La fase de elaboración de hipótesis es el proceso en el que identificamos y formulamos posibles soluciones para mejorar la conversión de un sitio web.
Para ello, y basándonos en los datos obtenidos en la primera fase de Análisis del proceso CRO, formularemos ideas que respondan a preguntas como: «¿Qué cambios podríamos hacer que los usuarios agreguen más productos al carrito desde las PDPs?
Cada hipótesis plantea un cambio específico (como modificar un elemento, reescribir un texto o reorganizar elementos) que creemos que mejorará la conversión.
Luego, estas hipótesis se validarán, en una última fase CRO, a través de experimentos controlados como pruebas A/B u otros métodos para comprobar cuál es realmente efectiva.
En el proceso de optimización de la conversión, es crucial formular hipótesis sólidas que se puedan probar y analizar. Para hacerlo, existen varias fuentes de inspiración que te pueden ayudar a identificar oportunidades y puntos de mejora.
A continuación, nombramos algunas de las más útiles:
Competencia.
Observar a tu competencia directa es una gran manera de encontrar ideas para tus hipótesis. Analiza sus páginas web, especialmente aquellas con buenos rankings o gran éxito en ventas. Fíjate en aspectos como el diseño de sus formularios, el lenguaje que utilizan, la estructura de sus CTAs, o el proceso de compra.
Pregúntate: ¿Qué están haciendo diferente? ¿Qué estrategias podrían estarles funcionando y cómo podrías adaptarlas para tu negocio? No se trata de copiar, sino de identificar puntos fuertes que puedan inspirar mejoras en tu propia web.
Referencias de otros sectores.
A veces, las mejores ideas vienen de observar lo que ocurre fuera de tu sector. Por ejemplo, una empresa del sector financiero puede tener procesos muy optimizados en términos de seguridad y confianza, mientras que un e-commerce de ropa puede destacar por su experiencia de usuario. Comparar cómo otras industrias abordan problemas comunes puede darte nuevas perspectivas para formular ideas de mejora para tus hipótesis.
Brainstorming interno.
Organizar una lluvia de ideas con tu equipo es una excelente forma de generar hipótesis. Cada miembro del equipo puede aportar una visión diferente según su experiencia o el área en la que trabaja. Esta diversidad de opiniones te ayudará a identificar posibles problemas en el recorrido del usuario o nuevas formas de optimizar la página. Cuantas más ideas se pongan sobre la mesa, más probable será encontrar soluciones innovadoras para transformarlas en hipótesis.
Best Practices.
Existen buenas prácticas ampliamente reconocidas en el mundo del CRO que puedes utilizar para inspirarte a la hora de formular tus hipótesis.
Estas recomendaciones generalmente se basan en estudios y datos sobre cómo interactúan los usuarios en la web. Por ejemplo, incluir testimonios de clientes para generar confianza, simplificar los formularios para reducir la fricción, o utilizar colores contrastantes en los botones de acción para que destaquen más.
Aunque es importante personalizar estas prácticas a las necesidades de tu audiencia, seguir estas pautas puede ser un punto de partida válido.
Además de todo lo anterior, al formular hipótesis, lo importante es no limitarse a un solo enfoque. Combinar lo que hacen bien tus competidores, aprender de otras industrias, aprovechar las ideas internas y seguir las mejores prácticas del sector, te permitirá tener una visión más completa y acertada sobre qué acciones pueden tener el mayor impacto en la conversión de tu sitio web.
La estructura de una hipótesis suele seguir el formato «Si… entonces…», en la que se establece claramente la acción (lo que cambiarás) y el resultado esperado.
Por ejemplo: «Si reducimos la cantidad de campos en el formulario de solicitud de presupuesto de 6 a 3, el proceso, porque será más rápido y menos tedioso para ellos, haciendo más probable que lo finalicen»
También es importante justificar el cambio, basándote en datos y comportamientos observados.
Por ejemplo: «Habiendo observado que el porcentaje de abandonos del formulario de presupuesto ha aumentado un 2% en el último mes, si reducimos la cantidad de campos en el formulario de 6 a 3, el proceso será más rápido y menos tedioso y podríamos disminuir la tasa de abandono.»
Y por último, es esencial definir cómo se medirá el éxito o fracaso de la hipótesis. Esto generalmente se mide en función de un aumento en la tasa de conversión, pero también puede incluir otras métricas, como el tiempo en la página, la tasa de abandono o la satisfacción del usuario.
Por ejemplo: «Habiendo observado que el porcentaje de abandonos del formulario de presupuesto ha aumentado un 2% en el último mes, si reducimos la cantidad de campos en el formulario de 6 a 3, el proceso será más rápido y menos tedioso y podríamos disminuir la tasa de abandono en un 5% durante la prueba.»
La priorización de hipótesis es el proceso mediante el cual se organiza y clasifica un conjunto de ideas o propuestas de optimización para determinar cuáles deben implementarse primero.
El objetivo es maximizar el impacto de los cambios en el sitio web con el menor esfuerzo posible.
Uno de los modelos más conocidos y utilizados para esta priorización es el modelo ICE, que hace referencia a tres criterios clave: Impact, Confidence y Ease.
Impacto (Impacto): ¿Cuánto aumentará la tasa de conversión si se valida la hipótesis?
Confidence (Confianza): ¿Qué grado de confianza se tiene en que esta hipótesis será efectiva? Aquí se considera la cantidad de datos y pruebas previas que avalan la idea.
Ease (Facilidad de implementación o Esfuerzo): ¿Cuánto trabajo (tiempo, recursos) requiere implementar esta hipótesis?
Basándonos en cada uno de estos ítems otorgamos una puntuación del 1 al 10. Siendo 1 la “nota” más bajita y 10 la más alta.
Veamos un ejemplo.
Idea de hipótesis: insertar el botón de CTA principal en un faldon “Sticky” inferior que acompañe al usuario durante toda la navegación.
Cada hipótesis se evalúa sumando las puntuaciones de Impacto, Confianza y dividiendo el resultado por el Esfuerzo. Esto da una puntuación total que ayuda a priorizar las ideas. Las hipótesis con mayor puntuación serán las primeras en probarse.
Siguiendo nuestro ejemplo anterior:
La punturación ICE sería = (8 + 7) / 2 = 7.5
Ordenando la nota final que obtenga cada hipótesis sabremos cuál aplicar primero. En este caso, según el modelo ICE, sería recomendable probar primero esta hipótesis que otras con una puntuación menor, ya que promete un mayor impacto con menos esfuerzo.
Aquí presentamos, de manera sencilla, cómo puedes aplicar ingeniería inversa en tu proceso de CRO para formular hipótesis sólidas:
El primer paso consiste en realizar un análisis heurístico de la competencia. En este punto analizamos a varios competidores (entre 5 y 10) o incluso webs de otras industrias, para identificar elementos que consideres más eficaces o simplemente más atractivos que los que tienes en tu propio sitio. Esta fase es totalmente subjetiva, por lo que puedes seleccionar libremente los aspectos que te parezcan más interesantes o efectivos.
A continuación, una vez que hayas recopilado estas ideas o puntos fuertes de tu competencia, es momento de guardarlos y pasar a un análisis de impacto. Usa herramientas de analítica cuantitativa o cualitativa para evaluar si tu web tiene problemas en las zonas o elementos que identificaste como “mejores” en las webs de tus competidores. ¿Tus métricas reflejan un bajo rendimiento en esos puntos? ¿Los elementos que has señalado podrían estar afectando negativamente la experiencia del usuario o las conversiones?
En último lugar, deberás diferenciar entre aquellos aspectos de tu web que realmente necesitan mejoras y aquellos que ya funcionan bien, pero te gustan más en otras páginas.
Así ya tendrás identificadas las áreas problemáticas que requieren intervención y aquellas que podrían no ser críticas, pero ofrecen oportunidades de mejora.
Finalmente, si sigues este proceso de ingeniería inversa habrás integrado una serie de mejores prácticas basadas en problemas concretos, creando hipótesis claras para optimizar el rendimiento de tu sitio.
Estas hipótesis te servirán como base para futuras pruebas y ajustes que, con datos en mano, estarán enfocadas en mejorar la tasa de conversión de manera efectiva.
Vamos a poner un ejemplo para que quede más claro:
Imagina que la web de tu competencia ha optado por eliminar la URL del carrito y la ha sustituido por una ventana emergente que aparece desplegada al hacer clic en el icono de la cesta.
Durante tu proceso de benchmarking has visto esta idea y te ha parecido “mejor” que tu web, así que la apuntas como una posible mejora.
Ahora vas a Analytics (u otra herramienta), empiezas a medir el rendimiento de tu página de carrito y observas que, en realidad, el porcentaje de usuarios que añade al carrito y después compra es muy buena y, de hecho, es mejor que la registrada el año pasado en ese mismo periodo.
Con lo cual, y según los datos, tu carrito no necesita optimización; a pesar de que la idea de tus competidores te haya parecido mejor. No obstante, tendrás una idea de hipótesis de mejora cuando, en un futuro, detectes que hay cualquier tipo de ineficiencia en tu sección de carrito.
Copyright® 2024. Todos los derechos reservados.