La clave del éxito para optimizar la experiencia de usuario y potenciar tus conversiones

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas A/B son un enfoque basado en la ciencia para mejorar las experiencias de los usuarios en páginas web, correos electrónicos y aplicaciones móviles. Esencialmente, es un método para comparar dos versiones de un producto presentándolos a dos grupos de usuarios diferentes, y luego midiendo y comparando los resultados. Las dos versiones que se comparan, denominadas “A” y “B”, son similares en muchos aspectos, pero difieren en uno o más elementos, como el título, la llamada a la acción, el diseño o la combinación de colores. Al medir y analizar los datos, los desarrolladores pueden determinar qué resuena mejor con los usuarios y hacer los ajustes correspondientes, lo que lleva a una mejor participación de los usuarios y mejores tasas de conversión.

¿Por qué son importantes las pruebas A/B?

Las pruebas A/B son cruciales porque proporcionan la plataforma ideal para:

Al realizar pruebas A/B regulares, puede ajustar el rendimiento de su producto y lograr la excelencia. Estas pruebas le permiten explorar variaciones en el diseño, el texto y el diseño, identificando lo que realmente funciona y lo que no. Podrá analizar las tasas de conversión, las métricas de participación y las cifras de retención, lo que le brindará información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.

Una de las mejores cosas de las pruebas A/B es cómo ayuda a mitigar el riesgo. Antes de comprometer recursos significativos para sus esfuerzos de desarrollo de productos, puede probar ideas, teorías y cambios en un entorno controlado. De esta manera, puede evitar errores costosos y concentrarse en lo que realmente impulsa su producto. Además, las pruebas A/B le brindan evidencia respaldada por datos para respaldar las decisiones, lo cual es invaluable para determinar la hoja de ruta de su producto. Ya sea que esté considerando grandes cambios o pequeñas modificaciones, tener acceso a este tipo de información lo ayuda a tomar decisiones informadas y seguras. Otro beneficio de las pruebas A/B es cómo agiliza la toma de decisiones futuras. Cuando ha realizado varias pruebas y tiene muchos datos al alcance de la mano, puede hacer predicciones más precisas y avanzar con confianza. ¡Esto ahorra sus recursos y le permite maximizar su éxito! Entonces, ya sea que esté desarrollando una aplicación, un sitio web o un producto físico, aprovechar las pruebas A/B es clave para probar de manera efectiva múltiples ideas, optimizar el rendimiento de su producto y mantenerse a la vanguardia de la tecnología.

¿Cómo configurar una prueba A/B?

La configuración de una prueba A/B implica varios pasos:

Para realizar una prueba efectiva para su propósito, siga estos cinco pasos esenciales:

Para mejorar el rendimiento de su sitio web, siga estos cinco pasos.

Primero, especifique la métrica que desea mejorar, como participación, retención, tasa de clics o tasa de conversión.

En segundo lugar, cree una hipótesis clara y comprobable sobre cómo puede mejorar la métrica del objetivo, como cambiar el título, el esquema de colores o la llamada a la acción.

En tercer lugar, diseñe dos variaciones visualmente distintas de la página, el correo electrónico o la aplicación que difieran en uno o más elementos.

En cuarto lugar, use una herramienta de prueba A/B, como A/B Tasty, para configurar la prueba y asignar aleatoriamente a los usuarios a las dos variaciones. Asegúrese de que la configuración sea correcta y que el tamaño de la muestra sea suficiente para la significación estadística.

En quinto lugar, ejecute la prueba durante un período de tiempo adecuado, como una semana o dos, y supervísela con frecuencia para detectar problemas técnicos o anomalías.

Una vez completado, obtendrá información útil para optimizar y mejorar aún más sus resultados.

¿Cómo analizar e interpretar los resultados?

Comprender los resultados de una prueba A/B es esencial para tomar decisiones acertadas. Los siguientes pasos pueden guiarlo a través de este proceso:

Etapa 1 : Determinar la significación estadística. El primer paso es determinar la significación estadística. Utilice una calculadora estadística o la herramienta de prueba A/B para determinar si la diferencia de rendimiento entre las dos variaciones es significativa o se debe al azar.

2do paso: Analizar datos. El segundo paso es analizar los datos. Examine el rendimiento de cada variación para la métrica objetiva y las métricas secundarias. Identifique tendencias o patrones que puedan explicar las diferencias de rendimiento.

Paso 3: Sacar conclusiones. El tercer paso es sacar conclusiones. Con base en el análisis de datos, determine si la hipótesis es confirmada o refutada. Si se confirma la hipótesis, implemente la variación ganadora.

Etapa 4: Implementa la variante ganadora. El cuarto paso es implementar la variante ganadora. Una vez que haya determinado la variación ganadora, aplique los cambios al producto en vivo. Asegúrese de que los cambios sean coherentes en todas las plataformas y no afecten negativamente a otras métricas.

Paso 5: Supervise los resultados. El último paso es monitorear los resultados. Después de haber

implementó los cambios, monitorea el rendimiento del producto para la métrica del objetivo y las métricas secundarias. Si el rendimiento no es el esperado, realice un análisis adicional y realice los ajustes necesarios.

Las mejores prácticas para las pruebas A/B

• Pruebe una variable a la vez: probar múltiples variables puede dificultar determinar qué cambio está causando la mejora o disminución del rendimiento.
• Prueba durante una duración suficiente: prueba durante una duración suficiente para garantizar que el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande y que los resultados sean estadísticamente significativos.
• Segmente a los usuarios: segmente a los usuarios en función de la demografía, el comportamiento u otros factores para determinar si los resultados varían para los diferentes grupos de usuarios.
• Pruebe y optimice continuamente: las pruebas A/B son un proceso continuo. Pruebe y optimice regularmente su producto para mejorar su rendimiento.

Ejemplo real de un test A/B

Tomemos el ejemplo de un administrador de productos para un sitio de comercio electrónico que desea aumentar la tasa de conversión de sus páginas de productos. Decide realizar una prueba A/B para ver si cambiar el color del botón “Agregar al carrito” tendrá un impacto positivo en la tasa de conversión.

Primero, define el objetivo y la hipótesis. Su objetivo es aumentar la tasa de conversión de las páginas de sus productos y supone que cambiar el color del botón “Agregar al carrito” lo hará más visible y aumentará los clics.

El siguiente paso es determinar el tamaño y la duración de la muestra. Para determinar el tamaño de la muestra, debe tener en cuenta factores como la tasa de conversión base, la ventaja esperada y la significación estadística deseada. Supongamos que su tasa de conversión base es del 2 % y desea un aumento del 20 % con una significancia estadística del 95 %. Con una calculadora de pruebas A/B, determina que necesita un tamaño de muestra de 5800 visitantes por variación.

Además, también debe determinar la duración de la prueba. Supongamos que su sitio recibe 100 000 visitantes al mes y desea realizar la prueba durante dos semanas. Esto significa que debe atribuir el 50 % de su tráfico a cada variación, o 2900 visitantes por variación por día.

Luego creas y ejecutas la prueba. Crea dos variaciones de la página del producto: una con un botón rojo “Agregar al carrito” y otra con un botón verde “Agregar al carrito”. Asigna visitantes aleatoriamente a cada variación y ejecuta la prueba.

El siguiente paso es implementar la variante ganadora. Después de ejecutar la prueba durante dos semanas, analiza los resultados y determina que la variación con el botón verde “Agregar al carrito” tuvo una tasa de conversión del 3%, mientras que la variación con el botón rojo “Agregar al carrito” tuvo una tasa de conversión de 2%. Esto significa que el botón verde resultó en un aumento del 50% en la tasa de conversión. Decide implementar la variación del botón verde como la variación ganadora.

Finalmente, monitorear los resultados. Después de implementar la variación del botón verde, continúe monitoreando la tasa de conversión de la página del producto para garantizar que se mantenga la mejora y que no haya un impacto negativo en otras métricas.

Recursos

Si desea realizar pruebas A/B, hay muchas herramientas de pruebas A/B disponibles en línea para que pueda realizar dichos experimentos. Mi primera elección es principalmente porque es gratis y conveniente:

AB SABROSO — Es una herramienta francesa de personalización y pruebas A/B que permite a los usuarios crear y ejecutar experimentos en sus sitios web.

Además, puedes acceder al tutorial “Cómo hacer pruebas A/B” de Google Optimize. Este tutorial proporciona una guía paso a paso para configurar y realizar pruebas A/B.

Otras opciones incluyen:

1. Optimizely: Optimizely es una popular herramienta de pruebas A/B que ofrece una variedad de funciones, como pruebas A/B, personalización y pruebas multiplataforma.
2. VWO: VWO es una herramienta de optimización de conversiones y pruebas A/B que ofrece una variedad de funciones, como pruebas A/B, pruebas multivariadas y mapas de calor.
3. Unbounce: Unbounce es un creador de páginas de destino que también ofrece pruebas A/B y funciones de optimización de conversiones.

Estas herramientas permiten a los usuarios crear experiencias, configurar variaciones y realizar un seguimiento de las métricas, como las tasas de conversión y las métricas de participación. Son una excelente manera para que los gerentes de productos experimenten con las pruebas A/B y aprendan a tomar decisiones basadas en datos para mejorar sus productos.