Cómo analizar la información que captamos en la web y en las Redes Sociales para tomar acciones basadas en números para nuestro negocio. Incluye cómo aplicar coolhunting para la creación de contenidos a partir de tendencias y cómo analizar el sentiment.

1. MASTER EN GESTIÓN DE MARKETING
Analytics
Laura Vianello
Curso 2015-2016
1

2. 02/11/15
Contenido
De los números a los gráficos y de los gráficos a la información.
Analytics: convertir los datos en conocimientos y los conocimientos en
acciones.
Herramientas: Google Analytics, Watson Analytics y BigML
Predictive Marketing: Google Trends y coolhunting, cómo montarse en la
ola.
Sentiment y reputación, cómo captarlo y qué hacer con él.
Actividades - ¿Y ahora qué hago con esta información?
Plan de marketing y de contenidos con coolhunting
Análisis del sentiment y propuesta de acciones
Lectura recomendada: The Definitive Guide to Engaging Content Marketing –
Marketo (http://bit.ly/1Q1nkZE)
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3. Perder el miedo a los
números
Hans Rosling's 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes - The Joy of Stats
Hans Rosling’s “200 Countries, 200 Years, 4 minutes”, The Joy of Stats -
Vídeo: https://youtu.be/jbkSRLYSojo

4. De los números a los gráficos y
de los gráficos a la información
• Tenemos un problema que resolver o metas que
lograr
• Queremos que nuestras decisiones estén basadas
en conocimientos objetivos y tangibles
• ¿Cómo lo logramos?

5. De los números a los gráficos y
de los gráficos a la información
Partimos de un plan:
1. Qué vamos a medir
2. Cómo vamos a medirlo
Y una vez tengamos esto claro...
3. Empezamos un proceso de captación y estudio de data
4. Hacemos un Análisis
5. Sacamos conclusiones

6. 6
Problema/
Objetivo
Plan
Data
Análisis
Conclusiones
PPDAC
De los números a los gráficos y
de los gráficos a la información
Entender la dinámica del
sistema. Definir el
problema/objetivo
Sistema de Medición
Diseño de muestra
Gestión de Datos
Piloto y análisis
Recolección de data
Gestión de data
Limpieza de data
Exploración de datos
Análisis planificados
Análisis no planificados
Generación de hipótesis
Interpretación
Conclusiones
Nuevas Ideas
Comunicación

7. 7
De los números a los gráficos y
de los gráficos a la información
Data rectangular
Organización de datos
Edad Estudios Universidad
Juan 20 ADE UPF
María 19 Derecho UB
Pedro 22 Economía UAB
Laura 21 Humanidades UPF
Carmen 25 Medicina UB
Luis 23 Idiomas UAB
Variables (columnas)
Entidades (filas)

8. 8
0
5
10
15
20
25
30
Juan María Pedro Laura Carmen Luis
Edades
Edad
Universidades
UPF UAB UB
De los números a los gráficos y
de los gráficos a la información

9. 9
Analytics: datos → conocimientos → acciones
De qué sirve la Analítica a una empresa:
• Tener una estrategia proactiva en vez de reactiva
• Datos en la web: valiosa fuente de información que puede generar una
relación a largo plazo con los clientes*
• Proveer una experiencia más valiosa a través de la personalización
• Tomar decisiones de inversión con modelos de predicción precisos,
basados en datos y no la intuición
• Retener a clientes actuales y atraer a clientes potenciales
*Open ID

10. 10
Analytics: datos → conocimientos → acciones
Qué valor nos aporta la Analítica:
1. Visión de 720°del cliente que incluye a su red de contactos y cómo
interactúan entre ellos.
2. El Big Data nos aporta un gran volumen de información que podemos
segmentar en variables (canales, capacidad, campañas, ofertas, etc.).
3. Y que además nos permite micro-segmentar a los clientes para aportarles
nuevas experiencias personalizadas, atendiendo a sus necesidades
específicas.
4. Tomar acciones en tiempo real.

11. 11
A qué KPI* debemos dar prioridad
• Número de visitantes a tu sitio web, el tiempo que permanecen, y la tasa de
rebote de esos visitantes.
• ROI por campaña (UTMs).
• Ventas incrementales: cuántos de tus esfuerzos de marketing finalizan en
ventas, demostrando la efectividad de cada campaña.
• Conversiones por Campaña
• Costo por conversión
• Tasa visitante/comprador
• Ventas por fuente de conversión (incluyendo Social Media)
Analytics: datos → conocimientos → acciones
*Key Performance Indicators

12. 12
En la Web 2.0 y en Social Media el consumidor tiene una
relación personal con las marcas y lo están expresando
constantemente (para bien o para mal)
Analytics: datos → conocimientos → acciones
¿Qué significa eso para mi empresa?

13. 13
Analytics: datos → conocimientos → acciones
*Estudio realizado por LeadSift, 2015.
“¿Qué tanto conocen las
marcas a su audiencia
Social?”*
Muestra de 10 marcas, análisis de 3
millones de consumidores. Descubrieron
que las marcas están activas en
momentos donde sus usuarios no lo
están.
Conclusiones:
- Alinear los esfuerzos de la marca con
su audiencia
- Las campañas más exitosas se hacen
entendiendo al consumidor.

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Las Redes Sociales son el mapa perfecto: enseñan patrones de
comportamiento de forma repetida y consistente.
Es un mapa complejo porque no son solo números y gráficos.
Analytics: datos → conocimientos → acciones
Agregar valor a
la experiencia
Social
Limpiar, filtrar
y agregar datos
valiosos
Mensajes y
contenido
relevantes
Forma creativa
Clientes
correctos
Momento
correcto

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• Ánimo del mercado (market mood) en tiempo real
• Temas relevantes y contenido
• Intereses de los usuarios
• Métricas de operativa interna (empleados)
• Investigación competitiva
Analytics: datos → conocimientos → acciones
¿Qué información me da la Web 2.0?

16. 16
• Social Media: determina cuáles son las interacciones valiosas para tu marca para saber
qué tan efectivos están siendo tus esfuerzos.
• Rastrear palabras clave: entender qué contenido está siendo popular, predicción de
tendencias y estrategia de posicionamiento.
• Alimentar tu embudo de ventas a través de distintas fuentes.
• Encontrar a tus verdaderos clientes: dónde están, qué les gusta y, sobre todo, qué
los hace regresar a comprarte.
Y, sobre todo…
Analytics: datos → conocimientos → acciones
¿Cómo utilizo esta información para mi beneficio?
Para mantenerme RELEVANTE

17. 17
Analytics: datos → conocimientos → acciones
Los usuarios de hoy en día esperan que:
• Sepas quiénes son
• Sepas qué les gusta
• Tengas conversaciones personalizadas con ellos, basadas en los canales en
los que se encuentran y a gran escala.
El contenido relevante
• Contenido personalizado que alude a las necesidades específicas del usuario
y que se siente conversacional a la vez que crea relaciones entre
marca/usuarios.
• Principios ABCD:
- Analízalos como individuos
- Basándote en lo que hacen
- Continuamente
- Dirigido hacia una meta
- En todos los canales donde estén

18. 18
Analytics: datos → conocimientos → acciones
Cómo crear contenido relevante
• Define tus prototipos de compradores (buyer personas) para:
- Saber qué contenido crear y qué temas interesan a tus compradores.
- Elegir el formato, la voz y el tono del contenido que vas a producir.
- Cómo: encuestas y entrevistas, incluyendo clientes actuales y potenciales.
- Qué: información básica, trabajo, qué hacen durante el día a día, metas, retos,
sus principales fuentes y medios de información.

19. 19
• Sigue el proceso de compra de tus usuarios para
- Saber qué contenido crear para cada fase de compra
- Saber en qué fase de compra consumen tu contenido para
crear contenido que apele a cada una de las emociones de tu
comprador.
- Esto varía según tu área, producto y servicio.
Analytics: datos → conocimientos → acciones
Fuente: Bruce Rasmussen
(Preparación) Calma
Se rompe el
Status Quo
Investiga
sobre el
problema
Define el
problema y su
solución
Consulta a su
círculo social y
a expertos
Interactúa con
proveedores
potenciales
El comprador
está cómodo
El comprador
está
incómodo y
adquiere una
necesidad
Investiga
sobre sus
síntomas en
Buscadores
Se
diagnostica,
etiqueta el
problema,
categoriza la
solución
Los consulta
para
identificar
posibles
fuentes de
solución
Contacta con
un
determinado
número de
entidades que
le pueden
ofrecer
soluciones
Proceso de compra
Actividaddel
comprador

20. 20
• Crea identificadores demográficos para B2C…
- Género
- Edad
- Ubicación
- Ingresos
- Educación
• E identificadores de perfil empresarial (firmographics) para B2B
- Nombre de la empresa
- Industria
- Tamaño
- Cantidad de departamentos
- Índice de ganancias
- Años de experiencia
- Ubicación
Analytics: datos → conocimientos → acciones

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• Identifica sus comportamientos y mantén una conversación
- Escucha a tu audiencia: Social Media, estadísticas web o de campañas de e-mail,
ventas, etc.
- Responde con contenido relevante: en Social Media, campañas de marketing
digital, eventos, web, etc.
• Crea experiencias personalizadas con tu contenido
- Identifica los atributos relevantes de cada usuario (intenciones, patrón de
compra, perfil, etc.)
- Personaliza la experiencia de compra online presentando los contenidos más
relevantes: textual, audiovisual, llamadas a la acción, ofertas, experiencia.
- Dónde: página Web, móvil, publicidad digital, e-mail, offline.
- Herramientas: software de personalización (Exact Target, Content Wise, Ion
Interactive, etc.)* y targeting de campañas.
- Content Wise – Vídeo: https://vimeo.com/44394935
Analytics: datos → conocimientos → acciones
*Más software: http://bit.ly/1Q1magJ

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Herramientas
Google Analytics - https://www.google.com/analytics/
1. Crear múltiples escritorios personalizados con los datos que más interesen.
2. Descubrir qué campañas atraen el mayor tráfico y resultan en conversiones.
3. Determinar dónde se encuentran los mejores visitantes.
4. Descubrir qué están buscando en nuestra web.
5. Visualizar qué recibe más clics.
6. Descubrir el contenido más visitado.
7. Identificar las páginas que funcionan peor.
8. Determinar dónde los usuarios abandonan la compra.

23. 23
Herramientas

24. 24
Herramientas

25. 25
Watson Analytics y BigML
Smart Data: herramientas que analizan grandes cantidades de dato de manera
dinámica, permitiendo exploración de data y automatizando analíticas de
predicción a través de gráficos e infografías interactivas.
Watson Analytics - Vídeo: http://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/
BigML – Vídeo: https://youtu.be/1xFfHzx5AJA
Herramientas

26. 26
Herramientas

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Predictive marketing: Google
Trends y Coolhunting
Marketing de predicciones: práctica de extraer información de
sets de datos de clientes pre-existentes y determinar un patrón que
predice resultados y tendencias futuras.
Coolhunting: hacer predicciones a partir de la observación de
tendencias culturales nuevas o existentes.

28. 28
Google Trends - https://www.google.com/trends/
Predictive marketing: Google
Trends y Coolhunting
1. Descubrir qué términos se utilizan en la búsqueda de determinadas palabras
claves (incluyendo aquellos relacionados con la competencia)
2. Filtrar por: ubicación geográfica, línea temporal, categorías, motores de
búsqueda
3. Noticias de último momento (Hot Trends y Top Charts)
4. Estrategia y creación de contenidos (textual o audiovisual) y de branding.
5. Construcción de enlaces (link building)
6. Optimización SEO
• Google Keyword Planner - https://adwords.google.com/KeywordPlanner
Herramienta complementaria a Google Trends

29. 29
Predictive marketing: Google
Trends y Coolhunting
Trends - http://bit.ly/1NKUhWY

30. 30
Predictive marketing: Google
Trends y Coolhunting
Trending Searches (España) - http://bit.ly/1NKUtpa

31. 31
Predictive marketing: Google
Trends y Coolhunting
Top Charts (España) - http://bit.ly/1NKUE3X

32. 32
Sentiment y Reputación
Sentiment: analizar y procesar el análisis natural textual para
identificar información subjetiva de fuentes determinadas.
-. Analysis: escanear un gran número de conversaciones para
determinar la emoción presente de forma implícita.

33. 33
Sentiment y Reputación
Google Alerts - https://www.google.com/alerts

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Excel para desglose del Sentiment
Sentiment y Reputación
Positivo Neutro Negativo
Productos
Servicio
Atención al cliente

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1. Estrategia de marketing y/o de contenidos con coolhunting
Entrar en Google Trends (https://www.google.com/trends/)
Hacer un estudio de términos de búsqueda relacionados con el tema
del TFM
Hacer por lo menos uno de los siguientes tipos de propuesta:
- Estrategia de Marketing (para un nuevo producto o servicio)
basada en los resultados encontrados.
- Estrategia de Contenidos (para Web, Blog, Redes Sociales).
Actividades

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Actividades
2. Análisis del sentiment y propuesta de acciones
Analizar la muestra de Tweets presentados a continuación.
Ubicarlos en la tabla de Excel presentada y calcular desglose
porcentual.
Proponer por lo menos una acción en base a la información captada.

37. ¿PREGUNTAS? ¡MUCHAS GRACIAS!
Laura Vianello
http://about.me/lauravianello
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