Ya finalizó el Google Analytics Summit 2009, y volvemos con la sensación de un futuro aún más prometedor para Google Analytics, Google Website Optimizer y Urchin.

El último día del evento se centró en ésta última. El equipo de desarrolladores de Urchin continúa trabajando para ampliar la compatibilidad con un mayor número de plataformas de cara al lanzamiento inminente de su próxima versión. Otros desarrolladores nos mostraron las capacidades de integración de Excel tanto con Google Analytics como con Urchin, y algunos case studies del API de Urchin.

Estos días hemos podido comprobar, una vez más, que el equipo de Google está totalmente volcado en la evolución de sus herramientas de medición web, y podemos resumir en una palabra en qué se centra esta evolución: integración. Pronto, al igual que ya sucede con Adwords y Adsense, Analytics contará con una primera integración de Website Optimizer que permitirá analizar muy fácilmente las diferentes combinaciones o variaciones de un test respecto al resto de métricas que ya ofrece Google Analytics, elevando la capacidad de comprender los “por qués” de los resultados hasta la enésima potencia.

El especial hincapié en las capacidades del API de Analytics denota igualmente la necesidad cada vez mayor de integrar los datos para analizar la información en su conjunto en lugar de aisladamente, teniendo una vez más como denominador común la idea de integración.

Esto, unido a las nuevas funcionalidades de Google Analytics que se harán públicas hoy mismo, demuestra también la continua evolución de estas herramientas en paralelo al rápido crecimiento global del mundo de la medición web, en el que cada día surgen nuevas necesidades y retos como bien planteó Avinash y ya os contamos hace unos días.

Google se preocupa por la salud de sus GAAC, y nos está cuidando estupendamente estos cuatro intensos días en Mountain View. Nuestra dieta abarca los 5 grupos de alimentos principales:

1. Leche y derivados: barra libre de todo tipo de bebidas, incluyendo por supuesto diferentes tipos de batidos y cappuccino. Aunque las jornadas son largas y abusamos de los Red Bull, este grupo lo cubrimos por las mañanas con el café con leche.
2. Carne, pescado, legumbres, huevos: optamos por comer en uno de los muchos restaurantes que se encuentran en el campus de Google…concretamente un mejicano. Con los burritos cubrimos las necesidades de este grupo de alimentos.
3. Frutas y hortalizas: nunca faltan las bandejas de fruta en cualquier momento del día (o de la noche). Nos tomamos la libertad de incluir en este grupo los mojitos con los que acompañamos los burritos…por eso de la hierbabuena…
4. Cereales y pasta: como buen acompañamiento, hemos probado diferentes tipos de arroces y pastas. Por supuesto todo buenísimo. ¡Qué bien cuidan a sus empleados! (y cómo nos aprovechamos de ello…)
5. Grasa, aceites, dulces: a pesar de que éste debería ser el grupo menos consumido, la vida dura del GAAC nos obliga a abusar de este grupo a base de unas deliciosas galletas caseras con chips de chocolate, típicas americanas. Su nombre: “utma cookies”.

Pero como decíamos, a Google le preocupa nuestra salud, y para evitar que nos cobren exceso de peso a la vuelta, nos llevaron a practicar “trampoline dodgeball” y sudar de lo lindo. Podéis ver aquí (http://www.jumpskyhigh.com/) un video demostrativo.

Sabiendo de lo duro de nuestro entrenamiento, se nos ha dado un respiro y este tercer día de conferencias ha sido centrándose principalmente en el API de Google Analytics… y mostrando el increíble potencial de Google Trends.

Atención usuarios de Urchin: el último día del evento se dedica a esta herramienta. Permaneced atentos si queréis conocer las últimas novedades que se presentarán sobre ella.

Por último os remitimos una foto cuya calidad es directamente proporcional a los tequilas consumidos en los TexMex…..

Tras ordenar a las personas, por fecha de llegada del email que me envió, hemos procedido a hacer el sorteo del libro vender más en internet anunciado en el Search Congress.

El sistema utilizado para hacer el sorteo ha sido la función ALEATORIO.ENTRE de la super herramienta EXCEL…

Sorteábamos 2 libros.

Los ganadores son:

Diego Barrio Hortigüela

Dámaso Curto

Felicidades a los ganadores y gracias por asistir al evento al resto.

Intenso segundo día del GAAC Summit 2009, el primero de dos dedicados enteramente a Google Analytics. Hoy contábamos con un ponente de altísimo nivel como Avinash Kaushik, y aunque habló en primer lugar, dejaremos para el final los puntos clave de su exposición, para comentar otros temas interesantes que se han hablado a lo largo del día.

El equipo de desarrolladores de Google Analytics se centró fundamentalmente en detallar el futuro a corto, medio y largo plazo de la herramienta. Se presentaron nuevas funcionalidades y características de las que no nos dejan contar mucho, pero sí podemos avanzar que potenciarán y mejorarán enormemente el alcance y la manera de medir conversiones y objetivos en Google Analytics. Por otra parte, un nuevo método de marcado asíncrono (actualmente en fase beta de desarrollo) permitirá evitar por completo las pequeñas ralentizaciones que produce la carga del archivo “ga.js” al inicio de la renderización de las páginas.

El equipo de marketing de Google Analytics quiso destacar el esfuerzo que están realizando para mejorar y ampliar la documentación disponible para la herramienta en forma de guías, material de formación y comunicación, etc. Igualmente harán hincapié en eliminar los temores frecuentes de algunos usuarios y clientes en relación con la seguridad de sus datos.

Y como hemos mencionado antes, el plato fuerte del día era la presentación de Avinash, quien una vez más no defraudó.

Comenzó su charla poniéndonos en situación: hasta ahora, venimos generando contenidos que publicamos en nuestra propia web, y medimos lo que sucede en ella. De un tiempo a esta parte, nuestros propios contenidos no sólo están en nuestra web, sino que se publican también en otros sitios. Es decir, nuestros contenidos están distribuidos por medios que actualmente no medimos y que aparentemente están fuera de nuestro alcance. Pero, ¿cómo podremos hacerlo? ¿Cómo podemos conocer el valor de nuestros contenidos si se están publicando y consumiendo en otros lugares? Si actualmente creamos contenidos para que los usuarios vuelvan a nuestra web, ¿cómo juzgamos el éxito de nuestros programas de marketing si nuestro contenido está fuera? (Ej: ¿Qué ocurre si un usuario nos encuentra a través de una recomendación de una red social, o de un comentario en Twitter? ¿Cómo podemos saberlo?).

Avinash nos dice que tendremos que averiguar cómo recopilar la información, aprender a desechar lo que no sea realmente relevante, tener la capacidad de integrar las diferentes fuentes, inventar nuevas formas creativas de medir, y buscar la correlación entre los diferentes datos que obtengamos.

Para Avinash, las métricas actuales se están quedando obsoletas (léase: páginas vistas, tasa de rebote, etc.). Nos propone pensar en nuevas métricas, como “Engagement”, Alcance, Inercia, Demanda, Fuerza de la red o Actividad, las cuales se medirían igualmente en términos relativos (evolución, crecimiento, etc.).

Nos dice que las páginas vistas o “HITS” son en realidad las siglas de “How Idiots Track Success” (cómo miden el éxito los idiotas). Para él, medir el éxito de Twitter sobre tu web no es medir cuántos seguidores tiene, sino cómo éstos influyen sobre ella. Lo importante no es cuántas veces se menciona tu web, ni cuántas visitas tiene, sino a cuánta gente le llega tu mensaje o tu marca. La idea es medir la “amplificación” de tu mensaje, y en este sentido diferencia el escaso valor de los “hits” de una página frente al valor de los suscriptores al “feed” de la misma.

Un “hit” sería para él como un “rollo” de una noche, mientras que un suscriptor a un “feed” sería una relación estable.

¿Qué ejemplos prácticos de métricas útiles podríamos tener entonces? Para el caso de los blogs, Avinash nos da algunas ideas: Las preguntas, por tanto, serían: ¿Las cosas que escribo son virales? ¿Se comentan? ¿Los usuarios me están haciendo marketing?

Una vez más, Avinash abre un nuevo frente repleto de retos y deja varias preguntas por resolver, recordándonos la importancia de extraer el valor holístico de los datos.

Mañana os contaremos lo acontecido en la segunda mitad de sesiones dedicadas a Google Analytics.

Asistimos nuevamente al Partners Summit de Google Analytics, Urchin y Google Website Optimizer, denominado GAAC & WOAC Summit 2009, que se celebra anualmente en el campus de Google de Mountain View (California). Serán cuatro días dedicados a presentar, comentar y debatir el presente y el futuro de estos tres pilares de la analítica web.

El primer día se ha centrado por completo en Google Website Optimizer.

El encargado de abrir las charlas ha sido Dan Siroker, director de analítica web de la campaña presidencial de Obama y co-fundador de CarrotSticks, quien ha compartido con nosotros sus experiencias en la definición y la ejecución de diferentes tests para conseguir incrementar las conversiones de la web dedicada a la captación de fondos para la candidatura del ahora presidente.

Tras sondear a los asistentes sobre cuáles consideraban que serían las combinaciones ganadoras de diferentes botones, vídeos e imágenes que se testearon en pruebas reales de su web, demostró una vez más que aunque la experiencia es un grado, el testeo sigue siendo imprescindible para obtener la certeza de que algo funciona. También recordó lo valioso de testear los mismos elementos con diferentes tipos de usuarios de la web, ya que lo que funciona peor para un tipo podría funcionar muy bien para otro.

A continuación, Sandra Cheng, Product Manager de Optimizer, nos resumió el presente y el futuro a muy corto plazo de la herramienta. En primer lugar, se añadirá una nueva funcionalidad en forma de línea de tiempo, que permitirá estudiar el comportamiento de cada combinación de nuestros experimentos a lo largo del tiempo, y de esta manera poder ver cómo responde un elemento o una combinación determinada a diferentes acciones externas (como, por ejemplo, una campaña específica).

Sandra anunció también un cambio de estrategia que centrará los esfuerzos en los usuarios que ya utilizan activamente la herramienta, en lugar de tratar de captar nuevos usuarios, tras observar que una gran parte de quienes crean una cuenta de Optimizer nunca llega a crear un experimento. En paralelo se publicará una nueva guía técnica revisada.

Otra importante novedad es una nueva funcionalidad de “auto-purgado” (“autoprunning” en inglés), que eliminará automáticamente las combinaciones que peor funcionen mientras esté activo un experimento, en función de los criterios que definamos.

Por último, también se anunció una nueva API para el control de experimentos fuera de la interfaz habitual de Optimizer (aunque de momento no para exportar datos de la herramienta). Nos dicen que esta API estará disponible como beta pública a partir de la próxima semana…y de momento eso es todo lo que nos dejan contar.

Tim Ash, último ponente invitado del día, nos presentó lo que él considera las herramientas fundamentales que debe utilizar un “Conversion Ninja”. En su lista de imprescindibles menciona a Crazy Egg, ClickTale, UserTesting.com, CrossBrowserTesting y AttentionWizard.

Esta última, de SiteTuners (de la cual es co-fundador, presidente y CEO), está actualmente en beta privada y utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial para simular el proceso humano de visualización y atención. Es decir, es capaz de predecir dónde mirarán los usuarios de una página web en los primeros segundos de su visita, y crear un “mapa de calor” de los lugares a los que prestan atención, lo que idealmente permitiría mejorar una página incluso antes de publicarla.

El resto de contenidos de este primer día es totalmente confidencial, pero sin duda el futuro de Optimizer es muy prometedor.

¡¡Mañana más!!

Más de 300 profesionales, temas de actualidad y no charlas comerciales, sesiones prácticas, ponentes reconocidos, preguntas de nivel y participación a tope de los asistentes.

Todo esto ha sido posible gracias a Ouali Benmeziane y su equipo, que en poco más de un año ha logrado liderar uno de los eventos referencia para nuestro sector en España. ¡¡Felicidades Ouali!!

Os adjunto las presentaciones de mi ponencia y recordad que en breve publicaremos los ganadores del libro vender más en internet.

Sí señor, ya estamos manos a la obra y con ganas de veros a todos en la nueva edición del Search Congress esta vez en Valencia.

Nos han invitado  para que os demos un workshop en un marco incomparable la ciudad de las artes y las ciencias.

Con sus propias palabras os lo digo: “…con un tema único, un formato original, ponencias de calidad y expertos de renombre. Tenemos los ingredientes para ofrecer lo mejor en cuanto conocimiento esencial sobre los Buscadores. El evento esta enfocado a los buscadores, seo – sem, y search marketing”

Suena bien ¿no?

Si alguien se lo está pensando que sepa que tiene un descuento del 30% ofrecido por RENFE

Después de unas merecidas vacaciones, el Doctor metrics y todo su equipo vuelven al trabajo para seguir ayudándote a sacar todo el partido a tu página web.

Como siempre, te animamos a que nos envíes tus dudas y consultas para poder darte el tratamiento más adecuado.

Tras la primera parte de nuestro post, seguimos hablando de la estrategia ganadora para optimizar la web, focalizándonos ahora en cómo identificar el segmento o grupo de usuarios más adecuado para realizar el test y conseguir los mejores ratios de conversión.

Segmentar los datos es clave para identificar hallazgos, ya que la globalidad del site los esconde en forma de media. Actualmente, cualquier herramienta de Análisis Web que se precie dispone de una funcionalidad para ello, como es el caso de Google Analytics y sus Segmentos avanzados (más info al respecto)

Las preguntas que nos gustaría responder hoy son: ¿cómo y por qué utilizar la segmentación dentro de una estrategia de testing?

¿Por qué segmentar antes de un test?

Fundamentalmente podemos decir que hay dos razones principales para segmentar antes de realizar un test.

La primera es conseguir enfocar el test hacia el público más adecuado y por tanto conseguir que éste sea más efectivo.

La segunda es que, gracias a que el test está enfocado, podremos construir variantes mucho más centradas en las necesidades de los usuarios objetivo.

Veamos a continuación tres ejemplos que refuerzan la necesidad de segmentar para mejorar nuestros test:

1. Evita el efecto “hábito”
2. Evita la “intención múltiple”
3. Mejora los elementos a testear

Evita el efecto “hábito”

Imagínate que llevas años utilizando el mismo sistema. Aunque estás seguro que se puede mejorar, el hábito ha hecho que lo manejes a la perfección.

¿Qué pasaría si te cambiasen sin avisar tu antiguo sistema?

Aunque fuese mejor que el inicial, necesitarías un periodo de aprendizaje y un esfuerzo adicional para acabar habituándote a él. Incluso puede que tu primera reacción fuese mala: ¡¡Con el sistema antiguo iba más rápido!!

Precisamente éste es el efecto “hábito” ¿Qué hacer para evitarlo?

Segmentando nuestro test sólo para usuarios nuevos y no para reincidentes, garantizará que los visitantes reaccionen sin ideas preconcebidas (ni ante la página actual ni ante la página alternativa) al no tener un hábito adquirido en nuestras páginas.

Un ejemplo de páginas a ser testeadas, podrían ser aquellas a las que dirigimos tráfico nuevo, ya que así solventamos el efecto “hábito”. Eso convierte en ideales a las páginas destino (landing pages) que dirigimos nuestros Adwords (u otras campañas que atraen tráfico a nuestro site por primera vez).

Evita la “Intención múltiple”

Las denominadas páginas de destino o landing pages, reciben el tráfico procedente de anuncios sobre un tema en concreto. Por ejemplo, si un usuario hace click en un anuncio de Adwords sobre un modelo de coche, esa misma persona esperará que en la página de destino se hable de ese coche en concreto.

Por tanto, las landing pages están diseñadas para girar en torno a un solo producto, anuncio o promoción, es decir, básicamente deben tener una única intención.

Esta es la segunda cualidad que estamos buscando en nuestras páginas a testear: que tengan una única intención.

Fig.1 El problema de tener múltiples objetivos en una página

Un error clásico tanto a la hora de dirigir tráfico de Adwords, como a la hora de activar un test es elegir la página Home.

La página Home hace la misma función que la portada de un periódico, habla de todo los temas que se tratarán y por tanto tiene múltiples intenciones. Si enviamos una persona a esa página mediante un anuncio dirigido, le haremos buscar dentro de la home aquel tema del cual estaba interesado.

Consecuencia: perdemos efectividad. ¿Por qué no mandarlo directamente al contenido que quería?

Por tanto, la recomendación aquí sería:

-Escoge landing pages para hacer tus test, ya que tienen una intención única

-Si escoges la home, decídete por uno de sus objetivos y escoge al grupo de usuarios interesado en ello. Si no lo haces, puedes llegar a conclusiones erróneas, ya que tendrás en cuenta a un público que no es objetivo del estudio.

Mejora los elementos a testear

Una vez que hemos escogido la página a testear debemos pensar qué elementos cambiar de ella. Este es el punto en el que tenemos que volver a sacarle jugo a Google Analytics.

Nuestra misión será ponernos en la piel de los usuarios, adaptarnos a ellos, e intentar construir su perfil de “Persona“. Una persona es un personaje que resume las características comunes de una determinada audiencia y que nos ayudan a entender mejor que necesidades tiene ese grupo de población.

Pongamos un ejemplo:

Imaginemos que la página que queremos optimizar recibe mucho tráfico con el siguiente perfil:

• Versión de navegador muy actualizada
• Resolución muy alta de monitor
• Sistema operativo avanzado
• Invierte mucho tiempo leyendo características técnicas de mi producto.

¿No estaríamos delante de un colectivo muy técnico?

En este punto podría cambiar el lenguaje de la página a un tono más técnico, podría cambiar las imágenes denotando sus ventajas técnicas o llamadas a la acción con ofertas cruzadas que incluyan otros productos técnicos de interés.

En definitiva, estaría adaptando los elementos de la página a testear a los hipotéticos gustos de mis usuarios.

En este punto, hay que decir que una de las prácticas más útiles y recomendadas es la de complementar estos datos con una investigación de usuarios que nos revele, además, que motivaciones tienen los usuarios cuando llegan a este site (test de usuarios)

¿Qué informes usar en Google Analytics para construir Personas?

Dentro de Google Analytics utilizaremos la segmentación avanzada para:

1. Segmentar tu site por origen (geográficamente y campañas)
2. Segmentar tu site por repetición (nuevo o repetidor)
3. Segmentar tu site por interacción (tiempo, páginas, profundidad, compras)
4. Construir arquetipos (idioma y características técnicas de uso, browser, SO, resolución)
5. ¿Qué objetivos pueden tener estos arquetipos?¿roles?¿qué tareas pueden llegar a realizar?

Fig.2Creación de informes mediante la segmentación avanzada de Google Analytics

Identificado el dónde y a quién, nos faltará hablar más del con qué…

En el anterior post aprendimos a identificar la mejor página a testear, hoy hemos aprendido el segundo paso de la metodología para conseguir diseñar un buen test, identificar el colectivo que necesita ser convertido.

En próximo posts explicaremos qué elementos utilizar en el test, para maximizar las probabilidades de éxito.

Iniciamos una serie de 3 post enfocados en la optimización de nuestra web y más concretamente en cómo seguir una estrategia ganadora a la hora de diseñar un test online.

Para ello haremos uso de múltiples herramientas siguiendo la máxima de la Google Trifecta

¿En qué página empiezo a testear?

Una de las primeras preguntas que nos hacemos a la hora de realizar un test sobre una web es: ¿Por qué página comenzamos a testear?

Enseguida nos vienen a la mente una serie de páginas candidatas como:

• La home. En teoría, es la página que ven los visitantes cuando llegan a nuestro site por tráfico directo y por tanto una buena candidata a testear por el tráfico que tiene.
• Nuestras landing pages. Páginas por las cuales llegan nuestras visitas desde Google, adwords, campañas de publicidad etc. En general, estas páginas se diseñan para ofrecer detalles sobre un determinado producto y por tanto, testear sobre estas páginas puede ser una buena manera de aumentar nuestras ventas de dichos productos (o cualquier otra acción deseada).
• Partes de un proceso. En el caso de una web de ecomerce, las páginas de proceso como el de compra, suelen ser elecciones lógicas. Si queremos que aumenten las ventas nada mejor que mejorar el proceso a través del cual se realizan.

El problema con todas estas candidatas es que se basan únicamente en nuestra intuición, no existen ninguna evidencia que soporte estas elecciones.

Si seguimos adelante y decidimos testear sobre alguna de las páginas que nuestra intuición nos dice que son las mejores pueden pasar dos cosas:

1. Nuestra intuición se equivoca y el test no produce ninguna mejora o incluso provoca un empeoramiento de las conversiones. A la larga esto suele minar la confianza en los test y pueden llegar a provocar que se abandonen por falta de resultados
2. No nos equivocamos y realmente la página escogida aumenta las conversiones de forma significativa. A la larga, esto hace que nuestra confianza en nosotros mismos y nuestra intuición crezca y que, cuando se produzca el batacazo (que podemos asegurar se producirá), este sea mayor.

¿Y cómo podemos entonces escoger una buena página candidata, basándo nuestra decisión en información en vez de intuición?

La solución está en añadir un poco de ciencia a este proceso, por ciencia entendemos a usar algún tipo de herramienta de medición web, como por ejemplo Google Analytics, que nos permita seleccionar con criterio (con datos reales) la mejor página a testear.

En qué debemos fijarnos

A la hora de buscar problemas en una página debemos fijarnos en 3 datos fundamentales, al menos en las primeras fases de testeo.

Estos son:

1. Tráfico que tiene la página, con especial importancia en su ratio de conversión
2. Tasa de abandono
3. Tasa de rebote

Tráfico y conversiones de la página

A la hora de encontrar una página adecuada para el test, nos interesan aquellas con un volumen elevado de tráfico y sobre todo de conversiones.

Esto se debe a que, a mayor tráfico mayor es el impacto de nuestros cambios y sobre todo, a mayor número de conversiones mayor es el número de alternativas que podremos probar y obtendremos resultados significativos en un tiempo aceptable.

Para determinar qué páginas tienen mayor tráfico en nuestra web y cuáles son usadas por las visitas para llegar a nuestro site, podemos utilizar los reportes de la categoría “Contenido” de Google Analytics. Especialmente el “Contenido Principal” y el “Páginas de Destino Principales”.

Fig.1 Informes de la categoría “Contenido” de Google Analytics.

Tasa de abandono

Este valor nos indica el porcentaje de visitantes que abandonan nuestro site por una determinada página, cuanto más alto más debemos preocuparnos ya que nos estará indicando posibles problemas con los contenidos de nuestras páginas.

No obstante debemos recordar que siempre debemos leer las métricas teniendo en cuenta su contexto, es normal que ciertas páginas tenga una alta tasa de abandono, el final del proceso de una compra es un ejemplo. Una vez que el usuario a finalizado una compra y satisfecho la necesidad que lo llevó a la web no existe ningún motivo para que continúe en la misma y por tanto es normal que abandone el site por la página de confirmación

Este valor debería inquietarnos cuando lo encontramos en páginas como la home, la ficha de un producto o bien en alguno de los pasos de un proceso de compra. En estos casos deberíamos dedicar tiempo a investigar los motivos de este abandono y si es justificado.

Para determinar las tasas de abandono, podemos utilizar el informe de “Principales Páginas de Salida” de la categoría “Contenido” de Google Analytics

Tasa de rebote

Este valor nos indica el porcentaje de visitantes que abandonan nuestro site sin hacer ninguna acción en el mismo, es decir, llegan a una página e inmediatamente abandonan el site.

Valores altos de esta métrica pueden indicar varios problemas, entre ellos:

• Contenidos poco persuasivos o de poco interés
• Estamos fallando en atraer la atención de las visitas y conseguir que se dirijan o continúen en nuestro site
• Captación de tráfico de poca calidad a través de SEO, adwords etc.

Como comentamos antes, estos valores deben mirarse siempre en contexto pero son especialmente preocupantes en landing pages o en la home de nuestro site.

Un buen método para tomar esta decisión es realizar un listado de páginas candidatas en base a criterios como tráfico, tipología de la página (landing, home, proceso), interés para el negocio y los ratios de rebote de cada una de ellas.

Al final, obtenemos un grupo de páginas consideradas problemáticas sobre las que poder testear.

Fig. 2 Gráfico de candidatos ideales a la hora de testear, nos interesan aquellas con mucho tráfico (conversiones) y que tengan problemas. Este gráfico es una traducción del presentado por Bryan Eisenberg en su libro Always be testing.

Vale, ya tengo las páginas problemáticas ¿y ahora qué?

Una vez identificadas las páginas problemáticas, toca decidir que página concreta testear.

Fig. 3 Ejemplo de varias páginas con problemas encontradas gracias al Analytics.

En nuestra opinión, una buena elección es seguir una estrategia de “dentro hacia fuera”, esta estrategia consiste en seleccionar la página con problemas que se encuentra más “profunda” en la jerarquía de contenidos (y sé que a veces es complicado por la naturaleza anárquica de la web)

Con esto evitamos el fenómeno de arreglar una página como la home, y que al pasar al siguiente paso las visitas se encuentren con una página llena de problemas que puede causar un nivel mayor de frustración.

El método de “dentro hacia fuera” nos asegura que a medida que vamos solucionando los problemas, podremos garantizar que las visitas no serán dirigidas a otras páginas problemáticas ya que las hemos ido optimizando.

Fig. 4 En una estrategia de “dentro hacia fuera”, nos centramos primero en optimizar las páginas en el nivel más profundo de la jerarquía

Identificado el dónde, necesito saber a quién y con qué…

Hemos aprendido con este post el primer paso de la metodología para conseguir diseñar un buen test, identificar la zona de nuestra web donde debemos activarlo.

En los próximos posts explicaremos como identificar al público de nuestra web con mayor propensión a la conversión y qué elementos utilizar en el test, para maximizar las probabilidades de éxito.