La guía definitiva del A/B Testing

Los tests A /B  (A/B Testing)   no son un termino de moda. Muchos diseñadores y expertos en el mercadeo lo están utilizando para tener una perspectiva del  comportamiento de los visitantes y aumentar la tasa de conversión. Y sin embargo, los testadoss A/B todavía no son tan comunes como  algunos temas de marketing en Internet como el SEO,  la analítica web y la usabilidad. La gente simplemente no tienen consciencia de su existencia. La gente simplemente no comprenden qué es o cómo podría beneficiarse o cómo deben usarlos. Este artículo pretende ser la mejor guía que necesitará para las evaluaciones A/B.

¿Qué son los tests A/B?

En el fondo, los tests A / B son exactamente lo que parecen: se tienen dos versiones de un elemento (A y B) y una métrica que define el éxito. Para determinar qué versión es mejor, ambas se someten, en forma simultánea,  a un experimento. Al final, se mide la versión que tuvo más éxito y se selecciona esta versión para su aplicación en el mundo real.
Esto es similar a los experimentos que usted realizó en Ciencias. Recuerde el experimento en el que se analizaban varias sustancias para determinar cual estimulaba el crecimiento de las plantas y cual  lo retardaba. A intervalos diferentes, se medía el crecimiento de las plantas a medida que fueron sometidas a diferentes condiciones, y al  final se registraba el incremento en la altura de las diferentes plantas.

Los tests A/B en la Web son similares. Usted tiene dos diseños de un sitio web: A y B. Típicamente, A es el diseño existente (llamado “el control”), y B es el nuevo diseño. Se divide el tráfico de su sitio web entre estas dos versiones y  se mide su rendimiento mediante métricas  definidas por usted (tasa de conversión, ventas, porcentaje de rebote, etc.) Al final, se selecciona la versión con mejores resultados.

Qué medir?
La elección de qué medir obviamente dependerá de sus objetivos. Por ejemplo, si su objetivo es aumentar el número de inscripciones, entonces usted puede probar lo siguiente: la longitud del formulario de inscripción, los tipos de campos en el formulario, la visualización de la política de privacidad “prueba social”, etc.  El objetivo de los tests A / B en este caso es determinar lo que impide que los visitantes se inscriban. ¿La longitud del formulario  es intimidante? ¿Los visitantes están preocupados por la privacidad? ¿O es que el sitio web no es capaz de convencer a los visitantes para inscribirse? Todas estas preguntas pueden ser contestadas una a una midiendo los elementos apropiados.
A pesar de que todos los tests A / B son únicos, algunos elementos son medidos con cierta frecuencia:

• La llamada a la acción (por ejemplo, el botón),  el texto, el tamaño, el color y la colocación,
• El título o descripción del producto,
• Longitud del formulario y los tipos de campos,
• Disposición de los elementos y estilo del sitio web,
• Precio del producto  y promociones
•  Las Imágenes y las  páginas de los productos,
• Cantidad de texto en la página (corto vs largo)

Cree su primer test A / B

Una vez que se haya decidido qué elementos medir, el siguiente paso, obviamente, es la selección de una herramienta para el trabajo. Si usted quiere  una herramienta básica gratuita y no le molesta juguetear con el HTML y el JavaScript, vaya al Google Website Optimizer. Si prefiere una alternativa más fácil, con características extras, visite el Visual Website Optimizer . Hay otras opciones disponibles, que trato al final de este artículo. La configuración de la evaluación central es más o menos similar para todas las herramientas, así que podemos discutirla generalizando el uso de la herramienta a la que hacemos referencia.
Puede configurar un test A/B en dos maneras:


• Reemplazando el elemento a evaluar antes de que cargue la página

Si está midiendo un solo elemento en una página web-por ejemplo, el botón de registro, entonces usted tendrá que crear variaciones de ese botón (en HTML) en su herramienta de prueba. Cuando el tets se haga en vivo, la herramienta A/B reemplazará al azar el botón original en la página con una de las variaciones antes de mostrar la página al visitante.
Redirigir a otra página
Si quiere realizar un test A/B en una página completa, por ejemplo, un tema verde frente a un tema rojo, entonces tendrá que crear y cargar una nueva página en su sitio web. Por ejemplo, si su página web es http://www.example.com/index.html, entonces usted tendrá que crear una variación localizada, por ejemplo, en: http://www.example.com/index1.html.

Cuando se ejecute el test, la herramienta redirigirá a algunos visitantes a una de sus URLs alternativas.

Una vez que haya configurado sus variaciones utilizando uno de estos dos métodos, el siguiente paso es establecer su meta de conversión. Por lo general, usted recibirá un código JavaScript, que debe copiar y pegar en una página, lo que representaría una prueba exitosa si un usuario entra en la misma. Por ejemplo, si usted posee una tienda de venta online  y está probando el botón de “Comprar ahora”, entonces su objetivo de conversión sería la página de “Gracias” que se muestra a los visitantes después de completar una compra.
Tan pronto como se produce un evento de conversión en su sitio web, la herramienta del test A / B registra la variación que se mostró al visitante. Después de un número adecuado de visitantes y conversiones, puede revisar los resultados para averiguar qué variación obtuvo la mayor cantidad de conversiones. ¡Y eso es todo! Configurar y ejecutar un test A / B es ciertamente bastante simple.


Qué hacer y qué no hacer

A pesar de que los test A / B  son super simples en concepto, hay que tener en cuenta algunos detalles prácticos. Estas recomendaciones son el resultado de mi experiencia en la aplicación de lo tests A / B (se recomienda leer: se pueden cometer muchos errores).
Qué no hacer
• Al realizar los tests A / B nunca espere a probar la variación hasta después de haber probado el control. Siempre pruebe ambas versiones al mismo tiempo. Si se prueba una versión en una semana y la segunda la próxima semana, está cometiendo un error. Es posible que la versión B sea realmente peor, pero casualmente mejoraron las ventas mientras estaba probando. Siempre se recomienda dividir el tráfico entre las  dos versiones.
• No saque conclusiones demasiado pronto. Hay un concepto llamado “confianza estadística” que determina si los resultados de los tests son significativos (es decir, si se deben tomar seriamente los resultados). Esto evita que tenga que estudiar demasiado los resultados si usted tiene sólo unas pocas conversiones o visitantes para cada variación. La mayoría de las herramientas en los test A/B son confiables estadísticamente, pero si usted está probando en forma manual, considere emplear una calculadora en línea.
• No sorprenda a los visitantes regulares. Si está probando una parte fundamental de su sitio web, solamente incluya a los nuevos visitantes en la prueba. Debe evitar  espantar a los visitantes regulares, especialmente porque puede que no se implementen las variaciones.
• No permita que su intuición interceda en los resultados. Los ganadores en los tests A/B son a menudo sorprendentes o poco intuitivos. En un sitio web de temática medioambiental, un botón rojo contrastante podría ser el ganador. Incluso si el botón rojo no es agradable a la vista, no lo rechace de plano. Su meta al realizar el test es lograr un índice de conversión mejor, no la estética, por lo que no se deben rechazar los resultados debido a un juicio arbitrario.
Qué  hacer
• Es necesario saber por cuánto tiempo se debe realizar un test antes de darlo por concluido. Concluirlo demasiado pronto puede afectarle porque podrían haberse conseguido resultados significativos de haber esperado un poco más. Dar por concluido el test demasiado tarde tampoco es bueno, ya que las variaciones de bajo rendimiento podrían costarle conversiones y ventas. Se recomienda usar una calculadora como ésta:  http://visualwebsiteoptimizer.com/ab-split-test-duration/

para determinar exactamente por cuánto tiempo se debe realizar un test antes de darlo por concluido.
• Mostrar a los visitantes regulares las mismas variaciones. Su herramienta debe tener un mecanismo para recordar que variación ha visto un visitante. Esto evita errores, tales como mostrar a un usuario un precio diferente o una oferta promocional diferente.
• Haga su test A / B consistente a través de todo el sitio web. Si está probando un botón de registro que aparece en varias ubicaciones, el visitante debe ver la misma variación en todas partes. Mostrar una variación en la página 1 y otra diferente en la página 2, alterará los resultados.
• Se recomienda hacer muchos tests A/B. Seamos realistas: hay muchas probabilidades de que su primer test  A/B sea un fracaso. Pero no se desespere. Un test A/ B sólo puede tener tres resultados: o ningún resultado, o un resultado negativo o un resultado positivo. La clave para optimizar las tasas de conversión es hacer numerosos tests A / B, para que todos los resultados positivos se traduzcan en un gran incremento en sus ventas y se logren los objetivos propuestos.

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