Guia de optimización web: el A/B testing, cómo planificarlo, metodología básica

Hace ya un par de meses escribí un post explicando algo tan sencillo y básico como que es un A/B test y para que sirve, como inicio de una serie de post temáticos sobre la optimización web en general, y el A/B testing en particular y como primer tema dentro de la optimización.

Tras ese primer post, ahora le toca el turno a este, en el que trataré el tema de como planificar un test A/B y como utilizar una metodología básica, una guía que sirva para que este tipo de test nos de los mejores resultados e información posibles, independientemente de las herramientas con que se realice.

Lo más importante de un test A/B está en su planificación, en su metodología en como hacerlo y, sobre todo, para que.

Este tipo de test son una herramienta de mejora de gran valor, pero deben realizarse en un marco concreto, siguiendo unos mínimos pasos y, sobre todo, por una razón de peso y buscando precisamente esa mejora, pero no como una acción de entretenimiento o de prueba porque sí.

 

Gráfica de un test A/B con Google Website Optimizer

Como puede verse en esta gráfica de Optimizer, un test A/B puede comenzar con una versión dando muy buenos resultados para luego cambiar radicalmente. De ahí la importancia de tener un método, una guía, que de consistencia a la prueba

Dicho esto, los pasos principales, el método básico, la guía para conseguir realizar un test A/B que sea un éxito y nos de información relevante sobre nuestro sitio web se basa en:

  1. Tener claros los objetivos o valores del sitio web. Lógicamente, por obvio que parezca, este es el punto de partida. Si no sabemos cual es el objetivo a alcanzar, los valores que marcan el horizonte de a donde queremos llegar, va a ser muy dificil que busquemos una mejora, porque no tenemos referencia de si estamos mejor o peor, y la intuición no sirve.
  2. Reconocer claramente indicadores que nos digan de manera inequívoca que debemos realizar un test A/B. Si, por ejemplo, queremos tener 500 leads al mes generados por una página que recibe 10.000 visitas en el mismo periodo de tiempo, ya sabemos que eso implica un 5% de conversión, así que configura ese objetivo en Analytics y observa. Si no llegas a ese porcentaje de conversión, un test A/B sobre esa página puede ser una de las herramientas que te ayuden a conseguirlo, pero no debe hacerse porque sí. Esa observación de indicadores es la “palanca”, el gatillo que dispara las acciones de mejora y aquí el testing cobra todo el sentido.
  3. Identificar con claridad la página de nuestro sitio web sobre la que se va a realizar el test. Un test A/B debe realizarse sobre una página concreta en la que efectivamente no se alcanzan los objetivos propuestos (que sean realistas, por favor, las conversiones del 67% para las historias de ciencia ficción), y dicha página debe ser significativa, es decir, debe tener tráfico, debe generar cierto volumen. Hacer un test con una página poco significativa por volumen no dará una información de valor. Intentad que, si es posible, la página sobre la que se va a ejecutar el test tenga un mínimo de entre 250-400 conversiones (de lo que sean) al mes. Para identificar las páginas que peor ratio de conversión tienen, ya sabeis, os vais a Analytics, previa configuración de objetivos, y, entre otras formas, os generais un informe personalizado que os diga el ratio de conversión a objetivo de cada página del sitio web. Es la forma más apropiada de conocer de manera fiable donde están los puntos de mejora a nivel de cada página de producto. No pensemos que todos los productos convierten igual o se comportan de la misma manera.
  4. Escoger un periodo de tiempo adecuado. Por favor, nada de testing en Navidad, en Semana Santa, en vacaciones de verano o en periodos que no sean representativos de la actividad y estables.
  5. Garantizar unas condiciones de “normalidad” en el sitio web y, en concreto, en la página sujeto del test. Es decir, nada de enviar de repente ingentes cantidades de tráfico, ni duplicar la inversión publicitaria ni, en resumen, hacer nada distinto a lo que se venía haciendo, porque si las condiciones del test se alteran sustancialmente, el valor de sus datos también.
  6. Diseño gráfico, maquetación y a lanzar el test A/B. Sobre todo, que un test A/B sea eso, un test A/B y ofrezca como mínimo al usuario dos versiones alternativas (mínimo) de la página sujeto de testing. Es decir, no hais pequeñas modificaciones, para un test A/B sino todo lo contrario, plantear cambiso grandes en la arquitectura visual, en el diseño gráfico de la página en cuestión. Para afinar resultados y valorar la validez de copys, textos, etc, ya utilizaremos un test multivariante, pero no un A/B. Y ahora, escoge una herramienta, monta el test y a funcionar.
  7. Comprobar el correcto funcionamiento. Tanto navegando como un usuario, con diferentes sesiones en diferentes navegadores, como utilizando Analytics (viendo que la URL del test figura como contenido y por tanto recibe tráfico), comprueba que todo funciona OK.
  8. Establecer un periodo de prueba suficiente y consistente. Hay que entender que un test precisa de un mínimo periodo para validar sus resultados. Un test de un solo día os va a dar una información muy sesgada, muy poco fiable. Además de que sea un periodo estable, mantened el test entre 20 y 45 días, por ejemplo, aunque depende mucho de los volúmenes de tráfico.
  9. Valorar la evolución de los datos de manera diaria pero sin emitir conclusiones. Comprueba que los datos varian, que los ratios cambian, etc, pero nada de sacar conclusiones de manera precipitada. Un test cuyas versiones alternativas empiezan funcionando muy bien puede acabar al contrario y vicecersa.
  10. Finalizar el test y extraer las conclusiones y decisiones que correspondan. Una vez habeis hecho todo lo anterior, toca recopilar los datos del test y de ahí sacar conclusiones y ejecutar acciones, que pueden ir desde un cambio radical en la propuesta de diseño de la página analizada, hasta no hacer absolutamente nada, porque el test ha servido para demostrarte que de X número de alternativas, resulta que la original es la que mejores resultados te da.

Por supuesto, esta es solo una guía genérica con buenas prácticas para planificar y ejecutar un test, pero cada uno debe pensar y adaptar su propio sistema de testing porque cada sitio web y cada negocio online tiene sus propias particularidades que pueden hacer que haya que poner o quitar pasos en este sencillo proceso.

Así que ahora ya sabeis, a darle vueltas al coco y testing time!

Comentarios

Información Bitacoras.com…

Valora en Bitacoras.com: Hace ya un par de meses escribí un post explicando algo tan sencillo y básico como que es un A/B test y para que sirve, como inicio de una serie de post temáticos sobre la optimización web en general, y el A/B testing en ……

…la intuición no sirve…¿?

Ojo, yo creo q la conversión web, gracias a las herramientas con las que actualmente contamos, es cada vez más algo medible, y más y más alejado de la “opinión“… que no de la intuición.. en la que sí podremos apoyarnos.. dicen que “Más sabe el Diablo por viejo, que por Diablo…” 😉

Stop cancamusing!!

Hola Javier,

La intuición puede servirte como base para elaborar la hipótesis de porque algo no funciona en un sitio web, eso está claro, porque a fin de cuentas, hablamos de intuición que se adquiere por la práctica y por la experiencia y al final, como en todo, hay unos patrones comunes que son identificables y que te permiten “intuir” donde está el problema, pero aún así yo no le daría más valor que ese, porque así como en ocasiones la intuición nos va a llevar a acertar de pleno, en otras tantas ocasiones fallaremos estrepitosamente. En resumen, intuición fundada (por experiencia en la materia) es útil como base, pero en principio hasta ahí.

Un saludo,

Ricardo

Un test A/B es muy importante para poder tener una optimización web y de esta manera tener mejor generación de oportunidades de negocio y un mejor acercamiento con clientes y socios comerciales.

En el punto “5. Garantizar unas condiciones de “normalidad” en el sitio web y, en concreto, en la página sujeto del test.”

Mi duda surge en plan, si durante el funcionamiento del test se van a mostrar TODAS las versiones de la web a valorar, ¿qué importancia tiene la variable “campañas publicitarias? ¿no se supone que a todas las versiones a valorar la publicidad (por ejemplo) en ese momento de test será la misma?

Y en referencia a esa pregunta haría la siguiente, ¿para un sitio web nuevo, no se pueden hacer estos tests nada más lanzar el site? teniendo en cuenta que habrá publicidad para ese nuevo lugar, etc etc…
¿o es mejor esperar un tiempo para empezar con los tests?

muchas gracias espero me puedas dar tu opinón. Felicidades por el blog.

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