Ricardo Tayar, CEO de Flat 101, es experto en CRO, UX y análisis digital. En su ponencia nos habló sobre su trabajo diario enfocado en la conversión y la importancia en éste de los datos objetivos y de tener cuidado con las suposiciones. Compartió con los asistentes una serie de acciones prácticas y aprendizajes para mejorar el rendimiento de negocios digitales y conseguir resultados óptimos.
Vídeo con las ideas principales de la ponencia
Aquí tienes un extracto de la conferencia de Ricardo Tayar en PRO Marketing DAY, y a continuación un resumen de las ideas más importantes. Si asististes al evento puedes ver el vídeo completo junto a los demás en el área privada del congreso.
Ricardo, define su trabajo como centrado en mejorar la conversión de negocios digitales y fundamenta esta tarea en 4 pilares:
- UX y diseño global
- Tecnología y desarrollo
- Analítica digital y neuromarketing
- Captación de tráfico.
Su propósito es mejorar negocios online que tienen claros objetivos de negocio y persigue principalmente, dar la posibilidad a estos negocios de explotar todas las posibilidades que ofrece el canal digital y hacer cosas de provecho para obtener los resultados deseados.
De ahí que sea fundamental tener en cuenta una métrica que no encontramos en Google Analytics ni en ninguna otra herramienta de analítica digital: la rentabilidad.
¿Cómo entender la conversión?
Tayar sugiere entender la conversión como una comprensión del ecosistema del negocio y como la mejora de muchos pequeños detalles con el fin de generar un impacto considerable sobre el resultado final.
Cuando pensamos en términos de conversión y optimización hay que tener en cuenta 2 tipos de factores que están directamente relacionados:
A) Factores endógenos: Los factores que controla el propio negocio digital y no vienen impuestos. Son aquellos aspectos que uno elige y puede controlar. Entre ellos encontramos: El diseño y la usabilidad web, la captación de tráfico o la tecnología utilizada, por ejemplo.
B) Factores exógenos: Los factores sobre los que uno no tiene un control directo. Entre ellos encontramos: la situación del mercado, el target o público objetivo o la competencia.
Por otro lado, es muy importante tener en cuenta otros 3 aspectos a la hora de hablar en términos de conversión:
- Los ratios de conversión: suelen ser muy bajos al principio ya que dependen del tiempo, es preferible esperar un tiempo para empezar generar ventas y hacerlo en condiciones en lugar de querer hacerlo “rápido y mal” y prestar un servicio mediocre.
- La tecnología mobile: Uno de los grandes desafíos a los que tienen que enfrentarse los negocios digitales hoy en día.
- Los pedidos: Donde el precio es de vital importancia y hay que saber diferenciar las compras impulsivas de las compras reflexivas, tanto en lo que se refiere a productos como a servicios.
Pero Ricardo va mucho más allá y propone una serie de acciones y aprendizajes que cualquier negocio online, independientemente del tamaño que tenga, puede aplicar para conseguir buenos resultados en términos de conversión. ¡Vamos a descubrirlos!
Acciones para mejorar la conversión digital
1. Categorías simples sí, pero estratégicas
Antes de entrar a hablar de categorías, Tayar incide en que debe quedar claro que la “home” no es la página más importante de una web ya que cualquier landing es en sí una home en potencia y debería ser tratada como tal.
Hoy en día no existe una única home, cualquier landing de un site es una home potencial.
Gracias al informe de páginas de destino de Google Analytics podemos descubrir todas las URL que son la 1ª página que un usuario visita cuando accede a un sitio web.
En su ponencia, Ricardo nos ejemplifica esta situación con un informe en el que apreciamos todas estas URL. En este caso, la home tiene unas 50000 visitas y en cambio no llega al 10% del total de las sesiones de inicio, que se distribuyen entre muchas páginas.
De aquí concluimos que cuando un usuario aterriza en cualquiera de estas URL, para él esa sera la home.
¿Para qué sirve una home?
El objetivo principal de esta página es presentar algo y distribuir el tráfico. Además ayuda a localizar los productos y servicios que se vayan a buscar.
Por lo tanto, si la primera página que ven la mayor parte de los usuarios que van a parar a tu web no es la home como tal y es una página de categoría, esta debe cumplir las mismas expectativas y estar diseñada para ese mismo fin. De lo contrario, el ratio de error va a ser altísimo.
Basándose en otro ejemplo de e-commerce en el que todas las URLs de este informe son páginas de categoría, Ricardo plantea otra duda: ¿Qué métricas nos interesa controlar? La respuesta es clara: el porcentaje de rebote.
¿Qué es el porcentaje de rebote?
El efectivo “80-20” o principio de Pareto
Además, en estos informes, podemos añadir una dimensión secundaria dentro de una misma URL que nos permita ver cuáles son las fuentes y medios concretos que han traído ese tráfico a la página de destino.
Concretamente, en el ejemplo que plantea, observamos que los medios principales que componen el grueso del tráfico son orgánico y CPC.
Y es que, a la hora de analizar este tipo de datos, Tayar aconseja aplicar un método muy efectivo pero que, curiosamente, se utiliza poco: el principio de Pareto.
“El 20% de lo que entra o se invierte es responsable del 80% de lo que se obtiene. Es decir, que el 80% de las consecuencias derivan del 20% de las causas.”
De acuerdo con este principio, en lugar de fijarnos en un porcentaje pequeño de todo el conjunto de sesiones que generan un % de rebote elevado, me interesa analizar el grueso del volumen de tráfico que recibo.
Para hacerlo, Tayar recomienda aislar segmentos de datos que representen la parte más crítica de lo que estemos analizando, sobre todo si estas métricas son malas. Así, encontraremos las fuentes y medios que nos están aportando el tráfico realmente crítico y que es realmente el que me interesa trabajar. Por ejemplo: un % de rebote alto en una página de destino.
Objetivos de las páginas de categoría
Las páginas de categoría pueden definirse como páginas “puente” y su objetivo es puramente transaccional.
Estas páginas sirven para orientar a cualquier usuario que acceda a ella hacia un producto o un servicio en concreto, y si no lo hace, habría fallado en su propósito.
Por lo tanto, si pensamos en la conversión de esta manera, podemos entenderla como un hilo que puede cortarse en muchas partes. Si no consigo tener páginas de categoría ohomes que sean capaces de llevarme de forma eficiente hasta un producto, nunca habrá conversión entendida como contratación o venta final.
Por eso, es importante pensar en este proceso de forma lineal en el que todos los puntos estén correctamente optimizados.
Tasas de rebote altas en páginas de categoría. ¿Qué hago?
Cuando nos encontramos con una tasa de rebote alta en una página de categoría, seguramente estemos ante un problema de diseño o de arquitectura de información.
Este último punto hace referencia a la acción de agrupar elementos dentro del site en distintas categorías:
- Categorías objetivas: colores, tamaño…
- Subjetivas: de uso.
Ante esta situación, Ricardo propone localizar esas métricas “malas” o ineficientes, un % de rebote elevado en este caso, y proponer una buena hipótesis.
Por ejemplo: El usuario no encuentra lo que busca porque se enfrenta a demasiadas opciones y se satura. Algo que ocurre muy a menudo. Y, una vez formulada la hipótesis, proponer mejoras para resolverla.
En este caso en concreto, para reducir el porcentaje de rebote y hacer más fácil al usuario que encuentre lo que busca y que esto sea más accesible, Tayar propone apostar por categorías simples.
A nivel cognitivo, la agrupación funciona muy bien ya que el cerebro no está preparado para asimilar grandes cantidades de información. De ahí que, en nuestra vida cotidiana, inconscientemente digiramos la información en pequeños grupos (al memorizar el DNI o un número de teléfono, por ejemplo).
Si lo trasladamos a nuestras landing pages, deberíamos apostar por estructuras sencillas y de nuevo aplicar el principio de Pareto y proponer pocas opciones pero muy bien concentradas. No se trata de que no haya otras categorías si no que las que no son tan importantes no deben estar tan visibles.
Arquitectura de la información enfocada en el usuario
En el ejemplo siguiente, un e-commerce de pinturas, Ricardo explica a la perfección cómo analizando la arquitectura de información, realizaron algo muy sencillo pero súper efectivo.
Poniéndonos en el papel del usuario pensamos que éste sabe qué quiere pintar pero no tiene por qué saber con qué pintura tiene que hacerlo. Esto sería un muy buen ejemplo de una categoría de uso y son tremendamente eficaces para esos usuarios que no tienen un conocimiento técnico del producto.
En el ejemplo podemos ver solamente 5 categorías, cumpliendo la regla cognitiva estándar de no superar los 7 elementos para elegir. Y, además, un menú vertical diseñado en función de uso y objetivos y dirigido a aquellos usuarios que saben lo que quieren hacer pero desconocen las características técnicas del producto.
Analizando varias webs de la competencia de este e-commerce, vemos cómo organizan sus categorías de una forma mucho más técnica lo que resulta en que ningún nuevo usuario será capaz de encontrar lo que está buscando.
En definitiva, si queremos que las cosas sean accesibles, tenemos que hacerlas entendibles, sin tecnicismos y pensando siempre en el usuario que va a acceder a mi site.
En el entorno digital no tengo ayuda y tengo que hacerlo todo por mí mismo, a diferencia de un escenario real donde yo puedo pedir asistencia o asesoramiento acerca de un producto. Por eso, es imprescindible ponérselo sumamente fácil al usuario para que pueda llegar donde quiere llegar.
2. Presentar el producto en su contexto de uso
Otra acción fundamental es presentar el producto o el servicio en su contexto de uso. Está bien presentar el producto de forma visual, con imágenes, ilustraciones, diagramas, etc. Pero es muy importante hacerlo de tal forma que se acerque lo más posible a cómo sería en una situación real.
He aquí una de las leyes del diseño que formuló Dieter Rams, diseñador jefe de Rams en los 60, que podría ser aplicable al diseño en el entorno digital:
“El buen diseño hace un producto comprensible. Si el producto no se entiende difícilmente habrá cualquier tipo de transacción sobre él.” Dieter Rams
Transmitir el valor de un producto y su utilidad
Recordemos que en este formato solamente contamos con un sentido a la hora de tomar una decisión: la vista. Lo que hace imprescindible contextualizar al máximo los productos o servicios que vamos a ofrecer para que el usuario sea capaz de hacerse una idea fiel y clara de lo que está apunto de adquirir, o no.
Para ejemplificar esto, Tayar nos muestra como referencia dos productos de dos e-commerce diferentes en los que se dan detalles específicos como las medidas pero falta un detalle simple pero esencial: la proporción.
Sin este dato, es realmente difícil hacerse una idea de cómo es realmente el producto y si se adapta a mis necesidades.
Para poder ofrecer un contexto de uso de un producto bastaría con presentarlo siendo utilizado y poder apreciar su tamaño y su proporción. El objetivo principal de todo esto es simplificar el proceso y permitir comprender cómo funciona un producto.
El usuario necesita poder visualizar el producto en él mismo para generar una acción de compra y no puede hacerlo sin un contexto de uso.
3. Detectar fuentes de tráfico eficientes e ineficientes
Para poder acceder a esta información, antes de nada es imprescindible tener bien configurados los objetivos de la herramienta de analítica en el site correspondiente y/o el código de e-commerce correctamente implementado
En uno de los ejemplos que propone Tayar, podemos ver una serie de fuentes de tráfico de un e-commerce y otras típicas métricas de navegación y transacción tales como adquisición, tráfico, fuente, medio.
Muchas de estas métricas vemos que tienen un ratio de conversión elevado y, lo primero que se nos viene a la cabeza es que no deben ser fuentes de tráfico demasiado buenas ya que su valor se encuentra por debajo de la media (en color rojo).
No obstante, sabemos que Google Analytics se basa en un sistema de atribución al último click el cual asigna la conversión a la última fuente o medio que genero la sesión, pero ésta no necesariamente tiene que ser la primera que utilizó el usuario.
Por ejemplo, pongamos que vemos un anuncio de Adwords y hago click pero no hago ninguna compra en ese momento. Más tarde, voy de manera directa a esa web y hago una conversión. Esta conversión se atribuirá a la fuente de tráfico directo, con o cual, concluimos que Adwords no ha sido todo lo eficiente que yo me habría esperado.
¿Cómo navega el usuario por mi sitio web?
Para analizar adecuadamente esta situación y poder sacar conclusiones y acciones de mejora, podemos recurrir a estos informes de analítica:
Informe de rutas de conversión principales: Que permiten conocer las rutas estándar de tráfico que generan conversiones.
Ejemplo
Modelos de atribución: Una opción más avanzada por si quiero ir más allá. Permiten diferenciar la última atribución de última interacción (o último click) con la atribución lineal. Al final, el tráfico directo tiene un valor muy inferior con respecto a las búsquedas de pago.
Conclusión
Las herramientas de analítica digital son uno de los métodos más potentes para gestionar un negocio digital ya que nos permite conocer a fondo cómo es mi usuario sin necesidad de “verle” como lo haríamos en un negocio físico.
Ricardo Tayar recomienda fijar un margen de confianza de esta forma: Establecer una métrica y añadirle un 20% por encima y otro 20% por debajo.
En base a este margen, cualquier cosa que analicemos que se sitúe por debajo de ese valor será ineficiente mientras que cualquier cosa que se sitúe por encima será muy eficiente. A partir de ahí, podemos analizar cualquiera de nuestros informes, detectar ineficiencias y corregirlas.
Por lo tanto, y en definitiva, Tayar aconseja hacer uso de estas herramientas pero hacerlo siempre con cabeza. Utilizar estos recursos para encontrar nuestras debilidades. ¿Cómo? Haciendo hipótesis para tratar de acercarnos lo máximo posible a la realidad y tratando de replicar el comportamiento de un usuario para detectar y corregir ese fallo.
Fuente: AulaCM