Todo el mundo sabe que las mejores prácticas de pruebas A/B pueden ayudarte a correr más rápido, saltar más alto y aumentar conversiones. Cuando se trata de brindar a los usuarios una experiencia en línea atractiva y gratificante, las buenas pruebas A/B son un tratamiento más efectivo para las páginas de destino vergonzosas que el ungüento tópico. Sin embargo, los enfoques para diseñar pruebas multivariables que proporcionen resultados precisos y representativos pueden ser inciertos en el mejor de los casos y francamente divisivos en el peor.
Las pruebas A/B son una herramienta invaluable para la optimización de páginas de destino cuando se implementan correctamente. Para minimizar el desperdicio de tiempo, dinero y esfuerzo en cambios que generarán poco o ningún beneficio, o incluso empeorarán las cosas, ten en cuenta los siguientes puntos durante tu próximo proyecto.
* No todos lo saben
Demuéstralo
Antes de pedir casualmente a tus diseñadores y redactores que creen docenas de botones diferentes o llamados a la acción para el final del día, es crucial que tengas una hipótesis que desees probar. Después de todo, sin al menos alguna idea de los resultados posibles, las pruebas A/B se convierten en adivinanzas A/B. De manera similar, sin una hipótesis, discernir el verdadero impacto de los cambios de diseño puede ser difícil y puede llevar a pruebas adicionales (y potencialmente innecesarias), o a oportunidades perdidas que podrían haberse identificado si la prueba se hubiera realizado con un objetivo específico en mente.
Así como los científicos abordan un experimento con una hipótesis, deberías ingresar a la fase de pruebas multivariables con una idea clara de lo que esperas ver, o al menos con alguna noción de lo que crees que sucederá.
Formular una hipótesis no tiene que ser complicado. Podrías probar A/B si cambios sutiles en la redacción de un llamado a la acción resultan en más conversiones, o si una paleta de colores ligeramente diferente reduce tu tasa de rebote o mejora tu tiempo de permanencia.
Sea cual sea el aspecto de tu sitio que decidas probar, asegúrate de que todos los involucrados en el proyecto estén al tanto de la hipótesis central mucho antes de que se cambie cualquier código, texto o activo.
Resumen clave: Antes de comenzar tu prueba A/B, sabe qué estás probando y por qué. ¿Estás evaluando el impacto de cambios sutiles en el texto de un llamado a la acción? ¿La longitud del formulario? ¿La ubicación de las palabras clave? Asegúrate de tener una idea del efecto que tendrán los cambios en la variación antes de comenzar las pruebas A/B.
Adopta un Enfoque Detallado para las Pruebas A/B
Uno de los errores más comunes que cometen las personas al realizar pruebas A/B es comparar los resultados de diseños de páginas de destino que son demasiado radicalmente diferentes entre sí. Aunque puede ser tentador probar la efectividad de dos páginas completamente diferentes, hacerlo puede no generar datos accionables. Esto se debe a que cuanto mayores sean las diferencias entre dos versiones de una página, más difícil será determinar qué factores causaron una mejora, o un declive, en las conversiones.
No te dejes seducir por la idea de que todas las variaciones en una prueba A/B tienen que ser transformaciones espectaculares y llamativas. Incluso cambios sutiles pueden tener un efecto demostrable, como reformatear ligeramente una lista de características del producto para persuadir a los usuarios a solicitar más información, o redactar de manera diferente un llamado a la acción para impulsar la participación del usuario.
Incluso algo tan «inofensivo» como pequeñas diferencias en la puntuación puede tener un impacto medible en el comportamiento del usuario. Perry Marshall, experto en marketing y autor de «La Guía Definitiva de Google AdWords», recordó una prueba A/B en la que se evaluaron la CTR de dos anuncios. ¿La única diferencia entre los dos? La inclusión de una sola coma. A pesar de este detalle aparentemente irrelevante, la variante que incluía la coma tenía una CTR del 4.40% – una mejora de .28 puntos porcentuales sobre el control.
Sin embargo, eso no quiere decir que comparar el comportamiento del usuario en dos versiones muy diferentes de una página sea completamente sin mérito. De hecho, hacerlo en una etapa temprana de la fase de prueba puede informar decisiones de diseño más adelante en el proceso. Las mejores prácticas de las pruebas A/B dictan que cuanto mayor sea la diferencia entre dos versiones de una página, más temprano en el proceso de prueba se deben evaluar estas variaciones.
Resumen clave: Prueba un elemento a la vez para que sepas con certeza qué cambio fue responsable del aumento en las conversiones. Una vez que hayas determinado un ganador, prueba otro cambio individual. Sigue iterando hasta que tu tasa de conversión esté maximizada.
Prueba Temprano, Prueba Seguido
Los científicos rara vez utilizan los resultados de un solo experimento para probar o refutar sus hipótesis, y tú tampoco deberías hacerlo. Para adherirte a las mejores prácticas de las pruebas A/B, debes evaluar el impacto de una variable por prueba, pero eso no significa que estés limitado a realizar solo una prueba en general. Eso sería absurdo.
Las pruebas A/B deben ser un proceso detallado. Aunque los resultados de la primera prueba pueden no proporcionarte una verdadera comprensión de cómo se comportan tus usuarios, podrían permitirte diseñar pruebas adicionales para obtener una mayor comprensión sobre qué decisiones de diseño tienen un impacto medible en las conversiones.
Cuanto antes comiences las pruebas A/B, antes podrás eliminar opciones de diseño o decisiones comerciales ineficaces basadas en suposiciones. Cuanto más frecuentemente pruebes ciertos aspectos de tu sitio, más confiables serán los datos, lo que te permitirá enfocarte en lo que realmente importa: el usuario.
Resumen clave: No pospongas las pruebas A/B hasta el último minuto. Cuanto antes tengas datos reales en tus manos, antes podrás comenzar a incorporar cambios basados en lo que realmente hacen tus usuarios, no en lo que crees que harán. Prueba con frecuencia para asegurarte de que los ajustes en tus páginas de destino estén mejorando las conversiones. Cuando estés construyendo una página de destino desde cero, ten en cuenta los resultados de las pruebas tempranas.
Sé Paciente con las Pruebas Multivariables
Las pruebas A/B son una herramienta importante en el arsenal del profesional del marketing, pero los resultados significativos probablemente no se materializarán de la noche a la mañana. Al diseñar y realizar pruebas A/B, ten paciencia: terminar una prueba prematuramente puede parecer que ahorra tiempo, pero podría terminar costándote dinero.
Los economistas y científicos de datos confían en un principio conocido como significancia estadística para identificar e interpretar los patrones detrás de los números. La significancia estadística radica en el corazón mismo de las mejores prácticas de las pruebas A/B, ya que sin ella, corres el riesgo de tomar decisiones comerciales basadas en datos incorrectos.
La significancia estadística es la probabilidad de que un efecto observado durante un experimento o prueba sea causado por cambios realizados en una variable específica, en lugar de por simple casualidad. Para obtener resultados estadísticamente significativos, los especialistas en marketing deben tener un conjunto de datos lo suficientemente grande como para basarse en él. No solo los volúmenes de datos más grandes proporcionan resultados más precisos, sino que también facilitan la identificación de desviaciones estándar, es decir, variaciones típicas del resultado promedio que no son estadísticamente significativas. Desafortunadamente, lleva tiempo recopilar estos datos, incluso para sitios con millones de visitantes únicos mensuales.
Si te sientes tentado a interrumpir una prueba, retrocede por un momento. Respira profundamente. Toma un café. Haz yoga. Recuerda: la paciencia es una virtud.
Resumen clave: Resiste la tentación de terminar una prueba temprano, incluso si estás obteniendo resultados iniciales sólidos. Deja que la prueba siga su curso y dale a tus usuarios la oportunidad de mostrarte cómo interactúan con tus páginas de destino, incluso al realizar pruebas multivariables en grandes bases de usuarios o páginas de alto tráfico.
Mantén una Mente Abierta al Realizar Pruebas A/B
¿Recuerdas cómo enfatizamos la importancia de formular una hipótesis antes de comenzar la fase de pruebas? Bueno, solo porque tengas una idea del resultado de una prueba A/B no significa que vaya a suceder, o que tu idea original fuera precisa. Pero eso está bien, no te criticaremos.
Muchos especialistas en marketing astutos han caído presa de la idea de que, independientemente de lo que sus resultados les digan, la hipótesis original era el único resultado posible. Este pensamiento insidioso a menudo surge cuando los datos de los usuarios muestran una imagen muy diferente a la que esperaban los interesados en el proyecto. Cuando se enfrentan a datos que difieren significativamente de la hipótesis original, puede ser tentador descartar los resultados o las metodologías de la prueba a favor del conocimiento convencional o incluso de la experiencia previa. Esta mentalidad puede significar la perdición segura de un proyecto. Después de todo, si tienes tanta confianza en tus suposiciones, ¿por qué hacer pruebas A/B en primer lugar?
Chris Kostecki, un experimentado profesional del marketing y PPC, puede atestiguar la importancia de mantener una mente abierta al realizar pruebas A/B. Mientras evaluaba dos versiones de una página de destino, Chris descubrió que la variante, que presentaba más texto posicional y estaba más alejada de la página de pedido del producto, superaba al control por un margen sustancial. Chris notó que aunque estaba seguro de que la página más simplificada resultaría en más conversiones, sus resultados de la prueba A/B demostraron lo contrario.
Mantenerse abierto a nuevas ideas basadas en datos reales y en el comportamiento probado de los usuarios es esencial para el éxito de un proyecto. Además, cuanto más larga sea la fase de prueba y más detallado sea tu enfoque, más probable es que descubras nuevas cosas sobre tus clientes y cómo interactúan con tus páginas de destino. Esto puede conducir a una valiosa comprensión sobre qué cambios tendrán el mayor impacto en las conversiones. Deja que tus resultados hablen y escucha atentamente lo que te dicen.
Resumen clave: Los usuarios pueden ser volubles, y tratar de predecir su comportamiento es arriesgado. No eres adivino, incluso si secretamente tienes una baraja de cartas del tarot en casa. Utiliza datos duros de pruebas A/B para informar las decisiones comerciales, no importa cuánto te sorprendan. Si no estás convencido por los resultados de una prueba, ejecútala nuevamente y compara los datos.
Mantén el Impulso
Entonces, has formulado tu hipótesis, diseñado una serie de pruebas rigurosas, esperado pacientemente a que lleguen los preciosos datos y analizado cuidadosamente tus resultados para llegar a una conclusión estadísticamente significativa y demostrable. ¿Ya terminaste, verdad? Incorrecto.
Las pruebas A/B exitosas no solo pueden ayudarte a aumentar las conversiones o mejorar la participación del usuario, también pueden formar la base de pruebas futuras. No existe tal cosa como la página de destino perfecta, y siempre se pueden hacer mejoras. Incluso si todos están satisfechos con los resultados de una prueba A/B y los cambios posteriores, es muy probable que otras páginas de destino puedan ofrecer resultados igualmente accionables. Dependiendo de la naturaleza de tu sitio, puedes basar futuras pruebas en los resultados del primer proyecto o aplicar las mejores prácticas de las pruebas A/B a un conjunto completamente nuevo de objetivos comerciales.
Resumen clave: Incluso las páginas de destino altamente optimizadas pueden mejorarse. No te quedes dormido en los laureles, incluso después de una exhaustiva serie de pruebas. Si todos están contentos con los resultados de la prueba para una página específica, elige otra página para comenzar a probar. Aprende de tus experiencias durante tus pruebas iniciales para crear hipótesis más específicas, diseñar pruebas más efectivas y enfocarte en áreas de tus otras páginas de destino que podrían generar mayores conversiones.
Elige Tu Propia Aventura
Ningún experimento científico es exactamente igual, y este principio definitivamente se aplica a las pruebas A/B. Incluso si solo estás evaluando el impacto de una variable, hay docenas, si no cientos, de factores externos que darán forma al proceso, influirán en tus resultados y posiblemente te harán empezar a sollozar incontrolablemente.
Toma a Brad Geddes, por ejemplo. Fundador de la plataforma de entrenamiento PPC Certified Knowledge, Brad recordó haber trabajado con un cliente que tenía páginas de destino realmente vergonzosas. Después de mucho rogar y rechinar de dientes, Brad finalmente logró convencer a su cliente para hacer algunos ajustes. El rediseño fue casi tan malo como el original, pero después de ser probada A/B, la nueva página de destino resultó en un aumento general en las ganancias de la página web del 76 %, nada mal para una página de destino terrible.
No enfoques la fase de pruebas demasiado rígidamente. Sé específico al diseñar tus pruebas, mantén la flexibilidad al interpretar tus datos y recuerda que las pruebas no tienen que ser perfectas para proporcionar ideas valiosas. Ten en cuenta estos puntos y pronto serás un profesional experimentado en pruebas A/B, y no, no tienes que usar una bata de laboratorio (pero puedes hacerlo si quieres, es genial).
Resumen clave: Cada prueba multivariable es diferente, y debes recordarlo al abordar cada página de destino. Las estrategias que funcionaron bien en una prueba anterior pueden no ser tan efectivas en otra, incluso al ajustar elementos similares. Incluso si dos páginas de destino son similares, no cometas el error de asumir que los resultados de una prueba anterior se aplicarán a otra página. Siempre confía en datos duros y no te preocupes por pruebas imperfectas.