¿Hay que descontar el rebote para calcular la tasa de conversión?

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Txampa, CTO de Santa Fixie, ha iniciado un interesante debate en Twitter acerca de si debemos o no descontar los usuarios rebotados para calcular la conversión. La pregunta tiene mucha lógica y suscita a la polémica, así que voy a desgranar aquí mi opinión al respecto.

¿Por qué puede tener sentido descontar el rebote?

Cuando un usuario «rebota» significa que ha llegado a nuestra web y no le interesa absolutamente nada lo que ve. Se va, sin más. Existen varias causas del rebote, como puedan ser atraer tráfico de baja calidad, que nuestra web no responda de forma adecuada, mal diseño, etc.

En definitiva el rebote es una señal que nos indica que algo está yendo mal, pero no sabemos el qué.

¿Por qué no hay que descontar todo el rebote?

Si descontamos todos los usuarios que rebotan de nuestra tienda online, puede que estemos obviando algunos problemas que si tienen que ver con la conversión de nuestro eCommerce. ¿Estamos dando una mala imagen con nuestro diseño? ¿Falta que inspiremos confianza?…

Desde mi perspectiva quitar todo el rebote es un error, lo importante es que analicemos las causas del rebote y, a ser posible, segmentemos apartando aquellas causas que no estén tan directamente relacionadas con la conversión.

Distintos tipos de rebote

Como es difícil que tengamos toda la información necesaria para segmentar a los usuarios en función del rebote (no tenemos la información de qué búsqueda ha realizado si viene de orgánico, por ejemplo), resulta complicado poder evaluar todas las causas.

Aún así, lo primero es que separemos el «rebote puro» del no-tan-rebote. Si un usuario llega a nuestra web y está apenas unos pocos segundos en la misma, estamos teniendo un rebote puro. En definitiva, el usuario o se ha tenido que ir «echando leches» por causas ajenas a nosotros o «lo hemos echado» de alguna forma.

En muchos casos, cuando el usuario llega a nuestra tienda y se va tan rápido como ha llegado, ni ha tenido tiempo de evaluar lo que ofrecemos. Símplemente ha llegado a done no quería llegar. Esto es habitual cuando un usuario está buscando una review de un producto y en lugar de llegar a un blog o medio done se analice el producto llega a una tienda online. También pasa cuando el usuario no tiene clara la búsqueda a realizar y los resultados de búsqueda a los que llega no son los que espera.

Pero si el usuario ya pasado ya unos cuantos segundos en nuestra web, realmente está evaluando lo que aquí ve. Para mi pasados 15 segundos de permanencia del usuario en nuestra página ya no deberíamos contar el rebote.

¿Cómo descontar los usuarios que permanencen más de X segundos del rebote?

Google Analytics calcula el rebote como aquellos usuarios que solo hacen una acción en nuestra web (por ejemplo una página vista). Por lo general, con una integración normal de Google Analytics, si un usuario no navega a una segunda página se contará como rebote.

Lo que podemos hacer es jugar con eventos de tiempo. Por ejemplo incluir un script que haga que a los 15 segundos se genere un evento de Google Analytics, de forma que ese usuario haya hecho dos acciones en su visita y ya no cuente como rebote. El código sería:

setTimeout(‘_gaq.push([\’_trackEvent\’, \’NoBounce\’, \’Más de 15 sgundos\’])’,15000);

Un código sencillito que nos permitirá tener una visión más clara del rebote en nuestra web.

¿Cómo afecta esto a la conversión?

Desde el punto de vista de la conversión en eCommerce, yo considero que lo mejor (siendo puristas) sería eliminar el rebote puro. Son usuarios que han venido a nuestra web sin tener muy claro a dónde iban. Es como tener una tienda en la calle Preciados, habrá mucha gente que entre porque se aburre o por qué ni se ha fijado donde entra. No podemos suponer que por qué no compren estemos haciendo algo mal.

Ahora bien, esos rebotados si los debemos contabilizar si analizamos la conversión desde el punto de vista de captación cuando utilicemos canales que no sean búsqueda orgánica, y sobre todo con tráfico pagado. Al menos tendremos claro qué porcentaje del tráfico pagado es tráfico basura y podemos tomar decisiones acerca de cómo optimizar la captación.

El resto de los usuarios los debemos contabilizar para la conversión. Si un usuario ha estado más de 15 segundos (o 30 o los que consideremos adecuados en nuestro caso), ha tenido tiempo para evaluar nuestra tienda y nuestra oferta, y salvo que tengamos más información sobre sus intenciones (mediante una encuesta o algo similar, aunque es complicado), no podemos descontarlos de la conversión porque estaríamos dejando de analizar posibles problemas (falta de confianza, problemas de diseño o de rendimiento, etc.)

Cofundador y CMO de BrainSINS. Apasionado del eCommerce, conversiones, márketing online y Big Data.

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6 Comments
  1. Responder

    Desde el 2006 que hay debate sobre el porcentaje de conversión «real».

    https://www.kaushik.net/avinash/excellent-analytics-tip-8-measure-the-real-conversion-rate-opportunity-pie/

    https://www.johnquarto.com/2006/11/your-unreal-conversion-rate/

    Para mi el paso previo es saber lo que queremos analizar para saber que dato se tiene que usar. ¿Quieres comparar? Usa un dato comparable como la conversión global. Además si nos vamos a nivel de usuario, tenemos la métrica de transacciones por usuario. ¿Quieres optimizar? Filtra y segmenta como un loco pero no digas que tu conversión global es «esa» si no lo es. Siempre puedes informar de tu porcentaje de conversión a visita en españa en español que no se va en 15 segundos por fuente y medio de tráfico.

    En un escenario de conversión no pasamos directamente de la captación a la conversión, hay una etapa de consideración: https://elnostreraco.com/blog/analytics/benvinguts-a-lembut/

      • jccortizo
      • 07/04/2015
      Responder

      Muy de acuerdo, Jordi, depende mucho de para qué quieras esa info y qué quieres comparar. También es verdad que cuando hablamos de conversión hablamos de conversión sobre todos los usuarios.

      Ahora bien, a efectos de trabajar en la web a partir de la conversión (CRO, etc.) quizás es mejor tener una visión más clara de la conversión con segmentaciones de este tipo

      Un abrazo!

        • David Barrera Gata
        • 07/04/2015
        Responder

        Buen análisis, olvidamos a veces que un ecommerce es un complemento a una tienda física. los usuarios también hacen webrooming,(9 de cada 10) buscan y comparan ONLINE para después ir a la tienda a comprarlo. Conozco muchas experiencias donde esto se da, si la duración de la visita es buena, y ofrecemos los datos de contacto «direccion de mi tienda física y telefono» resulta que lo que se consideraba rebote en muchos casos termina en «venta» en la tienda física.

          • jccortizo
          • 08/04/2015
          Responder

          David, toda la razón con el tema de la omni-canalidad. Si bien podemos medir conversiones directas online, o incluso micro-conversiones como la gente que busca la tienda más cercana, hay mucha parte del proceso omni-canal en el que los perdemos.

          En uno de los posts anteriores analizábamos la conversión de varios eCommerce españoles y veíamos que la conversión online en retailers omni-canal es menor, muy seguramente por ese trabajo que hacen en «llevar tráfico» a las tiendas físicas: https://www.brainsins.com/es/blog/aspectos-basicos-negocio-conversion-ecommerce/111754

            • David Barrera Gata
            • 08/04/2015

            Gracias Jose, desafortunadamente en la mayoria de los casos no se puede demostrar con métricas ya que los clientes no suelen llevar un control (Pymes sobre todo) de los clientes que llegan a sus punto de venta físicos gracias a la web.

            Cada vez mas retailers y franquicias están invirtiendo en omni-canalidad, soluciones que les permita llevar publico de internet a su tienda física.

            Un buen ejemplo de ello es la plataforma https://www.leadformance.com/es/ (os dejo el link para que le echeis un vistazo) cada vez mas extendida en Europa, con muy buenas experiencias para algunos retailers y franquicias que la utilizan.

          • He visto estudios interesantes sobre impactos offline de marketing mix distintos por regiones distintas.

 

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