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A/B Testing: qué es y cómo ayuda a mejorar la conversión

El A/B testing es una buenísima oportunidad para optimizar un sitio web y mejorar la efectividad de la estrategia de marketing. Hoy hablamos de esta técnica CRO que nos ayuda a mejorar la experiencia de usuario y la conversión web.

¿Qué es el A/B testing?

El A/B testing es un método que consiste en comparar dos o más versiones de una misma página web con el fin de comprobar cuál tiene mejor rendimiento. Se hace en base a unas KPis previamente establecidas, y por tanto determina cuál de esas versiones es la más eficiente. 

Una vez mostradas las diferentes variantes a cada usuario, la herramienta que utilicemos para generar el experimento recogerá los datos que pueden ayudarnos a encontrar una variante ganadora en función de la probabilidad de obtener el mejor resultado

En otras palabras, el test A/B consiste en crear dos versiones de un mismo elemento y medir cuál funciona mejor.

¿Por qué hacer pruebas A/B?

Reducción de la tasa de rebote

Una de las métricas más importantes para saber el rendimiento de su sitio web es su tasa de rebote. Puede haber muchas razones detrás de una tasa de rebote alta, pero las pruebas A/B pueden ayudar a mejorar la experiencia de los usuarios en su sitio web y por tanto hacer que pasen más tiempo en la página.

Mejora de usabilidad e incremento de la tasa de conversión

Muchas veces los usuarios llegan a un sitio web, pero no encuentran lo que buscan. No poder lograr sus objetivos conduce a una mala experiencia de usuario que repercute en las tasas de conversión.

Con la ayuda de herramientas de recopilación de datos como Google Analytics o mapas de calor podemos extraer los puntos a mejorar.

Mejorar el ROI

Pequeños cambios en el sitio web pueden generar un aumento importante del volumen de conversiones. Por tanto, pueden ayudar a optimizar los objetivos de negocio generando un incremento del ROI.

¿Cómo realizar un A/B testing?

Detectar y analizar los datos que queremos mejorar

A través de las herramientas de análisis de las que disponemos podemos detectar puntos a mejorar en nuestros procesos. Dependiendo del sitio web podemos fijarnos en métricas de navegación, conversiones, descargas, etc. Igualmente se puede hacer un análisis basado en la navegación del usuario a través de mapas de calor o grabación de sesiones para ver qué les frena en determinados procesos.

Generar hipótesis fiables

Para definir una buena hipótesis es importante que respondamos a una serie de preguntas:

  • ¿Cuál es el problema que hemos detectado?
  • ¿Cuál es la solución?
  • ¿Cuál es el resultado que esperamos?

Elementos a testar en una prueba A/B:

  • CTA: es uno de los elementos más importantes. Podemos testar el color, el mensaje, ubicación y puede impactar en gran medida a la tasa de conversión.
  • Precios o descuentos: tamaño, si va tachado o no, si va con o sin precio y/o con o sin descuento.
  • Formularios: es importante crear formularios claros. Podemos testar los campos, si son o no obligatorios, ubicación, etc…
  • Textos y titulares: tamaño de la letra, ubicación, diferencias de textos
  • Imágenes: tamaños, colores, con o sin personas, con o sin texto, etc.
  • Diseño en general de un sitio web

El test A/B consiste en crear dos versiones de un mismo elemento y medir cuál funciona mejor

Definir tipos de A/B testing y elementos a testar

En función de lo que queramos testar y para qué finalidad, debemos escoger entre los diferentes tipos de test:

Test A/B

También llamado pruebas A/B es un experimento que utiliza dos o más variantes de la misma página. La variante A es la original y la B contiene uno o varios elementos que se han modificado respecto a la original.

Cada variante se muestra a usuarios similares para que se pueda medir el rendimiento independientemente de factores externos.

La principal ventaja de este tipo de test es que la atribución es clara y se puede saber con facilidad cómo afecta la variable directamente sobre rendimiento.

Por ejemplo, algunas pruebas que se pueden llevar a cabo son: modificaciones en el % de descuento de un producto, cambio del CTA, cambio de color de un botón, etc.

Multivariante

Un test multivariante es un experimento con dos o más elementos de un sitio web que se realiza de manera simultánea en diferentes secciones de la página web para determinar qué combinación ofrece el mejor resultado.

La principal diferencia con el test A/B anterior radica en que identifica la variante más eficaz, pero de cada elemento. Por ejemplo, si modificamos el H1 y 2 campos de un formulario, obtendremos 4 combinaciones con las interacciones que se producen entre todos los elementos.

La principal ventaja de este tipo de test es que permite optimizar varios aspectos para identificar la variante más eficaz de cada elemento a modificar.

Test de redirección o multipágina

Testamos páginas del sitio web diferentes entre si, sin tener en cuenta las variantes, sino que el cambio es de la URL completa. Se utiliza para cambios de diseño web muy diferentes o para testar páginas nuevas.

Entonces, podemos destacar como principal ventaja de este tipo de test que el éxito del experimento no se le atribuya a una variable en concreto, sino a una URL especifica.

Análisis e interpretación de resultados

Debemos tener muy en cuenta también la duración del test, ya que si ejecutamos la prueba por un periodo corto de tiempo, los resultados pueden no ser suficientes para llegar a una conclusión. Además, si queremos extrapolar los datos, también necesitamos una muestra suficientemente amplia.

Después de obtener los resultados, hay que analizarlos para ver si se puede utilizar la versión que resulte ganadora. Sin embargo, el proceso aún no ha finalizado ya que seria bueno repetir el test en otros escenarios similares.

En marketINhouse ejecutamos acciones de A/B Testing en la gestión de diversos proyectos, implementando acciones como las anteriormente mencionadas para determinar inicialmente la valoración de resultados y proceder a la toma de decisiones e implementación de cambios que den pie a una mejora y optimización de la funcionalidad analizada.

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Carolina Heras

Apasionada del mundo digital. SEO, SEM, SSM como forma de vida. Aprendiendo cosas nuevas cada día.

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Carolina Heras

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