Con 2023 recién arrancado, es hora de hacer balance de todo lo acontecido en 2022 en Product Hackers. Durante el año pasado trabajamos con multitud de marcas y hemos conseguido aumentar las ventas de sus canales online.
Aunque los problemas, dificultades y situaciones de cada cliente han sido únicos, en Product Hackers nos gusta trabajar siempre con una metodología científica basada en un GOI tree. Partiendo de la premisa de que es fundamental medir correctamente tu producto digital para mejorarlo, establecemos un sistema fraccionado en objetivos, oportunidades e ideas. Estas últimas se priorizan a través de un ICE score: calculamos un valor único para cada posible funcionalidad. Este valor se obtiene combinando 3 valores individuales:
- Impact: ¿Qué impacto crees que tendrá sobre el negocio?
- Confidence: ¿Cuál es tu nivel de confianza sobre la idea?
- Ease (facilidad de implementación): ¿Cómo de fácil es desarrollar este experimento?
Si quieres saber más sobre nuestra manera de experimentar y por qué puede ser importante para tu producto digital, no te pierdas nuestro Curso sobre la Cultura de la Experimentación impartido por Luis Díaz del Dedo, CEO de Product Hackers.
A través de esta estructura, hemos sido capaces de sacar más de 200 experimentos en eCommerce a lo largo del último año y las previsiones para 2023 nos dicen que podremos duplicar esta cifra. Como en Product Hackers nos gusta hacer retrospectiva y jugar con los datos, a continuación te contamos los 10 experimentos de Growth más significativos que hemos lanzado este 2022.
1. El carrito de compra on fire
Hipótesis de partida: si añadimos al usuario siempre a la página del carrito es probable que haya menos caída de usuarios respecto al proceso de pasar por caja directamente desde la PDP y, por tanto, podrían aumentar las posibilidades de terminar comprando.
Contexto y oportunidad: Al revisar los datos, observamos que en el funnel de Havaianas hay un % bajo de usuarios que completan el proceso de pago sin pasar por la página resumen del carrito.
A través de un benchmark, detectamos que es más probable que el usuario finalice la compra si pasa por la página resumen del carrito antes de realizar el pago. Por tanto, simplificando el modal de “agregar al carrito” y resaltando la CTA para su revisión, hay altas probabilidades de que se generen más compras.
Resultados: Después de 28 días funcionando, el resultado nos explota en la cara. ¡Una tasa de conversión a venta de un 25,78%!
Aprendizaje: dar la opción de dirigir a los usuarios a la página de resumen de productos tiene un alto impacto positivo en la conversión a compra.
2. Explorar las ventajas de la venta social
Hipótesis de partida: si activamos Instagram Shopping, abrimos una nueva línea de venta y aumentaremos los ingresos.
Contexto y oportunidad: Un estudio reciente de NPD Group Market Research asegura que algo más de la mitad de los usuarios de Facebook e Instagram (51%) declararon que un contenido que encontraron en estas redes, terminó en una compra.
Resultados: Buscamos validar la hipótesis creando la tienda en el perfil de Instagram y sorpresa: incrementamos un 3,37% las compras sobre el total de ventas anuales. Además, el tráfico aumenta un +4,36% con respecto al total acumulado.
Aprendizaje: Con este gran resultado, podemos decir que el Social Selling representa una nueva línea de negocio con enorme potencial que cualquier eCommerce debería tener implementado.
3. El poder de la compra rápida
Hipótesis de partida: si lanzamos la funcionalidad de express checkout en PLPs los usuarios añadirán más productos al carrito porque les requerirá menos esfuerzo avanzar en la compra.
Contexto y oportunidad: detectamos una caída de usuarios de PLP a PDP que no terminan de realizar su compra. Analizamos otros ecommerce y aplicamos los insights de otros clientes y deducimos que debemos facilitar la selección de prendas al usuario.
Resultados: incorporar un botón de compra rápida mejora +12% el número de transacciones.
Aprendizaje: Permitir añadir al carrito productos desde PLP sin paso obligatorio por la ficha de producto muestra una clara mejora en la performance.
4. Cómo conseguir +595% en suscriptores
Hipótesis de partida: si aumentamos la visibilidad de la función de crear cuenta en el proceso de checkout tendrá un impacto en el número de usuarios que crean la cuenta.
Contexto y oportunidad: Al analizar los datos de Havaianas, detectamos que los usuarios
suscritos a su newsletter tienen una tasa de conversión a venta de un 200% mejor que los usuarios nuevos y recurrentes.
El problema viene cuando sólo el 0,20% de los nuevos usuarios se suscriben a la newsletter cuando llegan a la web y la media en el sector eCommerce es del 2%.
Resultados: Tangibilizar el valor de registrarse en el momento de la compra nos permite incrementar en un 555,56% el número de usuarios registrados.
En paralelo, generamos un nivel mayor de confianza en el usuario repercutiendo directamente en las compras: aumentan un 32,67%.
Aprendizaje: cuando los beneficios de una acción son muy superiores al esfuerzo que requiere tendremos más posibilidades de que el usuario actúe como queremos. ¡La teoría del Cheese & Rice no falla!
5. Tangibilizar el producto con vídeos 360ª
Hipótesis de partida: si en las páginas de producto añadimos vídeos de 360º que muestren el producto desde diferentes perspectivas, aumentaremos la tasa de conversión de “añadir al carrito”.
Contexto y oportunidad: queremos mejorar la tasa de productos añadidos al carrito desde PDP. Investigamos sobre el impacto de las imágenes en negocios donde el usuario necesita o desea probarse el producto para comprarlo. Decidimos probar con nuevos formatos en vídeo para abrir una línea de experimentación.
Resultados: los usuarios que ven el producto en vídeo compran un 7% más que los usuarios que no lo ven en la versión mobile.
En mercados como Italia se produce un incremento del 34% en los pedidos y en Portugal aumenta un 22%. Not bad!
Aprendizaje: el usuario necesita tangibilizar el producto antes de comprarlo. Si somos capaces de mostrárselo de una manera más fidedigna, tendremos más posibilidades de que nos compren.
Aplicamos este insight para experimentar con rostros humanos. Los resultados también fueron muy positivos.
6. Aportar valor al usuario para que se suscriba
Hipótesis de partida: si destacamos las ventajas de la suscripción y el descuento en el pop-up de la newsletter, aumentaremos las compras.
Contexto y oportunidad: el pop-up original no muestra de forma muy visible los beneficios que tiene suscribirse a esta lista. Sí incide en el 10% off pero no aporta muchos más detalles.
Resultados: organizamos los elementos del pop-up y hacemos los beneficios más visibles. Con ello conseguimos aumentar un 14,25% los leads captados.
Aprendizaje: Cuanta más información sobre los beneficios de estar suscrito a la newsletter, más valor le estaremos aportando al usuario. Demostramos a posteriori que el número de suscripciones puede tener un impacto directo en las ventas.
7. Potenciar las posibilidades de la PLP para mejorar el discovery de productos
Hipótesis de partida: si mostramos más modelos de prenda por vista en la PLP agrupando todas las prendas por colores el usuario encontrará lo que busca más rápido porque evitamos el esfuerzo de hacer scroll.
Contexto y oportunidad: contamos con PLPs muy extensas en este eCommerce. En grabaciones de Hotjar comprobamos que el usuario no scrollea por lo que el cliente promedio no llega a ver el total de prendas por categoría.
Resultados: facilitarle los accesos a los usuarios impacta directamente en los resultados en ventas de la tienda con un +10.86% en transacciones.
Aprendizaje: reducir el esfuerzo del usuario para visualizar la propuesta completa de opciones de la marca incrementa el avance hacia el siguiente paso principalmente (PDP) y, luego así, el % de conversiones efectivas.
8. Los gastos de envío como stopper de compra
Hipótesis de partida: si añadimos la etiqueta de “Envío gratis” en las páginas de producto cuando aplique, podríamos mejorar la probabilidad de que el usuario compre más productos.
Contexto y oportunidad: observamos un importante drop off de Página de Producto a añadir productos al carrito. Para buscarle solución, nos apoyamos en un estudio de Save My Cent de 2021 que afirma que es más probable que el 73% de las personas decidan comprar un artículo si incluye envío gratis.
Resultados: conseguimos aumentar en un 20% el número de pedidos de productos con un precio superior a 50 € en la versión móvil de los mercados de España e Italia.
En paralelo, el número de productos añadidos al carrito se incrementa en un 14% y el número total de pedidos se dispara un 22%.
Aprendizaje: utilizar el PsychoGrowth para influir en la decisión de compra a través de distintos sesgos casi siempre es una buena palanca de crecimiento.
9. Fomentar la suscripción frente a la compra única
Hipótesis de partida: si comunicamos de forma clara los beneficios y el funcionamiento de la suscripción en las PDPs incrementará el % de usuarios que añaden al carrito y los pedidos de suscripciones porque el usuario comprenderá el funcionamiento del modelo y no se generará confusión o dudas.
Contexto y oportunidad: utilizamos análisis cuantitativo y cualitativo y detectamos que el usuario tiene problemas para comprender el modelo de suscripción. El modal de comparación frente a la compra unitaria presenta dificultades de usabilidad y requiere mucha carga cognitiva para comprenderlo.
Resultados: obtenemos un uplift en ventas totales del 26% y un 55,46% en suscripciones.
Aprendizaje: la comunicación es clave en productos que tienen la posibilidad de suscripción. Si no somos capaces de poner en valor este modelo, estamos perdiendo una interesante oportunidad de conseguir clientes fieles.
10. Segmentar los mensajes y la navegación por tipología de usuario
Hipótesis de partida: si segmentamos los mensajes en el Hero Image de la Home, se potenciará la compra por tipología de audiencia.
Contexto y oportunidad: ¿Te ha pasado alguna vez que visitas una página web y el primer mensaje que recibes no se corresponde con lo que andabas buscando o con el tipo de cliente que eres? Lo más normal es que abandones la web a los pocos segundos de tu visita, sin realizar ninguna acción.
Si a esto le añadimos una eCommerce con un catálogo de productos diferenciados por género y por el tipo de uso, el problema se acentúa.
Aquí entra en acción la importancia del Hero Image o banner principal de la Home a la hora de disparar las ventas.
Resultados: En tan solo 9 días, sí, solo 9 días de experimentación en el mercado de UK, el CTR aumenta un 322,48%.
¿Y qué impacto tiene esto sobre las ventas? ¡Pues imagínate! Al entrar más usuarios por el encabezado de la web, logramos un incremento del 18,05% en la tasa de conversión a venta. Mejor CTR, más ventas, más ingresos, más crecimiento exponencial.
Aprendizaje: Hay que seleccionar y redactar bien los mensajes adecuados en esta sección de la web, según la tipología del cliente al que te diriges, incluyendo la información de ofertas y descuentos más estratégicos. En caso contrario, puede que estés perdiendo la ocasión de generar una venta.
Bonus: Despertar usuarios dormidos
Hipótesis de partida: si analizamos los hábitos de compra de los usuarios, podremos aumentar la tasa de recurrencia y por tanto, incrementar las ventas.
Contexto y oportunidad: Crear una base de datos de usuarios es tremendamente complejo y costoso. Sin ella, no existe ninguna estrategia de email marketing. Para ello, recurrimos al modelo RFM, que se utiliza en algunos entornos para analizar el valor de los clientes. Este tiene en cuenta 3 variables:
- Recencia: cómo de reciente fue la última compra del usuario
- Frecuencia: cómo de frecuente realiza este usuario compras en nuestra tienda online
- Valor Monetario: cuánto gasta cada cliente
A partir de ahí creamos tres segmentos: usuarios hibernando, usuarios en riesgo y usuarios que no se pueden perder. Posteriormente, creamos flujos personalizados para cada segmento con el objetivo de aumentar las ventas.
Resultados: Teniendo en cuenta el tipo de comportamiento de cada segmento, lanzamos una serie de emails.
Con la campaña para usuarios que están hibernando conseguimos un +8,34% de conversión sobre click. Además, obtenemos un +16,87% de conversión sobre click en los usuarios en riego y un +32,16% de conversión sobre click en usuarios que no se pueden perder.
En total, conseguimos incrementar las compras un 9,16% sobre el total de usuarios.
Aprendizaje: una buena segmentación de la base datos es una interesante palanca de crecimiento y experimentación. Con un modelo de RFM bien construido tendrás más posibilidades de conseguir compras recurrentes.
La magia de la experimentación
Aunque todos estos experimentos han arrojado datos positivos, lo cierto es que no siempre los resultados son así. En todo proceso de experimentación hay también hipótesis que no pueden ser validadas o que directamente se refutan. El poder del Growth está en analizar continuamente el negocio para ir detectando palancas de crecimiento.
Con estos experimentos que te hemos mostrado, es el momento de que eches un vistazo a tu Ecommerce y hagas un diagnóstico de la situación: márcate unos KPIs principales, detecta oportunidades y genera ideas para comenzar a testear.
Si necesitas un empujón extra para adentrarte en este mundo, recuerda que tenemos un Bootcamp de Experimentación donde aprenderás todos los conceptos y herramientas necesarios para definir, ejecutar y analizar tu primera estrategia de Growth en tu producto digital.
