CRO desde otro punto de vista

Desde hace ya unos años me dedico profesionalmente a la analítica web (a.k.a. analítica digital) y los últimos dos he trabajado en una agencia de marketing online en Munich asignado al equipo de BMWAG (BMW, Rolls Royce y Mini)

Desde hace casi un año estoy involucrado en proyectos para la optimización de la conversión en diferentes webs de diferentes tipos y todavía recuerdo al principio cuando descubrí este campo del marketing online que desde el principio me atrapó haciendo encuentre motivos para ejecutar proceso de testing hasta en el mundo offline 🙂

Como persona proveniente del mundo empresarial (además de formación LADE y MBA he sido propietario y gerente de empresas), una de las cosas que más me maravilla es la influencia directa en la cuenta de resultados que tiene cualquier mejora en la tasa de conversión. Para muestra un ejemplo: fijaos lo que supone pasar de una tasa de conversión inicial de un 1,5% inicial (cuantas empresas desearían tenerla) a una tasa de conversión del 1,82%.

Métricas ejemplo CRO

Pero, ¿qué es el CRO?

El CRO o Conversion Rate Optimization es la mejora en el número de visitantes que llevan a cabo la acción deseada mediante un método científico e iterativo (idealmente debería de estar integrado dentro de la estrategia SCRUM o cualquier otra Agile) y que consta de las siguientes etapas:

  1. Definición del Target
  2. Determinar sobre que hay que actuar
  3. Formulación de las hipótesis
  4. Proceso de testing
  5. Análisis de resultados

Veamos cada una de ellas de manera resumida.

1. Definición del Target

Aunque parezca obvio, la experiencia me dice que pocas empresas (de todos los tamaños) tienen su target o audiencia correctamente definida con todas las consecuencias que ello conlleva.

Si nos encontramos en este caso, podemos comenzar por dar contestación a las siguientes preguntas: 

  • Cuáles son los datos demográficos como rango de edad, educación, ingresos de nuestro target?
  • Vienen por tráfico orgánico, campañas, desde redes sociales, referrers…?
  • Dónde ocurre la interacción en la web? Páginas de entrada? Páginas de salida?
  • Qué estaban haciendo en nuestra web? Modo scanner, comparación, búsqueda o compra?
  • Qué es lo que más valoran? Precio, especificaciones, disponibilidad?
  • Cómo van a usar el producto o servicio?
  • Han necesitado de información adicional antes de la conversión? Qué paginas han visitado antes? Dónde han recopilado esa información? En qué momento han tomado la decisión?
  • etcétera.

Idealmente deberemos de intentar comprender el por qué del comportamiento de los visitantes y para ello una técnica que ayuda enormemente es la utilización de personas (podéis conocer ésta metodología en profundidad consultando los siguientes libros: The Essential Persona Lifecycle y The User is Always Right).

2. Determinar sobre qué hay que actuar

El siguiente paso a conocer nuestro target, es determinar cuales son los objetivos de la web ya que en función de estos objetivos, nuestra atención se centrará en los carritos de la compra y formularios de venta, embudos o funnels de conversión, fichas de producto, microsites diseñados para una campaña específica…

Tenemos varias maneras de enfocar este punto aunque vamos a ver el Método LIFT desarrollado por la agencia Widerfunnel, cuya representación gráfica es la siguiente:

Método LIFT - Wider Funnel

Como se puede ver en el modelo, el método LIFT contempla los siguientes aspectos:

  • Proposición de valor que es el elemento más importante de los seis y que se puede definir como la totalidad de beneficios e inconvenientes que se presentan en la mente de la persona que nos visita. De manera más concreta, la proposición de valor es el motivo por el que los visitantes nos deben de comprar a nosotros y pueden ser tangibles (características del producto, incentivos y ofertas), intangibles y que tienen que ver con la persuasión (credibilidad, liderazgo en el sector, aprobación social, etc), precios y la fijación de los mismos (precios señuelo y precios ancla).
  • Relevancia. Definida como lo cerca que estamos de cumplir con las expectativas y necesidades del visitante cuando éste llega a nuestra web. A modo de ejemplo: el mensaje de los anuncios debe de coincidir con el que emana de la landing page es más, deberían de aparecer las mismas palabras en los anuncios que en los títulos de esas landing pages.
  • Claridad. No hay que subestimar nunca la capacidad de las personas para entender las cosas de manera errónea… ni la capacidad del copywritter de explicarlas mal 🙂 Elementos que influyen en la claridad son la jerarquización del contenido, textos bien repartidos y alineados, botones de llamada a la acción bien visibles y colocados donde todo el mundo puede verlos sin necesidad de hacer scroll, contraste entre el fondo y el texto, por ejemplo.
  • Ansiedad producida por sentir amenazada la privacidad de nuestros datos o por el hecho de presentar formularios de contacto en los que se pide más información de la necesaria, cross-selling o up-selling intercalados entre los pasos del proceso de compra, por ejemplo. Una manera de disminuir la ansiedad es tener un apartado en el que se explica la política de privacidad, sellos de premios, garantía, reviews de clientes, o dejar la venta cruzada para después de haber finalizado la compra…
  • Distracción. Eliminar de la página cualquier elemento que puede distraer al visitante de la acción que deseamos que realice. Todos conocemos home pages en las que claramente se han intentado meter “a calzador” todos los elementos mostrados o que están llenas de GIFT´s animados, banners en movimiento, sliders…
  • Urgencia. Crear sensación de urgencia actuará a modo de disparador obligando en cierto modo al visitante a tomar la decisión rápidamente. Los ejemplos más típicos son tiempo o unidades restantes hasta que acaba la promoción.

Como comentaba anteriormente, del análisis de estos elementos obtendremos una enorme lista de objetos susceptibles de ser optimizados y entrar a formar parte de un proceso de testing; normalmente esa lista es tan larga que corremos el riesgo de desperdiciar tiempo y dinero si nos centramos en elementos poco relevantes o cuya mejora tendrá un impacto menor en los resultados de la empresa. 

Para evitar esto hay que priorizar teniendo en cuenta los siguientes factores:

  • Rapidez en la implantación del test. No hay que olvidar en ningún momento que estamos en un proceso iterativo, por lo que a mayor rapidez en la implantación de un test, mayor número de test podremos llevar a cabo.
  • Impacto de la mejora esperada.
  • Inversión necesaria para llevar a cabo el test.

Veamos como priorizamos asignando una puntuación de 1 a 5 siguiendo la siguiente regla: el test que menor tiempo de implantación y ejecución necesite tendrá un valor de 5 y a partir de ahí, por comparación, le iremos asignando valores al resto de los elementos.

De igual manera hacemos con el impacto de la mejora esperada (el elemento que presente una mayor mejora esperada recibirá un 5 y usando este como anchor asignamos un valor al resto. 

Por último, con la inversión necesaria hacemos lo propio: el elemento que necesite de una menor inversión recibirá 5 puntos y a partir de este elemento iremos asignando puntos en función de la inversión necesaria comparada con el elemento que hemos cogido como máxima puntuación.

Finalmente sólo tenemos que sumar los puntos de cada factor para cada uno de los elementos que hemos detectado como memorables y ordenarlos de mayor a menor para tener el listado prioridad de posibles test a llevar a cabo.

Por norma general hay que centrarse en las páginas que teniendo tráfico y un gran potencial de mejora, se encuentran lo más próximas a la conversión final: por favor, no caigáis en la tentación de optimizar la home page (y mucho menos si no es la principal página de entrada de vuestro site).

Las páginas candidatas a ser optimizadas estarán entre las principales páginas de salida (siempre y cuando no sea la página de agradecimiento que aparece después de una compra!) o las paginas del embudo de conversión que presentan una tasa de abandono mayor.

3. Formulación de las hipótesis

Desde el punto de vista de la conversión, y olvidándonos por un momento de las definiciones de Wikipedia, podríamos definir las hipótesis como las preguntas que nos hacemos acerca de los visitantes de nuestra web.

La formulación de las hipótesis es el elemento clave de todos los procesos de optimización y disponer de un método para desarrollarlas es mucho más importante que tener un listado de recomendaciones o best practices (que porque hayan funcionado en una web no significa que deban de funcionar en la vuestra).

Una vez aclarado esto y volviendo al procedimiento que estamos siguiendo, una vez identificados los problemas mediante la aplicación de cualquiera de los métodos comentados (análisis cualitativo y cuantitativo, LIFT o AIDA) se puede comenzar con la formulación de hipótesis en la que las debilidades detectadas se convierten en elementos a testear.

Las hipótesis deben de tener una formulación determinada y que responde a la siguiente estructura:

Añadiendo / Quitando / Cambiando XXX se incrementará / disminuirá YYY en un N %

Por ejemplo:

“Añadiendo testimoniales y valoraciones de producto en la ficha de producto se incrementarán los productos añadidos al carrito en un 12% y las ventas en un 8%”

“Cambiando el texto (copy) del botón de llamada a la acción (CTA) de “comprar ahora” por “compra ya!” se incrementara la conversión en un 6%”

Las hipótesis en el ámbito de las optimización de la conversión deben de tener las siguientes características:

  • Tienen que ser testeables para que sea un test el que la rechace o la de por válida.
  • Tienen que estar focalizadas en resolver problemas de conversión y no sobre diseño sin más. Hay mucho elementos que pueden influir negativamente en la conversión y no sólo hacen referencia al diseño.
  • Deben de servir para obtener insights de marketing. Las hipótesis ideales son aquellas que plantean cuestiones que pueden impactar en el diseño general de la web, tácticas de marketing o incluso en la estrategia de negocio, aunque esto no siempre es fácil de conseguir.

4. Testing

Un test no es otra cosa que una prueba en la que confrontamos una versión de una página llamada “de control” con una versión en la que hemos introducido unos cambios para ver cual de ellas se comporta mejor en referencia a los objetivos establecidos.

En optimización web se utilizan básicamente dos tipos de test: A/B o split test y test multivariable si bien hay otros tipos (multipáginas, A/A, etc.)

El test A/B es una prueba en la que se compara una versión de la página (control) con otra versión basada en las hipótesis formuladas anteriormente y es recomendable utilizarlo cuando no se tiene experiencia en la optimización web, o en páginas con poco tráfico o bien cuando se quiere hacer un cambio radical en la web.

El test multivariable sirve para poner a prueba varios elementos al mismo tiempo y resulta ideal a la hora que optimizar varios elementos de la home page, por ejemplo.

Este tipo de test necesita mucho más tráfico por lo que no siempre es viable.

A la hora de determinar donde ejecutamos el test, y como ya se ha mencionado antes, conviene centrarse, al menos en un primer momento, en las páginas más cercanas a la conversión del site ya que cualquier mejora en estos pasos influirá inmediatamente en el grado de consecución de los objetivos fijados.

Otro aspecto a tener en consideración es la duración del test. En la duración del test influirán el ratio de conversión actual, la mejora deseada, las variaciones existentes en el test, la visitas diarias y la significación estadística  (probabilidad de que los resultados no hayan sido debidos al azar) y existen herramientas como esta para calcular con precisión el número de días necesarios.

Si no se tiene experiencia en la ejecución de test o si se quiere evitar tener que entrar en consideraciones estadísticas, es muy recomendable la utilización de una de las diversas herramientas existentes en el mercado como por ejemplo Optimizely, Visual Web Site Optimizer o los Experiments de Google Analytics; cada una de ellas tiene sus ventajas y sus inconvenientes si bien en un buen comienzo familiarizarse con ellas.

5. Análisis de resultados

Antes de proceder con el análisis de los resultados deberemos de tener en cuenta una serie de elementos que podrían desvirtuar las conclusiones que pudiéramos sacar de los datos como son:

  • La significación estadística que, como hemos visto antes, nos indica la probabilidad de que los datos obtenidos de los test no se deban al azar.
  • La desviación estándar: que nos indicará como de lejos están los valores de la media.
  • Valores extraños o atípicos que no entran dentro de los márgenes normales y que pueden desvirtuar los resultados.
  • Estabilidad de los resultados del experimento a lo largo del tiempo o si ha habido variaciones significativas durante el tiempo que ha durado el mismo.
  • Efecto fin de semana y estacionalidad,

A la hora de enfrentarnos con los resultados es recomendable actuar de la misma manera que cuando nos ponemos delante de nuestra herramienta de analítica web. Una buena técnica es proceder a la segmentación del tráfico por, por ejemplo, dispositivos utilizados, navegadores, horas y días, campañas, canales, tipos de visitante (nuevo o recurrente) de modo y manera que podamos diferenciar que es idóneo para quién y cuándo.

El análisis de los resultados debe de realizarse siempre teniendo en cuenta que igual de importante que saber lo que ha pasado es saber el motivo por el que ha pasado.

Para terminar un consejo: jamás implementar nada en una web sin haberlo testado antes siguiendo el método científico.

Servus!