El User web analytics, en el marc de l'eShow de Barcelona, ha tractat en profunditat els embuts d'anàlisi web per millorar la conversió i satisfacció dels nostres usuaris.
Entendre els teus usuaris és una de les tasques més importants quan gestiones un lloc web. Els funnels ens permeten obtenir mètriques sobre les quals basar-nos posteriorment per millorar el nostre site.
Si ahir a Clinic SEO es parlava de com millorar el nostre linkbuilding, amb la consequent millora en visites, avui tocava investigar l’embut per entendre els usuaris un cop arriben al nostre lloc i així millorar les conversions i la seva satisfacció.
Sempre serà més fàcil treballar sobre els nostres clients, al revés del que fan gairebé totes les operadores de mòbils, que intenten invertir-ho tot en atracció. Gràficament, Iñaki Huerta ens els comparava amb un colador si no treballem en l’experiència de l’usuari per facilitar-li arribar al nostre objectiu.
Comencem amb algunes idees clau exposades sobre els embuts, també coneguts com a funnels. Quant arribaran a llegir el final del post?
Entrant pel embut
Iñaki Huerta és un reconegut expert en analítica web i Google Analytics.
Ha introduït, de manera molt amena i didàctica, els funnels o embuts de conversió per servir de base a la resta de ponències.
Els embuts agraden per ser fàcils d’entendre i directes. Hem d’analitzar per entendre per què no arriben els usuaris als nostres objectius. I finalment implementar les millores adequades.
Per saber el perquè entren hem de conèixer:
- El qui entra a nivell demogràfic
- El què: landing pages, clics…
Els interessos pels quals volem estudiar poden ser de tres tipus:
- Adquisició: costos, kpi…
- Comportament (o behaviour): persones, perfils d’usuari…
- Conversió: CRO, evolució funnels.
Cada pas el hem de convertir en un objectiu de Google Analytics per poder-lo treballar molt millor. Començant per segmentar, públic orgànic, referral, mobile, etc.
Treballar url virtuals per mesurar molts més aspectes dels que mesurem per defecte com:
- Esdeveniments de scroll
- Comparticions socials
I crear diversos tipus de funnels:
- Per tipus de visita
- De producte. Més fàcil ara amb el ecommerce millorat de Google Analytics (http://www.google.com/analytics/)
- Nivell d’afinitat de la visita
- Decisió de compra: saber en quin estat està l’usuari: presentació, maduració, decisió
L’Analytics ens parla de persones
Jordi Rosell ha buscat la part de ”persona-lització”. No hem d’oblidar que sempre ens enfoquem a humans.
Els objectius de la ponència:
- Crear funnels basats en l’experiència d’usuaris.
- Arribar al 100% de la satisfacció, un enfocament Seis Sigma.
- Optimitzar microconversions
Podem treballar imaginant protopersones i com serà la seva actuació. Això ens permetrà pensar en criteris diversos per segmentar.
O podem treballar amb usuaris reals:
- Enregistrament de visites
- Enquestes a la sortida de la pàgina
- Entrevistes
Les dades qualitatives, tot i mancar de representativitat, ens poden permetre començar a fer variacions que podem afinar gràcies al test A/B
Eina poc coneguda, Yandex mètrica
Miguel Pascual, conegut, entre altres sites, per la seva tasca a Inspira.es ha parlat de Yandex mètrica (proprietat del cercador del mateix nom) com a substitut o complement per als usuaris d’Analytics.
Característiques que et conviden a donar-li una oportunitat, a part del seu caràcter gratuït, són:
- Webvisor que permet gravar en vídeo les accions de l’usuari fins a 1000 pàgines al dia.
- Sistema de funnels senzill per a qui no es vol complicar la vida
- No comptar rebot a partir de 15 segons, per defecte
- Mesura de pàgines amb Ajax de forma nativa
La persuasió per millorar els objectius
Natzir Turrado ens ha parlat sobre treballar la persuasió a la nostra plataforma. En entrar, un usuari pot trobar-se en un d’aquests tres estadis:
- Coneixement
- Consideració
- Decisió
Si treballem per separat l’estadi de consideració hem de conèixer algunes de les característiques que fan que ens comportem d’una forma o altra:
- L’efecte de l’halo, pel qual el més bell ens semblarà més fàcil d’utilitzar.
- El principi de simpatia, que podem aplicar al qui som del nostre site. Cal explicar una història per ajudar a empatitzar amb nosaltres.
- El d’aprovació social, si la gent vota per un lloc o una aplicació, automàticament ens semblarà millor.
- El principi d’autoritat, pel qual ens interessa treballar amb els seus influencers i la seva reputació.
Podem aplicar petites accions per millorar resultats:
- Personalitzar l’experiència.
- Ajuda al consumidor, per exemple, afegint un enllaç al nostre ecommerce del tipus: “No hi ha la teva talla?“.
- Eliminar complexitat, variar la composició per millorar els resultats de disseny. L’estrès en l’usuari sempre serà un fre.
- Evitar, en la mesura del possible, la paradoxa de la elecció.
Necessitem crear respostes emocionals, en neuromarketing se sap que, el que mana en la majoria de les eleccions, és el nostre cervell límbic, que es caracteritza per ser irracional.
El model mental de tot usuari digital
Ricardo Trayar, de flat 101, ha parlat de l’ús de models mentals en els productes digitals.
En entrar en un comerç electrònic, un usuari no recorre tot el site. La diferent audiència es va segmentant.
En tot projecte tenim un usuari primari. Per això és important entendre el negoci i el tipus de client que té. També respecte al producte concret.
Dins d’una mateixa marca pot haver-hi dos productes diferents per preu, tipologia, que farà que tinguin un públic primari diferent.
És clau entendre que no n’hi ha prou amb millorar un botó de mida estèticament. Hem d’entendre el model mental de la persona que entrarà al nostre ecommerce.
El model mental ens ajuda a modelar els nostres embuts de conversió.
L’esquema de treball seria:
- Definició d’usuari primari.
- Entendre la seva relació amb el producte.
- Documentar les tasques que farà.
- Observar el seu comportament online.
- Identificar el Gap que li pot dificultar.
- Dissenyar un sistema que el satisfaci.
Per observar el seu comportament online podem fer ús del sentit comú i coneixement de l’empresa i recolzar-nos en dades qualitatives, com hem vist anteriorment en la ponència de Jordi Rosell.
El que busquem, en resum, es subsanar la fractura entre la interfície digital i el model mental de l’usuari.
