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Creo que hay pocos analistas webs y profesionales del marketing online generalmente que no estén totalmente enamorados de los embudos de conversión. Pocas herramientas son tan claras y efectivas en el momento de prosperar nuestras conversiones en la página web. Las visitas llegan a nuestra web, entran en el embudo y, poquito a poco, van perdiéndose a medida que avanzan por exactamente el mismo hasta el momento en que logran el propósito. Sí, los embudos de conversión son geniales para advertir inconvenientes de conversión y mejor aún: solventarlos.

Pero la realidad es que los embudos de conversión no son herramientas que hagan magia. Bastantes personas los usan, sí, pero una vez los tenemos definidos y configurados pocos son los que son capaces de entender los problemas que se les están mostrando y menos aún como solventarlos. Tendemos a buscar la solución fácil, quedarnos con el dato que nos aparece en pantalla y sacar conclusiones que una gran cantidad de veces tienen mucho más de suposición que de análisis real de los datos. Y esto es pues el embudo en sí es solo el principio, una vez empezamos a ver como se comportan los usuarios en el mismo llega la hora de analizar cada uno de sus pasos.

Qué es verdaderamente un embudo de conversión

También conocidos como Funnels (por su nombre en inglés) los embudos no son otra cosa que una correlación de datos que recogemos a lo largo de un proceso de conversión. Este proceso en páginas web acaba siempre y en todo momento siendo una correlación de páginas vistas o bien acciones que sabemos que se van a generar para poder llegar a una conversión específica. Así estos embudos son en análisis de lo que hace el usuario ya antes de lograr una conversión, lo que nos permite evaluar el estado de salud de ese proceso.

analisis seo off page los pocos que incluso no los conozcan un caso. Imaginemos un proceso de compra en el que el usuario tiene que efectuar siempre los siguientes pasos para poder realizar su compra:

• Añadir un factor al carrito
• Previsualizar carrito
• Indicar datos personales
• Indicar datos de envío
• Confirmar la compra
• y realizar el pago

Nuestro objetivo es solo contabilizar cuantos pagos se han efectuado, no obstante nuestro embudo de conversión querrá saber que sucede en cada uno de ellos los pasos anteriores entendiendo que cuanto más se avance en los diferentes pasos de la conversión y cuantos más obstaculos quitemos a este camino más usuarios terminarán efectuando la adquisición.

Así puesto que en un embudo de conversión charlamos siempre y en toda circunstancia de PASOS como elementos de los que extraemos información y sobre cada paso deseamos extraer diferentes informaciones que nos ayudarán a entender ese paso:

• Cuantas páginas visitas, visitas o bien usuarios llegaron a ese paso
• Cuantos pasan de un paso al siguiente
• Hacia que páginas fuera del embudo van los usuarios (puntos de fuga)
• Desde que páginas llegan a diferentes pasos del embudo (puntos de entrada)
• Como son todos estos valores para distintos segmentos del tráfico (medios, móviles, tipos de visita, etc)
• Y otras métricas que puedan interesarnos (tiempo en todos y cada paso, acciones en un paso, vuelas atrás, etc.)

Si lo pensamos bien, la cantidad de datos que podemos estimar saber de cada paso es enorme y en todos y cada proyecto puede ser realmente distinta. Hay unos estándares básicos a observar como pueden ser usuarios y puntos de fuga pero indudablemente eso no es todo cuanto podemos apreciar saber de un embudo...

Los embudos de Analytics apenas nos sirven para examinar nuestros pasos

Google Analytics ha sido uno de los promotores de los embudos de conversión más grandes que han existido. Es la herramienta de analitica web reina y en ella crear un embudo es tremendamente fácil. Además sus gráficos de embudos son de los informes más atractivos que nos permiten ver... enamoran a todos y cada uno de los ejecutivos y nos dejan sacar conclusiones (insensatas o bien no) muy rápidamente.

Un embudo en Analytics para una web de hoteles:

En los embudos de analytics (tan bonitos ellos con todo ese verde y rojo) se nos resaltan cuatro informaciones sobre cada paso:

• Usuarios que llegan al paso (que no visitas ni páginas vistas)
• Porcentaje de usuurios que alguna vez pasaron al siguiente paso (que no visitas ni páginas vistas)
• Primera página de entrada del usuario en el embudo
• Y ultima página de salida del embudo (si es que no cumplió objetivo o siguió al siguiente paso)

Si duda, para lo poco que cuesta sacar la información esta resulta muy relevante. Mas como os decía esto no es un análisis del embudo... podemos ver pasos a los que a los usuarios les cuesta llegar y advertir puntos de fuga pero no realizar un análisis real de la problemática de nuestros embudos.

Los problemas de los embudos de Analytics son muchos y bastante graves:

• 1. Se fundamentan siempre y en toda circunstancia en usuarios, una métrica que probablemente no será la que usemos en otros informes (el resto de G.A. tiende a emplear visitas) y solo puede trabajar con usuarios y nada más
• 2. Los valores sobre cuantos usuarios pasan al siguiente paso o la página de fuga son muy relativos debido a este mismo foco en los usuarios: Podríamos tener un usuario que ha entrado 10 veces en el embudo, que 9 de esas veces saliera por páginas distintas y en la décima convirtiese y el embudo de Analytics nos mostraría un usuario que ha pasado por todos los pasos sin provocar puntos de fuga (pues nos enseña le valor máximo alcanzado por usuario y no la actividad real en las páginas
• 3. Los embudos no pueden fraccionarse ni analizarse. En los embudos tenemos la información tal cual nos viene dada y no podemos trabajar con ella. Nada de segmentos, nada de examinar otras métricas, nada de trabajar la información... Son tan raros que ni siquiera podemos sacarla vía API para trabajarla.
• 4. La contabilización de pasos, a veces es errática. En embudos sin pasos obligatorios, cuando un usuario entra en el primer paso y llega a un paso superior o transforma el embudo se autocompleta aunque el usuario no haya cumplido los pasos intermedios. Esto es por el hecho de que como contabiliza usuarios totales Gooogle Analytics nos mostrará por donde entró el usuario y hasta donde llegó del embudo con lo que no tiene otra forma de mostraros un usuario que empieza, por en medio se va y luego acaba (si lo mostrase veríamos dos usuarios: uno que entra y se va y otro que convierte de forma directa lo que tampoco sería correcto puesto que duplicaría usuarios). Por esta razón a veces en embudos con pasos imposibles podemos ver como estos en ocasiones se autorrellenan

Con todos estos problemas esta claro que los Embudos de Analytics están muy bien (pues lo están, me agrada criticar pero verdaderamente los utilizamos cada día por algún motivo) mas no son suficientes para hacer un análisis serio de lo que ocurre en el embudo... Precisamos saber más...

Qué pasa cuando no investigas más tus embudos

El inconveniente de quedarse en los embudos de Google Analytics está en que tanto nosotros como los superdirectivos que deciden sobre la web tendemos a disfrazar las suposiciones de conclusiones. Seamos claros: con un análisis tan básico como el que se nos muestra no sabemos gran cosa del proceso de coversión. Sí, podemos detectar puntos de fuga y cerrarlos. Sí, podemos saber que cierto paso o bien formulario son el problema por el que los usuarios no acaban de transformar. Mas a partir de ahí todo son suposiciones...

• "Los usuarios no pasan del carrito porque no comprenden como hacerlo y el botón está muy escondido": ¿Necesitabas un embudo para ver eso? ¿No será que ya lo habías visto y ahora te apoyas en el embudo para decirlo?
• "La mayor pérdida de tráfico es en el instante del pago, eso serán usuarios que solo querían ver el coste del producto": Em... y te quedas tan ancho con esta afirmación ¿no?
• "Los usuarios caen justo cuando les pedimos el DNI, así que el documento de identidad es el problema". Claro, por el hecho de que eso es lo que afirma el embudo ¿no? tiene una línea que dice: "salidas por ver que les pidieron DNI".

Y así mil casos... No digo que advertir los inconvenientes con embudos de Analytics no sea una buena idea, tampoco que la intuición y las buenas prácticas no sean un pilar muy preciso en la usabilidad de las webs... Sólo destaco que en multitud de negocios se realizan acciones justificadas en datos que verdaderamente no existen o no se han tomado.

Qué queremos analizar verdaderamente en un embudo para sacar conclusiones

Existen 3 focos principales que podemos estimar aplicar al analizar en un embudo y que nos alertarán sobre posibles inconvenientes de forma mucho más concreta.

• El análisis de la página que conforma el paso: Qué hacen los usuarios en tal página
• La influencia que puede tener en el proceso de decisión del usuario los diferentes elementos que les mostramos
• Y el análisis del embudo para distintas tipologías de tráfico

Bajo estos prismas podremos verdaderamente saber que sucede en nuestras páginas, que elementos de persuasión funcionan y que tipos de usuarios son los que verdaderamente ofrecen más dificultades para transformar. Con estos tres análisis efectuados si que vamos a poder efectuar aseveraciones fundamentadas en datos. Veamos pues como efectuar este género de análisis...

Análisis de las páginas de los pasos

Para los pasos que deseemos examinar (esto es, aquellos en los que detectamos posibilidades de mejora en el embudo fácil) es necesario poder saber que hacen los usuarios en exactamente los mismos.

Aquí las herramientas a usar pueden ser múltiples, todas y cada una destinadas a entender como interactúa el usuario con nuestro paso.

• 
  en este paso.
  

  Una opción que nos permitirá saber lugar desde el que entran a este paso y a donde van tras el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo aunque siempre será más rica si la sacamos a nivel de páginas vistas donde podremos acceder además a otras dimensiones de página como tiempo en la página o número de abandonos y usar segmentos para poder ver exactamente por donde sale cada género de tráfico.

  
  
  
  
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  Si las opciones que damos al usuario para seguir son muy complejas podemos facilitarlas con unusados en el paso
  

  Esto nos permitirá conocer cuales son los recursos de navegación que más interesan a los usuarios: que botones emplean, que menús les llaman la atención, etc.

  
  
  
  
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  Para medir al detalle ciertos pasos complejos puede resultar muy útil medir mapas de clics, scroll, etc.
  

  El mapa de clic de Analytics (analitica de página) es un buen punto de partida, sobretodo si activamos elpara distinguir mejor nuestros enlaces. Mas para profundizar aun más y progresar el detalle de lo que ocurre en nuestra página podemos emplear distintas herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu propia versión deo (si deseas ver vídeos completos de comportamiento) utilizar el espectaculardonde puedes perder días enteros pero aprender mucho de tus visitas

  
  
  
  
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  Por último, con implementaciones avanzadas sobre tus formularios puedes comprender realmente como se utilizan por los usuarios
  

  Aquí son validas desde implementaciones a medida de analytics (acontecimientos o páginas vistas virtuales) a herramientas especializadas comooque llevan a otro nivel el análisis de formularios.

  
  
  
  

Una opción que nos permitirá saber desde donde entran a este paso y a donde van tras el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo si bien siempre será más rica si la sacamos a nivel de páginas vistas donde podremos acceder además a otras dimensiones de página como tiempo en la página o número de abandonos y utilizar segmentos para poder ver exactamente por donde sale cada tipo de tráfico.

Esto nos permitirá conocer cuales son los recursos de navegación que más interesan a los usuarios: que botones usan, que menús les llaman la atención, etc.

El mapa de clic de Analytics (analitica de página) es un buen punto de inicio, sobretodo si activamos elpara diferenciar mejor nuestros links. Mas para profundizar incluso más y progresar el detalle de lo que ocurre en nuestra página podemos usar diferentes herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu versión deo (si deseas ver vídeos completos de comportamiento) emplear el espectaculardonde puedes perder días enteros pero aprender mucho de tus visitas

Aquí son validas desde implementaciones a medida de analytics (eventos o páginas vistas virtuales) a herramientas especializadas comooque llevan a otro nivel el análisis de formularios.

Con toda esta información en tu mano podrás asegurar que verdaderamente sabes lo que hacen los usuarios en tus pasos del embudo. Ya no te quedarás en que X usuarios salen por el menú primordial o en que te da la sensación de que "tal" elemento no se ve sino que tendrás acceso a todo cuanto realmente hacen tus usuarios y lo que no hacen.

Influencias en el proceso de decisión

Otro nivel de análisis es conocer realmente como influyen diferentes informaciones, elementos o bien simplemente sensaciones en el abandono del paso. Aquí entramos de lleno en el terreno del CRO (Conversión Rate Optimization) donde cada vez hay más técnicas de análisis entre aquéllas que destacan 2 por encima de todas las demás:

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  El Testing (A/B o bien multivariante)
  

  Una herramienta fundamental para acreditar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la página web por lo general se generan hipótesis mas en vez de llevarlas a cabo se procuran confirmar a base de distintos tests que demuestren que verdaderamente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.

  
  

  Para efectuar estos tests podemos usar las implementaciones deo su versión parau optar por herramientas más dedicadas y menos técnicas comoo.

  
  
  
  
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  El Análisis Cualitativo
  

  Donde se sale del cajón de los datos automáticos para pasar a preguntar directamente a usuarios sobre sus opiniones, experiencias y satisfacción.

  
  

  Este análisis en embudos podemos efectuarlo de 2 formas. desarrollo de web en prestashop madrid una parte podemos contratar una batería de respuestas genéricas con opciones como el conocidoo incluso automatizadas con. Opciones que pese a están en la categoría de cualitativo les falta el toque personal del usuario real.

  
  

  La otra opción, la reina del cualitativo, es usar encuestas web. En este caso ya no solo para clasificar a los usuarios sino provocándolas en usuarios que han descuidado el proceso de nuestro embudo y preguntándoles de forma directa por sus motivaciones. Aquí algunas opciones son más genéricas comoy otras van mucho más al grano comoo.

  
  
  
  

  Además de estas herramientas siempre podemos tirar por el análisis cualitativo manual:

  
  
  • O provocando la encuesta mismos programándola en la web
  • o, si en el paso de abandono ya disponíamos del email o teléfono del usuario, contactando con el más adelante para proponerle la encuesta
  
  

Una herramienta esencial para avalar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la web por lo general se generan hipótesis pero en lugar de realizarlas se intentan corroborar a base de diferentes tests que prueben que realmente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.

Para realizar estos tests podemos usar las implementaciones deo su versión parau optar por herramientas más dedicadas y menos técnicas comoo.

Donde se sale del cajón de los datos automáticos para pasar a consultar de manera directa a usuarios sobre sus creencias, experiencias y satisfacción.

Este análisis en embudos podemos realizarlo de 2 formas. Por un lado podemos contratar una batería de respuestas genéricas con opciones como el conocidoo incluso automatizadas con. Opciones que a pesar de están en la categoría de cualitativo les falta el toque personal del usuario real.

La otra opción, la reina del cualitativo, es usar encuestas web. En un caso así ya no solo para catalogar a los usuarios sino más bien provocándolas en usuarios que han abandonado el proceso de nuestro embudo y preguntándoles de manera directa por sus motivaciones. Aquí ciertas opciones son más genéricas comoy otras van mucho más al grano comoo.

Además de estas herramientas siempre y en toda circunstancia podemos tirar por el análisis cualitativo manual:

• O provocando la encuesta nosotros mismos programándola en la web
• o, si en el paso de abandono ya disponíamos del correo electrónico o teléfono del usuario, contactando con el más adelante para proponerle la encuesta

Ambas opciones son un trabajo lento y requieren un volumen de visitas grande para poder conseguir resultados (lo que en algunas webs lo hace más lento aun). A cambio recibimos unos resultados de una calidad asombrasa: tanto por su capacidad de validar hipótesis que nos saquen el mundo de las opiniones para recibir retroalimentación real de los usuarios que termine aun convirtiéndose en insights para nuestro negocio.

Análisis de tipologías de tráfico en el embudo

Esta parte, más próxima a los datos de Analytics a los que una mayor cantidad de gente está acostumbrada, no suele efectuarse por las restricciones de los propios embudos de Analytics. Y resulta bastante curioso... Por una parte nos esmeramos en crear nuestros segmentos e informes adaptados a medida de nuestro negocio y por otro, en el momento en que nos encontramos con los embudos, nos conformamos con lo que nos viene dado. La solución a nuestros inconvenientes es muy simple: queremos embudos, mas no como nos los ofrece Google Analytics.

¿Cómo lograr embudos en Analytics más versátiles?

Existen dos formas de conseguir estos embudos fuera de la interfaz de embudos de objetivos que nos ofrece analytics. Las dos son muy afines y nos permitirán salvar el problema principal de los embudos: el trabajo con otras métricas además de los usuarios y la segmentación del tráfico que examinamos.

• 
  Opción 1: Objetivos de paso.
  

  Se trata sencillamente crear un objetivo para cada paso del embudo en lugar de procurar resumir todo el embudo en un único paso. De este modo, al crear entonces un informe personalizado usando los diferentes objetivos (paso 1, paso dos, paso tres, etcétera) como métricas a observar veremos el propio embudo pero en horizontal y vamos a tener ya la capacidad de segmentarlo al trabajar este con visitas y no con usuarios.

  
  
  
  
• 
  Opción 2: Con segmentos basados en página vista
  

  Aún más potente, sobretodo si estamos habituados a trabajar con la API de Google Analytic es ir sacando dato a dato mediante los segmentos de Google Analytics. outbound marketing españa de sacar cada dato uno a uno es que entonces ya se nos abre todo el abanico de dimensiones y métricas de Google Analytics permitiéndonos acceder a cualquier dato: visitas, usuarios, medios y landings de entrada, dispositivos, resoluciones de pantalla, etc.

  
  
  
  

Se trata simplemente crear un objetivo para cada paso del embudo en lugar de procurar resumir todo el embudo en un único paso. De esta forma, al crear luego un informe personalizado usando los distintos objetivos (paso 1, paso 2, paso 3, etcétera) como métricas a observar vamos a ver el propio embudo mas en horizontal y vamos a tener ya la capacidad de fraccionarlo al trabajar este con visitas y no con usuarios.

Aún más potente, sobretodo si estamos habituados a trabajar con la API de Google Analytic es ir sacando dato a dato a través de los segmentos de Analytics. La potencia de sacar cada dato uno a uno es que entonces ya se nos abre todo el abanico de dimensiones y métricas de Analytics permitiéndonos acceder a cualquier dato: visitas, usuarios, medios y landings de entrada, dispositivos, resoluciones de pantalla, etc.

Una vez disponemos de esta tipología de embudos ya podemos trabajar nuestros datos para entender mejor como caen los usuarios de un paso a otro.

En en análisis de embudos lo importante es la caída y no el volumen de visitas

Cuando efectuamos este análisis es muy común (por costumbre) intentar visualizar nuestros pasos del embudo en un formato de volumen lo que daría como resultado el gráfico que os mostraba antes como ejemplo. Es un gráfico muy mono y que verdaderamente nos muestra como las visitas se marchan perdiendo conforme avanzan por el embudo. Sin duda en una primera aproximación se comprende mejor que otras visualizaciones de los datos mas no es la mejor forma para visualizar a nuestros usuarios pues al estar basada en volúmenes nos hace opinar que las caidas en los primeros pasos son más importantes que en los últimos.

Viendo el gráfico anterior podríamos decir que el inconveniente de este embudo está en el paso de búsqueda a visualización de producto... No obstante cuando comenzamos a trabajar con porcentajes de caída, vemos resultados muy distintos.

Interesante ver donde está realmente el problema, ¿verdad?

Examinando nuestros embudos por segmentos

El trabajo de veras en este tipo de análisis comienza cuando comenzamos a visualizar nuestros embudos filtrados por diferentes segmentos significativos, o sea, segmentos en donde sepamos que la experiencia de usuario o la intención de adquiere cambia. Algunos ejemplos clásicos de estos segmentos serían:

• Tráfico con adquiere ya realizada anteriormente
• Nuevas visitas o bien visitas recurrentes
• Distintos posibles diseños (por dispositivo móvil o por resolución de pantalla en diseños responsive)
• Tráfico de cieta tipología o de campañas (branding, producto, interés genéricos, etc.)
• Landings de entrada (o)
• Otros criterios de comportamiento (vio x página, usó X recurso, etcétera)

Al final, debemos buscar aquellos segmentos en los que un cambio de porcentaje de caida en un paso concreto (el que estamos examinando) nos lleve a una conclusión. El ejemplo más sencillo sería ver como reacciona el embudo ante tráfico móvil vs de escritorio para descubrir si alguno de los 2 diseños es el causante del problema en dicho paso.

Como antes el análisis por volúmenes globales no nos servirá de mucho, siendo mucho más conveniente examinar los embudos segmentados por sus porcentajes de caída en todos y cada paso. Como os decía, versiones móviles y de escritorio acostumbran a demostrar problemas en pasos distintos:

Realizando este trabajo con gran cantidad de segmentos podemos llegar a entender mucho más sobre nuestras caídas entre pasos. Sumar a esta información un análisis de página o bien de la intención de compra también segmentado por exactamente los mismos criterios puede darnos conclusiones valiosísimas y evitarnos muchos fallos futuros.

Examinando los valores de dimensión en nuestros embudos

Otra forma de trabajar es enseñar embudos ya divididos por alguna dimensión. En el informe adaptado, creado con objetivos veíamos esta posibilidad. Trabajar con estos datos puede ser menos ilustrativo a nivel de cambios en las páginas mas sobretodo con las dimensiones de adquisición de tráfico (campañas, palabras clave, landings, etcétera) nos pueden dejar claro como afectan las campañas al paso por los embudos y verdaderamente de que calidad es el tráfico que estamos trayendo, más allá aun de si convierte o no transforma.

Este trabajo suele hacerse sobre el propio embudo, segmentándolo de manera directa en su visualización...

Pero como anteriormente, esta no es la opción adecuada puesto que pone el foco sobre los volúmenes totales del segmento y como mucho nos permite intuir los cambios en el tráfico de una de las dimensiones (la que queda pegada al eje vertical), el resto nos cuesta entenderlas con este género de visualizaciones. En estos casos ni siquiera un informe por la metrica de caída en el paso va a ayudarnos. Lo que debemos entender es que lo que procuramos con esta información es visualizar como cambia la distribución de dimensiones en todos y cada paso (para ver como unas se comen a otras conforme avanza el embudo) y para ello la visualización idónea es mediante un gráfico de barras porcentuales y no absolutas:

Lo como nos deja ver mucho mejor como se comportan las diferentes dimensiones en los pasos.

Conclusión

Como comentaba al principio del post, los embudos de conversión son una herramienta fascinante y con un sinnúmero de aplicaciones. Podemos llegar a prosperar mucho nuestros resultados trabajandolos correctametne. No obstante, si no vienen acompañados de un análisis correcto su uso es peligroso: abre demasiadas puertas a la opinática que es de por si acaso demasiado grande en la mayoría de las empresas. Tendámonos un cable a nosotros mismos y mejoremos la calidad de nuestros embudos: mejoremos la información que tenemos sobre cada uno de ellos de sus pasos y démosle inteligencia a nuestros análisis. Opinar que el mundo de los embudos de conversión se reduce a los simples embudos de objetivos de Google Analytics es un enorme error que nos hará perder muchas ocasiones de negocio.

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