Analisis avanzado de Embudos de conversión |
Do not speak Spanish?.
Creo que hay pocos analistas webs y profesionales del marketing on line por norma general que no estén plenamente enamorados de los embudos de conversión. Pocas herramientas son tan claras y efectivas en el momento de progresar nuestras conversiones en la web. Las visitas llegan a nuestra web, entran en el embudo y, poco a poco, van perdiéndose conforme avanzan por exactamente el mismo hasta el momento en que logran el propósito. Sí, los embudos de conversión son excelentes para detectar inconvenientes de conversión y mejor aún: solventarlos.
Pero la realidad es que los embudos de conversión no son herramientas que hagan magia. Bastantes personas los usan, sí, pero una vez los tenemos definidos y configurados pocos son los que son capaces de entender los problemas que se les están mostrando y menos aún como solucionarlos. Tendemos a buscar la solución fácil, quedarnos con el dato que nos aparece en pantalla y sacar conclusiones que una gran cantidad de veces tienen mucho más de suposición que de análisis real de los datos. Y esto es por el hecho de que el embudo en sí es solo el principio, una vez empezamos a ver como se comportan los usuarios en el mismo llega la hora de examinar cada uno de sus pasos.
También conocidos como Funnels (por su nombre en inglés) los embudos no son otra cosa que una correlación de datos que recogemos durante un proceso de conversión. Este proceso en páginas web acaba siempre siendo una correlación de páginas vistas o acciones que sabemos que se marchan a generar para poder llegar a una conversión específica. Así estos embudos son en análisis de lo que hace el usuario ya antes de lograr una conversión, lo cual nos permite valorar el estado de salud de ese mismo proceso.
Para los pocos que incluso no los conozcan un caso. Imaginemos un proceso de adquiere en el que el usuario debe efectuar siempre los próximos pasos para poder efectuar su compra:
Nuestro objetivo es solo contabilizar cuantos pagos se han efectuado, sin embargo nuestro embudo de conversión querrá saber que sucede en cada uno de ellos los pasos anteriores entendiendo que cuanto más se avance en los distintos pasos de la conversión y cuantos más obstaculos quitemos a este camino más usuarios terminarán efectuando la adquisición.
Así puesto que en un embudo de conversión charlamos siempre y en toda circunstancia de PASOS como elementos de los que extraemos información y sobre cada paso deseamos extraer diferentes informaciones que nos ayudarán a entender ese paso:
Si lo pensamos bien, la cantidad de datos que podemos apreciar saber de cada paso es enorme y en cada proyecto puede ser muy diferente. Hay unos estándares básicos a observar como pueden ser usuarios y puntos de fuga mas sin duda eso no es todo lo que podemos apreciar saber de un embudo...
Google Analytics ha sido uno de los promotores de los embudos de conversión más grandes que han existido. Es la herramienta de analitica web reina y en ella crear un embudo es formidablemente fácil. Además sus gráficos de embudos son de los informes más atractivos que nos dejan ver... enamoran a todos y cada uno de los ejecutivos y nos dejan sacar conclusiones (disparatadas o no) muy rápidamente.
Un embudo en Analytics para una web de hoteles:
En los embudos de analytics (tan bonitos ellos con todo ese verde y rojo) se nos resaltan cuatro informaciones sobre cada paso:
Si duda, para lo poco que cuesta sacar la información esta resulta muy relevante. Mas como os decía esto no es un análisis del embudo... podemos ver pasos a los que a los usuarios les cuesta llegar y advertir puntos de fuga mas no realizar un análisis real de la problemática de nuestros embudos.
Los problemas de los embudos de Google Analytics son muchos y bastante graves:
Con todos estos inconvenientes esta claro que los Embudos de Analytics están realmente bien (pues lo están, me agrada criticar pero realmente los empleamos cada día por algún motivo) mas no son suficientes para hacer un análisis serio de lo que pasa en el embudo... Precisamos saber más...
El problema de quedarse en los embudos de Google Analytics está en que tanto como los superdirectivos que deciden sobre la web tendemos a disfrazar las suposiciones de conclusiones. Seamos claros: con un análisis tan básico como el que se nos muestra no sabemos gran cosa del proceso de coversión. Sí, podemos detectar puntos de fuga y cerrarlos. Sí, podemos saber que cierto paso o formulario son el problema por el que los usuarios no acaban de convertir. Mas a partir de ahí todo son suposiciones...
Y así mil casos... No digo que advertir los inconvenientes con embudos de Analytics no sea una buena idea, tampoco que la intuición y las buenas prácticas no sean un pilar muy preciso en la usabilidad de las webs... Sólo destaco que en multitud de negocios se realizan acciones justificadas en datos que verdaderamente no existen o no se han tomado.
Existen tres focos primordiales que podemos apreciar aplicar al examinar en un embudo y que nos alertarán sobre posibles problemas de forma mucho más concreta.
Bajo estos prismas podremos realmente saber que sucede en nuestras páginas, que elementos de persuasión marchan y que tipos de usuarios son los que realmente ofrecen más dificultades para convertir. Con estos 3 análisis efectuados si que podremos realizar aseveraciones fundamentadas en datos. Veamos pues como realizar este tipo de análisis...
Para los pasos que deseemos examinar (esto es, aquellos en los que detectamos posibilidades de mejora en el embudo sencillo) es necesario poder saber que hacen los usuarios en exactamente los mismos.
Aquí las herramientas a utilizar pueden ser múltiples, todas y cada una destinadas a comprender como interacciona el usuario con nuestro paso.
Una opción que nos permitirá saber desde donde entran a este paso y a donde van tras el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo aunque siempre y en toda circunstancia será más rica si la sacamos a nivel de páginas vistas donde vamos a poder acceder además a otras dimensiones de página como tiempo en la página o bien número de abandonos y utilizar segmentos para poder ver precisamente por donde sale cada tipo de tráfico.
Esto nos permitirá conocer cuales son los recursos de navegación que más interesan a los usuarios: que botones usan, que menús les llaman la atención, etc.
El mapa de clic de Google Analytics (analitica de página) es un buen punto de inicio, sobretodo si activamos elpara distinguir mejor nuestros links. Mas para ahondar incluso más y prosperar el detalle de lo que ocurre en nuestra página podemos emplear distintas herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu propia versión deo (si deseas ver vídeos completos de comportamiento) utilizar el espectaculardonde puedes perder días enteros mas aprender mucho de tus visitas
Aquí son validas desde implementaciones a medida de analytics (acontecimientos o bien páginas vistas virtuales) a herramientas especializadas comooque llevan a otro nivel el análisis de formularios.
Una opción que nos permitirá saber desde donde entran a este paso y a donde van tras el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo si bien siempre será más rica si la sacamos a nivel de páginas vistas donde vamos a poder acceder además a otras dimensiones de página como tiempo en la página o bien número de abandonos y utilizar segmentos para ver precisamente por donde sale cada género de tráfico.
Esto nos permitirá conocer cuales son los recursos de navegación que más interesan a los usuarios: que botones usan, que menús les llaman la atención, etc.
El mapa de click de Analytics (analitica de página) es buen punto de inicio, sobretodo si activamos elpara diferenciar mejor nuestros links. Mas para ahondar aun más y mejorar el detalle de lo que ocurre en nuestra página podemos emplear distintas herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu versión deo (si deseas ver vídeos completos de comportamiento) emplear el espectaculardonde puedes perder días enteros pero aprender mucho de tus visitas
Aquí son validas desde implementaciones a la medida de analytics (acontecimientos o bien páginas vistas virtuales) a herramientas especializadas comooque llevan a otro nivel el análisis de formularios.
Con toda esta información en tu mano podrás asegurar que realmente sabes lo que hacen los usuarios en tus pasos del embudo. Ya no te quedarás en que X usuarios salen por el menú principal o bien en que te da la sensación de que "tal" elemento no se ve sino que tendrás acceso a todo lo que verdaderamente hacen tus usuarios y lo que no hacen.
Otro nivel de análisis es conocer realmente como influyen diferentes informaciones, elementos o bien sencillamente sensaciones en el abandono del paso. Aquí entramos de lleno en el terreno del CRO (Conversión Rate Optimization) donde cada vez hay más técnicas de análisis entre las que destacan dos por encima de todas las demás:
Una herramienta esencial para acreditar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la página web por norma general se generan hipótesis mas en lugar de realizarlas se intentan confirmar a base de diferentes tests que prueben que realmente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.
Para efectuar estos tests podemos usar las implementaciones deo su versión parau optar por herramientas más dedicadas y menos técnicas comoo.
Donde se sale del cajón de los datos automáticos para pasar a consultar de forma directa a usuarios sobre sus creencias, experiencias y satisfacción.
Este análisis en embudos podemos realizarlo de 2 formas. Por una parte podemos contratar una batería de respuestas genéricas con opciones como el conocidoo incluso automatizadas con. Opciones que a pesar de están en la categoría de cualitativo les falta el toque personal del usuario real.
La otra opción, la reina del cualitativo, es utilizar encuestas web. En este caso ya no solo para catalogar a los usuarios sino provocándolas en usuarios que han descuidado el proceso de nuestro embudo y preguntándoles de forma directa por sus motivaciones. Aquí ciertas opciones son más genéricas comoy otras van mucho más al grano comoo.
Además de estas herramientas siempre y en todo momento podemos tirar por el análisis cualitativo manual:
Una herramienta fundamental para avalar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la página web por norma general se producen hipótesis mas en vez de llevarlas a cabo se intentan corroborar a base de distintos tests que prueben que verdaderamente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.
Para realizar estos tests podemos usar las implementaciones deo su versión parau optar por herramientas más dedicadas y menos técnicas comoo.
Donde se sale del cajón de los datos automáticos para pasar a preguntar directamente a usuarios sobre sus creencias, experiencias y satisfacción.
Este análisis en embudos podemos realizarlo de 2 formas. Por un lado podemos contratar una batería de respuestas genéricas con opciones como el conocidoo incluso automatizadas con. Opciones que pese a están en la categoría de cualitativo les falta el toque personal del usuario real.
La otra opción, la reina del cualitativo, es emplear encuestas web. En un caso así ya no solo para catalogar a los usuarios sino más bien provocándolas en usuarios que han abandonado el proceso de nuestro embudo y preguntándoles de forma directa por sus motivaciones. Aquí ciertas opciones son más genéricas comoy otras van mucho más al grano comoo.
Además de estas herramientas siempre y en toda circunstancia podemos tirar por el análisis cualitativo manual:
Ambas opciones son un trabajo lento y requieren un volumen de visitas grande para poder conseguir resultados (lo que en algunas webs lo hace más lento aun). agencia marketing online asturias recibimos unos resultados de una calidad asombrasa: tanto por su capacidad de validar hipótesis que nos saquen el mundo de las creencias como para recibir retroalimentación real de los usuarios que concluya incluso convirtiéndose en insights para nuestro negocio.
Esta parte, más próxima a los datos de Analytics a los que una mayor cantidad de gente está acostumbrada, no suele efectuarse por las restricciones de los propios embudos de Analytics. Y resulta bastante curioso... Por un lado nos esforzamos en crear nuestros segmentos e informes personalizados a medida de nuestro negocio y por otro, en el momento en que nos encontramos con los embudos, nos conformamos con lo que nos viene dado. La solución a nuestros inconvenientes es muy simple: queremos embudos, mas no como nos los ofrece Google Analytics.
Existen 2 formas de lograr estos embudos fuera de la interfaz de embudos de objetivos que nos ofrece analytics. Las dos son muy similares y nos permitirán salvar el inconveniente principal de los embudos: el trabajo con otras métricas además de los usuarios y la segmentación del tráfico que examinamos.
Se trata sencillamente crear una meta para cada paso del embudo en vez de procurar resumir todo el embudo en un único paso. De esta forma, al crear entonces un informe adaptado utilizando los diferentes objetivos (paso 1, paso dos, paso tres, etc.) como métricas a observar vamos a ver el propio embudo mas en horizontal y vamos a tener ya la capacidad de fraccionarlo al trabajar este con visitas y no con usuarios.
Aún más potente, sobretodo si estamos acostumbrados a trabajar con la API de Google Analytic es ir sacando dato a dato a través de los segmentos de Google Analytics. La potencia de sacar cada dato uno a uno es que entonces ya se nos abre todo el abanico de dimensiones y métricas de Analytics permitiéndonos acceder a cualquier dato: visitas, usuarios, medios y landings de entrada, dispositivos, resoluciones de pantalla, etc.
Se trata sencillamente crear un objetivo para cada paso del embudo en lugar de procurar resumir todo el embudo en un único paso. Así, al crear entonces un informe personalizado utilizando los distintos objetivos (paso 1, paso 2, paso 3, etcétera) como métricas a observar vamos a ver el propio embudo pero en horizontal y tendremos ya la capacidad de fraccionarlo al trabajar este con visitas y no con usuarios.
Aún más potente, sobretodo si estamos acostumbrados a trabajar con la API de Google Analytic es ir sacando dato a dato a través de los segmentos de Analytics. La potencia de sacar cada dato uno a uno es que entonces ya se nos abre todo el abanico de dimensiones y métricas de Google Analytics permitiéndonos acceder a cualquier dato: visitas, usuarios, medios y landings de entrada, dispositivos, resoluciones de pantalla, etc.
Una vez disponemos de esta tipología de embudos ya podemos trabajar nuestros datos para comprender mejor como caen los usuarios de un paso a otro.
Cuando efectuamos este análisis es muy común (por costumbre) intentar visualizar nuestros pasos del embudo en un formato de volumen lo que daría como resultado el gráfico que os mostraba ya antes como un ejemplo. Es un gráfico monísimo y que realmente nos enseña como las visitas se van perdiendo a medida que avanzan por el embudo. Sin duda en una primera aproximación se comprende mejor que otras visualizaciones de los datos pero no es la mejor manera para visualizar a nuestros usuarios pues al estar basada en volúmenes nos hace creer que las caidas en los primeros pasos son más importantes que en los últimos.
Viendo el gráfico precedente podríamos decir que el problema de este embudo está en el paso de búsqueda a visualización de producto... Sin embargo cuando empezamos a trabajar con porcentajes de caída, vemos resultados muy diferentes.
Interesante ver donde está realmente el inconveniente, ¿verdad?
El trabajo de veras en esta clase de análisis comienza cuando comenzamos a visualizar nuestros embudos filtrados por diferentes segmentos significativos, es decir, segmentos en donde sepamos que la experiencia de usuario o bien la intención de adquiere cambia. Algunos ejemplos clásicos de estos segmentos serían:
Al final, debemos buscar aquellos segmentos en los que un cambio de porcentaje de caida en un paso concreto (el que estamos examinando) nos lleve a una conclusión. El ejemplo más fácil sería ver como reacciona el embudo ante tráfico móvil vs de escritorio para averiguar si alguno de los dos diseños es el autor del inconveniente en dicho paso.
Como ya antes el análisis por volúmenes globales no nos servirá de mucho, siendo mucho más conveniente examinar los embudos segmentados por sus porcentajes de caída en todos y cada paso. Como os decía, versiones móviles y de escritorio suelen probar problemas en pasos distintos:
Realizando este trabajo con gran cantidad de segmentos podemos llegar a comprender mucho más sobre nuestras caídas entre pasos. Sumar a esta información un análisis de página o bien de la intención de adquiere también segmentado por exactamente los mismos criterios puede darnos conclusiones valiosísimas y evitarnos muchos errores futuros.
Otra forma de trabajar es mostrar embudos ya divididos por alguna dimensión. En el informe adaptado, creado con objetivos veíamos esta posibilidad. Trabajar con estos datos puede ser menos ilustrativo a nivel de cambios en las páginas mas sobretodo con las dimensiones de adquisición de tráfico (campañas, keywords, landings, etc.) nos pueden dejar claro como afectan las campañas al paso por los embudos y realmente de que calidad es el tráfico que traemos, más allá incluso de si transforma o bien no convierte.
Este trabajo suele hacerse sobre el propio embudo, segmentándolo de manera directa en su visualización...
Pero como antes, esta no es la opción adecuada puesto que pone el foco sobre los volúmenes totales del segmento y como mucho nos deja intuir los cambios en el tráfico de una de las dimensiones (la que queda pegada al eje vertical), el resto nos cuesta comprenderlas con esta clase de visualizaciones. En estos casos ni siquiera un informe por la metrica de caída en el paso va a ayudarnos. Lo que tenemos que comprender es que lo que procuramos con esta información es visualizar como cambia la distribución de dimensiones en cada paso (para ver como unas se comen a otras conforme avanza el embudo) y para ello la visualización idónea es mediante un gráfico de barras porcentuales y no absolutas:
Lo como nos permite ver mucho mejor como se comportan las distintas dimensiones en los pasos.
Como comentaba al comienzo del artículo, los embudos de conversión son una herramienta alucinante y con un sinnúmero de aplicaciones. Podemos llegar a prosperar mucho nuestros resultados trabajandolos correctametne. Sin embargo, si no vienen acompañados de un análisis correcto su empleo es peligroso: abre demasiadas puertas a la opinática que es de por si demasiado grande en la mayoría de las empresas. Tendámonos un cable a nosotros mismos y mejoremos la calidad de nuestros embudos: mejoremos la información que tenemos sobre cada uno de ellos de sus pasos y démosle inteligencia a nuestros análisis. Creer que el planeta de los embudos de conversión se reduce a los simples embudos de objetivos de Google Analytics es un gran fallo que nos hará perder muchas ocasiones de negocio.
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