Hoy quiero hablarte del peligro de enamorarnos de nuestro producto cuando hacemos Growth en eCommerce.
Grábate esto a fuego: el verdadero éxito de un producto digital depende del tipo de solución que ofrece para resolver un problema de tus potenciales clientes.
Suena fácil, ¿verdad? Pues no lo será cuando la realidad es que, por lo general, lo planteamos al revés. Es decir, empezamos a construir algo que nos fascina y después tratamos de buscarle un hueco en un mercado o en un vertical. ¡Error!
El análisis estadístico con los datos que te ofrecen plataformas como GA4 es un must, pero no basta para hacerte una idea de los obstáculos que atraviesan los usuarios al interactuar con tu producto digital.
A mayor fricción, menor volumen de ventas. Aquí es donde entra en juego el Mystery Shopping como técnica para sacar el máximo partido al análisis cualitativo del comportamiento de tus usuarios.
Es una de las técnicas que más se utilizan para no caer en un amor idealizado hacia tu producto.
Se trata de pedir a gente que no conoce una plataforma que naveguen por ella y realicen un proceso de compra al completo. Posteriormente, le pedimos el feedback de su experiencia, agrupamos las respuestas (clusters) y las ordenamos para identificar oportunidades de mejora.
Estas oportunidades son susceptibles de convertirse en palancas de crecimiento. No hay nada más eficaz que complementar un análisis cuantitativo con otro de enfoque cualitativo para obtener una información más rigurosa y detallada.
Una de las oportunidades para mejorar las ventas de Hawkers utilizando esta técnica fue poder reducir la incertidumbre de comprar unas gafas de sol sin conocerlas y sin poder probárnoslas. La pregunta que se hace alguien que llega por primera vez a la web es: ¿cómo sé si las gafas que compro me van a quedar bien?
Un desafío que también tiene un impacto en la tasa de devoluciones.
A continuación te cuento el planteamiento de uno de los experimentos que desarrollamos para conseguirlo.
Si ayudamos al usuario a encontrar la montura que encaja con la forma de su cara, incrementamos su interés y la probabilidad de compra.
Diseñamos un recomendador de gafas según el rostro de los potenciales compradores con un flujo muy sencillo: con solo 2 preguntas, el usuario obtiene un listado personalizado de modelos de gafas de sol que se adaptan a la forma de su cara.
Una vez que el usuario hace click en el banner de la home, llega a la primera pregunta del formulario donde elige su look entre femenino, masculino o neutro (paso 2). La segunda es sobre la forma de la cara, en donde tendrá que elegir si es cuadrada, triangular u ovalada (paso 3).
A partir de esa información, se le muestra un listado ad hoc de gafas que podrían encajar con la selección realizada.
Conseguimos aumentar un 98% el número de pedidos. Nos quedamos a un solo paso de duplicar la media general de conversión de la web.
Definitivamente, ese plus de personalización (y confianza, por qué no) que ofrece el recomendador a cualquier usuario, ayuda a potenciar las ventas. Y no solo eso: reducimos considerablemente el número de devoluciones.
Hay que ir más allá de un simple análisis estadístico.
Para meterse en la piel del comprador tenemos que combinar el análisis cuantitativo y el cualitativo para tener una visión más amplia y enriquecida de nuestro target.
Esto mejora la experiencia de compra y por tanto, las tasas de conversión.
Hola, cual fue el uplift en conversión neta del experimento?
Habláis del +98% de aquellos que pasaron por el recomendador pero cuántos pasaron y como se materializó ese uplift respecto la versión de control?
Cual fue la significancia estadística del experimento?
Claramente un usuario que rellena un formulario extenso tiene mayor intención de compra que aquellos que no interactúan con el site.
Asimismo, parece sorprendente el incremento con preguntas tan abstractas como tener que decidir entre la forma de la cara cuadrada , triangular u ovalada xd
Muchas gracias
JUAN
Hola Juan,
¡Gracias por comentar! 😉
El número real de usuarios no lo podemos dar por política interna, de ahí que convirtamos los valores absolutos en resultados porcentuales. La significancia estadística es superior al 95%, ya que por cultura de la empresa no damos nada por válido que no alcance, al menos, ese valor.
Un abrazo,