El Problema: Diseño vs Realidad
Un e-commerce en CABA redeseñó su home.
El CEO: "Ahora se ve hermoso. Los usuarios van a amar."
Realidad: Conversión bajó 12%.
¿Por qué? Porque redeseñó basado en "se vería lindo," no en datos.
Pregunta equivocada: "¿Se ve bien?" Pregunta correcta: "¿Aumenta conversión?"
Hay diferencia.
Qué Es UX Intelligence (Data-Driven Design)
No es adivinanza. Es:
- Medir comportamiento real (Google Analytics, Hotjar)
- Identificar problemas (dónde abandonan usuarios)
- Formular hipótesis (si cambio X, conversión sube Y%)
- Testear (A/B test)
- Implementar ganador
Es scientific. No es arte.
Las Métricas Que Importan
Métrica 1: Bounce Rate (Abandono en Home)
¿Qué es? % de usuarios que entran y se van sin hacer nada.
Meta: < 40%
Si es 60%+: Problema serio. Usuarios ven la home y se van.
Causas comunes:
- Headline confuso
- CTA no clara
- Diseño sobrecargado
- Mobile se ve mal
Cómo fijar: Simplificar home. Una idea clara. CTA evidente.
Métrica 2: Time on Page (Tiempo Promedio en Página)
¿Qué es? Segundos que usuario pasa en página antes de salir.
Meta: > 45 segundos (depende industria)
Si es < 20s: Usuario no lee nada. Sale rápido.
Causas: Contenido poco relevante, diseño confuso.
Métrica 3: Conversion Rate (Lo Más Importante)
¿Qué es? % de visitantes que hace la acción deseada (compra, signup, contacto).
Meta: Depende industria. E-commerce: 1-3%. SaaS: 2-5%.
Si está bajando: Algo se rompió. Usa data para encontrar qué.
Métrica 4: Drop-off Rate (Abandono En Funnel)
¿Qué es? En un flujo de 5 pasos (home → carrito → checkout → pago → confirmación), ¿dónde abandonan?
Típico:
- Step 1→2: 10% abandono
- Step 2→3: 15% abandono
- Step 3→4: 40% abandono (checkout)
- Step 4→5: 20% abandono (pago)
Focus: Aquí están tus problemas. Si 40% abandona en checkout, ahí invertir.
Tools Para Medir (Gratis o Barato)
Google Analytics 4
Costo: Gratis
Qué hace: Ve flujos de usuarios, abandono, comportamiento.
Cómo usar:
Analytics → Engagement → Pages and screens
Busca donde bounce rate está alto
Hotjar (Heatmaps)
Costo: Gratis (limitado) o $29/mes
Qué hace: Ve dónde hace click el usuario, dónde se detiene.
Heatmap visual = dónde se enfoca atención.
Clarity (Microsoft)
Costo: Gratis
Qué hace: Session recordings. Ve usuario navegando.
Perfecto para encontrar confusión.
Split.io (A/B Testing)
Costo: Gratis (básico)
Qué hace: Testea cambios. Versión A vs Versión B.
Ve cuál convierte más.
Caso Real: SaaS De Contabilidad (Argentina)
Situación inicial:
- Conversión: 1.2%
- Bounce home: 55%
- Time on page: 18s
Insight 1 (Clarity videos): Usuario llega, ve headline confuso, se va.
Cambio: Headline genérico ("Software contable") → Headline específico ("Declará impuestos en 10 minutos")
Resultado: Bounce bajó a 48%, time on page a 35s.
Insight 2 (Hotjar): Usuario hace scroll, no encuentra CTA.
Cambio: Agregó CTA cada 300px de scroll.
Resultado: Conversión subió a 1.7%.
Insight 3 (A/B test): CTA azul vs CTA rojo.
Resultado: Rojo ganó por 23%. Implementó rojo.
Resultado Final: Conversión 1.2% → 2.1% (+75% en 60 días).
Mismo producto. Mismos usuarios. Solo data y testing.
Cómo Implementar UX Intelligence
Paso 1: Baseline (Hoy)
Mide dónde estás ahora.
- Bounce rate
- Conversion rate
- Time on page
- Drop-off en funnel (si aplica)
Documenta TODO. Esto es tu baseline.
Paso 2: Diagnosticar (1 semana)
Instala Hotjar + Clarity.
Ve 5-10 session recordings. ¿Dónde se confunde usuario?
Eso es tu problema.
Paso 3: Hipótesis (1 día)
"Si cambio X, conversión subirá Y%"
Ejemplo: "Si cambio headline, bounce bajará 5%."
Paso 4: Test (1-2 semanas)
A/B test en Google Analytics o similar.
Versión A (original) vs Versión B (cambio).
Mínimo 100 conversiones por versión para confiabilidad.
Paso 5: Implementar Ganador (1 día)
Si Versión B ganó, implementá.
Si empataron, intenta otro cambio.
Si Versión A ganó, vuelve.
Errores Comunes
Error 1: Data Sin Contexto
"Conversión bajó 2%." ¿Y? ¿Fue cambio de diseño o de mercado?
Solución: Controla variables. Cambia 1 cosa por vez.
Error 2: Muestra Insuficiente
"5 usuarios vieron la versión B. Ganó. Implemento."
Error. Necesitas 100+ conversiones por versión.
Error 3: Testing Lento
"Voy a testear este cambio durante 6 meses."
No. 2 semanas máximo. Si resulta no concluyente, intenta otro.
FAQ
¿Necesito especialista UX?
No. Cualquier persona puede leer datos.
Pero especialista ayuda a interpretar.
¿Cuánto tarda ver resultados?
Cambios pequeños: 2-4 semanas. Cambios grandes: 4-8 semanas.
¿Qué si mi conversión ya es 5%?
Puede subir a 6-7% con optimización. Hay room siempre.
Siguiente Paso: Audita Tus Números
Entra a Google Analytics. Mira bounce rate. ¿Está 40% arriba de competencia?
Si sí, necesitás UX intelligence.
Nosotros hacemos auditorías + tests. Basado en data.
¿Necesitás UX optimization?
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Última actualización: Diciembre 2024 Tiempo de lectura: 9 minutos Dificultad: Intermedia
Escrito por
Equipo Beersech
Consultores en Diseño Web
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