TL; DR
Estudio del comportamiento del usuario a través de pasos clave en un proceso (registro, pago, etc.) para detectar abandonos.
Descripción detallada
El Funnel Analysis permite estudiar el comportamiento del usuario a través de pasos clave en un proceso, como registro o pago, para detectar puntos de abandono y optimizar la conversión. Es esencial para priorizar mejoras de negocio y experiencia.
Objetivo principal
Estudiar comportamiento del usuario a través de pasos clave para detectar puntos de abandono y optimizar conversión.
Casos de uso
E-commerceSaaS onboardingApps de conversiónProcesos de registro
Cuándo usarla
En productos digitales con procesos multi-paso para identificar cuellos de botella.
Nivel de esfuerzo
MedioNúmero de usuarios recomendado
Miles de usuarios (datos de analytics)Ventajas
- ✓**Diagnóstico preciso de problemas:** Permite localizar exactamente *dónde* está el problema en un flujo complejo. En lugar de saber simplemente que "las ventas son bajas", el análisis de embudo revela que "el 80% de los usuarios abandona en la página de envío".
- ✓**Datos objetivos:** Proporciona evidencia numérica indiscutible sobre el rendimiento del producto, evitando debates subjetivos sobre el diseño.
- ✓**Medición del progreso:** Al usar análisis de cohortes, permite verificar si los cambios realizados en el producto están mejorando realmente la conversión a lo largo del tiempo (aprendizaje validado).
- ✓**Escalabilidad:** Puede analizar el comportamiento de miles de usuarios simultáneamente sin esfuerzo adicional por parte del investigador.
Desventajas
- ✗**Falta de "Por qué":** El análisis cuantitativo (como el de embudo) explica lo que sucedió, pero no por qué sucedió. No revela las motivaciones, confusiones o frustraciones específicas del usuario que causaron el abandono,.
- ✗**Requiere tráfico:** Para que los datos sean estadísticamente significativos y fiables, se necesita un volumen considerable de usuarios. Con muestras pequeñas, los datos pueden ser ruidosos y poco fiables.
- ✗**Miopía de datos:** Puede llevar a optimizar métricas locales (ej. hacer que la gente haga clic en un botón) sin mejorar la experiencia general o el valor para el usuario si no se combina con una visión holística.
Cuándo usar
- •En procesos multietapa como checkout, onboarding, etc.
- •Para priorizar optimizaciones
Métricas
- 📊Tasa de conversión por paso
- 📊Tasa de abandono por paso
- 📊Tiempo promedio en cada etapa
- 📊Cantidad de usuarios por cohorte
Modalidad de ejecución
no moderado, asincrónico
Cómo se presentan los resultados
Dashboards de analítica, gráficos de conversión, embudos de comportamiento y reportes de eventos clave. Suele incluir visualizaciones de cohortes y comparativas temporales.
Ejemplo práctico
Analizar embudo de compra e-commerce: visitantes → carrito → checkout → pago → confirmación, identificando mayor abandono.