Una estrategia de CRO en marketing consiste en poner en práctica diferentes técnicas de mercadotecnia para mejorar las tasas de conversión de un negocio.
Aunque las estrategias de conversion rate optimization las pueden llevar a cabo diferentes equipos dentro de una empresa, como el de ventas, el de atención al cliente o el de marketing, entre otros, en este artículo queremos centrarnos en este último, es decir, en cómo el equipo de marketing puede aumentar la tasa de conversión de un negocio.
Ahora que ya sabes bien qué es el CRO en marketing, y antes de entrar en materia, es importante que sepas que existen diferentes tipos de conversión. Y es que, conversión es cualquier acción que queramos que el usuario realice. En ese sentido, podemos encontrar: conversiones de atracción como visitar la web (que se sitúan en la primera fase del embudo), conversiones de decisión como rellenar un formulario (que tienen lugar cuando el usuario ya conoce más la marca), conversiones de venta como comprar un producto o contratar un servicio y conversiones de fidelización como conseguir una compra up-selling (orientadas a usuarios que ya son clientes).
Este artículo puede servirte para potenciar conversiones de cualquier tipo. Así que, dicho esto, ¿cómo puede poner en práctica el equipo de marketing una estrategia de CRO? A continuación te lo contamos.
Lo más importante a la hora de poner en marcha una estrategia de CRO en marketing es no empezar la casa por el tejado. ¿Esto qué quiere decir? Pues que primero hay que analizar qué conversión se quiere mejorar, dónde y por qué para luego seleccionar la mejor estrategia, y no al revés. Pero no te preocupes, porque te mostramos los 4 pasos que debes seguir para hacerlo correctamente y no caer en errores.
¡Ah! Y recuerda: aunque hayamos centrado estos pasos en la estrategia de CRO en marketing, pueden servir para que cualquier equipo ponga en práctica una estrategia de este tipo.
Primero de todo, debes establecer y dejar claro qué conversión quieres mejorar. En ese sentido, puedes tener el objetivo de aumentar el número de ventas, el número de suscriptores a tu newsletter, el número de visitas a tu web… Las posibilidades son varias.
Una vez tienes claro eso, es el momento de empezar la investigación y el análisis dentro de tu web para saber cómo interactúan los usuarios con ella y qué puede estar fallando o interfiriendo en la tasa de conversiones.
En esta investigación, deberemos realizar tanto un análisis cuantitativo como uno cualitativo. Con el primero obtendremos datos numéricos que nos permitirán identificar patrones de comportamiento y tendencias. El tiempo en la página, la duración de la visita, la tasa de rebote o el número de clics son algunos de los datos que obtendremos con este análisis.
Y con el segundo podremos saber el porqué de esos datos y, por tanto, saber por qué los usuarios se comportan como se comportan y así tener una visión más rica y profunda de la situación.
En otras palabras, en esta primera fase el objetivo es obtener una visión clara del viaje del cliente en nuestra empresa. Y, obviamente, para la etapa de investigación y análisis puedes apoyarte en una serie de herramientas de las cuales te hablaremos en el último apartado del artículo.
Una vez tenemos todos los datos es el momento de establecer posibles razones y supuestos que justifiquen dichos resultados, así como posibles formas de mejorar la tasa de conversión en la que queremos trabajar.
Por ejemplo, una hipótesis sería: los clientes visitan mucho las páginas de producto de mi ecommerce, pero luego no acaban comprando los artículos. Teniendo en cuenta que recibo muchas preguntas vía redes sociales sobre las características del producto, una posible solución para mejorar las tasas de conversión sería mejorar las descripciones de producto en la web.
Una vez ya tienes la hipótesis y cómo la vas a probar (el qué y el cómo), debes establecer qué resultado validaría dicha hipótesis. Es decir, en este contexto sería: si al cambiar la descripción de todos mis productos mis conversiones suben un X% significa que la hipótesis es cierta. Por tanto, debes indicar qué porcentaje validaría la propuesta. Si este no se cumple, es que tu hipótesis no sería acertada.
Ahora es el momento de pasar a la acción y poner a prueba la hipótesis. Para ello, existen diferentes tipos de tests que puedes poner en práctica. Sin embargo, en el ámbito del marketing, nosotros te recomendamos los siguientes:
Los test A/B son interesantes en el caso de que seas una marca que está empezando y que todavía no cuenta con mucho tráfico web. Esto se debe a que, como en los test A/B se realizan cambios significativos, no se necesita un alto volumen de tráfico para obtener resultados relevantes. Estos test consisten en comprar dos versiones de la misma página (la original y la modificada) que se diferencian por un elemento concreto trascendente.
En cambio, si recibes un gran volumen de tráfico a tu web, puede ser más interesante optar por los test multivariante, donde se cambian varios aspectos de la web en vez uno solo y se comparan con el original. También son más interesantes si quieres poner a prueba cambios que son más radicales.
Ejemplo de un test multivariante realizado en la web de Cyberclick.
Por último, los split test consisten en probar dos versiones completamente diferentes de una web, landing o página, siendo útiles para realizar cambios aún más radicales dentro de una hipótesis.
En este punto, deberás analizar los resultados de los test y establecer conclusiones. En otras palabras, sabrás si tu hipótesis era correcta o no. En el caso de que sí fuera correcta, es el momento de proponer las mejoras y los cambios planteados para que se apliquen. Pero en el caso de que no, habrá que retroceder al paso dos y volver a establecer otra nueva hipótesis.
Una estrategia de conversion rate optimization no acaba implementando la mejora. Esta debe ser monitorizada de forma continua para comprobar que sigue funcionando a lo largo del tiempo. Y es que, aunque en un momento dado la hipótesis fuera correcta, no quiere decir que lo vaya a ser para siempre.
En ese sentido, cuando veamos que la hipótesis que en un momento dado era acertada, comienza a no serlo, será el momento de volver de nuevo al paso dos.
Como te habíamos comentado, en la fase de análisis cualitativo y cuantitativo puedes (y debes) ayudarte de algunas herramientas, las cuales te proporcionarán información muy valiosa sobre cómo se mueven los usuarios por tu web. A continuación te contamos cuáles son las que nosotros consideramos más interesantes.
Es la herramienta más básica y útil para hacer análisis en tu web. Con ella podrás rastrear y analizar de forma muy detallada cómo se comportan los usuarios cuando visitan tu página. Es perfecta para los análisis cuantitativos y te proporciona información sobre, por ejemplo, las páginas más visitadas, la cantidad de tráfico que llega a tu web, el tiempo de permanencia de los usuarios y, por supuesto, las conversiones, entre otros muchos detalles.
Hotjar, en cambio, está diseñada para realizar análisis cualitativos dentro de tu sitio web a través de mapas de calor, encuestas de retroalimentación o grabaciones, entre otros recursos. Gracias a esta plataforma podrás comprender y empatizar mucho más con tus usuarios.
En tu estrategia de CRO en marketing tampoco puede faltar una herramienta como Miro con la que organizar a todos los miembros del equipo. Aunque esta plataforma no sea una herramienta de análisis, va a serte muy útil en tu estrategia de conversion rate optimization para asignar diferentes tareas a los profesionales y que se coordinen de forma ordenada. Esto te ayudará a realizar los análisis de forma mucho más ágil y a implementarlos de manera coordinada.
Además, Miro también incluye funcionalidades colaborativas como diagramas de procesos, visualización de datos y gestión de proyectos que seguro que te ayudarán mucho en tu estrategia de CRO en marketing.
Esta herramienta nativa y gratuita de Google va a ayudar mucho a tu equipo a generar informes personalizados y dashboards en la fase de investigación y análisis de la estrategia de conversion rate optimization. Google Data Studio funciona a partir de datos proporcionados por fuentes de Google o por fuentes externas.