La eCommerce MueblesVintage

Lanzada en abril de 2016, le realizamos growth hacking constante (incluida la gestión SEO, SEM y Mailing) a esta eCommerce especializada en mobiliario vintage para decoración de hogar, restaurantes, hoteles y oficinas. Con incremento del 300% en visitas desde el 1er año, y del 1000% en pedidos y facturación. 
www.mueblesvintage.com

Growth Hacking y Optimización SEO

Como se puede ver en la gráfica de Google Analytics, en la que por razones obvias no se indica la cifra exacta de usuarios, se observa una tendencia creciente en visitas de usuarios totales (en azul oscuro). Además, esta gráfica también nos indica que los usuarios nuevos captados (en azul claro) siguen una tendencia creciente parecida a la de usuarios totales, por lo que todos los meses la web va creciendo en tráfico relevante: el de usuarios nuevos. Es por esto que con incrementos del 300% en visitas se ha logrado aumentar los pedidos y facturación en un 1000%, ya que las nuevas visitas son constantes obteniendo nuevas oportunidades de venta. Además, con el tráfico ya captado se desarrollaron estrategias para fidelizar e incentivar la compra mediante banners de abandono de carrito con descuento, anuncios de remarketing dinámico (para recordar los productos visitados a los usuarios que abandonaron el carrito de compra) o mailing con ofertas especiales a los usuarios registrados, que más adelante mostraremos.

Volviendo al incremento, este growth hacking se realizó a través de la optimización de los errores SEO, con auditorías semanales en las que, entre otras herramientas, se usaba la de auditoría de sitio de Semrush.

Aunque Semrush no muestra datos reales es una aproximación bastante cercana a la evolución real que tuvimos, observándose como después de las grandes actualizaciones de Google en Noviembre y Diciembre de 2017, y en Agosto de 2018, se produjeron incrementos del tráfico hacia la web al estar mejor rankeadas las palabras clave posicionadas en Google que linkean a mueblesvintage.com
Esto se debe a que, antes de esas grandes actualizaciones de Google (marcadas con un recuadro rojo en la gráfica), la web había sido optimizada para solucionar los errores SEO detectados. Errores del tipo ausencia de etiqueta alt en las imágenes, tiempos de carga lentos, errores soft 404 a solucionar, fallos en la maquetación del código web, cambios de servidor que dan problema, redirecciones faltantes, contenido duplicado, falta de certificado de seguridad en la web, ausencia de versión responsive, fallos en la versión móvil… Por eso cuando Google actualizó su algoritmo para detectar más al detalle los parámetros de las webs, y ordenar las diferentes webs que compiten por la misma palabra clave según los nuevos criterios, la web de mueblesvintage.com estaba preparada para afrontar los cambios con tranquilidad e incluso subir de posición al superar a la competencia en los parámetros que Google indicaba. También se usó el potencial de Semrush para limpiar de toxicidad los backlinks de la web, y para encontrar sitios interesantes dónde hacer linkbuilding usando el benchmarking con la competencia, encontrando webs donantes de autoridad de dominio como Pinterest, donde nos convertimos en un perfil bien posicionado para ser relevantes de cara a los robots de Google.

Así se logró en apenas 18 meses, desde el lanzamiento de mueblesvintage.com, posicionar la web en el top 3 de Google para palabras como “muebles vintage” o “mesas vintage” que tienen un gran volumen de tráfico. Por supuesto también nos apoyamos en numerosas palabras clave de cola larga como “mesas vintage de oferta” o “dónde comprar muebles vintage”, así como palabras clave relacionadas como “estanterías vintage” o “recibidor vintage”.

Sección de proyectos y banner de abandono de carrito

También con la idea de realizar growth hacking se mejoraron los mensajes automáticos que le llegan al cliente, y los banners que observan en la web los usuarios, mostrando banners tematizados en cada época del año acordes a cada campaña de marketing (navidad, black friday, día del padre, día de la madre, rebajas…). A la web, adaptada a través de una plantilla que se compró en Envato Market, se le añadieron nuevas secciones como la de “Proyectos”, que muestra proyectos de decoración en los que se han utilizado los muebles a la venta en la tienda online, con la idea de captar clientes B2B como franquicias de restaurantes, hoteles y oficinas, así como mejorar la imagen de la tienda online. Para ello se tuvo que desarrollar una política de remuneración con la que obtener imágenes de los clientes.

Por otro lado, para reducir la tasa de abandono de carrito se desarrolló una política de descuentos adicionales en la que a través de un banner, que se mostraba una vez se había abandonado el carrito, se incitaba a los posibles clientes a que terminaran su pedido. Con esta idea también se implementó un chat, a través de la aplicación Zendesk, para resolver las dudas de los clientes y fomentar la compra.

Pero sin duda, de entre todas las acciones llevadas a cabo dentro de la estrategia de growth hacking, la que mas calado tuvo fue la creación de un embudo de conversión en el panel interno (back office gestionado a través de un CRM de desarrollo propio similar a Magento).

Gracias a este embudo de conversión los productos que tenían más relevancia para el usuario se empezaron a posicionar en la parte superior de la web, ayudándole a tomar una decisión de compra con menor número de clics. El algoritmo que creamos era capaz de distinguir visualizaciones de producto de los productos en carrito de compra y de los productos comprados, dándole a cada ítem un valor propio según su importancia para cada usuario y campaña de marketing, y también dando cierta rotación a los productos para que el usuario pueda descubrir productos nuevos (sugerencias) que se salen de su patrón de navegación por la web pero que también pueden tener relevancia para el usuario.

Publicidad SEM

Obtener tráfico al principio del lanzamiento de una web, o si la web todavía no está bien posicionada orgánicamente en Google, es una tarea complicada. Por eso Google Adwords (ahora llamada Google Ads) es una buena herramienta con la que obtener tráfico en paralelo al que vayamos consiguiendo a través del SEO. Para mueblesvintage.com se trazó una estrategia SEM con 2 objetivos diferenciados. Por un lado, con el objetivo de captar visitas de nuevos usuarios para obtener nuevas oportunidades de venta, a través de anuncios de texto y de shopping. Por otro lado, enfocada en la interacción con los usuarios que ya habían visitado la web y, sobretodo, habían añadido productos al carrito, persiguiéndolos con anuncios nuestros en su navegación por internet para recordarles la existencia de nuestra web e incentivarlos a volver para comprar los productos por los que ya se habían interesado, a través de anuncios de remarketing dinámico en display.

Estas campañas se optimizaron a través de tests A/B teniendo en cuenta la conversión que tenían los anuncios, las diferentes palabras clave, las audiencias, los productos del feed de merchant, los diferentes horarios y las diferentes fuentes de entrada de tráfico. De esta manera cada parámetro se enfocó en obtener el máximo número de conversiones a pedido acorde al presupuesto diario de las campañas de pago por clic.

Estrategia de Mailing

Para incentivar la compra de los usuarios registrados, y fidelizar a los que ya nos habían comprado, trazamos una estrategia de mailing. Lo primero fue externalizar este servicio a través de Mailchimp para no saturar nuestro servidor. A través de la aplicación Mailchimp creamos newsletters responsive con productos en oferta, como la que aquí se muestra, enviándolas al principio a toda la base de datos de mueblesvintage.com

Una vez la base de datos tuvo un pequeño historial de cómo actuaban los usuarios con las newsletters (tasas de apertura, ratios de clics, asuntos más efectivos, links más clicados…) se pudo hacer tests A/B comparando resultados para optimizar la campaña de mailing. De esta manera se pudo segmentar a la audiencia de la base de datos por su comportamiento, enviando newsletters específicas a cada segmento de la base de datos.

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