Si, como ya mencionábamos en un post anterior, queremos ir en busca de la eficiencia en nuestro sitio web y alcanzar los objetivos marcados, una de las cuestiones a las que deberemos responder es cómo interactúan los usuarios con nuestro sitio web. Para ello tenemos a nuestra disposición una buenísima herramienta que nos servirá para responder a esa cuestión y para optimizar nuestro sitio web de cara a mejorar la conversión, los test A/B, también llamados A/B testing.
Pero, ¿qué es un test A/B?
Explicado de la forma más sencilla posible y referido a un sitio web, un test A/B es una prueba por la cual podremos determinar de una forma empírica -basada en datos y no en suposiciones o corazonadas- cuál de las dos, o más, opciones de una misma página que les presentemos a los usuarios dentro un sitio web, es la que mejor comportamiento tiene de cara a conseguir una mayor y mejor conversión de nuestros objetivos.
Para llevar a cabo un test A/B se utiliza una herramienta que, durante un periodo de tiempo que nosotros definiremos en función de varios parámetros, mostrará de forma totalmente aleatoria a los diferentes usuarios que accedan a nuestro sitio web una versión u otra de la página objeto de análisis. Bien puede ser esta página la home o página principal, una página de contenido, el carrito de la compra o la que consideremos oportuno, pero siempre alguna muy directamente relacionada con el camino o proceso por el que tengan que transitar nuestros usuarios hasta realizar una conversión.
Es decir, no sólo analizar la página de la conversión final, sino también aquellas páginas previas a llegar a esta última página con el objeto de tratar de hacer que se pierda el menor número de usuarios por el camino. Comenzando online casino australia en la mayoría de las ocasiones por aquellas en las que, al realizar la analítica web, hemos detectado una gran fuga de usuarios.
Al final del periodo, la herramienta, en función del algoritmo que utilice, habrá mostrado de forma aleatoria las diferentes versiones de la página a un número similar de usuarios y determinará si ha habido una versión vencedora y el margen por el que ha ganado.
En lo que se refiere a realizar un test, uno de los errores de concepto más comunes con los que nos solemos encontrar es que, cuando a un cliente le proponemos realizar un test A/B nos dice, más o menos, “eso ya lo hemos hecho, primero pusimos el botón aquí, luego lo pusimos más arriba y fue peor/mejor”. Eso no es un test A/B, eso es probar primero una cosa y luego otra. Haciéndolo así, se compara el comportamiento de los usuarios en periodos de tiempo diferentes, con lo que puede suceder que el tipo de usuario que accede o sus intereses han cambiado, lo que puede conducir a resultados erróneos.
Uno de los más populares libros sobre test A/B comprado por uno de nuestros compañeros en EEUU recién salido del horno allá por el 2008, como atestigua la pegatina del libro :-)
De acuerdo, ¿Y cómo se hace todo esto?
Dejaremos para un post posterior una, también lo más sencilla posible, explicación de cómo se debe llevar a cabo un proceso de A/B testing. Tan sólo adelantar que, lo más importante además del cómo, su metodología, es para qué hacer un test A/B.
Como dice la frase que se repite en este mundillo como un mantra, “Haciendo test unas veces se gana, y otras se aprende.”
Por ejemplo, un sitio web en el que hicimos un test A/B es el de Dendaplastic
