Optimización profesional de sitios web con pruebas A/B: consejos y herramientas

Como diseñadores y desarrolladores web, a menudo tenemos que tomar decisiones relacionadas con la experiencia del usuario. La mayoría de las veces, confiamos en los datos recopilados a través de encuestas y análisis para este propósito. Últimamente, las pruebas A/B están ganando popularidad entre los creadores web y los operadores de páginas por igual. ¿De qué se trata la prueba A/B y cómo se puede hacer? Responderemos a estas preguntas y le proporcionaremos algunas herramientas útiles en el siguiente artículo.

¿De qué se tratan las pruebas A/B?

Básicamente, las pruebas A/B consisten en comparar dos versiones del mismo elemento durante un mismo período de tiempo, para comprobar cuál de las dos versiones funciona mejor. Por ejemplo, para el botón Llamado a la acción en su página de inicio, es posible que se confunda entre los colores rojo y verde. Así que decide decidir esta pregunta basándose en datos estadísticos. Divide a los visitantes de su sitio web, de modo que un número particular de ellos obtenga el botón rojo, mientras que a un número igual de visitantes se le muestra el botón verde. A partir de entonces, compare y analice el rendimiento de cada color: es posible que los visitantes se sientan más atraídos o animados a hacer clic en el botón rojo y esto, a su vez, demostraría que el color rojo es una mejor opción para su botón de llamada a la acción en comparación con el verde.

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Si se ejecuta correctamente, dicha prueba dividida puede resultar muy útil para ayudarlo a decidir qué y qué elementos de su diseño web deben cambiarse. De hecho, las pruebas A/B se emplean en varias industrias para evaluar el crecimiento del mercado y la tasa de conversión de un conjunto determinado de productos. Sin embargo, en términos de diseño web, a pesar de su utilidad y popularidad, las pruebas A/B no son un fenómeno tan común como merece, aunque, por supuesto, las tendencias están cambiando lentamente.

Antes de que empieces…

En primer lugar, incluso antes de comenzar a ejecutar su prueba, debe tener claro qué elementos desea incluir en su prueba A/B. Las opciones son muchas: puede probar los botones de llamada a la acción, la posición de la barra lateral, el tamaño del encabezado y del logotipo, la tipografía, la combinación de colores, la ubicación del contenido e incluso las líneas de asunto del correo electrónico. Básicamente, puedes probar lo que quieras. Como resultado, debe tener una idea bien definida de los objetivos objetivo: si desea mejorar la participación del usuario, las áreas que deben abordarse principalmente incluyen la tipografía, los mecanismos de comentarios, etc. No pruebe en áreas que no desea cambiar. Parece obvio, pero he visto a personas que hicieron eso y luego se preguntaron… Del mismo modo, si su objetivo principal es obtener millones de suscriptores al boletín, debe probar el botón de suscripción al boletín y su posición.

Si todavía no sabes por dónde empezar, puedes dirigirte a Qué prueba ganó por inspiración. Sin embargo, personalmente, creo que los sitios web como WTW solo pueden brindarle una idea sobre el impacto y el poder que puede tener una prueba A/B ejecutada correctamente; al final del día, debe darse cuenta del hecho de que las necesidades y requisitos de su sitio web serán diferentes a los de los demás.

Implementando una prueba A/B

Por lo general, hay dos formas principales de implementar una prueba A/B: puede reemplazar el elemento que se está probando con el elemento alternativo poco antes de que se cargue la página, o redirigir a los usuarios a una nueva página con el elemento alternativo. Por lo tanto, volviendo al ejemplo del botón de llamada a la acción, puede crear dos variantes de color del botón y la herramienta de prueba A/B reemplazará el botón original (digamos, rojo) con el nuevo (digamos, verde) para un conjunto de usuarios seleccionados al azar. Sin embargo, si desea probar un diseño de página completo, puede crear una página alternativa con el nuevo diseño y luego su herramienta de prueba A/B redirigirá una selección aleatoria de visitantes a la nueva página.

Hablando de herramientas de prueba A/B, una de las más fáciles es la Optimizador visual de sitios web. Alternativamente, puede optar por Optimizador de sitios web de Google así como. Ambos productos tienen una cantidad decente de documentación y, por lo tanto, no discutiremos su funcionalidad aquí en profundidad. Si ninguna de estas dos herramientas le atrae, puede configurar su propio mecanismo de prueba y luego analizarlo utilizando las variables de seguimiento personalizadas de Google Analytics. Más información sobre este método manual se puede encontrar aquí. No hace falta decir que existe toda una industria de operadores de pruebas. Por lo tanto, si tiene un presupuesto y no necesita confiar en sus propias habilidades, encontrará muchas ofertas diferentes con diferentes enfoques.

Cómo medir y calcular los resultados

En primer lugar, antes de comenzar a ejecutar sus calculadoras, asegúrese de haber asignado una buena cantidad de tiempo para que se ejecute la prueba. Terminar la prueba prematuramente no le dará un resultado preciso o incluso útil. La genialidad estadística se logra solo después de haberle dado algo de tiempo. hora aquí, en cierto modo, significa el número de visitantes. Si su sitio web tiene numerosos visitantes, puede finalizar su prueba dentro de unos días. Pero si tiene un número menor de visitantes, es más inteligente ceñirse al mecanismo de prueba durante más tiempo. Los operadores de la página deben recurrir a su aplicación de análisis para determinar el período de prueba requerido. También es recomendable determinar exactamente cuándo comenzar las pruebas, ya que no todas las industrias ven los mismos grados de tráfico día tras día. Una vez hecho esto, anota el número total de visitantes en cada uno de los dos casos (en nuestro ejemplo, botones rojo y verde), y luego anota el número de conversión (es decir, el número de visitantes en cada caso que Realmente hizo clic ese botón). El resto del proceso es simple: incluso puede emplear un calculadora de prueba dividida para hacer las matemáticas por usted. Hay otras herramientas disponibles.

En la captura de pantalla dada, tuvimos 200 visitantes: 100 cada uno en páginas con botones rojos y verdes. Suponiendo que 40 de 100 hicieron clic en el botón rojo y solo 20 de 100 hicieron clic en el verde, el resultado es evidente. ¡Por supuesto, una prueba real tendrá números más grandes y complejos!

Asegúrese de seguir estos puntos clave

Ahora enumeraré ciertos puntos e ideas clave que deben tenerse en cuenta al ejecutar una prueba A/B:

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• Primero, cuando ejecute una prueba A/B, asegúrese de ejecutar ambas versiones simultáneamente, servidas al azar. Por lo tanto, en nuestro caso, si intentamos elegir entre los botones rojo y verde, debemos tener una URL de redireccionamiento con el botón verde o hacer que nuestra herramienta de prueba dividida incluya la variante de color antes de que la página se cargue. En cualquier caso, ejecutar la versión roja durante las dos primeras semanas y la verde durante las siguientes dos semanas es un enfoque incorrecto. ¿Por qué? ¿Qué sucede si ejecuta el botón rojo durante las primeras dos semanas y, durante el turno del botón verde, su producto se twittea varias veces, probablemente los días festivos u otros eventos aseguran que los visitantes acudan en masa a su sitio web? En este caso, el botón verde daría mejores resultados aunque en realidad no tenga ningún mérito sobre el rojo.
• Asegúrese de ejecutar la prueba durante un buen período de tiempo. Siempre existe la tentación de concluir la prueba antes de tiempo y analizar los resultados, pero debe tener en cuenta que cualquier observación estadística es un producto de los números, que a su vez dependen de la duración de la prueba. Este concepto también se denomina como “confianza estadística” — para lograr resultados que se basen en los valores numéricos de la prueba y no en el azar, debe tener una muestra decente de participantes/visitantes.
• Sea consistente con sus pruebas. Si está mostrando el botón verde a un usuario, asegúrese de que ese usuario en particular vea solo el botón verde durante el período de la prueba, no el rojo. Cada herramienta de prueba dividida decente tiene la funcionalidad que le permite modificar dicha configuración.
• En ocasiones, es posible que se necesiten varias pruebas A/B. En caso de que sus pruebas A/B den un resultado neutral, no se desanime. Este es un resultado válido en sí mismo.

Herramientas útiles para diferentes plataformas

Ahora veremos ciertas herramientas y complementos que pueden ayudarlo en las pruebas A/B.

Herramientas para WordPress

de forma optimizada

Optimizely.com es un servicio útil que le permite implementar pruebas A/B. este complemento lo ayuda a configurar su cuenta de Optimizely.com para que funcione con un sitio web de WordPress. No necesita ninguna habilidad de codificación, porque el complemento viene con una interfaz visual increíble.

Convertir experimentos

Convertir experimentos puede trabajar en asonancia con Google Analytics y KissMetrics. Le permite ejecutar pruebas A/B sin problemas. Sin embargo, necesitarás una cuenta para usar el complemento.

A/B máx.

Complemento máximo A/B le permite realizar pruebas A/B en páginas en una instalación de WP. Puede tener hasta tres páginas de variación, y el complemento también le proporciona estadísticas en tiempo real. A partir de ahora, este complemento solo funciona con páginas y no admite publicaciones.

Herramientas para Drupal

Pruebas A/B de formularios web

Pruebas A/B de formularios web te permite realizar pruebas en tu web Drupal mediante formularios. Muestra sus variaciones de formularios a una selección aleatoria de visitantes, y si los visitantes completan el formulario, se registra una conversión. Es un módulo simple de Drupal para ejecutar pruebas A/B.

multivariante

multivariado es otro módulo que le permite realizar pruebas A/B en su sitio web de Drupal. Admite múltiples pruebas en paralelo y viene con definiciones precargadas para los tipos de prueba más comunes. Sin embargo, la interfaz, aunque simple, no se complementa con una documentación extensa.

Herramientas para Ruby on Rails

vanidad

vanidad es un marco de desarrollo basado en experimentos para RoR que también se puede usar para pruebas A/B. Un conjunto decente de información documentada es disponible aquí.

A/Bingo

A/Bingo es otro producto de Ruby on Rails, que puede actuar como complemento para ayudarlo en las pruebas A/B. Deberá trabajar con cierta cantidad de código y, por lo tanto, no es la opción más adecuada para principiantes absolutos.

¿Alguna vez has realizado pruebas A/B? ¡Comparte tu experiencia con nosotros en los comentarios a continuación!

(dpe)