Cómo planificar, diseñar e implementar un análisis multivariante

En el mundo digital actual, la experiencia del usuario se ha convertido en uno de los factores más importantes para alcanzar el éxito en cualquier sitio web.

Cada interacción que realiza un usuario puede influir en su satisfacción, compromiso con la marca y, en última instancia, en las conversiones. Cada vez es más necesario realizar una buena planificación, diseño e implementación de un análisis completo sobre la experiencia de uso de nuestra página web. Para ello nacen las herramientas de análisis multivariante que nos permitirá mejorar la experiencia del usuario de manera efectiva.

Sigue leyendo que te contamos más sobre estos análisis estadísticos multivariante y cómo pueden ayudarte a mejorar las ventas de tu sitio web.

¿Qué es el análisis multivariante?

El análisis multivariante implica probar y comparar múltiples variantes de tu sitio web, de forma que nos permita identificar qué combinaciones de elementos de diseño, contenido y estructura generan los mejores resultados para los objetivos del sitio de forma estadística.

En lugar de basarte únicamente en suposiciones o intuiciones propias que pueden llevar a conclusiones erróneas que afecten negativamente a nuestra web, el análisis multivariante nos permite basarnos en datos y sacar conclusiones objetivas.

En este artículo, te guiaremos a través de los pasos clave para realizar un análisis multivariante efectivo, en donde aprenderás a cómo definir objetivos claros, seleccionar las variables adecuadas y recopilar los datos necesarios, para finalmente poder realizar un análisis completo sobre los resultados obtenidos.

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Tipos de análisis multivariante

Las técnicas de análisis multivariante proporcionan enfoques estadísticos y matemáticos poderosos para comprender las relaciones complejas entre múltiples variables y extraer información significativa de los datos. Aunque existen un gran número de técnicas y tipos de análisis multivariante a continuación te destacamos algunos de los más importantes:

1. Análisis de componentes principales (PCA): supongamos que tienes un conjunto de datos que incluye variables como edad, ingresos y nivel educativo de una muestra de individuos. Mediante el uso de PCA, puedes identificar las combinaciones lineales de estas variables que explican la mayor variabilidad en los datos, lo que te permitirá reducir la dimensionalidad y visualizar la distribución de los individuos en un espacio de menor dimensión.
2. Análisis de clusters: imagina que tienes datos de comportamiento de compra de clientes en una tienda online, que incluyen variables como el monto gastado, la frecuencia de compra y la categoría de productos adquiridos. A través de este análisis, puedes agrupar a los clientes en segmentos homogéneos, identificando grupos de clientes con patrones de comportamiento de compra similares, como clientes frecuentes de alta gama, clientes ocasionales de bajo presupuesto, etc.
3. Análisis de regresión multivariante: supongamos que deseas investigar el efecto de variables como el precio, la publicidad y la calidad del producto en las ventas de una empresa. Utilizando el análisis de regresión multivariante, puedes evaluar el impacto relativo de cada una de estas variables en las ventas, controlando posibles factores que puedan llevar a confusión y obteniendo una comprensión más completa de cómo influyen en el resultado final.
4. Análisis de series temporales multivariante: supongamos que tienes datos de ventas diarias de diferentes productos en una tienda y también información sobre factores externos como el clima y las promociones. Utilizando el análisis de series temporales multivariante, puedes investigar cómo las ventas de cada producto se ven afectadas por estos factores a lo largo del tiempo, revelando patrones estacionales, tendencias y relaciones dinámicas entre las variables.

¿Cómo definir objetivos claros?

Al iniciar un análisis multivariante, el primer paso es identificar el área específica de tu sitio web en la que deseas enfocarte. Puedes aplicar el análisis multivariante sobre la página de inicio, la página de productos, el proceso de registro o el proceso de compra.

Por lo que al tener un enfoque definido, podrás definir unos objetivos relacionados únicamente con esa área en particular. Un ejemplo podría ser querer mejorar el tiempo promedio de permanencia en la página de inicio.

Además de identificar el área de enfoque, es fundamental determinar qué métricas o indicadores clave de rendimiento (KPIs) utilizarás para medir el éxito de tus objetivos, que además deben ser específicos, alcanzables tanto para tu sitio web como para tus metas comerciales. Siguiendo el ejemplo anterior, el KPI podría ser mejorar el tiempo promedio de permanencia en la página de inicio en un 20%.

Por último, es importante establecer un marco temporal para tus objetivos. Definir un período de tiempo específico te permitirá medir y comparar los resultados de las diferentes variantes durante el análisis multivariante. Puede ser un par de semanas, un mes o incluso varios meses, dependiendo de la naturaleza de tu sitio web y la cantidad de tráfico que recibe. Por lo que siguiendo con nuestro ejemplo, un objetivo claro podría ser mejorar un 20% la permanencia en la página de inicio de sesión al finalizar el segundo trimestre.

Además, tener un marco temporal definido también te ayudará a realizar ajustes y tomar decisiones informadas basadas en los resultados obtenidos.

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¿Cómo seleccionar las variables adecuadas?

Comienza por identificar las variables que potencialmente pueden tener un impacto en la experiencia del usuario en tu sitio web. Estas variables pueden incluir elementos de diseño como:

• colores
• fuentes
• imágenes
• disposición de elemento

Pero también aspectos funcionales como:

• llamadas a la acción
• botones
• formularios
• entre otros…

También puedes considerar variables relacionadas con el contenido como: títulos, descripciones y mensajes.

Una vez que hayas identificado una lista inicial de variables, es recomendable priorizarlas según su relevancia y potencial impacto. Puedes hacerlo basándote en conocimientos e investigaciones previas o incluso en análisis exploratorios de datos para determinar qué variables podrían tener un impacto significativo en los objetivos que deseas lograr.

Además, es importante asegurarse de que las variables seleccionadas sean mutuamente exclusivas y exhaustivas. Esto significa que cada variante debe representar una única combinación de variables y que todas las combinaciones posibles estén cubiertas en tu análisis para así obtener una comprensión completa de cómo cada variable contribuye individualmente y en conjunto a la experiencia del usuario.

Finalmente, al seleccionar las variables adecuadas, asegúrate de tener un equilibrio entre la cantidad de variables para evitar un análisis excesivamente complejo y una cantidad insuficiente para obtener conclusiones significativas.

Cómo recopilar los datos necesarios para un análisis multivariante

En primer lugar, asegúrate de tener una herramienta de análisis web confiable instalada en tu sitio, como por ejemplo Google Analytics 4 que es una opción popular y ampliamente utilizada. Aunque también existen otras alternativas disponibles y diseñadas específicamente para realizar análisis multivariante como por ejemplo Google Optimize.

Con una herramienta de analítica podrás realizar un seguimiento preciso de las métricas relevantes, como tasas de clics, tiempo de permanencia en la página, conversiones y otros indicadores clave de rendimiento (KPIs), que te proporcionarán unos datos cuantitativos muy valiosos para analizar y comparar las diferentes variantes durante el análisis multivariante.

Pero además de las métricas cuantitativas, considera la posibilidad de recopilar datos cualitativos, mediante encuestas en línea, comentarios de los usuarios, pruebas de usabilidad y registros de sesiones que te brindarán una comprensión más profunda de la experiencia del usuario y las percepciones subjetivas.

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¿Cómo realizar un análisis completo sobre los resultados obtenidos?

Al finalizar un análisis multivariante, es crucial realizar un análisis completo de los resultados obtenidos.

Comienza por examinar las métricas y los indicadores clave de rendimiento (KPIs) que has recopilado, compara las variantes y observa las diferencias en términos de tasas de clics, conversiones, tiempo promedio de permanencia y cualquier otra métrica relevante. Pero sobre todo, identifica las variantes que han mostrado mejoras significativas en relación con tus objetivos y KPIs establecidos.

Busca patrones y tendencias en estos datos para comprender mejor las percepciones y las preferencias de los usuarios. Esto te proporcionará una visión más completa de la experiencia del usuario y te ayudará a identificar áreas de mejora adicionales que podrían no haber sido evidentes.

Una vez que hayas analizado los datos, es importante realizar conclusiones y recomendaciones basadas en los resultados, identificando los cambios y ajustes que han demostrado tener un impacto positivo en la experiencia del usuario y recomienda su implementación en tu sitio web. Aunque, por otro lado, también puedes sugerir áreas de enfoque adicionales que pueden requerir más pruebas y análisis

Finalmente, es muy importante documentar tus conclusiones y recomendaciones de manera clara y precisa para que puedan ser compartidas y comprendidas por otros miembros del equipo actual o futuros compañeros que se vean involucrados en la optimización del sitio web.

En conclusión, el análisis de pruebas multivariante ofrece una metodología sólida para optimizar la experiencia del usuario en un sitio web que al recopilar y comparar datos de diferentes variantes. Este tipo de análisis estadístico permite identificar qué elementos específicos tienen un impacto significativo en el comportamiento y las preferencias de los usuarios.

Precisamente por eso, el análisis de pruebas multivariante se convierte en una valiosa herramienta para el diseño y la implementación de mejoras basadas en datos reales. Su impacto puede resultar en una experiencia de usuario más satisfactoria y en el éxito a largo plazo de nuestro sitio web.

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