Google Analytics User Conference 2015 en México

El miércoles 28 de Octubre 2015, tuvimos la oportunidad de participar en elGoogle Analytics User Conference (GAUC v4.0), evento que se realiza en México por cuarto año consecutivo; la cita fue en la Universidad Tecnológico de Monterrey, recinto Santa Fe, en el Distrito Federal de México.

El GAUC s un evento especializado en medición digital, organizado por Códice,Multiplica e Intellignos, empresas asociadas de Google Analytics y con operaciones en Latinoamérica. En el mismo se reúne a especialistas de Google y a sus asociados, usuarios e interesados en la medición de los medios digitales con fines de negocio. Un espacio para conectar con viejos amigos y compartir con nuevos colegas.
Durante la exposición se trataron temas fundamentales, los cuales compartiré varias reflexiones:

1- Micro-momentos

El móvil ha cambiado para siempre la forma en que vivimos , y ha cambiado para siempre lo que esperan los usuarios de las marcas. El camino del consumidor se fracturó en miles de micro-momentos en tiempo real con intención de compra.
Francisco Pellat, director de Códice, explicó valoraciones sobre los micro-momentos y su repercusión en las estrategias digitales. Según Pellat, cada micro-momento es una oportunidad crítica para las marcas de dar forma a las decisiones y preferencias del consumidor.
Aquí unas reflexiones sobre lo que deben hacer las empresas y marcas para no perder los momentos (recuerde que están en contexto del mercado mexicano):
Una empresa debe… Estar ahí (Share of intent)
  • 1 de cada 3 han cambiado de decisión cambian la marca cuando se les ofrece.
  • 51% de los usuarios han descubierto nuevas marcas.
  • Entender al usuario, segmentar en su comportamiento.

Una empresa debe… Ser útil
  • 69% están de acuerdo a comprar a quienes ofrecen mayor información.
  • La proximidad es el elemento clave.
  • 59% de os usuaros prefieren comprar en compañías o en el sitio de la APP.

Una empresa debe… Ser rápida
  • 33% tiene prisa en encontrar un lugar.
  • 40% tiene prisa buscando intrucciones.
  • 28% tiene prisa cuando quiere comprar algo.

Una empresa debe… Conectar los puntos
  • GA busca conectar los puntos o momentos de los usuarios.
  • 90% utiliza multiples pantallas.
  • 40% investiga en el móvil.
  • 86% investiga online.

Para entender más sobre los micromomentos, les recomendamos leer la guía de Google para las empresas, encontrará muchos casos interesantes que ayudarán a profundizar sus conocimientos.

2- Data Scientists

La segunda conferencia estuvo a cargo de Juan Damia, CEO de Intellignos. En la misma explica la tendencia de una nueva figura en el mundo de la analítica: El científico de datos. Como estamos en tendencia de Big Data, debemos entener que es algo que almacena, las empresas están cometiendo el grave error de no analizar los datos en la proporción del  volúmen en que se están generando.
La exposición de Damia transcurrió de manera simple y entendible, donde podemos enfocar los siguientes puntos:
  • El big Data es un problema para nosotros ahora.
  • La data no es valiosa si no se convierten en informaciones.
  • Hay que hacer dinero con los datos, no ser cool como Twitter y perder dinero (¡vaya perla!).
Al mismo tiempo, solicitó a la audiencia la necesidad de que se pudiesen formar más científios de datos; el perfil del #DataScientist debe incluir conocimientos en:
  • Matemática y Estadística,
  • Programación y Base de Datos,
  • Comunicación y Visualización,
  • Machine learnig, Analíticas,
  • Foco en desarrollo de productos,
  • Foco en negocios,
  • Foco en visualización de datos,
  • Foco en GIS.
  • En resumen: Todologo.
El error en el manejo de los datos en muchas empresas —afirma, radica en que se pretende que las computadoras tomen las decisiones cuando es un humano que debe tener el criterio. Ahí radica la importancia del Científico de Datos.

Big Data, Big Paycheck

Finalmente, después de un paseo sobre todas las herramientas y técnicas que unCientífico de Datos puede utilizar, indicó que una persona con dichas capacidades, termina desarrollando un producto basado en la necesidad del cliente que puede determinar en solitario.

3- Mobile Analytics

Los usuarios tienen un comportamiento multidispositivo, por tanto las empresas están perdiendo una visión dentro del entendimiento del comportamiento del consumidor, al sólo analizar el tráfico online, afirma Richard Johnson Hurtado, director de Metriplica América.
Su exposición puede resumirse en los siguientes puntos:
  • Analítica es Captura y analisis para hacer mejoras en los activos digitales.
  • Diferencia: Web, Mobile Web, Responsive, App Móvil.
  • Analítica es la medición del ciclo de vida de la interacción del sitio.
  • La Analítica Móvil tiene que ver con la Estrategia de Conversión y luego, una Estrategia de Adquisición.
A nivel más técnico, Johnson profundizó más sobre puntos importantes a la hora de implementar una medición efectiva para dispositvos móviles, donde señala:
  • Es muy importante utilizar el Google Tag Manager (herramienta que permite utilizar analyticsretargetingadwordsaffiliate y otros productos en un mismo código).
  • Enfocarse en la medición multidispositivo.
  • Hay que trabajar Cookies para reconocer a los usuarios.
  • Es fundamental capturar el user id para lograr una medición correcta. Por esta razón es el éxito de Facebook a nivel analítico.
  • La efectividad de medición en móvil es tener una app nativa. Se puede establecer una Lógica de medición. Luego, hay que crear las etiquetas de medición efectiva.
  • Establecer el modelo de medición de cada negocio en vez de utilizar la medición que utilizan todos por defecto (userspageviews, etc.).
  • Puntos donde hay que poner cuidado a nivel operativo: Bloqueos y excepciones, Captura de datos offline, Instalaciones y Desinstalaciones.
Hay que tener claro un ciclo de vida de medición del producto. (ver imagen).
Otro punto importante es la experiencia en la tienda de aplicaciones, creemos que los usuarios llegarán solos a nuestra aplicación. Por esta razón hay que tener en cuenta:
  • ASO — AppStore Optimization: Keywords, Description, Icon/Title, Ranking Factors, Screenshots, Review.
  • Integraciones de Google Analytics con Google Play y iTunes.
La estrategia para un Application Store es una estrategia de Atracción:
  • Total Descargas, Usuarios, QR’s, etc.
  • Convencer: Frecencuecnia, Visitas.
  • Conversión: Consecusión.
  • Fidelizar: Stickiness.
Si lo compara con una página web, la estrategia de una aplicación móvil es un mundo diferente. Igual, este resumen es la punta del iceberg.

4- Diseño de Plan de Pruebas de Usuario

Victor Manuel González, Académico en Computación de la ITAM —un verdadero científico en temas de Usabilidad, nos proporcionó una amena charla sobre la importancia de esta disciplina para fines de lograr mejores conversiones en nuestros activos digitales.
Su primer ejemplo fue la Cafetera para masoquistas, un objeto que hace imposible servirse el café. Pues bien, este tiene mucha similitud a las páginas web y aplicaciones móviles de muchas empresas.
Otro ejemplo que se mostró fue El Cajero Automático , esta herramienta surge alrededor de 1967, es una interfaz dirigida a una acción: Sacar dinero —ahora ayuda a recargar teléfonos móviles.
Cuando el producto o servicio es usable, es cuando el usuario puede hacer lo que ella o el quiere hacer; en la manera que lo espera. Cuando es útil, es eficiente, satisface, es comprensible y accesible.
Cuando vamos a diseñar, los usuarios tienen las expectativas de los aplicativos ya utilizan, como: Netflix, Uber, Facebook, entre otras herramientas que son útiles y hasta a veces, gratuitas. Por eso se hace tan difícil para las organizaciones presentar productos que satisfagan a los usuarios, los paradigmas de grandes marcas no ayudan.
Dentro de los puntos mencionados por González, podemos destacar:
  1. Hay que medir empiricamente el comportamiento del usuario.
  2. Es muy importante contar con un Laboratorio de Usabilidad. Google no deja salir un producto a la calle sin pasar por su laboratorio.
  3. Debemos diseñar el camino fácil.
  4. Establecer Pruebas Cuantitativas — siempre es satisfactorio expresar por ejemplo, que x% de los usuarios completó el proceso determinado.
  5. Hacer los cambios lo más rápido posible, esto es constante evolución.
  6. Mantener los patrones que ya existen, no hay que destruir lo que funciona aunque es previo.
Nosotros que vivimos en un mercado menos orientado a la usabilidad —dada las capacidades de intuición de los actores de la industria a la hora de trabajar una experiencia— los puntos hacen evidente una formalización de las actividades de usabilidad, para evitar constantes rediseños que afectan directamente el desempeño de los activos digitales.

5- Integración y Visualización de Datos

La exposición de Luis Cortázar, Consultor de Investigación e Inteligencia Digital de Código, nos presentó un recorrido interesante en el mundo de la visualización de datos. Para él, la visualización ayuda a responder las preguntas mientras vamos navegando con la vista. Durante la misma, hizo énfasis sobre los conectores nativos, puesto que los software de visualización pueden alimentarse de múltiples fuentes.
Uno de los ejemplo que presentó Cortázar, es la medición del impacto de la inversión publicitaria de una marca, frente a la captura de data digital generada por la misma. El modelo de medición consistió en recolectar las Activaciones, Información del Buscador, Comportamiento de los Usuarios, Pauta Digital, Impresos, Social Media, Televisión, Ventas y la Inversión Publicitaria Total.
Para esto tuvo que recurrir a la mezcla de datos de múltiples fuentes, gracias al Clustering y los pronósticos, pudo determinar el indicador para cada canal según cada peso invertido en publicidad. Atención: Usted está navegando en aguas profundas…
Según su resultado, la Inversión/Ventas en el caso de la Television presentaba, que por cada peso invertido (1.00), la empresa obtuvo (0.01) de ventas. Esto ayuda a obtener una verdadera visión de la ejecución de una acción digital frente a la tradicional. Según el mismo ejercicio, para la misma acción, el retorno de cada peso (1.00) en Adwords, retornó en 17.00 pesos de ventas.
La idea no es satanizar a la televisión ni los medios tradicionales, sino trabajar en la medición del impacto de los mismos. Si se crean los puntos de contacto necesarios para fines de conversión, podemos evaluar cuál es medio que nos conviene. Recuerde que no todas las acciones serán igual, ni los segmentos tampoco. Por esta razón llamamos mix a la mezcla de acciones a ejecutar.

Mi reflexión

De acuerdo al territorio donde te encuentres —sobre todo en un evento regional, la perspectiva estará muy ligada al contexto local. En el caso el GAUC, encontré una visión regional, compuesta por un poco de Chile, México, Argentina, entre otros.
La visión de los colegas en cuanto a la analítica digital, no dista mucho del contexto del mercado en el que participo. Bien lo dijo Juan Damia: “Hay que tener cuidado con aquellos que se convertirán en científicos de datos, que son cualquier cosa y se cambiarán por conveniencia”.
Una realidad. Imagine un mercado donde el vanity metric es ley y los datos son publicados en informes majestuosos por empresas de comunicación, sin llegar a ser insights relevantes. Métricas que provienen de un dashboard y que necesitan mayor profundidad antes de ser publicadas.
El reto de la analítica digital radica en retomar los terminos analytics e insight y sacarlo del campo de la alquimia y la trampa, retornarlos nuevamente a laciencia exacta, verificable y confiable. Por esta razón, en República Dominicana no creemos en los informes y por tanto, las empresas no invierten en la medición.

Nos acostumbramos a navegar 
usando los sentidos, 
en vez de guiarnos 
con las estrellas. 
Ironía que ocurre 
solo en los mares caribeños, 
donde los cielos 
siempre están despejados. @alopezvalerio

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