{"id":704,"date":"2012-04-17T08:30:21","date_gmt":"2012-04-17T06:30:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.logorapid.com\/branded\/?p=704"},"modified":"2014-12-04T11:32:29","modified_gmt":"2014-12-04T09:32:29","slug":"que-hay-dentro-de-una-tasa-de-conversion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.logorapid.com\/branded\/que-hay-dentro-de-una-tasa-de-conversion\/","title":{"rendered":"Qu\u00e9 hay dentro de una tasa de conversi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 es la tasa de conversi\u00f3n? Para cualquiera que tenga una tienda online, la respuesta es muy f\u00e1cil: es el n\u00famero de pedidos dividido por el n\u00famero de visitantes \u00fanicos<\/strong> en un periodo de tiempo.<\/p>\n

\"Tasa<\/p>\n

F\u00e1cil, \u00bfno? Y adem\u00e1s nos permite comparar tiendas<\/strong>, y ver qu\u00e9 tal est\u00e1n funcionando. Sencillo y muy \u00fatil.<\/p>\n

\u00bfO quiz\u00e1s no es tan sencillo? Tal vez no deber\u00edamos contar todos los pedidos como si fueran iguales. \u00bfEstamos mezclando pedidos de equipos nuevos con pedidos de suministros (con diferencias de importe en proporci\u00f3n de 1 a 10)? \u00bfEstamos contando como pedidos simples solicitudes de muestras gratuitas?<\/p>\n

O quiz\u00e1s son los visitantes los que no deber\u00edamos juntar. \u00bfDa lo mismo que los visitantes vengan de Google, de un banner, o de Facebook? \u00bfNos dejan el mismo margen? \u00bfNos cuesta lo mismo conseguir un pedido?<\/p>\n

No da lo mismo. La tasa de conversi\u00f3n es la suma ponderada de una serie de tasas particulares<\/strong>, que corresponden a segmentos distintos de clientes, productos, canales o soluciones. No hay la misma tasa de conversi\u00f3n vendiendo coches nuevos online, que vendiendo accesorios a los clientes que han comprado antes un coche. No hay la misma tasa de conversi\u00f3n entre visitantes que han seguido un anuncio, que entre seguidores de hace 1 a\u00f1o en Facebook.<\/p>\n

Ejemplo de una tasa de conversi\u00f3n falsa<\/h2>\n

Para ilustrar el problema de considerar que la tasa de conversi\u00f3n es \u00fanica, consideremos el caso de una tienda online de productos de consumo regular para el hogar (nota: es un caso real, aunque los datos est\u00e1n redondeados).<\/p>\n

La tasa de conversi\u00f3n, medida en Google Analytics, es de un 1,7%. No est\u00e1 mal, pero se puede mejorar \u2013 se planteaba un proyecto de redise\u00f1o para intentar doblar esta tasa.<\/p>\n

Mirando m\u00e1s a fondo, y recogiendo m\u00e1s datos en la tienda, se vio que un 5% de los visitantes eran clientes con al menos un pedido confirmado. Es decir, un 5% eran clientes habituales.<\/p>\n

Pero ese 5% de visitantes era el responsable de un 70% de las ventas. Es decir, un 70% de los pedidos ven\u00eda del 5% de visitas \u2013 esto es una tasa de conversi\u00f3n para visitantes habituales del 23,8%<\/strong>.<\/p>\n

El resto, el 95% del tr\u00e1fico de no clientes, generaba un 30% de las ventas, lo que representa una tasa de conversi\u00f3n del 0,54%<\/strong> – ya no es tan decente, sino francamente pobre.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es lo que cre\u00eda nuestro cliente? Que ten\u00eda una tasa de conversi\u00f3n m\u00e1s bien corta, pero decente. Cuando en realidad la tienda no estaba convenciendo nada bien a los visitantes nuevos.<\/p>\n

En cambio, una vez consegu\u00edan un cliente, este compraba habitualmente durante bastante tiempo.<\/p>\n

Con los datos m\u00e1s completos en la mano, se plante\u00f3 una estrategia doble, de cara a aumentar la tasa de primeras comprar, y a aumentar tambi\u00e9n la tasa de fidelizaci\u00f3n. Con los datos originales, en cambio, estaban planteando una estrategia completamente equivocada.<\/p>\n

Vamos a ver qu\u00e9 es lo que podemos distinguir dentro de una tasa de conversi\u00f3n.<\/p>\n

La clave est\u00e1 en segmentar<\/h2>\n

Para analizar bien la tasa de conversi\u00f3n, hay que segmentarla, medirla por separado en segmentos de clientes que tengan sentido para la tienda.<\/p>\n

En general, hay varios criterios para segmentar que son interesantes (quiere decir, \u00fatiles):<\/p>\n

1. Separar clientes de no clientes.<\/strong><\/p>\n

Si est\u00e1n satisfechos, los clientes tienen una probabilidad de comprar mucho m\u00e1s alta que los no clientes<\/strong>. Cuando vienen a la tienda, vienen con la intenci\u00f3n de realizar una compra, o al menos de plante\u00e1rsela seriamente. Ya no est\u00e1n en la primera fase de investigaci\u00f3n ni evaluando muchos posibles proveedores, vienen para considerar una compra.<\/p>\n

Queremos saber (para poderlo mejorar) m\u00e1s que la tasa de conversi\u00f3n de los visitantes clientes. Queremos saber qu\u00e9 porcentaje de clientes nuevos se convierte en habituales, durante cu\u00e1nto tiempo son clientes activos, y tambi\u00e9n con qu\u00e9 frecuencia compran.<\/p>\n

2. Separar primeras visitas de seguidores habituales<\/strong><\/p>\n

Si alguien es nuestro fan en Facebook, estar\u00e1 recibiendo con frecuencia mensajes nuestros, explic\u00e1ndole lo que hacemos, nuestras soluciones, viendo clientes satisfechos\u2026 Es mucho m\u00e1s probable que este seguidor termine haciendo un pedido<\/strong>, que alguien que acaba de llegar por un anuncio. Debemos diferenciarlos, saber qu\u00e9 conversiones nos llegan desde las redes sociales o nuestro newsletter, y cu\u00e1les vienen de primeras visitas.<\/p>\n

Igualmente, queremos saber qu\u00e9 porcentaje de visitantes nuevos se suscribe a un newsletter o se hace fan de Facebook.<\/p>\n

3. Separar canales<\/strong><\/p>\n

Diferentes canales nos traen diferentes tipos de visitantes, y comprar\u00e1n en proporci\u00f3n diferente. P.e. el tr\u00e1fico natural nos puede dar una conversi\u00f3n del 0,8%, la publicidad PPC (Adwords) del 1,2%, y los motores de comparaci\u00f3n de precios un 6% – con estos n\u00fameros est\u00e1 muy claro d\u00f3nde hay que invertir primero.<\/p>\n

4. Separar por producto<\/strong><\/p>\n

No es lo mismo comprar un televisor de plasma que un billete de avi\u00f3n<\/a>. Si en la tienda hay productos muy distintos, hay que agruparlos de una forma que tenga sentido y estudiar los grupos de productos por separado.<\/p>\n

Puede ser por productos, o por motivaci\u00f3n del cliente. Puede no ser lo mismo un particular que un profesional independiente que una empresa mediana.<\/p>\n

Cada tienda debe hacer su propia segmentaci\u00f3n.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

Cada tienda online debe preparar una segmentaci\u00f3n que tenga sentido para su mercado, y analizar cada segmento con independencia de los dem\u00e1s.<\/p>\n

Por ejemplo, una tienda de inform\u00e1tica podr\u00eda estudiar estos segmentos:<\/p>\n

    \n
  • Pedidos de clientes habituales<\/strong>: simplemente lo miden, porque hacen un seguimiento en profundidad mediante el equipo comercial. La tienda les sirve realmente para captar nuevos clientes.<\/li>\n
  • Pedidos de equipos nuevos<\/strong>, separados por el canal de entrada: Adwords, posicionamiento natural, Google Shopping, y un programa de afiliaci\u00f3n.<\/li>\n
  • Pedidos de suministros<\/strong> \u2013 p.e. toner para impresora \u2013 por canales: posicionamiento natural, Google Shopping, publicidad en banners.<\/li>\n<\/ul>\n

    Cada segmento tiene sus propios productos y canales, y su propio plan de promoci\u00f3n. Si no se estudian por separado, no se puede medir el impacto de las acciones que se realizan, y las ventas van a ciegas, pueden mejorar o empeorar casi por casualidad.<\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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