Las herramientas de analítica ponen a nuestra disposición variados informes para analizar esta “carrera de obstáculos”, entre los cuales el funnel o embudo de conversión se lleva la mayor popularidad, ya que es capaz de mostrar gráficamente y de un solo vistazo si nuestro proceso  de conversión funciona correctamente o por el contrario presenta deficiencias.

Pero lo más importante de este informe, como cualquier otro, son los datos y sobre todo como se obtienen. A continuación veremos los diferentes métodos de extracción, para luego centrarnos en el análisis.

Primer paso: extracción de datos

Una forma rápida de obtener los datos para construir este funnel de conversión sería obtener las visitas o páginas vistas de cada uno de los pasos de nuestro proceso de conversión.

Los datos a nivel de visita nos dan una idea de las visitas que abandonan o prosiguen en nuestro proceso y, en el caso de que nuestro proceso sea cerrado (es decir, que no se pueda acceder a ningún paso intermedio  sin haber visitado los anteriores), las visitas deberían disminuir a medida que nos adentramos en el proceso.

En el caso del funnel a nivel de página vista podría darse el caso de que esto no ocurriera: un paso más profundo en el funnel podría tener un mayor volumen de páginas vistas que un paso anterior. ¿Por qué? Quizá ese paso del proceso que registra un gran volumen de visualizaciones tenga algún formulario, campo… que provoca su recarga (y contabilización) si un mismo visitante se encuentra con problemas en su cumplimentado a lo largo de la misma visita.

Otra forma de obtener los datos para construir el funnel sería mediante Fall-outs, o informes de rutas. En este caso marcaríamos a la herramienta tanto las páginas que intervienen como su orden dentro del proceso. Si nuestro proceso no es cerrado, este informe distorsionará un poco la realidad, ya que nos mostrará sólo aquellas visitas que hayan seguido el orden marcado. Es decir: si por campañas, CTAs dentro de nuestra web, etc… se conduce a los visitantes hacia un paso intermedio de nuestro proceso sin pasar por hitos previos, estos no serán tenidos en cuenta en el informe.

Dependiendo de la herramienta de analítica, y de la solución de etiquetado adoptada, el orden de los pasos puede que se tenga en cuenta o no. Existen herramientas en las que la secuencia de pasos se ha de seguir en el orden establecido y otras en las que no y por tanto es suficiente que durante la visita se hayan visualizado los diferentes pasos, independientemente del orden.

Por ejemplo, para el caso anterior en el que el visitante accede a un paso intermedio del proceso, supongamos el tercer paso: abandona y más tarde completa los anteriores, primero y segundo. En este ejemplo, se sumaría una visita a cada uno de los pasos 1, 2 y 3. Otro punto a tener en cuenta en este tipo de informes, es el límite de páginas visualizadas entre cada paso, que también puede condicionar los datos obtenidos.

Segundo paso: Análisis de datos

Una vez ya construido nuestro funnel, atendiendo a  cómo es nuestro proceso y qué herramienta estamos utilizando, llega la tarea más difícil: extraer conclusiones. ¿Existe algún paso en el que la tasa de abandono acuse aumentos significativos? ¿Abandonan más usuarios al final del proceso sin convertir? ¿A dónde se van?

Normalmente, aunque no es una regla general, cuando algún paso concreto está registrando un alto porcentaje de abandonos puede caer en algunos patrones bien conocidos: formularios largos y aburridos para el usuario, campos que siempre devuelven error y no son lo suficientemente flexibles, o  campos en los que no se facilita ningún tipo de ayuda al usuario acerca de cómo deben de ser rellenados.

Otra situación común: los usuarios llegan al paso previo a convertir y abandonan. ¿Qué puede suceder? quizá se muestre al usuario condiciones, precios, gastos de envío… de los cuales no ha sido informado previamente.

¿Dónde se van nuestras visitas? ¿A otro punto del site? ¿se marchan definitivamente…? Algunas herramientas disponen de esta información en sus informes asociados a procesos de conversión, es decir, las páginas de nuestra web que visitan tras abandonar el proceso, o bien si abandona el site por completo. Puede ocurrir que en algún paso del proceso al visitante le llame la atención cualquier banner, promoción, CTA que haya incrustada en el proceso, y abandone atraído por ello.

Más ejemplos: muchas visitas a la web, pero pocas llegan al proceso de conversión. ¿Qué ocurre?. Quizá no logramos enganchar al cliente, landing pages poco optimizadas hacia los productos más populares entre los usuarios, llamadas a la acción poco convincentes, precios no competitivos…

A la hora de estudiar este tipo de informes también es muy importante segmentar, y de esta forma obtener diferentes informes para nuestro proceso de conversión dependiendo, por ejemplo, del perfil de usuario, su comportamiento dentro de la web, etc. Quizá los datos globales no nos aporten nada, mientras que con la segmentación descubramos fisuras, o fugas en nuestro proceso.

En definitiva, un mundo apasionante y gratificante para el analista, porque aquí demostramos con cifras y euros el impacto de nuestros esfuerzos

La tasa de conversión es una métrica que indica cuántas de nuestras visitas completan alguno de nuestros objetivos.
Nuestra tasa de Victoria, respecto a las visitas en el Site.
De nada nos vale si conseguimos tener un número muy elevado de visitas pero no cumplimos nuestros objetivos, ya sean ventas, subscripciones, descarga de documentos…
La tasa de conversión se puede aplicar a toda la Web o hacerlo por cada producto/servicio que ofrecemos, lo cual será mucho más real y clarificador.
Esta tasa se suele expresar como:
Porcentaje obtenido del Número total de objetivos conseguidos/Total de visitas.

Otro concepto que Eric T.Peterson explica en uno de sus libros es el de Buyer Conversion Rate.
Si el anterior KPI medía en función de la visita, ahora lo hacemos en función del visitante, Total de clientes convertidos/todas las visitas

Con Buyer Conversion y Conversion Rate se pueden estudiar situaciones como si un cliente hace varias compras en una misma visita o si realiza muchas visitas con una compra cada vez…

¿Algún consejo para mejorar la tasa de conversión?

Para mejorar la tasa de conversión no existen formulas mágicas.

En clickz proponen este gráfico para realizar optimizaciones.
Esta es mi interpretación para optimizar la tasa de conversión:

Funcionalidad

Ofrecer lo que el cliente busca o necesita. Funcionalidad significa que algo funciona correctamente, que se puede utilizar. Mucha atención a los informes sobre errores (páginas no encontradas, errores 500, errores propios). Nunca se puede esperar que un visitante volverá otro día a ver si las cosas han mejorado. Probablemente o ya no le interesa nuestro servicio/ producto o lo que es peor ya lo han conseguido con alguien que si es funcional.

Accesibilidad

Debemos garantizar que nuestra página “permite comprar”. La forma de llegar al producto tiene que ser la que el visitante elija no la que nosotros le impongamos. No debemos centrarnos en una tecnología ni en una plataforma. Debemos ser accesibles desde cualquier dispositivo ya sea viejo o nuevo. Dejemos que sea el usuario el que elija como quiere comprar. Una buena guía son las WCAG 2.0

Usabilidad

Ofrecer un diseño claro. No debemos obligar al cliente a aprender a utilizar nuestra Web.
Comprar algo en la Web tiene que ser tan agradable (o más) que hacerlo offline.
Por ejemplo si para saber el precio de un seguro tengo que rellenar un formulario, dar todos mis datos personales, buscar datos específicos de mi vehículo…. Puff, si voy a perder tanto tiempo entonces llamo a un gestor para que me visite y me aconseje, así incluso tendré la oportunidad de regatear .
Si lo que quiero es un presupuesto dime cuanto me va a costar si me interesa ya te daré mis datos y lo que haga falta.

Intuitividad

La palabra lo dice todo. Cómo cliente quiero ver y comprar. En una “buena” tienda (de ropa por ejemplo) desde la puerta puedo ver donde están las camisetas, los vestidos, los zapatos…. y para comprar sólo lo tengo que coger mi nuevo antojo e ir a la caja. En la tienda online tiene que ser igual o mejor. Desde la página principal se debe ver que hay, si se pone la vista (el clik) en un producto quiero ver el producto y para comprar solo quiero andar unos pasos.

Persuasividad

Dale al cliente lo que quiere, aconséjale. Si ha comprado algo sugiérele un complemento, si has escrito un post y tiene mucho éxito sigue por esa línea… Adáptate a la demanda. Estudia tus informes de Analítica Web y escucha a tus usuarios.