A todos los analistas web nos obsesiona lo mismo: ¿cómo puedo mejorar la tasa de conversión de mi web (o de la de mi cliente)?, o dicho en lenguaje llano, cómo puedo conseguir que los usuarios de mi web hagan lo que yo quiero que hagan.

La respuesta es muy sencilla: cambia el enfoque. No te obsesiones por lo que los clientes pueden hacer por tí, sino lo que tú (y tu web) podéis hacer por ellos.

¡Qué fácil verdad!, pero no . No es tan fácil, lo dificil viene a hora, ¿y qué se supone que quieren hacer?

La única forma de averiguarlo es  preguntándoselo. Lo malo, es que  esto no es como cuando un cliente entra a mi tienda, y le doy los buenos días diciendo – ¡Buenos días Don Paco!, ¿que le trae hoy por aquí?.- Y el va,…. ¡y me lo cuenta!…pero claro en la web no tenemos a nadie esperando a preguntar a todo el que pasa por allí…..al menos no de momento.

Aunque existen soluciones que te permiten preguntar a una muestra de tus visitantes qué es lo venían a hacer a la web, y si lo han conseguido (como por ejemplo los casos de kissmetrics o 4Q). En ocasiones, nos resulta difícil implantar nuevas herramientas, bien por las barreras internas de la empresa, por la falta de recursos adicionales, o porque nos cuesta vencer nuestra propia inercia.

Sin embargo, la analítica web, y herramientas como Google Analytics, también nos facilitan algunas pistas sobre lo que vienen buscando los visitantes. Si sabemos dónde buscar claro.

Esta misma mañana, andaba buscando yo la forma de comprobar como una determinada estructura de una página contribuía a uno de los objetivos del site de un cliente concreto de Impulsa. La finalidad de esa búsqueda era averiguarsi dicha estructura era más efectiva a la hora de conseguir que las visitas lleguen hasta la página de contacto; para, en caso afirmativo, aplicarla al resto de páginas del sitio web.

Empezé investigando el «indice de ingresos por página» que Google Analytics nos da en el apartado de contenido. Sin embargo, enseguida me dí cuenta que no era lo que buscaba. Por un lado porque esa métrica tiene en cuenta el valor total de todos los objetivos alcanzados (y no solo los de ese objetivo concreto), y por otro, porque también tiene en cuenta todas las visitas que pasan por la pagina que estés analizando, cuando por ejemplo las visitas que rebotan no me interesan para este análisis.

Finalmente, acabé formulando mi pregunta de otro modo, y en vez de buscar cómo contribuía una pagina concreta a un objetivo, me plateé buscar cómo llegan las visitas hasta ese objetivo. Así que me fui a consultar la «ruta del objetivo invertida» del apartado de «Objetivos». Al seleccionar los datos para el objetivo que me interesaba «Ver datos de contacto», se me mostró el siguiente gráfico.

Gráfico ruta objetivo invertida

En el mismo se puede apreciar que las tres principales vías directas de acceso a los datos de contacto son:

  • A través de la página de inicio, (home o index) con casi el 11% de contribuciones al objetivo
  • Accediendo directamente a la página de contacto. Sin pasar antes por ninguna otra página de la web (esto es posible gracias a los enlaces directos que google muestra en los resultados de las búsquedas). Con el 8,27% de las contribuciones
  • A través de la página «products.php?ap=33&lang=es» con el 4,93% de contribuciones. Precisamente esta es la página cuya estructur quería comprobar. y por lo que se ve es realmente eficaz. No solo es la tercera que más contribuciones tiene , sino que, además, es la primera de las que implican algun tipo de navegación del usuario por las páginas de producto (también debería fijarme en la estructura de la siguiente ya que tiene una aceptable contribución del 4,03%)

Hasta aquí todo perfecto. tengo lo que quería y además los datos corroboran mi hipótesis, por lo que empezaré a aplicar esa misma estructura al resto de las páginas. Objetivo cumplido, Felicidades, ya está !

….¿o no?

¿Verdad que hay algo raro en los datos?. No sé…., ¿cómo es posible que haya tantas visitas que acceden a los datos de contacto sin apenas interactuar con la web?.

Y aquí viene la revelación. En ese momento se me encendió la bombilla y me dije: alguien que accede tan rápido a mis datos debe de ser alguien que ya me conoce, y que busca localizarme o contactarme. Afortunadamente, gracias a los perfiles avanzados es posible segmentar la información por distintos criterios. En este caso me interesaba ver por un lado a los que había accedido a la web buscando la marca, frente a los que habían accedido sin buscarla….y «voila» que dirían los franceses:

De repente, hemos pasado de tener una información rica, pero plana, a tener una perspectiva mucho más completa de la situación. A esto, es a lo que el maestro Avinash «poner en contexto los datos». Y ese contexto, no solo nos aclara que efectivamente el tráfico de marca (ya nos conoce) es el que más contribuye en las dos primeras «rutas de objetivos», sino que ahora, la página que estamos analizando es la que claramente aporta mejor índice de conversión para el tráfico «no de marca».

CONCLUSIONES:

1. La estructura de pagina analizada es la más eficaz para las páginas de productos: podemos incrementar los resultados replicándola en el resto.

2. El tráfico de marca demanda un acceso rápido y cómodo a los datos de contacto: podemos mejorar los resultados facilitándo el acceso desde la Home

3. El 80% de las visualizaciones de los datos de contacto, se producen tras una navegación más o menos profunda por el sitio web, y en su mayoría están ligadas a tráfico no de marca

ACLARACIONES:

Ojo, el tráfico no de marca también incluye a los visitantes que llegan vía directa (teclean nuestro web en su navegador, o nos tienen guardados en favoritos) y a los que vienen desde algún enlace externo. Por lo que hay que hay que tener cuidado con las conclusiones a las que lleguemos sobre el mismo (en el caso que nos ocupa ese tráfico sólo representa un 6%, por lo que las conclusiones si se pueden extrapolar). En cualquier caso nos da nuevas pistas sobre las que investigar el comportamiento de nuestros usuarios