Apasionado de Finanza, Marketing e IT, es consultor y especialista en Digital Data Analytics a nivel internacional trabajando para diferentes sectores industriales. Además, desde hace 6 años compagina su trabajo con la formación in-company y en diferentes escuelas de negocios y Cámara de Comercio, realizando módulos y cursos de Analytics, DataViz, CRO y Tag Manager. Cuando no piensa en los datos, además de compaginar su tiempo con la familia, puedes encontrarlo escalando montañas en la sierra de Madrid con su bici de carretera o en una cancha de basket.
En este primer webinar de nuestro grupo HTML5 Spain vamos a realizar todo tipo de prácticas que nos permitan conectar la interfaz más utilizada del ecosistema...
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Después de analizar el cuadrante mágico de Gartner, que ya vimos en el post anterior sobre comparativa de plataformas, y cómo se escogen los parámetros que lo componen, en el artículo de hoy veremos una comparativa de las herramientas más importantes de Business Intelligence.
Para ello, seguiremos los cinco criterios de la consultora (Agile Centralized BI Provisioning, Decentralized Analytics, Governed Data Discovery, OEM or Embedded BI y Extranet Deployment) que atribuyen una puntuación a cada una de las herramientas y de las cientos de reseñas efectuadas por parte de usuarios, agencias o empresas de datos.
No todas las herramientas enfocadas a negocio son iguales. Tampoco los líderes designados por Gartner deberían ser la solución perfecta para una organización.
Hoy en día, podemos encontrar poderosas herramientas de inteligencia de negocios (Business Intelligence o BI) y visualización de datos para ayudar a una organización a ilustrar sus ideas, visualizar sus datos, compartir sus análisis con los clientes y la comunidad global en general.
A continuación vemos una comparativa de las plataformas más utilizadas y analizaremos sus características principales para ayudarte a elegir la plataforma que necesitas.
En la primera parte del post vimos cómo realizar una exploración de los datos integrando como dataset la herramienta de analítica digital más utilizada, Google Analytics con la tool más utilizada por los estadísticos y analistas de datos, R Studio.
En esta segunda parte, nos centraremos en la estadística descriptiva y aplicaremos modelos predictivos para poder contrastar las informaciones recogidas desde nuestra herramienta de analítica y comprobar si nuestras decisiones van por un buen camino o, por lo contrario, estamos lejos y así reaccionar a tiempo.
Uno de los retos de un analista digital es pasar por diferentes procesos de limpieza, exploración y análisis de contenido para sacar buenas conclusiones y detectar nuevos escenarios e insights. Además, tiene que comprobar si las fuentes de datos son de dudosa calidad o no.
Y si hablamos de un analista digital, es muy probable que toda esa exploración pase por la herramienta más utilizada en el mundo de la analítica: Google Analytics. Pero seguro que también estará conectado a otras fuentes como Google Sheet, un CRM o base de datos, u otros ficheros de texto, en formato csv, y más.
Hoy en día, un analista digital no solo tendrá que tener conocimientos solo de usabilidad de la web, también de negocios, estadística, programación, base de datos, visualización de datos, además estar actualizado con las nuevas tecnologías.
Entre las herramientas que normalmente podemos incluir en nuestro “maletín” de explorador de los datos, sería la programación. Y algunos de nuestros aliados deben ser el lenguaje R o Python, siendo “sencillos” en su aprendizaje y muy útiles a la hora de ejecutar pequeños script, ya que tienen muchas librerías open-source.
Veamos qué ofrecen cada uno de ellos y cómo pueden ayudarnos al análisis y visualización de datos.
Los datos procesables son la clave del éxito para una tienda de comercio electrónico. Si has estado ejecutando un negocio de eCommerce, es posible que ya sepas la importancia del marketing de comercio electrónico basado en datos.
En este post vamos a ver los beneficios del proceso de configuración del seguimiento de comercio electrónico en Google Analytics. Un proceso que también se puede aplicar incluso si hablamos de una tienda en su estado más inicial. ¡Empezamos!
Google Analytics lleva años siendo la herramienta de referencia en marketing no solo a nivel de extracción de métricas, sino también a la hora de comprender el comportamiento de los usuarios de nuestro sitio web.
Pero Google Analytics no deja de ser un mastodonte enorme donde obtener determinados datos es, a veces, casi una misión imposible, sobre todo si estamos empezando a trabajar con la plataforma.
¿Qué empresa que tenga parte de su negocio online no desea tener más tráfico? Da igual el sector al que pertenezca, su tamaño, su facturación… la respuesta siempre será sí. Y si el tráfico es de calidad, será un plus mayor.
Google Analytics nos proporciona una enorme cantidad de datos que podemos aprovechar para aumentar nuestro tráfico orgánico y mejorar el ranking en buscadores.
Sin embargo, debemos ser conscientes de que no podemos lograr resultados de la noche a la mañana. El proceso de conseguir más tráfico nos va a llevar tiempo, pero la espera hará que los resultados merezcan la pena.
Con la enorme información que proporciona Google Analytics, saber cómo “moverse” por su compleja plataforma y superar los informes básicos entre métricas y ajustes, es fundamental para su éxito.
En esta guía, detallamos cada una de las perspectivas de Google Analytics y cómo puedes implementarlo de inmediato en tu sitio web para aumentar la visibilidad de tu búsqueda.
Hay muchísimos sitios web que gastan una gran cantidad de tiempo y energía para conseguir tráfico. Además, existe una creencia (demasiado extendida) de que obteniendo más tráfico de visitantes obtenemos también más conversiones.
¡Error! Una web puede recibir muchísimo tráfico y no obtener conversiones. ¿Qué podemos hacer si no se cumplen nuestras expectativas y necesitamos aumentar nuestros leads? ¡Veamos algunas ideas!
Cada vez creo más firmemente que la gran mayoría de las empresas no supervisan el progreso de su negocio digital. Y no me refiero solo a pequeñas empresas, sino también a grandes compañías.
Uno de los problemas con los que me he encontrado en consultorías de analítica digital es que se piensa que es un tema relegado solo a técnicos o gente de marketing.
La actividad digital, comenzando desde el marketing hasta los resultados finales de la conversión, es un elemento demasiado importante para NO ser monitoreado y controlado.
Si tienes una inversión bancaria, ¿comprobarías si va bien o mal? Supongo que la respuesta es sí.
Lo mismo debemos hacer con nuestros proyectos digitales, por dos motivos obvios: porque es una parte integral de nuestro negocio y porque, sea cual sea el tamaño de la inversión, necesita que se verifique la efectividad para evaluar si continuar invirtiendo o mover el presupuesto a otros canales.
Actionable data are the key to
success for any online store. If you have been
running an ecommerce business, you may already be aware of how important
data-driven ecommerce marketing is.
In this post we are going to go over the benefits of setting up ecommerce tracking in Google Analytics. In addition, this process can also be applied to the earliest stages of e-stores. Let’s go!
Google Analytics has been for few years now the go-to marketing tool, not only at the metrics extraction level but also to understand the behaviour of website users.
But Google Analytics is still a huge monster where obtaining specific data is sometimes almost mission impossible, particularly when we are starting to work with this platform.
What company which has some of its business online does not want to get more traffic? No matter its industry, size, turnover… the answer will always be yes. And if the traffic is quality traffic, so much the better.
Google Analytics provides us with a huge amount of data that we can use to increase our organic traffic and improve our ranking in search engines.
However, we must keep in mind that we cannot obtain results overnight. The process of attracting more traffic is going to take time – but the wait will make the results worthwhile.
With the huge amount of information provided by Google Analytics, knowing how to ‘manoeuvre’ through its complex platform and go beyond its basic reports between metrics and settings is essential to finding success.
In this guide we will describe each of Google Analytics’ perspectives and how you can implement them right away on your website to increase its search visibility.
I am increasingly more inclined to think that most companies do not oversee the progress of their digital business. And I am not just talking about small companies but also big ones.
One of the problems I have run into when doing consultancy work on digital analytics is that people think that it is a subject matter pertaining to technicians or marketing people only.
The digital activity, from marketing to the end results of a conversion, is too important an element NOT to be monitored and controlled.
If you have made an investment, wouldn’t you check to see whether it is making money or not? I am assuming the answer is yes.
We must do the same with our digital projects – for two obvious reasons: because they are an integral part of our business and because, irrespective of the size of the investment, their effectiveness has to be checked to see whether it is worth it to keep putting money into them or whether it would be better to shift the budget to other channels.
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miércoles 30 de octubre del 2019 19:00 - 20:30
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