Este documento presenta una discusión sobre la creación de perfiles de usuario mediante el análisis de datos. Se describen diferentes formas de recopilar y analizar datos cualitativos y cuantitativos sobre el comportamiento de los usuarios, incluido el contacto directo con los usuarios, el análisis de la experiencia del usuario, los datos demográficos y las métricas de conversión. El objetivo es identificar patrones de comportamiento e intereses para dividir a los usuarios en grupos con necesidades y motivaciones similares.

1. Iñaki Huerta
@ikhuerta
Búsqueda activa de
insights y perfiles de
usuario

2. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
¡Hola!
Soy Iñaki Huerta
Ikaue.com
@ikhuerta
hola@ikaue.com

3. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
¿POR QUÉ ANALIZAMOS?

4. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
¿POR QUÉ ANALIZAMOS?
Para obtener o mejorar
los resultados del
negocio

5. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Formas de orientar tu analítica
Reporting Nos permite controlar la situación y reaccionar.
Analítica enfocada Apoyo a la toma de decisiones de la empresa
Analítica de usuario Descubrimiento de insights
Analítica activa CRO y mejora de procesos

6. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Formas de orientar tu analítica
Reporting Nos permite controlar la situación y reaccionar.
Analítica enfocada Apoyo a la toma de decisiones de la empresa
Analítica de usuario Descubrimiento de insights
Analítica activa CRO y mejora de procesos

7. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Los Insights,
esos famosos desconocidos…

8. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
WHY?
WHAT?
WHO?

9. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
WHY?
WHAT?
WHO?
CAMBIOS y
OPTIMIZACIONES
RESULTADOSINSIGHTS

10. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Todos somos iguales

11. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Todos somos iguales
No actuamos igual
No decidimos de la misma forma
No nos influyen las mismas cosas
No tenemos las mismas capacidades técnicas
No deseamos lo mismo
No disponemos de los mismos recursos
No tenemos la misma cultura
No opinamos lo mismo No tenemos el mismo tiempo
No conocemos las mismas cosas

12. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN

13. #UWABCN
CONVERSIÓN
EngageVisita Interés

14. #UWABCN
CONVERSIÓN
EngageVisita Interés

15. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
PERFIL:
Conjunto de cualidades o rasgos
por los que definimos a una
persona o cosa

16. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
PERFIL:
Conjunto de cualidades o rasgos
por los que definimos a una
persona o cosa
Agrupaciones de personas con las
mismas cualidades de decisión y
por lo tanto con procesos de
decisión similares

17. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
La gran pregunta…
¿Cómo podemos dividir a
nuestros usuarios en perfiles?

18. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Siempre desde los objetivos de negocio

19. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Siempre desde los objetivos de negocio
EN ESTE CASO LO QUE BUSCAMOS ES DETALLAR DISTINTAS FORMAS DE ENTENDER O EVALUAR
UN PROCESO CLARO Y CERCANO A LOS KPI’s DEL NEGOCIO

20. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Los procesos más comunes
Descubrimiento: Usuario nuevo que se enfrenta a la
usabilidad del site
Conversión: Acercamiento al macroobjetivo principal de
la empresa
Engagement: Capacidad que tenemos para generar interés
en el usuario durante la visita.
Retención: Capacidad de conseguir que el usuario
quiera volver a visitarnos

21. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
¿Qué analizaremos?
1. CUALITATIVA
2. CUANTITATIVA
Contacto con los
usuarios/clientes
Comportamiento
y conversión
Intereses
demostrados
Knowhow de la
empresa
Factores de UX
Demográficos

22. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Knowhow de la
empresa
Definición de Targets
Procesos de la empresa
Entrevistas con personal
BBDD de clientes
BBDD de atención al cliente
Teórico
Subjetivo
Real

23. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Contacto con los
usuarios/Clientes
Encuestas Email tabulado
Encuestas Email respuesta libre
Encuestas OnSite
Entrevistas de UsuarioMayor
dificultad
Mayor
calidad

24. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Contacto con los
usuarios/Clientes
De: marta@dominiocliente.com
Ayúdanos a mejorar
Hola Carmen,
Antes de nada, gracias habernos escogido
para tu compra. Soy Marta, del
departamento de calidad de xxxx. Estoy
empezando a contactar con algunos de
vosotros para saber como ha sido vuestra
experiencia con nuestra web.
Si tienes un momento (no más de un
minuto) ¿podrías comentarnos qué es lo
que más te ha gustado y si has tenido
algún problema o limitación al hacer tu
compra?
Muchísimas gracias.

25. De: marta@dominiocliente.com
Ayúdanos a mejorar
Hola Carmen,
Antes de nada, gracias habernos escogido
para tu compra. Soy Marta, del
departamento de calidad de xxxx. Estoy
empezando a contactar con algunos de
vosotros para saber como ha sido vuestra
experiencia con nuestra web.
Si tienes un momento (no más de un
minuto) ¿podrías comentarnos qué es lo
que más te ha gustado y si has tenido
algún problema o limitación al hacer tu
compra?
Muchisimas gracias.
Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Contacto con los
usuarios/ClientesFactores que han sido mencionados en los emails Veces que ha
sido valorado
como positivo
Veces que ha
sido valorado
como
negativo
Mejor precio garantizado 57
Habitaciones exclusivas 34
Fotos hotel 12
Posibilidad de cambiar moneda 3
Facilidad de navegación 82
Descripciones habitaciones 8
Imágenes de habitaciones 3 5
Acceso a política de cancelación 2
Facilidad para comparar hoteles 6
Atención telefónica 4

26. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Contacto con los
usuarios/Clientes

27. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Factores de UX
Mapas de clicks y scroll
Flujos y mapas de navegación
Grabación y visionado sesiones
Test de usuarios
Mayor
tiempo
Mayor
descubri
miento

28. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Factores de UX
Home
Mapa de clics Mapa de movimiento Mapa de scroll
Ficha Producto
Mapa de scrollMapa de movimientoMapa de clics
- 75% usuarios
- 50% usuarios
- 75% usuarios

29. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Factores de UX

30. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Demográficos

31. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Demográficos

32. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN

33. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN

34. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Comportamiento
y conversión
Cómo se mueven LIBREMENTE los usuarios por tu web
Y Cómo se mueven HACIA LA CONVERSIÓN

35. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Comportamiento
y conversión
Home
Listado
Categoría
Listado
subcategorí
a
Checkout
Listado
Subcategorí
a fabricante
Listado
Marcas (en
realidad
son
búsquedas)
Listado
Búsqueda
simple
(Buscador)
Búsqueda
Avanzada
Ficha
Producto
Análisis de flujos
Paso 1,
Conseguir
entenderlos y
dibujarlos

36. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Comportamiento
y conversión
Análisis de flujos
Tipos de página desde las que se accede a
una página de producto
Tipos de página a las que van los usuarios
desde una página de producto

37. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Comportamiento
y conversión
Análisis de flujos
Paso 2,
Medirlos

38. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Comportamiento
y conversión
https://es.slideshare.net/ikhuerta/user-web-
analytics-un-mundo-de-funnels-e-show
Hace 2 años,
en este
mismo
evento…

39. Iñaki Huerta - @ikhuerta
Funnels por etapas de la visita
Pensando más en el proceso completo
que en URL’s exactas.
Intentamos acercarnos a etapas más cercanas
al proceso de decisión de compra
que a URLs concretas
Visitas
Vieron Producto
Intención de Compra
Datos completos
Compra
Comportamiento
y conversión

40. Iñaki Huerta - @ikhuerta
Funnels
por etapas
Es Esencial:
1. Una buena
definición
previa
2. Y mucho
control de las
expresiones
regulares

41. Iñaki Huerta - @ikhuerta
Funnels de Objetivos
1) Crea cada paso como un
objetivo de GA.
Comportamiento
y conversión

42. Iñaki Huerta - @ikhuerta
Funnels de Objetivos
2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo
horizontal segmentable
Comportamiento
y conversión

43. Iñaki Huerta - @ikhuerta
Funnels de Objetivos
Comportamiento
y conversión
2) Conviértelos con un informe personalizado en un embudo
horizontal segmentable

44. Iñaki Huerta - @ikhuerta
Las posibilidades de análisis se amplian exponencialmente
Comportamiento
y conversión

45. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Intereses
demostrados Con todo lo que ya sabemos…
Contacto con los
usuarios/clientes
Comportamiento
y conversión
Knowhow de la
empresa
Factores de UX Demográficos
Añadimos al análisis una lista de intereses
puntuales que realmente podamos llegar a
medir con Analytics.
(eventos, segmentos, flujos, etc.)
Cuantifiquemos la información
cualitativa

46. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Tipos de intereses Cómo lo identificamos en GA
Interesados en ofertas Han visitado alguna de las páginas de ofertas
Interesados en ver información multimedia de los
hoteles
Han mirado las fotos, 360 o webcam de un hotel
Interesados en ver las instalaciones de los hoteles Han mirado la pestaña de instalaciones de un hotel
Interesados en ver información de la empresa Han mirado la página de “sobre nosotros” o marcas
Interesados en reservar rápidamente Su segunda página es el motor de reservas
Interesados en un único hotel Sesiones que pasan por una única página de hotel
Interesados en comparar hoteles Sesiones que pasan por una página de hotel y después por al menos
otra
Interesados en reservar desde la home Aterrizan en una página la que sea y vuelve a la home
Interesados en reservar a través del teléfono Hacen clic sobre el teléfono
Interesados en hoteles para bodas Pasan por alguna página relacionada con bodas
Interesados en hoteles para eventos Pasan por alguna página relacionada con eventos
Interesados en la localización exacta del hotel Pasan por una página de localización de hotel
Interesados en ver las habitaciones del hotel Pasan por una página de habitaciones de un hotel

47. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Rápido
Lógico
Emocional
COMPETITIVO
ESPONTANEOHUMANISTA
METÓDICO
¿Alguien mencionó a Bryan Isemberg?

48. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Lógico
Emocional
Rápido
COMPETITIVO
ESPONTANEOHUMANISTA
METÓDICO
Interesado en ofertas
Interesado en info.
multimedia de hotel
Interesado en
instalaciones hotel
Interesado en info. de
empresa
Interesado en reservar
rápidamente
Interesado en un
único hotel
Interesado en
comparar hoteles
Interesado en reservar
desde home
Interesado en reservar
por teléfono
Interesado en hoteles
para bodas o eventos
Interesado en local.
exacta hotel
Interesado en
habitaciones hotel

49. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Importancia de cada grupo de usuarios en función de sus intereses
0,63%
0,18%
1,22%
0,18%
0,34%
0,16%
0,13%
0,32%
0,52%
0,74%
0,02%
0,00%
0,39%
% de tráfico que presenta cada uno de los intereses % de conversión

50. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Knowhow de
la empresa
Contacto con
los usuarios
Factores de
UX
Demográficos Conversión
Intereses
demostrados
Proceso
analizado
Patrones
extraídos
Etc…

51. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN

52. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
• Interés primario
• Volúmen que representa
• Aspectos postivos y negativos
• Segmento representativo: Demográfico,
conversión, interés
Nombre descriptivo
Fichas de perfil

53. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Son personas que ya conocen Palladium y la web en si no les afecta, solo quieren acceder al motor
y valorar su reserva
• Proceden de EEUU
• Tienen entre 25 y 45 años.
• Conocen el hotel o la marca.
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
• Interés primario
• Volúmen que representa
• Aspectos postivos y negativos
• Segmento representativo: Demográfico,
conversión, interés
Nombre descriptivo
Fichas de perfil
Los perfiles, para poder comunicarlos,
debemos ser capaces de describirlos según sus intereses

54. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Perfiles mínimos a encontrar
Principal: El que supone un mayor volumen del negocio
Ideal: El que cumple con el proceso analizado
de la forma más eficiente
Peculiares: Perfiles muy afectados por elementos
puntuales dentro del proceso

55. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Ejemplo de perfiles de un hotel
Son personas que ya conocen el hotel por otros canales de venta, recomendación
o bien porque son usuarios recurrentes y quieren acceder al motor y valorar su
reserva
• Familias extranjeras de habla inglesa
• Conocen la marca
• Quieren reservar en su primera visita y de forma rápida.
Reserva directa
Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e
investigan sobre el mismo lo que pueden.
• Familias extranjeras de habla inglesa
• No conocen mucho la marca
• Son usuarios exigentes
• Revisan concienzudamente la información del apartamento:
instalaciones , equipación, ubicación y servicios extras.
Comparadores
Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy
atentos a las ofertas que más se adapten a ellos.
• Grupos de amigos de habla inglesa
• No conocen mucho la marca y/o apartamentos
• Comparan concienzudamente los apartamentos.
• Revisan la pestaña de ofertas o filtran por precio.
Buscadores de chollos

56. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Están en una fase de decisión, buscan encontrar su alojamiento ideal e
investigan sobre el mismo lo que pueden.
• Familias extranjeras de habla inglesa
• No conocen mucho la marca
• Son usuarios exigentes
• Revisan concienzudamente la información del apartamento:
instalaciones , equipación, ubicación y servicios extras.
Comparadores
Perfil vs Persona
Conceptos similares en muchos puntos,
Pero distintos en cómo son creados y en su utilidad

57. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Perfil vs Persona
Surge del análisis de
datos
Surge de procesos de
conceptualización
Aspectos genéricos del
proceso de decisión
Detalles claros de la
persona creada
Aplicación sobre la
analítica cuantitativa
Aplicación sobre la
definición de procesos

58. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Perfil vs Persona
Surge del análisis de
datos
Surge de procesos de
conceptualización
Aspectos genéricos del
proceso de decisión
Detalles claros de la
persona creada
Aplicación sobre la
analítica cuantitativa
Aplicación sobre la
definición de procesos
En realidad nada impide que fusionemos ambas visiones
creando personas que a su vez son perfiles

59. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Persona & Perfil
Contrastados con el
análisis de datos
Surge de procesos de
conceptualización
Con datos claros sobre
su proceso de decisión
Detalles claros de la
persona creada
Y que somos capaces de llevar
a la analítica cuantitativa
Aplicación sobre la
definición de procesos

60. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Segmentos representativos
Fragmento del tráfico en nuestra web que
sabemos que se corresponde con el perfil
definido

61. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Datos datos datos datos…
• Datos datos datos
• Datos datos datos
• Datos datos
• Datos
• Datos datos datos datos
Nombre del Perfil
Detectamos acciones en la web que les
delaten.
- Páginas vistas
- Flujos concretos
- Eventos de uso de recursos concretos

62. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Buscan calidad al mejor precio. Para ello comparan hoteles y están muy
atentos a las ofertas que más se adapten a ellos.
• Grupos de amigos de habla inglesa
• No conocen mucho la marca y/o apartamentos
• Comparan concienzudamente los apartamentos.
• Revisan la pestaña de ofertas o filtran por precio.
Buscadores de chollos
- Visitan la página de ofertas en su primera o
segunda página vista
O bien…
- Ordenan los resultados por precio
O bien…
- Se suscriben al boletín de ofertas

63. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Los segmentos representativos no suelen
suponer un gran tráfico…
Usuarios, según su clasificación por perfiles

64. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Los segmentos representativos no suelen
suponer un gran tráfico…
Usuarios, según su clasificación por perfiles
No los interpretemos como algo absoluto, sabemos que son
representaciones de intereses más globales y vamos a afectar al
global con nuestras acciones

65. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Estos segmentos son los que analizaremos
para encontrar los insights
Análisis
Horizontal
Análisis
Vertical
Hipótesis Insights

66. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Estos segmentos son los que analizaremos
para encontrar los insights
Análisis
Horizontal
Análisis
Vertical
Hipótesis Insights
¡Este es el paso
complicado!

68. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
UN CLÁSICO EN ANALÍTICA,
CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN

69. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
UN CLÁSICO EN ANALÍTICA,
CAUSALIDAD vs CORRELACIÓN
Dos datos se mueven a
la par, normalmente
son afectados por los
mismos criterios.
Un dato, provoca la
aparición de otro.

70. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Interés en
la web
Núm Páginas vistas
Tiempo en el Site
CAUSA
CAUSA
CORRELACIÓN

71. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
Porcentaje
de Rebote
Núm Páginas vistas
Tiempo en el Site
CAUSA
CAUSA
CORRELACIÓN
Lo aterrizamos...

72. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
CADA CAUSALIDAD ENCONTRADA, ES UNA
PALANCA QUE ACCIONAR

73. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
CÓMO DETECTAR LAS CAUSAS:
- La lógica puede explicar el efecto producido
- La relación sigue siendo directa incluso forzando
cambios en la causa
- La relación funciona en ambos sentidos (al subir y al
bajar la causa)

74. Iñaki Huerta - @ikhuerta#UWABCN
A/B TESTING
Hipótesis Diseño del
A/B
Alteraciones en
Indicadores clave

75. #cw15 @ikhuerta
- Marketing de optimización
CAUSAS
Hipótesis
Diseño del
A/B
Alteraciones en
Indicadores clave
HIPÓTESIS:
Creemos que la información que recibe el usuario sobre la marca
(visita páginas corporativas) durante su fase de consideración,
afecta positivamente en la decisión de compra

76. #cw15 @ikhuerta
- Marketing de optimización
DISEÑO DEL A/B:
Validación Positiva: Aumentamos drásticamente la información
sobre la marca en las páginas de la web
Validación Negativa: Eliminamos los links de acceso a zonas
corporativas de la web
CAUSAS
Hipótesis
Diseño del
A/B
Alteraciones en
Indicadores clave

77. #cw15 @ikhuerta
- Marketing de optimización
ALTERACIONES EN INDICADORES CLAVE:
Indicador: Inicios de Conversión, en futuras visitas, de usuarios en
ese estadio que pasaron por el test.
Validación Positiva: Incrementará % de conversión.
Validación Negativa: Decrementará % de conversión.
CAUSAS
Hipótesis
Diseño del
A/B
Alteraciones en
Indicadores clave

78. Iñaki Huerta
@ikhuerta
¡MUCHAS GRACIAS!