Pruebas A/B

Para ello, divida el público de su sitio web en dos grupos iguales: uno ve la versión A y el otro ve la versión B.

Una vez finalizado el experimento, analice qué página generó más acciones deseadas, como registros, compras, visitas a la página, etc., y utilice esa versión en el futuro.

Las pruebas A/B ayudan a aumentar la tasa de conversión de su sitio web al revelar cómo los cambios en el contenido, la estructura y el diseño influyen en el comportamiento del usuario. También le permite comprobar cómo influyen sus hipótesis en parámetros como el valor total del pedido, el tiempo empleado en páginas o secciones específicas, etc.

Además, las pruebas A/B pueden ayudar a resolver los debates internos y las incertidumbres sobre las decisiones de diseño e interfaz al proporcionar información clara y basada en datos sobre lo que realmente funciona. Con esta información, puede optimizar su sitio web para garantizar que sea lo más fácil e intuitivo posible para los usuarios completar sus objetivos.

Para mejorar el rendimiento de su sitio web, empiece por probar hipótesis relacionadas con elementos que afectan directamente a las conversiones, como el mensaje principal de la sección principal, los botones CTA (llamada a la acción), los formularios y las imágenes.

Antes de lanzar una prueba, tómese un momento para considerar si es realmente necesaria en este momento y si dispone de las condiciones adecuadas para llevarla a cabo con eficacia.

Para obtener resultados fiables, necesitará una cantidad suficiente de tráfico, conversiones constantes (como registros, consultas o compras) y un sistema de análisis web correctamente configurado.

Si le falta alguno de estos elementos, es mejor que no lo haga; de lo contrario, es probable que la prueba ofrezca resultados engañosos. Pero si todo está en su sitio, puede empezar.

Antes de iniciar las pruebas, identifique y formule claramente la hipótesis específica que pretende validar. Una definición precisa de la hipótesis es fundamental para generar ideas significativas y procesables.

Su hipótesis debe basarse en datos y no en suposiciones. Básela en métricas cuantitativas y observaciones cualitativas del comportamiento de los usuarios en su sitio web.

Lo ideal es que su hipótesis se base en las conclusiones y resultados de una investigación exhaustiva.

• Hable con sus usuarios o clientes para descubrir qué es lo que más valoran de su producto o servicio y qué problemas les ayuda a resolver.
• Analice las solicitudes de asistencia y los tickets para identificar los puntos débiles más comunes. Revise los análisis de su sitio web para detectar problemas como tasas de rebote elevadas o tasas de conversión inusualmente bajas en secciones específicas.
• Utilice mapas de calor y herramientas de grabación de sesiones como Microsoft Clarity o Hotjar:le mostrarán exactamente cómo interactúan los visitantes con su sitio web y le ayudarán a descubrir bloqueos o puntos débiles en el recorrido del usuario.

Por ejemplo, según los análisis de su sitio web, los visitantes rara vez hacen clic en el botón "Comprar ahora". Tal vez sea demasiado pequeño, se confunda con el fondo o esté situado demasiado abajo en la página para que se note fácilmente.

Puede que tenga varias ideas para probar, pero es mejor centrarse en una sola hipótesis por experimento. Por ejemplo, cuando pruebes el botón, haz pruebas separadas para el tamaño y el color. Si pruebas varios cambios a la vez, no sabrás cuál ha marcado realmente la diferencia.

Una vez elegida la hipótesis a probar, defina los criterios para evaluar su éxito o fracaso.

Estos criterios podrían incluir: Tasa de rebote (el porcentaje de visitantes que abandonan inmediatamente después de aterrizar), tiempo total de permanencia en el sitio web, número de clientes potenciales o inscritos, número de compras, valor medio del pedido y otras métricas relevantes.

Al elegir las métricas, céntrate siempre en el problema central que pretendes resolver.

Por ejemplo, si vendes un curso online de fitness y bienestar y quieres impulsar las ventas de un programa específico resaltando su sección en la página con un color diferente, entonces tu métrica principal deben ser las ventas de ese programa en concreto.

No importa cuánto tiempo permanecieron los visitantes en la página, cuántas consultas se enviaron, cuántos otros programas se compraron, o los ingresos globales - el enfoque debe ser únicamente en el aumento de las ventas de la oferta destacada.

Después de elegir las métricas, asegúrese de que ha conectado y configurado correctamente un servicio de análisis web para realizar un seguimiento de todos los datos relevantes con precisión.

Elija un único elemento para probar que apoye directamente su hipótesis. Por ejemplo, si crees que un botón rojo atraerá más atención y aumentará las inscripciones, entonces solo debes probar el color del botón, y no su tamaño o fuente al mismo tiempo.

Después de elegir el elemento, cree un duplicado de su página con el cambio implementado. Una vez más, tenga en cuenta la regla general: Una hipótesis, un cambio por prueba.

Calcule de antemano cuántos visitantes necesitará para que sus resultados sean estadísticamente significativos: esto ayuda a evitar confundir fluctuaciones aleatorias con resultados significativos que no se pueden replicar o en los que no se puede confiar.

Normalmente, cuanto mayor sea el efecto esperado (por ejemplo, un aumento en el porcentaje de conversiones), menos personas necesitará para determinar si es eficaz.

No es necesario que lo calcule manualmente: existen herramientas para ello, como la calculadora de tamaño de muestra de Evan Miller.