Definición de Tasa de Conversión
Tasa de conversión es el porcentaje de visitantes de una página o canal que completan una acción deseada, comúnmente una compra. Es una de las métricas más utilizadas en ecommerce porque mide no solo cuánto tráfico recibe una página, sino qué tan efectivamente ese tráfico se convierte en resultados.
¿Cómo se calcula?
La tasa de conversión se calcula dividiendo el número de conversiones por el total de visitantes y multiplicando por 100.
Por ejemplo: si 2.000 personas visitan una página de producto y 60 completan una compra, la tasa de conversión es del 3%.
¿Qué cuenta como una conversión?
Una compra es la definición más común en ecommerce, pero el término se aplica a cualquier acción que una empresa desea que realice un visitante. Según el contexto, una conversión podría ser suscribirse a una lista de correo, solicitar un presupuesto, descargar un archivo o agregar un producto al carrito. La definición debe establecerse antes de medir, ya que la misma página puede tener tasas muy diferentes dependiendo de qué acción se esté rastreando.
¿Qué afecta la tasa de conversión?
Casi todo lo que experimenta un comprador en una página tiene cierta influencia: la calidad de las imágenes, la claridad de la descripción, el precio, las reseñas, la velocidad de carga de la página y lo fácil que sea el proceso de pago. La fuente de tráfico también importa, ya que los visitantes que llegan desde una campaña de correo electrónico dirigida típicamente se convierten a una tasa más alta que aquellos que llegan desde un anuncio de display amplio.
Para páginas de productos específicamente, el contenido incompleto o inexacto es uno de los asesinos de conversión más comunes. Los compradores que no pueden encontrar la información que necesitan para tomar una decisión segura se irán sin comprar.
¿Cuál es una buena tasa de conversión?
Los puntos de referencia varían significativamente por industria, categoría de producto, punto de precio y fuente de tráfico, por lo que los promedios rara vez son útiles de forma aislada. Un enfoque más práctico es rastrear su propia tasa a lo largo del tiempo y medir el impacto de cambios específicos, en lugar de optimizar hacia una cifra de industria que podría no reflejar su audiencia real o mezcla de productos.
