User web analytics en el Eshow Barcelona

El User web analytics, en el marco del eShow de Barcelona, ha tratado en profundidad los embudos de analítica web para mejorar la conversión y satisfacción de nuestros usuarios.

Entender a tus usuarios es una de las tareas más importantes cuando gestionas un sitio web. Los funnels permiten darnos métricas sobre las que basarnos posteriormente para mejorar nuestro site.

Si ayer en Clinic SEO se hablaba de conseguir mejorar nuestro linkbuilding, con la consiguiente mejora en visitas, hoy tocaba investigar el embudo para entender a los usuarios una vez que llegan a nuestro sitio y así mejorar las conversiones y su satisfacción.

Siempre será más fácil trabajar sobre nuestros clientes, al revés de lo que hacen casi todas las operadoras de móviles, que intentan invertir todo en atracción. Gráficamente, Iñaki Huerta nos los comparaba con un colador si no trabajamos la experiencia del usuario para facilitarle llegar a nuestro objetivo.

Comenzamos con algunas ideas clave expuestas sobre los embudos, también conocidos como funnels. ¿Cuántos llegarán a leer el final del post?

Entrando por el embudo

Iñaki Huerta es un reconocido experto de analitica web y Google analytics.

Ha introducido, de forma muy amena y didáctica, los funnels o embudos de conversión para servir de base al resto de ponencias.

Los embudos gustan por ser fáciles de entender y directos. Debemos analizar para entender porque no llegan los usuarios a nuestros objetivos. Y finalmente implementar las mejoras adecuadas.

Para saber el porqué entran debemos conocer:

  • El quién entra a nivel demográfico
  • El qué: landing pages, clics…

Los intereses por los que queremos estudiar pueden ser de tres tipos:

  • Adquisición: costes, kpi…
  • Comportamiento (o behaviour): personas, perfiles de usuario…
  • Conversión: CRO, evolución funnels.

Cada paso lo debemos convertir en un objetivo de Google analytics para poderlo trabajar mucho mejor. Empezando por segmentar, público de orgánico, referral, mobile, etc.

Trabajar url virtuales para medir muchos más aspectos de los que medimos por defecto como:

  • Eventos de scroll
  • Comparticiones sociales

Y crear diversos tipos de funnels:

  • Por tipo de visita
  • De producto. Más fácil ahora con el ecommerce mejorado de Google analytics (http://www.google.com/analytics/)
  • Nivel de afinidad de la visita
  • Decisión de compra: saber en qué estado está el usuario: presentación, maduración, decisión

El Analytics nos habla de personas

Jordi Rosell ha buscado la parte de “persona-lización”. No debemos olvidar que siempre nos enfocamos a humanos.

Los objetivos de la ponencia:

  • Crear funnels basados en la experiencia de usuarios.
  • Llegar al 100% de la satisfacción, un enfoque Seis Sigma.
  • Optimizar microconversiones

Podemos trabajar a partir de imaginarnos protopersonas y cómo será su actuación. Esto nos permitirá pensar en criterios diversos para segmentar.

O podemos trabajar a partir de usuarios reales:

  • Grabación de visitas
  • Encuestas a la salida de la página
  • Entrevistas

Los datos cualitativos, aunque faltos de representatividad, nos pueden permitir empezar a hacer variaciones que podemos afinar gracias al test A/B

Herramienta poco conocida, Yandex métrica

Miguel Pascual, conocido, entre otros sites, por su labor en Inspira.es ha hablado de Yandex métrica (propiedad del buscador de mismo nombre) como sustituto o complemento para los usuarios de Analytics.

Características que te invitan a darle una oportunidad, aparte de su carácter gratuito, son:

  • Webvisor que permite grabar en video las acciones del usuario hasta 1000 páginas al día.
  • Sistema de funnels sencillo para quien no se quiere complicar la vida
  • No contar rebote a partir de 15 segundos, por defecto
  • Medición de páginas con Ajax de forma nativa

La persuasión para mejorar los objetivos

Natzir Turrado nos ha hablado sobre trabajar la persuasión en nuestra plataforma. Al entrar, un usuario puede encontrarse en uno de estos tres estadios:

  • Conocimiento
  • Consideración
  • Decisión

Si trabajamos por separado el estadio de consideración debemos conocer algunas de las características que hacen que nos comportemos de una forma u otra:

  1. El efecto del halo, por el cual lo más bello nos parecerá más fácil de usar.
  2. El principio de simpatía, que podemos aplicar al quiénes somos de nuestro site. Hay que explicar una historia para ayudar a empatizar con nosotros.
  3. El de aprobación social, si la gente vota por un sitio o una aplicación, automáticamente nos parecerá mejor.
  4. El principio de autoridad, por el que nos interesa trabajar con sus influencers y su reputación.

Podemos aplicar pequeñas acciones para mejorar resultados:

  • Personalizar la experiencia.
  • Ayudar al consumidor, por ejemplo, añadiendo un enlace en nuestro ecommerce tipo: “¿No hay de tu talla?”.
  • Eliminar complejidad, variar la composición para mejorar los resultados de diseño. El estrés en el usuario siempre va ser un freno.
  • Evitar, en lo posible, la paradoja de la elección.

Necesitamos crear respuesta emocionales, en neuromarketing (https://www.ondho.com/neuromarketing-y-publicidad/) se sabe que, el que manda en la mayoría de las elecciones, es nuestro cerebro límbico, que se caracteriza por ser irracional.

El modelo mental de todo usuario digital

Ricardo Trayar, de flat 101, ha hablado del uso de modelos mentales en los productos digitales.

Al entrar en un comercio electrónico, un usuario no recorre todo el site. La diferente audiencia se va segmentando.

En todo proyecto tenemos un usuario primario. Por eso es importante entender el negocio y el tipo de cliente que tiene. También respecto al producto concreto.

Dentro de una misma marca puede haber dos productos diferentes por precio, tipología, que hará que tengan un público primario diferente.

Es clave entender que no basta con mejorar un botón de tamaño estéticamente. Debemos entender el modelo mental de la persona que va a entrar en nuestro ecommerce.

El modelo mental nos ayuda a modelar nuestros embudos de conversión.

El esquema de trabajo sería:

  1. Definición de usuario primario.
  2. Entender su relación con el producto.
  3. Documentar las tareas que va a realizar.
  4. Observar su comportamiento online.
  5. Identificar el Gap que le puede dificultar.
  6. Diseñar un sistema que le satisfaga.

Para observar su comportamiento online podemos hacer uso del sentido común y conocimiento de la empresa y apoyarnos en datos cualitativos, como hemos visto anteriormente en la ponencia de Jordi Rosell

Lo que buscamos, en resumen, es subsanar la fractura entre la interfaz digital y el modelo mental del usuario.

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