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Aumentar tu ratio de conversión en ventas utilizando CrazyEgg

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Si tienes un eCommerce o cualquier página que implique ventas, ya estarás usando (o deberías) CrazyEgg, una herramienta perfecta para determinar, mediante mapas de calor, por dónde se mueven los usuarios en tu web y dónde hacen click.

Lo que suelo hacer para determinar la nueva distribución de una ficha de producto es, primero, mirar en Analytics qué ficha de producto de la tienda online es la que tiene mayor número de visitas. Nos interesa “cazar” datos del máximo número de usuarios para que el muestreo pueda extrapolarse con más autoridad al resto de usuarios.

Una vez tenemos determinada la ficha en cuestión, ponemos el código de CrazyEgg y abrimos un nuevo muestreo solo para esa página. Dependiendo del tráfico que tenga tu site, deberás mantener el muestreo más o menos tiempo. Según el chorro de usuarios que venga, suelo dejarlo entre 15 días y un mes.

En cuanto tengas un mapa de calor majo, con un buen número de clicks, puedes comenzar a sacar conclusiones. Seguidamente, os pongo un mapa de calor real sacado de una ficha de un cliente y que lleva 15 días registrando clicks. Las conclusiones que podemos sacar, a continuación (click en la imagen para ampliarla):

Y el análisis. Saquen sus propias conclusiones (click en la imagen para ampliarla)

¿Qué os parece? ¿Merece la pena hacer cambios en la ficha de producto? 😛

Boost your sales conversion ratio using CrazyEgg

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If you have an eCommerce or any page that involves sales or conversion, you have to be using (or should) CrazyEgg, a perfect tool to determine, using heat maps, where your users are pointing their cursors and what do they click.

What I usually do to determine the distribution of a new product page is, first, take a deep look at what Analytics data about product pages tells me, that’d be, what’s the one with more visits. We are interested in “chasing” details of the maximum number of users, so our sampling can be extrapolated to other users.

Once we have determined the product, we add CrazyEgg to the code and open a new project at Crazyegg.com just for the product page we’re studying. Depending on the traffic on your site, you should extend more or less the sampling time. According to your users, soil must be between 15 days and one month.

As you have a nice heat map, with an interesting bunch of clicks, you can begin to draw conclusions. Take a look at the following map, containing customer’s click data collected during 15 days. The conclusions to be drawn, then (click image to enlarge, only in Spanish):

And the analysis. Draw your own conclusions (click image to enlarge, only in Spanish)

What do you think? Is it worth it to make changes to the data sheet? : P

Publicado el 14.04.2013 en Otros: email marketing, RRSS...
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