A/B testing
El A/B testing es una técnica de optimización que consiste en comparar el rendimiento de dos versiones de un mismo elemento web, como una landing page, un botón, un tipo de contenido o una llamada a la acción. El objetivo es determinar cuál de las dos versiones produce mejores resultados en términos de tasa de conversión, es decir, el porcentaje de usuarios que realizan la llamada a la accion deseada.
El A/B testing se basa en el método científico, que implica formular una hipótesis, diseñar un experimento, recoger y analizar datos, y sacar conclusiones. Por ejemplo, si queremos mejorar el proceso de compra de una tienda online, podemos plantear la hipótesis de que cambiar el color del botón de comprar aumentará la tasa de conversión. Para comprobarlo, diseñamos un experimento en el que mostramos al 50% de los usuarios el botón en color verde (versión A) y al otro 50% el botón en color rojo (versión B). Luego, recogemos y analizamos los datos de las ventas generadas por cada versión y comparamos las tasas de conversión. Finalmente, sacamos la conclusión de cuál es el color más efectivo y lo implementamos en la web o en una base de datos.
Ventajas
El A/B testing tiene varias ventajas para mejorar la experiencia de usuario y el rendimiento de una web. Algunas de ellas son:
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Permite tomar decisiones basadas en datos y no en intuiciones o suposiciones.
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Permite probar cambios pequeños o grandes sin arriesgar la estabilidad o la funcionalidad de la web.
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Permite conocer mejor las preferencias y el comportamiento de los usuarios y adaptarse a ellos.
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Permite optimizar los recursos y el tiempo dedicados al diseño y desarrollo web para todo tipo de dispositivos moviles.
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Permite aumentar la tasa de conversión y los ingresos.
Pasos a seguir
Para realizar un A/B testing eficaz, se deben seguir algunos pasos y buenas prácticas. Algunas de ellas son:
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Definir un objetivo claro y medible para el experimento, como aumentar las ventas, los registros o las suscripciones.
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Identificar el elemento a testar y las variables a modificar, como el texto, el color, la forma o la posición.
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Segmentar a los usuarios que participarán en el experimento según criterios relevantes, como el origen del tráfico, el dispositivo móvil o el perfil demográfico.
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Elegir una herramienta adecuada para realizar el experimento, como Google Optimize, Optimizely o AB Tasty.
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Establecer un periodo de tiempo suficiente para recoger una muestra representativa de datos.
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Analizar los resultados con rigor estadístico y verificar si hay diferencias significativas entre las versiones.
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Implementar la versión ganadora y seguir monitorizando los resultados.
El A/B testing es una técnica muy útil para mejorar la usabilidad y la conversión de una web. Sin embargo, también tiene algunas limitaciones y desafíos. Por ejemplo, no permite probar múltiples variables al mismo tiempo (para eso se usa el test multivariante), no garantiza que los resultados sean permanentes o extrapolables a otros contextos, y no explica las causas o los motivos del comportamiento de los usuarios. Por eso, se recomienda complementar el A/B testing con otras técnicas como los mapas de calor, las encuestas o las entrevistas.