Consultoría en analítica web: auditorías, desarrollos, evolutivos, mantenimiento y todos los servicios de analítica web necesarios para medir resultados y maximizar la rentabilidad.
¿Cómo mejorar tu accesibilidad web? Realizamos la implementación total de cualquier proyecto de medición y analítica web. Hacemos Data Science para analizar los datos de tu página web, estructurarlos y ayudarte a tomar las mejores decisiones estratégicas.
¿Cómo diferenciarse de la competencia? Para tomar decisiones correctas, diferenciarte y posicionarse en el mercado de forma competitiva, es importante realizar una análisis interno de los datos de tu negocio, así como de los datos del sector en el que desarrollas tu actividad. Tomar decisiones a partir de los datos es el primer paso para diseñar una estrategia correcta a corto, medio y largo plazo.
¿Por qué es importante la analítica?
¿Problemas de conversión? Tenemos datos para arreglarlo. ¿Problemas de usabilidad? Hay datos. ¿Tienes que tomar una decisión? Miremos los datos.
La capacidad para encontrar, estructurar, interpretar y aplicar los datos marcará la diferencia en el éxito o fracaso de un negocio. ¿Cómo posicionarse y diferenciarse en un mercado competitivo en crecimiento sin conocer los datos? Parece un salto al vacío. Sin embargo, a partir de la analítica es posible identificar errores, oportunidades, fortalezas y debilidades para tomar decisiones estratégicas de valor.
La analítica es un procedimiento fundamental para mejorar el rendimiento de una página web y aumentar su rentabilidad.
Un análisis correcto de los datos permite obtener conclusiones fundamentales para aumentar la conversión de la web y diseñar estrategias de negocio rentables a largo plazo.
Así trabajamos la analítica en Raíz
Utilizamos Data Science para trabajar de forma estructurada y sistemática. Así, adaptaremos el proceso de analítica a tu contexto y necesidades específicas.
¿Cómo trabajamos la analítica web?
- Data mining
En primer lugar, obtenemos todos los datos de la web y del negocio. Antes de buscar soluciones, es imprescindible identificar el problema (o problemas) para desarrollar soluciones que supongan un aumento de la rentabilidad a corto plazo. En este proceso existe un reto importante: los datos no suelen estar estructurados, por lo que es importante recuperarlos y estructurarlos para obtener conclusiones de valor.
- Hipótesis
A partir de los datos, proponemos cual es la hipótesis que queremos demostrar. Estamos hablando de CRO (Conversión) y UX (Usabilidad) que impactan directamente en el proceso de conversión de la web. Una conversión mayor (mejora del proceso de compra, mejora del proceso de añadido a carrito, mejora de la experiencia de uso, mejora de la experiencia de usuario, mejora del ticket medio,…) implica, siempre, mayores beneficios.
- Propuesta de valor
Proponemos al cliente las acciones a realizar para mejorar el campo en estudio. Esa propuesta de valor hará que, en un corto espacio de tiempo, sepamos si la estrategia y las acciones propuestas implican, como los datos parecen demostrar, una mejora en el negocio.
- Estudio de conclusiones
Estudiamos las conclusiones para analizar y revisar el proyecto al completo, así como validar o desechar determinadas acciones específicas. Valoramos los resultados obtenidos para mejorar la aplicación de las distintas acciones.
- Iteración
Aplicamos los procedimientos de forma regular hasta conseguir una mejora sustancial de negocio en el proyecto.
