Direct access to content

El actual nivel competitivo, nos obliga a optimizar nuestras campañas al máximo para conseguir nuestro objetivo: el aumento de la conversión. Pero ¿qué ocurre cuando por mucho que optimice mis estrategias o incremente mi presupuesto, el aumento de la conversión no se produce? ¿Qué pasa si la experiencia de navegación de mis usuarios no es óptima, y por ello estoy perdiendo ventas o no consigo el volumen de leads esperado? Quédate y te contamos cómo el CRO puede ayudarte a revertir esta situación.

 

¿Qué es CRO?

CRO son las siglas de “Conversion rate optimization”, es decir, incrementar el ratio de conversión a través de medidas accionables que modifiquen nuestra web o App. Siendo un poco más precisos, se trata de una tipología de análisis que ayuda a identificar las ineficiencias que nuestros usuarios experimentan en nuestros activos digitales y, además aporta insights para proponer soluciones que nos permitan optimizar nuestro ratio de conversión

 

¿Qué fases componen un proyecto de CRO?

Un proyecto CRO consta de cuatro fases. Una primera fase inicial de análisis que nos permita identificar las variables que motivan al usuario a no convertir. Iniciamos después, una fase de elaboración de hipótesis que ayuden a solventar dichas ineficiencias, otra de test de esas hipótesis y, por último, la interpretación de los resultados para determinar si las soluciones finalmente mejoran nuestro ratio de conversión.

 

fases-CRO

 

Fase 1: Research

En esta primera fase de CRO vamos a identificar aquellos puntos susceptibles de mejora de nuestro site y que están obstaculizando al usuario en su camino a la conversión. Para esta fase, utilizaremos todas las herramientas de medición a nuestro alcance, tanto cuantitativas, que nos permitirán responder al qué, quién, dónde y cuándo nuestros usuarios no están obteniendo una experiencia satisfactoria, cómo herramientas de análisis cualitativo que, a través de mapas de calor y scroll o grabaciones, nos ayudarán a identificar el porqué de aquellos puntos que impiden la conversión del usuario

 

mapa-calor

 

Fase 2: Hipótesis.

En base al análisis previo realizado, estableceremos hipótesis que nos permitan explicar el comportamiento anómalo de nuestros usuarios. Imaginemos que tenemos un ecommerce, y que en nuestras herramientas de medición detectamos una gran caída de tráfico en una fase del funnel donde el usuario tiene que rellenar sus datos personales. Además, observamos multitud de interacciones relacionadas con los campos referentes al tratamiento de sus datos. Una hipótesis que explique el porqué de esa caída podría ser que no se proporciona suficiente información al usuario relativa a la seguridad y protección que se va a aplicar a sus datos personales. Esta falta de información causa desconfianza en el usuario que termina abandonando el proceso de compra.

Asimismo, una vez establecidas nuestras hipótesis propondremos soluciones tangibles en base a ellos que posteriormente, probaremos de forma empírica a través de herramientas de personalización o testing. En nuestro ejemplo anterior, unas posibles soluciones a probar, podrían ser la inclusión de bloques de información al lado de nuestros campos de tratamiento de datos, o enlaces a páginas que detallen cómo vamos a tratar esa información personal del usuario.

hipótesis-CRO

 

Fase 3: Testing.

Una vez definidas las posibles soluciones, ¡es hora de probarlas! En función de nuestras necesidades y recursos elegiremos la herramienta que mejor se adapte. Una vez elegida la herramienta configuraremos en ella los cambios obtenidos de las fases anteriores. Si no estás familiarizado con este tipo de plataformas, comentarte que muchas de ellas nos permiten modificar el contenido de nuestro site, y ofrecerle al usuario un diseño más atractivo que mejore su experiencia sin necesidad de tener que solicitar estas modificaciones a nuestro equipo de desarrollo.

testing-CRO

 

Antes de ejecutar nuestro test, deberemos definir la tipología que vamos a emplear y que tendrá que ir acorde las soluciones planteadas en la fase previa:

  • Test A/B: Mostraremos a un grupo de usuarios una versión alternativa a nuestra página original. La versión alternativa se habrá diseñado teniendo en cuenta las premisas establecidas por las hipótesis y las dos versiones se muestran al mismo volumen de usuarios. El último paso importante en estos tests es la definición de un objetivo común que deberá ser medible con métricas. La evaluación de este objetivo con técnicas estadísticas será la que declarará si hay alguna opción ganadora.
  • Redireccionamiento: Se trata de mostrar distintas variaciones, pero con URLs diferentes. Esta práctica suele ser común en rediseños completos de una página.
  • Multivariante: Consiste en una alternativa similar al test a/b, pero donde en este tipo, se incorporan al test distintas combinaciones de una variable de forma simultánea. Esta práctica se utiliza cuando se modifican varios elementos de una página y queremos evaluar como funcionan las distintas variables que se están combinando.

No sólo tendremos que tener en cuenta su tipología, sino también tendremos que decidir a quién vamos a mostrar estas nuevas soluciones. ¿Son hombres los que hemos identificado que están encontrando problemas? ¿es un dispositivo concreto? ¿o quizás un país especifico? Por ello, segmentaremos nuestros tests para mostrar nuestros cambios únicamente a aquellos usuarios que nos interese.

Otros de los puntos a tener en cuenta es definir a qué porcentaje de nuestro tráfico haremos pasar por el test. ¿nuestra ratio de conversión es muy sensible a cualquier cambio en nuestra web? Entonces reduzcamos el número de usuarios a los que vamos a impactar con nuestra variación. ¿Queremos arriesgar un poco más? Elijamos entonces a un 50% – 50%, y ampliemos el volumen de usuarios que ven las modificaciones que hemos realizado. La determinación de este porcentaje dependerá del nivel de riesgo que estemos dispuestos a tomar, o a la certeza que tengamos de que nuestros cambios no tendrán un notable impacto negativo en nuestro ratio de conversión.

 

Fase 4: Learning.

Una vez finalizado nuestro test, evaluaremos los resultados arrojados por la herramienta utilizada y donde, al igual que los cupones de “rasca y gana”, nos indicará si hemos acertado con el cambio y nos llevamos el premio o, en cambio, debemos seguir intentándolo.

 

Learning-CRO

 

En la elección de qué experimento es el ganador, no debemos dejar nada al azar, ni que nuestra opinión influya en esta decisión. Debemos elegir aquella cuya robustez estadística sea suficientemente significativa para poder aplicar los cambios en nuestros activos digitales de forma permanente.

En definitiva, aplicar una estrategia de CRO continúa, nos permite detectar y solventar todas aquellas incógnitas que el usuario se encuentra en nuestro sitio a fin de que podamos incrementar nuestro ratio de conversión.

¿Y tú? ¿Estás analizando y mejorando continuamente el ratio de conversión de tu sitio web o app? Si te ha parecido interesante este artículo o te apetece saber más sobre esta práctica, háznoslos saber y déjanos tú comentario. 👇

There is a mobile optimized version of this page, view AMP version.

Comenta el artículo

Lo necesitamos

Lo necesitamos

Suscríbete a nuestro feed de ideas