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Do not speak Spanish?.

Creo que hay pocos analistas webs y profesionales del marketing online generalmente que no estén totalmente enamorados de los embudos de conversión. Pocas herramientas son tan claras y efectivas a la hora de progresar nuestras conversiones en la página web. Las visitas llegan a nuestra web, entran en el embudo y, poco a poco, van perdiéndose a medida que avanzan por el mismo hasta que consiguen la meta. Sí, los embudos de conversión son excelentes para detectar problemas de conversión y mejor aún: solucionarlos.

Pero la realidad es que los embudos de conversión no son herramientas que hagan magia. Muchas personas los utilizan, sí, pero una vez los tenemos definidos y configurados son pocos los que son capaces de entender los inconvenientes que se les están mostrando y menos aún como solventarlos. Tendemos a buscar la solución fácil, quedarnos con el dato que nos aparece en pantalla y sacar conclusiones que un sinnúmero de veces tienen mucho más de suposición que de análisis real de los datos. Y esto es pues el embudo en sí es solo el principio, una vez empezamos a ver como se comportan los usuarios en exactamente el mismo llega la hora de analizar cada uno de sus pasos.

Qué es realmente un embudo de conversión

También conocidos como Funnels (por su nombre en inglés) los embudos no son otra cosa que una correlación de datos que recogemos a lo largo de un proceso de conversión. Este proceso en páginas web acaba siempre y en todo momento siendo una correlación de páginas vistas o bien acciones que sabemos que se van a generar para poder llegar a una conversión específica. Así estos embudos son en análisis de lo que hace el usuario antes de conseguir una conversión, lo que nos permite evaluar 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 y en toda circunstancia los próximos pasos para poder realizar su compra:

• Añadir un factor al carrito
• Previsualizar carrito
• Indicar datos personales
• Indicar datos de envío
• Confirmar la compra
• y efectuar el pago

Nuestro objetivo es solo contabilizar cuantos pagos se han realizado, no obstante 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 realizando la compra.

Así pues 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 comprender ese paso:

• Cuantas páginas visitas, visitas o usuarios llegaron a ese paso
• Cuantos pasan de un paso al siguiente
• Hacia que páginas fuera del embudo van los usuarios (puntos de fuga)
• Desde que páginas llegan a distintos pasos del embudo (puntos de entrada)
• Como son todos estos valores para distintos segmentos del tráfico (medios, móviles, géneros de visita, etc)
• Y otras métricas que puedan interesarnos (tiempo en todos y cada paso, acciones dentro de un paso, vuelas atrás, etc.)

Si lo pensamos bien, la cantidad de datos que podemos apreciar saber de cada paso es enorme y en todos y cada proyecto puede ser realmente diferente. Hay unos estándares básicos a observar como pueden ser usuarios y puntos de fuga pero sin duda eso no es todo cuanto podemos querer saber de un embudo...

Los embudos de Google Analytics apenas nos sirven para examinar nuestros pasos

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 tremendamente fácil. Además sus gráficos de embudos son de los informes más atractivos que nos permiten ver... enamoran a todos y cada uno de los ejecutivos y nos dejan sacar conclusiones (insensatas o no) muy rápidamente.

Un embudo en Google Analytics para una web de hoteles:

En los embudos de analytics (tan bonitos ellos con todo ese verde y colorado) se nos destacan 4 informaciones sobre cada paso:

• Usuarios que llegan al paso (que no visitas ni páginas vistas)
• Porcentaje de usuurios que alguna vez pasaron al siguiente paso (que no visitas ni páginas vistas)
• Primera página de entrada del usuario en el embudo
• Y ultima página de salida del embudo (si es que no cumplió objetivo o bien siguió al siguiente paso)

Si duda, para lo poco que cuesta sacar la información esta resulta muy relevante. Pero como os decía esto no es un análisis del embudo... podemos ver pasos a los que a los usuarios les cuesta llegar y detectar puntos de fuga pero no realizar un análisis real de la problemática de nuestros embudos.

Los inconvenientes de los embudos de Google Analytics son muchos y bastante graves:

• 1. Se fundamentan siempre y en toda circunstancia en usuarios, una métrica que seguramente no será la que empleemos en otros informes (el resto de G.A. tiende a utilizar visitas) y solo puede trabajar con usuarios y nada más
• 2. Los valores sobre cuantos usuarios pasan al siguiente paso o la página de fuga son muy relativos debido a este foco en los usuarios: Podríamos tener un usuario que ha entrado diez veces en el embudo, que 9 de esas veces saliese por páginas distintas y en la décima convirtiese y el embudo de Analytics nos mostraría un usuario que ha pasado por todos y cada uno de los pasos sin provocar puntos de fuga (pues nos enseña le valor máximo alcanzado por usuario y no la actividad real en las páginas
• 3. Los embudos no pueden segmentarse ni analizarse. En los embudos tenemos la información tal cual nos viene dada y no podemos trabajar con ella. Nada de segmentos, nada de examinar otras métricas, nada de trabajar la información... Son tan raros que ni siquiera podemos sacarla vía API para trabajarla.
• 4. La contabilización de pasos, a veces es errática. En embudos sin pasos obligatorios, cuando un usuario entra en el primer paso y llega a un paso superior o bien transforma el embudo se autocompleta si bien el usuario no haya cumplido los pasos intermedios. Esto es por el hecho de que como contabiliza usuarios totales Gooogle Analytics nos mostrará por donde entró el usuario y hasta donde llegó del embudo con lo que no tiene otra forma de mostraros un usuario que comienza, por en medio se marcha y luego acaba (si lo mostrase veríamos dos usuarios: uno que entra y se marcha y otro que convierte directamente lo cual tampoco sería adecuado puesto que duplicaría usuarios). Por este motivo en ocasiones en embudos con pasos imposibles podemos ver como estos en ocasiones se autorrellenan

Con todos estos problemas esta claro que los Embudos de Analytics están realmente bien (pues lo están, me agrada criticar pero realmente los utilizamos cada día por algún motivo) pero no son suficientes para hacer un análisis serio de lo que sucede en el embudo... Necesitamos saber más...

Qué pasa cuando no investigas más tus embudos

El problema de quedarse en los embudos de 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 enseña no sabemos gran cosa del proceso de coversión. Sí, podemos detectar puntos de fuga y cerrarlos. Sí, podemos saber que cierto paso o bien formulario son el problema por el que los usuarios no terminan de transformar. Mas a partir de ahí todo son suposiciones...

• "Los usuarios no pasan del carrito porque no entienden como hacerlo y el botón está muy escondido": ¿Necesitabas un embudo para ver eso? ¿No será que lo habías visto y ahora te apoyas en el embudo para decirlo?
• "La mayor pérdida de tráfico es en el instante del pago, eso serán usuarios que solo querían ver el costo del producto": Em... y te quedas tan ancho con esta afirmación ¿no?
• "Los usuarios caen justo cuando les solicitamos el documento nacional de identidad, así que el documento nacional de identidad es el problema". Claro, porque eso es lo que dice el embudo ¿no? tiene una línea que dice: "salidas por ver que les solicitaron DNI".

Y así mil casos... No afirmo que detectar 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 bien no se han tomado.

Qué deseamos examinar verdaderamente en un embudo para sacar conclusiones

Existen tres focos primordiales que podemos querer aplicar al analizar en un embudo y que nos alertarán sobre posibles inconvenientes de forma mucho más específica.

• El análisis de la página que conforma el paso: Qué hacen los usuarios en tal página
• La influencia que puede tener en el proceso de decisión del usuario los distintos elementos que les mostramos
• Y el análisis del embudo para diferentes tipologías de tráfico

Bajo estos prismas vamos a poder realmente saber que sucede en nuestras páginas, que elementos de persuasión marchan y que géneros de usuarios son los que realmente ofrecen más dificultades para convertir. Con estos 3 análisis realizados si que vamos a poder efectuar aseveraciones fundamentadas en datos. Veamos puesto que como efectuar este tipo de análisis...

Análisis de las páginas de los pasos

Para los pasos que queramos examinar (o sea, aquellos en los que detectamos posibilidades de mejora en el embudo fácil) es necesario poder saber que hacen los usuarios en exactamente los mismos.

Aquí las herramientas a emplear pueden ser múltiples, todas y cada una destinadas a comprender como interactúa el usuario con nuestro paso.

• 
  en este paso.
  

  Una opción que nos permitirá saber lugar 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 usar segmentos para poder ver exactamente por donde sale cada género de tráfico.

  
  
  
  
• 
  Si las opciones que damos al usuario para seguir son muy complejas podemos facilitarlas con unusados en el paso
  

  Esto nos permitirá conocer cuales son los recursos de navegación que más interesan a los usuarios: que botones emplean, que menús les llaman la atención, etc.

  
  
  
  
• 
  Para medir al detalle ciertos pasos complejos puede resultar muy útil medir mapas de clics, scroll, 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 sucede en nuestra página podemos utilizar diferentes herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu propia versión deo (si quieres ver vídeos completos de comportamiento) utilizar el espectaculardonde puedes perder días enteros pero aprender mucho de tus visitas

  
  
  
  
• 
  Por último, con implementaciones avanzadas sobre tus formularios puedes comprender realmente como se usan por los usuarios
  

  Aquí son validas desde implementaciones a medida de analytics (acontecimientos o páginas vistas virtuales) a herramientas especializadas comooque llevan a otro nivel el análisis de formularios.

  
  
  
  

Una opción que nos permitirá saber lugar desde el que entran a este paso y a donde van tras exactamente el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo aunque 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 emplear segmentos para ver exactamente 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 Analytics (analitica de página) es un buen punto de inicio, sobretodo si activamos elpara diferenciar mejor nuestros links. marketing digital valencia más y progresar el detalle de lo que pasa en nuestra página podemos usar distintas herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu propia versión deo (si deseas ver vídeos completos de comportamiento) usar el espectaculardonde puedes perder días enteros pero aprender mucho de tus visitas

Aquí son validas desde implementaciones a medida de analytics (acontecimientos o 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 verdaderamente 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 en que te da la sensación de que "tal" elemento no se ve sino tendrás acceso a todo lo que verdaderamente hacen tus usuarios y lo que no hacen.

Influencias en el proceso de decisión

Otro nivel de análisis es conocer realmente como influyen distintas gestores de contenido e-commerce , elementos o bien simplemente 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 aquéllas que resaltan 2 por encima de todas y cada una de las demás:

• 
  El Testing (A/B o bien multivariante)
  

  Una herramienta esencial para avalar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la página web normalmente se producen hipótesis pero en vez de llevarlas a cabo se procuran corroborar a base de distintos tests que prueben que realmente 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.

  
  
  
  
• 
  El Análisis Cualitativo
  

  Donde se sale del cajón de los datos automáticos para pasar a consultar de forma directa a usuarios sobre sus opiniones, experiencias y satisfacción.

  
  

  Este análisis en embudos podemos efectuarlo de dos formas. Por un lado podemos contratar una batería de respuestas genéricas con opciones como el conocidoo aun 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 emplear encuestas web. En este caso ya no solo para clasificar 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 podemos tirar por el análisis cualitativo manual:

  
  
  • O provocando la encuesta nosotros mismos programándola en la web
  • o, si en el paso de abandono ya disponíamos del correo electrónico o bien teléfono del usuario, contactando con el más adelante para proponerle la encuesta
  
  

Una herramienta esencial para avalar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la web generalmente se generan hipótesis mas en lugar de llevarlas a cabo se intentan corroborar a base de diferentes tests que demuestren que realmente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.

Para realizar estos tests podemos usar las implementaciones deo su versión parau decantarse 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 dos formas. Por una parte podemos contratar una batería de contestaciones 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 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 todo momento podemos tirar por el análisis cualitativo manual:

• O provocando la encuesta mismos programándola en la web
• o, si en el paso de abandono ya disponíamos del email o bien teléfono del usuario, contactando con el más adelante para proponerle la encuesta

Ambas opciones son un trabajo lento y requieren un volumen de visitas grande para poder obtener resultados (lo que en algunas webs lo hace más lento incluso). A cambio recibimos unos resultados de una calidad asombrasa: tanto por su capacidad de validar hipótesis que nos saquen el mundo de las opiniones para percibir feedback real de los usuarios que termine aun convirtiéndose en insights para nuestro negocio.

Análisis de tipologías de tráfico en el embudo

Esta parte, más próxima a los datos de Analytics a los que una mayor cantidad de gente está acostumbrada, no acostumbra a realizarse por las limitaciones de los propios embudos de Google Analytics. Y resulta bastante curioso... Por una parte nos esforzamos en crear nuestros segmentos y también informes personalizados a medida de nuestro negocio y por otro, en el momento en que nos hallamos con los embudos, nos conformamos con lo que nos viene dado. La solución a nuestros problemas es muy simple: queremos embudos, mas no como nos los ofrece Analytics.

¿Cómo lograr embudos en Analytics más versátiles?

Existen dos formas de conseguir estos embudos fuera de la interfaz de embudos de objetivos que nos ofrece analytics. Las dos son muy similares y nos permitirán salvar el problema principal de los embudos: el trabajo con otras métricas aparte de los usuarios y la segmentación del tráfico que examinamos.

• 
  Opción 1: Objetivos de paso.
  

  Se trata simplemente 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 personalizado usando los distintos objetivos (paso 1, paso 2, paso 3, etc.) como métricas a observar veremos el propio embudo pero en horizontal y tendremos ya la capacidad de fraccionarlo al trabajar este con visitas y no con usuarios.

  
  
  
  
• 
  Opción 2: Con segmentos basados en página vista
  

  Aún más potente, sobretodo si estamos habituados 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 Analytics permitiéndonos acceder a cualquier dato: visitas, usuarios, medios y landings de entrada, dispositivos, resoluciones de pantalla, etc.

  
  
  
  

Se trata sencillamente crear un propósito para cada paso del embudo en lugar de intentar resumir todo el embudo en un único paso. Así, al crear entonces un informe personalizado usando los distintos objetivos (paso 1, paso dos, paso tres, etc.) como métricas a observar vamos a ver el propio embudo pero en horizontal y vamos a tener ya la capacidad de segmentarlo 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 mediante 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 Analytics permitiéndonos acceder a cualquier dato: visitas, usuarios, medios y landings de entrada, dispositivos, resoluciones de pantalla, etc. desarrollo paginas web madrid /p>

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.

En en análisis de embudos lo esencial es la caída y no el volumen de visitas

Cuando realizamos este análisis es muy común (por costumbre) procurar 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 marchan perdiendo conforme 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 puesto que 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 inconveniente de este embudo está en el paso de búsqueda a visualización de producto... Sin embargo cuando comenzamos a trabajar con porcentajes de caída, vemos resultados muy distintos.

Interesante ver donde está realmente el problema, ¿verdad?

Examinando nuestros embudos por segmentos

El trabajo de veras en este género de análisis empieza cuando empezamos a visualizar nuestros embudos filtrados por diferentes segmentos significativos, o sea, segmentos en donde sepamos que la experiencia de usuario o bien la intención de adquiere cambia. Algunos ejemplos clásicos de estos segmentos serían:

• Tráfico con adquiere ya efectuada anteriormente
• Nuevas visitas o bien visitas recurrentes
• Distintos posibles diseños (por dispositivo móvil o bien por resolución de pantalla en diseños responsive)
• Tráfico de cieta tipología o bien de campañas (branding, producto, interés genéricos, etc.)
• Landings de entrada (o)
• Otros criterios de comportamiento (vio x página, usó X recurso, etc.)

Al final, debemos buscar aquellos segmentos en los que un cambio de porcentaje de caida en un paso específico (el que estamos examinando) nos lleve a una conclusión. El ejemplo más sencillo sería ver como reacciona el embudo ante tráfico móvil vs de escritorio para descubrir si alguno de los 2 diseños es el autor del problema en dicho paso.

Como ya antes el análisis por volúmenes globales no nos servirá de mucho, siendo mucho más adecuado examinar los embudos segmentados por sus porcentajes de caída en todos y cada paso. Como os decía, versiones móviles y de escritorio suelen demostrar inconvenientes en pasos distintos:

Realizando este trabajo con gran cantidad de segmentos podemos llegar a entender mucho más sobre nuestras caídas entre pasos. Sumar a esta información un análisis de página o de la intención de adquiere también segmentado por los mismos criterios puede darnos conclusiones valiosísimas y evitarnos muchos errores futuros.

Examinando los valores de dimensión en nuestros embudos

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, palabras clave, landings, etcétera) nos pueden dejar claro como afectan las campañas al paso por los embudos y verdaderamente 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 conveniente pues 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 entenderlas con este tipo de visualizaciones. En estos casos ni siquiera un informe por la metrica de caída en el paso va a asistirnos. Lo que tenemos que comprender es que lo que buscamos con esta información es visualizar como cambia la distribución de dimensiones en cada paso (para poder ver como unas se comen a otras conforme avanza el embudo) y para esto la visualización idónea es a través de un gráfico de barras porcentuales y no absolutas:

Lo como nos deja ver mucho mejor como se comportan las distintas dimensiones en los pasos.

Conclusión

Como comentaba al principio del post, los embudos de conversión son una herramienta alucinante y con un sinnúmero de aplicaciones. Podemos llegar a progresar mucho nuestros resultados trabajandolos correctametne. No obstante, si no vienen acompañados de un análisis adecuado su empleo es peligroso: abre demasiadas puertas a la opinática que ya es de por si acaso demasiado grande en la mayor parte de las compañías. 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. Pensar que el planeta de los embudos de conversión se reduce a los simples embudos de objetivos de Analytics es un enorme error que nos hará perder muchas ocasiones de negocio.

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