7 Errores de prueba A/B que debe evitar

Las pruebas A/B son la mejor herramienta para mejorar la tasa de conversión de cualquier sitio (ventas, suscripciones o cualquier otra acción que le interese). Después de crear dos o más versiones de cualquier página o publicaciones en su sitio web, puede saber con datos y sin supuestos que funcionen mejor.

En la forma más simple, las pruebas A/B proponen la división de tráfico aleatorio al sitio en dos grupos, de modo que el 50% de los visitantes ven el diseño A, mientras que el otro 50% ve el diseño B. Al monitorear cómo reacciona los usuarios en cada grupo, Podemos calcular la tasa de conversión de cada grupo y, si hay una diferencia estadísticamente significativa entre los dos, podemos declarar un diseño ganador. Pero mientras la teoría está bien, cuide la práctica. Antes de comenzar a tomar las pruebas A/B de sus páginas, asegúrese de no cometer errores que puedan conducir a resultados ilusorios. Esto podría ser una pérdida de dinero y tiempo que debe evitar a cualquier precio.
Veamos qué errores debe evitar al crear pruebas A/B … # 1 Comparar varios períodos de tiempo puede ser tentador para analizar el comportamiento y la conversión de sus visitantes en cualquiera de sus páginas por un período de tiempo. Luego realice cambios en la web y vuelva a analizar los detalles de comportamiento en su sitio en este contexto, parece fácil concluir que si ha logrado mejores resultados en el primer o segundo período de tiempo es porque la versión probada en el que el período es mejor que el otro.

Bueno, lamento decirte que no es una buena idea. Para empezar, la cantidad y calidad del tráfico que llega a su sitio web puede variar entre días y semanas. La misma página puede convertir en un día o semana 15% y al día siguiente o semana 12%. Este cambio puede deberse a factores que no tienen nada que ver con su sitio (clima económico, estado de ánimo de sus visitantes. Etc.). Por ejemplo, gracias a un tweet que se vuelve viral, aumenta el tráfico a su sitio, pero el tipo de tráfico es menos de calidad y, después de llegar a su sitio, convierte menos. Otro ejemplo: lanzar un nuevo anuncio en Google con una oferta y el porcentaje de visitantes que vienen a su sitio a través del anuncio y luego convertir es muy alto. Por lo tanto, la única forma de considerar todos estos factores es realizar una prueba A/B en la que cada variante se presenta a un número proporcional de visitantes durante el mismo período. Al mostrar aleatoriamente las dos (o más) versiones de los visitantes en la misma semana, existe una probabilidad mucho mayor de que los resultados sean estadísticamente relevantes.
Así que olvide tomar una prueba antes y después, porque definitivamente no sabrá qué tan relevantes son los resultados para decidir qué versión es mejor. La prueba # 2 de la prueba temprano ahora que sabe que necesita hacer pruebas A/B, acaba de instalar pruebas Nelio A/B y se complace en iniciar la primera página de prueba.
Comienza a recopilar resultados y la versión comienza rápidamente a tener más conversiones que la página original. ¿Por qué perder el tiempo? ¿Por qué no hacer un cambio rápido y hacer la nueva variante permanente? Esto aumentará las conversiones más rápido … Las pruebas de volumen A/B se basan en estadísticas y, como tal, es importante tener en cuenta que su tamaño de muestra es importante: debe ser representativo. En otras palabras, debemos asegurarnos de haber obtenido suficientes resultados de nuestra prueba para que la prueba refleje adecuadamente la realidad. Si usa una herramienta especializada para realizar pruebas A/B, como las pruebas Nelio A/B, la herramienta en sí le informará si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Los resultados de una prueba en las pruebas de Nelio A/B, entonces podría pensar que, dado que tiene un sitio web con mucho tráfico, alcanzará rápidamente los resultados de lo que funciona mejor. ¡Duración Cuídate! Hay otro factor a considerar al crear pruebas A/B. No es solo una cuestión de volumen, sino que asegúrese de que sus pruebas tomen lo suficiente para cubrir un ciclo de su negocio. Es decir, si, por ejemplo, el tipo de tráfico que recibe es diferente en los días hábiles y el fin de semana, asegúrese de que una prueba dure el tiempo mínimo para todo tipo de tráfico.
Recomiendo que la computadora CXL explore un poco más la duración y el tamaño que una prueba A/B debería tener para que sus resultados sean estadísticamente significativos. Recuerde: sacar conclusiones de antemano es lo mismo que tomar decisiones por intuición. # 3 La prueba de la prueba demasiado tarde ahora vamos al otro extremo: acabas de lanzar una prueba y obtener diferentes resultados. Como sabes que no puedes sacar conclusiones demasiado pronto, decide esperar hasta obtener datos concluyentes, ¿verdad? Los días pasan y ninguna variante parece claramente mejor que la otra, por lo que es posible que aún tenga que esperar … bueno, ya dije que no se apresura, pero si se quedó tres meses sin resultados concluyentes, es probable que usted ‘ Revma tu tiempo. Y lo desperdicia por la simple razón de que pierde otros tipos de pruebas que probablemente pueden brindarle información mucho más relevante sobre cómo optimizar la conversión. #4 Basado en las pruebas de otros podemos y debemos aprender de los demás, pero me temo que los datos estadísticos de otros no necesariamente se aplican a su sitio. A la acción que funciona mejor es rojo.

La teoría es muy buena, pero la realidad es que no decide que este resultado sea útil sin probarlo primero en su sitio. Los estudios de casos de otras personas no son útiles para tomar decisiones sobre su caso será útil para tener nuevos. Ideas sobre las cosas que podría probar.

# 5 Cambiar una prueba de rodaje puede uno de los errores más graves que puede cometer después de lanzar una prueba AB en su sitio web es detenerlo, hacer algunos cambios y reanudarlo. En el mejor de los casos, corregga un pequeño error de impresión que detecte, pero no cree nuevas variantes y no cambie las que ya se ejecutan. Estos cambios pueden invalidar totalmente los resultados obtenidos. Si se encuentra en una situación en la que desea realizar cambios en una prueba A/B en ejecución, deténgalo y ejecute una nueva prueba. Las dos pruebas separadas le darán resultados válidos. Si lo desea, intente interpretar los resultados de ambos juntos, pero tenga en cuenta que no podrá lograr resultados confiables si realiza alguna prueba A /B. /B. Si intenta analizar demasiados cambios simultáneamente, será particularmente difícil interpretar los resultados de cada prueba. Puede crear dos o más variantes de una página que tenga versiones radicalmente diferentes de ella. Está bien hacer esto y, de hecho, se ha estudiado que los cambios importantes pueden tener un mayor impacto en la conversión. Sin embargo, no intente realizar muchas pruebas simultáneamente. Para cada nueva prueba que cree, se creará una nueva división de tráfico para las diferentes combinaciones posibles de variantes junto con las creadas anteriormente. Y justo cuando llegue a tener más variantes, más se dividirá su tráfico y le costará lograr resultados estadísticamente significativos.
# 7 No conozca el propósito de su prueba y este debería ser el error más importante que debe evitar. El propósito de una prueba A/B es optimizar la conversión. Bien. Desde aquí, aplique el sentido común. Todas las páginas y publicaciones tienen un propósito en su sitio web: informar sobre los productos y servicios que ofrece, darle a conocer, explicar detalles sobre cómo funciona el producto o el servicio, para asegurarse de respetar la ley de protección de datos, etc. Aunque todos son importantes, algunos de ellos son mucho más críticos en el canal de conversión. Por ejemplo, si tiene un comercio electrónico, las páginas más relevantes serán las que muestran todos los productos, aquellos que muestran los detalles de un producto y la página donde se realiza el pago. Entonces, primero, no arruine el análisis de otras páginas y se concentre en su optimización. También piense en los objetivos más importantes en cada uno de ellos:

Deje que el visitante compre ese producto.
Deje que el visitante agregue ese producto a la lista de deseos o en el carrito de compras.
Póngalos mirando otros productos relacionados.
Recomiende la compra de esos productos a terceros.
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Identifique bien sus objetivos y piense en qué mejoras pueden ayudarlo a lograrlos. A partir de ahí, las pruebas que crees tendrán sentido y ayudarán a mejorar tu imagen de Sarah Kilian en Unsplash.