o instalaciones vía APK? ¿No podrían ser éstas una causa de discrepancia? Bueno, la respuesta es NO. Todas estas aplicaciones de “fuera” de Google Play, deberían aparecer el apartado Adquisición-> Fuentes-> Todas (recuerda que hasta ahora estábamos en Adquisición -> Fuentes -> Google Play) aunque aquellos mercados de aplicaciones que no soporten el “App Installer ID” o aquellas instalaciones directas de APK serán incluidas dentro del apartado “(direct) / (none)”.

Como conclusión final, he de decir que ambas fuentes (GA y Google Play) ofrecen datos confiables aunque no deberían de ser comparadas entre sí, ya que, como hemos visto, no tienen idéntico significado.

Así fue nuestra charla de Mobile Analytics en México

11/07/2015 a las 01:50
Desayuno Charla Mobile Analytics en Mexico por Metriplica

“Mobile Analytics: Por donde comenzar” Charla que describe el paso a paso para iniciar la medición en nuestros canales móviles

Aprovechando nuestra creciente presencia en México, y como una manera de acercarnos más a representantes de diferentes marcas e industrias que cuentan con una importante presencia en digital, el pasado 9 de julio realizamos, en conjunto con Multiplica México, nuestra primera charla desayuno acerca de Mobile Analytics. No es ningún secreto que la experiencia de usuario en dispositivos móviles se vuelve cada vez más cotidiana y profunda, convirtiéndose en un factor decisivo para las estrategias de marketing digital en la actualidad, y es por ello que es clave entender cómo se puede medir el comportamiento de los usuarios en canales móviles.

Gaël Thomé, Director de Multiplica México, dio la bienvenida a quienes nos acompañaron, e introdujo al primer ponente de la mañana: Octavio Hernández. Su ponencia titulada “Innovación y Tendencias en mobile” estuvo enfocada en mostrar un breve pero completo panorama de la industria en mobile, para poder analizar su evolución y comprender su importancia actual.

En los últimos 5 años, la penetración de smartphones ha crecido un 500% en México, y según Google, hoy estamos viendo un aumento de un 26% en conversiones desde dispositivos móviles. Esto es muy importante, porque demuestra que los usuarios están completando cada vez más el ciclo de información – comparación – compra desde sus dispositivos. Además, es notable la preferencia de los usuarios por navegar sitios responsive frente a la opción de descargar una aplicación para poder interactuar y hacer transacciones con sus marcas preferidas.

Octavio Hernandez, nos comenta de la innovación y tendencias en mobile

Octavio Hernandez, nos comenta de la innovación y tendencias en mobile

A continuación, Richard Johnson, Director de Metriplica America ahondó en su charla titulada “Mobile Analytics, por dónde comenzar” la importancia de la analítica dentro de la experiencia móvil . ¿Cómo adaptar las estrategias de medición que se aplican normalmente en una web, a una experiencia mobile? Existen muchos caminos a explorar, y cada uno debe estar pensado en función de los objetivos más importantes de cada negocio y del perfil de sus consumidores.

Desayuno Metriplica

Más de 50 asistentes, representantes de bancos, telcos, universidades, retail, participaron del desayuno acerca de Mobile Analytics

Destacó que el recorrido que los usuarios hacen, se ha vuelto una experiencia integral multicanal y multidispositivo, y es crucial entender, medir y analizar cada uno de los pasos para asegurar el éxito de toda estrategia de marketing digital. Tener una visión completa del desempeño de cada uno de los canales de adquisición, las interacciones dentro de los sitios web y el e-commerce, y del valor de cada uno de los objetivos es la base para definir las acciones que transforman a una marca en líder entre las diversas opciones con presencia en digital.

Desayuno Metriplica 3

Verónica Traynor y su charla titulada “Claves para una experiencia de compra móvil perfecta”

Para cerrar el ciclo de ponencias, Verónica Traynor, Directora de MultiplicaLab, habló de la experiencia del usuario desde el punto de vista de la forma en que las plataformas responden (y escuchan) a sus necesidades y cómo esto puede significar la diferencia entre construir una base fiel de clientes u ofrecer una experiencia frustrante. ¿Cuántas veces hemos querido comprar algo en línea, pero encontramos un obstáculo infranqueable que nos hace arrepentirnos y volver por donde veníamos?

No debemos olvidar que nuestras plataformas digitales deben estar diseñadas conforme a las necesidades del usuario, simplemente porque ofrecer una interfaz sencilla, práctica y efectiva siempre va a redituar en un mayor número de transacciones y de clientes felices. El diseño y desarrollo de sitios y tiendas en línea debe ser siempre un ejercicio de retroalimentación y escucha activa, que debe reflejarse también en el servicio al cliente.

Disfrutamos mucho nuestro primer evento de Analítica Web en México y agradecemos a cada uno de los más de 50 asistentes su participación que contribuyó a que fuese todo un éxito. 🙂

Medición Offline con “TaggingBox”: La historia de un reto con final feliz ya tiene nombre

14/05/2013 a las 20:35

tagginboxEn nuestro anterior post, acabamos comentando la necesidad de poder medir el offline como estamos acostumbrados en el online, para así generar acciones de marketing más efectivas, e incluso saber el efecto inducido de otros canales hacia una tienda física.

Actualmente la tecnología ya nos hace posible este acercamiento con los sistemas basados en el concepto taggingbox. La demostración de esta tecnología acaba de ser presentada en el GAUC México y todavía estás a tiempo de verla en directo en el GAUC de Barcelona el 28 de Mayo.

Básicamente estos dispositivos se inspiran en la misma metodología que se utiliza para medir una web. En un site se “taggea” o coloca un pequeño marcador (código javascript) en cada una de las página a monitorizar. En una tienda física haríamos lo mismo, pero esta vez colocando pequeños dispositivos en cada una de las zonas claves, que harían las veces de contenido.

¿Tan disruptiva es esta tecnología? ¿Cuáles serían sus ventajas con respecto a lo que se ha hecho hasta la fecha?

Medición Offline: La historia de un reto con final feliz

08/05/2013 a las 09:30

medicion-offline-onlineActualmente, el incremento de las ventas por Internet crece 10 veces más que el de las tiendas físicas. Durante los últimos años, éste es el tipo de titulares que se ha venido repitiendo constantemente, haciendo que nadie dude del canal online, más bien al contrario.

Como consecuencia, las tiendas físicas (brick and mortar) han perdido protagonismo, pero no nos debemos olvidar su verdadero papel, ya que actualmente generan el 98% de las ventas del retail versus el 2% generado por el ecommerce en España.

Muchos de los líderes del sector han entendido que estos dos canales no son excluyentes; al revés, son complementarios, y el usuario hace uso de ellos indistintamente. Un ejemplo de ello es Apple, y sus tan cuidadas experiencias in store, y otro es Amazon, que siendo un gigante del online, se está planteando abrir tiendas físicas. ¿Por qué ahora? Algo está cambiando.

Estudio de oportunidades mobile para el sector travel y retail

17/04/2013 a las 12:59

¿Cómo saber si un evento ha tenido éxito? Midiendo cuanta gente te pide las presentaciones 😉

Precisamente eso es lo que queríamos hacer hoy, complementar el post de resumen del ThinkPerformance publicado ayer, con el estudio al completo de oportunidades en mobile (tanto para travel como para retail) que se compartió con motivo de este evento de Google.

Como ya comentamos, en estos estudios hemos puesto mucho cariño y “expertise” 6 empresas convencidas de la aportación de este canal (MetriplicaMultiplica, WebAnalytics, The Cocktail, iDeup, Planet Media) conjuntamente con Google.

Think Performance 2013: ¿El móvil no convierte?

16/04/2013 a las 11:26

Durante el día de hoy y con motivo del evento que organiza Google bajo el nombre Think Perfomance 2013, se nos ha invitado a participar para exponer la importancia del móvil en la conversión.

Esta edición del Think Perfomance ha perseguido mostrar las oportunidades que se han abierto con la irrupción de nuevos dispositivos y tecnologías móviles, que aún no son aprovechadas al máximo por las empresas.

En ese sentido, el encuentro también ha servido para presentar el estudio que Google ha desarrollado en colaboración con Metriplica, Multiplica, WebAnalytics, The Cocktail, iDeup, Planet Media. En el mismo se ha tratado de condensar qué puntos clave a nivel tecnología, usabilidad y marketing se tienen que tener en cuenta a la hora de desembarcar en el canal móvil, en diferentes sectores (retail, travel, etc).

Comparativa de las mejores herramientas para medir Apps móviles

09/01/2013 a las 09:38

aplicaciones-movilesEl uso de dispositivos móviles está creciendo a un ritmo desorbitado. La penetración de Smartphones en España supera ya el 50% del total de usuarios de telefonía móvil y más de la mitad de ellos utiliza estos dispositivos para realizar compras en línea. ¿Sabías que además los usuarios de tablets compran más que los de PC?

A día de hoy es obligatorio descubrir la forma en que los móviles interactúan con su sitio o con tu aplicación y cómo generan negocio, así que la necesidad de medir este nuevo mundo es clara y si no haces correctamente, te quedas atrás. 

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