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martes, 7 de abril de 2015
martes, 17 de marzo de 2015
Clases de Teoria Administrativa I UNSSA, Historia de la Adminsitracion , Evolucion del pensamiento adminsitrativo y la Empresa
Clases Teoria Administrativa I UNSSA
02 Historia de la Adminsitracion03Evolucion del pensamiento adminsitrativo ,
04 la Empresa
domingo, 15 de marzo de 2015
La Analitica Web
La analítica web como herramienta de negocio
En marketing, y más en Internet, debemos tratar de
huir de la intuición y tomar las decisiones basándonos en datos objetivos. Si
os dedicáis a esto, ya sabéis lo ‘peligrosas’ que son las ideas
preconcebidas a la hora de tomar decisiones.
Tomar decisiones de negocio sin datos que la soporten,
aumenta nuestras posibilidades de fracaso
A pesar de estos hechos más que claros para todos, vemos
como en las empresas se toman decisiones sin tener la información suficiente.
Principalmente se debe a:
- La falta de tiempo o a la creencia de que obtener el insight necesario basado en datos, requiere demasiado tiempo.
- Que las empresas desconocen como sacar el mayor rendimiento de la analítica web.
Suelo decir que la analítica web son los ojos de toda estrategia digital. Nos permite
analizar la actividad de nuestra marca para optimizar los resultados y
conseguir los objetivos fijados. Nos ayuda a evitar errores y a potenciar los
aciertos.
Pero que mejor que la definición de una experta como Gemma Muñoz
¿Qué es la analítica web?
“Es el resultado de analizar la actividad con el objetivo
de enfocar acciones a resultados”
No me voy a meter en el proceso que debe seguir una empresa
para sacar el máximo partido de la analítica web, porque no soy analista web y
porque el objetivo de este post es mostrar el aporte estratégico de la
analítica al negocio.
Sólo quiero señalar, que ese camino tiene dos procesos:
- Formal: el que nos lleva a definir la mejor forma de sacar provecho de la analítica web en ese momento, para esa empresa: (definición inicial, preparación técnica, definición de dashboard + reporting, implementación + pruebas, y seguimiento).
- Evolutivo: el que sigue la empresa en su maduración en el análisis de datos, en función de sus objetivos y necesidades. Al igual que el proceso formal se inicia con el análisis básico, la forma de analizar los datos debe evolucionar.
En este sentido estoy muy de acuerdo con el modelo
de madurez de la analítica web que presenta Gemma Muñoz en uno de sus últimos
posts.
Modelo de madurez de la analitica web – El arte de medir
En la imagen podemos ver como vamos avanzando desde lo más
básico (control de los datos), hacia la gestión inteligente del ROI (marketing
online), optimización del canal online (estratégico), focalización
en el cliente (CRM) y por último la ‘foto’ completa del entorno digital
estratégico (Business Intelligence), donde ya entramos en el análisis
predictivo, big data, etc.
Como veis todo está enfocado de dentro a fuera y en el 100%
de los casos, a aportar valor al negocio, ofreciendo la información
necesaria para conseguir los objetivos.
Primero controlar la situación, después optimizar los
sitios donde invertimos más dinero (campañas de marketing online), optimización
del canal online (para mejorar tanto los resultados de las campañas, como
el tráfico de las diferentes fuentes), enfoque al cliente (para una
mayor optimización) y terminamos por analizar tendencias, por sacar insights
de otras fuentes de datos, para adelantarnos a lo que nos viene.
En mi opinión, más allá de los datos puntuales que podamos
obtener por medio de informes, test, etc., la clave de la analítica como
herramienta para la toma de decisiones de negocio, se centra en la correcta
definición y aprovechamiento de los dashboards.
Dashboard: la herramienta definitiva para gestionar tu
estrategia digital
Como la mayoría de las cosas que hacemos en analítica web,
la clave del éxito está en la preparación previa.
En el caso de la creación de los dashboards es, si cabe, aun
más importante. Si vemos el proceso de creación de dashboards (o cuadros de mando):
Definición de objetivos – Definición de métricas y KPIs –
Integración de la data – Creación de dashboards e informes – Evolución y mejora
Podemos comprobar como hay tres fases antes de ponerse a
definir como debería ser este documento.
Yo siempre digo algo un poco radical sobre los dashboards,
pero que se basa en experiencia propia:
“Si un dashboard no consigue levantar teléfonos, estamos
tirando el tiempo”
La frase real es bastante más bestia, pero me ahorro ponerlo
en el blog! 
Es decir, si las conclusiones obtenidas del análisis no
son accionables, nuestro trabajo como analistas no habrá valido para nada.
Nuestra aportación de valor al negocio sería nula.
Aquí os dejo, con el tema de los dashboards abierto. En
próximos posts hablaré sobre como definir objetivos, crear dashboards,
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