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CRO Práctico
Guía para la mejora de conversión profesional
en tu e-commerce
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• Autor de “CRO. Diseño y ...
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Trasladar nuestros objetivos
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digitales de las que podamos
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Sin objetivos no es posible
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Analítica digital cuantitativa
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Uso de analítica cualitativa:
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Conocer los FUDs (Fears,
Uncertainties, Doubts) y
emplear el diseño para
reducirlos
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FUD es el acrónimo de:
1. Fear. Miedo.
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En general, en retail, las principales dudas o miedos que...
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Ahora tenemos datos y
contexto, y podemos formular
hipótesis que expliquen la
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Una hipótesis es algo que se supone y a lo que se le otor...
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La hipótesis debe ser descriptiva pero breve e implicar u...
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A la hora de proponer
acciones, propongamos un
conjunto de 15-20 acciones y
prioricemos en función del
esfuerzo-valor
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¿Qué tipo de acciones
podemos plantear? De lo
sencillo (cambiar un CTA) a lo
complejo (rediseñar un
checkout)
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Definir el escenario del test - método científico:
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Definir el escenario del test - ficha de test:
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Resultados:
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Un briefing / ficha / dossier de testing debe contener:
1. ...
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El problema del volumen de tráfico:
¿Puedo hacer A/B testi...
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El tipo de test:
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Como interpretar los resultados:
El objetivo de un test /...
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Mejora en envío de lead:
56eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
Mejora en add to basket en e-commerce:
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Mejora en recomendaciones en e-commerce:
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El CRO no termina. Es un ciclo
de iteraciones para mejorar el
rendimiento de nuestro
producto digital / e-commerce
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Datos, contexto, hipótesis,
acciones, test y mejora
continua. Comenzad en el CRO
con un problema sencillo e id
evolucio...
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Muchas gracias!
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CRO Práctico: Guia accesible para la mejora de conversión en e-commerce y negocios digitales.

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Presentación empleada en el evento eCommerce Success Barcelona en noviembre de 2018 para explicar y hacer accesible una metodología básica de CRO para e-commerce y negocios digitales.

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CRO Práctico: Guia accesible para la mejora de conversión en e-commerce y negocios digitales.

  1. 1. CRO Práctico Guía para la mejora de conversión profesional en tu e-commerce E-commerce Success BCN / World Trade Center Ricardo Tayar | @rtayar 19 / 11 / 2018
  2. 2. 2eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Ricardo Tayar • CEO en Flat 101 • Autor de “CRO. Diseño y desarrollo de negocios digitales” • Autor del único estudio profesional sobre conversión en España, con tres ediciones realizadas: 2016, 2017 y 2018. • 20 años de experiencia en el sector digital como analista y arquitecto de soluciones de conversión y mejora
  3. 3. 3 URL para descargar el estudio: bit.ly/estudio2018
  4. 4. 4eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
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  6. 6. 6eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  7. 7. 7eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar ¿Qué es el CRO? Algunas cosas que suelen oirse: • “El CRO es UX para e-commerce” • “El CRO es hacer A/B testing” • “El CRO es usabilidad para vender más” • “El CRO es persuasión” • “El CRO es el uso de la analítica para mejorar” • “El CRO es UX hacking (dark patterns)”
  8. 8. 8eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El CRO es una metodología orientada a mejorar el rendimiento y eficiencia (conversión) de un negocio digital basada en el análisis datos, detección de ineficiencias, diseño de acciones correctoras, testing,medición e implementación. Es una disciplina de enfoque holístico (del griego holos = entero) que se nutre de las áreas de trabajo digitales tradicionales: UX, tráfico, analítica digital, desarrollo… y del conocimiento del negocio sobre el que estamos trabajando.
  9. 9. 10eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  10. 10. 11eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  11. 11. 12eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  12. 12. 13eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  13. 13. 14eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El CRO (Siglas de Conversion Rate Optimization) es una metodología / técnica consistente en: 1. Identificar ineficiencias / puntos de mejora en un producto digital 2. Elaborar hipótesis acerca de esas ineficiencias 3. Diseñar y desarrollar acciones orientadas a la mejora de las métricas de negocio del producto digital 4. Testar / comprobar que las acciones diseñadas son ciertas y válidas para la mejora en el momento temporal en el que nos encontramos 5. Implementar dichas mejoras, una vez validadas, en el producto digital sobre el que estamos trabajando
  14. 14. 15eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El objetivo final de un proyecto de CRO es amplio y estratégico: obtener el mejor rendimiento posible (en términos de negocio) de un producto digital con los recursos de los que disponemos para ello, manteniendo o mejorando la satisfacción del usuario. Por lo tanto, no debemos centrarnos tanto en el ratio de conversión, ya que es una métrica engañosa, y sí centrarnos mucho más en la rentabilidad del proyecto y sus tendencias en esa línea. La paradoja es que podemos mejorar la rentabilidad de un proyecto con peores métricas de conversión y podemos empeorar su rentabilidad con mejores métricas de conversión.
  15. 15. 16eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El escenario habitual de un proyecto de CRO suele ser: 1. Nuestro ratio de conversión no es bueno y queremos mejorarlo. 2. No alcanzamos nuestros objetivos de ventas y queremos mejorar. 3. Nuestra rentabilidad desciende y hemos de revertir la situación. 4. Creemos que nuestro ratio de conversión debería ser de X y no lo logramos. 5. Necesitamos incorporar un proceso de mejora continua, de iteraciones recurrentes en nuestro producto digital. 6. Estamos haciendo todo bien pero no alcanzamos nuestros objetivos. 7. La competencia nos está quitando cuota de mercado y hemos de recortar distancia.
  16. 16. 17eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El primer paso en la optimización de un producto digital es detectar de manera fiable y contrastada donde está fallando ese producto. Para ello, disponemos de 4 grandes fuentes de datos de cara a identificar esas ineficiencias: 1. Análitica digital cuantitativa 2. Analítica digital cualitativa 3. UX Research 4. Neurotesting Y además contamos con las buenas prácticas propias de cada sector o de cada tipología de producto digital.
  17. 17. 18 Trasladar nuestros objetivos de negocio a métricas digitales de las que podamos hacer seguimiento
  18. 18. 19 Sin objetivos no es posible mejorar nada, porque no sabemos hacia donde vamos
  19. 19. 20eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Analítica digital cuantitativa Hablamos de dimensiones y de métricas, de cuantificación y de volúmenes, de medición basada en hits / sesiones / usuarios que recogen herramientas como Google Analytics, Adobe Analytics, Webtrekk, Piwik, etc. ¿Donde debemos mirar para localizar posibles ineficiencias? En caso de que busquemos ineficiencias generales del sistema: 1. Categoría de dispositivos 2. Sistemas operativos 3. País 4. Fuentes y medios de tráfico 5. Líneas de negocio
  20. 20. 21eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  21. 21. 22eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  22. 22. 23eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar En caso de que busquemos ineficiencias en upper funnel -transacción hacia el funnel de conversión- nos encontramos con grupos de páginas / pantallas con objetivos transaccionales pero no de venta, donde hay que profundizar en navegación, y donde por tanto es interesante revisar: 1. Porcentaje de rebote 2. Click en elementos (eventos) 3. Profundidad de scroll (evento) 4. Medición de tiempo
  23. 23. 24eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  24. 24. 25eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar ¿Qué es esta métrica?, ¿cómo está siendo medida? Debemos conocer la implementación para valorar la métrica. Solo teniendo eso en cuenta podemos darle un valor correcto a cada métrica: comprender qué mide y como se ha implementado la herramienta
  25. 25. 26eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Teniendo en cuenta que esta tipología de página (categoría / parrilla) debería tener un nivel de transacción alto (conducir a producto) y por tanto un porcentaje de rebote bajo, ¿qué está sucediendo en esta URI en concreto? En este caso, un rebote alto es indicador de mala calidad general en esa transacción. Clic en esa URI para ver más detalle.
  26. 26. 27eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  27. 27. 28eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  28. 28. 29eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Añadir una dimensión secundaria (en este caso Fuente / Medio) nos permite comprender que no todas las tipologías de tráfico se comportan de la misma forma en la misma landing, aunque ésta tenga un único objetivo.
  29. 29. 30eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar En esta tipología de tráfico concentramos un alto volumen de rebote, aunque, en teoría, debería ser un nivel de rebote bajo, dado que hablamos de una landing diseñada en teoría para distribuir tráfico.
  30. 30. 31eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Hemos encontrado una landing de destino en la que una determinada tipología de tráfico ofrece un rendimiento muy inferior a la media, ¿es un problema específico de esa landing o un problema general de la tipología de tráfico respecto a nuestro sistema de captación? Continuemos investigando y segmentando datos.
  31. 31. 32eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar
  32. 32. 33eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Revisando las métricas generales de fuente y medio encontramos que la misma tipología de tráfico que ofrecía un mal rendimiento en la landing específica que hemos analizado ofrece un rendimiento general muy por debajo de las medias en términos de conversión y métricas de navegación, lo que parece indicar una captación inadecuada con este medio / fuente.
  33. 33. 34eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Ahora tenemos otra perspectiva: una fuente / medio de tráfico que con 232.000 sesiones ha conseguido 9 transacciones por importe de 5.800 € con un ratio de conversión a venta inferior a 0,01%. En condiciones dentro de la media, 232.000 sesiones deberían haber convertido a venta a un 0,64%. Eso son 1.484 transacciones. 1.484 transacciones a 596,21 € por transacción = 884.775 €.
  34. 34. 35eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Uso de analítica cualitativa: 1. Scrollmap. 2. Clicmap / Tapmap. 3. Attention map (solo desktop). 4. Mouse movement map (solo desktop).
  35. 35. 36 Conocer los FUDs (Fears, Uncertainties, Doubts) y emplear el diseño para reducirlos
  36. 36. 37eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar FUD es el acrónimo de: 1. Fear. Miedo. 2. Uncertainties. Incertidumbres. 3. Doubts. Dudas. La pregunta que debemos hacernos es ¿en el proceso de información, interés o contratación de mi servicio / producto qué es lo que genera miedo, incertidumbres o dudas?
  37. 37. 38eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar En general, en retail, las principales dudas o miedos que pueden surgir en un potencial cliente van a ser: 1. ¿Esta empresa / marca es de confianza? 2. ¿Cómo me va a llegar el producto? 3. ¿Qué sucede si algo no es como yo pensaba? 4. ¿Con quien contacto para tener más detalle de sus productos / servicios? 5. ¿Dónde están? 6. ¿Cómo se gestionan las devoluciones si algo no me gusta? 7. ¿El producto es exactamente el que estoy buscando? 8. ¿Como verifico la calidad del producto o servicio?
  38. 38. 39 Ahora tenemos datos y contexto, y podemos formular hipótesis que expliquen la ineficiencia detectada
  39. 39. 40eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Una hipótesis es algo que se supone y a lo que se le otorga un cierto grado de posibilidad para extraer de ello un efecto o una consecuencia. Las hipótesis no necesariamente son verdaderas, pueden o no serlo, pueden o no comprobarse con hechos. Son explicaciones tentativas. No los hechos en sí. Al formular una hipótesis lo que buscamos es una posible explicación de algo, una teoría sobre el por que se está produciendo un determinado efecto, partiendo de esa causa identificada o que creemos haber identificado. Se trata de una explicación teórica que deberemos validar empleando, generalmente, el método científico.
  40. 40. 41eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar La hipótesis debe ser descriptiva pero breve e implicar una consecuencia, y debe partir de una base construida en base a datos o a observación de un comportamiento que constituye un patrón. Ejemplo: “Si mejoramos la arquitectura de información los usuarios localizarán más fácilmente los productos, con lo que se reducirá el rebote y habrá una mayor proporción de usuarios que comenzarán el proceso de compra” Ejemplo: “Los usuarios tienen dificultades en localizar los productos que buscan, por lo que el porcentaje de rebote es alto y nuestro lower funnel es bajo y no conducimos a una buena cantidad de usuarios al proceso de compra”
  41. 41. 42 A la hora de proponer acciones, propongamos un conjunto de 15-20 acciones y prioricemos en función del esfuerzo-valor
  42. 42. 43 ¿Qué tipo de acciones podemos plantear? De lo sencillo (cambiar un CTA) a lo complejo (rediseñar un checkout)
  43. 43. 44eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Definir el escenario del test - método científico: Variable independiente: Es la que se estudia y modifica, y que afecta a los resultados. Debe poder controlarse. Ej clásico: la alimentación. Ej digital: la arquitectura de información. Variable dependiente: Depende de la variable independiente y refleja los cambios producidos en esta. Ej clásico: el peso. Ej digital: el porcentaje de rebote. Variables controladas: Variables adicionales que se mantienen bajo control durante la ejecución del test para garantizar su mínima volatilidad y máxima fiabilidad. Ej clásico: la actividad física. Ej digital: lanzamiento de campañas.
  44. 44. 45eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Definir el escenario del test - ficha de test:
  45. 45. 46eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Definir el escenario del test - ficha de test:
  46. 46. 47eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Resultados:
  47. 47. 48eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Un briefing / ficha / dossier de testing debe contener: 1. Hipótesis, acompañada de los datos y racional que la sustentan. 2. Objetivos del test. 3. KPIs en las que va a impactar el test y efecto que esperamos conseguir. 4. Segmentos de tráfico / usuarios a los que se dirige el test. 5. Landings / layouts / procesos objeto del test. 6. Periodo de tiempo de ejecución del test.
  48. 48. 49eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El problema del volumen de tráfico: ¿Puedo hacer A/B testing si no tengo volumen de tráfico suficiente para alcanzar un grado de significancia / fiabilidad alto?, ¿debo hacerlo?, ¿el A/B testing es solo para proyectos grandes?
  49. 49. 50eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar El tipo de test: A/B Test: Solo se modifica una variable dentro del experimento,. lo que permite, en teoría, obtener mucha fiabilidad de atribución vinculada al efecto. MVT Test: Varias variables se combinan entre sí dentro del mismo test de manera dinámica y programada. Split Test: Dos o más modelos que guardan poca similitud entre sí o donde se cambian múltiples variables a la vez. Personalización: Múltiples variables son tenidas en cuenta para generar no un test, sino una experiencia ajustada a las variables que han podido leerse e interpretarse.
  50. 50. 51eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Los segmentos y la distribución: Los principales segmentos a tener en cuenta son: Desktop / Smartphone: Una misma solución puede resolverse de forma muy diferente en desktop / smartphone, generando resultados muy dispares y pudiendo generar una paradoja de Simpson a la hora de interpretar resultados. Paises: Un mismo experimento puede arrojar resultados muy diferentes en distintos paises, dadas las fracturas culturales. Líneas de negocio: Un mismo test puede arrojar resultados muy diferentes si un producto es de compra impulsiva y otro es reflexiva, aunque estén bajo el mismo entorno. Tipologías de tráfico: Adwords se orienta a visitas de primer cliente. Directo o SEO branded son ya clientes. El mail suele tener ratios altos. Resultados muy diferentes.
  51. 51. 52eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Los segmentos y la distribución: Los principales segmentos a tener en cuenta son: Momento temporal: Cada negocio digital tiene picos y valles en sus momentos de ventas / conversión. El momento puede generar resultados con variantes muy pronunciadas: rebajas, Navidad, festivos locales, etc. Factores exógenos: Situaciones sociopolíticas / mercado / segmento de usuarios que pueden alterar el escenario del test. Usuarios con login o sin: Un usuario con login tiene un valor diferente y reacciona de manera distinta a los test orientados a push, por ejemplo. Climatología: En determinados modelos de negocio, el clima es un factor crítico en términos de demanda y venta de los productos / servicios que ofrecemos.
  52. 52. 53eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar La herramienta para ejecutar el test: • Optimize (Google) • Optimizely / Optimize X • Visual Website Optimizer • A/B Tasty • Qubit • Target • Maximizer • Convert
  53. 53. 54eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Como interpretar los resultados: El objetivo de un test / experimento es poder demostrar con datos consistentes la idoneidad de una acción en un determinado contexto (interpretación bayesiana), para garantizar una mejora en el rendimiento una vez pase a producción. Otro objetivo es incorporar el test y la experimentación como parte de un proceso agile de diseño de productos digitales, como una herramienta que permite aprender e identificar patrones que representan con fiabilidad la posibilidades de mejora. Para ello los datos deben ser muy bien contextualizados, atendiendo sobre todo a si el test ha sido éxito, fracaso o nulo.
  54. 54. 55eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Mejora en envío de lead:
  55. 55. 56eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Mejora en add to basket en e-commerce:
  56. 56. 57eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Mejora en recomendaciones en e-commerce:
  57. 57. 58 El CRO no termina. Es un ciclo de iteraciones para mejorar el rendimiento de nuestro producto digital / e-commerce
  58. 58. 59 Datos, contexto, hipótesis, acciones, test y mejora continua. Comenzad en el CRO con un problema sencillo e id evolucionando poco a poco.
  59. 59. 60eCommerce Success BCN / CRO Práctico / Ricardo Tayar / @rtayar Muchas gracias! Más información: ricardo@flat101.es 91 635 52 47

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