Cómo hacer la prueba A/B: la guía completa desde el principio hasta el final

Probablemente ya sepa que la mejor técnica de optimización de conversión en un sitio web es crear pruebas A/B. Pero cuando piensa en crear pruebas A/B en su sitio, aparecen muchas preguntas: ¿Qué páginas debo probar? ¿Qué tipo de pruebas A/B debo crear? ¿Cómo los creo? ¿Cuándo debería terminar una prueba A/B? Y, una vez que termina una prueba A/B, ¿qué debo hacer? Esta publicación está diseñada como una guía para ayudarlo a crear pruebas A/B de manera sistemática, responder todas las preguntas anteriores y asegúrese de obtener lo mejor en su sitio.
contenido
¿Qué es una prueba A/B?
Los beneficios de las pruebas A/B
Antes de crear una prueba A/B
Definir objetivos, KPI y valores de conversión de objetivos para su sitio web
Recopile información y analice si logra sus objetivos
Generar hipótesis para mejorar
Ordene la lista de elementos que se mejoran por el mayor impacto y el costo más bajo
Cómo crear una prueba A/B
Durante una prueba A/B
Al final de una prueba A/B
¿Qué es una prueba A/B A/B son pruebas de diseño que nos permiten hacer variaciones en la misma página para comparar el comportamiento de los usuarios en diferentes opciones y evaluar cuáles de los mejores resultados?

Cómo funciona la prueba A/B.
Después de analizar los datos, puede concluir qué versión responde mejor y cuándo los resultados son más positivos. Por ejemplo, hace unos años, Obama, para obtener ingresos para su campaña, realizó una prueba con diferentes variantes de su página de destino web, combinando diferentes imágenes y botones.

Prueba que se ejecutó en el sitio de Obama (Fuente: Blog Optimizely). Y el resultado fue que con la versión ganadora logró aumentar los ingresos con un total de $ 60 millones en comparación con la versión original. No está mal en absoluto, ¿verdad? La versión ganadora de la prueba A/B en la campaña de Obama.

Al realizar una prueba A/B, los elementos probados en su sitio no solo deben ser páginas, sino también menús, widgets, temas, plantillas, etc. Normalmente, llamamos a la “versión original”, “versión de control” o “variante A” a la versión que existía antes de ejecutar una prueba y “variaciones”, “variantes” o “alternativas b, c y así sucesivamente” las que no son la versión original. Las diferencias entre las diferentes variaciones pueden variar de cambios muy sutiles a la versión original hasta variaciones con cambios radicales.
Además, se crean pruebas A/B para analizar el comportamiento del usuario para lograr un objetivo predefinido. Ya he visto en el ejemplo anterior que el objetivo era obtener más ingresos para una campaña política, pero también puede obtener más suscriptores a un boletín, más respuestas a un formulario, varias ventas de un producto, etc. Los beneficios de las pruebas A/B creen que los beneficios de la prueba A/B son claros del ejemplo anterior. Las pruebas A/B le permiten aumentar sus ingresos de manera probada, basada en datos reales sobre el comportamiento de nuestros visitantes. Pero no se trata solo de ingresos, las pruebas A/B nos permiten:
Mejorar la experiencia del usuario. La prueba A/B nos permite comparar las diferentes preferencias y gustos de nuestros visitantes. Con cada prueba que realizamos, mejoraremos los aspectos de nuestro sitio que sabemos que tienen más éxito y, por el contrario, no haremos cambios de diseño que puedan tener un impacto negativo en nuestros usuarios. Repita la tasa de rechazo y reduzca el roce del usuario . La prueba A/B ayuda a mejorar los clics en nuestros productos, artículos y anuncios. Identifique lo que funciona mejor y qué ignoran nuestros visitantes.
Mejorar la tasa de conversión. Cuando hablamos de conversión, no solo estamos hablando de mejorar los ingresos, sino que los usuarios toman cualquier acción deseada, como consultar los detalles de un producto o inscribirse en nuestro boletín.
Mejorar nuestro análisis. Google Analytics nos brinda mucha información sobre lo que está sucediendo en nuestro sitio, pero una prueba A/B, de una manera muy simple, nos dice si una alternativa es mejor que otra.
Prueba todo en nuestro sitio. Uno de los grandes beneficios de las pruebas A/B es que le permite probar cualquier diseño y elemento de contenido. No solo una imagen y un botón, también puede probar estilos de fuentes, puede cambiar los menús, los formularios o cualquier widget que tenga o incluso probar diferentes temas de WordPress y ver cuál funciona mejor. La prueba A/B es la única herramienta que le permite realizar este tipo de prueba.
Reducir el riesgo.Y lo mejor de todo es que usted sabe, con datos reales y probados, que los cambios que realiza en su sitio, después de realizar una prueba A/B, son mucho más confiables que la opinión de nadie.Precisamente las opiniones de sus propios usuarios serán las que decidirán los cambios que debe hacer para mejorar su sitio. Antes de crear una prueba A/B si desea optimizar los resultados de su prueba A/B en el sitio en su web, Primero debe realizar las siguientes tareas.Le ayudarán a identificar los datos sobre los que debe actuar y qué pruebas A/B debe crear.
Defina los objetivos, los KPI y los valores de conversión de objetivos para su sitio web primero, identifique lo que desea obtener con su sitio web, cuáles son sus objetivos de conversión, KPI y valores de conversión para su sitio web, por ejemplo, si tiene un restaurante, uno, uno, uno, uno de los objetivos de su sitio pueden ser aumentar las reservas en línea. En este caso, un KPI será el número de reservas realizadas a través del formulario de contacto de su sitio, y el valor de conversión de destino se puede recibir, por ejemplo, 100 formularios de reserva en línea. Veamos otro ejemplo: vendemos suscripciones de WordPress y una de ellas es la prueba Nelio A/B. Una forma de promocionarlo es publicar las publicaciones de blog como la que lee ahora, en la que tratamos de ayudar a los lectores a aprender más sobre las pruebas A/B. En este caso, uno de los objetivos de conversión del blog es determinar el lector para visitar los planes y precios de la página de pruebas Nelio A/B. KPI es el número de visitas en esa página, y nuestro valor dirigido es obtener 2,000 visitas por mes.
Es decir, antes de cualquier tipo de análisis, identifique el embudo de conversión de sus visitantes: los pasos a través de los cuales las diferentes páginas que visitan desde el momento en que llegan a su sitio y hasta que se conviertan (es decir, realizan esas acciones que satisfarán los objetivos). por su sitio). Recopile información y analice si logra sus objetivos en su canal de conversión, objetivos, KPI y valores, analice las herramientas que tiene actualmente y la diferencia en términos de valores de destino que ha establecido. Recuerde que necesitamos datos sobre la base de los cuales podemos actuar. Para hacer esto, comience realizando un análisis heurístico, es decir, evalúe cada página del canal de conversión de acuerdo con el siguiente conjunto de criterios y evalúe si puede mejorar los resultados: ¿cumplir con la página web las expectativas de los usuarios en términos de contenido y diseño? ¿Cómo podemos mejorarlo?
¿El contenido y las ofertas en esta página son lo más claros posible? ¿Podemos hacerlo más claro o más simple?
¿Qué causa la duda en esta página o el proceso lo hace difícil? ¿Podemos simplificarlo?
¿Qué hay en la página que no ayuda al usuario a actuar?
Y finalmente, ¿podemos aumentar la motivación de los usuarios?
Google Analytics es una buena herramienta que proporciona mucha de la información que necesita para responder las preguntas anteriores. Por ejemplo, puede ver el tiempo promedio en cada página, la tasa de rechazo, donde los usuarios hacen clic, etc. Otras herramientas que son muy útiles en esta fase son mapas térmicos, mapas de clics y mapas de desfile. Proporcionan información adicional sobre lo que atrae la atención del usuario en cada página, así como lo que ignora. En resumen, le ayuda a comprender mejor el comportamiento del usuario. Por ejemplo, con Google Analytics vi que casi la mitad de los visitantes de la página de pruebas Nelio A/B han visitado nuestra página de precios, lo cual no está mal. Pero el mapa del desfile nos ayudó a identificar que la mayoría de nuestros visitantes no han excedido la primera parte de la página de destino para obtener más información sobre nuestro producto. Aquí pudimos encontrar un área potencial de mejora.
Captura de pantalla del mapa de la página de prueba Nelio A/B. Después de este análisis, obtiene una lista detallada de todos los aspectos que cree que puede mejorar en su sitio en el ejemplo anterior, hemos llegado a la conclusión de que deberíamos mejorar la página de pruebas de Nelio A/B para tratar de convencer. visitantes para correr hacia abajo.
Genere hipótesis para una mejora adicional, para cada uno de los problemas identificados, genere una hipótesis de mejora.Por ejemplo, si en el punto anterior identificamos que teníamos el problema para que nuestros visitantes permanecieran en el primer pliegue de la página de pruebas Nelio A/B, tal vez si cambiamos el tamaño del primer pliegue y hacemos el título y el texto más Atractivos, se alentará a nuestros visitantes a mirar el resto de la página. A la izquierda vemos la versión original de la página, y a la derecha nuestra propuesta para mejorar.Al final, recibirá una lista de problemas con sus hipótesis de mejora.
Ordene la lista de elementos que se mejoran por el mayor impacto y el costo más bajo al crear pruebas A/B en su sitio, no puede probarlos todos al mismo tiempo que los resultados obtenidos serían mixtos y sería difícil sacar conclusiones de confianza. . Por esta razón, la siguiente tarea a realizar es priorizar la lista obtenida en el punto anterior de manera pragmática: qué mejoras pueden tener más impacto y cuáles pueden ser más fáciles de cambiar. Las mejoras que tendrán el mayor impacto suelen ser las que aparecen en las páginas más visitadas y, especialmente, en las páginas de precios. Con respecto al costo de los cambios, dependerá de las suposiciones que ha hecho en el punto anterior: no es lo mismo cambiar el título o un color, por ejemplo, crear nuevos videos multimedia, etc. Aunque idealmente debe terminar probando todos los elementos para mejorar, mi recomendación es comenzar con aquellos que pueden generar mejores resultados. Y eso es todo. Después de todos estos pasos, puede iniciar la prueba A/B del primer artículo en la lista ordenada. Cómo crear una prueba A/B Si ha llegado hasta ahora, ya ha realizado el trabajo más difícil. Crear pruebas A/B es muy fácil si usa la herramienta adecuada. Para hacer esto, recomiendo leer nuestro artículo sobre diferentes complementos de prueba A/B para WordPress. Todos son ventajas si usa un complemento de WordPress, como las pruebas Nelio A/B, para crear pruebas A/B: puede crear pruebas para cualquier elemento de su sitio web.
El cuadro de diálogo de selección de nuevo pruebas en las pruebas Nelio A/B.

Defina las variantes utilizando los mismos editores de WordPress predefinidos, sin tener que usar ninguna herramienta externa. Le permite definir una amplia variedad de objetivos y acciones de conversión.

E incluso le permite segmentar qué visitantes desea participar en una prueba.
En unos minutos, podrá crear una prueba para validar su hipótesis.


Página para crear una prueba A/B con pruebas Nelio A/B.
Durante una prueba A/B, una vez creó la prueba, con una buena herramienta de prueba A/B, solo indique que la prueba A/B debería comenzar.Dividirá a sus visitantes en tantos grupos como lo haya hecho y cada visitante siempre verá la misma opción.Además, será responsable de recopilar datos de conversión, por lo que puede saber en cualquier momento en qué estado es la prueba.
Los resultados de la prueba A/B comparan los cambios en la página de pruebas Nelio A/B.

La página resultante de una herramienta de prueba A/B debe proporcionar información sobre su condición (si ya hay suficientes visitas para determinar un ganador) y diferentes gráficos sobre las tasas de conversión de la versión original y las variantes que creó. ¿Cuánto tiempo debe funcionar una prueba A/B? Depende de su complejidad (cuantas más variantes, más complejas) y el número de visitantes que observan la prueba (más visitantes, más rápido obtendrán datos confiables). Si apaga una prueba demasiado temprano, es posible que no obtenga un resultado significativo, mientras que mantener una prueba durante demasiado tiempo puede hacer que pierda conversiones y ventas debido a una variante de prueba de rendimiento débil, además de perder la oportunidad de crear nuevas pruebas Eso puede obtener mejores resultados. Nuestras pruebas generalmente toman entre dos y cuatro semanas, pero si tiene un sitio de tráfico mucho más, puede obtener excelentes resultados. Al final de una prueba A/B, una prueba se puede completar por varias razones: hay una variante ganadora y los resultados son estadísticamente significativos, la versión original está ganando y los resultados también son estadísticamente significativos o simplemente deciden decidir terminar con Pruebe porque ya se ha ejecutado durante demasiado tiempo sin obtener resultados que indican un ganador claro. Si hay una variante ganadora, ¡saludos! Ahora solo tiene que decirle a la herramienta de prueba A/B que aplique la versión ganadora como la versión final y la única que todos sus visitantes deberían ver a partir de ahora.
Botón para aplicar un ganador en las pruebas Nelio A/B. Pero puede suceder que los resultados obtenidos no sean los esperados.En este caso, la prueba lo ayudó a comprender que su hipótesis era incorrecta.La prueba A/B nos ayuda a validar nuestras expectativas y nos guió a la mejor solución posible.Optimizar la conversión a nuestro sitio es un proceso recurrente de análisis de datos, creando hipótesis de mejora, creando pruebas y sacando conclusiones sobre los resultados obtenidos.Le recomiendo que eche un vistazo a las diferentes pruebas que creamos en nuestro sitio web y los resultados que obtenemos.Estoy seguro de que lo ayudarán a comprender rápidamente cuál es el proceso de optimizar la conversión de un sitio web es rápidamente.Imagen presentada por Bannon Morrissy en Unsplash.