Como ya hemos comentado con anterioridad en este blog, la tasa de conversión es el porcentaje de visitantes que completan una acción deseada (en otras palabras, “convierten”). Por ejemplo, una acción deseada puede ser completar un formulario web, suscribirse a un servicio o comprar un producto.
Por lo tanto, la optimización de la tasa de conversión, o CRO por sus siglas en inglés, es el proceso de mejorar un sitio web y su contenido para impulsar las conversiones. Así, una tasa de conversión alta será la consecuencia de tener un sitio web bien diseñado y formateado de manera efectiva y atractiva para su público objetivo.
Existen diversas acciones y estrategias puntuales que ayudan a aumentar la tasa de conversión, pero es importante interiorizar que la optimización de la tasa de conversión es un proceso que requiere dedicación e iteración y no una actividad única. Y dado que siempre es posible mejorar los resultados, independientemente del nivel de mejora, el proceso de optimización debería continuar mientras exista el negocio.
Por eso la CRO se puede definir como un proceso circular:
Identificación de objetivos
El proceso comienza con unos objetivos claramente articulados. Sin objetivos claros, no es posible optimizar nada. Por eso es altamente recomendable pensar y definir objetivos que sean SMART:
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ESpecíficos: circunscritos a un aspecto, tarea o acción determinada. Un objetivo es específico si nos dice exactamente lo que esperamos lograr.
- Medibles: es necesario contar con los medios para poder medirlos, ya sean herramientas de software o una metodología de análisis que posibilite saber en qué medida se alcanzan los resultados previstos.
- Alcanzables: un objetivo alcanzable es aquel que es perfectamente realizable en las condiciones con las que se cuenta. En este punto es importante especificar a través de qué acción o acciones se pretende lograr dicho objetivo.
- Relevantes: una meta relevante es aquella que está en línea con los objetivos generales del negocio.
- Temporales: que los objetivos SMART sean temporales significa que están limitados a un tiempo determinado.
Recopilación y análisis de datos
Una vez que fijados los objetivos, hay que establecer la línea de base de las métricas a utilizar. Así, para cada una de ellas, habrá que recopilar los datos de referencia y/o de partida y proyectar los valores objetivo.
Una de las claves del éxito de la CRO está en el análisis de los datos recopilados. Es importante preguntarse:
¿Cuál es la tasa de conversión actual? ¿Es aceptable?
¿Qué está perjudicando a la tasa de conversión?
Formulación de Hipótesis
Aquí es donde comienza en realidad toda la optimización.
Sin la formulación de hipótesis no se puede optimizar nada, simplemente porque no se sabe lo que se está tratando de mejorar.
Pero a la hora de formular las hipótesis hay que evitar un error muy común: basarse en suposiciones y no en datos.
Todas y cada una de las personas que forman parte de un negocio tienen ideas sobre lo que funciona, lo que no funciona, lo que buscan los usuarios y más. Pero esas ideas son meras suposiciones y no habría que tenerlas en cuenta.
Lo único que debería valer es poner a prueba las ideas y dejar que los usuarios, con sus acciones correctamente medidas, digan lo que les funciona y lo que no.
Así pues, la formulación de hipótesis consiste en, una vez identificados los elementos que probablemente están perjudicando a las tasas de conversión, hacer suposiciones sobre cómo se podría solucionar el problema que ha identificado.
Y eso es “tan simple” como crear declaraciones que contenga estos 3 elementos:
- El cambio o enfoque que se planea probar.
- A quién se dirige ese cambio.
- El resultado que se espera obtener.
Diseño e implementación de variantes
En base a las hipótesis junto con sus datos, es el momento de crear las variantes de los elementos de la web que se van a probar.
Las pruebas requieren tiempo, no sólo para crear las variantes y configurarlas, sino también para ejecutarlas.
Y aunque no hay ningún límite predefinido para la cantidad de pruebas que se pueden ejecutar en un sitio, si una web no recibe mucho tráfico, es recomendable limitar la cantidad de pruebas que se ejecutan, por la sencilla razón de que se requerirá más tiempo hasta conseguir un volumen de datos estadísticamente relevante.
Eso pone de relevancia la importancia de elegir bien las pruebas a ejecutar.
Ejecución y análisis de resultados
Como ya hemos visto hace un momento, cada prueba debe ejecutarse hasta que alcance relevancia estadística; de lo contrario, no será posible confiar en los resultados obtenidos. El tiempo que lleva alcanzar la relevancia estadística depende de la cantidad de variantes que se están probando y de la cantidad de conversiones que se produzcan.
Durante la ejecución y, muy especialmente, después de ejecutar una prueba, se deben analizar los resultados.
Lo más habitual es compilar los datos en un informe que muestra, la línea de tiempo y las métricas para cada variante y, lo más importante, las conclusiones y recomendaciones en base a éstas.
Concretamente, es útil responder a estas preguntas:
- ¿Se observa una mejora, un empeoramiento o nada relevante?
- Si los resultados van en contra de la hipótesis, ¿por qué?
- ¿Vale la pena volver a probar? Tal vez hubo circunstancias inusuales alrededor de la prueba que hicieron cuestionables los resultados.
- ¿Cómo se pueden usar los datos en futuras pruebas de optimización?
Y vuelta a empezar con otro ciclo de optimización.
