Analítica web
Reflexiones sobre madurez digital, datos y tecnología

Obtener, entender y analizar los procesos de conversión

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Uno de los quebraderos de cabeza de cualquier analista web es analizar y entender el comportamiento de los usuarios dentro del proceso de conversión de su sitio web. Sea cual sea el objetivo de nuestra web: eCommerce, publicaciones…, siempre habrá algún punto que queremos que los visitantes alcancen y que fijaremos como “meta”. Como en cualquier “carrera” habrá que sortear una serie de “obstáculos”, y por ello no todos los visitantes llegarán a la tan preciada “meta”.

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 🙂

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