Estudio de conversión 2023 de Flat 101 – Recogida, tratamiento y análisis de datos

Como dijo Arthur C.Nielsen: “El precio de la luz es menor al costo de la oscuridad”.

Por ello, nuestro objetivo con el “Estudio Anual de Conversión en E-commerce y Negocios Digitales” es ayudar a aquellas empresas españolas que cuentan con un canal digital, a tener un mayor conocimiento de las métricas clave de tráfico y conversión con el fin de que puedan optimizar sus resultados gracias al conocimiento de las principales métricas de mercado.

¿Por qué surgió este estudio?

Presentamos por octavo año consecutivo nuestro Estudio de conversión en E-commerce y negocios digitales.
Sin embargo, desde hace más de una década, en Flat 101 hemos estado trabajando en proyectos de CRO, mejorando y optimizando la conversión.

El motivo de realizar este estudio se debe a una necesidad de información, de poder conocer cómo se encuentra nuestra salud digital en comparación a empresas del sector y mercado en general.
Nuestros clientes nos transmitían ciertas preocupaciones sobre su ratio de conversión, ya que no disponían de datos que les permitieran compararla con la del propio sector y por ello, desconocían si sus métricas de conversión estaban por encima o por debajo del mercado.

Para resolver esta cuestión, comenzamos a buscar explicaciones que nos arrojaran luz en estos proyectos.
Si bien existían otros estudios como los realizados por Kissmetrics o Monetate, estos correspondían al mercado norteamericano e inglés, y por tanto no eran comparables con datos de mercado de negocios digitales españoles.
Por ello, en 2016 decidimos elaborar nuestro propio estudio que reflejara datos reales de los negocios digitales en España y compartir públicamente y de manera gratuita el resultado del análisis realizado.

En el primer estudio participaron 145 empresas y, desde entonces, el número de participantes ha ido incrementándose cada año. En esta última edición han participado más de 1.100 participantes.

Cada año incluimos novedades. Este año no podía ser menos por lo que incluimos nuevos datos acerca de:

• Porcentaje de webs que tienen Google Analytics 4 incorporado.
• Nuevos Sectores :
  • Bricolaje, construcción y decoración
  • Supermercado
  • Telecomunicaciones
• Crecimiento del histórico de datos de KPI principales:
  Podemos analizar datos con un evolutivo de 8 años.

  

Este Estudio no sería posible sin la colaboración voluntaria de las numerosas empresas españolas que ofrecen sus datos.

(Datos cuantitativos + Datos cualitativos) = Información

Realizar un estudio de esta envergadura no es tarea sencilla.
Detrás de esas más de 100 páginas se esconden varios meses de trabajo, de análisis, de tests y de pruebas donde están involucrados profesionales del área de CRO, Analítica, Tráfico Web y UX.
A continuación, explicaremos el proceso de recogida, tratamiento y análisis de datos que existe detrás de dicho estudio.

Reclutamiento de participantes.

Para reclutar el mayor número de participantes posible en nuestro estudio, el primer paso es difundir por redes sociales que vamos a realizar una nueva edición.
En estos mensajes, incluimos un formulario de contacto sencillo para que los interesados puedan proporcionar sus datos y recibir por nuestra parte un contrato de acuerdo de confidencialidad (NDA).
Esto nos permite utilizar sus datos de manera completamente anónima y siempre agregada a una media.
Además, todos los datos se muestran como parte de un promedio, lo que evita que se pueda relacionar la información con la empresa que la proporcionó.

Es importante destacar que algunos negocios digitales han colaborado con nosotros durante más de 6 años en la elaboración del estudio, mientras que otros han participado por primera vez este año.

Recopilación y análisis de calidad de los datos.

Una vez tenemos el consentimiento a utilizar los datos de cada empresa digital de manera anónima, procedemos a la recogida de datos cuantitativos de cada uno de los negocios participantes.
Para ello, antes de recopilar dichos datos, comprobamos que estos sean de calidad y que sean correctos. Esta extracción de los datos se realiza vía API y en ella, incluimos las principales métricas y dimensiones que queremos analizar.
Cada año y en base a necesidades y solicitudes, vamos incorporando nuevas métricas con el fin de disminuir la incertidumbre dentro del área digital.

Depuración de datos y elaboración de medias

Una vez disponemos de todos los datos en crudo, procedemos a su tratamiento estadístico.
Trabajamos en la depuración de los mismos y en el cálculo de aquellos parámetros estadísticos –como la moda, mediana o cuartiles- que pueden ofrecernos insights de valor.
Esta parte es muy importante, ya que detectamos los valores utópicos u outliers, es decir, aquellos valores atípicos o extremos que distorsionan los datos generales afectando con ello al análisis.
Todos estos valores se excluyen del análisis con el fin de ofrecer un estudio objetivo.

Datos + Contexto = Información

Los datos sin contexto son únicamente números.
Por ello, una vez tenemos todos los datos limpios y depurados, comenzamos a trabajar profundamente en el análisis y contextualización de los mismos.
En esta fase se analizan todos los datos extraídos para obtener conclusiones sobre lo que ha ocurrido a lo largo del año, así como la variación respecto al año anterior.

Por ejemplo, una de las novedades que trae 2023 es el fin de Universal Analytics para todas las propiedades estándar a partir del 1 julio.
Como consecuencia, los próximos estudios que realicemos estarán basados en datos extraídos en la nueva herramienta, Google Analytics 4.
Por ello, incorporamos datos del porcentaje de negocios digitales españoles que a lo largo de 2022 implementaron Google Analytics 4.

A la hora de analizar los datos y extracción de insights solemos apoyarnos en numerosas técnicas de análisis, como por ejemplo los mapas de calor.
Gracias a ellos, podemos ver de forma muy visual ciertos patrones.
Por ejemplo, podemos ver cómo en función del sector al que pertenezcas el día de la semana influye.
El ejemplo más destacado es Food Delivery,único sector que alcanza sus mejores ratios los días viernes, sábado y domingo.
Recordemos que de media, los días que más se tiende a convertir son Lunes, Martes y Miércoles.

Gracias a estas técnicas de análisis podemos extraer a nivel general una serie de insights

Principales insights extraídos en base a nuestro último estudio:

• El campo de batalla en un negocio online es mobile.
• El dispositivo móvil es el dispositivo principal de navegación.
• La media del tráfico mobile es del 72%
  Una pequeña mejora en la conversión en este dispositivo, puede suponer grandes incrementos en transacciones e ingresos.
  Debemos tener en cuenta que el tráfico por dispositivos dependerá de cada sector.
• El tráfico mobile se ha duplicado respecto los últimos 8 años.
• El ticket medio es de 196,89€.
  Este KPI dependerá del sector en el que te encuentres, producto que vendas.
• App convierte más que Web (App 2,47% vs 1,38% Web)
  Las App requieren de una descarga previa, lo cual implica que el usuario ya conoce y tiene un interés acerca de la marca. La descarga de app implica frecuencia, fidelización por lo que su capacidad transaccional es mayor.
  Nota: Comparamos negocios que disponen tanto de App como Web.
• El ratio medio de conversión es de 1,20%.
  Este ratio, dependerá de cada rama de actividad y modelo de negocio.
• Desktop convierte más que mobile (desktop : 2,2% vs mobile: 0.9%)
• Los usuarios recurrentes convierten un 162% más que los nuevos.
  La recurrencia de usuarios impulsa la probabilidad de conversión.
• SEO sigue siendo el principal canal de captación de tráfico.
• Como norma general, aquellas sesiones que emplean buscador, convierten entre 2 y 3 veces más que el resto
  (Ratio conversión sesiones que no usan buscador : 1,04%
  vs Ratio de conversión sesiones que sí usan buscador : 5,12%)

Si te interesa conocer más insights , descárgate gratuitamente nuestro estudio completo :

Estudio Anual de Conversión en E-commerce y Negocios Digitales