Uno de los espacios de experimentación más importantes en un ecommerce es el del checkout, especialmente cuando detectamos que nuestro embudo de conversión sufre caídas en su parte inferior.
En este sentido, los métodos de pago son un buen punto donde explorar oportunidades. Y los botones con pasarelas de pago rápido nos ofrecen unas cuantas.
La hipótesis más razonable es que reducir la fricción de un farragoso formulario de pago en favor de un botón de pago rápido con tu cuenta de Apple Pay, por ejemplo, puede engrasar el paso del checkout a una conversión en compra.
Para poder trabajar en desarrollar y validar esta hipótesis necesitas medir las interacciones con estos medios de pago. La mayoría de ellos suelen suceder en iframes o directamente en pasarelas fuera de tu dominio por lo que no es posible su instrumentación.
Sin embargo sí podemos medir las interacciones con sus botones en (casi) todos los casos.
Para ello vamos a trabajar con Google Tag Manager siguiendo esta receta que va a permitirnos medir la cantidad de clics que recibe cada botón de pago rápido.
En este caso he aplicado la receta a un ejemplo de un checkout en Shopify (con botones de pago rápido de aplicaciones de su market) pero debería funcionar con cualquier otro CMS, como WordPress, Prestashop o incluso un desarrollo a medida.
La estrategia general consiste en tener un etiqueta con un único evento express_pay para todos los clics y una dimensión express_pay_method que recoge el tipo de botón que se ha clicado.
Vayamos por partes para atacar la receta.
Parte 1: Identificar las clases CSS de los botones.
Debes empezar por montar un listener para un evento de tipo click. No hace falta que haga match todavía, solo que esté presente para que veas por qué no salta cuando lo pruebes en la vista previa sobre un botón de pago rápido. Verás que en los últimos niveles del anidamiento tienes algunas clases únicas.
Parte 2: Montar una variable que determine sobre qué botón se ha hecho clic
Cada vez que uno de esos botones reciba un clic debemos leer la variable predeterminada {{Click Element}} y montar una condicional para que nos devuelva el tipo de botón al que corresponde. Para esto, un poco de JS simple. La mía se llama cJS-ExpressPay-PH, por si la quieres chafardear. He dejado el código comentado.
Parte 3: Crear un activador
Esta es la parte más simple. Creas un activador para todos los evento de click cuyo {{Click element}} coincida con el selector CSS -> ahí metes todos los selectores con este formato .selector1, .selector1 *, .selector 2, .selector2 *, … . El mío se llama click-ExpressPay-PH
Parte 4: Crear etiqueta
Esto no tiene ningún misterio. Una etiqueta que envíe un evento a GA4, express_pay, con un parámetro express_pay_method que se alimenta de la variable de la parte 1, cJS-ExpressPay-PH . Se llama en este caso GA4-Event-ExpressPay-PH .
Parte 5: Crear la dimensión personalizada en GA4
Para que puedas leer los valores de express_pay_method en Google Analytics 4 debes crear una dimensión personalizada que los registre. Para ello ve a:
Administrar > Visualización de datos > Definiciones personalizadas > Crear dimensión personalizada.
Nombra la dimensión tal y como quieras referenciarla en GA4 ( a mi me gusta mantener el nombre del parámetro del evento para evitar confusiones), añade una descripción e indica el nombre del parámetro del que debe alimentarse la nueva dimensión.
En un plazo de unas 12-24h, podrás empezar a pintar los datos del número de eventos express_pay y los valores de express_pay_method que se hayan registrado en el sistema.
Parte 6: Pintar los datos
Lo más rápido es verlo desde los informes de Interacción > Eventos, buscar el nombre del evento que te interesa para concentrar tu atención él y cargar como dimensión secundaria el método de pago express par desglosar los valores.
Esta implementación te permite ahora evaluar el rendimiento de cada botón, experimentar con el orden, la posición, la creatividad, las versiones y las preferencias de los usuarios respecto a sus métodos de pago, dispositivos de visualización del sitio y canal de adquisición.
Y todo ello en una fase muy sensible de tu funnel de conversión.