En un mundo impulsado por los datos, comprender y optimizar las páginas de salida de su sitio web es crucial para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión. La inteligencia artificial (IA) puede cambiar las reglas del juego en este ámbito al proporcionar información procesable que permite realizar mejoras específicas.
Este artículo analiza cómo el análisis de las páginas de salida basado en IA puede ayudarte a identificar patrones, optimizar el flujo de conversión de los usuarios y, en última instancia, hacer crecer tu negocio.
Además, te regalamos un script que actúa como herramienta de análisis de páginas de salida con la ayuda de GPT.
Puntos clave
- Las páginas de salida son cruciales para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión. El análisis basado en IA puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de los visitantes.
- Las herramientas de IA más conocidas, como IBM Watson Studio, pueden ayudar a las empresas a extraer información práctica de las páginas de salida mediante la identificación de patrones y tendencias en el comportamiento de los usuarios, pero también existen soluciones baratas y asequibles, como GPT y otras soluciones de IA.
- Para analizar eficazmente las páginas de salida con IA, las empresas deben tener objetivos de análisis claramente definidos, elegir las herramientas de IA adecuadas para su sitio web en función de factores como la compatibilidad y los precios/características, centrarse en métricas clave como la tasa de salida y la tasa de conversión, e identificar patrones/tendencias para optimizar la experiencia del usuario.
- Revisar periódicamente los objetivos para analizar las páginas de salida con IA puede ayudar a las empresas a mantenerse actualizadas a medida que las condiciones del mercado cambian con el tiempo, al tiempo que se abren nuevas oportunidades para aumentar el retorno de la inversión a través de la mejora de los recorridos de los clientes que mantienen a los visitantes interesados durante más tiempo.
¿Qué son las páginas de salida y cuál es su importancia?
Las páginas de salida son las últimas páginas que un visitante ve antes de abandonar su sitio web. Entender y analizar estas páginas es esencial para los profesionales de CRO, ya que pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento del usuario, sus preferencias y las áreas de mejora en el sitio web.
Por ejemplo, pensemos en una tienda online en la que los clientes navegan por varias categorías de productos y realizan una compra. Una página de salida en este escenario podría ser la página de pago o quizás una página de producto en particular con una alta tasa de abandono.
Al investigar por qué los usuarios abandonan estas páginas en concreto, los profesionales de CRO pueden descubrir oportunidades para optimizar estas áreas y mejorar el rendimiento general del sitio, lo que en última instancia conduce a la mejora de las tasas de conversión.
Por qué las páginas de salida son importantes para el éxito de su sitio web
Las páginas de salida desempeñan un papel vital en el éxito general de un sitio web, ya que proporcionan información valiosa sobre el comportamiento y la participación de los visitantes.
Un análisis cuidadoso de estas, puede revelar patrones que identifican aspectos de tu sitio que contribuyen a generar una alta tasa de salida.
O que impactan de forma negativa en el camino de compra del cliente.
Por ejemplo, supongamos que muchos visitantes abandonan la página de un producto concreto de tu comercio electrónico. Este dato sugiere que puede haber algo en esta página que disuada a los clientes potenciales de seguir adelante con su compra, tal vez:
- Imágenes de mala calidad.
- Información confusa sobre precios,
- un botón mal configurado
- O algo tan sencillo como una rotura de stock.
Además, más allá de ayudar a identificar áreas de mejora dentro de las propias páginas web específicas, el análisis de las páginas de salida también permite a los profesionales de CRO examinar otros factores cruciales, como los tiempos de carga y la capacidad de respuesta móvil, ambos de los cuales han demostrado tener un impacto significativo en la satisfacción del usuario y las tasas de retención.
Utilizando la IA para extraer información útil de las páginas de salida
Al aprovechar el poder de las herramientas de IA para analizar las páginas de salida, puede obtener información valiosísima sobre el rendimiento de su sitio web e identificar áreas de mejora.
En nuestro caso, puede obtener información instantánea de sus páginas de salida desplegando nuestro script.
Para ello, sólo tienes que:
- Tener una cuenta de Google Analytics 4
- Tener una consulta BigQuery lista para extraer las páginas con mayor tasa de salida.
- Por supuesto, una API KEY de OpenAI
Con esto, ya estás listo para instalar las dependencias necesarias del colab y sacarle el máximo partido al prompt que hemos diseñado.
Aquí tienes un pequeño vídeo en YouTube de nuestro compañero Arnau Vendrell, también autor de este script, donde explica paso a paso cómo utilizar el script para extraer insights accionables para mejorar el rendimiento de estas páginas de excitación:
Este contenido se genera a partir de la locución del audio por lo que puede contener errores.
(00:00) Bienvenidos a todas y a todos a este nuevo vídeo del canal de iSocialWeb en el vamos a explicar hoy una forma de integrar todos los análisis de BigQuery con OpenAI que tiene muchas funcionalidades y aquí os traemos un pequeño ejemplo lo primero obviamente es tener la consulta preparada en BigQuery en este caso por ejemplo es una función que lo que analiza serían las de esta tabla de datos digamos que es la de la de la cuenta de Gpt 4 de social web desde el 1 de marzo hasta ayer Cuáles son por usuarios las páginas que han tenido
(00:41) mayor exit page es decir que han tenido mayor salida por parte del usuario No aquí está el listado de la consulta del resultado vale Y la parte interesante es que una vez ejecutemos vale podemos explorar datos Y explorar en el Notebook de Colab esto lo que hace nos Abre una estructura que ya viene básicamente preparada vale esta de aquí está de aquí con el proyecto la localización y esta parte de aquí vale que nos dice un poco que tiene el riesgo Scribd que nos da un poco la información que tenemos nosotros
(01:15) lo que le añadimos es toda la autentificación de Open hay obviamente las instalamos todas las dependencias necesarias y luego lo que hacemos Es para evitar el problema del máximo de tokens de los 4000 que tiene el Da Vinci 003 lo que hacemos Es trabajar por Pareto y lo que decimos es Oye mira coge estas salidas calcula el total y luego Dame el 20% de las urls que tienen 80% de las salidas con lo cual me centro en las que tienen mayor impacto y con ello lo que hago es una vez extraigo esa información lo que hago es la introduzco
(01:52) dentro del prompt aquí es decir eres una lista de datos de descargado los datos de una web en la que se muestra la pérdida de los usuarios por u rl es decir las wireles por los cuales el usuario se ha ido dos puntos texto analiza estos datos índica Qué acciones y en qué urales actuarías para mejorar la conversión para mejorar la experiencia del usuario vale también sin 003 el máximo de token lo podemos cambiar y lo que devuelve es esto devuelve la suerte las que actuaría vale eso es interesante porque nos da creo
(02:21) que son cinco frente a ya lo podéis ver aquí 523 vale luego nos da acciones algunas no son específicas obviamente, pero si no lógica sobre la evaluación de la usabilidad vale para mejorar la navegación reestructurar la información es decir quizá esa parte si mejoramos el usuario no se vaya porque no entiende al final el exit no sabe si se debe a que ha cumplido Y ya y se va o a que realmente es una búsqueda satisfactoria con lo cual sea interesante Aquí también trabajar en usabilidad en mejorar la información
(03:00) pero también vete aquí que también trabaja en la parte de mejorar la navegación vale sobre todo en esta página importa lo interesante aquí es que nos está diciendo Oye mira Quizá para mejorar el éxito que es correcto puedes seguir mejorando la navegación Entonces eso serían unas propuestas que nos daría Open hay que es interesante para mí que de alguna manera lo que estamos Obviamente con limitaciones del prompt lo que estamos integrando es las consultas de biquery que son datos al final es un Data frame lo que nos
(03:30) devuelve que es el que podéis ver aquí no os lo explica O sea no podemos hacer que lo interprete no es muy muy muy robusto, pero si nos puede dar ideas sobre todo por dónde atacar Oye Cuáles son las que atacarías o por ejemplo una otra variante a esto sería coge todas esas URL Escoge el path solamente e intenta categorizarlos las URL no porque por ejemplo yo que sé esta parte de aquí no, pues Inteligencia artificial e Inteligencia artificial Pues quizá el grupo de Inteligencia
(04:06) artificial tiene mucho éxito en mucho kit rate y, por tanto, debe ser trabajado en Ese Conjunto No ese sería la idea Ese es el Colab y nada espero que sea útil Muchas gracias
Como puedes ver, es bastante sencillo.
A continuación, resumimos los pasos seguidos por Arnau:
- Ejecutamos una consulta en BigQuery, seleccionando los datos de las páginas de salida de los usuarios, nos puede proporcionar un listado de las URLs con mayor tasa de salida.
- A continuación, establecemos el número máximo de tokens Da Vinci 003 (hasta 4.000) para no provocar limitaciones a la hora de explorar los datos.
- Procesamos los datos mediante el script Google Colab, con el fin de obtener información sobre el comportamiento de navegación de los usuarios en un sitio web.
- Explora estos datos para obtener una mejor comprensión de lo que puede estar causando que los usuarios abandonen el sitio web, ayudando a las empresas a realizar mejoras que, en última instancia, podrían conducir a mejores tasas de conversión.
Ten en cuenta que no debes preocuparte demasiado por el límite de tókenes del modelo Davinci 003, nuestro script está optimizado para actuar sobre el 20% de las URL que representan el 80% de las salidas.
Así que no hay ningún problema con superar el límite del modelo.
Además, concentrarás todos tus esfuerzos en las páginas de salida de mayor impacto para el dominio.
¿Cómo puedo obtener el informe de páginas de salida de Google Analytics 4?
Google Analytics 4 proporciona un informe de páginas de salida para que las empresas puedan controlar el comportamiento de sus usuarios y el rendimiento del sitio.
Para obtener el informe de páginas de salida de Google Analytics 4, siga estos sencillos pasos:
- Accede a su cuenta de Google Analytics.
- Vate a Exploración y selecciona una exploración en blanco.
- Haz clic en + junto a DIMENSIÓN, selecciona «Ruta de página y clase de pantalla» (en Página/pantalla) y haz clic en Importar.
- Ahora clica en + junto a “METRICS”, selecciona «Exits», «Views», «Bounce Rate» y haz clic en Importar.
- Arrastra «Ruta de página y clase de pantalla» al área Filas.
- Arrastra tus métricas al área Valores.
- Ordena la exploración por la métrica deseada.
Esto te mostrará por dónde salen los usuarios de tu sitio y te proporcionará información sobre cómo de atractiva es tu página para la audiencia.
Ahora, para exportar el informe de páginas de salida desde Google Analytics 4, puedes seguir estos pasos:
- Ve a Informes > Explorar en el menú de navegación de la izquierda.
- Selecciona el intervalo de fechas del informe.
- En la sección Métricas, añade «Páginas vistas» y «Salidas».
- En la sección Dimensiones, añade «Ruta de página y clase de pantalla».
- Haz clic en el botón Exportar en la parte superior de la página.
- Elige el formato de archivo en el que deseas exportar el informe.
- Por último, haz clic en el botón Exportar para descargar el informe.
También puedes crear un informe personalizado en Google Analytics 4 para incluir las páginas de salida. Para ello, haz clic en Explorar en la barra lateral izquierda de la interfaz de Google Analytics 4 y, a continuación, selecciona En blanco o Formulario libre.
Añade la dimensión «Ruta de la página y clase de pantalla» y la métrica «Salidas» a tu informe.
A continuación, ordenar la tabla por Salidas para ver las páginas principales desde las que los usuarios abandonan el sitio web.
Una vez que tengas tu informe, puedes exportarlo haciendo clic en el botón Exportar en la parte superior de la página y eligiendo el formato de archivo en el que deseas exportarlo.
Cuando tengas el informe, simplemente ejecuta nuestro colab a tu archivo, para que puedas obtener una visión rápida.
Solo un recordatorio rápido al analizar tu informe:
Por favor, ten siempre en cuenta el tipo de sitio web o negocio a analizar.
Ciertas páginas pueden tener tasas de salida más altas de forma natural, como las páginas de confirmación o las páginas que están destinadas a ser el destino final de un usuario.
Por otra parte, si tienes un sitio de comercio electrónico, es posible que desees prestar especial atención a las tasas de salida en las páginas de pago o páginas de productos, ya que estos son puntos críticos en el viaje de compra.
Ventajas del análisis basado en IA
Las ventajas de utilizar análisis con IA para las páginas de salida son numerosas, puesto que permite a los profesionales de CRO llevar sus esfuerzos de optimización de sitios web a nuevas cotas.
Una ventaja significativa es la capacidad de estas herramientas avanzadas para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficaz.
El análisis basado en IA ofrece una comprensión más profunda del comportamiento del usuario en las páginas de salida, proporcionando información valiosa sobre dónde y por qué los visitantes abandonan su sitio.
Por ejemplo, puede identificar patrones y tendencias que sugieren elementos de diseño específicos o problemas de contenido que llevan a la gente a abandonar prematuramente.
Implementar cambios para mejorar la experiencia del usuario
Después de identificar patrones y tendencias en las páginas de salida de tu sitio web, es hora de implementar cambios para mejorar la experiencia del usuario.
La información procesable generada por la IA puede ayudarte a identificar áreas de mejora que tendrán el mayor impacto en la reducción de la tasa de abandono.
Las herramientas de IA también pueden hacer recomendaciones personalizadas basadas en los datos del usuario. La aplicación de estos cambios no solo ayuda a reducir las tasas de rebote, sino que también aumenta el compromiso y las conversiones.
Es importante analizar y optimizar continuamente cualquier sitio web para asegurar un mejor viaje del cliente, utilizando herramientas de análisis impulsadas por IA como Actionable Insights, Power BI o Google Analytics.
Aquí, en iSocialWeb, hemos desarrollado un profundo conocimiento de estas herramientas para mejorar la experiencia del usuario y transformar la información procesable en resultados para todo tipo de empresas.
No dudes en reservar una consulta con nuestros expertos para obtener más información.
Ventajas de nuestro Script
Lo mejor de desplegar nuestro script es que si ya utilizas BigQuery, solo tienes que escribir una consulta SQL para extraer las páginas de salida de los usuarios.
Así, nuestro Google Colab, tarda menos de un minuto en realizar un análisis de Pareto para identificar el 20% de las páginas que están generando el 80% de las salidas.
De esta forma conseguimos que OpenAI trabaje solo con estas URL ahorrándote tókenes y dinero. Al mismo tiempo que obtenemos insights rápidos y valiosos para analizar e implementar por la vía rápida.
Todo ello sin el alboroto y el ruido de herramientas complejas y caras.
Conclusión
Las páginas de salida y las conversiones están estrechamente relacionadas en el mundo del CRO. La prioridad número uno para cualquier negocio es convertir a los visitantes de una página en clientes, y el análisis de las páginas de salida puede ayudarle a lograr este objetivo.
Sin duda, el primer paso para mejorar la tasa de conversión de tu sitio web es identificar qué páginas tienen una alta tasa de salida y por qué.
Por lo tanto, la incorporación de análisis basados en IA para analizar las páginas de salida es un paso inteligente para las empresas que buscan mejorar la experiencia de usuario y sus tasas de conversión.
Al comprender la importancia que tienen las páginas de salida, elegir las herramientas de IA adecuadas para el análisis de la información generada en el sitio web, centrarse en las métricas clave e identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los usuarios, pueden optimizar su página web para mantener a los visitantes enganchados y aumentar las conversiones.
Por lo tanto, con un análisis continuo apoyado en métodos probados como las opiniones de los clientes y el análisis de big data, la inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a extraer información práctica de sus datos que impulse su crecimiento.
Es cuestión de saber dónde y como aplicarla.
Preguntas frecuentes sobre el análisis de las páginas de salida
Las páginas de salida se refieren a las páginas web de un sitio que los visitantes abandonan antes de completar una acción deseada, como realizar una compra o rellenar un formulario. Analizar las páginas de salida con IA puede ayudar a identificar patrones en el comportamiento de los usuarios y proporcionar información sobre por qué los usuarios pueden estar abandonando el sitio sin convertir, lo que permite realizar optimizaciones específicas para mejorar el rendimiento.
Las herramientas de IA pueden proporcionar varios tipos de datos al analizar las páginas de salida, incluidas las tasas de rebote, el tiempo de permanencia en la página, las tasas de clics para los enlaces en cada página y los mapas de calor que indican las áreas de alto compromiso o bajo interés.
Los cambios específicos que debe hacer dependerán de las necesidades únicas del sitio web y la audiencia, pero podrían incluir ajustar el contenido que no está atendiendo bien a las necesidades de los visitantes o ajustar los elementos de diseño del sitio web como los menús de navegación para alinearse mejor con el comportamiento del usuario o los botones de compra y llamadas a la acción.
Sí. Cualquier empresa que desee optimizar el rendimiento de su sitio web y aumentar las tasas de conversión puede beneficiarse de la implementación de una solución de IA adaptada para este fin, ya que permite a las empresas identificar de forma rápida y eficaz los posibles problemas y, al mismo tiempo, sugerir las posibles soluciones que mejor se adapten a las necesidades individuales, ya que cada cliente es diferente.
- Las herramientas de IA permiten a las empresas obtener información procesable mediante el análisis de datos.
- Existen herramientas de IA populares y emergentes para el análisis inteligente de datos.
- Actionable Insights es un asistente SEO basado en IA que monitoriza miles de puntos de datos.
- La herramienta analiza petabytes de datos para proporcionar perspectivas procesables para las empresas.
- Power BI ofrece una función de vista previa para ayudar a los usuarios a encontrar perspectivas en informes y visuales.
- La extracción de información procesable a partir de los datos es crucial en la inteligencia empresarial moderna.
URL de Fuentes
- https://visionedgemarketing.com/ai-tools-turn-analytics-data-actionable-insights/
- https://www.seoclarity.net/blog/introducing-actionable-insights
- https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/insights
- https://www.techtarget.com/searchcustomerexperience/definition/actionable-insights
- https://acuvate.com/blog/extracting-actionable-insights-from-data-what-you-need-to-know/
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