Los trabajos de optimización web no sólo están centrados en el rendimiento técnico de las tecnologías empleadas, o de sus estructuras de cara al posicionamiento orgánico. También engloba los trabajos creativos y técnicos de experimentación para conseguir mejorar los indicadores clave del negocio, es decir, los test ab.
Pero, ¿qué son exactamente estas pruebas?
Contenido
¿Qué es un test a/b?
Cuando hablamos de test ab, y con el permiso de los profesionales de análisis de datos, estamos refiriéndonos a un experimento donde se proponen dos alternativas (a y b) con el fin de seleccionar la mejor de ellas.
Imagina que tienes una ficha de producto que te gustaría mejorar para conseguir más ventas. En este caso se formularíamos una hipótesis, como por ejemplo, aumentar el tamaño de las fotografías en la ficha de producto, ya que pensamos que esto puede mejorar los resultados de la página. Con el experimento (test ab), nuestro objetivo es confirmar que esa hipótesis se cumple, o no.
Como comprenderás, estos trabajos de optimización son fundamentales para conseguir mejorar constantemente los resultados de nuestros proyectos digitales, y si no los realizamos, estaremos perdiendo la oportunidad de hacer crecer nuestro negocio.
Diseño web estratégico
Construir una página web no es una tarea meramente estética. Necesitamos desarrollar una estructura orientada a un objetivo, y debemos optimizarla hasta conseguir que los resultados iniciales mejoren recurrentemente durante un largo período de tiempo.
El mayor problema al que se enfrentan las Pymes y autónomos del sector es formarse un criterio propio y analizar las mejores opciones para que sus objetivos se cumplan. Esto es algo que lleva muchos años de tiempo invertido en aprendizaje, experimentación, y pruebas ab. Lo que a corto plazo puede parecer que no tiene importancia, a largo plazo se revela como una actividad clave del negocio.
Si fuésemos capaces de mejorar sólo un 1% cada día, al final de año seríamos un 37% mejores de lo que éramos al principio. Por esta razón es crucial plantearse hasta qué punto estamos invirtiendo tiempo en mejorar nuestro negocio.
Variables de un test ab
Existen muchas variables sobre las que podemos actuar para mejorar diferentes kpis (indicadores clave) del negocio.
1.- Resolver la intención de búsqueda del visitante con tests a/b
Una buena opción si quieres mejorar el posicionamiento de las URLs que ya tienen cierto tráfico. Se podrían poner en práctica hipótesis relacionadas con la organización del contenido, las imágenes utilizadas, la velocidad de carga de la página, o el copy utilizado.
2.- Aumentar el ROI del tráfico que ya tienes con tests a/b
Con los datos de nuestra cuenta de análisis podemos conocer qué URLs sos susceptibles de ser optimizados con ensayos ab. Estas páginas podremos auditarlas para determinar el retorno de inversión que aportan. Un buen ejemplo sería la clásica página de producto, o de categoría.
3.- Disminuir la tasa de rebote con tests a/b
Una tasa de rebote muy alta puede ser interpretada como un síntoma de que el contenido que se comparte en ella no resuelve la duda del usuario que accedió a la misma. Si este es el caso, podemos configurar eventos dentro de esta página que disminuyan este porcentaje, mejorando así su relevancia para Google, y al fin y al cabo, para los usuarios.
4.- Aumentar el tiempo de permanencia de tu web con tests a/b
El tiempo de permanencia es muy importante para algunos negocios. Tener un layout que permita al usuario navegar horizontalmente entre las diferentes entradas y categorías aumentará el tiempo de permanencia en nuestra web. También sería interesante testear las diferentes visualizaciones de la misma en función de la procedencia de los usuarios para adaptarla adecuadamente a los diferentes tamaños de pantalla que existen.
5.- Conseguir más solicitudes de presupuesto con tests a/b
Podemos experimentar hasta conseguir unos resultados mucho mejores de los que tenemos en los formularios de petición de presupuesto. Su diseño, la cantidad de campos, la fluidez de los mismos, y los botones para enviar los datos son cruciales.
6.- Mejorar el CTR de las llamadas a la acción con tests a/b
Este es un kpi fundamental, y tiene margen de mejora. Se trata del diseño de las llamadas a la acción de la web. La botonería, su ubicación, su disposición en dispositivos móviles, etc. Aumentar el CTR puede flexibilizar mucho más nuestra inversión en publicidad.
7.- Reducir el número de carritos abandonados con tests a/b
Botonería confusa, demasiado pequeña, o con un copy mejorable podrían ser hipótesis válidas que demostrar. Además de esto, podríamos trabajar sobre la dimensión de «repesca». Los anuncios de retarget, su copy y su CTR.
8.- Aumentar el ticket medio del carrito con tests a/b
Las páginas de venta deben vestirse perfectamente para atraer a nuestro avatar ideal. Deben tener claro el objetivo y deben estar diseñadas exclusivamente para alcanzarlo. Si tenemos una tienda online, podemos desarrollar trabajos de optimización web con el fin de mejorar la venta cruzada o los up sells, de esta manera seremos capaces de aumentar nuestro ticket medio.
Errores de los tests a/b
Antes de ponerte a realizar test ab debes tener cuidado para no caer en los siguientes errores:
1.- Cambios durante el transcurso de los experimentos
Uno de los controles más habituales en realizar cambios en alguna de las muestras cuando el experimento ya ha comenzado. Si tenemos una versión (control) y una variable modificada de esa versión, realizar un cambio en cualquiera de las dos nos creará confusión a la hora de interpretar los datos, ya que no sabremos a qué se están atribuyendo los resultados.
2.- Experimentar en diferentes líneas temporales (no estoy hablando de Los Vengadores, ni de Thanos)
Otro de los errores más comunes es realizar estos experimentos en líneas temporales continuas, en vez de hacerlo al mismo tiempo. Esto quiere decir que si quiero probar una hipótesis que pretende mejorar el número de usuarios registrados en un gimnasio, no debo probar una versión, y después la otra. Debo hacerlo a la vez para que no influya en los resultados variables que escapan a nuestro control, como por ejemplo, festivos, altas estacionales, o incluso el tiempo.
3.- Más de una hipótesis al mismo tiempo para pruebas ab
Siguiendo en la línea de errores comunes, podemos hablar de casos en los que se prueba al mismo tiempo distintas variables. Un ejemplo sería realizar varios cambios en una página de venta y luego ser incapaces de interpretar los datos al no saber qué cambio fué el que produjo la mejora. Si quisieramos realizar varios cambios para probarlos simultáneamente todos, tendríamos que realizar un test multivariante, para los cuales necesitaremos mucho más tráfico.
4.- No alcanzar el 95% de significancia estadística
Otro error es el de sacar conclusiones sobre un experimento antes de alcanzar el 94% de significancia estadística. Generalmente este hito se alcanza con mayor facilidad cuando los cambios producidos por la hipótesis son mas grandes. Si un experimento arroja un incremento del CTR del 60%, ese resultado necesitará de menos tiempo de experimentación que uno que aporte un resultado más estrecho, como por ejemplo de un 3 o 4%.
5.- Empezar a realizar test ab que requieren demasiado tiempo para confirmar resultados
Poner en marcha experimentos que necesitan demasiado tiempo para alcanzar el 95% de significancia estadística. Estos test ab no son recomendables ya que son poco rentables por el tiempo que conlleva confirmar la hipótesis.
6.- No valorar la optimización de Kpis intermedios.
No prestar atención a la mejora de kpis secundarios. Esto quiere decir que es posible que no seamos capaces de mejorar directamente un indicador clave del negocio sin antes mejorar otros indicadores bajo los que se sostiene el principal.
Como realizar tests a/b en WordPress
Si tu página web se ha realizado con WordPress, existen varios plugins que pueden permitirte realizar estos experimentos sin necesidad de recurrir a Google Optimize. Si no sabes qué es Google Optimize puedes echar un ojo haciendo clic en el enlace. Aprovecho para recordarte que si no sabes cómo hacer esto, como diseñador freelance yo puedo ayudarte.
Algunos plugins utilizados para desarrollar test ab en WordPress son los siguientes:
Nelio AB testing
Split Hero
Thrive Headline Optimizer
Los tres dan buenos resultados, con acceso a opciones gratuitas, y extension de funcionalidades (test multivariante) de pago.
Test multivariante
Bien, ¿qué ocurre so quiero probar más de una hipótesis en el mismo experimento?. En este caso podrías realizar una test multivariante, que no es otra cosa que probar varias variantes al mismo tiempo en la misma página.
Te preguntarás cómo no te he hablado de esto antes, y la respuesta es sencilla: Para realizar este tipo de tests el tráfico que debe recibir la página a probar debe ser bastante grande, ya que se crea un página web para cada variación, y el tráfico se divide entre las mismas. Así que para que puedas conocer la hipótesis ganadora debes conseguir que muchas personas accedan a esa URL, y no todos los proyectos tienen esa cantidad de tráfico.
Conclusiones sobre los test AB
Como imaginarás, cualquier negocio es susceptible de ser mejorado. Sobretodo aquellos que son más novedosos. Siempre hago una analogía bastante simple: Es mucho más fácil perder 10 kg de grasa cuando pesas 120kg que cuando pesas 80kg.
Si quieres mejorar los resultados de tu proyecto digital debes plantearte incluir una rutina de experimentos recurrentes que te permita probar hipótesis y encontrar oportunidades de mejora. Desde la aplicación de experimentos hasta la mejora gráfica del proyecto.
Si no tienes apenas tiempo para el desarrollo de estas tareas me gustaría que contactases conmigo y valoraremos la posibilidad de realizarlas yo por ti. ¡Ya me dirás!.
¡¡Un saludo!!