« Atrás

Como hacer un Test A/B

Averigua cómo puedes analizar el comportamiento de los visitantes a tu página web con el objetivo de conseguir una mayor tasa de conversión. 
  1. 1. ¿Qué es un experimento A / B?
Un experimento (test A/B o Split Test) nos permite analizar el comportamiento de los usuarios en una página web sirviendo distintas versiones, con el objetivo de conseguir un incremento de la tasa de conversión. Gracias al test A / B 
podemos formular hipótesis sobre los distintos factores que intervienen en la conversión, obtener métricas y tomar decisiones para optimizar nuestro eCommerce.
  1. 2. ¿Para qué sirven los experimentos?
Un test A/B tiene un objetivo claro: optimizar la tasa de conversión de un paso del funnel en concreto. El funnel o embudo  de conversión permite  de una manera sencilla y visual, comprender y medir cada uno de los pasos que el usuario tiene que realizar hasta conseguir la conversión, aportando información para la toma de decisiones y optimización para mejorar cada uno de los ratios de cada paso.
 
Gracias a esos ratios, podemos validar y poner a prueba distintas variables que afectan de manera directa a la tasa de conversión de nuestro sitio, como por ejemplo:
 
- Propuesta de valor
- Diseño
- Comunicación 
- Medios de pago
- Política de gastos de envío
- Experiencia Mobile
- Formulario de contacto
- Ficha de producto
- Call to action
- Descripciones de la ficha de producto
- Etc.
  1. 3. ¿Cómo hacer un test A / B?
El test A / B es muy sencillo de realizar, por lo que cualquier usuario de comerzzia puede llevar a cabo uno, una vez analizada la página a testar y las variaciones de la misma, debemos acceder a www.google.com/intl/es/analytics. Informes->Comportamiento-> Experimentos->Crear experimentos.

Dentro del experimento tenemos varias opciones:
1. Seleccionar un objetivo de experimento.
2. Configure su experimento.
3. Configuración del código de experimento.
4. Revisar y comenzar.
 
  1. 3.1 Seleccionar un objetivo de experimento.
- Nombre del experimento: Simplemente nos ayudará a identificar el experimento.
- Objetivo del experimento: El experimento debe tener un objetivo claro, para ello podemos utilizar los objetivos fijados en Analytics o crear uno nuevo desde esa pantalla. Será la métrica que nos permitirá evaluar el experimento y dar una versión ganadora.
- Porcentaje del tráfico del experimento: Permite controlar el % del tráfico que va a visualizar las modificaciones, el resto verá la versión original. 
- Notificaciones por correo electrónico de cambios importantes: Permite recibir notificaciones en el caso de que se produzcan cambios importantes.
- Distribuir el tráfico de forma equitativa entre todas las variantes: Distribuye el tráfico de forma equitativa en el experimento.
- Establezca el tiempo mínimo que durará el experimento: Establece el tiempo que se realizará el experimento.
- Establezca un límite de confianza: Permite exigir a GA una fiabilidad en los datos que ofrece, así cuanto mayor sea este límite más fiabilidad aportará el experimento, sin embargo requiere de una mayor cantidad de datos.
 
  1. 3.2 Configure su experimento
En este paso debemos introducir la URL original y la URL Variante 1, además se debe introducir un nombre para identificar el original y la variante.
 
El usuario comerzzia mediante el BO puede crear distintas versiones de la misma página, en este caso se muestra como se ha optado por la modificación de la imagen principal.
 
Versión A
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Versión B
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  1. 3.3 Configuración del código de experimento
Para que los experimentos funcionen correctamente, se debe introducir el fragmento de código en cada una de las páginas del experimento.
 
GA propondrá  un código para que el  webmaster de comerzzia  lo introduzca en su e-commerce. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  1. 3.4 Revisar y comenzar
En el caso de que GA valide las URL y detecte que el código del experimento se encuentra correctamente insertado en la cabecera de cada una de ellas, validará el experimento y comenzará a servir las distintas versiones.
 
 
 
 
 
 
 
  1. 3.5 Métricas del experimento
Una vez hayamos lanzado el experimento, podemos acceder a un panel de control donde podemos visualizar todas las principales métricas del experimento.
 
A la vista de estos datos podremos sacar conclusiones de valor para  tomar  decisiones. Si los resultados de conversión de la variación son mejores que los de la versión original claramente podremos plantearnos un cambio, si no es así podremos seguir proponiendo variaciones hasta encontrar aquella que nos ofrezca una mejor tasa.