6 consejos para llevar a cabo tests A/B de gran valor in­fo­r­ma­ti­vo

1. Empezar poco a poco

Quien haga uso de las pruebas A/B por primera vez debería empezar con pruebas sencillas y con elementos pequeños como gráficos o botones. Un test A/B sencillo con una sola variable puede llevarse a cabo con rapidez y es capaz de entregar re­su­l­ta­dos correctos y de confianza.

Sin embargo, los tests con más de una variante son demasiado complejos para optar por ellos al principio. Al ser más propensos a errores, en ocasiones, pueden entregar re­su­l­ta­dos in­co­rre­c­tos, por lo que es re­co­me­n­da­ble empezar poco a poco. Los pequeños cambios también pueden conducir a grandes re­su­l­ta­dos. Si se lleva a cabo más de un test de manera sucesiva y estos producen una pequeña mejora en la tasa de co­n­ve­r­sión, el resultado al final será positivo.

2. El tiempo es tu amigo y tu enemigo

El tiempo es un factor de éxito para los tests A/B, es decir, es im­po­r­ta­n­te que un test se lleve a cabo durante, al menos, una semana, para incluir las va­ria­cio­nes propias de los di­fe­re­n­tes días de la semana. Para evaluar de forma realista in­ci­de­n­cias positivas o negativas muy bruscas, hay que esperar a un examen en el contexto de varias semanas. Uno de los errores típicos en la ejecución de un test de estas ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas es la im­pa­cie­n­cia. Sacando co­n­clu­sio­nes de manera pre­ci­pi­ta­da se pueden obviar los re­su­l­ta­dos más in­te­re­sa­n­tes. Por ello, estas pruebas deben evaluarse a partir de una re­le­va­n­cia es­ta­dí­s­ti­ca. Para comprobar si los re­su­l­ta­dos son si­g­ni­fi­ca­ti­vos, se puede recurrir, por ejemplo, a la ca­l­cu­la­do­ra gratuita de Visual Website Optimizer.

3. El papel de la hipótesis

Las hipótesis son la base de los tests A/B, aunque, al mismo tiempo, fo­r­mu­lar­las y aferrarse a ellas co­n­s­ti­tu­ye un desafío. Un test A/B eficiente se basa en hipótesis claras de las que se pueden sacar co­n­clu­sio­nes exactas acerca de la in­flue­n­cia que pueden tener los cambios en el co­m­po­r­ta­mie­n­to de los usuarios. In­de­pe­n­die­n­te­me­n­te de si han sido co­n­fi­r­ma­das o rebatidas en el test, si las hipótesis han sido bien meditadas, se pueden extraer co­n­clu­sio­nes muy valiosas.

Las pruebas A/B no solo son útiles para aumentar las ventas y las co­n­ve­r­sio­nes, sino que son, por así decirlo, encuestas dirigidas a los clientes po­te­n­cia­les y, como tales, sirven para co­no­ce­r­les mejor.  La in­fo­r­ma­ción obtenida acerca del público objetivo puede usarse en el proceso de se­g­me­n­ta­ción y de co­mu­ni­ca­ción con la audiencia, ayudando a la ad­qui­si­ción y la fi­de­li­za­ción de clientes.

4. Paso a paso

Los tests A/B pueden llevarse a cabo de manera paralela en di­fe­re­n­tes su­b­pá­gi­nas. Sin embargo, esta variante puede desem­bo­car en re­su­l­ta­dos erróneos, por lo que lo más re­co­me­n­da­ble es comprobar un cambio tras otro y optimizar la web poco a poco. Para hacer varias mo­di­fi­ca­cio­nes de manera si­mu­l­tá­nea, los ex­pe­ri­me­n­tos multi page o de páginas múltiples, en la cual se muestra a un grupo de usuarios todas las páginas nuevas o antiguas, son una buena opción. Aunque se tengan que cambiar detalles nimios en páginas co­n­se­cu­ti­vas, se debe prestar atención a la di­s­tri­bu­ción uniforme de los usuarios. Más práctico sigue siendo, sin embargo, cambiar las variables por separado.

5. Incluir el análisis web

Una posible situación puede ser que, tras realizar un test para una landing page, se muestre que la variante B es la que ha obtenido los mejores re­su­l­ta­dos en cuanto a tasa de clics y co­n­ve­r­sión. La co­n­clu­sión sería entonces, que la variante B se coloca como ganadora, de­s­ba­n­ca­n­do así a la variante A. Se puede, sin embargo, ir un poco más allá. Si el test A/B se co­m­ple­me­n­ta con he­rra­mie­n­tas de análisis web como Google Analytics, se pueden segmentar los grupos que han sido ana­li­za­dos y, por ejemplo, es­ta­ble­cer di­fe­re­n­cias entre los clientes nuevos y los ya exi­s­te­n­tes. El resultado podría ser que los clientes fijos reac­cio­nen de una manera positiva a la versión B y que los nuevos clientes, por su parte, prefieren la versión A. Eliminar la versión A sería, por lo tanto, un error. Mediante la ayuda del análisis web se puede obtener una visión mejorada de los re­su­l­ta­dos de los tests, ob­te­nie­n­do co­n­clu­sio­nes más es­pe­cí­fi­cas.

6. Fijar prio­ri­da­des y objetivos

Los recursos de los tests A/B son limitados, por un lado, por el tiempo que es necesario invertir y, por otro, por el número de personas que visitan la página web. Para no malgastar recursos de manera in­ne­ce­sa­ria, es re­co­me­n­da­ble es­ta­ble­cer prio­ri­da­des. A este respecto, es útil fijar los objetivos antes de comenzar a realizar los tests. Para ello, los pro­fe­sio­na­les del marketing recurren a menudo a los objetivos SMART: es­pe­cí­fi­cos (specific), medibles (measurable), apli­ca­bles (assignable), realistas (realistic) y de duración de­te­r­mi­na­da (time related).

Con los objetivos es­ta­ble­ci­dos, con las hipótesis adecuadas y con las he­rra­mie­n­tas de análisis correctas, la rea­li­za­ción de tests A/B ya no es un problema. Este tipo de split tests co­n­s­ti­tu­ye una gran opo­r­tu­ni­dad para todas las empresas. A pesar de que, al principio, es necesario invertir tiempo y esfuerzos, esto tiene su re­co­m­pe­n­sa. Al final del proceso se puede disfrutar de una página op­ti­mi­za­da, mejorada y diseñada en función de su público objetivo.  Si quieres saber más sobre las ventajas e in­co­n­ve­nie­n­tes de los tests A/B, así como de las he­rra­mie­n­tas para llevarlos a cabo, infórmate en este artículo.