Impacto de la optimización de conversiones y la fidelización de clientes sobre las ventas

Existe una fórmula del éxito en una tienda online, y es esta:

 

ventas = ventas a clientes nuevos + ventas a clientes habituales

 

Estos dos factores dependen a su vez de una serie de factores más pequeños, como el tráfico que entra en la tienda, la tasa de conversión, o el porcentaje de clientes nuevos que compran más de una vez.

Todos estos parámetros se pueden optimizar. Algunos dentro de la tienda, otros fuera – todos se pueden analizar y mejorar de manera premeditada y metódica.

Esta calculadora muestra gráficamente el efecto de la optimización sobre las ventas a lo largo del tiempo, y la contribución individual de cada mejora. Permite experimentar con los parámetros de la tienda, y hacer experimentos del tipo “qué pasaría si…”

Parámetros de la tienda

img_11. Visitantes únicos al mes

Es el número de personas diferentes (no clientes) que visita la web cada mes. Si no sabes qué parte de su tráfico corresponde a no clientes, pon el número total – en general, las visitas de clientes son una parte pequeña del total.

Cómo mejorarlo: con marketing online – optimización de buscadores, publicidad, comparadores de precios, redes sociales, programas de afiliación…


(mejora del 0%)

img_22. Tasa de conversión de clientes nuevos

Es el porcentaje de pedidos que recibes cada mes de clientes nuevos. Muy probablemente, una parte significativa de tus ventas provendrá de clientes habituales – es importante distiguirlos, para saber dónde debes poner tus esfuerzos de mejora.

Cómo mejorarlo: mejorando la eficacia de la tienda – diseño, transmisión de confianza, usabilidad, información del producto, precio y condiciones, atención al cliente…


(mejora del 0%)

img_33. Importe medio del pedido

Es el valor medio de los pedidos que recibe en la tienda, tanto de clientes nuevos como de clientes habituales. En realidad, es posible que el pedido medio sea muy diferente para ambos grupos de clientes – esta simulación no considera esta posibilidad.

Cómo mejorarlo: con recomendaciones y ofertas – productos recomendados, packs, ventas cruzadas, transporte gratuito, vales de descuento, ofertas por cantidad…


(mejora del 0%)

img_44. Clientes nuevos que repiten

Son los clientes que han quedado satisfechos con su primer pedido y deciden repetir. Una vez que repiten, los consideramos clientes habituales, y son el objetivo de nuestros esfuerzos de fidelización.

Cómo mejorarlo: mejorando la satisfacción del cliente – calidad de la entrega y del producto, experiencia de uso, servicio post-venta… E incentivando la segunda compra: vale-descuento, redes sociales, email marketing, clubs VIP…


(mejora del 0%)

img_55. Durante cuánto tiempo son clientes

Los clientes no lo son para siempre – en algún momento se cansan, quedan descontentos, o simplemente dejan de necesitar nuestros servicios.

Pon el tiempo medio, en meses, durante el que compran regularmente.

Cómo mejorarlo: igual que el porcentaje de fidelización, se trata de mejorar la experiencia de uso y recordarle por qué compra en la tienda.


(mejora del 0%)

img_66. Pedidos al año de cada cliente habitual

Es la media de pedidos que cada cliente habitual hace en un año (suponiendo que sea cliente durante todo el año). Si tu producto es de uso habitual, dependerá del tiempo que tarde en agotarse. Si es de venta ocasional, o de temporada, haz una estimación.

Cómo mejorarlo: con ofertas personalizadas – recordatorio de compra de suministros periódicos, planes de puntos, oferta de productos adicionales…


(mejora del 0%)

img_77. Número actual de clientes habituales

¿Cuántos clientes habituales activos tienes ahora mismo? P.e. si la media es una compra cada 3 meses, pon el nº de clientes repetidores que han comprado durante los últimos 3 meses.

Cómo mejorarlo: es el resultado de dos parámetros ya vistos – el porcentaje de fidelización (cuántos clientes consigues fidelizar cada mes) y su duración como clientes (que determina cuántos pirerdes cada mes).

 

Resumen

Aquí tienes otra vez todos los parámetros y sus posibilidades de mejora, para que puedas experimentar fácilmente qué pasa si cambias los valores.

 

Actual
Posible
% de mejora

Visitantes nuevos (no clientes) al mes

0%

Tasa de conversión de clientes nuevos

0%

Importe medio del pedido

0%

Porcentaje de clientes nuevos que repiten

0%

Durante cuánto tiempo son clientes

0%

Pedidos al año de clientes habituales

0%

Número actual de clientes habituales

 

 

Resultados de la simulación

1. Mejora en las ventas (proyección a 1 año)

1

2

  • Ventas a clientes nuevos: 0

  • Ventas por fidelización: 0

  • Mejora en las ventas a clientes nuevos: + 0 € / + 0%

  • Mejora en las ventas a clientes fidelizados: + 0 € / + 0%

2. Efecto de la optimización y fidelización (proyección a 5 años)

  • Proyección de ventas después de optimizar

  • Proyección de ventas sin optimizar

ahora 6 meses 1 año 1,5 años 2 años 2,5 años 3 años 3,5 años 4 años 4,5 años 5 años
Normal
Optimizado

3. Otros resultados

Ratio de conversión:

Valor actual: 0
Valor mejorado: 0

Valor del cliente:

Valor actual: 0
Valor mejorado: 0

 

Aspectos a destacar

1. Esta simulación es simple, hace una serie de supuestos que difícilmente se dan en la vida real – p.e. no se considera estacionalidad, ni variabilidad en la facturación mensual, todos los clientes se comportan según la media, los clientes habituales y nuevos hacen pedidos parecidos… No debes tomar los resultados como una predicción, sino como una indicación de lo que pasaría mejorando varios aspectos de la tienda. Sirve para ilustrar el concepto de la optimización sobre las ventas, no para hacer proyecciones realistas.

2. El trabajo de optimización tiene 2 efectos sobre las ventas: primero, hay un efecto inmediato y acumulativo de los 3 primeros parámetros; y también hay un efecto acumulativo a lo largo de los meses, a causa de los 3 parámetros siguientes. El resultado es que la mejora es exponencial.

3. Como los efectos son acumulativos, pequeñas mejoras en cada parámetro se pueden juntar en grandes mejoras combinadas. Mira otra vez los parámetros de la simulación: ¿te parece factible mejorar cada uno un 25% durante un año? Haz la simulación de mejorar cada uno ese 25% – el resultado te sorprenderá.

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