Cómo hacer tu Primer Test A/B con Google Analytics

Empecemos con un poco de teoría:

[mk_message_box type=”comment-message”]Una conversión es un término de marketing que describe el cumplimiento de una acción deseada por un individuo (el visitante de un sitio web, en nuestro caso) . Estas acciones pueden ser de distintos tipos: suscripción a una publicación, una venta, una llamada telefónica o una solicitud de más información.[/mk_message_box]

Siendo conscientes de que la tasa de conversión siempre es mejorable por definición , es el momento de buscar herramientas que nos permitan de forma sencilla experimentar con los elementos más importantes para mejorarla. ~~Google ofrece una herramienta gratuita y de fácil uso llamada Website Optimizer que es la más recomendada para realizar este tipo de tests.~~

Actualización : desde agosto de 2012 Website Optimizer se ha integrado dentro de Google Analytics en Contenido > Experimentos.

[mk_message_box type=”comment-message”]Definición Test A/B: Se trata de un experimento en el que se presentan a las visitas varias versiones de una misma página para determinar ante cuál responden mejor.[/mk_message_box]

Crear un experimento (conocido como A/B Test o Split Test) aquí nos permitirá comparar las conversiones a través de varias versiones de la misma página , tomando como referencia la que actualmente tenemos con un 1,2% de conversión ( Versión A ). Entonces creamos una nueva página para tener la Versión B , haciendo algunas alteraciones deliberadas, con las cuales aspiramos a mejorar el número de usuarios que convierten.

Planteamiento

El primer paso es plantear el experimento de forma estructurada para obtener resultados relevantes. Hay dos opciones:

Duplicar la versión A y realizar modificaciones en los elementos más importantes.
Crear una nueva página con distinto diseño.

Te recomendamos que sigas estos consejos sobre mejoras prácticas a la hora de aumentar la tasa de conversión y tengas en cuenta las indicaciones de esta infografía sobre la anatomía de una landing page.

Paso 1: Elegir Páginas del Experimento

Con la nueva integración de Google Website Optimizer con Google Analytics, se ha simplificado enormemente la configuración de los experimentos. Si ya tienes configurado el código de seguimiento de Google Analytics, el primer paso es elegir las páginas que van a ser parte del experimento (ahora ya no es necesario añadir nuevos códigos). Son las siguientes:

La página original : la versión actual y contra la que se quiere comparar las variaciones. En nuestro ejemplo es la página que tiene un 1,2% de tasa de conversión.
Las variaciones : cada una de las versiones modificadas que pretenden mejorar a la original.

Después de insertar el Javascript podrás subirlo a tu servidor web y verificar que está bien configurado . A partir de ahora, cuando un usuario llega a tu página original desde cualquier fuente de tráfico, se le presentará una de las alternativas y nunca sabrá que es parte de un test. Si regresa y tiene la cookie en el navegador se le volverá a presentar la misma versión. A partir de este momento la información es recogida de forma paulatina cada vez que un visitante llega a la página objeto del test.

Paso 2: Establecer las opciones del experimento

Los tests se pueden realizar sobre el % que queramos del tráfico total de esa página. No es necesario que todo el tráfico sea parte del test. Hay que tener en cuenta que en aquellos sitios en los que hay un gran volumen de visitantes, un pequeño cambio puede tener un gran impacto en las conversiones y en las propias ventas.

Paso 3: Análisis y Toma de decisiones

“ Para que se pueda tener precisión y confianza se necesita alrededor de 200 conversiones para tener resultados estadísticamente significativos. ” -Ayuda de Web Optimizer-

Una vez haya suficiente información, Google Website Optimizer ofrece resultados de las versiones que mejor funcionan y las que, por tanto, se deben mantener. Hay que tener en cuenta que para alcanzar resultados concluyentes se debe de haber testado con un número elevado de visitantes y que, si la página que se pretende mejorar tiene un volumen reducido, requerirá de más tiempo.

Ventajas

Fácil de utilizar y entender : al contrario que los tests multivariable, en un test A/B solamente hay que crear diferentes versiones y esperar que haya suficiente información para saber cuál es la que mejor funciona.
Fácil de analizar : al tratarse de un test en el que una opción destacará sobre las demás interpretar los resultados es sencillo.
Flexibilidad : se pueden plantear los cambios que se consideren oportunos en las distintas versiones para probar.
Menor volumen de información necesaria : las conclusiones se pueden alcanzar con un volumen de datos menor del que exige un test multivariable.

Desventajas

Número limitado de variaciones .
No se pueden aislar los resultados : si realizamos distintos cambios en cada versión no se podrá aislar cuáles han sido los motivos de la mejora.

Tu turno

¿Cuál es o son los principales problemas a la hora de hacer tests? ¿La parte técnica? ¿El diseño? Si tienes dudas o sugerencias no dudes en comentar más abajo.