Un test A/B es una técnica muy útil a la hora de optimizar nuestra web, colgando dos versiones distintas de la misma para después comparar qué resultados nos da cada una y decidir con cual nos quedaremos.
Habitualmente se utiliza para testar landing pages de conversión ¿Queremos que el usuario nos deje sus datos de contacto pero no sabemos qué diseño de página funciona mejor? Muy fácil. Crearemos variaciones de la landing page en función del color utilizado, el tamaño de los campos a rellenar, la cantidad de información a introducir, la imagen del encabezado o cualquier otro elemento que creemos puede influir en el comportamiento del usuario. Subiremos las dos versiones y esperaremos a ver cómo actúan los usuarios en cada una de ellas.
Ventajas de realizar un test A/B
Si tú tienes una web es muy posible que lo que busques sean conversiones y más posible aún que las quieras aumentar. Para eso, para hacer que las conversiones suban como la espuma, tenemos dos opciones.
Por un lado podemos aumentar el tráfico de nuestra web. Cuantos más usuarios entren más conversiones debería haber, es lógico. Para ello podemos trabajar nuestro posicionamiento orgánico o SEO si trabajamos en una estrategia a medio o largo plazo. Si queremos resultados instantáneos nos decantaremos por técnicas de PPC. En el primero de los casos deberemos esperar un periodo considerable de tiempo antes de notar los resultados y en el segundo nuestro presupuesto se disparará.
Muchas veces resulta más inteligente centrarnos en optimizar nuestra web para la conversión que en tratar de lograr grandes volúmenes de tráfico, sea cualificado o no ¿En lugar de buscar nuevos usuarios porque no te preocupas en hacer que los que ya tienes conviertan? Aumenta tus conversiones sin preocuparte en que el tráfico crezca, es decir, haz que tu tasa media de conversión crezca. Este tipo de optimizaciones son más o menos sencillas de realizar y ofrecen un retorno de la inversión mucho mayor a otras técnicas como el Pay Per Click.
Elementos que podemos testear en un test A/B
Básicamente cualquier cosa, por muy insignificante que parezca te sorprenderá ver cómo cualquier mínimo cambio puede hacer que tu página comience a convertir el doble. Así podremos variar el copy de una landing page, el color del botón, el tamaño de la imagen, el porcentaje del descuento que ofrecemos, el call to action, etcétera.
Además también podemos utilizar esta técnica de analítica web para testear diversos asuntos en nuestras campañas de e-mail marketing. Como sabréis, el asunto es el principal factor que influye en la tasa de apertura de nuestros emails, por lo que probar varias opciones puede ayudarnos a enfocar mejor los mensajes de los asuntos de ahora en adelante.
Cómo hacer un test A/B en Google Analytics
Los test A/B pueden realizarse con diversas herramientas como Visual Website Optimizer por ejemplo. No obstante, me centraré en explicar el procedimiento a realizar en Google Analytics ya que probablemente sea la herramienta más familiar para todos nosotros.
1) Para configurar un test A/B en Google Analytics el primer paso consistirá en acceder Comportamiento>Experimentos.
2) Pulsamos en el botón “Crear experimento”
3) Damos un nombre identificativo al experimento y establecemos el objetivo que perseguimos, es decir, la métrica a medir. En general suelen ser las conversiones pero podemos medir cualquier otra métrica como la tasa de rebote por ejemplo.
4) Configuramos el experimento. En este punto le decimos a Google Analytics qué variaciones son los que queremos comparar. Si hemos creado dos versiones de la página le facilitaremos las dos URL a analizar, la original y la variación. Recordar que siempre podremos comparar más variaciones si así lo precisamos.
5) Al hacer click en siguiente, Analytics nos dará el código de seguimiento que deberemos instalar en la versión original para que se redireccione a algunos de los visitantes a la variación.
6) Finalmente haremos click en iniciar experimento.
A partir de ahora Analytics hará todo el trabajo. De todos los usuarios que accedan a la URL original la mitad serán redirigidos a la variación y podremos ver los resultados del experimento en un bonito informe en Comportamiento>Experimentos y haciendo clic sobre el experimento en concreto. Recuerda que cuanto más tráfico haya recibido la página más fiable será el informe, por lo que te recomiendo dejar el experimento en marcha durante un buen tiempo si así lo necesitas para lograr datos más realistas.
¿Listo para hacer tu primer test A/B? Si necesitas ayuda ¡Contáctanos!
