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.
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..
#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
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:
#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.