Analítica y optimización (CRO)

El problema: datos que no sirven para nada

La mayoría de negocios tienen Google Analytics instalado. Muchos incluso lo miran de vez en cuando. Pero casi nadie saca conclusiones accionables. Ves que tienes X visitas, Y páginas vistas, Z minutos de duración media. ¿Y qué? Esos números no te dicen qué está fallando ni qué deberías cambiar. Son vanity metrics: quedan bien en una presentación pero no mueven la aguja del negocio.

El problema no es la herramienta, es cómo se usa. Analytics bien configurado y bien interpretado te dice exactamente dónde pierdes usuarios, qué páginas funcionan y cuáles no, qué fuentes de tráfico convierten mejor, y qué cambios han tenido impacto real. Pero para eso necesitas configuración correcta (eventos, conversiones, embudos), y alguien que sepa leer los datos sin autoengañarse.

Qué es CRO (y qué no es)

CRO (Conversion Rate Optimization) es el proceso de mejorar el porcentaje de visitantes que completan una acción deseada: comprar, contactar, suscribirse, descargar. No es cambiar el color de un botón al azar esperando que mejore. No es copiar lo que hace la competencia. Y definitivamente no es hacer tests A/B sin hipótesis clara. CRO es método científico aplicado a tu web: observas comportamiento, detectas fricciones, planteas hipótesis, implementas cambios, mides resultados.

El proceso real empieza con análisis cuantitativo: qué páginas tienen más abandonos, dónde se atasca el embudo, qué dispositivos o fuentes convierten peor. Después viene análisis cualitativo: grabaciones de sesión para ver qué hacen realmente los usuarios, mapas de calor para entender dónde clican (o no clican), y encuestas o tests de usuario para saber por qué se van. Solo entonces diseñas cambios con fundamento, no por intuición.

Configuración de analítica que funciona

GA4 es potente pero requiere configuración específica para tu negocio. No basta con instalar el código: necesitas definir qué eventos rastrear (clics en botones clave, scroll en páginas importantes, interacciones con formularios), configurar conversiones (no solo ventas, también micro-conversiones como ver página de precios o añadir al carrito), y crear embudos que muestren dónde se caen los usuarios en procesos críticos.

También necesitas Google Tag Manager bien estructurado para gestionar todos los tags sin tocar código cada vez, parámetros UTM consistentes en todas tus campañas para saber qué tráfico viene de dónde, y exclusión de tráfico interno para que tus propias visitas no distorsionen los datos. Parece básico pero la mayoría de instalaciones tienen estos aspectos mal configurados, lo que hace que los datos sean poco fiables.

Más allá de GA4, según el caso añadimos: Hotjar o Microsoft Clarity para grabaciones de sesión y mapas de calor (ver qué hacen realmente los usuarios), herramientas de A/B testing cuando hay volumen suficiente para tests estadísticamente válidos, y análisis de formularios para detectar qué campos generan más abandonos. No se trata de tener mil herramientas, sino las justas y bien configuradas.

Detección de fricciones: dónde pierdes usuarios

Las fricciones son puntos donde los usuarios se atascan, se confunden, o directamente abandonan. Las más comunes: formularios demasiado largos (cada campo extra reduce conversión un 10-20%), CTAs poco claros (el usuario no sabe qué hacer a continuación), falta de información clave (precios ocultos, gastos de envío sorpresa, políticas poco claras), problemas técnicos (páginas lentas, errores en móvil, checkout que falla), y falta de confianza (sin testimonios, sin garantías, sin señales de seguridad).

Para detectarlas combinamos datos cuantitativos (qué páginas tienen más abandonos) con cualitativos (por qué abandonan). Las grabaciones de sesión son oro: ves usuarios que intentan clicar en algo que no es clicable, que buscan información que no encuentran, o que se frustran con formularios que no funcionan. Los mapas de calor muestran si los usuarios ven tus CTAs o si se pierden en el scroll. Y los análisis de formularios revelan qué campos generan más fricción.

Optimizaciones que mueven la aguja

Las mejoras de conversión más efectivas suelen ser las más simples. Simplificar formularios: quita campos innecesarios, agrupa información, añade autocompletado. Mejorar CTAs: hazlos más visibles, más específicos ("Solicitar presupuesto gratuito" convierte mejor que "Enviar"), y colócalos donde el usuario está listo para actuar. Añadir señales de confianza: testimonios con nombres reales, logos de clientes, garantías claras, certificados de seguridad visibles.

Optimizar para móvil: más del 60% del tráfico viene de móvil, pero muchas webs están pensadas solo para desktop. Botones demasiado pequeños, formularios imposibles de rellenar, textos ilegibles. Mejorar velocidad de carga: cada segundo de retraso reduce conversión un 7%. Clarificar propuesta de valor: el usuario debe entender en 3 segundos qué haces, para quién, y por qué debería elegirte a ti.

También funcionan bien: reducir pasos en procesos (cada paso extra en un checkout pierde un 20% de usuarios), mostrar progreso (barras de progreso en formularios largos reducen abandono), ofrecer múltiples formas de contacto (formulario, email, teléfono, chat), y eliminar distracciones en páginas de conversión (menos enlaces, menos opciones, más foco en la acción deseada).

A/B testing: cuándo tiene sentido (y cuándo no)

El A/B testing es útil cuando tienes volumen suficiente de tráfico (mínimo varios cientos de conversiones al mes) y quieres validar cambios que no son evidentes. Por ejemplo: dos versiones de copy, dos estructuras de página, dos flujos de checkout. Pero necesitas rigor estadístico: tests que duran suficiente tiempo, tamaño de muestra adecuado, y una sola variable cambiando a la vez. La mayoría de tests A/B en pymes son inválidos estadísticamente porque no hay volumen suficiente.

Si tienes poco tráfico, es mejor aplicar mejores prácticas probadas que testear todo. Sabemos que formularios más cortos convierten mejor, que testimonios generan confianza, que páginas rápidas retienen más. No necesitas testear lo obvio. Guarda el A/B testing para decisiones donde realmente hay duda y el impacto potencial justifica el esfuerzo. Y siempre ten hipótesis clara: qué cambias, por qué crees que mejorará, y cómo lo medirás.

Métricas que importan (y las que no)

Las métricas que realmente importan están ligadas a objetivos de negocio: tasa de conversión (porcentaje de visitantes que completan objetivo), valor medio de conversión (cuánto genera cada conversión), coste por conversión (si inviertes en tráfico de pago), y tasa de conversión por fuente (qué canales traen usuarios que convierten mejor). También son útiles tasa de rebote en páginas clave y tiempo hasta conversión (cuántas visitas necesita un usuario antes de convertir).

Las métricas que NO importan tanto: páginas vistas totales (vanity metric sin contexto), tiempo en página (puede ser bueno o malo según el caso), usuarios nuevos vs recurrentes (sin contexto de comportamiento), y porcentaje de rebote global (es más útil por página específica). Enfócate en métricas que puedes influenciar con cambios concretos y que están directamente ligadas a resultados de negocio.

Proceso continuo, no proyecto puntual

CRO no es algo que haces una vez y olvidas. Es un proceso continuo: mides, detectas problemas, implementas mejoras, mides de nuevo. Cada cambio en tu web (nuevo producto, nueva campaña, cambio de diseño) puede afectar conversión. Y el comportamiento de usuarios evoluciona: lo que funcionaba hace seis meses puede no funcionar ahora. Por eso la analítica debe estar siempre activa y alguien debe revisarla regularmente.

El enfoque más sensato para pymes: revisión mensual de métricas clave, detección de anomalías o caídas, y priorización de mejoras según impacto potencial vs esfuerzo. No necesitas un equipo dedicado, pero sí alguien (interno o externo) que entienda los datos y pueda traducirlos en acciones. Nosotros ofrecemos tanto proyectos puntuales (auditoría + implementación de mejoras) como acompañamiento continuo (revisión mensual + optimizaciones iterativas).

Preguntas frecuentes (FAQ)