La distancia entre el número de visitantes que recibe tu tienda y el número de pedidos que genera no es aleatoria. Tiene causas. La analítica del comportamiento de visitantes es el conjunto de herramientas y métodos que te permite encontrarlas.
¿Qué te dice la analítica del comportamiento de visitantes en una tienda online?
Los datos de comportamiento responden una pregunta que las cifras de ingresos por sí solas no pueden. No solo cuánta gente compró, sino qué hacía en su lugar cada visitante que no compró.
Cuando miras la capa de comportamiento de tu analítica, miras el recorrido entre la llegada del visitante y su decisión. ¿Cuánto tiempo se quedó en la página de producto? ¿Hizo scroll hasta el final? ¿Añadió al carrito y se detuvo en el pago? ¿Llegó desde un anuncio de pago y se fue en tres segundos? Cada una de estas señales apunta a algo concreto sobre dónde se rompe la experiencia.
Los dos errores más comunes de las tiendas con la analítica son mirar solo los totales y revisar el tráfico sin conectarlo con el comportamiento. El total de visitas te dice cuánta gente llegó. Los datos de comportamiento te dicen qué hizo al llegar y dónde terminó el recorrido antes de una venta.
¿Qué métricas muestran cómo se mueven los visitantes por tu tienda?
Cinco métricas te dan la imagen más clara del comportamiento de los visitantes antes de añadir cualquier análisis más profundo.
Tasa de rebote
La tasa de rebote es el porcentaje de sesiones en las que un visitante ve una página y se va sin ninguna otra interacción. Una tasa de rebote alta en una página de producto significa que la mayoría de los visitantes no se quedan lo suficiente para interesarse por lo que vendes. La tasa de rebote por página es más útil que una media de toda la web, porque las causas cambian según dónde ocurre el abandono y qué buscaban esos visitantes.
Tiempo en la página
El tiempo medio en la página muestra cuánto se implican los visitantes con tu contenido. Una página de producto en la que la mayoría pasa menos de quince segundos es una página en la que algo los echa de inmediato o no consigue retener su atención. Un tiempo muy largo en la página no siempre significa que funcione bien. También puede significar que los visitantes buscan información que debería ser evidente y no la encuentran.
Profundidad de scroll
Los datos de profundidad de scroll muestran hasta dónde leen los visitantes antes de irse. Si tus reseñas de producto o tus especificaciones clave están por debajo del punto donde el ochenta por ciento de los visitantes deja de hacer scroll, ese contenido no se ve. La profundidad de scroll te muestra qué elementos quedan más abajo de lo que alcanza la mayoría y te ayuda a decidir si subirlos en la página.
Páginas de salida
Tus páginas de salida son las últimas que ven los visitantes antes de irse. Si una página de producto aparece una y otra vez entre las principales páginas de salida, esa página tiene un problema de conversión que merece investigación. Si tu página de confirmación del pedido es la principal página de salida, es un comportamiento normal. Las páginas de salida te dan una imagen de dónde terminan los recorridos y de si esos finales son normales o señales de fricción.
Tasa de añadido al carrito
La tasa de añadido al carrito mide el porcentaje de visitantes de una página de producto que añaden el artículo a su carrito. Separa a los visitantes que se interesan por el producto de los que se van sin interés. Una tasa baja en una página de producto con mucho tráfico es una señal clara de que la propia página no cumple su función, ya sea por el texto, las imágenes, la claridad del precio o la falta de información.
¿Cómo te muestra el análisis de embudo dónde se pierden los visitantes?
Un embudo de compra es la secuencia de pasos por los que avanza un visitante desde que llega a tu tienda hasta que completa una compra. La mayoría de las herramientas de analítica te permiten definir un embudo indicando las páginas de esa secuencia y luego miden cuántos visitantes pasan de un paso al siguiente.
Un embudo típico de tienda online pasa por la página de aterrizaje, la página de producto, el añadido al carrito, el pago y la confirmación del pedido. En cada paso, unos visitantes avanzan y otros se van. El análisis de embudo te muestra el tamaño de esas pérdidas en cada transición.
Lo más útil que te da el análisis de embudo es precisión. No "nuestra tasa de conversión es baja", sino "perdemos el cuarenta por ciento de los visitantes entre la página de producto y el carrito, y otro treinta por ciento entre el carrito y el pago". Son dos problemas distintos que piden dos respuestas distintas.
Cuando sabes dónde está la mayor pérdida, sabes dónde dirigir primero tu atención. En la mayoría de las tiendas, las mayores pérdidas ocurren en las páginas de producto y en el pago. Para ver con más detalle qué aleja a los visitantes en el último paso, consulta por qué los compradores abandonan el carrito y qué puedes hacer al respecto.
¿Qué revelan las grabaciones de sesión y los mapas de calor que las métricas no pueden?
Las métricas te dicen qué pasó. Las grabaciones de sesión y los mapas de calor te ayudan a entender por qué.
Una grabación de sesión es la reproducción de una visita real a tu tienda. Puedes ver dónde movió el cursor el visitante, qué pulsó, hasta dónde hizo scroll y dónde se detuvo y se fue. Las grabaciones de sesión son una de las formas más directas de entender el comportamiento de los visitantes porque te muestran la experiencia real de usar tu tienda, no una abstracción de ella.
Lo que buscas en una grabación es fricción. Un visitante que mueve el cursor una y otra vez hacia un botón que no está donde espera. Un visitante que pasa de largo el botón de añadir al carrito en el móvil porque no se ve en ese tamaño de pantalla. Un visitante que lee la política de devoluciones, la cierra y luego abandona el carrito. Cada una de estas observaciones apunta a algo concreto que se puede probar.
Los mapas de calor reúnen el comportamiento de muchas sesiones en una sola imagen. Un mapa de calor de clics muestra dónde pulsan con más frecuencia los visitantes. Si pulsan en una imagen que no es un enlace, esperaban que lo fuera. Un mapa de calor de scroll muestra hasta dónde lee la mayoría de los visitantes. Si la mayoría deja de hacer scroll antes de llegar a tus reseñas, esas reseñas no hacen el trabajo de conversión que esperas de ellas. Subirlas en la página es un arreglo de un solo cambio que los datos del mapa de calor ponen en evidencia.
¿Cómo afecta la fuente de tráfico al comportamiento de los visitantes en tu tienda?
No todos los visitantes se comportan igual, y la fuente por la que llegan es uno de los factores que más moldea su comportamiento en tu tienda.
Un visitante que buscó específicamente el nombre de tu producto tiene una intención de compra alta. Sabe lo que busca. Tu trabajo es confirmar que ha llegado al sitio correcto y quitar cualquier barrera para comprar. Un visitante que pulsó un anuncio amplio de notoriedad en un feed de contenidos puede no haber tenido ninguna intención previa de comprar. Está explorando. Lo que necesita de tu página de producto es distinto de lo que necesita el visitante de búsqueda con intención alta.
Desglosar las métricas de comportamiento por fuente de tráfico revela estos patrones con claridad. Los visitantes de búsqueda orgánica con consultas específicas de producto suelen mostrar menos tiempo en la página y tasas de conversión más altas porque llegan sabiendo lo que quieren. Los visitantes de redes sociales de pago procedentes de campañas de notoriedad suelen rebotar más, sobre todo cuando la página de aterrizaje no coincide con el tono o las imágenes del anuncio que los trajo.
Cuando tu tasa de conversión global parezca baja, separa el tráfico por fuente antes de concluir que el problema es la página de producto. La página puede funcionar bien con el tráfico de intención alta. El problema puede ser que una gran parte de tu tráfico de pago tenga intención baja y aterrice en una página que no está pensada para el punto del proceso de decisión en el que se encuentra ese visitante.
¿Cómo lees la analítica de tus páginas de producto?
Las páginas de producto son donde se toman la mayoría de las decisiones de compra, y las señales de comportamiento en ellas están entre los datos más informativos de toda tu tienda.
Mira las páginas de producto una por una, no en conjunto. Tu página de producto con mejores resultados es una referencia. Tu página de producto con más tráfico y peores resultados es tu mayor oportunidad. Compara qué es diferente entre ellas. ¿El texto es más largo? ¿Hay más imágenes? ¿Hay reseñas de clientes? ¿El precio está más claro?
Las señales clave que seguir en cada página de producto son el tiempo en la página, la profundidad de scroll, la tasa de añadido al carrito y la pérdida entre añadir al carrito y completar el pago. Cada una acota dónde está el problema. Una tasa baja de añadido al carrito sugiere que la página no convence a los visitantes. Una tasa alta de añadido con muchas pérdidas en el pago sugiere que el problema está en la experiencia de pago y no en la página de producto.
Para una guía detallada de qué hace que las páginas de producto conviertan, consulta qué hace buena a una página de producto. Para ver cómo reducir la pérdida entre el carrito y la compra, consulta cómo diseñar una página de pago que reduzca los abandonos.
¿Cómo separas el comportamiento en ordenador y en móvil en tu analítica?
Los visitantes de móvil y de ordenador no se comportan igual. Tratarlos como una sola audiencia en tu analítica oculta problemas que te cuestan ventas.
La mayoría de las tiendas online reciben hoy más de la mitad de su tráfico desde dispositivos móviles. Las tasas de conversión en móvil son más bajas en la mayoría de las tiendas. Esa diferencia representa ingresos reales, pero solo puedes cerrarla si ves de dónde viene.
En tu analítica, segmenta los datos de comportamiento por tipo de dispositivo. Una página de producto con una tasa de conversión aceptable en ordenador puede mostrar una tasa mucho más baja en móvil. Cuando miras grabaciones de sesión de visitantes de móvil en concreto, a menudo encuentras la causa: botones demasiado pequeños para pulsarlos con fiabilidad, imágenes de producto que no se ajustan bien o formularios de pago difíciles de completar en una pantalla pequeña. Estos problemas son invisibles cuando miras los datos de conversión combinados de todos los dispositivos.
Para una guía de lo que implica optimizar una tienda online para móvil, consulta cómo hacer que tu tienda online sea apta para móvil.
¿Cómo usas los datos de comportamiento para priorizar qué arreglar?
Cuando tienes datos de comportamiento de varias fuentes, como el análisis de embudo, las grabaciones de sesión, los mapas de calor y las métricas por página, el reto pasa a ser decidir por dónde empezar.
El enfoque más fiable es combinar dos medidas: el tamaño de la pérdida (¿a cuántos visitantes afecta?) y la calidad de la evidencia (¿con qué claridad explican los datos la causa?). Una página de producto que pierde doscientos visitantes por semana antes de que añadan al carrito, con grabaciones de sesión que muestran a visitantes pasando de largo la descripción sin detenerse, es una oportunidad de alta confianza y alto impacto. Una página de pago que pierde cincuenta visitantes por semana sin una señal de comportamiento clara tiene menos prioridad hasta que reúnas más evidencia.
El objetivo del análisis de comportamiento no es entenderlo todo a la vez. Es ganar la confianza suficiente para hacer un cambio concreto, medirlo y aprender del resultado. Para ver un marco con el que probar esos cambios de forma sistemática, consulta qué es la optimización de la tasa de conversión y por qué importa.
Si todavía estás construyendo la base de analítica que sostenga este tipo de análisis, empieza por cómo configurar la analítica y seguir lo que importa desde el primer día.
Cómo te ayuda WEMASY a seguir el comportamiento de los visitantes
La herramienta de Analítica y estadísticas de WEMASY sigue las visitas, las fuentes de tráfico y el rendimiento por página en tu web y tu tienda. Puedes ver por qué páginas entran los visitantes, desde cuáles se van y cómo se comparan las distintas fuentes de tráfico en su comportamiento. Junto con el sistema de e-commerce de WEMASY, tienes los datos de pedidos y el comportamiento de la web en un solo sitio sin conectar herramientas distintas. Mira qué incluye cada plan en la página de precios.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre una visita y una sesión en la analítica de una tienda online?
En la mayoría de las herramientas de analítica, una sesión es un periodo continuo de actividad en tu web. Si un visitante se va y vuelve dos horas después, cuenta como dos sesiones. El término "visita" suele referirse al mismo concepto. La diferencia importa al calcular la tasa de conversión. Si usas sesiones como denominador, un visitante recurrente que navega varias veces antes de comprar aparecerá como varias sesiones, lo que baja el porcentaje de tu tasa de conversión frente a usar visitantes únicos como base. Con el creador de webs de WEMASY, puedes configurarlo directamente en tu tienda.
¿Qué tasa de rebote se considera demasiado alta en una página de producto?
No hay una referencia universal. Una página de producto con un setenta por ciento de rebote de visitantes de búsqueda orgánica puede funcionar bien si el treinta por ciento restante convierte a una tasa alta. Más importante que la cifra absoluta es la evolución en el tiempo y cómo se compara la tasa de rebote con la de páginas similares de tu propia tienda. Un aumento repentino del rebote en una página que era estable es una señal más clara que una cifra que siempre ha sido alta.
¿Cuánto tráfico hace falta para que las grabaciones de sesión sean útiles?
Incluso un número pequeño de grabaciones de sesión, de diez a veinte de visitantes reales en una página concreta, puede revelar problemas de usabilidad invisibles en los datos agregados. No necesitas miles de sesiones para detectar que los visitantes no ven tu botón de añadir al carrito en el móvil o que pulsan en una imagen esperando que se abra en grande. Las conclusiones de una muestra pequeña de grabaciones a menudo sacan a la luz problemas que un mes de datos de analítica por sí solo no mostraría.
¿Se puede entender el comportamiento de los visitantes solo con la analítica integrada de tu tienda?
En la mayoría de las tiendas, la analítica integrada cubre las fuentes de tráfico, las páginas vistas, la tasa de rebote y datos básicos de embudo. Es suficiente para identificar los mayores puntos de pérdida de tu embudo y comparar el rendimiento de las páginas de producto entre sí. Las grabaciones de sesión y los mapas de calor requieren herramientas adicionales. Los datos integrados son el punto de partida adecuado y sacarán a la luz la mayoría de los problemas importantes antes de que necesites un análisis más especializado.
¿Cada cuánto debes revisar tu analítica de comportamiento?
Una revisión semanal de tu embudo de conversión, las principales páginas de salida y la tasa de añadido al carrito te da la frecuencia suficiente para detectar cambios bruscos. Las revisiones mensuales de los datos de mapas de calor y del comportamiento por fuente de tráfico te permiten seguir patrones en una ventana lo bastante larga para ver tendencias con sentido. Mirar a diario rara vez es útil, salvo que estés ejecutando una prueba y vigilando si algo ha cambiado en el rendimiento de tu tienda.