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CRO. Cómo aplicar una metodología para el éxito. La importancia del UX y la Analítica.

22 septiembre 2021

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Una metodología es una serie de métodos y técnicas que se aplican sistemáticamente durante un proceso de investigación para alcanzar un resultado teóricamente válido. En este sentido, la metodología funciona como un soporte conceptual con cierta rigurosidad.

En CRO como en cualquier otro ámbito, también se utilizan métodos que buscan orientar el trabajo a identificar puntos de mejora de un negocio, formulando hipótesis y proponiendo acciones concretas que mejoren el rendimiento.

En CRO, existen diferentes disciplinas que trabajan conjuntamente para dar una respuesta óptima, y por tanto se complementan. Estas disciplinas son la Analítica y la Experiencia de Usuario principalmente. Por tanto, esta colaboración de perfiles de Analista del Dato y Diseñador de Experiencia es imprescindible.

Sin embargo, conviene tener claro que el CRO es un proceso continuo e iterativo que no termina nunca y que busca mejorar el negocio digital y llevarlo a su máximo punto de eficiencia.

En este sentido, el primer paso para la eficientación es identificar problemas o puntos de mejora en el negocio digital. Generalmente la alarma salta cuando una expectativa de rendimiento no se está consiguiendo. En estos casos lo más adecuado es comenzar a analizar primeramente los siguientes entornos:
 
  • Datos de la analítica web
  • Uso de buenas prácticas
  • Datos de información procedentes de factores externos a nuestro negocio
Si no tenemos bien trazada nuestra analítica y no disponemos de datos de rendimiento de nuestros activos digitales, resultará muy complicado, y nos estaremos moviendo por percepciones, sensaciones u opiniones, algo totalmente desaconsejado ya que las decisiones no se tomarán en base a datos.

Si un negocio no está seguro de sus datos y el qué está midiendo, el primer punto de partida es una auditoría. Saber cómo está implementada la analítica, la trazabilidad de su implementación, qué páginas y eventos se miden… es fundamental, y el saber como están nuestros pixeles y etiquetados, el data layer, la automatización de las validaciones… es la primera piedra sobre la que construir una solución de analítica digital robusta, transversal y modular.

Si por el contrario existen métricas, se podrán identificar aquellos datos que estén por debajo de nuestro esperado ratio de conversión. Para ello conviene analizar por defecto los siguientes aspectos:
 
  1. Ineficiencias por tipo de dispositivo. Comparar los ratios de conversión en desktop y mobile principalmente.
  2. Disparidad de dispositivos mobile. Existe una gran variedad y diferencias a nivel de conversión entre los de gama alta y media/baja.
  3. Los navegadores son otra fuente de datos para obtener indicios y diagnosticar fallas por ineficiencias tecnológicas.
  4. Rendimientos dispares en función de la visitas que aportan los distintos canales, ya sea un sitio web o una App.
  5. Rendimientos por país. Pueden existir variedad de adaptaciones culturales o de lenguaje, y por tanto, necesidad de optimización.
  6. Visitas recurrentes vs visitas nuevas. En ocasiones el rendimiento puede variar por un conocimiento previo respecto a aquellos que no lo tienen todavía.
  7. El uso de buscadores internos puede suponer diferencias significativas. Un buen buscador es crucial para la conversión.
 

Formulación de hipótesis y definición de acciones


Identificadas las ineficiencias, llega el momento de discernir sobre qué ha ocurrido. Es la hora de hipotetizar. Lo que se busca con las hipótesis es una posible explicación sobre el qué está ocurriendo y cuál es la causa de un determinado efecto.

Como hemos comentado con anterioridad, el CRO implica perfiles multidisciplinares y acercarnos el reto desde distintos puntos de vista; si sólo conociéramos un área, p ej. UX, lo más normal es que nuestras hipótesis se enfoquen únicamente al área de conocimiento donde nos sentimos fuertes.

Para hipotetizar debemos abordar el proceso en 3 fases:
 
  1. Identificar, definir el problema y validar a través de fuentes de datos fidedignos
  2. Proponer una solución, indicando los cambios a realizar, donde se ha localizado la “peora” y qué se espera obtener.
  3. Resultado conseguido con el cambio. Debe ser cuantificable.
Una de las herramientas para poder demostrar la validez de nuestras hipótesis es utilizar test A/B, que serán objeto de otro post en próximas fechas. 
José Luis  García López
José Luis García López Perfil en Linkedin

Head of UX. Manager del área Servicios en BABEL.

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