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Creo que hay pocos analistas webs y profesionales del marketing en línea por lo general que no estén absolutamente enamorados de los embudos de conversión. Pocas herramientas son tan claras y eficaces a la hora de progresar nuestras conversiones en la página web. Las visitas llegan a nuestra web, entran en el embudo y, poquito a poco, van perdiéndose conforme avanzan por el mismo hasta el momento en que logran la meta. Sí, los embudos de conversión son excelentes para detectar problemas de conversión y mejor aún: solucionarlos.

Pero la realidad es que los embudos de conversión no son herramientas que hagan magia. Muchas personas los usan, sí, mas una vez los tenemos definidos y configurados son pocos los que son capaces de comprender los inconvenientes que se les están mostrando y menos aún como solucionarlos. Tendemos a buscar la solución fácil, quedarnos con el dato que nos aparece en pantalla y sacar conclusiones que un sinnúmero 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 comenzamos 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 producir para poder llegar a una conversión concreta. Así estos embudos son en análisis de lo que hace el usuario ya antes de conseguir una conversión, lo cual nos deja evaluar el estado de salud de ese mismo proceso.

Para los pocos que aun no los conozcan un caso. Imaginemos un proceso de compra en el que el usuario tiene que realizar siempre y en todo momento los siguientes pasos para poder efectuar su compra:

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

Nuestro objetivo es solo contabilizar cuantos pagos se han realizado, no obstante nuestro embudo de conversión querrá saber que sucede en cada uno 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 realizando la adquisición.

Así puesto que en un embudo de conversión hablamos siempre y en todo momento de PASOS como elementos de los que extraemos información y sobre cada paso queremos extraer diferentes informaciones que nos ayudarán a entender ese paso:

• Cuantas páginas visitas, visitas o 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 diferentes segmentos del tráfico (medios, móviles, tipos de visita, etc)
• Y otras métricas que puedan interesarnos (tiempo en 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 cada proyecto puede ser realmente distinta. Hay unos estándares básicos a observar como pueden ser usuarios y puntos de fuga mas indudablemente eso no es todo cuanto podemos apreciar saber de un embudo...

Los embudos de Google Analytics apenas nos sirven para analizar 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 permiten sacar conclusiones (descabelladas 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 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 Google Analytics son muchos y bastante graves:

• 1. Se fundamentan siempre 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 bien la página de fuga son muy relativos debido a este mismo foco en los usuarios: Podríamos tener un usuario que ha entrado diez veces en el embudo, que 9 de esas veces saliera por páginas distintas y en la décima transformase y el embudo de Analytics nos mostraría un usuario que ha pasado por todos los pasos sin provocar puntos de fuga (puesto que nos enseña le valor máximo alcanzado por usuario y no la actividad real en las páginas
• 3. Los embudos no pueden segmentarse 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 extraños 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 paso inicial y llega a un paso superior o bien 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 por lo que no tiene otra forma de mostraros un usuario que empieza, por en medio se marcha y después termina (si lo mostrase veríamos dos usuarios: uno que entra y se marcha y otro que convierte de forma directa lo que tampoco sería correcto pues duplicaría usuarios). precio diseño web zamora en ocasiones 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 (por el hecho de que lo están, me agrada criticar mas realmente los usamos cada día por algún motivo) pero no son suficientes para hacer un análisis serio de lo que ocurre en el embudo... Necesitamos saber más...

Qué pasa cuando no investigas más tus embudos

El problema de quedarse en los embudos de Google Analytics está en que tanto como los superdirectivos que deciden sobre la página 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 advertir puntos de fuga y cerrarlos. Sí, podemos saber que cierto paso o formulario son el inconveniente por el que los usuarios no acaban de convertir. Mas a partir de ahí todo son suposiciones...

• "Los usuarios no pasan del carrito por el hecho de que no entienden como hacerlo y el botón está muy escondido": ¿Necesitabas un embudo para poder ver eso? ¿No será que lo habías visto y ahora te apoyas en el embudo para decirlo?
• "La mayor pérdida de tráfico es en el momento 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 solicitamos el documento de identidad, así que el DNI es el problema". Claro, pues eso es lo que dice el embudo ¿no? tiene una línea que dice: "salidas por ver que les solicitaron DNI".

Y así mil casos... No digo que detectar los inconvenientes con embudos de Analytics no sea una gran idea, tampoco que la intuición y las buenas prácticas no sean un pilar muy necesario 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 examinar verdaderamente en un embudo para sacar conclusiones

Existen tres focos primordiales que podemos querer aplicar al examinar en un embudo y que nos alertarán sobre posibles problemas de forma mucho más específica.

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

Bajo estos prismas vamos a poder realmente saber que sucede en nuestras páginas, que elementos de persuasión funcionan y que géneros de usuarios son los que realmente ofrecen más contrariedades para transformar. Con estos tres análisis efectuados si que vamos a poder realizar afirmaciones 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 sencillo) es necesario poder saber que hacen los usuarios en exactamente los mismos.

Aquí las herramientas a utilizar pueden ser múltiples, todas y cada una destinadas a comprender como interacciona 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 exactamente el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo aunque siempre y en toda circunstancia será más rica si la sacamos a nivel de páginas vistas donde vamos a poder acceder además a otras dimensiones de página como tiempo en la página o bien número de abandonos y emplear segmentos para ver exactamente por donde sale cada tipo de tráfico.

  
  
  
  
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  Si las opciones que damos al usuario para continuar 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 usan, 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 clicks, scroll, etc.
  

  El mapa de clic de Google Analytics (analitica de página) es buen punto de inicio, sobretodo si activamos elpara diferenciar mejor nuestros enlaces. Pero para ahondar incluso más y prosperar el detalle de lo que pasa en nuestra página podemos usar distintas herramientas especializadas como,, instalar en tu servidor tu versión deo (si quieres ver vídeos completos de comportamiento) utilizar el espectaculardonde puedes perder días enteros mas aprender mucho de tus visitas

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

  Aquí son validas desde implementaciones a la medida de analytics (eventos 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 exactamente el mismo. Esta información podemos apoyarla también en los propios datos del embudo aunque siempre y en todo momento será más rica si la sacamos a nivel de páginas vistas donde vamos a poder acceder además a otras dimensiones de página como tiempo en la página o número de abandonos y utilizar segmentos para poder ver precisamente 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 utilizan, que menús les llaman la atención, etc.

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

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.

Con toda esta información en tu mano podrás asegurar que realmente 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 lo que verdaderamente 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 sencillamente 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 dos sobre todas las demás:

• 
  El Testing (A/B o bien multivariante)
  

  Una herramienta esencial para acreditar 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 producen hipótesis pero en vez de llevarlas a cabo se procuran confirmar a base de distintos tests que demuestren que realmente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.

  
  

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

  
  
  
  
• 
  El Análisis Cualitativo
  

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

  
  

  Este análisis en embudos podemos realizarlo de dos formas. Por una parte podemos contratar una batería de contestaciones genéricas con opciones como el conocidoo aun 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 clasificar a los usuarios sino más bien provocándolas en usuarios que han abandonado el proceso de nuestro embudo y preguntándoles directamente 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 nosotros mismos programándola en la web
  • o, si en el paso de abandono ya disponíamos del e-mail o teléfono del usuario, contactando con el más adelante para proponerle la encuesta
  
  

Una herramienta fundamental para avalar suposiciones. Basándonos en los datos del embudo, el análisis del paso y en nuestro conocimiento sobre el usuario y la web generalmente se producen hipótesis pero en lugar de realizarlas se intentan corroborar a base de diferentes tests que demuestren que verdaderamente las hipótesis son válidas para nuestro tráfico.

Para efectuar estos tests podemos utilizar 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 preguntar de forma directa a usuarios sobre sus creencias, experiencias y satisfacción.

Este análisis en embudos podemos efectuarlo de 2 formas. Por un lado podemos contratar una batería de respuestas genéricas con opciones como el conocidoo aun 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 utilizar encuestas web. En un caso así ya no solo para clasificar a los usuarios sino más bien provocándolas en usuarios que han descuidado el proceso de nuestro embudo y preguntándoles directamente por sus motivaciones. Aquí ciertas 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

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 percibir retroalimentación real de los usuarios que concluya aun convirtiéndose en insights para nuestro negocio.

Análisis de tipologías de tráfico en el embudo

Esta parte, más cercana a los datos de Analytics a los que una mayor cantidad de gente está acostumbrada, no acostumbra a realizarse por las restricciones de los propios embudos de Analytics. Y resulta bastante curioso... Por un lado nos esforzamos en crear nuestros segmentos e informes personalizados a la medida de nuestro negocio y por otro, cuando nos hallamos con los embudos, nos conformamos con lo que nos viene dado. La solución a nuestros problemas es muy simple: deseamos embudos, pero no como nos los ofrece Google Analytics.

¿Cómo lograr embudos en Google Analytics más versátiles?

Existen 2 formas de lograr estos embudos fuera de la interfaz de embudos de objetivos que nos ofrece analytics. Las dos son muy afines y nos permitirán salvar el inconveniente primordial 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 simplemente crear una meta para cada paso del embudo en vez de intentar resumir todo el embudo en un único paso. De este modo, al crear entonces un informe adaptado utilizando los diferentes objetivos (paso 1, paso 2, paso tres, etcétera) como métricas a observar veremos el propio embudo mas en horizontal y tendremos ya la capacidad de fraccionarlo 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. La potencia 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 sencillamente crear un propósito para cada paso del embudo en vez de intentar resumir todo el embudo en un único paso. Así, al crear entonces un informe adaptado utilizando los diferentes objetivos (paso 1, paso dos, paso tres, etcétera) como métricas a observar vamos a ver el propio embudo mas en horizontal y vamos a tener ya la capacidad de segmentarlo 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 mediante los segmentos de Google Analytics. social media cantabria 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.

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 esencial 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 ya antes como un ejemplo. Es un gráfico monísimo y que realmente nos muestra como las visitas se van perdiendo conforme avanzan por el embudo. Sin duda en una primera aproximación se comprende mejor que otras visualizaciones de los datos pero no es la mejor forma para visualizar a nuestros usuarios puesto que al estar basada en volúmenes nos hace creer que las caidas en los primeros pasos son más importantes que en los últimos.

Viendo el gráfico anterior podríamos decir que el problema 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 verdad en esta clase de análisis empieza cuando empezamos a visualizar nuestros embudos filtrados por diferentes segmentos significativos, es decir, segmentos en donde sepamos que la experiencia de usuario o la intención de compra cambia. Ciertos ejemplos clásicos de estos segmentos serían:

• Tráfico con adquiere ya efectuada anteriormente
• Nuevas visitas o visitas recurrentes
• Distintos posibles diseños (por dispositivo móvil o bien por resolución de pantalla en diseños responsive)
• Tráfico de cieta tipología o de campañas (branding, producto, interés genéricos, etc.)
• Landings de entrada (o bien)
• 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 inconveniente en dicho paso.

Como antes el análisis por volúmenes globales no nos servirá de mucho, siendo mucho más adecuado examinar los embudos segmentados por sus porcentajes de caída en todos y cada paso. Como os decía, versiones móviles y de escritorio acostumbran a probar inconvenientes 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 de la intención de compra también segmentado por los mismos criterios puede darnos conclusiones valiosísimas y evitarnos muchos errores 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 pero 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 realmente de que calidad es el tráfico que traemos, más allá aun de si convierte o bien no convierte.

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

Pero como antes, esta no es la opción conveniente 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 asistirnos. Lo que tenemos que entender es que lo que buscamos con esta información es visualizar como cambia la distribución de dimensiones en cada paso (para ver como unas se comen a otras conforme avanza el embudo) y para esto la visualización idónea es a través de un gráfico de barras porcentuales y no absolutas:

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

Conclusión

Como comentaba al comienzo del artículo, los embudos de conversión son una herramienta fascinante y con un sinnúmero de aplicaciones. Podemos llegar a progresar mucho nuestros resultados trabajandolos correctametne. No obstante, si no vienen acompañados de un análisis adecuado su uso es peligroso: abre demasiadas puertas a la opinática que es de por si demasiado grande en la mayor parte 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 sus pasos y démosle inteligencia a nuestros análisis. Pensar 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 va a hacer perder muchas ocasiones de negocio.

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