UX y Big Data. ¿Por dónde comenzar?

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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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+

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”

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

Big Data

Más barato Mayor volumen

Más variabilidad

05Detectando y descubriendo patrones en datos que antes desconocíamos

Coeficiente de CorrelaciónDescubriendo patrones y relaciones entre variables



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


Pero con la precaución de que las estadísticas pueden mentirnos

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Muertes en una cirugía vs

Visitas a Disneyland



Muertes en una cirugía vs

Visitas a Disneyland


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Correlación no implica Causalidad

… quizás solo “Casualidad”

Ciclos de Mejora Continua

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

12Capturar información clave de las simulaciones que nos permita perfilar mejor a nuestros usuarios


Representación de un funnel horizontalsegmentado por atributos del negocio


18Y aprovechar estos atributos para persuadir a quienes no están seguros: Remarketing

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

Complementando la medición con otras herramientas: Heatmaps, Session Recording

¿Y como comenzar a sacarle el máximo provecho a nuestro little

Big Data?

1. Reconociendo e identificando los datos que hoy tenemos

2. Uniendo e integrando silos… creando inteligencia

3. Analizando la data y generando hipótesis

4. Probando una y otra vez, hasta aprender patrones de mejora

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

Y finalmente… con una Estrategia de Medición clara

MacroObjetivos

MicroObjetivos

KPI

Meta

Responsable

KPI

Meta

Responsable

MicroObjetivos KPI

Meta

Responsable

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Gracias

Richard Johnson HurtadoDirector Metriplica America

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