El análisis del embudo de conversión es clave para poder hacer seguimiento de la efectividad de este y ver si hay opciones de mejora. Es de vital importancia ir realizandolo de forma periódica, sobre todo si se implementan cambios que puedan afectar directa o indirectamente al embudo de conversión o la decisión de compra del usuario.
1. Análisis del embudo de conversión
El análisis del embudo de conversión, es decir, de cada paso que debe realizar el usuario para poder finalizar, por ejemplo, una compra, debe ser claro, sencillo y lo más corto posible, es importante dar opciones “cómodas” para el usuario, como por ejemplo, el pago en un solo clic.
Los formularios que formen parte del embudo de conversión deben de ser simples, no deben de tener campos innecesarios ni demasiado largos, ya que cuanto más largos sean más alta será la tasa de abandono del proceso de compra.
Por lo tanto, la usabilidad de la web en general pero sobre todo del embudo de conversión, empezando por la página de producto y terminando por la página de gracias, es esencial para evitar un alto porcentaje de abandonos por parte de los usuarios.
- El diseño debe ser limpio y claro, pero con toda la información que sea relevante para la conversión.
- Diseño responsive
- Carga rápida de las páginas
- CTAs claros
- Campos obligatorios bien definidos y en caso de que un usuario no complete los campos obligatorios que sea fácil ver dónde está el error.
Además, es importante saber si el perfil de usuario es adecuado, ya que el usuario que llega a nuestra web no siempre tiene porque ser al que va dirigido el producto o servicio, por ello, tener claro quién está consumiendo el producto o servicio ayudará a entender si el embudo de conversión es el adecuado o no.
Añadir opiniones de otros usuarios: Las opiniones de otros usuarios que ya han comprado refuerzan la confianza y ayudan a mejorar la conversión, sobre todo en páginas de productos.
2. Personalización de la experiencia de usuario
La personalización de la experiencia de compra es una estrategia efectiva para reducir el abandono del embudo de conversión y, a su vez, incrementar las posibilidades de éxito en la finalización de la compra.
Al utilizar los datos de navegación y de las compras anteriores de los usuarios logueados, es posible ofrecer recomendaciones personalizadas. De esta manera, los productos o servicios mostrados se ajustarán mejor a sus preferencias, lo que aumentará significativamente su probabilidad de compra.
Con datos de navegación y compras anteriores, es posible ofrecer recomendaciones personalizadas para usuarios logueados. De este modo, los productos o servicios mostrados al usuario tendrán una probabilidad de compra más elevada ya que se ajustarán más a sus preferencias.
Una segmentación adecuada permite ofrecer mensajes, contenidos y ofertas personalizadas, aumentando así su relevancia para cada segmento de usuarios.
Las búsquedas de los usuarios en la propia web son un dato que aporta información de valor, ya que gracias a ello, es posible conocer qué es de interés para el usuario, ya sea para darle más relevancia dentro de la web (si es un producto o servicio con el que ya se cuenta) o incluirlo si es posible.
3. Antes de implementar, testear
Los Test AB son útiles para verificar si las optimizaciones planteadas cumplirán el objetivo deseado antes de aplicarlas de forma permanente en el sitio web. Este paso es esencial para predecir cómo afectarán los cambios a las tasas de conversión, ya que una mala decisión podría perjudicar significativamente los resultados de negocio.
4. Post conversión y re-marketing
Las estrategias de re-marketing son muy útiles para terminar de cerrar una conversión. Además, la automatización de emails facilita el seguimiento post- compra y la recuperación de usuarios que hayan abandonado el proceso.
En resumen, contar con una visión general y precisa del embudo de conversión facilita la comprensión del comportamiento del usuario y su interacción durante el proceso de compra. Esto, a su vez, permite optimizar y mejorar estrategias para incrementar el ratio de conversión basadas en datos reales.
