Mar 032014 0 Responses

Caso real: aplicando métricas, testing y CRO a un eCommerce de alimentación

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Hace unas semanas comencé a trabajar para un eCommerce de alimentación internacional. La tienda en la que nos hemos basado para las primeras mejoras está encarada al mercado inglés. La plataforma usada es Magento.

Lo primero que hicimos fue un análisis de métricas y del tipo de personas que estaban llegando a la tienda online y de qué manera podíamos impactarles mejor.

Determinamos que había 3 tipos de perfiles que llegaban al site:

  • el que sabe lo que busca
  • el que entra para regalar y quiere que le sugieran
  • el que no tiene ni idea de qué está buscando

profiles

DE LAS MÉTRICAS A LOS CAMBIOS

Como la puerta de entrada principal de usuarios en la página es la home (el proyecto es joven y aún no tenemos un porrón de URLs secundarias en SEO), hicimos 3 cambios importantes para ayudar a esos 3 perfiles:

1- Modificar el buscador
Se utilizaba mucho, así que ampliamos su espacio y le añadimos unas “quick searches” (los productos que más se buscan en el site). Esas quick searches han bajado dentro del buscador, la gente va directa a los links y no las busca en la caja de búsqueda. Yeah!

Nuevo diseño del buscador

buscador

Y su mapa de calor de uso

buscador-heatmap

Hemos logrado aumentar las búsquedas en página tal que (frente al período anterior):

resultados-busqueda

2- Modificar las categorías y los productos destacados en la home
Dado que había usuarios que sabían qué buscaban y usuarios que no, nos decantamos por organizar los productos en 2 categorías nuevas:

  • lo que eligen nuestros clientes (el Top Ventas)
  • la elección de nuestro experto (selección manual realizada por un experto)

Ambas destinadas a llevar al cliente que no sabe lo que busca hacia productos elegidos por un experto o por los clientes de la tienda.

Esta elección se complementa con las recomendaciones del software Brainsins dentro de las fichas de producto (productos relacionados

3- Para los que saben lo que buscan
Reorganizamos las categorías del menú con las más visitadas y las páginas de categoría con los filtros de búsqueda que más se estaban utilizando primero (pegándoles un pequeño rediseño para hacerlos más usables).

A raíz de reordenar el menú, hemos conseguido potenciar las secciones que más visitas tenían. Algunas de ellas han recibido un 263,92% más de visitas solo con ese cambio de orden.

Finalmente y de cara a todos los usuarios:

  • rediseñamos las fichas de producto para que transmitieran mayor confianza y enseñaran la información relevante above the fold (incluímos cambios de colores, cambios en disposición de elementos, logotipos de formas de pago), las estrellas de las valoraciones de los propios usuarios…
  • simplificamos el checkout en una sola página
  • añadimos Brainsins a las fichas de producto

ficha-producto

TESTS A/B

Hemos implementado una serie de tests A/B basados en las métricas de Analíticas y los mapas de calor. Algunos están corriendo todavía y no tenemos datos suficientes para analizarlos.

Del que sí tenemos datos es del test A/B con el slide de la home. Los mapas de calor nos decían que el slide tenía poca atención, así que lanzamos un test: la home con y sin slide y comparamos cuál de las dos versiones conseguía más atención en los productos de la home.

El slide distraía, sí. Y de qué manera. La versión sin el slide consiguió un 70% más de clicks en los productos de la home.

RESULTADOS EN DINERO

Con todos los cambios (y seguimos en ello) hemos conseguido:

  • + 145,50% de visitas al resumen del carrito
  • + 171,03% más de visitas al checkout

Eso ha derivado en:

  • + 55,56% de transacciones
  • + 0,89% de aumento en el ticket medio (gracias también a las recomendaciones de Brainsins)
  • + 61,70% más de productos vendidos

Y seguimos en ello 🙂

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