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Algunas empresas se lanzan a la optimización de la tasa de conversión (CRO) con entusiasmo, solo para rendirse después de unos meses, esperando un retorno inmediato del tiempo y dinero invertidos.
Dicen haber probado y ajustado absolutamente todo, pero no ven ningún aumento en las conversiones ni en los ingresos.
Recuerda que la optimización de conversiones requiere un esfuerzo estratégico y bastante paciencia para ofrecer un ROI sustancial a largo plazo.
Toda marca, grande o pequeña, puede desbloquear el poder del CRO, pero no se trata solo de cambiar el color del botón de tu Call To Action (CTA). Se trata de saber por qué pruebas, cómo planeas ejecutar, qué te da confianza en que funcionará y cuál es tu plan si no lo hace. Un proceso sólido de CRO te obligará a responder estas y muchas otras preguntas.
En este blog, te mostramos los pasos clave que debes seguir para obtener resultados y aprendizajes valiosos de tu programa de CRO.
Paso 1: Haz bien tu investigación
La primera etapa en el proceso de optimización de la tasa de conversión consiste en investigar. Para comenzar, primero sumérgete en los números. Aprovecha herramientas de analítica cuantitativa como Google Analytics 4 para evaluar el rendimiento de las métricas de tu sitio web. Algunas métricas clave que debes revisar son:
- Tasa de conversión
- Tasa de rebote
- Visualizaciones de página
- Duración media de la sesión
- Tiempo medio de carga de página
- Proporción de visitantes nuevos frente a recurrentes
¿Notas un pico en la tasa de rebote? ¿Está cayendo tu tasa de conversión? ¿Cuál es el tiempo medio que pasan los usuarios en tu sitio? Estos insights cuantitativos son tu punto de partida. Por ejemplo, detectar una caída en la tasa de conversión en páginas de producto puede llevarte a investigar más a fondo el problema.
Pero para descubrir el “por qué” detrás de esos números, tienes que profundizar en datos cualitativos de investigación de usuarios. Los heatmaps muestran de manera visual cómo interactúan los usuarios —clics, scrolls y pausas—, mientras que las grabaciones de sesiones te permiten seguir los recorridos individuales de los visitantes.
Estas señales visuales resaltan puntos de fricción y elementos que captan la atención de los visitantes. Además, puedes recopilar feedback de clientes mediante encuestas y obtener insights directamente de la fuente..
Por ejemplo, si un heatmap muestra que los visitantes no hacen clic en el botón de añadir al carrito, y las grabaciones reflejan que vuelven a la página de inicio sin explorar más, esto indica un obstáculo en su recorrido de compra. En este caso, el análisis del comportamiento va más allá de los números y te permite llegar a la raíz del problema.
De esta manera, los datos cuantitativos y cualitativos te dan una visión completa de cómo interactúan los visitantes con tu sitio web, moldeando tu estrategia de optimización.
¡VWO acaba de hacerlo aún más fácil! Consulta el nuevo Insights Dashboard, donde puedes ver la puntuación general de engagement de tu sitio web junto con el análisis en página, heatmaps y grabaciones de sesiones. Con estos insights accionables al alcance de tu mano, ya no tendrás que revisar cientos de heatmaps o grabaciones. Así ahorras tiempo y puedes centrarte en planear otras actividades clave de tu estrategia.
Lee lo que el experto en CRO Rich Page recomienda hacer para obtener más ideas de A/B testing a partir de la investigación de conversiones.
Paso 2: Formula una hipótesis clara
Una vez que hayas identificado las áreas donde tu sitio web necesita mejoras, el siguiente paso es formular una hipótesis. Usar una plantilla sencilla puede ayudarte a tener claridad. Pregúntate: ¿Qué cambio específico voy a hacer y cómo resultará en un resultado concreto por una razón determinada?
Por ejemplo: agregar testimonios de clientes puede aumentar las conversiones, porque la prueba social ofrece a los visitantes la tranquilidad de que otros como ellos ya realizaron compras exitosas. Este enfoque asegura que la acción, el objetivo y la justificación estén perfectamente claros.
A partir de tus hipótesis, ahora debes colaborar con el equipo de diseño y desarrollo para decidir la mejor estrategia de ejecución.
Normalmente, hay dos formas principales de ejecutar una prueba de CRO: Probar una página web completamente diferente o cambiar uno o algunos elementos en la misma página. Elige la opción más adecuada y da el siguiente paso.
Probar una página web completamente diferente
Si has identificado varias áreas que necesitan mejoras, considera crear una nueva página que integre todos los cambios deseados. Esto te permite explorar ideas innovadoras y elementos de diseño que tal vez no habías contemplado en la versión existente por falta de alcance. Eso sí: los resultados pueden ser similares o radicalmente diferentes, ya que se trata de una página nueva. Prepárate para un rango amplio de resultados. Además, crear una página totalmente nueva puede requerir muchos recursos en tiempo y esfuerzo, lo cual puede ser una desventaja si tienes recursos limitados.
Cambiar uno o algunos elementos de la página
Aquí es donde el A/B testing y las pruebas multivariadas resultan útiles. Identifica uno o varios problemas en tu página que (según tu investigación) sean las principales áreas de fricción. Luego, define sus mejores variaciones y ejecuta una prueba.
Y si alguna vez te quedas sin ideas creativas y no sabes qué test proponer, en VWO puedes obtener ideas de test generadas con IA basadas en tus objetivos. Solo necesitas un escaneo de URL y verás ideas respaldadas por principios científicos, junto con hipótesis y acciones claras.
Paso 3: Prioriza las hipótesis para probar
Supongamos que una auditoría de CRO ha mostrado varias áreas de mejora en tu sitio web. En consecuencia, tendrás varias hipótesis que poner a prueba. La pregunta es: ¿qué pruebas deberías priorizar primero? Aquí tienes algunos factores que te ayudarán a decidir:
Facilidad de implementación
Piensa en qué tan fácil o difícil es implementar el cambio. Algunas hipótesis prometen un impacto significativo, pero ejecutarlas implica riesgos y muchos recursos. Empezar con cambios simples puede darte éxitos rápidos y generar impulso. Por ejemplo, cambiar el color o el copy de un botón es mucho más sencillo que rediseñar todo el sitio, lo cual implica un riesgo mayor.
Si rediseñar tu sitio web es la única opción, mira este webinar antes de seguir adelante:
Disponibilidad de recursos
Analiza si tu equipo tiene las habilidades y la capacidad para ejecutar los cambios propuestos. ¿Tienen que esperar al equipo de desarrollo para implementar el primer conjunto de pruebas? Prioriza ideas que se ajusten a la capacidad de tu equipo y deja para después aquellas que requieran mayor involucramiento técnico. De esta forma, puedes empezar con pruebas pequeñas y seguir moviendo a los visitantes a lo largo del embudo de conversión.
Alinear con los objetivos del negocio
A veces, las pruebas pequeñas solo mejoran métricas de microconversiones sin impactar de manera significativa los objetivos generales de la empresa. Pero esas pruebas te muestran el comportamiento de los visitantes y te dan una idea de qué tan probable es que tomen acciones que sí contribuyan a los objetivos principales, como un aumento en las compras.
Por ejemplo, cambiar los colores quizá no tenga un gran efecto a menos que estés haciendo un rebranding importante. Para optimizar mejor tus esfuerzos, divide tus pruebas en dos conjuntos: uno enfocado en microconversiones y otro en objetivos macro de negocio.
Responder al feedback de los visitantes
Ten en cuenta lo que dicen los usuarios y en qué puntos se atascan en tu sitio. Prioriza los cambios que solucionen los problemas más comunes. Por ejemplo, si los usuarios suelen quejarse de que el proceso de checkout es confuso y esto tira abajo las tasas de conversión, enfócate primero en hipótesis que simplifiquen y aclaren esos pasos.
Si todavía tienes dudas, puedes seguir el marco P.I.E. para orientar tu plan de pruebas en la dirección correcta.
Mira cómo Ana Catarina de Dell Technologies te guía a través del proceso completo de priorización de hipótesis en el siguiente webinar:
No importa cuántas hipótesis hayas formulado, regístralas todas en VWO Plan, la herramienta integrada de gestión de proyectos que simplifica la priorización y hace que la colaboración en equipo sea mucho más práctica.
Paso 4: Decide qué prueba ejecutar
No todas las pruebas son iguales, y en el mundo del CRO no todo se trata solo de A/B testing. Existen otros dos métodos clave de optimización de la tasa de conversión que también debes considerar.
A/B testing: Ideal para comparar dos variaciones del mismo elemento en la misma página, como ajustar un CTA, un titular, una imagen, etc.
Por ejemplo, Morningstar, una empresa inmobiliaria, quería aumentar el número de consultas generadas a través del formulario en su sitio móvil. Su hipótesis era que modificar el texto del CTA tendría un impacto positivo en los clics y, por lo tanto, en el número de envíos del formulario. Ejecutaron un A/B test con dos variaciones diferentes del copy. El resultado: un aumento del 44,11% en los clics sobre el CTA.
Split URL testing: Útil cuando quieres probar dos páginas diferentes con URLs distintas.
Toma como ejemplo a Hubstaff. El equipo solía hacer pequeños cambios en su página de inicio. Pero esta vez querían rediseñar por completo la homepage, mostrando sus últimas funciones y servicios. Optaron por un split URL test para comparar la página rediseñada contra el control. El resultado: un 49% de aumento en la conversión de visitante a prueba gratuita.
Multivariate testing: La mejor opción cuando quieres mezclar y combinar varios elementos en una sola página.
Un caso claro es Hyundai (Países Bajos). La empresa quería aumentar las solicitudes de folletos, consultas de prueba de conducción y clics desde las landing pages de sus modelos de coche, además de medir los niveles de engagement.
Traffic4U, una agencia de marketing digital, ejecutó pruebas multivariadas en las páginas de destino específicas de Hyundai.nl, analizando titulares, imágenes, descripciones y testimonios. El objetivo era entender cómo los cambios en diferentes elementos influían en las decisiones de los visitantes de solicitar una prueba de conducción o descargar un folleto. Conoce el caso de estudio completo para saber cómo aumentaron un 208% la tasa de clics.
¿Cuánto tiempo necesitas ejecutar un A/B testing para obtener resultados fiables?
Al acercarte a los pasos finales de la optimización de la tasa de conversión, llega el momento de decidir cuánto tiempo quieres mantener una prueba activa. Los visitantes del sitio web se incluyen constantemente en el test, y los números siguen cambiando. Esto significa que tu tasa de conversión puede subir, bajar o incluso estancarse en diferentes momentos durante la fase de prueba.
Como la significancia estadística se va mostrando a lo largo del test, puede suceder que aparezca más alta incluso antes de que la prueba complete la duración prevista. Así, dependiendo de cuándo decidas revisar los resultados, la significancia puede ser alta o baja. Y aquí aparece un problema muy común: el “peeking”.
Error de peeking
El error de peeking consiste en mirar los resultados de la prueba antes de que termine su curso. Puedes encontrarte con una significancia estadística inesperada y decidir parar la prueba antes de tiempo, desplegando una versión que en realidad impacta de forma negativa en las conversiones. De hecho, el peeking puede provocar un error de tipo 1 en tu A/B testing.
En este error, tu prueba puede parecer exitosa, mostrando un impacto temporal de la variación sobre los objetivos. Pero este efecto es pasajero y no se mantiene cuando lanzas la variación ganadora y observas su desempeño en el tiempo.
Esto ocurre cuando concluyes el test de forma prematura, sin haber alcanzado la significancia estadística, rechazando de golpe la hipótesis nula y aceptando la variación ganadora.
Para evitar errores en el análisis de datos, lo mejor es tener un plan antes de empezar y ceñirte a él. Así reduces la tentación de mirar los datos con un sesgo hacia el resultado que quieres obtener. Seguir un plan mantiene tu análisis preciso y minimiza la probabilidad de errores como los de tipo 1. Lee más sobre los errores más comunes en testing en nuestro blog.
Por eso, definir la duración de la prueba es esencial antes de declarar un ganador o perdedor al finalizar. Puedes usar la calculadora gratuita de duración de tests de VWO para encontrar el período ideal en el que deberías ejecutar una prueba.
Consejo: si tu sistema de reportes utiliza un motor estadístico bayesiano, como el VWO SmartStats, no tienes que preocuparte por mantener un tamaño mínimo de muestra. Descubre por qué el modelo bayesiano es más potente que el enfoque frecuentista tradicional.
¿Qué es la significancia estadística y por qué es crítica?
Una de las principales razones para ejecutar un test es saber si un cambio en tu sitio puede ayudarte a mejorar las conversiones. Imagina que decides ejecutar una prueba con los primeros 100 visitantes. Ves que 40 de 100 convirtieron en la variación, frente a 20 en la página original. Eso supone una tasa de conversión del 20%, comparada con un 10% en la versión de control.
¿Pero significa esto que siempre obtendrás un 20% de conversión? Probablemente no, porque esos 100 visitantes no son una buena representación de los 10.000 que recibe tu sitio cada día. Aquí es donde entra en juego la significancia estadística.
Considera otro ejemplo: ejecutas un test cuyos resultados muestran que la variación supera al control con un 93% de significancia estadística. Esto quiere decir que hay un 7% de probabilidad de que la variación ganara por puro azar.
Ese 93% de significancia indica que es el momento adecuado para detener el test, siempre y cuando lo hayas corrido el tiempo suficiente para obtener conclusiones sólidas.
Paso 5: Aprovecha los aprendizajes de los resultados
El concepto principal detrás de la optimización de la tasa de conversión consiste en sacar conclusiones finales de tus tests, cerrar el ciclo de experimentación y tomar nota de toda la información obtenida para futuras pruebas. Por desgracia, la mayoría de los optimizadores solo miran los resultados para ver si una variación ganó o si fracasó. Si fracasa, suelen volver a crear hipótesis nuevas. Sin embargo, como optimizador, es importante que vayas más allá.
Considerando un escenario de testing, hay dos posibles resultados de una prueba que acabas de ejecutar:
Cuando tu variación ha ganado el test
Tus esfuerzos han dado frutos. Pero ¿y ahora qué? Es momento de buscar respuestas a estas preguntas:
- ¿Cuál es el coste de implementar el/los cambio(s) en horas de ingeniería, horas de diseño, etc?
- ¿El aumento esperado en los ingresos justifica el coste real involucrado?
- ¿Hubo segmentos particulares que funcionaron mejor que otros y que señalen el camino hacia experiencias más personalizadas?
Cuando tu variación ha perdido el test
Recuerda: en el testing no hay perdedores, ¡solo oportunidades para aprender! Activa tu faceta científica y céntrate en las insights obtenidas en cada test. Aplica los aprendizajes en iteraciones posteriores y refina continuamente tus hipótesis para descubrir qué funciona y qué puede funcionar mejor para alcanzar tus objetivos. Asegúrate de:
- Analizar tu investigación, revisar tu hipótesis y buscar fallos.
- Estudiar tus datos de prueba y segmentarlos más para examinar insights.
- Validar tus datos de investigación con todas las herramientas de optimización de la tasa de conversión utilizadas.
- Revisar estudios de caso relevantes, ya que podrían darte nuevas perspectivas que no habías considerado.
- Reconstruir tu hipótesis incorporando nuevos insights que no detectaste en tu investigación inicial.
- Volver y probar otra vez.
Mira este webinar para aprender cómo manejar tests A/B fallidos y usar los aprendizajes a tu favor.
El camino a seguir
Ten en cuenta que todos los pasos de la optimización de la tasa de conversión son como piezas clave de un puzzle: si dejas una fuera, la imagen no está completa. Y si estás convencido de que VWO puede llevar tu programa de CRO al siguiente nivel, prueba gratis la herramienta y descubre todo lo que tiene preparado para ti.
