Meetup del Grupo de Usuarios Joomla de Madrid impartida por Javier González en la que se trataron diferentes conceptos y herramientas relacionadas con la analítica web.

1. Midiendo nuestra web
y algo más
Presentado por Javier González
28 de febrero de 2019
www.joomlamadrid.org

2. Por favor, no toméis apuntes
Esta presentación se enviará al final del evento
”

3. ¿Qué hacemos aquí?
Intentar mejorar.
Hoy en día no vale con hacer algo, es necesario hacerlo mejor.
William Thomson Kelvin (Lord Kelvin), físico y matemático británico (1824 – 1907)
Lo que no se define no se puede medir.
Lo que no se mide, no se puede mejorar.
Lo que no se mejora, se degrada siempre.
”
“

4. Visión holística
Deberíamos “poder” ver toda la información
”
Silos de
Información
Visibilidad ColaboraciónAccesibilidad

5. Un puzzle incompleto
No tenemos que conocer todo, a veces basta con saber que algo existe.
”

6. Iniciemos el camino
Ahora es el momento
¿Ya tenemos nuestra web?

7. O mejor dicho, ¿dónde estamos?, dentro del proceso.
¿Qué tenemos?
Idea
Boceto
Prototipo

8. Adobe XD (Experience Design)
”

9. ¿Tenemos claro el Objetivo?
branding, ventas, leads, visitas, …

10. ¡Alarma! Revísalo de nuevo

11. ¿Tenemos claro el Objetivo?
branding, ventas, leads, visitas, …

12. Ahora puedo pensar en una ruta
Aunque, a lo mejor, hay que cambiar algo por el camino
Con 20 Millones puede valer
Conseguir financiación
Del mundo mundial
Hacer la Mejor Web
Hasta el almacén
Venderlo todo
Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4
Pedir caipiriñas
Buscar una isla

13. ¿Hacia dónde quiero ir?
Y quizás, más importante, ¿Dónde estoy?
Pero
estoy
aquí
Quiero
estar
allí

14. Estrategia
”
In Elon Musk we trust y que W. Chan Kim y Renée Mauborgne me perdonen
INNOVACIÓNMás de lo mismo

15. Niveles de decisión - Sin orden no hay progreso.
Decisiones por Autoridad → Liderazgo → Consenso → Consentimiento
Largo plazo
Creatividad
Errores irreversibles
Información externa
Big Data
Estratégico
Medio plazo
Decisiones repetitivas
Errores costosos
Mucha Información
Business Intelligence
Táctico
Corto plazo
Automatización
Errores leves y contenidos
Datos internos
Reporting
Operativo
Vamos a gestionar los envíos de
dinero que hacen los padres a
sus hijos estudiantes de Erasmus
que estudien mucho y saquen
buenas notas.
” Vamos a revisar las notas los
lunes y a realizar los pagos el
viernes. El resto de días haremos
inspecciones sorpresa en
residencias y fiestas.
”
Vamos a utilizar Paypal por su
aceptación entre nuestros
usuarios, su inmediatez y,
además, acaban de eliminar las
comisiones entre particulares
”

16. Información estratégica externa
Vigilancia Tecnológica - Inteligencia competitiva
Google:
Trends
Surveys
Public Data Explorer
Alerts
Planificador de Keywords
Open Data:
Ayuntamiento de Madrid
Gobierno de España
Comunidad Europea
Banco Mundial
Listado de Portales
Otras herramientas

17. ¿Cómo son mis Usuarios?
guapos, ricos, tontos, comprometidos, …

18. La paradoja del diseñador UX
De verdad conocemos lo que quiere el usuario.
”

19. Diseñar sin UX
De verdad conocemos lo que quiere el usuario.
”
Motor Potente
A.B.S. y Airbags
Climatizador
Seguro a todo riesgo

20. Diseñar sin diseñadores
De verdad conocemos lo que quiere el usuario.
”
Habitáculo dividido
Grandes posavasos
Bola para parking
Escaleras de acceso

21. ¿Cómo utilizan nuestro producto?
No hay que dar nada por sentado.
Diseñando el
producto
Qué piensa
el usuario
Diseñando la
experiencia
Hasta un gran diseño es
susceptible de mejora.
Nuestros usuarios pueden ser
nuestros mejores aliados.
”

22. ¿Quien pilota nuestra web?
Pensemos en quién debe realizar las acciones que queremos.
Hay que darles voz
Ver que hacen
Comunicar eficientemente
Trabajar con información

23. Buyer persona
”

24. Lienzo de Propuesta de Valor
”

25. Lienzo de Propuesta de Valor
”

26. ¿Hablamos ahora de UX?
Design Thinking, procesos, disciplinas, facetas, …

27. Diseño Vs. User eXperience
”
José Balaguer

28. Diseño centrado en el usuario
”
Proceso iterativo
Multidisciplinar
Design Thinking
Colaborativo
La empresa cuenta
José Balaguer

29. Facetas de la Experiencia del Usuario
”
Wikipedia
Google Instagram
Apple Uber
Amazon
Peter Morville’s UX honeycomb
Google Maps

30. Design Thinking
”

31. Design Thinking
”

32. El proceso de desarrollo en UX
”
José Balaguer

33. Ya sé lo que quiero
Cómo lo construyo Bueno, Bonito y Barato

34. Cómo enfocar el desarrollo
Posibilidades ilimitadas :) … de meter la pata :(
Pros .- Justo como queremos.
Contras .- Desarrollo muy lento, cambio de objetivos, equipo especializado.
Software a medida
Pros .- Código reutilizado que aporta seguridad y velocidad de desarrollo.
Contras .- Curva de aprendizaje, funcionalidades innecesarias.
Framework
Pros .- Personalización muy alta, gran número de extensiones y desarrollo
rápido.
Contras .- Posibles ataques, desarrollos no optimizados.
CMS
Pros .- Instantáneo.
Contras .- Personalización sólo estética y precios elevados al crecer.
SaaS

35. ¿Qué CMS elijo?
”
Curva de aprendizaje
Prototipado
Desarrollo
Personalización
Experimentos
Wordpress, Joomla o Drupal

36. Joomla
Está para ayudarte
Robusto
Código Límpio
Extensible
Escalable
Comunidad
FRAMEWORK

37. Joomla
Está para ayudarte
Core Extensible
Extensiones
Patrón MVC
Personalización
Comunidad
CMS

38. Joomla
Está para ayudarte
Prototipos
MVP’s
Agilidad
Experimentos
Comunidad
DESARROLLO

39. Ya tengo MVP ¿Y ahora Qué?
Habrá que pensar de nuevo en los usuarios, …

40. Google
Search
Console
Análisis de búsqueda
Envío al índice
Problemas de rastreo
AMP - Usabilidad
Datos estructurados

41. Google Search Console
”
Aka Google Webmaster Tools

42. Tráfico Web
”

43. Google
Analytics
Análisis de la web
Integraciones
Personalización
Visión 360
Tiempo real
API

44. Google Analytics - Fuentes de tráfico
”

45. Google Analytics - Dimensiones y métricas
”
Explorador de dimensiones y métricas

46. Google Analytics - KPI’s
”
1.000 ventas al
mes
Métricas
Ecommerce
Estudios de
mercado
Supervivencia
de la empresa
En 6 meses
Muchas visitas
diarias
Carga del
servidor
Seremos
líderes
Seremos los
mejores
Cuanto antes

47. Google Analytics - Ámbito de dimensiones
”

48. CRO - Optimización del Ratio de Conversión
”
10.000 > 1.000 > 100 > 10 > 1
10.000 > 2.000 > 400 > 80 > 16
10.000 > 3.000 > 900 > 270 > 81
(Número de conversiones x 100)
CRO =
(Número de visitas)
Acerca del “buen” ratio de conversión
¿0,81 está bien? Depende

49. Google Analytics - Embudo de conversión
”
¿Siguen los usuarios los pasos previstos para llegar a los objetivos?
Análisis avanzado de embudos

50. Google Analytics - Informes de flujo
”
Ruta de los usuarios para llegar a las páginas, los eventos y los objetivos

51. Google Analytics - Informes de flujo
Una herramienta visual de rutas
Compor-
tamiento
¿Cómo interactúan los
usuarios con vídeos,
descargas, etc.?
Flujo de eventos
Perfecto para empezar a
saber donde nos abandonan
los usuarios
Embudo de conversión
¿Cómo navegan los usuarios entre las páginas y
eventos de nuestro sitio?.
Flujo del comportamiento
¿Los usuarios siguen el
camino previsto?
Flujo de objetivos
¿Se comportan igual los usuarios de
uno u otro canal?.
Flujo de usuarios
Objetivos
UsuariosEventos
Embudo
conversión

52. Cómo medir bien
Hay que modificar la Web y hay mucho que medir

53. Código de seguimiento - Google
”WEB
Universal Analytics
Eventos
Interacciones sociales
Tiempos de usuario
Comercio Electrónico Multidominio
M&D personalizadas
Atribución de enlace
Funciones Display
Experimentos
Adwords

54. Métricas de redes sociales
”
Y cada una con su código de seguimiento

55. Miles de líneas de código
”
A ver quien es el guapo que lo mantiene

56. Google
Tag
Manager
Gestor de etiquetas
Contenedores
Analítica
Conversiones
Experimentos
Javascript

57. Google Tag Manager - Elementos
”
Más acerca de la estructura de GTM

58. Google Tag Manager - ¿Sólo para marketing?
”

59. Cómo ver lo medido
De los datos a la información

60. Cuadros de mando
”
¿Quien va a utilizarlo?
Acerca de los dashboards

61. Google
Data
Studio
Dashboards
Gráficos y Tablas
Filtros y Controles
Fuentes de datos
Personalización
Campos calculados

62. Google Data Studio - Informes de flujo
”
Galería de informes
Imaginación al poder

63. Cómo Mejorar
Podemos utilizar información y el método científico

64. De los datos a la inteligencia
”Inteligencia
Conocimiento
Información
Datos
Cantidad
Calidad
Predicciones
Experiencia
Relaciones
Valores
Aprendizaje
con riesgos

65. Google Optimize
Tipos de experimentos para intentar mejorar
A/B(/n)
Diferentes versiones de
una misma página.
Los cambios afectarán
a una sola variable.
Redireccionamiento
Páginas
completamente
distintas.
Normálmente cambios
de filosofía.
Servidor
Los cambios se
manejan en el servidor
y Google Optimize solo
se utiliza para ver los
resultados.
Multivariante
Diferentes versiones de
una misma página.
Los cambios afectarán
a diferentes variables.
Producto cartesiano.

66. Test A / B
”
And the winner is ...

67. Google Analytics - Optimize
”

68. Recapitulando
Hemos visto una forma de actuar.
Estrategia Plan Mediciones Mejoras
Objetivos
Dondeestamos
Dondevamos
Ruta
Usuariosenelcentro
UX
Herramientas
Información
Experimentos

69. En resumen
Necesitamos conocer nuestros objetivos.
Para trazar una ruta, debemos conocer los
puntos de partida y de llegada. Eso no implica
que no haya que ser lo suficientemente ágiles
como para no reaccionar ante los imprevistos
del camino.
Las herramientas, son sólo eso, herramientas.
Lo importante no es tanto manejarlas a la
perfección como saber para qué sirve cada una
de ellas, con sus beneficios y debilidades.
En un entorno cada vez más complejo, es
necesario actuar con la mejor inteligencia
disponible, actuando por valores y principios que
sean lo suficientemente ágiles como para que
podamos alcanzar las metas que nos
propongamos.
Aprender de los errores
representa la
oportunidad de afrontar
desafíos y alcanzar
nuestras metas .

70. Muchas Gracias
Y recordar que lo que no se mide, no se puede mejorar.
Javier González