El objetivo de este artículo es medir las Preferencias de producto en una tienda online mediante el indicador conversión de producto.

Las Preferencias de producto es uno de los 30 factores críticos presentados en el artículo Como realizar una gestión integral del canal online utilizando datos.

Para otorgarle un contexto al análisis presentado es recomendable guiarse por el artículo Como medir los factores críticos de una tienda online.

La preferencias de producto se refiere al impacto que tiene la oferta de productos en los clientes durante su experiencia de compra.

Su medición permite reconocer la potencialidad de productos o colecciones a partir de la interacción real de los clientes con los productos.

Por lo que estamos analizando los productos en los procesos de experiencia, según el mapa de factores críticos.

Para analizar este factor crítico se utilizará el indicador conversión de producto que nos permite profundizar en categorías y subcategorías.

Indicador Conversión de producto

El indicador se refiere a la relación entre las ventas de un producto y la cantidad de visitas a su ficha dentro de la tienda online.

Formula simple: Sum (Artículos) / Sum (Visitas a ficha)

En este caso se debe extraer desde Analytics las visitas a ficha de producto y las ventas de artículos desde la plataforma de ventas.

Cualquiera sea la forma de extracción de datos el elemento unificador es el código único de producto (SKU).

El trabajo en este indicador permitirá tomar mejores decisiones en el orden o destaque de productos dentro de la web.

Puede llegar a existir alguna complicación para extraer las visitas a ficha por lo que un buen trabajo previo en este sentido mejorará el análisis.

Apertura en dimensiones

Las dimensiones para analizar este indicador serán las categorías de productos y los productos la siguiente profundización.

De modo tal que el nivel de Conversión de producto global será el promedio de la conversión de las categorías, y el nivel de éste, el promedio de sus productos.

Para poder realizar la apertura de esta manera será indispensable contar con un Maestro de productos actualizado para cruzar la información.

Esta forma de desagregar el indicador permitirá detectar el potencial de la categoría hasta llegar al producto y realizar acciones.

Detección del potencial

El óptimo para este indicador puede encontrarse en el mejor desempeño del pasado en contextos similares.

El contexto puede ser diferente de acuerdo demanda esperada que es afectada principalmente por la estacionalidad de las temporadas.

Otro factor que puede influir en el movimiento óptimo son las sesiones esperadas. Existe una correlación entre las sesiones y visitas a ficha de productos.

Una vez obtenido el óptimo mediante el algoritmo será posible detectar las categorías que más se desvían del real durante en el período analizado.

Por último, restaría mensurar económicamente los desvíos para determinar prioridades de trabajo.

En este caso resulta adecuado multiplicar los desvíos por la participación en facturación de la categoría

Al detectar la categoría con prioridad de trabajo, se podrá profundizar en los productos que la componen.

Si el nivel de detalle alcanzado por el algoritmo llega hasta la conversión óptima por producto, el potencial se detecta también en los productos con mayor desvío.

Si no se cuenta con ese nivel de detalle, los desvíos pueden analizarse a partir de la media general de la categoría.

Las alertas que arroje el algoritmo para este indicador pueden ser:

• La Remera Tilcara mantiene una conversión mayor a la de su categoría.
• La categoría Buzos alcanzó niveles máximos en todos los productos en forma similar
• Revisar el producto Gorra Cincel por tener una conversión menor a su categoría