Optimización de la tasa de conversión (CRO) y la analítica web son dos disciplinas estrechamente vinculadas. No puede optimizar eficientemente basándose únicamente en la intuición sin respaldar las suposiciones con datos. Al mismo tiempo, si solo recopila y observa datos en una herramienta de análisis sin usarlos para intentar optimizar su sitio web o embudo de ecommerce, está perdiendo muchas oportunidades.
La CRO es el proceso de aumentar el porcentaje de conversiones de su sitio web o aplicación, mejorando constantemente la efectividad de las páginas y elementos del sitio. Una conversión puede ser una compra en el caso de negocios de ecommerce, pero también puede definirse como la generación de un lead, la descarga de un contenido o la suscripción a un boletín en el caso de un editor.
Implica identificar barreras para la conversión e implementar cambios para eliminarlas. Para encontrar la mejor solución, la CRO involucra ejecutar experimentos para probar diferentes versiones de páginas web o elementos y ver cuál funciona mejor.
No se trata solo de pruebas A/B, sino también de entender cómo los usuarios navegan por su sitio web, qué acciones realizan y qué les impide completar las acciones deseadas. Y aquí es donde la analítica web juega un papel crucial.
La analítica web es la disciplina de recopilar, medir, analizar y reportar datos web para entender y optimizar el uso de la web. Utilizando herramientas dedicadas como Google Analytics o Adobe Analytics, implica el seguimiento y análisis de diversas métricas (como el número de visitantes del sitio web, el número de conversiones, los ingresos generados) para obtener información sobre el comportamiento del usuario, el rendimiento del sitio web y la efectividad de los esfuerzos de marketing online. El objetivo de la analítica web es proporcionar los datos y capacidades de reporte necesarios para tomar decisiones informadas y fomentar la mejora continua en las estrategias web.
Basándonos en las definiciones de CRO y analítica web, podemos ver que estas dos disciplinas están profundamente conectadas entre sí. A continuación, profundizaremos en la práctica de CRO y veremos el papel que juega la analítica web en cada paso.
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Aumente el rendimiento de su negocio: La importancia de la analítica en el CRO
1. Investigación y análisis
El primer paso en el proceso de CRO es recopilar datos cuantitativos y cualitativos y analizarlos para entender cómo los usuarios están interactuando con su sitio o aplicación.
Para datos cuantitativos, herramientas como Google Analytics pueden decirle cuántos visitantes tiene en ciertas páginas de su sitio web, cuántos están descargando un contenido y cuántos están avanzando hacia la realización de una compra. Luego puede ver si un número significativo de compradores se detiene en un paso determinado, en lugar de progresar a través del embudo hacia su objetivo final deseado.
Puede configurar el seguimiento tan detallado como desee. Por ejemplo, además de rastrear las conversiones como las compras, también podría querer ver cuántos visitantes están viendo productos de venta cruzada y cuántos los están agregando al carrito, o cuántos visitantes usaron un código de cupón específico.
Los datos cuantitativos pueden decirle más sobre lo que los visitantes están haciendo en su sitio web o aplicación, mientras que los datos cualitativos pueden arrojar más luz sobre por qué los visitantes están haciendo ciertas cosas. Por ejemplo, puede analizar mapas de clics y mapas de calor para ciertas páginas, ver grabaciones de sesiones para identificar y comprender mejor los obstáculos en el recorrido del usuario. Si combina datos cualitativos y cuantitativos, obtendrá una mejor comprensión de lo que los visitantes están haciendo en su sitio web o aplicación.
Esta parte de investigación no sería posible sin la analítica. Por lo tanto, es importante tener un seguimiento robusto basado en sus objetivos comerciales antes de comenzar a experimentar. Se podría decir que la analítica es el punto de partida en el proceso de CRO.
2. Desarrollo de hipótesis
La analítica web le ayuda a identificar áreas de mejora en su sitio web, con base en las cuales podrá luego formular hipótesis que desee probar con pruebas A/B. Cada hipótesis debe proponer un cambio específico que se espera impacte métricas específicas como la tasa de conversión o los ingresos por visitante.
Entender la analítica web también le ayudará a elegir las mejores métricas para medir el éxito de su prueba y determinar la validez de su hipótesis. Por ejemplo, cuando tiene una hipótesis sobre el diseño de productos de venta cruzada, la tasa de conversión podría no ser la métrica más adecuada para validarla. Las ventas cruzadas pueden interferir con el flujo de compra, pero mientras que su tasa de conversión podría disminuir ligeramente cuando introduce ventas cruzadas, los ingresos por visitante pueden aumentar. Esto se debe a que los compradores podrían estar más motivados para comprar productos adicionales con su nuevo diseño de ventas cruzadas.
3. Priorización de hipótesis y pruebas
Evalúe el impacto potencial de cada hipótesis en sus métricas principales y, en última instancia, en sus ingresos si es un negocio de eCommerce. Para tomar una decisión informada basada en datos sobre la priorización, puede hacer pronósticos de ingresos con la ayuda de la analítica web. Use los datos históricos para las métricas relevantes para su hipótesis y simule cuál sería su ingreso adicional si, por ejemplo, una métrica como los ingresos por visitante aumentara en un 2%.
Estime el esfuerzo y los recursos necesarios para ejecutar la prueba e implementar el cambio posteriormente. Del ingreso ganado calculado previamente, puede restar el costo y ver el retorno de inversión potencial de su hipótesis si resultara ser ganadora.
Priorice las hipótesis según su impacto esperado y el esfuerzo requerido, enfocándose primero en los cambios en su página web con el mayor retorno de inversión potencial.
4. Pruebas
La fase de pruebas implica crear pruebas A/B o pruebas multivariadas para comparar la versión actual de una página (control) con una versión modificada (variación) basada en la hipótesis definida previamente.
La analítica web le ayuda a establecer los objetivos adecuados para medir el rendimiento de cada variación dentro de la prueba y, en última instancia, declarar un ganador. Necesitará establecer una métrica principal, como ingresos por visitante, con base en la cual se determinará la variación ganadora.
Dependiendo de lo que esté probando, podría querer medir conversiones micro adicionales, como cuántas veces se agregó un producto a la lista de deseos, cuántas veces se agregó un producto de venta cruzada al carrito y cuántos pedidos se realizaron con ventas cruzadas.
Antes de comenzar la prueba A/B, asegúrese de tener el seguimiento adecuado para medir todas estas conversiones micro. Las herramientas de pruebas A/B le brindan la flexibilidad de establecer sus propias conversiones personalizadas y rastrear los ingresos generados por los pedidos. Sin embargo, para profundizar en cómo los compradores interactúan con cada una de sus variaciones, es recomendable también monitorear el tráfico proveniente de cada variación de prueba en la herramienta de analítica web que esté utilizando, ya sea GA, Amplitude, Adobe Analytics, etc.
De esta manera, podrá usar todas sus dimensiones y eventos personalizados para entender mejor por qué una variación está funcionando de cierta manera.
5. Análisis de pruebas y resultados
Monitorear constantemente el rendimiento de la prueba tanto en su herramienta de pruebas A/B como en su herramienta de analítica le dará la oportunidad de calibrar los datos y tener más confianza en los resultados de sus experimentos.
La fase de pruebas implica crear informes regularmente. También requiere comparar el rendimiento de las páginas de control y variación, utilizando análisis estadísticos para determinar si los cambios llevaron a una mejora significativa en la métrica principal.
La analítica web puede ayudarlo a realizar investigaciones detalladas para ver cómo están funcionando sus variaciones de prueba en países específicos, para productos específicos o para ciertas fuentes de tráfico. Dependiendo de las tendencias y resultados observados, podría optar por implementar diferentes variaciones en mercados específicos.
6. Implementación de la variación ganadora
Una vez que la prueba A/B haya alcanzado significancia estadística y se haya determinado el ganador, los cambios pueden implementarse en todo el sitio web. Sin embargo, la parte de analítica web no termina aquí, ya que necesita monitorear continuamente el rendimiento de los cambios implementados para asegurarse de que estén entregando los resultados esperados.
7. Optimización continua
La CRO es un proceso continuo, que implica desarrollar regularmente nuevas hipótesis y ejecutar nuevos experimentos. Por lo tanto, investigar y obtener información sobre cómo los visitantes interactúan con el sitio web utilizando la analítica web también es un esfuerzo continuo.
Usando datos de pruebas pasadas, monitoreando y analizando el rendimiento de su sitio web junto con datos cuantitativos de encuestas, mapas de calor y grabaciones, podrá tener un flujo constante de hipótesis para probar.
La analítica web proporciona la base de datos que respalda el proceso de CRO. Al trabajar juntas, estas dos disciplinas aseguran que los esfuerzos de optimización sean basados en datos, enfocados y efectivos, llevando a mejores experiencias de usuario y mayores tasas de conversión e ingresos. El uso efectivo de la analítica en CRO se traduce en interacciones online más personalizadas, eficientes y exitosas, beneficiando tanto a las empresas como a sus compradores.
Conclusión
La optimización de la tasa de conversión (CRO) y la analítica web son socios indispensables en la búsqueda del éxito digital. Al aprovechar el poder de los conocimientos basados en datos, las empresas pueden transformar su presencia online, mejorar las experiencias de usuario y generar un crecimiento significativo de los ingresos. La analítica web proporciona la base para entender el comportamiento del usuario, mientras que la CRO traduce estos conocimientos en mejoras accionables.
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