Calculadora Impacto Conversión & Ingresos
Por más de que queramos convencer a nuestro supervisor, de que el testing y experimentación es el camino para la mejora continua, nunca deja de ser valioso utilizar cifras, números y resultados esperados como parte principal del argumento.
Poder simular el impacto que pueda tener un test A/B en el performance de nuestro sitio, específicamente en las conversiones e ingresos, es quizás una de las maneras más efectivas para su consideración y evaluación.
He creado esta calculadora, también llamada como «Calculadora CRO – Conversion Rate Optimization», muy sencilla (las que ya existían en la web, veo que dejaron de funcionar), que permite visualizar rápidamente el impacto que tiene un «lift» o mejora en la conversión de nuestro sitio web, haciendo uso además, del tráfico y del valor promedio de la conversión.
Con impacto nos referimos a la influencia en los números, que un test termine por generar, y que resulte en un aumento en las conversiones y en los ingresos a percibir. El tráfico por supuesto, es la «masa» crítica de usuarios y sesiones que recibimos en nuestro sitio y que intentaremos «convertir» en clientes. Y valor promedio de la conversión, es el valor monetario de lo que hoy percibimos por cada acción de valor, definida como conversión. Si es una venta, pues cuál es la venta promedio. Si es una suscripción, pues colocamos el valor de la suscripción o el promedio. Si es un lead, pues colocamos el valor promedio del lead.
Importante: Esta calculadora, es neutral respecto al período o frecuencia de tiempo a utilizar. Es decir, si pretendemos entender el impacto de un testing, en un mes… pues todos los datos que llenemos, tienen que estar asociados a los números que tenemos en un mes. Ya lo explicaré mejor abajo.
Paso 1: En Situación Actual llenar campos en amarillo. Acá nos referimos a ingresar la cantidad de sesiones que recibe nuestro sitio web. Podemos por ejemplo tomar el total de sesiones en un mes promedio. Además incluiremos la Tasa de Conversión (relación de sesiones que generaron una conversión, respecto al total de sesiones). Y finalmente, el valor promedio de la conversión
Paso 2: En la columna de «Lift Esperado», incluimos los valores en porcentaje, de lo que creemos seremos capaces de incrementar como resultado del test. Acá será importante no ponernos ni poco realistas, ni tampoco excesivamente conservadores. Un test A/B debería poder ser capaz de mejorar la conversión entre un 3-5%.
Paso 3: Pues no lo hay, el resultado ya se encuentra en las celdas en verde.
