A menudo, imaginamos que realizar test A/B para mejorar el rendimiento de un sitio web consiste, tan solo, en cambiar el color del botón “comprar”, por ejemplo. Después de eso, pensamos que cambiar el icono del carrito de rojo a verde aumentará dramáticamente las conversiones (y puede que lo haga). Sin embargo, no deberíamos imaginar que solo con algunos cambios muy básicos y rápidos en el diseño conseguiremos mejorar nuestros resultados de una forma espectacular.
Demasiadas pocas personas se cuestionan la verdadera razón del éxito o fracaso de las modificaciones que realizan en su sitio web para mejorar la tasa de conversión y esto es algo muy importante que debemos conocer para determinar el problema y para crear mejores hipótesis de test que puedan aumentar las tasas de conversión o demás KPIs.
Por tanto, en lugar de intentar buscar mejoras universales, a menudo, la mejor estrategia es dar un paso atrás y realizar los siguientes pasos:
- Identificar la verdadera causa del mal rendimiento de la página. Por ejemplo, una alta tasa de rebote en una landing page o una alta tasa de abandono al completar los pedidos.
- Establecer una hipótesis que solucione el problema desde su origen. Una posible causa de los malos resultados puede ser que nuestros clientes no entiendan las características de los productos que ofrecemos cuando acceden a nuestras páginas de producto.
En este artículo hablaremos sobre:
- ¿Qué es una hipótesis de test A/B para un e-commerce?
- Hipótesis de un test A/B: la fórmula perfecta
- ¿Qué elementos hay que considerar para asegurarnos de que las hipótesis son las correctas y que obtendremos buenos resultados?
Hipótesis de test A/B: simple definición de un problema complejo para los e-commerce
Si consultamos el diccionario de la RAE, obtenemos una definición bastante breve sobre el significado de la palabra hipótesis: Suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia. Y si profundizamos un poco más, una hipótesis de trabajo es “la hipótesis que se establece provisionalmente como base de una investigación que puede confirmar o negar la validez de aquella”.
Antes de confirmar o negar la validez de una hipótesis, primero debemos identificar los distintos problemas que existen en nuestro sitio web para poder formular una buena hipótesis. Existen varias fuentes de información que te ayudarán en este proceso:
- Herramientas de analítica web: Los datos de nuestra herramienta de analítica web nos muestran el comportamiento de nuestros usuarios en el sitio web y pueden poner a relucir la causa de distintos problemas en nuestro sitio web como es el abandono del carrito, por ejemplo. También nos permiten priorizar las páginas que debemos testear.
- Evaluación heurística y de usabilidad: Estos análisis te mostrarán los puntos fuertes y débiles de tu sitio web en lo que a usabilidad y experiencia de usuario se refiere.
- Test de usuarios: Estos datos cualitativos se limitan al tamaño de la muestra, pero pueden ser muy ricos en información que sería difícil encontrar por otros medios cuantitativos. Incluso si la experiencia puede ser dolorosa ya que te expones a opiniones negativas, te permitirá recoger información cualificada que podrás usar más adelante.
- Eye tracking, mapas de calor y grabación de sesiones: Estos métodos te ofrecen resultados muy gráficos sobre cómo interactúan tus usuarios con tus distintas páginas.
- Opiniones de usuarios: Quizás ya estés obteniendo opiniones de tus usuarios a través de sus comentarios en tu sitio web o las preguntas que hacen a tu servicio de atención al cliente. Además de analizar esta información de la que ya dispones, también puedes implementar nuevas herramientas para realizar encuestas a tus usuarios como las encuestas NPS con las que recogerás la información que realmente te interesa.
Todas estas herramientas te ayudarán a poner de manifiesto todos los problemas que afectan al rendimiento de tu sitio web y te ahorrarán tiempo y dinero a largo plazo.
Antes de entrar más en detalle, empecemos con las bases de las hipótesis de test.
Hipótesis de test A/B: formulación inicial
Inicialmente, crear hipótesis de test puede parecer simple. Al fin y al cabo, trata de especificar un cambio y el efecto que esto producirá.
Cambiar X por Y aumentará o disminuirá el KPI Z.
En esta etapa, la hipótesis consiste únicamente en una asunción que deberá ser probada o desmentida, pero te guiará hasta solucionar el problema.
Es importante clarificar que el impacto como consecuencia del elemento modificado debe ser medible para poder determinar si este cambio fue positivo o negativo, por ejemplo, la tasa de conversión, el porcentaje de rebote o la tasa de abandono del carrito son valores medibles.
Estos son algunos ejemplos de hipótesis construidas en base a la fórmula descrita anteriormente y que pueden aplicarse al sector e-commerce:
EJEMPLO 1:
Cambiar nuestra llamada a la acción de “Compra tus tickets ahora” a “Los tickets se están agotando rápidamente – ¡solo quedan 50!» Mejorará nuestras ventas a través del sitio web.
EJEMPLO 2:
Reducir el tamaño del formulario eliminando campos opcionales como el teléfono o la dirección postal aumentará el número de leads que obtengo.
Además, cuando pienses en la solución que quieres implementar, ten en cuenta la razón psicológica que hay detrás. Puedes preguntarte: ¿qué impacto psicológico podría causar este problema en mis usuarios?
Por ejemplo, si el problema es que existe un problema de claridad en el proceso de registro que impacta en las ventas, entonces, podríamos decir que nuestros clientes potenciales se sienten confusos al leer la información. Con esto en mente, puedes comenzar a pensar en la solución para tu problema. Una posible solución podría ser incluir una barra de progreso que mostrara las distintas etapas del proceso de registro.
Si bien te recomendamos que tengas en cuenta el aspecto psicológico de cada problema a la hora de crear una hipótesis, también creemos que no debes incluirlo en tu hipótesis final. Siempre deberías respetar el siguiente formato: Si cambio esto, causaré este efecto.
Una vez que hayas obtenido los resultados, serás capaz de decir si tu hipótesis es cierta o no. Es por esta razón por la que solo debemos realizar hipótesis tangibles.
Finalmente, el objetivo final de la creación de la hipótesis del test es el de identificar de forma rápida aquello que ayudará a tu empresa.
Optimizando la creación de hipótesis de test A/B para e-commerce
Existen muchos elementos que te ayudarán a crear hipótesis de test efectivas. Aquí te dejamos 5 para que empieces a inspirarte. Nuestras mejores prácticas te permitirán crear tus hipótesis al comparar tu sitio web con las sugerencias que te dejamos más abajo.
- EN LA PÁGINA DE INICIO
- El header o cabecera de la página de productos o servicios puede servir para aumentar la curiosidad y extender su tiempo en página.
- Un CTA visible desde el primer pantallazo aumentará las probabilidades de que tus usuarios hagan clic en él.
- Una sección “Sobre nosotros” muy visible aumentará la confianza de tus clientes potenciales y la imagen de marca cuando accedan a tu sitio web.
- EN LAS SECCIONES DE PRODUCTOS Y CATEGORÍAS
- Los filtros ayudan a ahorrar mucho tiempo. Con ellos, tus usuarios pueden encontrar lo que buscan rápidamente.
- Destacar una selección de los productos más populares en la parte superior es un excelente método para generar ventas.
- Un botón de “saber más” debajo de cada producto incitará a tus usuarios a conocer todos los detalles sobre los productos que les interesan.
- EN LAS PÁGINAS DE PRODUCTO
- Las recomendaciones de productos generan una experiencia más personal para el usuario y ayudan a aumentar el valor del pedido medio.
- Si el botón de añadir al carrito se destaca y es fácilmente identificable, captará la atención de los clientes potenciales y aumentará el CTR del botón.
- Un botón del tipo “Añadir y pagar” ahorra mucho tiempo al cliente que solo realiza una transacción a la vez.
- Añadir botones sociales es una buena forma de convertir tu lista de productos en campañas virales.
- EN EL CARRITO
- La presencia de logos como “Visa certified” y otras certificaciones generan confianza en los posibles clientes que aún no conocen la marca.
- Un botón claro y visible para “Finalizar la compra” hace que los usuarios conviertan más.
- PAGO
- Ofrecer el pago en una sola página reduce el tiempo de carga y mantiene al cliente centrado en el proceso de pago.
- Ofrecer la opción de finalizar el pedido sin registrarse es algo muy apreciado por los nuevos clientes, quienes no necesariamente quieren compartir su información personal durante su primera compra.
- Mostrar las distintas etapas del proceso de pago hará que el cliente siempre sepa en qué punto se encuentra y qué pasos tiene aún que realizar, lo cual favorece la finalización de los pedidos.
Si bien definir una buena hipótesis de test A/B puede parecer complejo y metódico, piensa en todos los beneficios que esto puede generar para tu sitio web. La próxima vez que quieras optimizar el rendimiento de tu sitio web, piensa en análisis y datos antes que en diseño y elementos visuales. Es un buen comienzo para formular mejores hipótesis.
