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En busca del indicador perdido (Parte II)

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indicadores analytica webComo recordareis, en el post anterior debatimos a cerca de las características que debía tener el indicador por “antonomasia”, es decir, aquel que solo por el mismo ya pudiera indicar lo bien o mal que está un site.

Incluso presentamos a los candidatos con más números para ser los elegidos y hoy los describiremos en detalle, para acabar eligiendo el mejor de todos ellos.

Ratio de conversión, Ratio de abandono y Ratio de rebote. ¿Cuál de esos tres indicadores será el ganador? Se abren las apuestas.

El ratio de conversión

Definición: En pocas palabras, muestra la efectividad que tiene un site para convertir usuarios en aquella acción que tenga importancia para la web (conseguir clientes, contactos, descargas, etc.).

Cómo obtenerlo: Se calcula dividiendo el total de acciones deseadas en la web (ventas, envío de contactos, registros, etc.) por el número total de usuarios únicos que ha recibido el site en un periodo específico de tiempo. Pongamos un ejemplo: imaginemos una web cuyo objetivo es que los usuarios dejen sus datos para que más tarde un comercial contacte con ellos. Si llegan 1.000 visitantes únicos en 1 mes y 10 se registran, el ratio de conversión será del 1% ese mes (10 registrados/1.000 usuarios únicos = 1% ratio de conversión).

La mayoría de herramientas de análisis web del mercado (evidentemente, Google Analytics) calcula automáticamente este ratio solo con marcar convenientemente las páginas y en especial aquella en la que se produce la acción deseada. En este sentido, en la mayoría de las webs identificamos la consecución de este evento como una página de agradecimiento.

Aplicación: Queda claro que con este indicador determinaremos cómo afectan los cambios en la efectividad de la web para vender, obtener registrados, descargar software, etc. Es el indicador más utilizado para calcular eficiencia por su simplicidad de cálculo y su fácil entendimiento.

Además, cumple con tres requisitos que pedíamos: no es un simple contador, está ligado a objetivos y empuja a la acción. Entonces, ¿hemos encontrado la medición anhelada? Lamentablemente, no se cumple el cuarto punto comentado, y este es uno de los factores que hace que el ratio de conversión no sea el indicador estándar de la salud de una web, ya que varía mucho según diversas causas:

  • Madurez de internet en el país: Estados Unidos y Reino Unido tienen ratios de conversión superiores (en torno al 8-10%), mientras que el resto se mueve en cifras muy inferiores (sobre el 2-3%), lo que hace difícil comparar globalmente estas cifras.
  • Sector al que pertenece la web: Claramente las tiendas online son las que tienen los ratios de conversión más altos, a mucha distancia de otros tipos de webs. Incluso en función de cuál sea el tipo de objetivo, los ratios de conversión no tendrán nada que ver, ya que no es lo mismo intentar descargarse un software que tratar de comprar una joya (evidentemente, el ratio de conversión del software será mucho más alto).
  • Diferentes métodos de medición usados: Hasta ahora, y dada la cantidad de softwares de medición existentes, cada site tenía una forma de medir el ratio de conversión (basado en cookies o no, con usuarios únicos o visitas, etc.) que hacía imposible unificar esta métrica. Con Google Analytics se estandariza la forma de medir este indicador, lo que mitiga el error de no medir con el mismo sistema. Aun así, una mala implementación de Google Analytics desvirtúa la medición obtenida.

Contraindicaciones: Esto es lo que usted leería en el prospecto del ratio de conversión: “¡Precaución!: se puede obsesionar fácilmente”. ¿Qué queremos decir? Pues que este indicador tiene tanto poder que nos puede hacer tomar decisiones erróneas por intentar corregirlo. Imaginemos que el ratio de conversión cae un 5%. Saltan todas las alarmas, vienen los SWAT o fuerzas especiales y sentimos el punto de mira láser en la cabeza. ¿Realmente hay que hacerle tanto caso? Pues no.

ratio de conversiónSi revisamos su definición, nos dice que es igual al número de eventos realizados que perseguimos mediante nuestra web, dividido entre todos los usuarios de mi site. Ahí tenemos la clave: ¿“todos los usuarios de mi site” tienen la intención de realizar ese evento? No. Como mínimo, un 50% de los que entran lo harán por curiosidad, por equivocación, para obtener información o para mil cosas antes que para hacer el evento que hemos marcado como objetivo. Por tanto, para tener un ratio de conversión fiable no deberíamos contemplar todos los usuarios, sino solo los que tienen la intención de realizar el evento objetivo. Eso nos hace concluir dos cosas, una positiva y otra negativa:

  • Tenemos un ratio de conversión “real” más alto de lo que pensábamos
  • El ratio de conversión “global” no nos sirve como indicador entre sites

El ratio de abandono

Definición: A la sombra del ratio de conversión tenemos una métrica que quizá sea mejor, el ratio de abandono. Su definición sería: porcentaje de usuarios que no acaban haciendo un pedido tras introducir productos en el carrito de la compra. Decimos que es mejor, ya que solo contempla personas con una intención determinada (comprar), con lo cual es mucho más restrictivo.

De la misma manera podríamos cambiar la intención “comprar” por cualquier otra, como “descargar”, “compartir”, y transformar el indicador según nuestras necesidades, pero siempre partiendo de usuarios dentro de un proceso con una misma intención.

Podemos tener diferentes variaciones de la misma métrica, como:

  • “Cart abandonment rate” o porcentaje de usuarios que no inician el checkout pese a haber añadido productos al carrito.
  • “Check-out abandonment rate” o porcentaje de usuarios que, a pesar de iniciar el check-out, no materializan el pedido.

Cómo obtenerlo: Ratio de abandono o site abandonment rate (en porcentaje) = 1– (número total de compras realizadas en la web/total de clics a añadir al carrito de la compra).

Otra definición es: ratio de abandono (en porcentaje) = 1– (número total de usuarios que realizaron compras en la web/total de usuarios que añadieron productos al carrito de la compra).

Aplicación: Entender y medir estos ratios es importante, pues nos describen realidades distintas:

  • el site abandonment rate podría ser el indicador que hay que mejorar, ya que nos muestra una intención no materializada; los siguientes sirven para acabar de aclarar el porqué de la no materialización
  • el cart abandonment rate nos habla de usuarios que no han decidido todavía realizar una compra
  • el check-out abandonment rate nos descubre usuarios que, a pesar de haber tomado la decisión, no la materializan. Obviamente, este segundo ratio es el que debería acercarse a cero.

Contraindicaciones: Podemos usar diferentes definiciones y eso hace que no haya un consenso para poner en común esta métrica. Además, está mucho más extendida en sitios de comercio electrónico que en el resto de webs. A modo de guía, este indicador suele estar entre el 25 y el 55%. Si bien no lo podemos usar como “el indicador maestro”, definitivamente es mucho más útil que el ratio de conversión para mejorar una web.

El bounce rate o tasa de rtasa de reboteebote

Definición: Un clásico entre los KPI, ideal para determinar la calidad de las páginas de inicio de una web. Imaginemos que usamos una página para entrar a una web e inmediatamente la abandonamos. No ha conseguido que sigamos adelante. Se ha convertido en una página tanto de entrada como de salida al mismo tiempo.

Precisamente esto es lo que calcula el bounce rate o tasa de rebote: cuántas de las páginas de entrada (landing pages) son también de salida, de entre las visitas que han visto solo una página.

Cómo obtenerlo: Se calcula dividiendo las páginas de visión única (single page views) entre el total de páginas de entrada. Hay otro cálculo que, en vez de basarse en páginas vistas, se centra en el tiempo en la página, dado que un usuario puede entrar en una página y estar mucho tiempo en ella leyendo, lo que es positivo (es el caso de los blogs). De ahí que un posible cálculo se base en un número mínimo de segundos en una página de entrada y de visión única.

Esta tasa se aplica tanto a una página concreta como a un conjunto de páginas o al site entero. En este último caso, su fórmula sería igual al porcentaje de visitas con visión de página única con respecto al total de visitas.

Aplicación: Es el indicador ideal para comprobar si atraemos a las personas adecuadas o si los contenidos no convencen lo suficiente para que continúen la visita.

Nos ayuda a monitorizar todo tipo de esfuerzos de optimización con relación a la retención de tráfico, incluidas las estrategias en buscadores (mejorar los palabras clave y las páginas de entrada en campañas con alta tasa de rebote).

Los valores que normalmente se consideran aceptables son por debajo del 40-50% para home pages y por debajo de 40% para landing pages.

Contraindicaciones: Una vez más las diferentes definiciones dificultan el convertirlo en estándar, pero quizá sea el indicador que más se acerque a lo que queremos.

And the winner is…

Si excluimos sites cuyo objetivo no es que se profundice (blogs) o si utilizamos la definición que incluye el tiempo, el bounce rate cumple con los cuatro requerimientos mencionados:

  1. Relaciona mediciones y por tanto nos da una idea de lo bien o mal que está
  2. Muestra un objetivo que toda web persigue (atraer calidad)
  3. Claramente empuja a la acción (mejorar campañas y páginas de entrada)
  4. Es aplicable a cualquier web (con la excepción de los blogs, que solventaríamos si usamos una definición que contemple el tiempo)

Por todo esto parece que tenemos ganador, aunque con ciertos peros como hemos mencionado antes. ¿Son solucionables?

Efectivamente podemos modificar dentro de Google Analytics el bounce rate para que sea aplicable a blogs y se base en tiempo (no en páginas consumidas). Aquí os remito los pasos que hay que hacer dentro de Google Tag Manager para ajustarlo tal y como deseamos:  Ajuste de rebote mediante temporizador en Google Tag Manager

Enjoy!!   Escrito por Enric Quintero.

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