La tasa de finalización es una métrica clave que mide el porcentaje de usuarios que finalizan con éxito una tarea empresarial. Es eficaz para medir el impacto de las iniciativas de marketing digital de una empresa.
El objetivo final del contenido digital es brindar a los clientes la información que necesitan, convencer a los clientes potenciales para que se conviertan en clientes y crear un embudo de ventas orientado a resultados para lograr resultados comerciales exitosos.
Sin embargo, muchas veces resulta complicado juzgar si podemos lograrlo de manera objetiva. Esto sucede porque las métricas tradicionales, como los clics o las visualizaciones, no reflejan la interacción real. Solo las tasas de finalización revelan si los usuarios permanecen durante toda la experiencia y, finalmente, obtienen algo del contenido.
¿Qué es una tasa de finalización y por qué es importante?
La tasa de finalización mide cuántos usuarios que visitan el sitio web de una empresa completan una serie de objetivos empresariales fundamentales para el éxito de la organización. Esto incluye actividades como rellenar un formulario de contacto , responder a una llamada a la acción (CTA) o suscribirse a un boletín informativo.
Es importante monitorizar esta métrica, ya que permite evaluar con precisión las estrategias de incorporación de la empresa. Si la tasa de finalización es baja, indica que los usuarios abandonan el proceso antes de realizar las acciones deseadas. Esto sugiere posibles problemas con la relevancia del contenido, la experiencia del usuario o la eficacia de las llamadas a la acción (CTA).
En tales situaciones, es necesario impulsar al equipo de marketing a actuar. Debe comprender el comportamiento de su mercado objetivo, ajustar los objetivos clave y renovar el contenido para satisfacer sus expectativas cambiantes.
¿Cómo calcular las tasas de finalización?
Puedes calcular las tasas de finalización dividiendo el número de usuarios que completan una tarea específica por el número total de participantes que la iniciaron. El resultado final se expresa en porcentajes.
La fórmula para calcular la tasa de finalización es la siguiente:
Tasa de finalización = Número de personas que completaron una tarea / Número total de usuarios que iniciaron la tarea
Por ejemplo, supongamos que un blog de fitness aloja un formulario de Google que anima a los lectores a suscribirse a un boletín semanal que ofrece consejos sobre distintos ejercicios de salud. Si 500 lectores empiezan a rellenar el formulario, pero solo 350 lo completan, la tasa de finalización sería:
(350/500) 100 = 70%
¿Qué es una buena tasa de finalización?
Es fundamental establecer un parámetro de referencia que defina el rango aceptable de tasas de finalización para un sitio web empresarial. Sin embargo, hay muchas consideraciones a tener en cuenta para hacerlo.
En primer lugar, el estándar debe variar según la tarea específica que se desea que completen los usuarios. Esperar que los usuarios vean un video completo e interactúen con un CTA de ventas después de leer el contenido son dos objetivos muy distintos.
En este caso, cabe esperar que el objetivo relacionado con el vídeo genere mejores resultados, ya que no implica transacciones monetarias. Entonces, ¿cuál es una buena tasa de finalización de vídeo? Generalmente, cualquier porcentaje superior al 70 % indica un buen rendimiento.
En general, si tiene una tasa de finalización del 75-80%, es una gran señal para su negocio.
¿Cómo realizar el seguimiento de las tasas de finalización?
Medir las tasas de finalización es el segundo paso del proceso. Antes de eso, debes aprender a realizar un seguimiento eficiente. Esto debería comenzar con una definición clara de lo que constituye la “finalización” de tu contenido. Esto podría ser el envío de un formulario, una compra o simplemente desplazarse hasta el final de la página web.
Después, puedes usar plataformas de análisis como Google Analytics para configurar el seguimiento de conversiones y monitorizar las acciones de los usuarios. Para interacciones como clics en botones o envíos de formularios, el método más sencillo es crear un seguimiento de eventos.
Estas herramientas ayudan a los líderes empresariales a realizar un seguimiento del comportamiento de los usuarios en sus páginas web. A partir de ahí, pueden implementar un análisis del embudo de conversión para identificar los puntos de abandono. De esta manera, se identifican las áreas en las que los usuarios abandonan el proceso. Si existe un patrón común de múltiples usuarios que abandonan el mismo paso, el equipo de contenido debe optimizar esa parte del proceso.
Al realizar el seguimiento, debe tenerse en cuenta que las tasas de finalización no se estancan en el tiempo. Las empresas deben realizar un seguimiento, revisar y tomar medidas correctivas de forma continua cuando el porcentaje comience a disminuir.
Las ventajas de las tasas de finalización
Las tasas de finalización brindan información directa sobre la participación de los usuarios. Sin embargo, comprender las ventajas puede ayudarlo a tomar mejores decisiones.
- Mide el compromiso real y muestra si los usuarios interactúan con el contenido hasta el final.
- Destaca áreas de mejora al identificar dónde abandonan los usuarios.
- Refleja el logro de objetivos al realizar un seguimiento de si los usuarios realizan las acciones deseadas.
- Simplifica la evaluación del desempeño, ayudando a evaluar si las campañas de marketing o los procesos de incorporación funcionan según lo previsto.
Las desventajas de las tasas de finalización
Si bien las tasas de finalización ofrecen información valiosa, tienen limitaciones que deben tenerse en cuenta. Comprender las desventajas garantiza un enfoque equilibrado para analizar las métricas.
- No tiene en cuenta la calidad: una alta tasa de finalización no significa necesariamente que el contenido fuera valioso o persuasivo.
- Pueden ser engañosos de forma aislada; sin contexto o métricas complementarias, las tasas de finalización por sí solas pueden proporcionar información incompleta.
- Vulnerable a factores externos, ya que las interrupciones del usuario o los problemas técnicos pueden sesgar las tasas de finalización.
- Difícil de estandarizar, ya que diferentes objetivos o tipos de contenido pueden requerir diferentes definiciones de “finalización”.
La diferencia entre tasa de finalización y tasa de respuesta
Las tasas de finalización y respuesta describen el nivel de éxito de una encuesta o una acción orientada al negocio (como rellenar un formulario). Sin embargo, miden diferentes aspectos de la participación.
Las tasas de finalización miden la cantidad de participantes que se involucran en la acción y la completan con éxito. Una tasa de finalización baja indica ineficiencias en la acción requerida. Por ejemplo, si la empresa exige a sus clientes que completen un formulario, una tasa de finalización baja sugiere que el formulario puede ser demasiado largo, requerir mucho tiempo o ser poco interesante.
Las tasas de respuesta, por otro lado, miden la cantidad de personas que completan una acción de la audiencia total invitada. Una tasa de respuesta baja puede aumentar el error estadístico, indicar una falta de participación o señalar un sesgo por falta de respuesta, cuando ciertos grupos demográficos optan por no participar. La principal diferencia aquí es que para realizar un seguimiento de la tasa de respuesta, la empresa debe tener un grupo de muestra definido.
Tendencias emergentes en el análisis de la tasa de finalización de tareas
El seguimiento manual de la tasa de finalización puede resultar un poco tedioso. Por ello, la automatización también podría ayudar a realizar el seguimiento de la tasa de finalización. Echemos un vistazo:
1. Chatbots impulsados por IA
Para guiar al usuario hacia su objetivo principal, considere integrar un chatbot con IA. Los chatbots con IA facilitan la navegación del usuario en su sitio web y lo dirigen en la dirección correcta. Además, permiten que el usuario acceda a los recursos adecuados y realice conversiones más rápidamente. Al incorporar un chatbot a su sitio web, esta guía se vuelve aún más fluida y efectiva.
2. Inteligencia artificial que entiende a sus clientes
El aprendizaje automático detecta dónde los usuarios se quedan estancados al analizar el comportamiento real, de modo que usted pueda ajustar sus herramientas de autoservicio y hacer que el soporte sea más fácil de navegar.
3. Comentarios más inteligentes, mejor autoservicio
Utilice encuestas impulsadas por IA y la recopilación automática de comentarios para escuchar directamente a los usuarios, lo que le ayudará a mejorar los recursos de autoservicio en función de experiencias reales.
Puntos Clave
- Tasa de finalización mide el porcentaje de usuarios que completan una tarea específica (por ejemplo, envío de formulario, compra).
- Fórmula: (Número de completados / Total de usuarios que iniciaron) × 100.
- Buen punto de referencia:70%+ para objetivos no transaccionales; 75-80% para objetivos transaccionales.
- Rastrealo utilizando herramientas como Google Analytics y análisis de embudo.
- Ventajas:Mide el compromiso real, identifica puntos de abandono y mucho más.
- Desventajas:No refleja la calidad del contenido; puede ser engañoso sin contexto.
- Mejorarlo simplificando procesos, optimizando el contenido y aprovechando herramientas de IA como los chatbots.
- Tendencias:La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando el seguimiento y la optimización de la tasa de finalización.
¿Encontraste todo lo que necesitabas? Nos gustaría que te quedaras un rato más para que nos contaras un poco sobre nosotros. Descubre cómo AdPushup, seleccionado por Google como socio editorial certificado, puede ayudar a tu empresa a dar el siguiente paso en la generación de ingresos.
Preguntas frecuentes
La tasa de finalización del formulario se puede calcular utilizando la misma fórmula general: Número de personas que completaron una tarea/Número total de usuarios que iniciaron la tarea x 100.
Una buena tasa de finalización de tareas suele rondar entre el 70 y el 89%, mientras que la tasa excelente se sitúa entre el 90 y el 100%.
Revisado por Deepak Sharma, editor de contenido de Adpushup. Como parte del equipo de contenido de AdPushup, Deepak Sharma se encarga de la revisión editorial y la optimización de contenido para artículos sobre tecnología publicitaria. Se centra en la claridad y la precisión para ayudar a los lectores a comprender los temas de tecnología publicitaria.
