Optimización de fichas de producto: cómo Tile Giant convirtió la frustración en las búsquedas en un 50% más de ventas

Introducción:

Como uno de los principales minoristas del Reino Unido en el sector de azulejos y suelos, Tile Giant ha construido su reputación ofreciendo productos de calidad excepcional tanto para proyectos residenciales como comerciales.

Conscientes de la necesidad de mejorar su experiencia digital, contrataron a la experimentada agencia digital Proof3 para transformar su tienda e-commerce, mejorar la experiencia del cliente e impulsar un crecimiento sustancial del negocio.

Los problemas:

Mediante un análisis minucioso, Proof3 identificó que, aunque la búsqueda del sitio se utilizaba mucho, un número notable de usuarios mostraba comportamientos contradictorios.

O bien no interactuaban con las tarjetas de resultados de búsqueda, o bien mostraban señales de comportamiento de "u-turn", yendo y viniendo repetidamente entre la página de producto y los resultados de búsqueda.

Además, la investigación cualitativa reveló que los usuarios no estaban satisfechos con la cantidad de información que ofrecían las tarjetas de resultados de búsqueda.

Las soluciones:

Proof3 realizó un test A/B/n en la página de resultados de búsqueda con tres variantes distintas usando el editor de código integrado de Mida.

Gracias a la capacidad de tests A/B/n de Mida, Proof3 pudo probar simultáneamente varias variantes frente al control, todas ejecutándose en la misma URL.

Control: El diseño original.

Versión de control del test A/B

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Variante 1: Tarjetas de producto mejoradas con detalles de entrega y muestras de color.

Variante del test A/B

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Variante 2: Tarjetas de producto actualizadas con detalles de entrega y un llamado a la acción (CTA) destacado.

Variante del test A/B

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Variante 3: Combinación de detalles de entrega, muestras de color y un CTA claro en las tarjetas de producto.

Variante del test A/B

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Todos los cambios se implementaron directamente desde el editor de código integrado de Mida, lo que permitió al equipo aplicar modificaciones de CSS y JavaScript rápidamente sin desplegar código en producción.

Funciones clave utilizadas:

  1. Experimento de test A/B/n (misma URL)
  2. Editor de código HTML / JS / CSS
  3. Opciones de segmentación para tests A/B

Los resultados:

Los esfuerzos de optimización de Proof3 lograron mejoras impresionantes, con avances drásticos en la mayoría de las variantes. Sin embargo, solo una podía ser la clara ganadora, y fue la Variante 1.

Variante 1

Variante del test A/B

El rendimiento de esta variante fue impresionante, con mejoras significativas frente al control:

  • Las vistas de producto aumentaron un 13%
  • La tasa de conversión de compra (CvR) aumentó un 50%
  • El ingreso por visitante (RPV) mejoró un 25%

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Aunque el resto de las variantes también mejoraron, no alcanzaron a la de mejor rendimiento:

Variante 2:

Variante del test A/B

A pesar de un aumento del 45% en la CvR, una caída del 17% en el AoV afectó al RPV, lo que resultó en un aumento leve de los ingresos frente al control.

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Variante 3:

Variante del test A/B

A pesar de lograr una mejora notable del 19% en la CvR y del 10% en el RPV, quedó en un cercano segundo lugar.

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Conclusiones clave:

Entender el comportamiento y los puntos de dolor de los usuarios fue clave para el éxito. El análisis realizado por la agencia de experimentación Proof3 mostró que los clientes necesitaban más información sobre los productos durante su búsqueda.

Los tests A/B/n de Mida permitieron a Proof3 probar varias soluciones a la vez. Esto ayudó a identificar rápidamente lo que mejor funcionaba para los clientes. Con el editor de código integrado de Mida, los cambios se hicieron rápidamente y sin despliegues complejos. Esto ahorró tiempo y recursos.

Estos resultados demuestran cómo las herramientas adecuadas y las pruebas estratégicas pueden mejorar de forma significativa tanto la experiencia del cliente como el rendimiento del negocio.

Un aumento del 50% es poco común. Descubre cómo suele funcionar un cambio como este en nuestros benchmarks de tests A/B, incluyendo las tasas de éxito en e-commerce y los benchmarks de tests de layout.

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