cro en webs con poco trafico

Cómo optimizar la conversión en una web con poco tráfico

Está claro que el CRO es una de las disciplinas que más protagonismo está ganando dentro de los equipos digitales de una compañía. El Conversión Rate Optimization consiste en optimizar la conversión de un activo digital utilizando los datos para detectar oportunidades de mejora.

Tras haber trabajado en distintos e-commerce y haber asesorado a otros cuantos, me he dado cuenta de dos cosas:

  • Parece que para hacer CRO solo podemos hacer a/b testing. Y no es así… es cierto que los experimentos son una de las vías de optimización de la conversión con más beneficios, pero solemos tener a nuestro alcance información que no sabemos aprovechar: analítica cualitativa (mapas de calor, mapas de scroll, grabaciones de sesión…), voice of customer (definición de arquetipos, encuestas de usuario…), analítica técnica (tiempos de carga, latencias…) y otras muchas.
  • Muchas veces ponemos como excusa que tenemos poco tráfico y que nos va a costar mucho tiempo llegar a la significancia estadística necesaria para dar por válido un experimento. Sí, tener un alto volumen de tráfico nos facilita mucho el trabajo, pero las páginas web con poco tráfico también pueden optimizar la conversión.
La mezcla de estos dos puntos me da mucho juego para contar mi visión sobre el tema.

Por qué el a/b testing no es buena idea para webs con poco tráfico

A la hora de hacer a/b testing, es importante seguir una determinada metodología. Antes de empezar tenemos que tener claro:

  • Cuál es el por qué del experimento. “Yo creo que el botón verde va a funcionar mejor que el rojo” no es un por qué válido para lanzar un test. Necesitamos disponer de fuentes de información que nos permitan detectar oportunidades de mejora de la conversión. Los experimentos tienen que estar basados en un análisis previo para saber cuál es nuestro punto de partida. “Reducir el checkout de la web de 3 a 2 pasos nos va a permitir optimizar el abandono del 80% que tenemos en el funnel de compra”. Eso ya mola un poco más 🙂
  • Cuál es el objetivo del experimento. Para todo test debemos seleccionar una o varias métricas de control que nos permitan dar como ganador un experimento. Ese objetivo no tiene por qué ser la conversión a compra, podemos hacer experimentos que nos ayudan a reducir tasas de rebote, aumentar el engagement en una categoría de nuestro site o incluso mejorar la legibilidad del contenido de una página concreta.

Correlación del tráfico y la duración de un experimento (fuente: VWO)

  • Cuál va a ser la duración del experimento. El tiempo necesario para tener corriendo un experimento dependerá directamente de tres variables: el volumen de visitas o usuarios a los que va a impactar el experimento, la conversión actual y la conversión esperada con el test. Existen en el mercado muchas herramientas que nos ayudan a hacer una previsión de esta duración. Yo suelo utilizar la calculadora de Visual Website Optimizer y la calculadora de Convert. En este sentido, si nuestra página web tiene poco tráfico, nos va a ser muy complicado sacar experimentos de manera ágil porque se nos van a demorar en el tiempo. Y cuando más tiempo tengamos activo un experimento, más posibilidades tendremos de que factores o agentes externos imparten en los resultados (estacionalidad, campañas de marketing, incidencias técnicas, etc.).

Entonces, ¿cómo optimizo la conversión en páginas con poco tráfico?

Como comentaba al inicio de este post, hacer CRO no consiste únicamente en hacer experimentos. Existen otras muchas técnicas que nos pueden ayudar a mejorar la conversión. De hecho, muchas veces tenemos a nuestro alcance herramientas y fuentes de información muy relevantes para este campo y no nos damos cuenta.
A mí me gusta agrupar estas técnicas y herramientas en 4 grandes grupos: analítica cuantitativa, analítica cualitativa, analítica de personas y analítica técnica.

Analítica cuantitativa

Tener bien implementada una herramienta de medición es clave de cara a detectar esas oportunidades de mejora de las que hablamos. Y tener bien implementada nuestra herramienta depende de si el plan de implementación se ha basado en un plan de medición previo. Es decir, de si hemos tenido en cuenta cuáles son nuestros objetivos de negocio y qué métricas y KPIs necesitamos para saber si estamos cumpliendo o no con ellos.
Sin duda, Google Analytics es la herramienta de analítica cuantitativa más utilizada en el mercado. Pero no es la única: Adobe Analytics, Webtrekk o Webtrends son otros ejemplos de herramientas con cierta cuota en el sector.

Analítica cualitativa

Analítica de ratón o mouse tracking

Analizar cómo se mueven los usuarios en nuestra web nos permite entender mejor flujos y necesidades y, por tanto, nos ayuda a ofrecer una mejor experiencia de navegación. Dentro del mouse tracking podemos diferenciar distintas técnicas de análisis:

heatmap mapa de calor

    • Scrollmaps o mapas de scroll, donde las zonas cálidas son aquellas donde más tiempo pasa el usuario y las zonas frías son aquellas a las que el usuario no está llegando. Los mapas de scroll nos son de gran ayuda para saber si las categorías o listados de nuestra web se están consumiendo como nosotros pensamos. ¿Tiene sentido tener listados de 100 productos si el 50% de nuestros usuarios solo está viendo los 10 primeros?
    • Session recordings o grabaciones de sesión, que son vídeos de la navegación de los usuarios en nuestra web que podemos ver en diferido. Lo potente de estas herramientas es que podemos grabar todas las sesiones que ocurren en  el site pero luego filtrar por dispositivos o páginas para ver lo que realmente nos interesa. Por ejemplo, si queremos ver qué está ocurriendo en el tercer paso de nuestro proceso de compra, podríamos utilizar un filtro para hacerlo de manera sencilla.
    • Form analysis o analítica de formularios, que nos dan información detallada del comportamiento de nuestros usuarios en los formularios clave de la web. Cuánto tiempo tardan los usuarios en rellenar cada campo, cuáles son los campos donde más se equivocan, etc.

analitica formularios hotjar

 

Voice of customer o analítica de personas

El voice of customer es un proceso de recogida de feedback de nuestros usuarios o clientes que nos ayuda a entender mejor sus necesidades y así optimizar la experiencia de navegación y, por tanto, la conversión.
Existen múltiples vias para conocer mejor a nuestros usuarios:
    • Encuestas on site y herramientas de feedback.
    • Entrevistas personales y focus group con el objetivo de definir arquetipos, que son representaciones de usuarios o clientes que humanizan el target al que nos dirigimos. En todo proceso de optimización debemos tener muy presentes los distintos tipos de usuario y entender que los cambios que hagamos no tienen el mismo impacto en todos los segmentos.Ahora ponte a pensar… seguramente tengas en la cabeza un target de usuarios a los que impactas con tus anuncios. ¿Te has parado a pensar que dentro de ese target pueden existir distintos tipos de usuario con distintas motivaciones y a los que estás impactando con el mismo mensaje? Los arquetipos son perfectos para entender esto. Tu target puede ir desde una chica de 15 años que te sigue en redes sociales y valora tu marca por el diseño hasta la madre de esa chica que es quien finalmente se va a dejar el dinero en comprar el producto para su hija y que lo que busca es un producto de calidad. ¿Seguro que queremos comunicar con el mismo mensaje?
    • Análisis de herramientas internas de comunicación con cliente, es decir, equipos de atención al cliente, call centers. Por ejemplo, durante mi etapa en Pompeii, el equipo de atención al cliente clasificaba todos los chats que teníamos con los clientes para detectar patrones de comportamiento que llegaban al equipo digital y se accionaban de múltiples maneras (cambios en la web, mejoras de navegación, lanzamiento de colecciones, etc.).
    • Benchmarks y estudios de mercado

Analítica técnica

La gran olvidada… He visto muchos proyectos en los que se invierte dinero en optimizar la conversión a nivel de campañas, UX, UI, personalización de contenido… Y luego resulta que tenemos una web con unos tiempos de carga que nos están matando la conversión.
Tenemos que tener mucho cuidado con la velocidad con la que servimos los elementos en nuestra web. Hay muchos factores que afectan a los tiempos de carga, pero el tamaño de las imágenes es un punto clave. Según Kissmetrics, el 47% de los usuarios espera que una página cargue en un máximo de 2 segundos y cada segundo de tiempo de carga reduce la conversión un 7%.

El valor está en combinar las distintas fuentes de información

Ya estamos de acuerdo en que la detección de oportunidades no solo viene de herramientas cuantitativas como Google Analytics sino que podemos contar con herramientas de mapas de calor, mapas de scroll o encuestas de usuario para conocer mejor a nuestro cliente y optimizar la conversión.
Pero tenemos que ir un paso más allá. No es cuestión de unas u otras. La clave del éxito está en combinarlas. Si…
    • … Google Analytics nos permite detectar que tenemos una tasa de abandono del 80% en un paso concreto de nuestro funnel de compra…
    • … Una herramienta de form analysis nos indica que los usuarios están teniendo problemas con el campo del DNI en ese mismo paso…
    • … Y el equipo de atención al cliente nos avisa de que los usuarios están incluyendo el DNI con la letra minúscula y solo lo validamos estando en mayúscula…

… Está mucho claro lo que tenemos que hacer, ¿no?

The following two tabs change content below.

Javier Arenillas

Growth Hacker at chicfy
Graduado en Comunicación Audiovisual y Máster en Dirección de Marketing Digital y Comunicación Empresarial. Empecé en el equipo de Social Media de Europa Press. Tras co-liderar la digitalización de la startup Amovens, me aventuré al mundo de la consultoría y exprimí durante dos años y medio en The Cocktail los proyectos en los que trabajé (Real Madrid, Worten, Iberostar, Santander, etc.) dentro del área de Datos y Analítica. Volví al mundo start-up como Head of Digital de Pompeii, pure player online de venta de zapatillas y ahora intento hacer crecer chicfy con analítica de datos y usuarios. Chic chic chic.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.