La solución
Emma describe dos casos de experiencia del usuario que supusieron un importante ahorro económico para la empresa. En ambos casos se trataba de correcciones aparentemente menores.
The Conran Shop x Contentsquare
Cómo, solucionando dos pequeños errores de UX, The Conran Shop se ahorró más de £70.000 en sólo dos meses
La empresa
The Conran Shop es una marca de retail británica emblemática, conocida por sus muebles y productos de iluminación elegantes, su devoción por el diseño innovador y un sitio web que imita su estilo aerodinámico. Como es lógico, entender el comportamiento del cliente y ofrecerle la mejor experiencia de compra es primordial para el equipo digital.
El problema
Sin embargo, para tomar decisiones informadas sobre la mejora de su experiencia digital, el equipo necesitaba más datos de los que podían proporcionar sus herramientas de análisis. "Como muchas organizaciones, confiábamos en Google Analytics", explica Emma Hamilton, Web Development Manager de The Conran Shop. "Pero también nos topábamos con callejones sin salida".
Así que el equipo recurrió a la solución de analítica de la experiencia digital de Contentsquare para llenar los vacíos.
"Antes del onboarding, no teníamos forma de saber cómo se comportaban los clientes en nuestro sitio web ni de comprender el recorrido del cliente".
Tolu Arogundade
eCommerce Trading Manager, The Conran Shop
1. Resolver la confusión entre registro y checkout
Una prioridad clave fue investigar cómo afectaba a la tasa de conversión la casilla de suscripción a la newsletter (visible en el pie de página de todas las páginas del sitio).
El equipo de Emma utilizó Contentsquare para crear un segmento de clientes que no completaban el checkout y lo siguió con los módulos Zone-Based Heatmaps y Session Replay.
A lo largo de este proceso, se dieron cuenta de que, en la página de checkout, muchos clientes se sentían confundidos por la CTA para suscribirse a la newsletter, por lo que hacían clic en el botón "Suscribirse" y abandonaban el proceso de checkout. Para solucionarlo, Emma puso en marcha una prueba A/B que ocultaba la CTA del pie de página para los clientes en el proceso de pago.
Los resultados
"En dos meses, esto supuso un aumento de los ingresos de £43.000, un impacto enorme para un hallazgo aparentemente pequeño", afirma Emma.
2. Corrección de un error de JavaScript en la página de la cesta
A continuación, The Conran Shop utilizó Find & Fix para identificar los errores técnicos que causaban posibles pérdidas de ingresos: "Se trataba de profundizar en problemas que pueden pasar desapercibidos en las pruebas cotidianas. Un éxito clave fue un error de JavaScript detectado en nuestra página de la cesta, que impedía a los visitantes eliminar artículos de su cesta", explica Emma. "Utilizando Session Replay, visualizamos inmediatamente el problema, que mostraba fricción cuando los visitantes retiraban artículos de la cesta".
A continuación, el equipo de Emma utilizó el Impact Quantification para sacar destacar los problemas, cuantificar el impacto y recuperar los ingresos de forma proactiva. A través de esta investigación, el equipo descubrió que los usuarios que veían este error se encontraban principalmente en dispositivos móviles, concretamente en la plataforma iOS.
Los resultados
"Después de 16 días, esta pequeña solución nos ahorró 1.200 millones de libras. Esto supone un ahorro anual de más de £27.000, lo que demuestra las ventajas de resolver un error que podría haber pasado desapercibido durante mucho más tiempo", concluye Emma.
“Los tres aspectos más destacados de nuestra asociación con Contentsquare han sido, sin duda, la profundidad de los datos, la resolución proactiva de problemas y la comunidad y asistencia constantes.”
- Tolu Arogundade, eCommerce Trading Manager - The Conran Shop
The Conran Shop x Contentsquare
Un ahorro proyectado de
£70.000 en sólo dos meses.
Más allá del avance de sus capacidades analíticas, The Conran Shop cree que las integraciones y la comunidad han sido impulsores fundamentales del valor de la asociación con Contentsquare. Para Emma, las integraciones con una amplia gama de partners (como la plataforma de pruebas A/B de la empresa, Optimizely) les han ayudado a construir un caso en torno a cada experimento basado en datos en lugar de suposiciones.