El ecommerce vive y muere por su tasa de conversión. Mejorar un solo punto porcentual supone miles de dólares en ingresos. Una mejora de un punto en una tienda que convierte al 1 % significa duplicar la conversión. Pero mejorar la conversión exige entender el comportamiento. ¿Por qué abandonan los visitantes el carrito? ¿Por qué ven productos pero no compran? ¿Por qué leen reseñas de un producto y de otro no? ¿Por qué se van durante el pago? La analítica de comportamiento para ecommerce responde a todo esto. Los mapas de calor muestran qué productos reciben clics y cuáles se ignoran. Las grabaciones de sesión muestran por qué abandonan los visitantes en pasos concretos del pago. La puntuación de engagement identifica a los visitantes más cercanos a comprar. Las microconversiones revelan el camino hacia la compra. Los datos de comportamiento pasan el ecommerce de adivinar a saber. Sabes qué productos necesitan mejores imágenes, cuáles tienen descripciones confusas y cuáles tienen problemas de confianza. Sabes qué campos del pago causan fricción, qué métodos de pago fallan y qué costes de envío provocan abandonos. Sabes qué visitantes son contactos calientes listos para el retargeting y cuáles son curiosos fríos con pocas probabilidades de convertir. Este conocimiento impulsa la optimización. El ecommerce es ideal para la analítica de comportamiento: cada paso es medible, cada interacción cuenta y cada comportamiento anticipa la compra. En el ecommerce, la analítica de comportamiento no es opcional. Es esencial para sobrevivir.
Este artículo explica cómo aplicar la analítica de comportamiento específicamente a la optimización de un ecommerce.
Entiende el comportamiento en las páginas de producto
Las páginas de producto son críticas. Los visitantes llegan aquí y deciden comprar o irse. La analítica de comportamiento revela qué impulsa esas decisiones.
Los mapas de calor muestran qué imágenes reciben atención. Quizá la imagen principal recibe mucho hover. Quizá las secundarias, ninguno. Quizá la descripción del producto se salta. Esto revela qué importa a los visitantes.
Las grabaciones de sesión muestran cómo interactúan. ¿Leen la descripción completa? ¿Miran las reseñas? ¿Consultan la guía de tallas? ¿Dudan ante el botón de compra? Las grabaciones individuales revelan cómo deciden.
Las microconversiones en las páginas de producto revelan intención. ¿Vieron las reseñas? ¿Consultaron las tallas? ¿Lo añadieron a la lista de deseos? Estas microconversiones anticipan la compra.
Analiza el comportamiento en el carrito y el pago
El pago es donde las conversiones se logran o se pierden. La analítica de comportamiento muestra exactamente dónde.
El análisis de embudos revela las pérdidas en cada paso del pago. Quizá el 50 % de los visitantes añade al carrito. Quizá el 30 % empieza el pago. Quizá el 10 % completa la compra. Las diferencias muestran los problemas.
Las grabaciones de sesión de carritos abandonados muestran por qué. Quizá el formulario confunde. Quizá aparecen costes inesperados. Quizá las formas de pago son limitadas. Quizá falta confianza. Las grabaciones revelan la barrera.
Las microconversiones en el pago muestran el avance. ¿Introdujeron la dirección de envío? ¿Los datos de pago? ¿Revisaron el pedido? Estas microconversiones anticipan que se complete la compra.
Identifica problemas de producto
Algunos productos convierten bien y otros no. La analítica de comportamiento revela por qué.
Un producto con poco engagement puede tener malas imágenes. Uno con mucho abandono puede tener una descripción poco clara. Uno con muchas altas en el carrito pero pocas compras puede tener problemas de confianza.
Los mapas de calor muestran si los visitantes leen el texto del producto. Las grabaciones muestran si lo entienden. Las puntuaciones de engagement muestran si les importa. Juntos revelan qué está roto.
Optimiza para el comercio móvil
El móvil crece. Comprar desde el móvil implica un comportamiento distinto. La analítica de comportamiento muestra estas diferencias.
Los visitantes móviles pueden hacer scroll más rápido. El móvil puede tener más abandono en los formularios. Puede necesitar otras imágenes de producto. Puede necesitar un pago simplificado.
Mapas de calor separados para móvil muestran patrones propios del móvil. Grabaciones separadas muestran sus dificultades. La segmentación móvil permite optimizar la experiencia móvil.
Usa la puntuación de engagement para el retargeting
No todos los visitantes convierten de inmediato. Algunos necesitan seguimiento. La puntuación de engagement identifica a quién hacer retargeting.
Un visitante con mucho engagement que no compró es candidato a retargeting. Mostró interés, pero no convirtió. Los anuncios de retargeting se lo recuerdan, vuelve y convierte.
Los visitantes con poco engagement quizá no merezcan retargeting. Mostraron poco interés. El retargeting con ellos es dinero malgastado.
La puntuación de engagement te permite hacer retargeting de forma estratégica: céntrate en contactos calientes e ignora los fríos.
Prueba cambios de producto con mapas de calor
Después de optimizar una página de producto, mide el impacto con mapas de calor. ¿Cambiaron los patrones de atención? ¿Aumentó el engagement? ¿Mejoraron las conversiones?
Los mapas de calor de antes y después muestran si los cambios funcionaron. Si la imagen nueva recibe más atención que la anterior, el cambio funcionó. Si aumentó el engagement, el cambio funcionó.
Probar de forma continua mejora los productos poco a poco. Las pequeñas mejoras se acumulan.
Preguntas frecuentes
¿Cómo identifico qué páginas de producto necesitan optimización con más urgencia?
Mira el comportamiento junto con los ingresos. Una página de producto con mucho tráfico y poca conversión es urgente. Una con mucho engagement y poca conversión también. Usa los datos de comportamiento para entender por qué la conversión es baja. Las grabaciones de sesión de esa página suelen revelar problemas evidentes. Arregla primero los productos con más tráfico y menos conversión para lograr el mayor impacto. Con el creador de webs de WEMASY puedes configurarlo directamente en tu web.
¿Puedo usar analítica de comportamiento para predecir qué productos se venderán bien antes de lanzarlos?
En parte. Puedes probar páginas de producto con visitantes de prueba y usar analítica de comportamiento en esas páginas. Mucho engagement anticipa buenas ventas. Poco engagement anticipa malas ventas. Pero el comportamiento en una página de prueba no es una predicción perfecta. Importan la dinámica del mercado y la presencia de otras marcas. El comportamiento es una señal entre muchas.
¿Debo usar mapas de calor distintos para cada categoría de producto?
Sí. Cada tipo de producto tiene un comportamiento de compra distinto. Un producto de ropa se comporta distinto que uno de electrónica. Los zapatos, distinto que los vestidos. Crea mapas de calor separados para las categorías principales. El análisis por categoría revela problemas propios de cada categoría. Así puedes optimizar cada una como corresponde.
¿Cómo uso la analítica de comportamiento para mejorar las imágenes de producto?
Sigue qué imágenes reciben clics y atención al pasar el cursor. Las que reciben mucha atención enganchan. Las que se ignoran, no. Prueba imágenes mejores en los productos que se ignoran. Comprueba si mejora el engagement. Las grabaciones de sesión muestran si los visitantes quieren otros ángulos o más detalles. Usa las grabaciones para decidir qué cambios de imagen probar.
¿Qué microconversiones importan más para optimizar un ecommerce?
Céntrate en las microconversiones que anticipan la compra. Añadir al carrito anticipa la compra. Leer reseñas también. Consultar las valoraciones también. Céntrate en esas. Las microconversiones menos predictivas, como leer el blog, importan menos para la conversión inmediata. Sigue las microconversiones más cercanas a la compra.
¿Cómo mido el retorno de la analítica de comportamiento en mi tienda online?
Calcula la tasa de conversión antes y después de implementar la analítica de comportamiento. Sigue los ingresos por visitante antes y después. Si la conversión mejoró y los ingresos aumentaron, la analítica de comportamiento impulsó el crecimiento. Calcula la mejora. Si los ingresos aumentaron diez mil dólares y la analítica de comportamiento costó mil, el retorno es de diez a uno. Un retorno fuerte justifica seguir invirtiendo.