Cómo Optimum utilizó Sense Analyst para automatizar el análisis y aumentar las conversiones en un 7,8 %

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La empresa

Optimum es uno de los principales proveedores de servicios de telecomunicaciones en Estados Unidos. Ofrece servicios de Internet, televisión y telefonía móvil y fija a millones de clientes particulares y empresariales. Optimum cuenta con una amplia plataforma de comercio electrónico, donde las usuarias y los usuarios pueden comprar, suscribirse y gestionar sus cuentas completamente online.

Calvin Jose, Trigger and Site Optimization Manager en Optimum, es el responsable de todo el programa de experimentación y optimización de conversiones en la plataforma de ecommerce de la empresa. Su equipo gestiona la hoja de ruta de las pruebas A/B, define la estrategia de personalización y utiliza el análisis conductual para mejorar la experiencia de cliente en todas las plataformas digitales, desde la home page hasta el checkout.

El reto

Antes de Contentsquare, Optimum utilizaba Adobe Analytics y Google Analytics. Estas herramientas les proporcionaban informes de rendimiento semanales muy completos, que incluían datos sobre tasas de conversión, métricas del embudo y tráfico en todo el sitio web. El problema era que al equipo no le bastaba con saber qué ocurría en el sitio, también quería saber por qué.

Utilizábamos Adobe Analytics y Google Analytics. Podíamos saber qué sucedía en términos de tráfico general y conversiones en la página, pero no teníamos mucha visibilidad sobre por qué. Además, teníamos que etiquetar manualmente cada elemento del sitio, especialmente si se trataba de una CTA o de un módulo.

Calvin Jose

Trigger & Site Optimization Manager

Estos eran sus principales puntos de dolor:

• Les faltaba contexto sobre el comportamiento. Para saber por qué las usuarias y los usuarios dudaban o se frustraban, el equipo tenía que etiquetar manualmente cada elemento que quisiera monitorizar, lo que consumía mucho tiempo y recursos.

• El modelo de analítica que utilizaban era reactivo. Cuando saltaba una métrica en el dashboard, el equipo tenía que diagnosticar el problema manualmente. Para ello, tenían que analizar datos sin procesar de múltiples herramientas, porque no contaban con una forma rápida de identificar la causa raíz.

• La empresa dependía de una única persona. Calvin era la única persona de referencia en toda la organización para temas de analítica conductual, lo que generaba un cuello de botella que ralentizaba la capacidad del equipo para aplicar insights.

• Hacer análisis llevaba mucho tiempo. Responder a una sola pregunta de un stakeholder podía llevar 2 o 3 horas, ya que había que recopilar diferentes tipos de datos de distintos diapositivos para poder sacar conclusiones.

La solución

Inicialmente, Optimum integró Contentsquare en su stack tecnológico para que les aportara inteligencia sobre el comportamiento. Gracias a Session Replay y Heatmaps, el equipo de Calvin pudo saber por qué se registraban determinados comportamientos y problemas, algo imposible con otras herramientas. En tres años, Calvin se convirtió en el experto en Contentsquare en Optimum.

Pero fue la introducción de Sense Analyst, el agente de IA de Contentsquare, el que cambió radicalmente la forma en que operaba el equipo y la organización en general.

Sense Analyst en la plataforma Contentsquare.

Hasta entonces, las herramientas tradicionales obligaban a Calvin a hacer los análisis de forma manual e interpretar los hallazgos antes de compartirlos. Ahora, Sense Analyst simplificó mucho ese proceso, ya que cualquiera pueda hacerle una pregunta con sus propias palabras sobre el comportamiento de los usuarios y recibir una respuesta respaldada por datos en cuestión de minutos. Por lo tanto, acabó con los cuellos de botella e hizo que el equipo pudiera empezar a actuar más rápido, ser más proactivo y considerablemente más escalable.

"Sense Analyst nos ha ayudado a democratizar la analítica para que la aprovechen un mayor número de usuarios, lo que para mí es lo más interesante. En uno o dos minutos, Sense Analyst me proporciona tres o cuatro insights que puedo analizar en profundidad".

Calvin Jose

Trigger & Site Optimization Manager

Cómo Sense Analyst de Contentsquare ayudó a Optimum

1. Creación de una hoja de ruta de pruebas más inteligente y ágil

Como Optimum hace pruebas A/B de forma continua en todas las páginas importantes y, además, actualiza el sitio con frecuencia (a veces todos los meses), el equipo necesita evaluar constantemente el rendimiento del nuevo contenido y los módulos, antes de invertir tiempo y recursos de desarrollo en más pruebas.

Sense Analyst se ha convertido en el primer paso de ese proceso. Cuando Optimum actualizó una campaña importante, Calvin utilizó Sense Analyst para evaluar de inmediato el rendimiento de la home page. Le preguntó si los nuevos módulos estaban generando una interacción considerable semana tras semana y si valía la pena priorizarlos en la próxima hoja de ruta de pruebas.

"En lugar de basarme en feedback anecdótico o datos sin procesar para plantear hipótesis para pruebas, puedo pedirle a Sense Analyst que examine áreas del sitio, lo que nos ayuda a madurarla antes de invertir tiempo en ajustarla, desarrollarla y perfeccionarla".

Calvin Jose

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El equipo también utiliza Sense Analyst para complementar Adobe Target con insights sobre el comportamiento. Por ejemplo, ahora está haciendo una prueba en la home page comparando una variante con precios mostrados en una "Bento Grid" y otra sin precios. En este caso, Sense Analyst les está ayudando a averiguar no solo por qué una variante funciona mejor qué otra, sino también cómo interactúan realmente las usuarias y los usuarios con cada una; por ejemplo, si están haciendo clic inmediatamente en el flujo de compra o si prefieren explorar la página antes de decidirse. Esta profundidad les permite recabar más información de cada prueba y tomar decisiones sobre la hoja de ruta con más confianza.

2. Identificación y solución rápida de problemas de fricción críticos en el checkout

Hace poco, el equipo de Calvin detectó una caída significativa en el número de usuarios que pasaban de introducir los datos de contacto a revisar el pedido en el flujo de compra. GA4 y Adobe Analytics también la detectaron, pero no pudieron explicarla.

"Detectamos una caída considerable en el número de usuarios que pasaban de introducir los datos a revisar el pedido. Las otras plataformas de analítica que utilizábamos no pudieron explicarnos a qué se debía, lo único que nos mostraban era esa reducción".

Calvin Jose

Trigger & Site Optimization Manager

Calvin recurrió a Sense Analyst y le preguntó con sus propias palabras con qué errores o frustraciones se estaban encontrando las usuarias y los usuarios en esa página.

En cuestión de minutos, reveló varios problemas críticos: aunque los usuarios no hubieran completado los campos obligatorios, les seguía apareciendo el botón de continuar, lo que provocaba errores posteriores que comprometían el pago.

Aunque los usuarios no hubieran completado todos los campos obligatorios, se les mostraba un botón naranja para continuar al siguiente paso.

Sense Analyst también detectó señales de frustración con el campo de la fecha de nacimiento. Por un lado, debido a la falta de reglas de validación, las usuarias y los usuarios podían indicar que habían nacido en 1700 y el sistema lo aceptaba, lo que estaba perjudicando la integridad de los datos. Por otro lado, había usuarios que no querían introducir datos personales tan pronto, así que interrumpían el flujo.

La página de Optimum después de que la actualizaran.

Todo esto lo identificaron en una sola sesión de trabajo, algo que antes habría supuesto horas de investigación manual de reproducciones de sesiones, puntuación de frustración y análisis de zonas. El equipo implementó soluciones: corrigió la lógica del botón de continuar, mejoró las reglas de validación de la fecha de nacimiento y resolvió fricciones con las casillas de verificación que generaban muchos errores.

El resultado fue un aumento del 7,8 % en la tasa de conversión de visitantes a compradores en esa etapa del embudo.

Sense Analyst no solo detectó problemas, sino que también sugirió al equipo de Calvin cómo solucionarlos.

3. Democratización de los insights sobre el comportamiento en toda la organización

Con Sense Analyst, los stakeholders de los equipos de producto, diseño, UX y datos pueden formular preguntas sobre el comportamiento en un lenguaje sencillo y obtener respuestas respaldadas por datos, sin tener que saber cómo se hace un análisis.

Por ejemplo, el equipo de UX y UI utiliza Sense Analyst para comparar la interacción con componentes específicos en diferentes iteraciones de diseño. Para ello, le hacen preguntas como esta: "¿Existen diferencias en el comportamiento de los usuarios que hicieron clic en la barra de navegación esta semana en comparación con la semana anterior?". Luego, pueden tomar medidas por su cuenta.

Sarah Kaplan, Director of Ecommerce en Optimum y mánager de Calvin, se encarga de revisar el Newsroom, el dashboard de Sense Analyst, para monitorizar el rendimiento semanal desde un punto de vista integral, lo que le permite identificar todo aquello que deba investigarse más a fondo sin tener que esperar por un informe manual.

"Siempre he sido yo la persona encargada de los insights de Contentsquare. Pero ahora los stakeholders tienen acceso a la plataforma y, como su interfaz es muy intuitiva y sencilla, les facilita mucho la vida. Pueden preguntar cualquier cosa con sus propias palabras y obtener la respuesta que necesitan".

Calvin Jose

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El proceso de onboarding de Contentsquare también se ha acelerado: Calvin da acceso a la plataforma a cinco o seis personas cada mes. Sense Analyst funciona como punto de partida, ya que les permite empezar a utilizar la plataforma de forma autónoma desde el primer día, sin que necesiten una formación técnica detallada para poder sacarle partido.

Los resultados

Sense Analyst ha transformado la estrategia de optimización de Optimum, que ha pasado de ser reactiva a proactiva, y de estar centralizada a abarcar toda la organización. El flujo de trabajo de Calvin ya no comienza con una pregunta de un stakeholder o con una alerta sobre una métrica. Ahora, Sense Analyst identifica patrones emergentes antes de que se conviertan en problemas, detecta fricciones en páginas en las que el equipo no se ha centrado recientemente y plantea hipótesis que se integran directamente en la hoja de ruta de pruebas.

Estos son algunos de los resultados cuantificables que han obtenido:

• Un aumento del 7,8 % en la tasa de conversión de visitantes a compradores, después de corregir fricciones reveladas por Sense Analyst en una única sesión de trabajo.

• Una reducción de entre 2 y 3 horas a minutos por cada análisis, tiempo que ahora invierten en definir la estrategia, plantear pruebas o comunicarse con stakeholders.

• Entre 30 y 40 usuarios activos de Contentsquare en los equipos de digital, producto, datos y UX, ya que Sense Analyst les permite hacer análisis a gran escala de forma autónoma y reduce la fricción en el onboarding de nuevos usuarios.

"Antes de Sense Analyst, mi flujo de trabajo era muy reactivo: un stakeholder me hacía una pregunta o saltaba una métrica en uno de nuestros dashboards y yo tenía que diagnosticar el problema. Con Sense Analyst, es mucho más proactivo. Puedo revisar áreas del sitio en las que no nos hemos centrado recientemente, y me avisa rápidamente si algo que detecto en una página también aparece en otra."

Calvin Jose

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Pasos siguientes

Uno de los objetivos principales de Optimum es la personalización. Por eso, planea utilizar Sense Analyst para que identifique señales de comportamiento que puedan utilizar en su stack de Adobe para aplicar estrategias a nivel de audiencia; por ejemplo, orientar campañas de upselling a determinados segmentos de clientes, hacer campañas de retargeting dirigidas a clientes que abandonaron el carrito o personalizar la experiencia en función de cómo se comportan diferentes segmentos en el sitio.

La ambición de Calvin no se limita a la optimización, sino que quiere integrar Contentsquare y Sense Analyst como parte fundamental de las iniciativas sobre experiencia de cliente que se llevan a cabo en toda la organización; es decir, no en una herramienta que utilice un solo equipo, sino en una capa de inteligencia compartida integrada en todas las funciones que trabajan con el producto digital.

"Quiero que Contentsquare y Sense Analyst se utilicen en todas las iniciativas sobre experiencia de cliente que se lleven a cabo en la organización, y no solo en las de optimización".

Calvin Jose

Trigger & Site Optimization Manager