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Optimización de Tasa de conversión - Qué es y porqué deberías usarlo

6/8/16 4:58 PM / por Octavio Zapata

 Optimizacion de tasa de conversion

La tasa de conversión es la relación existente entre la cantidad de personas que visitan tu tienda y las que realizan una compra. El proceso de incrementar el porcentaje de visitantes en la tienda que realizan una compra o suscripción, se denomina optimización de la tasa de conversión, o conocida también por sus siglas como OTC. 

 

Al optimizar la tasa de conversión, estás aumentando las ventas de tus tiendas y por ende, obteniendo mayores ganancias. 

 

  Beneficios de la optimización de tasa de conversión:

  • Obtén más compradores sin gastar más: Existen dos formas de aumentar el número de transacciones: (a) incrementando el número de visitas y (b) mejorando la tasa de conversión. La primera suele involucrar gastos en publicidad y promociones, sin embargo la segunda no requiere inversión.
  • Obtén más ingresos de los clientes correctos:  La optimización se trata de encontrar grandes opotunidades en tus tiendas, como identificar los segmentos de clientes más rentables o productos con mayor tasa de conversión (que se venden a precios más altos).
  • Mejora el diseño de tienda sin riesgos financieros:  En vez de invertir en una remodelación costosa, la OTC permite hacer mejoras incrementales y probar paso a paso la eficiencia de cada iniciativa.

     

  Ciclo de optimización:

 

1. Analizar el rendimiento actual de las tiendas

El primer paso consiste en analizar el rendimiento actual de las tiendas, de manera de diferenciar distintos tipos de tiendas y clientes. Para hacerlo es necesario examinar los siguientes indicadores:

  • Visitas
  • Tasa de Conversión
  • Ticket Promedio de compra
  • Número de productos (o tamaño de canasta) por ticket
  • Valor de Visita

También, dependiendo del modelo de negocio,  será necesario hacer un doble click a los indicadores antes mencionados a nivel de productos o categorías. Por ejemplo: tasa de conversión de la categoría carteras, o el ticket promedio de compras con zapatos de hombre. 

Si bien existen decenas de indicadores que se pueden obtener, en la práctica es recomendable seguir tan solo unos pocos, los cuales deben estar alineados con la estrategia de la empresa.

Una vez que se agrupan las tiendas que tienen un comportamiento similar en términos de los indicadores seleccionados (clustering), se tiene una referencia de desde dónde partir.

 

2. Generar una hipótesis de mejora

En este paso debemos generar una hipótesis o suposición de qué puede estar pasando en cada grupo de tiendas con relación a las ventas y cómo incrementar las mismas utilizando únicamente los recursos existentes. Por ejemplo, cabría preguntarte: ¿tienes una cantidad suficiente de vendedores en tienda en los momentos peak de tráfico? ¿es factible que los clientes abandonen la tienda porque nadie los atendió a tiempo o porque tu vieron que esperar mucho? ¿una disminución en ventas puede ser producto de un fenómeno regional? Todas estas posibles interrogantes te permitirán sacar conclusiones que lleven a mejorar la tasa de conversión, y por tanto, las ventas.

 

3. Implementar la hipótesis en un grupo de prueba

Al igual que en la utilización de un método científico, lo mejor es probar siempre primero con grupos más pequeños antes de tomar acciones que afecten toda la organización (o en este caso, todas las tiendas). Esto te permitirá saber si tus suposiciones eran correctas y si las potenciales soluciones planteadas son efectivas.

 

4. Si los resultados obtenidos son favorables, replicar la mejora en todo el grupo de tiendas

 

 La analítica de puntos de venta te permite conocer a profundidad qué está pasando dentro de tus tiendas. Tener información sobre el tráfico en tus tiendas es vital para saber qué está pasando dentro de ellas. Un contador de personas localizado en puntos estratégicos es la mejor forma de hacerlo. Si deseas conocer más sobre contadores de personas, no olvides visitar nuestra web.

 

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Topics: Analytics, Retail, Ventas, experiencia del cliente, gestión, tiendas, métricas, Analítica, campañas, calidad de servicio

Octavio Zapata

Escrito por Octavio Zapata

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