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Sebastián Pendino

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Cómo hacer un test A/B en 6 pasos

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Autor: Sebastián Pendino 
Categoría: Analítica web
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Hacer un test A/B requiere cierta planificación anterior. Es por este motivo que resulta importante seguir una checklist de 6 pasos para hacer un test A/B y así asegurarnos resultados fiables.

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En un artículo anterior hablamos sobre qué es un test A/B, consejos a tener en cuenta y características. Sin embargo, en este post veremos los pasos necesarios para realizarlos.

Para llevar a la práctica un test A/B recomiendo leer: cómo hacer un test A/B con Google Analytics.

Navegación rápida:

  • #1 Definir objetivos
  • #2 Definir qué cambios realizar
  • #3 Crear el test A/B
  • Herramientas para hacer un Test A/B
  • #4 Esperar (cantidad de usuarios)
  • #5 Elegir la versión ganadora
  • #6 Medir y ajustar

#1 Definir objetivos

En la planificación inicial debemos definir claramente y desde el principio los objetivos del test A/B que vamos a realizar.

Algunos ejemplos de objetivos de un test A/B:

– Mejorar KPIs:

  • Tiempo de permanencia
  • Cantidad de páginas vistas
  • Tasa de rebote
  • Tasa de abandono del carrito de compra
  • Ticket medio de compra

– Aumentar conversiones:

  • Ventas (compras)
  • Consultas / Contacto
  • Suscripción newsletter
  • Descarga app / PDF
  • Inscripción a un evento

#2 Definir qué cambios realizar

Algunos ejemplos de cambios en un sitio web que podemos querer analizar con un test A/B:

  • Contenido: copy, títulos/encabezados, colores, fuente, imágenes, videos, etc. Diseño web, plantillas, hojas de estilo CSS. Precios y promociones en eCommerce.
  • Call-to-actions: botones, texto, tamaño del botón y fuente. Colores, tipografía y espaciado. Etc.
  • Formularios: cantidad de campos, campos requeridos, datos solicitados. One-page checkout o multi-page checkout.
  • Usabilidad web: above the fold, embudo de conversión, buyer jorney, landing page, página de agradecimiento, menú, barra lateral, pie de página.

#3 Crear el test A/B

Existen muchas herramientas para crear test A/B. La mayoría son de pago con la excepción de Google Analytics.

  • Las herramientas premium resuelven los problemas de implementación técnica de forma sencilla, me refiero a crear la versión B del test, redirigir el tráfico, mostrar cada versión de forma equitativa, duración, cantidad de visitantes únicos, etc.
  • Los “Experimentos” de Google Analytics son gratuitos pero requieren un poco más de conocimiento técnico para implementarlos en el sitio web.

Herramientas para hacer un Test A/B

  • Nelio AB Testing (Plugin para WordPress)
  • Test A/B con Google Analytics
  • Optimizely.com
  • Otras

Herramientas para calcular el tamaño de la muestra:

También al crear un test A/B deberemos determinar el tamaño de la muestra.

  • A/B Test Sample Size Calculator (Optimizer)
  • Sample Size Calculator (The Survey System)
  • AB Testguide
  • Sample Size Calculator (Evan’s Awesome A/B Tools)

Ver también: ¿Qué hacer si aún no contamos con muchas visitas?

#4 Esperar (cantidad de usuarios)

No se trata de cuánto tiempo debe durar un test A/B sino de cuántos usuarios “entran” al test.

Debemos esperar hasta alcanzar una cantidad suficiente de usuarios (visitas a la web) para que la muestra sea efectivamente representativa. Una vez alcanzado un número significativo podremos detener el test A/B  con seguridad que los resultados representan el comportamiento promedio del usuario.

#5 Elegir la versión ganadora

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Fuente: optimizely.com

Al detener el test A/B sabremos cuál de las dos versiones es la ganadora. Según la herramienta de test A/B que utilicemos obtendremos resultados similares que nos arrojarán información similar a esta:

Otras herramientas para elegir la versión ganadora:

  • Split Test Calculator
  • GetDataDriven.com

#6 Medir y ajustar

Como siempre, debemos pasar todas nuestras “decisiones web” por el tamiz de Google Analytics. Debemos comprender qué hay detrás de la versión ganadora del test y no quedarnos simplemente con el resultado final. Si logramos entender por qué una versión funciona mejor que la otra podremos analizar una nueva versión C contra la ganadora y tal vez obtener mejores conversiones.

Y esos son todos los pasos.

Siguiendo estos pasos no nos dejaremos de lado ninguno de los pasos de un test A/B que lo hacen realmente confiable a la hora de la toma de decisiones.

Otros artículos relacionados:

  • Qué es un test A/B, consejos y buenas prácticas
  • Cómo hacer un test A/B con Google Analytics
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Sebastián Pendino

Consultor de marketing digital y negocios online. Formador y mentor de emprendedores. Speaker en conferencias y eventos. Presentador del podcast "Hablando de Emprender" y autor del libro "Crea, Atrae y Monetiza". +info

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