Cómo optimizar la tasa de conversión de una web?

¿Cómo optimizar la tasa de conversión de una web?

¿Qué es la optimización de la conversión (CRO)?

La optimización de la tasa de conversión (CRO) es una acción que tiene como objetivo mejorar la eficiencia de la web a nivel de negocio, es decir, conseguir mejor de forma más eficiente el objetivo de negocio, ya sean, por ejemplo, conseguir más venta o leads.

Para conseguir optimizar la tasa de conversión es necesario tener en cuenta una datos tanto cualitativos como cuantitativos y para ellos es necesario contar con diversas herramientas que ayuden a obtener esta información.

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4 Claves de éxito en la optimización de conversiones

  1. Conocer bien el proceso y el funnel que forma parte del proceso de conversión.
  2. Ser consciente de los puntos débiles o puntos de fuga que puede tener el funnel de conversión
  3. Conocer el perfil de usuario de la web, tanto el que convierte como el que no.
    -Datos cuantitativos
    -Datos cualitativos
  4. Evaluar los datos tanto cuantitativos como cualitativos de la web para obtener una foto real.

¿Cuál es el proceso para la optimización de la conversión?

  1. Análisis e investigación: Analizar datos cuantitativos y cualitativos para encontrar oportunidades y debilidades en el proceso de conversión.
  2. Brainstorming: Insights y creación de hipótesis: A partir de los datos obtenidos en el punto anterior, se elaborarán diferentes hipótesis y teorías para mejorar la conversión. En este punto, también se elaborarán y valorar procesos de causa-efecto y a partir de ello se diseñarán acciones y experimentos para demostrar su validez.
  3. Test A/B: Implementación de las versiones de experimentos para valorar los resultados antes de implementarlo en la versión de producción de la web.
  4. Implementación de la versión ganadora: Una vez se han obtenido suficientes datos de los Test A/B se podrá valorar qué opción es la más adecuada y la que mejorará la optimización, cuando se haya seleccionado la mejor versión, se podrá implementar dicha versión en la web de producción.
  5. Revisión de resultados: Después de un periodo de tiempo coherente, se deberán monitorizar y revisar de nuevo los datos y valorar si son los esperados o siguen habiendo oportunidades de mejora.
  6. Reajustes (si es necesario): En caso de que existan oportunidades de mejora o se necesiten ajustes en la nueva versión, se aplicarán y volverán a revisar en un tiempo.

Para poder valorar si los resultados obtenidos de los cambios es importante haber implementado las mediciones necesarias en la web, Google Tag Manager será de gran ayuda para poder hacer dichas implementaciones.

Herramientas indispensables para CRO

  • Herramienta para obtener datos cuantitativos:

Es importante contar con una herramienta que proporcione datos cuantitativos sobre la web y permita analizar los datos para hacer diferentes análisis. Un ejemplo podría ser, Google Analytics 4 que es una de las herramientas más populares y usadas, ya que ofrece la posibilidad de obtener una fotografía tanto general de los datos, como poder hacer foco en diferentes segmentos para poder contar con información más detallada y hacer análisis más profundos. De la mano, de Google Tag Manager (gestor de etiquetas de medición), las posibilidades de medición y análisis de datos son mayores.

Herramientas para obtener datos cualitativos:

Este tipo de herramientas proporcionan datos a nivel cualitativo, es decir, de comportamiento del usuario, para ello hay diferentes informes u opciones para recoger información, algunas de las opciones son:
1. Mapas de calor. Proporcionan una fotografía de los puntos más clicados en una página. La herramienta marca con un mapa de calor sobrepuesto a la página aquellos puntos más calientes (más clicados) y los más fríos (menos clicados).
2. Grabación de sesiones. La herramienta permite grabar las sesiones que realizan los usuarios para conocer su comportamiento y observar cómo se mueve a través de las páginas de la web, funnels, cómo rellenan formularios, etc. Es decir, sirve para ver lo que hace el usuario a nivel visual dentro de la web.
3. Encuesta a usuarios. Este tipo de herramientas, también permiten hacer encuestas sobre preguntas concretas a los usuarios de la web.
 
Algunos ejemplos de herramientas son: Hotjar, Clarity,  Crazy Egg, entre otras.  Algunas plataformas de recogida de datos como Matomo también te permiten «de serie» llevar a cabo alguna de estas técnicas.
 

Herramientas de A/B Testing

 

Igual que es muy importante contar con los datos adecuados para analizar, conocer el comportamiento y poder ver los puntos débiles y fuertes del proceso de conversión para poder hacer propuesta e hipótesis para la mejora, también lo es poder testear las opciones de cambio antes de aplicarlas en la versión de producción de la web. Para ello, existen herramientas que ayudan a ello, una de las más populares después de la desaparición de Optimize, es VWO. Esta herramienta permite mostrar diferentes versiones de una misma página para valorar cuál de ellas es la que más convierte, de este modo, se implementará en producción la versión más efectiva y que pueda mejorar la tasa de conversión y con ello conseguir mejores resultados en los objetivos de negocio.

Por otro lado, es importante tener en cuenta varios aspectos, ya que no todos los negocios son iguales:

  • Es necesario conocer el negocio en profundidad.
  • Tener en cuenta el contexto de la empresa y el sector en el que se encuentra.
  • El nivel de digitalización de la empresa.
  • Inversión en captación digital (si invierten en campañas de paid, si realizan estrategías de SEO.
  • Funcionamiento de los canales de conversión (si la versión on line convive con una versión offline o es exclusivamente digital).
  • Tener claros los resultados esperados.
  • Es importante priorizar y tener presentes los KPIs importantes para el negocio y no perderse entre los datos.
  • Ser realista en las hipótesis y las propuestas.
  • En los Test A/B es importante tener en cuenta el número de cambios aplicados, a mayor número de cambios en una misma versión de test mayor confusión de los datos, por lo que es mejor que hacer un solo cambio en una versión