Cómo usar los datos de comportamiento del usuario para aumentar las conversiones

Los datos de comportamiento del usuario son un método para recopilar, procesar e interpretar varios tipos de datos del usuario y nos ayudan a comprender cómo las personas interactúan con un sitio web o servicio. Este método hace posible no solo determinar quiénes son estos usuarios, sino también realizar un seguimiento de lo que hacen, por qué lo hacen y predecir qué harán a continuación.

Hoy en día, tener a su disposición los datos correctos sobre el comportamiento del usuario puede marcar una gran diferencia para cualquier empresa. Las empresas necesitan estos datos para poder crear experiencias adecuadas para cada uno de sus clientes, y los clientes se están acostumbrando rápidamente a las nuevas circunstancias. Últimamente, la calidad de la experiencia del cliente (CX) se ha convertido en uno de los factores de distinción más importantes entre las marcas. También se ha convertido en una de las principales razones por las que las personas confían en ciertas marcas, vuelven a ellas y, al final del día, por qué se convierten.

Por eso es importante ponerse al día sobre cómo funcionan los datos de comportamiento y cómo pueden beneficiar exactamente sus conversiones y su negocio en general. Entonces, veamos qué tipos de información podrá extraer de estos datos y algunos consejos sobre cómo hacer que funcionen correctamente.

Análisis de los datos de comportamiento del usuario

4 tipos de datos

Hay muchos tipos diferentes de datos que deben analizarse para obtener una imagen completa de sus clientes. En términos generales, podemos dividir todo esto en cuatro tipos básicos de datos sin procesar que se supone que debe obtener.

• Quiénes son sus usuarios, en términos de información personal, datos demográficos o intereses
• De dónde provienen estos usuarios, tanto geográficamente como en línea
• Qué acciones realizan, qué los impulsa a realizar estas acciones y cómo se agrupan y ordenan estas acciones
• El rendimiento de cada una de sus páginas, secciones e incluso partes de sus páginas, tanto globalmente como en circunstancias específicas 

Una vez que tenga todo esto a su disposición, puede comenzar a dar sentido a los datos recopilados. O mejor dicho, no tú, sino algoritmos súper avanzados capaces de analizar cantidades colosales de datos y dar interpretaciones significativas.

Naturalmente, la calidad de los datos que obtenga dependerá de la calidad del software que utilice.

Conectando los Puntos de Datos

Al hacer coincidir, combinar e integrar estos 4 tipos de datos, puede deducir una cantidad increíble de información que lo ayudará a aumentar sus tasas de conversión. Los datos de comportamiento del usuario pueden resaltar claramente las áreas de su sitio web y su servicio que necesitan mejoras en este sentido.

Existen numerosos problemas y barreras posibles que pueden frenar sus tasas de conversión. Estos pueden ser problemas generales como contenido por debajo de la media, diseño deficiente, carga lenta de la página o selección de palabras clave incorrectas. Sin embargo, los problemas podrían ser más específicos y, a veces, reducirse a una sola página o incluso a un solo elemento de diseño mal hecho. En ambos casos, los datos de comportamiento del usuario pueden ayudarlo a identificar problemas mediante el uso de varios métodos diferentes. Estos métodos incluyen:

• Mapas de calor
• Repeticiones de sesiones
• Análisis de embudo
• Informes de salida
• Datos de flujo de clics
• Análisis de formularios
• Análisis del comportamiento de desplazamiento
• Todo tipo de pruebas A/B

Además, al utilizar estos datos, podrá ir más allá de comprender las tendencias generales en el comportamiento de los usuarios y detectar problemas técnicos específicos. Es decir, los datos de comportamiento del usuario pueden ayudarlo a predecir el comportamiento futuro de un individuo en función de su comportamiento pasado específico.

Esto permite a las empresas personalizar la experiencia de todos y cada uno de los clientes de maneras que no eran imaginables hasta hace poco. Y la personalización se ha convertido en un estándar que debe cumplirse. La investigación de Epsilon indica que es más probable que el 80 % de los consumidores compren marcas que ofrecen experiencias personalizadas.

Tener los datos correctos es solo el primer paso para solucionar los problemas que obstaculizan sus tasas de conversión y mejorar la experiencia del cliente.

Veamos cómo se pueden poner a trabajar estos datos con más detalle.

Poner los datos en acción

Solución de problemas técnicos

A veces, las bajas tasas de conversión se deben a razones técnicas muy simples y no exigen interpretaciones especialmente complejas. Las tasas de rebote inusualmente altas en ciertas páginas pueden sugerir fallas y errores de los que no estaba al tanto. Y si estas tasas de rebote se aplican a la mayoría de sus páginas, existe una amplia gama de diferentes problemas técnicos y no técnicos que pueden estar causándolos. Uno de los más comunes es la velocidad de carga de la página.

En otras palabras, si no parece tener ningún otro problema técnico particular con su sitio web, es posible que sea demasiado lento. No es demasiado sorprendente escuchar que los usuarios no planean pasar sus días mirando barras de carga hoy en día. De hecho, un retraso de un segundo en la carga de una página puede causar una caída del 7 % en las conversiones.

Por otro lado, acelerar tu sitio web puede tener el efecto contrario. Numerosos estudios así lo sugieren. Por ejemplo, Walmart aumentó las conversiones en un 2 % por cada segundo de mejora del tiempo de carga, las conversiones de Mozilla aumentaron en un 15,4 % después de acelerar la carga en 2,2 segundos, y gigantes como Amazon, Microsoft y Yahoo observaron resultados similares.

Observar los datos de comportamiento del usuario también puede ayudarlo a descubrir la causa de la carga lenta de la página. Si las tasas de rebote son altas solo para páginas específicas, debe probar estas páginas específicas. Si fallan en la prueba de velocidad, sabrá qué páginas exactas deben corregirse o simplemente optimizarse mejor.

Solucionar problemas de UX

Muy a menudo, la experiencia del usuario (UX) es un factor muy importante para establecer tasas de conversión saludables. Obviamente, los problemas de UX a menudo son solo problemas técnicos que afectan gravemente la experiencia de los visitantes. Pero a veces, su sitio web puede estar técnicamente perfectamente bien y, sin embargo, completamente inútil e inutilizable, lo que inevitablemente hará que las tasas de conversión se desplomen.

Esto puede deberse a diferentes causas, como un diseño confuso, una navegación contraria a la intuición, una sobreabundancia de elementos de diseño innecesarios o por algunos detalles muy específicos, como el color del botón Click to Action (CTA) o la cantidad de campos. en formularios de suscripción.

En cualquier caso, los datos de comportamiento bien procesados ​​pueden ayudarlo a averiguarlo.

Puede usar todo tipo de mapas de calor o repeticiones de sesiones completas para determinar dónde y por qué las personas tienen dificultades para usar su sitio web. Intente usar algunas métricas más avanzadas, como clics de ira, nido de pájaro o tiempo de permanencia. Estos mostrarán dónde se detectaron las ráfagas de clics y toques que sugieren frustración, o dónde exactamente en su sitio web los usuarios tienden a pasar la mayor parte del tiempo aparentemente inactivos, probablemente tratando de averiguar qué se supone que deben hacer a continuación. Las páginas que provocan este tipo de comportamiento del usuario definitivamente necesitan mejoras en el departamento de UX.

Un gran ejemplo de cómo puede usar los datos para mejorar los detalles de UX es el caso de estudio de nameOn, una empresa que vende regalos personalizados. Notaron una discrepancia entre la página de agregar al carrito y la página de pago:hasta el 31,7% de los que agregaron productos a sus carritos nunca iniciaron el proceso de pago.

Usaron mapas de calor para precisar el problema y lo hicieron con éxito. Después de una ronda de pruebas, pudieron deducir que algunos de los botones de CTA distraían y confundían a los usuarios. Los mapas de calor también señalaron las partes exactas de la página que llaman más la atención. Ahora podrían eliminar los botones CTA innecesarios y colocar el de “continuar con el pago” en el lugar más adecuado. Esto generó un aumento sustancial en las conversiones y un aumento de los ingresos del 11,4 %.

Recomendaciones personalizadas

La tecnología moderna ha influido en la experiencia del cliente de muchas maneras diferentes, y las recomendaciones de productos son ejemplos cotidianos.

Es obvio para los consumidores, ya que nos damos cuenta de que los algoritmos que nos recomiendan videos, canciones, productos o programas de televisión a veces saben lo que queremos mejor que nosotros mismos. También es obvio para las empresas. Grandes corporaciones como Amazon o Netflix generan enormes ingresos basados ​​en la eficiencia de estos algoritmos.

Es decir, estas recomendaciones son responsables de un tercio de las ventas de Amazon y del 75 por ciento de la actividad de los espectadores de Netflix. Abren increíbles oportunidades de venta cruzada y de venta cruzada, gracias al aprendizaje automático y el análisis capaz de predecir los intereses, las necesidades y las próximas decisiones de los consumidores.

Ahora, para que este algoritmo sea útil, las empresas necesitan todos los datos de comportamiento del usuario que puedan obtener. Y lo necesitan en tiempo real. Hay muchos tipos diferentes de datos que pueden ser extremadamente útiles para el software de recomendación, como el historial de compras de los usuarios, el historial de navegación, los artículos que miraron o les gustaron, los artículos que ya están en su carrito o los artículos comprados por otros con intereses similares y historial de compras.

Estas recomendaciones se pueden presentar a los usuarios incluso cuando abandonan el sitio. Enviar ofertas especiales y recomendaciones basadas en disparadores por correo electrónico puede hacer maravillas para sus conversiones. Sin embargo, deben ser relevantes, de lo contrario, solo harán maravillas con sus tasas de cancelación de suscripción.

Lo que parece estar funcionando bien, por ejemplo, es recordar automáticamente a los usuarios los artículos que originalmente tenían en el carrito pero que decidieron no comprar. Alrededor del 5% de las personas que reciben este tipo de correo electrónico de seguimiento volverán a comprar el producto. Por supuesto, si agrega un pequeño descuento u ofrece envío gratuito, probablemente verá que este porcentaje aumenta considerablemente.

Contenido personalizado

Como ya se ha señalado, el impacto de las experiencias personalizadas en las conversiones y ventas es enorme. Los consumidores están comenzando a reconocer cuando se les ofrecen experiencias genéricas y fácilmente pierden la paciencia si encuentran un sitio web que no está diseñado para satisfacer sus necesidades individuales.

Un aspecto significativo de la experiencia personalizada es el contenido personalizado. Una vez que un usuario termina en su sitio web, es muy importante con qué tipo de contenido se encontrará inicialmente. Por ejemplo, no deberías mostrar el mismo contenido a los visitantes que visitan por primera vez y a los clientes que regresan.

Los nuevos clientes deberían ver más información general sobre su marca para familiarizarse con ella, mientras que los visitantes habituales solo pueden molestarse con dicho contenido. Además, se debe alentar especialmente a los nuevos visitantes a que se registren en su lista de correo, mientras que instar a los que ya se registraron a que se registren es una pérdida de tiempo, recursos y paciencia.

Además, el contenido debe personalizarse en función del tráfico de referencia. Si un usuario terminó en su sitio web haciendo clic en una oferta de producto que encontró en las redes sociales u otro sitio web, no debería aterrizar en su página de inicio y buscar lo que necesita por sí mismo. Con los datos relevantes del comportamiento del usuario, puede determinar cómo llegó un usuario en particular a su sitio web y llevarlo a una sección relevante o a una página de producto específica.

Un buen ejemplo de cómo funciona esto es el caso de Tokeo, un servicio local polaco que conecta a empresas y personas con asesores expertos en diferentes campos. Inicialmente, solían hacer que todos los visitantes aterrizaran en la misma página, independientemente del tipo específico de experto que necesitara un visitante. Posteriormente, crearon más de 11 de estas páginas de destino específicas y todas se convirtieron mejor que la original. Estas páginas funcionaron entre un 40 % y un 700 % mejor, solo porque presentaban un tipo particular de experto que el usuario estaba buscando.

Adaptando sus mensajes

Otro aspecto de las tácticas de personalización que se pueden realizar en función de los datos de comportamiento del usuario es la adaptación de los mensajes de marketing que envías.

En primer lugar, esto se aplica a mensajes particulares que envías a usuarios particulares. Por ejemplo, el correo electrónico de seguimiento mencionado debe adaptarse a la demografía y los intereses de la persona a la que se dirige. Los datos de comportamiento de los usuarios pueden brindarle mucha información sobre lo que los provoca a actuar o comprar, y debe usarlos para su beneficio.

Lo mismo ocurre con sus campañas de reorientación y otros anuncios colocados en todo el ámbito en línea. Con los datos de comportamiento del usuario correctos a mano, puede elegir entre diferentes diseños y mensajes que se ajusten al perfil de un usuario específico. Los visitantes redirigidos tienen un 70 por ciento más de probabilidades de realizar una conversión en el sitio web de un minorista, y eso es algo que debe tener en cuenta.

En segundo lugar, también puede utilizar estos datos al crear estrategias de marketing más amplias. Podrá averiguar mucho sobre sus clientes, lo que puede hacer que reconsidere algunos aspectos de su estrategia general de marketing y los mensajes que envía su marca. Tendrás una mejor idea sobre qué impulsa a tus clientes, qué los atrae y qué los activa.

En general, estos datos lo ayudarán a dirigirse a la audiencia correcta con los mensajes correctos, lo que afectará algunas de sus métricas clave. Naturalmente, habrá proporcionalmente menos personas que terminen en su sitio web por pura casualidad, posiblemente completamente indiferentes a su marca. Por lo tanto, atraer personas que estén interesadas en su empresa y sus productos a su sitio web seguramente hará cosas buenas para sus tasas de conversión a largo plazo.

Conclusión

Tener datos precisos sobre el comportamiento de los usuarios es el presente y el futuro de hacer negocios prácticamente en cualquier parte del mundo. Esto no debería ser una sorpresa:conocer a sus clientes siempre ha sido especialmente beneficioso en cualquier industria, solo que ahora es más fácil que nunca recopilar información valiosa de los clientes.

Finalmente, los algoritmos que intentan descifrar patrones de comportamiento son cada vez más poderosos y sutiles, y esto los hará cada vez más útiles para empresas de todo tipo. Muy pronto, poseer datos relevantes sobre el comportamiento de los usuarios no será una práctica adquisición comercial adicional:se convertirá en una necesidad.