Hola, me llamo Santi.
Realizo tests a/b recurrentes para mejorar el rendimiento de proyectos digitales.
¿Un ejemplo?
Imaginemos el siguiente supuesto: Una empresa que factura 100.000€ al año podría aumentar su facturación en 12.000€ consiguiendo que su porcentaje de conversión mejore del 1% al 1,12%.
El secreto para alcanzar estos resultados se basa en el trabajo de diseño, análisis y experimentación. Cuantos más experimentos se realicen, más oportunidades de mejora se encontrarán. Estos cambios pueden suponer una diferencia muy grande en el rendimiento de un proyecto a lo largo del tiempo.
Echa un ojo a los siguientes casos prácticos
¿Te interesaría conseguir algo parecido?
El proceso de trabajo para este servicio consta de tres partes bien diferenciadas
¿Qué es lo que funciona?
Lo proyectos online que mejor funcionan han integrado sus rutinas de experimentación como una actividad clave en su negocio. Podemos trabajar sobre numerosos apartados del proyecto digital, a continuación muestro algunos de ellos.
Indicadores clave de mejora (KPIs)
El rendimiento del proyecto debe ser medible, cuantificable y relevante, por esta razón trabajo experimentando con creatividades que permitan mejorar KPIS como los siguientes
IMÁGENES
Igual o más importantes que el texto
BOTONES
Son determinantes, hay que jugar con la forma, el color, y el mensaje
LLAMADA A LA ACCIÓN
Su localización puede afectar a la tasa de conversión
ESTRUCTURA DE PÁGINA
Hay que buscar la mejor opción en las diferentes páginas
FORMULARIOS
Optimizaremos la cantidad de campos, el texto, y su ubicación
PRECIOS
Hay que determinar que estrategia funciona mejor
NAVEGACIÓN
Qué flujos de comportamiento siguen tus clientes para mejorarlos
OFERTAS
Determinar en qué partes podemos incluir venta cruzada o upsell
Mis herramientas de trabajo
Experimentos con rigor científico.
No se trata de cambiar mil cosas al azar. El objetivo es ser capaces de monitorizar cada variable modificada, y atribuirle un resultado lo más objetivo posible.
Todos los experimentos e hipótesis que se llevan a cabo se miden y se realizan bajo principios objetivos basados en el método científico.
Efecto mínimo detectable
El efecto mínimo detectable (EMD) nos ayuda a determinar qué experimentos creativos debemos priorizar por su rentabilidad, es decir, por el tiempo que nos costará probar la hipótesis en base a su significancia estadística y el tamaño de la muestra necesario para conseguirlo.
Tamaño de la muestra
Como mencionaba en el apartado anterior, un coste importante en cada experimento es el tiempo que se tarda en alcanzar un resultado estadísticamente significativo.
Este tiempo viene determinado por la cantidad de usuarios que utilizaremos, y lo que nos costará alcanzar esa cifra, ya que una URL sin muchas visitas, y sin presupuesto para realizar publicidad, alargará el experimento demasiado, y por tanto, dejará de ser rentable.
Significancia estadística
La significancia estadística nos ayuda a determinar la probabilidad de que nuestro experimento arroje resultados fiables, con la menor influencia posible de otras variables.