¿Qué son los test A/B?
Los test A/B o A/B testing son una cosa bastante simple por definición, probar 2 opciones y quedarnos la que mejor funcione o más nos guste. Es tan simple como que es algo que se lleva usando toda la vida y en todos los ámbitos.
Hablando en términos de optimización web el test A/B es un método en el que se ofrece a los usuarios de una web 2 versiones distintas de una misma página para medir cuál funciona mejor y aplicarla como definitiva. La decisión para elegir cuál funciona mejor es una decisión totalmente basada en datos, debido a que los resultados del test son almacenados en una herramienta que nos permite analizar los datos para luego tomar las decisiones correctas. De esta forma eliminamos suposiciones sobre lo que es mejor o peor y esto repercute en una mejora de conversión en la web.
Lo cierto es que en este campo siempre se pueden leer valoraciones/suposiciones sobre cosas que funcionan mejor, algunas serán acertadas para nuestra web pero otras pueden no serlo tanto, ya que en función del tipo de web que sea, sector, país o la edad del usuario objetivo puede haber una variación en los métodos de navegar de la gente. Para ello siempre tenemos la opción de hacer test A/B para asegurarnos que una mejora es tal…

 

¿Qué podemos hacer con los test A/B?
Llegado este punto ya tenemos claro que son los test A/B pero vayamos más al grano, ¿qué mejoras podemos plantear en un test A/B?
Algunos ejemplos de cosas que se pueden testear son:
– Podemos hacer test con distintos colores de fondo en el proceso de compra de una tienda online.
– Podemos hacer un test con distintos colores del botón de añadir al carrito.
– Podemos testear que texto funciona mejor en el botón de añadir al carrito con variaciones como añadir a la cesta o comprar…
– En una web donde el objetivo es captar leads con un formulario de contacto podemos hacer test cambiando la posición del formulario de contacto hasta encontrar la posición de la página que más convierte.

A continuación te mostramos un ejemplo de un test real con resultados reales que hemos realizado:

Captura de pantalla 2016-05-09 a las 9.39.26

 

El test que hemos realizado es cambiar la forma de mostrar el listado de subcategorías en móvil, en lugar de mostrar las imágenes al 100% y el título debajo que casi no destacaba hemos optado por mostrar las imágenes al 40% y el título a la derecha destacándolo más. La versión Control es la original y la Variation 1 es la modificación que queremos testear con la original.
Al 50% de los usuarios se le mostró la versión de control y a los otros 50% se le mostró la variación 1, de esta forma medimos la conversión final de los usuarios que usaron la versión de control contra los usuarios que usaron la variación 1.
Para que los resultados sean concluyentes debemos mantener el test mínimo hasta que hubiera unas 200 conversiones pero siempre serán más fiables los resultados con más conversiones.

Ahora veamos los resultados del test A/B:

Captura de pantalla 2016-05-09 a las 9.47.41

Este gráfico nos indica el Revenue por visitante, la versión de control obtuvo un retorno por visitante de 0,9€ y la variación 1 de 2,1€.

 

Captura de pantalla 2016-05-09 a las 9.56.45

En esta tabla podemos ver el retorno total del test, la versión de control ha generado 861,24€ y la variación 1 ha generado 2.152,79€. Este cambio ha supuesto una mejora del 140%.
Este caso es un ejemplo real de un test A/B que supuso una mejora muy destacada, y aunque no es fácil conseguir mejoras tan destacadas, si la tienda online está sin optimizar siempre hay opción a conseguir alguna mejora así.

Si a la vez del test A/B la herramienta nos permite ver el mapa de calor o nos hace vídeo de la navegación del usuario siempre podemos ver más claramente el motivo de la mejora ya que vemos que es lo que hace la gente que mejora la conversión. En otro post quizás podamos hablar de la optimización web con mapas de calor y vídeos de navegación del usuario en la web, sería interesante…

 

Otras aplicaciones de los test A/B
Los test A/B también se suelen usar en otros casos como son el email marketing o los Adwords de Google.

En email marketing es frecuente usar test A/B de asuntos a la hora de lanzar los newsletter. Lo que se hace es enviar a una pequeña muestra de nuestra base de datos(a un 10 ó 20%) un test A/B de asuntos, es decir, a un 50% de los usuarios le mandamos un asunto A, al otro 50% un asunto B y el asunto ganador, el que más aperturas tiene se lo enviamos al 80 ó 90% restante de la base de datos.

Captura de pantalla 2016-05-09 a las 10.19.44

Ejemplo de un test A/B de asuntos de email. Se ha hecho el test sobre 200 emails cada versión y se envió la opción A ganadora a toda la base de datos. Para que sea más concluyente conviene hacer el test sobre una base de datos más grande.

 

Otra aplicación donde se usan los test A/B son los anuncios de Google Adwords. Se pueden crear varias versiones de un anuncio y se testean con una prueba pequeña, luego la mejor versión es la que mantenemos.

 

Cómo podéis ver, los test A/B son una parte importante(clave diría yo) en la optimización de webs, ya sean tiendas online o webs/blogs que tengan el objetivo de captar leads.

Y vosotros, ¿habéis probado los test A/B en vuestra web?