¿Por qué el efecto mariposa afecta a la optimización de la conversión?

Diciembre 04, 2017
Redacción
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¿Por qué el efecto mariposa afecta a la optimización de la conversión?

optimización de la conversión

Cuando todo está conectado, en diversos grados y formas, un pequeño cambio puede tener una enorme consecuencia. Aquí es donde entra el efecto mariposa. Pero, ¿sabes por qué el efecto mariposa afecta a la optimización de la conversión de tus espacios digitales?

El efecto mariposa es un concepto de la teoría del caos. La idea que lo sustenta es la siguiente: Dadas unas circunstancias peculiares del tiempo y condiciones iniciales de un determinado sistema dinámico caótico, cualquier pequeña discrepancia entre dos situaciones con una variación pequeña en los datos iniciales acabará dando lugar a situaciones donde ambos sistemas evolucionan en ciertos aspectos de forma completamente diferente.

Esto implica que si en un sistema se produce una pequeña perturbación o cambio inicial, se generará un efecto considerablemente grande a corto o medio plazo.

Algo que se entiende con este ejemplo propuesto por Edward Norton Lorenz: Si se parte de dos mundos o situaciones globales casi idénticos, pero, en uno de ellos, hay una mariposa aleteando y en el otro no, a largo plazo, el mundo con la mariposa y el mundo sin la mariposa acabarán siendo muy diferentes.

En uno de ellos se puede producir un tornado y en el otro no suceder, para nada, lo mismo.

Optimización de la conversión

ConversionRate

La optimización de la conversión, conocida también como CRO (Conversion Rate Optimization), es una parte importante del marketing online. Su objetivo es aumentar el ratio de conversión de las acciones que se realicen en cada campaña.

Con la ayuda de la optimización de la conversión, los empresarios pueden aplicar medidas de éxito, averiguar futuros posibles resultados y calcular el ROI (Retorno sobre la Inversión) más fácilmente. El CRO afecta al SEO y engloba distintos aspectos de un sitio web.

Sea cual sea el objetivo principal de tu sitio web, una conversión es completar con éxito una acción determinada. El ratio de conversión es el porcentaje de tráfico que completa dicha acción específica.

Objetivo: agradar a tus clientes

Los desarrolladores de software, los propietarios de una marca y los diseñadores de productos, a menudo, trabajan los detalles más pequeños de su producto para agradar a sus clientes. Realizan pequeños cambios para que la optimización de la conversión ayude a cumplir con las expectativas.

Pero, en cambio, les resulta difícil definir las experiencias de sus clientes cuando se centran en analizar los efectos de esos pequeños detalles. Es indudable la importancia de tener en cuenta las diferentes percepciones y necesidades de las personas.

Por ejemplo:

  • El comportamiento de una lista de registros.
  • La posición de un botón.
  • El idioma elegido para guiar a un usuario.
  • Incluso el rendimiento de los servicios.

Forman parte de lo que se denomina la experiencia del usuario. Que esos cambios causen estragos o no en el global de la campaña es lo que se conoce como el efecto mariposa. La idea de que esos cambios pequeños puedan tener grandes efectos y producir un resultado muy diferente.

Cómo medir lo no medible

Test-AB-de-landing-pages

La metáfora del efecto mariposa es la posibilidad de efectos secundarios inesperados producidos al realizar unos cambios. ¿Cómo te aseguras de que no estás lanzando un huracán cuando haces esos pequeños cambios? Por supuesto, tienes que probar con todo, comprobando y comprobando.

Los test A/B son comparaciones de elementos de una página completamente distintos. Consiste en mostrar versiones distintas de un elemento a segmentos de los visitantes. Y medir cuál de ellos tiene un porcentaje de conversión mayor.

Se pueden hacer pruebas con todos los elementos de una página:

  • El botón de llamada a la acción.
  • Los encabezados.
  • El contenido.
  • La cantidad de los textos.
  • Las imágenes.
  • El orden de los elementos.
  • Los tipos y tamaños de fuente.

Si al probar ese nuevo elemento, el resultado es el incremento del ratio de conversión, entonces, definitivamente, está claro lo que debes implementar.

Debes desarrollar una mentalidad de experimentación. Para lo que es necesario que pienses si lo que realmente estás haciendo es lo que tus visitantes están buscando. Ten en cuenta que en un cliente concreto el impacto puede ser mayor después de tomar acciones aparentemente pequeñas. Conocerlo es importante para la optimización de la conversión.

El potencial de los embudos de conversión

funnel-conversiones

Cuando hagas un cambio en una pequeña parte de tu sitio web, puedes verificar los flujos virtuales contrastándolos con mediciones anteriores en los embudos de conversión.

Sin embargo, medir un cambio para la optimización de la conversión en el tiempo, puede resultar más difícil ya que el comportamiento varía bastante dependiendo de diversos factores. Como, por ejemplo, el día de la semana, o si tu usuario tiene que pagar el I.V.A o está de vacaciones.

De modo que, en realidad, haces un cambio solo para algunas personas y luego mides la conversión en tu embudo virtual contra otros usuarios que no han formado parte de tu cambio.

Medir el efecto mariposa desde un prisma multidimensional

El truco adicional es que si mides muchos de estos flujos, entonces tienes una imagen multidimensional de cómo va la experiencia de muchos de ellos.

Lo importante acerca de estos embudos virtuales multidimensionales es que, debido a que estás tratando con subconjuntos de personas, con los que han experimentado o han interactuado con tu pequeño cambio, puedes medir el efecto mariposa con bastante precisión.

Incluso si tu cambio es una mejora relativamente pequeña. Por ejemplo, si añades unos pocos botones o listas desplegables, es muy probable que veas una variación en las tasas de conversión en los análisis posteriores de tu embudo virtual.

La probabilidad de ver ese efecto se debe a que analizas un subgrupo de personas que han interactuado ante tu modificación. Se puede decir que estás usando una lupa para medir el efecto mariposa de tus cambios.

El efecto mariposa en campañas de marketing online

Xero

Existen bastante ejemplos del impacto del efecto mariposa en las estrategias digitales. En Xero, por ejemplo, se hicieron pruebas A/B  de estos pequeños cambios. Y usaron la idea de embudos virtuales para medir el impacto de los mismos. Y, por tanto, la optimización de la conversión.

Los datos que obtuvieron de sus análisis fueron los siguientes:

1.- Ayuda en la página web Vs. cajas verdes

Ejemplo de xero

Este primer experimento no resultó como esperaban. En sus inicios, en algunas páginas aparecían unos cuadros verdes para ayudara guiar a sus clientes a través de su web. Eran básicamente informativos, pero resultaban un poco anticuados ya que se habían creado en 2008.

Decidieron actualizarlos y darles un nuevo estilo. Y, para ello, contaron con la ayuda de su equipo de marketing. Así, crearon un nuevo diseño con una apariencia más amigable con métodos de ayuda y contenido en vídeo.

Compararon los resultados de las páginas que actualizaron y los midieron en los embudos. Comenzaron con un índice que mostraba si el cliente estaba interesado en la función de ayuda.

Luego analizaron dónde interactuaba con esa función. Sabiendo que para hacerlo habrían visto la nueva ayuda. Y, finalmente, verificaron si los nuevos clientes pasaron a pagar una suscripción a Xero.

Datos comparativos de 50 días

ejemplo 2 de Xero

Ejemplo 3 de Xero

Una comparación de 50 días antes y después mostró que los viejos cuadros verdes funcionaban mejor que los nuevos componentes de ayuda. No solo no se involucraron más personas con la función. También había más probabilidades de que no pasaran al pago de una suscripción.

No dieron con el problema en la prueba A/B  que analizaba el paso del tiempo. Los 50 días anteriores del cambio fueron distintos comparados con los 50 días posteriores. Por lo que sus analistas de datos llegaron a la conclusión de que la ayuda estaba demasiado cerca para hacer clic en ella, molestaba y destacaba demasiado.

Su nueva función de ayuda no fue una gran historia de éxito. Sin embargo, al profundizar en los datos, descubrieron que las personas que interactuaron con su contenido, revirtieron la tendencia. Así que cambiaron el formato por otra que indicaba: “Ayuda, para los que la quieren“.

Entonces, se dieron cuenta de que debían encontrar una forma mejor de ayudar a quienes lo necesitaran. Pero, sin interferir con quienes no lo necesitan.

2.- Configuración de la cuenta bancaria

Ejemplo 4 de Xero

Este es un ejemplo más exitoso. Este experimento fue impulsado por un problema conocido por la marca. Varios de sus clientes llamaron a soporte técnico para averiguar por qué no podían conectarse con los datos de sus cuentas bancarias.

Resultó que no estaba tan claro que las personas tuvieran que dar un paso más. Antes debían configurar sus feeds bancarios, al crear una cuenta bancaria en Xero.

Para este experimento, hicieron el cambio para algunos bancos seleccionados pero no para otros, así que tuvieron una prueba A / B simultánea. Los resultados fueron espectaculares. Vieron un aumento masivo en las conexiones de cuentas bancarias y un aumento considerable en la cantidad de clientes que se suscribieron a Xero.

Este cambio resultó ser un pequeño gran cambio. Pero, lo que es más importante, les dio el mensaje claro de que el tiempo que habían tardado en reconstruir la configuración para las cuentas bancarias de su site había sido bien empleado por sus buenos resultados.

3.- Nueva configuración guiada por el cliente

Ejemplo 6 de Xero

El último ejemplo fue en el área de incorporación de nuevos usuarios. Probaron una configuración guiada. Para lo que hablaron con muchos clientes. Los usuarios probaron algunos prototipos, y se dieron cuenta de que la ayuda contextual y significativa es lo que necesitaban los nuevos clientes de Xero.

El remedio:

Ejemplo 7 de Xero

Ejemplo 8 de Xero

Se requería un poco de trabajo de back-end para que funcionara completamente. Mientras trabajaban en el proyecto, también realizaron un pequeño experimento que ponía a prueba la idea de las nuevas posibilidades de esta nueva iniciativa.

En el panel de control, los nuevos usuarios podían ver una serie de iconos con avisos de tareas que un nuevo cliente podría considerar relevantes. Su experimento ajusta este contenido a un diseño de estilo de lista que implica más que nada que el usuario debe tener en cuenta estas tareas. ¿A quién no le gusta marcar las cosas de una lista?

Curiosamente, los resultados favorecieron levemente a la serie de iconos. Sin embargo, al igual que con el experimento de ayuda anterior, cuando las personas interactúan con la lista de verificación o el carrusel, los resultados cambian.

Aquellos que interactúan con la lista de verificación tienen más probabilidades de convertirse en clientes potenciales que aquellos que interactúan con el carrusel. Sin embargo, el carrusel atrae a más personas, después de todo tiene imágenes.

Por lo tanto, su siguiente paso fue buscar formas de hacer que la lista de verificación fuera más atractiva, con tareas más adaptadas para los diferentes grupos de clientes. La pregunta interesante es: ¿si se involucra a más personas en la lista de verificación aumentarán las mediciones o disminuirá este efecto?

Pequeños cambios con grandes resultados

Cuando los usuarios en general muestran pequeños cambios en el comportamiento, éstos pueden conducir a cambios masivos. ¿Cómo puedes entender y predecir todo si los pequeños cambios van más allá de tu comprensión y tu capacidad para captar la realidad y cómo mejorar la previsibilidad?

La teoría del caos. El efecto mariposa. Es una de las posibles respuestas.

¿Quieres aumentar la generación de leads? En Antevenio Go! estamos preparados para realizar los cambios necesarios en tus espacios digitales. Y para medir, posteriormente, los resultados tangibles que se consiguen. Nuestros especialistas en optimización de las conversiones te ayudarán a mejorar tus campañas de marketing digital. 

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