En uno de los podcasts del siempre recomendable eCommerceFuel Andrew Youderian invitó al gurú del e-Commerce Bill D’Alessandro a compartir media hora hablando sobre los trucos relativos a las analíticas del comercio electrónico. Es muy didáctico y se puede escuchar completo en su web (en inglés): 8 eCommerce Metrics You Need to Be Tracking.
Y es que quienes estén acostumbrados a las métricas de los sitios web pueden olvidarse un poco de los «números espectaculares» que se suelen exhibir, como las páginas vistas, los usuarios únicos o las visitas, para concentrarse en lo que realmente importa. Y de los ocho puntos que se explican en la interesante charla de eCommerceFuel esto es lo más llamativo:
- Beneficio por visitante. Es algo tan simple como dividir los beneficios (que no las ventas) por el número de gente que ha visitado la tienda. Usar este valor permite no descarriarse si se está planeando comprar publicidad, pagar por clics (AdSense) o realizar envíos de mailings: se puede pagar hasta cierto punto, pero la lógica indica que no es conveniente pagar más – a menos que se busquen otros efectos menos científicos. Lo complicado aquí a veces es definir «visitante»; lo más fácil es utilizar el tracking por cookies para diferenciar a la gente (al menos, a los «navegadores únicos») en vez de los usuarios registrados – dado que no todo el mundo se registrará. Si se usan otras fórmulas como visitantes que caducan a las 24 horas, a los 30 días, etc. el dato puede quedar algo desfigurado.
- Ratio de conversión segmentado. Es el clásico porcentaje de gente que acaba comprando tras navegar un rato por la tienda, pero segmentado según diversos criterios: sistema operativo, navegador, dispositivo… Puede dar importantes pistas sobre algún grupo de gente que por alguna razón no convierte bien (no compra). Esto puede deberse incluso a problemas técnicos, por ejemplo porque las páginas de la tienda fallan con cierto navegador o no están optimizadas para teléfonos inteligentes, desde donde cada vez compra más gente.
- Abandono de los embudos de conversión. Quien tenga una tienda habrá analizado el «embudo» que lleva a través de los diferentes pasos al visitante hasta que compra un producto: ir a una categoría, elegir un producto, añadir al carrito, pagar, rellenar los datos de cliente, elegir el tipo de envío, confirmar… Según parece ratios aparentemente muy altos como el 70 o el 80 por ciento son bastante normales, pero hay quien afinando, afinando cada uno de los pasos con meticulosidad consiguen bajarlos al 50 o 60 por ciento. ¿Son necesarios tantos campos en los formularios? ¿Se pueden ahorrar pasos con unos pocos clics y datos de otras sesiones? Existe una regla magnífica que dice que cada campo innecesario de un formulario dividirá por dos su simplicidad y efectividad. Pero cuando creas que es imposible mejorarlo, recuerda la demostración del formulario para tarjetas de crédito que comentamos hace tiempo.
- Porcentaje de gente que vuelve. Este es un dato básico pero muy relevante. Sobre todo para saber de dónde no se quieren recibir visitantes. Sitios de usuarios infieles como los foros, que vienen a cotillear y se van rápidamente (desvirtuando incluso los promedios de tiempo-por-visita, beneficio-por-visita, etcétera), agregadores, ciertas redes sociales o incluso algunos términos de búsqueda erróneos de Google son tan llamativos como espurios, candidatos a ser ignorados como formas de promoción de una tienda.
- Valor de un cliente a lo largo de su vida. Los expertos dicen que es el dato más relevante, consistente simplemente en sumar todo lo que ha comprado alguien. Dividiendo por el número de pedidos se obtiene el valor del «pedido medio», y por ahí puede salir también la vida media del cliente y cuántas veces visitará la tienda en el futuro, así como otros datos importantes. Más adelante se pueden emplear a la inversa para saber cuánto beneficio atraerá la captación de nuevos clientes.
Un último ejercicio general recomendado en este podcast es no tener demasiado miedo a hacer cálculos de la cuenta de la vieja o ojímetro, ya que suelen ser bastante aproximados. Por ejemplo, si el pedido medio de los clientes es de 100 euros y el porcentaje de gente que vuelve en un mes es del 30% se puede considerar que a una primera compra atraerá a la larga 130 euros en total al mes siguiente, quizá 300 o 400 años a lo largo de toda su vida.
Quienes tengan grandes stocks y jueguen a hacer variaciones de precio, descuentos, etcétera encontrarán interesante ir comprobando todos los valores citados durante las pruebas para ver cómo afectan al precio a cada uno de ellos. Por poner un ejemplo, no deberían influir en los porcentajes individuales de conversión segmentados, pero lógicamente sí que afectarán al precio medio del pedido u a otros.
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