Facilitando al usuario la realización de su primera compra
Facilitando al usuario la realización de su primera compra
Ecommerce
Fase
Consideración
Objetivo
Conversion Rate
En este experimento conocerás la importancia de la investigación cualitativa para poder brindar una mejor experiencia a tus clientes potenciales y facilitar su camino hacia la conversión.
+6% de AUMENTO EN LA TASA DE CONVERSIÓN PARA EL SEGMENTO
Gracias a la segmentación y a entender a cada grupo de usuarios de manera independiente, se logró este aumento en la tasa de conversión
+10% DE INGRESOS POR USUARIO Y +4% EN TICKET MEDIO
Aumento considerable en el ingreso medio por usuario (RPU) y el ticket promedio (AOV).
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contexto
Desconexión al atender visitantes retornando
Nuestro cliente en Speero (by CXL) es un Ecommerce D2C de productos para el cuidado facial situado en Nueva York, EE.UU.
A través del lanzamiento y posterior análisis de actividades de investigación cualitativa en su sitio web, descubrimos que la vasta mayoría del tráfico proveniente de Paid Social (principal canal de adquisición) era expuesto a algún tipo de oferta de bienvenida en una landing page, pero cuando estos usuarios retornaban al sitio (normalmente a la página de inicio) ya no podían encontrar la oferta que habían visto previamente lo cual ocasionaba frustración y en la mayoría de los casos el abandono del proceso de compra.
HIPÓTESIS
Si añadimos un CTA flotante...
Para este experimento esta fue mi hipótesis:
➔ Si añadimos un CTA flotante en la página de inicio para "Ver ofertas disponibles", visible solo para usuarios retornando después de visitar una Landing Page, estos encontrarán más fácilmente la oferta que vieron inicialmente y las transacciones e ingresos por usuario (RPU) aumentarán como consecuencia.
➔ Si añadimos un CTA flotante en la página de inicio para "Ver ofertas disponibles", visible solo para usuarios retornando después de visitar una Landing Page, estos encontrarán más fácilmente la oferta que vieron inicialmente y las transacciones e ingresos por usuario (RPU) aumentarán como consecuencia.
EXPERIMENTO
Asegurando la relevancia del tratamiento
Una vez descubierto el problema a través de investigación cualitativa, empezamos a explorar la ejecución de posibles soluciones con una importante consideración: inicialmente deberíamos evitar que clientes antiguos fueran expuestos a dichas ofertas de bienvenida, principalmente por que no serían de relevancia para ellos (potentialmente causando otro tipo de frustración).
En este sentido, optamos entonces por usar una segmentación en la cual el tratamiento solo fuera visible para usuarios que retornaban y que no habían completado previamente una compra. De acuerdo a los resultados observados, se correrían futuras iteraciones para todos los usuarios y/o otras páginas de destino.
Una vez definidas estas consideraciones, optamos por una ejecución muy limpia; simplemente añadiendo una "pestaña" lateral flotante con el copy "Ver todas las ofertas". Una vez el usuario hace click (o tap), una ventana emergente se hace visible mostrando las ofertas disponibles (aquellas ofrecidas en su visita inicial).
Es importante aclarar que en esta primera versión el componente se limito a 3 únicas ofertas predeterminadas para la duración del experimento.
ANTES
DESPUÉS
Dale a los usuarios lo que buscan
Esta ejecución impactó positivamente todas las métricas de éxito relevantes. Más usuarios completaron su primera compra y la tasa de conversión del segmento Paid Social aumentó de manera significativa (dismuyendo así el costo por adquisición). De igual manera, cómo algunas de estas ofertas requerían un monto de compra mínimo, también observamos un aumento en el ticket promedio (AOV).
Debido al éxito de esta ejecución, posteriores iteraciones fueron preparadas incluyendo más ofertas, audiencias, y la funcionalidad de poder aplicar el código de cupón de manera automática. En todos observamos una tendencia positiva para los objetivos del negocio.
Debido al éxito de esta ejecución, posteriores iteraciones fueron preparadas incluyendo más ofertas, audiencias, y la funcionalidad de poder aplicar el código de cupón de manera automática. En todos observamos una tendencia positiva para los objetivos del negocio.
RESULTADO
Escuchar a tus usuarios puede ser muy rentable
Después de 21 días activo, pudimos observar que la introducción de este tratamiento (variación) aumentó la tasa de conversión en un +6.03% (valor estadísticamente significativo). De igual manera, el ingreso medio por usuario (RPU) aumentó en un 10.41%, y el ticket Promedio (AOV) en un +4.24%.
Esta sencilla ejecución, tuvo un impacto monetario mensual estimado de USD $38.767 para el negocio (si condiciones exactamente iguales se repitieran).
Transacciones
RPU (Ingreso por Usuario)
Ticket Medio
Este fue un tratamiento que recomendamos implementar y, como mencionaba anteriormente, sobre el cual tuvimos posteriores iteraciones y aprendizajes. También fue un ejercicio revelador para la empresa, que a partir de ese punto destinó muchos más recursos para la ejecución de actividades de investigación de usuarios (User Research) para informar su backlog de experimentación basado en problemas reales en lugar de opiniones.
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