Optimiza tus conversiones con A/B testing

 

El A/B testing o Test A/B es una herramienta de la estrategia de optimización de las tasas de conversión, que facilita, desde el punto de vista estadístico, validar hipótesis y entender el comportamiento del visitante web.

Es importante puntualizar que la estrategia de A/B testing debe estar fundamentada en datos procedentes de otras herramientas que, a su vez, extraen información de las visitas, para definir las hipótesis que se comprobarán.

Ab-testing
Ejemplo de una campaña de A/B testing en un sitio web.

La clave del éxito de una estrategia de A/B testing radica en identificar hipótesis sólidas que impacten positivamente en las tasas de conversión. Aunque las pruebas aleatorias, sin respaldo real de las hipótesis que se validan, pueden justificarse cuando se está aprendiendo a utilizar el software, rápidamente deben reemplazarse por planteamientos más consistentes. Tener una solución de A/B testing es necesario pero no siempre suficiente, si las prácticas de conversión son complejas.

¿Qué es A/B testing?

El A/B testing es un método que consiste en generar varias versiones de una página web ante una muestra de consumidores y medir la precisión del rendimiento de cada página con indicadores reales como engagement del visitante o comportamiento de compra.

Un test A/B es una forma rápida y de bajo coste para recolectar datos entre una muestra de gran tamaño con poco sesgo, mientras los visitantes no detectan que se trata de una prueba. El método científico aporta datos al corazón mismo del proceso de toma de decisiones, relega a un segundo plano las suposiciones y opiniones personales y acelera a menudo la toma de decisiones.
Utilizado como complemento de un software para el análisis del comportamiento del visitante, el A/B testing ayuda a identificar problemas que aparecían ocultos. Pero no se trata solo de detectar el problema: a través del test A/B también es posible verificar si las hipótesis utilizadas han funcionado o no, medir su impacto con los indicadores clave de rendimiento (o KPIs por su sigla en inglés) como el porcentaje de incremento de la tasa de adquisición, la tasa según la que un producto es añadido un cierto número de veces al carrito de compra, el porcentaje de vistas de una página determinada, la tasa de rebote, la cantidad promedio por cada carrito, etc.

El A/B testing no es solo para sitios de comercio electrónico. Los sitios web de medios de comunicación, por ejemplo, han mejorado notablemente su percepción de las pruebas A/B aunque para ellos resulte más complejo cuantificar los resultados que para un sitio de comercio electrónico.

La solución de A/B testing de AB Tasty

La solución que ofrece AB Tasty es en esencia un ScuS (Software como un Servicio o Software as a Service, SaaS, por sus siglas en inglés) para A/B testing. Mientras otras herramientas de A/B testing requieren de una compleja implementación con intervención de los equipos técnicos para modificar el código fuente de las páginas que se van a testar, la solución de AB Tasty facilita a los equipos de marketing y comercio electrónico realizar pruebas y modificar ellos mismos los sitios web en un editor WYSIWYG (acrónimo en inglés de What You See Is What You Get que significa Lo Que Ves Es Lo Que Obtienes).

Dicho de otra forma, el editor gráfico permite a los usuarios modificar la página web y rastrear los indicadores específicos del negocio para el sitio, sin necesidad de complejas habilidades técnicas. La solución de AB Tasty crea informes que muestran el número de conversiones registradas para cada variante, las tasas de conversión, los porcentajes de incremento comparados con los originales y un indicador de fiabilidad estadística para cada variante, entre otras ventajas.

Los usuarios de la herramienta de A/B testing de AB Tasty pueden hacer realidad sus ideas de manera ágil y aumentar la velocidad de ejecución al realizar pruebas que aumentan el flujo de clics del usuario y su rentabilidad.

Mejores prácticas para A/B testing

Definir un riguroso marco metodológico es la mejor manera de obtener resultados concretos con una estrategia de A/B testing; varios pasos deben ser tenidos en cuenta.

Ante todo, debes definir tus objetivos y tus expectativas. No tiene sentido establecer objetivos inalcanzables que solo conducirán a decepciones. El éxito está asegurado cuando las pruebas A/B producen efectos positivos en el engagement del visitante, aunque no genere conversiones directamente. Si solo medimos la conversión total o conversión macro, muchas de las pruebas A/B fallarán. Un cambio puede muy bien no tener impacto en la tasa de conversión total, pero sí en las conversiones secundarias o micro conversiones, tales como añadir a la cesta, que son parte de la conversión total del sitio.

Conviene también priorizar y segmentar las pruebas A/B. Las áreas más estratégicas de tu sitio web como la página de inicio, los nombres de las categorías y el tamaño de los bloques, deben tener prelación. Y mientras más visitantes sean incluidos en las pruebas, más rápida será la obtención de resultados. No obstante, en algunos casos, puede no tener sentido realizar pruebas A/B entre todos los visitantes de un sitio web pues induciría a resultados erróneos. Está claro que no tendría ninguna lógica realizar una prueba A/B que busca aumentar el número de registros en la web entre miembros que ya están registrados, para dar un ejemplo.

Antes de analizar los resultados de las pruebas A/B, el nivel de fiabilidad estadística debe superar el 95%, para que las probabilidades de que las diferencias en los resultados entre las variantes, producidas por azar, sean mínimas.

Una vez que las variantes superan a la original con certeza, es tiempo de poner la variante ganadora en funcionamiento para confirmar los resultados observados. Esto es que, mientras se generan los cambios, la solución de A/B testing de AB Tasty te permite mostrar la variante ganadora al 100 % de los visitantes de modo que no se omite ningún resultado.

Finalmente, realiza pruebas de forma permanente pues el A/B testing es un proceso de optimización continua. Al final de cada prueba A/B, las conclusiones conducen a nuevas pruebas A/B de hipótesis, para completar el mapa trazado. Las primeras pruebas A/B ciertamente no producirán los efectos deseados, pues acumular experiencia toma su tiempo, pero los esfuerzos arrojarán frutos en el largo plazo.

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