La analítica web se basa en una serie de métricas y datos que reflejan el grado de consecución de los objetivos de un sitio web. Y uno de los ejemplos más claros donde podemos medir el éxito es, sin duda, un ecommerce. En estos casos, el trabajo del analista es medir el número de visitas de nuestra tienda online, si esos usuarios muestran o no interés en la web (tasa de rebote) y, finalmente, cuántos llegan a cumplir nuestro objetivo final: la venta.

Pero la analítica digital va más allá; debe ir más allá. No se trata tanto de saber qué está pasando como de sacar conclusiones sobre dónde tenemos que tocar para mejorar y qué podemos hacer para ser más efectivos. Sobre la conversión total poco se puede hacer. Se pueden monitorizar las métricas más importantes, pero lo realmente interesante es encontrar puntos de mejora para lograr convertir más y mejor. ¿Cómo podemos hacerlo?

El primer paso es diferenciar entre MACRO y MICRO conversiones: las macro-conversiones se refieren al objetivo principal para el que se crea el canal online (venta de productos o servicios, captación de leads, etc.); y las micro-conversiones se refieren a todo aquello que ocurre en nuestra web y que, aunque no supone una macro-conversión, nos sirve para medir el comportamiento de cada usuario en nuestra página y nos ayuda a entender qué acciones planificar para conseguir esa macro-conversión.

Los usuarios pasan por distintas fases en una web y determinar cuáles son esas fases y analizar su comportamiento en cada una de ellas nos permitirá encontrar los puntos donde intervenir y mejorar para optimizar nuestros resultados. Con una buena estrategia de medición podremos saber cuántos usuarios están en cada una de las fases y promover acciones para pasarles de fase en fase hasta que terminen por convertir; es decir, hasta que hagan lo que queremos que hagan.

Normalmente el esquema que solemos medir es el que se puede apreciar en la figura 1. 

Una vez definamos las distintas fases de nuestra web habrá que priorizar aquello que más nos interese y que conduzca a cada usuario a la conversión. Es decir, en este punto habrá que definir cuáles son nuestras micro-conversiones y cuál es su relación con la macro-conversión final (cómo nos ayudan a conseguirla). Las micro-conversiones son muy variadas y específicas de cada página web. 

• Visitas a la página de Quiénes Somos
• Visitas a la página de gastos de envío y/o condiciones de devolución
• Visitas a nuestros perfiles de las diferentes redes sociales
• Visitas que se registran en nuestra newsletter
• Visitas que solicitan más información
• Visitas que se descargan nuestro catálogo en pdf
• Visitas que visualizan un vídeo
• Visitas que se quedan más de un tiempo determinado
• Visitas que se interesan por la publicidad de la página web
• Visitas que leen el apartado de noticias/blog
• Visitas que ven la página con nuestras tiendas/oficinas/teléfono
• Visitas que utilizan el chat
• Visitas que miran más de una sección
• Visitas que dejan un comentario en la ficha de producto
• Visitas que comparten un producto desde la ficha de producto
• Un largo etcétera

No se trata de determinar todas las acciones que se pueden llevar a cabo en la web sino de dividir el sitio web en ‘tareas’. No siempre que se completen estas tareas se alcanzará la macro-conversión, pero precisamente por eso es interesante medir las más adecuadas y aprender cómo nos ayudan a conseguir nuestro objetivo final.

¿Si desciende nuestra tasa de conversión final también lo hacen nuestras micro-conversiones? ¿Si aumentamos las micro-conversiones aumenta también la tasa de conversión? ¿Qué relación tienen nuestras micro-conversiones con la macro-conversión?

Una vez que hayamos analizado las métricas de manera global hay que segmentarlas por nuestros intereses principales para encontrar en qué se parecen y en qué se diferencian cada uno de dichos segmentos. Los más importantes tendrán que ver con la captación del usuario (nuevos vs. recurrentes; fuentes de origen), con el sitio web en sí (categorías, productos) y, por supuesto, con la conversión (los que convierten en esa visita vs. los que no).

Por ejemplo, imaginemos que tenemos una tienda online de artículos deportivos. Planificamos nuestra medición y perfilamos nuestro mapa del sitio web de la manera que apreciamos en la figura 3. 

Supongamos que obtenemos las siguientes conclusiones:

• Lo normal es que los usuarios que visiten un único producto (por el que han entrado en un primer momento), visualicen el vídeo y consulten los gastos de envío acaben completando la compra.

• Los que aterrizan en una landing page de un producto determinado no se andan con complicaciones: Veni, Vidi, Vici. Seguramente en alguna de sus visitas anteriores ya hayan consultado los detalles del producto y ahora se limiten a comprarlo directamente.

• Nadie utiliza la página de composición del producto, pocos se ven seducidos por nuestras redes sociales y casi todos los que compran han ampliado la foto del producto.

¿Y para qué sirve toda esta información? Para ver nuestro sitio web de forma completamente diferente; es decir, para verlo según los ojos de los usuarios. Si además empezamos a segmentar esta información, podremos determinar qué tipo de usuarios hace qué tareas y obrar en consecuencia. Segmentaremos por fuente de origen, por productos, por landing pages, por usuario recurrente… difícil será que no encontremos comportamientos que nos permitan actuar.

Aprendamos de nuestros usuarios y de lo que hacen en nuestra tienda online para detectar rápidamente los cuellos de botella que dificulten la conversión, para priorizar cambios con mayor garantía de éxito en lugar de dar palos de ciego. Facilitemos a los usuarios todos los puentes posibles para entenderles y obtener el máximo de su experiencia en nuestra web.

Por Gema Muñoz, experta en analítica web (sorprendida.es) @sorprendida