Dos puntos básicos a la hora de hacer un Test A/B

A/B testing

El A/B Testing o los Split test es la herramienta más efectiva de las que se disponen en el universo del Online Marketing, pero también es un arma de doble filo con la que debemos ser muy cuidadosos. Un split test  es un experimento en el que se sirven dos versiones diferentes de una página web,  y en el que se mide como esos cambios afectan a la conversión de la página. Por ejemplo, se puede cambiar un botón de color, el tipo de fuente, cambiar la posición de un sidebar, etc.

Gracias a los test A/B es posible predecir con exactitud cómo afectarán a determinadas métricas los cambios que realicemos en nuestro site, y tomar decisiones basadas en datos reales que ayuden al crecimiento de nuestro negocio. La parte crítica de este proceso es garantizar que los datos que recogemos sean “reales”, en caso contrario, corremos el peligro de tomar una decisión equivocada. Para evitar “liarla” hay que respetar dos reglas básicas.

Dos reglas fundamentales a la hora de hacer un  test A/B

1. Testar la herramienta que vayamos a utilizar

Lo primero que debemos hacer es asegurarnos de que la herramienta que vamos a utilizar funciona, si esto no se cumple el resto del proceso será inútil. Para probar la herramienta lo mejor es ejecutar un Test A / A  y comprobar que no haya diferencias entre ambos resultados.  Este Test A/A también servirá para hacernos una idea de cuál es el “n” de nuestro experimento, qué número visitantes necesitamos para que nuestro test sea fiable.

Nota: Para definir nuestro “n”  existen dos fórmulas estadísticas que permiten calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita. En un sitio web se puede utilizar una u otra dependiendo de si tenemos un número de visitantes recurrentes e inferior a  100.000 (como puede ser el caso de diarios online) o si consideramos la población a estudiar como infinita (caso de un ecommerce en donde  predominan usuarios nuevos).  (En este post “Programa para cálculo del Muestreo Aleatorio Simple”  se puede descargar un pequeño programa que  calcula el tamaño muestral  en función de los márgenes de error que estemos dispuestos a asumir).

Un Test A / A debería arrojar los mismos datos,  sino es así debemos preocuparnos y ver si esa variación es debida a que el software que estamos utilizando no funciona, o a que la muestra es demasiado pequeña.

2. Un cambio y un objetivo

Aunque queramos probar diferentes cambios, se debe testar un solo cambio por página  para tener la certeza de que la variación en la métrica que estamos midiendo  se debe a ese cambio que hemos realizado y no a otro. También debemos tener un único objetivo, por ejemplo, disminuir la tasa de rebote, y centrarnos en esa métrica. Un experimento podría ser cambiar el color del botón “Comprar ahora” y medir los clicks a ese botón en cada una de las versiones.

 Para ver ejemplos recomiendo esta página http://whichtestwon.com donde publican resultados de Split Test reales  y de donde se pueden sacar multitud de ideas.

Blog personal Miguel Molina Alen | Psicología, Marketing, Actualidad TIC

Utilizamos cookies para ofrecer mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para más información. ACEPTAR

Aviso de cookies