Estos días estoy trabajando en un informe de conclusiones en el que he incluido unos
funnel charts.
Qué es un funnel chart
El
funnel chart es un gráfico que muestra, en nuestro camino hacia la conversión -
de clientes potenciales a clientes reales-, dónde vamos perdiendo clientes, cuántos y por qué. Se llaman así (funnel=embudo) porque esta información puede plasmarse en un gráfico de barras horizontales (en el que cada barra es una fase del proceso) que al visualizarlo recuerda perfectamente la forma de un embudo. Así que, además de ser estéticamente muy bonitos, la importancia de la información que transmiten los hace aún más bonitos: son hipermegabonitos.
Es por ello -porque me gustan tanto y los encuentro tan útiles-, que mediante un ejemplo ficticio los comparto aquí. Éstos que veréis en concreto salen de investigar el grado de
conocimiento, notoriedad y uso que tienen nuestros productos. Son unos gráficos que suelen gustar mucho a la dirección general y departamental, porque configuran una "big picture", transmiten ese "gran mensaje" con el que suelen quedarse después de ver una larga presentación: "
Así que la gente nos conoce pero no nos usa" o "
Tenemos un producto genial, que gusta a la gente. El problema es que no nos conocen". Suelen ser mensajes de este tipo.
Cuando los datos se convierten en información visualmente bonita que de forma fácil te está transmitiendo qué es lo que tienes que hacer ... Y cuando además esa información es capaz de entenderla cualquier persona, no hace falta que sea matemático, ni analista, ni de marketing, ¿no os parece que es un poco ... mágico?
La
analítica web es importante para saber qué está pasando con nuestra web, nuestros productos y nuestra empresa. Pero
preguntar a los clientes/visitantes/usuarios es igual de importante y no hay que descuidarlo. Es un trabajo que hay que hacer complementariamente.
Esto que os cuento es un caso práctico, un ejemplo basado en un caso real, al que rebautizaremos aquí como empresa X que ofrece, entre otros, los servicios A y B.
Se realizó una
encuesta online dirigida a
usuarios registrados de la empresa X. El
objetivo principal de la investigación era conocer el grado de satisfacción de los usuarios registrados respecto a la web, así como de los servicios que ofrece la empresa. Para ello, se definió una encuesta con objeto de realizar, después de la recogida de datos, un sencillo
análisis descriptivo que permitiese disponer de un marco general de información de referencia.
El cuestionario se dividió en bloques, uno de los cuales estaba destinado a averiguar el grado de
conocimiento, notoriedad y uso de los servicios de la empresa X.
Observemos este gráfico:
Nota: La notoriedad la entendemos como "en qué medida nos tienen presentes en su mente", y la forma de medirla es a través del conocimiento espontáneo. Es decir, preguntamos a la gente "¿qué servicios conoces de la empresa X?" sin sugerir respuestas, y los servicios que nombren serán los "notorios" para estas personas, pues son los que tienen presentes en mente en aquel momento. Si les preguntamos "¿Y conoces el servicio x, y, z?" sugiriendo respuestas, y contestan que sí, eso nos estará midiendo el conocimiento.
En el gráfico vemos, del total de los encuestados, qué porcentaje de gente
conoce el servicio A, cuántos -además-
lo tienen mentalmente presente, cuántos lo han
contratado alguna vez y cuántos lo
utilizan habitualmente.
Pero el gráfico también muestra otra información (aún más) relevante:
las "pérdidas".
- La diferencia entre todos los encuestados y los que nos conocen, nos muestra una pérdida por falta de conocimiento de nuestro producto/servicio.
- La diferencia entre la gente que nos conoce cuando le hemos nombrado el servicio A vs. la gente que -además- nos lo ha nombrado de forma espontánea cuando les hemos preguntado qué servicios conocen de nuestra empresa, nos muestra una pérdida por falta de notoriedad.
- En el paso del conocimiento a la compra, tenemos una pérdida por falta de conversión. Hay gente que nos conoce pero no nos ha utilizado nunca, así que no les estamos convirtiendo.
- Y la gente que nos ha probado alguna vez pero ya no nos ha vuelto a usar más, nos está suponiendo una pérdida por abandono.
Observemos qué ocurre con el servicio B:
Los gráficos nos muestran los problemas que tenemos con estos servicios. Pero también nos están contando las soluciones ...
En el caso A tenemos un problema: la gente no nos conoce, no sabe que ofrecemos este servicio. La solución pasará por centrar el trabajo en la COMUNICACIÓN de este servicio: darle prioridad en nuestras comunicaciones directas a los usuarios por email o en nuestros boletines, darle más protagonismo visual a este servicio en la página web, publicitarlo, hablar más de él en redes sociales ... Y realmente vale la pena hacerlo, porque tenemos un buen servicio. Si os fijáis, la poca gente que sí lo conoce, además lo tiene muy presente (lo asocia mucho con nuestra empresa), lo ha probado alguna vez y además lo usan mucho regularmente!
Y en el caso B tenemos un problema distinto: es probablemente el servicio con el que la gente nos identifica más, pero algo pasa que no están dando el paso de probarlo y, además, de la gente que lo ha probado, muy pocos lo han vuelto a usar. Así que en este caso tenemos un problema con la CONVERSIÓN y otro con el propio PRODUCTO, y habrá que investigar y trabajar más en estas otras áreas.
Si os fijáis, en estos gráficos no se aprecia el "efecto visual embudo" que comentaba al principio ya que, al querer resaltar bien las pérdidas de cada fase, he optado por las barras verticales que se apoyan en una misma base horizontal.
¿Qué os han parecido estos gráficos? ¿Los conocíais? ¿Utilizáis gráficos de embudo habitualmente? Yo les llamo "
gráficos Pedret", en alusión al profesor que me los enseñó. Espero que se hayan entendido y que os animéis a obtenerlos desde las encuestas que hagáis a vuestros clientes/usuarios/visitantes! En el online, desde el lado del cliente potencial y/o real se obtiene un punto de vista (
voice of customer) que complementa muy bien y enriquece el que se obtiene desde el otro lado, el de la
analítica web, desde el cual también podemos montar otro tipo de
funnel chart (con los visitantes que llegan a la página, los que realizan algún paso -consultan, navegan, descargan un documento o rellenan formulario- y los que finalmente acaban comprando online).
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