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Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la conversion

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Presentación empleada en la primera edición de #ProMarketingDay en la que detallo aprendizajes y acciones de fácil implementación en cualquier modelo de negocio digital para mejorar su conversión.

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Conversion en negocios digitales: aprendizajes y acciones para mejorar la conversion

  1. 1. ACCIONES Y APRENDIZAJES PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DE UN NEGOCIO DIGITAL Ricardo Tayar CEO Flat 101 @rtayar www.flat101.es ricardo@flat101.es Claves avanzadas para conseguir que tu negocio genere ingresos gracias a internet. ProMarketingDay - Madrid - #ProMarketingDay 1 / Abril / 2017
  2. 2. Quien soy, de donde vengo y a donde voy (o eso creo)
  3. 3. Ricardo Tayar Actualmente: CEO & Co-founder Flat 101 Anteriormente: Mind Your Group / iZenius / MasterD / Riafive Solutions Etc…. Algunas cosas sobre mi: Certificado en UX Research por Nielsen / Norman Postgrado UX Mejor empresa de conversión 2015 & 2016 Postgrado en e-commerce Autor del primer estudio de conversión en e- commerce españoles ricardo@flat101.es / www.flat101.es / www.ricardotayar.com
  4. 4. Flat 101 Estrategia comercial 2017 5
  5. 5. Lo que hago: trabajar para mejorar resultados de negocio de e-commerce y negocios digitales. Lo que algunos llaman CRO
  6. 6. Trabajamos para conseguir este tipo de resultados
  7. 7. ANALIZAR LA CONVERSIÓN IMPLICA COMPRENDER COMO SE INTERRELACIONAN DOS TIPOS DE FACTORES
  8. 8. UNOS CUANTOS APRENDIZAJES SOBRE CONVERSIÓN Y NEGOCIOS DIGITALES
  9. 9. Ratio de conversión medio: 1,02% Mediana: 0,87% E-commerce con menor ratio: 0,08% E-commerce con mayor ratio: 4,67%
  10. 10. RC* menos de 2 años: 0,53% RC* 2-5 años: 1,32% RC* más de 5 años: 1,85%
  11. 11. Conversión desktop: 1,28% Conversión smartphone: 0,37% Media tráfico smartphone: 34,48%
  12. 12. Conv. pedido medio -50 €: 0,95% Conv. pedido 51-71 €: 1,52% Conv. pedido 72-144 €: 0,78% Conv. pedido +145 €: 0,53%
  13. 13. http://bit.ly/ece-16
  14. 14. 3 ACCIONES QUE PUEDEN AYUDAROS A CONVERTIR MEJOR, A SER MÁS EFICIENTES COMERCIALMENTE
  15. 15. 1 localizar las páginas de entrada a vuestro sitio web y considerarlas como homes
  16. 16. ¿qué objetivo tiene una página de categoría? permitir el acceso a un producto, que es el primer paso de un funnel de conversión
  17. 17. si una página de categoría / faceta tiene un alto porcentaje de rebote como página de destino, generalmente será un problema bien de arquitectura de información, bien de diseño de información y/o navegación
  18. 18. localizar esas métricas ineficientes nos permite generar hipótesis y proponer mejoras
  19. 19. ¿cómo reducir esos porcentajes de rebote y así conseguir mayor findability y accesibilidad a productos?
  20. 20. estructuras de navegación con categorías simples, rotulaciones comprensibles y categorías / familias de fácil interpretación
  21. 21. 2 presentar el producto en su contexto de uso
  22. 22. “el buen diseño hace a un producto comprensible” - Dieter Rams
  23. 23. mostrar de la manera adecuada el producto o servicio que ofrecemos, permitiendo que se perciba su valor. Recordad que solo tenemos una pantalla. Solo un sentido útil: la vista
  24. 24. sin contexto de uso no es posible entender el producto: proporciones, tamaños, colores, cómo se usa…
  25. 25. 3 localizar fuentes de tráfico ineficientes (y las eficientes)
  26. 26. debemos considerar la utilidad de una fuente de tráfico bajo dos criterios: calidad de navegación y transacción
  27. 27. es fundamental tener los objetivos de nuestro site / app configurados en nuestra herramienta de analítica digital o el código de e-commerce implementado
  28. 28. bonus: usar analítica digital con cabeza
  29. 29. supongamos que el ratio medio de conversión de un site es de 1,5% pero la impresión general es que es ineficiente en términos de CRO, ¿dónde comenzamos a buscar puntos de mejora?
  30. 30. comencemos por el ratio de conversión y empleemos un margen de confianza de +/- 20% de inicio, es decir, sobre 1,5% consideraremos que todo lo que esté entre 1,20% y 1,80% está dentro de un rango de “normalidad”
  31. 31. 1,5%Margen de confianza: 0,2% Métrica principal: Ratio conversión Margen superior: 1,8% Margen inferior: 1,2%
  32. 32. aplicando este sistema a métricas relevantes del proyecto podemos localizar dimensiones de datos que muestran ser poco eficaces, y a partir de ahí plantear una hipótesis y definir acciones
  33. 33. ¿sobre qué métricas aplicar esta técnica? Aquellas que sean relevantes en el proyecto. En general: medios y fuentes de tráfico, navegadores, dispositivos mobile/desktop… toda dimensión que implique un segmento de navegación/comportamiento
  34. 34. una vez localizada la ineficiencia, formulamos hipótesis, y debemos identificar el campo de acción entre factores endógenos y exógenos y plantear allí la acción
  35. 35. Muchas gracias! Podéis ver esta presentación en bit.ly/pmdm17 ¿Preguntas, regalos? @rtayar ricardo@flat101.es www.flat101.es www.ricardotayar.com

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