Case Study

Siigo

LogRocket proporciona a Siigo visibilidad de los puntos de fricción en el proceso de compra de sus clientes, proporcionándoles las herramientas que necesitan para pasar a una experiencia de ventas totalmente digital.

Siigo
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Siigo
Yasser Chain
eCommerce Manager
3x
Mayor conversión
Análisis unificado
Bajo una única fuente de verdad
25
Miembros del equipo que utilizan LogRocket

Resumen ejecutivo

Siigo tiene 34 años de experiencia proporcionando software de nómina y contabilidad a empresas latinoamericanas con menos de 1000 empleados. Su negocio estaba basado en un modelo de centro de llamadas para adquirir nuevos clientes, pero en 2020, una nueva ley exigió que las empresas cambiaran a sistemas electrónicos de impuestos y nómina, lo que cambió radicalmente el modelo comercial de Siigo.

Para seguir siendo competitivo en uno de sus principales mercados, Siigo abrió una tienda en línea de autoservicio para generar interés de nuevos clientes en lugar de duplicar el tamaño de su centro de llamadas. Establecieron el objetivo de impulsar el 30 % de las nuevas ventas a través de la tienda en línea para 2024.

Este cambio en el modelo comercial generó nuevos desafíos: Siigo necesitaba comprender cómo interactúan los clientes con su tienda, dónde estaban las barreras para comprar y si los clientes tenían suficiente información para tomar decisiones seguras sobre su software de nómina.

Desde que se adoptó LogRocket, Siigo ha aumentado su tasa de conversión en línea del 10% al 30% y ha inspirado un uso rápido en toda la empresa porque los equipos pueden acceder a datos tanto cualitativos como cuantitativos a escala cuando toman decisiones.

Resolviendo el ciclo de retroalimentación del cliente

Siigo comenzó su iniciativa de ventas en línea utilizando encuestas de los clientes para comprender cómo interactúan los clientes con su nuevo sitio y medir su éxito. Pero las tasas de respuesta a estas encuestas fueron bajas.

“Cuando enviamos alrededor de 1000 encuestas, unas 10 personas responden”, dijo Yasser Chain, gerente de eCommerce de Siigo. “Esa es una muestra muy pequeña. Así que intentamos llamar a [nuestros clientes], pero tenemos un sistema muy estricto sobre cuántas veces al mes podemos llamar a nuestros clientes, solo 3 o 4 veces como máximo”.

Incapaz de obtener una imagen clara de lo que querían los clientes y dónde se encontraban con los problemas, Siigo se dio cuenta rápidamente de que necesitaban un nuevo enfoque para adquirir los datos cualitativos que solían obtener a través de las llamadas de los clientes. Esto se volvió más urgente cuando notaron que los clientes aún se comunicaban con el centro de atención telefónica para realizar compras después de navegar por la tienda en línea, lo que anula por completo el propósito.

“No podíamos entender por qué los clientes solo llegaban a la tienda sin agregar productos al carrito”, dijo Yasser. Sabía que Siigo necesitaba hacerlo mejor, especialmente si querían lograr su objetivo de ventas.

Yasser implementó una herramienta básica de mapa de calor, pero sólo proporcionó una parte del proceso. Su equipo podía ver dónde miraban los clientes en función de los datos de los mapas de calor (hover y clics), pero no podían ver por qué los clientes no completaban los pasos.

Fue entonces cuando el vicepresidente de Producto, Felipe Reyes, aconsejó a Yasser que trajera a LogRocket, "el Ferrari de las herramientas de mapa de calor", para brindar información sobre los diferentes caminos que toman los clientes dentro de la tienda en línea y recopilar datos de análisis de ruta.

Impulsar las tasas de conversión mediante la creación de una única fuente de verdad

Felipe había usado LogRocket en un rol anterior y sabía que era una mejora comparado con la solución de análisis existente. Además de los mapas de calor y los mapas de desplazamiento/clic, LogRocket proporcionó información sobre “rage” y “dead” clics, el análisis de rutas y la frustración y el abandono de los clientes, con muchos más datos cualitativos y cuantitativos que los proporcionados por su solución anterior. Esto fortaleció su capacidad para comprender dónde se encontraban los clientes con problemas, ver cuáles eran esos problemas y tomar decisiones sobre cómo resolverlos.

“Es el Ferrari de las herramientas de mapas de calor”.

Inspirado, Yasser intentó resolver los problemas, mencionados anteriormente en la retroalimentación de los clientes, utilizando LogRocket. Rápidamente se dio cuenta de que los clientes no obtenían la misma calidad de información del producto que obtenían cuando llamaban para comprar, en lugar de usar la tienda en línea. “Estaban haciendo clic en muchas características que no tenían un CTA. Eran “dead” clics. Los clientes hacían clic y no pasaba nada”.

Armado con esta nueva información, Yasser consultó con el equipo de ventas telefónicas para comparar procesos. “Dijeron: ‘Hablamos con el cliente y le explicamos todas las características del producto y cómo funciona’. Y me di cuenta de que nuestros clientes [en línea] no sabían de qué estábamos hablando. Necesitábamos páginas de detalles del producto”.

Yasser usó LogRocket para explicar el retraso en las ventas en línea mediante la agregación de repeticiones de sesiones de LogRocket que mostraban a su equipo de desarrollo dónde hacían los “dead” clics sus usuarios tratando de obtener más información, y abogar por la creación de páginas de detalles de productos.

Después de lanzar esas páginas, “la tasa de conversión en línea se disparó”, según Yasser.

“Pasamos del 10 % de los clientes en línea que se convierten al 25-30 %”.

Ahora, cualquier miembro del equipo de Yasser en Siigo puede ver las sesiones de LogRocket para comprender el comportamiento del usuario y recopilar los datos cuantitativos y cualitativos que necesitan para justificar los cambios en la tienda en línea.

Pensando en el futuro

El equipo de Yasser ya no es el único que se beneficia del uso de LogRocket; desde entonces, el uso se han extendido del equipo de eCommerce a 25 miembros en diferentes equipos en la empresa, incluyendo los equipos de productos y servicio al cliente, cubriendo todos los aspectos de lo que hacen. Ahora, cualquiera puede acceder a los datos cualitativos y cuantitativos que necesita para realizar mejoras y cambios en su proceso.

“Cada vez que se solicita una mejora, usamos LogRocket para demostrar y justificar el cambio”.

El éxito que Siigo ha visto después de implementar LogRocket en su plataforma de ventas en línea ha inspirado un nuevo proyecto de optimización destinado a optimizar toda la experiencia del cliente en línea en su nuevo sitio web.

LogRocket se ha convertido en una parte importante de la toma de decisiones al infundir confianza en el equipo de Siigo, lo que finalmente ha hecho que sus clientes tengan más éxito, los ha ayudado a alcanzar sus objetivos de ventas, avanzar sin problemas hacia una nueva era de su empresa, y ganar tracción hacia su objetivo final de lograr el 30% de las nuevas ventas a través de la tienda en línea.