Download - UX y Big Data. ¿Por dónde comenzar?
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Midiendo mejor la conversión de nuestros
leads onlineRichard Johnson HurtadoDirector Metriplica America
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UX & el Big Data¿Por dónde comenzar?
UX Nights Vol. XXVI Big Data y Experiencia de Usuario
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Richard Johnson HurtadoDirector Metriplica America
10+ años de Consultor en Analítica Digital
Profesor Master Analítica Web & Multidispositivo OBS
Award of Achievement in Digital Analytics University of British Columbia
Ingeniero Comercial, Universidad Santa María. Chile
Fundador Web Analytics Wednesday Mexico #wawmx
Co-autor del podcast “AnalíticaGeek” conVeronica Traynorhttps://soundcloud.com/analiticageek
Twitter: @rjohnsonhLinkedin: https://mx.linkedin.com/in/rjohnsonh
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¿Por qué el Data Analysis puede ser tan relevante para el UX?
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+
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USAURIO“Animal opinante, que se dice ser el usuario típico pero que
piensa que las cosas han sido y serán como en la prehistoria… de la era digital”
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USAURIO● Es el que pide una renovación del sitio web sólo porque el actual ya está
feo.
● Es el que pide crear una App, porque toda nuestra competencia ya tiene una.
● Es el que viéndose a sí mismo, comenta “hay que hacer esto, porque es lo que yo hago”.
● Es el que evalúa el desempeño del nuevo sitio en base a la opinión de sus otros amigos expertos.
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Datos
Insights
Resulta
dos
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Big Data
Más barato Mayor volumen
Más variabilidad
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05Detectando y descubriendo patrones en datos que antes desconocíamos
Coeficiente de CorrelaciónDescubriendo patrones y relaciones entre variables
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05Detectando y descubriendo patrones en datos que antes desconocíamos
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05Detectando y descubriendo patrones en datos que antes desconocíamos
Coeficiente de CorrelaciónDescubriendo patrones y relaciones entre variables
Enhanced Ecommerce
http://bit.ly/1PBalbJ
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Correlación: 0.994751
Detectando y descubriendo patrones en datos que antes desconocíamos
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Ventas del iPhone vs
Número de personas que murieron cayéndose por las escaleras
http://tylervigen.com/view_correlation?id=28669
Correlación: 0.994751
Pero con la precaución de que las estadísticas pueden mentirnos
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Correlación: 0.987492
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Correlación: 0.987492
Muertes en una cirugía vs
Visitas a Disneyland
http://tylervigen.com/view_correlation?id=29704
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Correlación: 0.987492
Muertes en una cirugía vs
Visitas a Disneyland
http://tylervigen.com/view_correlation?id=29704
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Correlación no implica Causalidad
… quizás solo “Casualidad”
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Ciclos de Mejora Continua
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Enriqueciendo nuestros datos con más calidad
Tipos de Datos relacionados a la simulación/contratación:• Marca• Modelo• Año• Plan• Medio de Pago• Periodicidad del Pago
Tipos de Datos relacionados al cliente:• Cliente / No Cliente• Género• Rango de Edad
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12Capturar información clave de las simulaciones que nos permita perfilar mejor a nuestros usuarios
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15Capturar información clave de las simulaciones que nos permita perfilar mejor a nuestros usuarios
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Representación de un funnel horizontalsegmentado por atributos del negocio
17Capturar información clave de las simulaciones que nos permita perfilar mejor a nuestros usuarios
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18Y aprovechar estos atributos para persuadir a quienes no están seguros: Remarketing
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19Y aprovechar estos atributos para persuadir a quienes no están seguros: Remarketing
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Usuario ingresa a la Landing
Usuario reproduce video
Usuario envía formulario
Usuario descarga PDF
Sin menospreciar el “Little Data”... o la investigación uno a uno
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Sin menospreciar el “Little Data”... o la investigación uno a uno
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Complementando la medición con otras herramientas: Heatmaps, Session Recording
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¿Y como comenzar a sacarle el máximo provecho a nuestro little
Big Data?
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1. Reconociendo e identificando los datos que hoy tenemos
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2. Uniendo e integrando silos… creando inteligencia
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3. Analizando la data y generando hipótesis
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4. Probando una y otra vez, hasta aprender patrones de mejora
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5. Reconociendo que nuestros usuarios son distintos
Audience Score de usuariosCalificándolos según sus características y patrón de comportamiento, para
priorizar nuestras acciones con aquellos más valiosos al negocio
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Y finalmente… con una Estrategia de Medición clara
MacroObjetivos
MicroObjetivos
KPI
Meta
Responsable
KPI
Meta
Responsable
MicroObjetivos KPI
Meta
Responsable
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Midiendo mejor la conversión de nuestros
leads online
Gracias
Richard Johnson HurtadoDirector Metriplica America
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