CRO y testing: por qué implementar un test A/B

Un CRO siempre buscar optimizar y lograr los mejores resultados de conversión, y para eso nada como la técnica de prueba y error, o lo que es lo mismo: implementar un test A/B que permita definir que funciona mejor en cuanto a diseño, estructura, etc.

¿Qué es un test A/B?

Un test A/B es uno de los métodos más utilizados por los CRO para lograr una mayor optimización, ya sea de una página web como de otro tipo de contenido, como puede ser una campaña de publicidad. Para convertir es clave conseguir impactar y arrastrar al usuario a que realice la acción que esperamos, desde comprar un producto a hacer click sobre el botón de «más información».

¿En qué consiste? Básicamente en lanzar varias versiones de una misma página o producto incluyendo diferentes cambios, así podremos ver qué atrae más a los usuarios y cuál de todas las versiones funciona mejor y consigue los objetivos marcados. Con un test A/B medimos la interacción que realizan los usuarios, vemos cual es su comportamiento frente a las distintas opciones para sacar las conclusiones que nos ayudan a optimizar la web o el contenido con el fin de lograr incrementar la tasa de conversión fijada como objetivo.

Los cambios que aplicamos a lo que sería la propuesta inicial para crear las diferentes versiones pueden ir desde usar diferentes colores a la colocación de los botones o el uso de diferentes textos. Pueden ser modificaciones sutiles o totalmente radicales. Buscamos el diseño y contenido que mejor va a funcionar por lo que lo importante es mostrar en estos test A/B aquello que creemos que puede funcionar ante el usuario, para determinar más tarde que propuesta es más exitosa.

Un test A/B es básicamente buscar la respuesta a qué funciona mejor, ¿esto o esto otro?

¿Qué debemos tener en cuenta a la hora de elaborar un test A/B?

Para elaborar un test A/B siempre partimos de una página/producto/contenido a la que vamos a aplicar las diferentes variaciones. Por lo tanto, empezamos con un diseño que pensamos que puede funcionar pero al cual le realizamos cambios para probar comprobar si éstos pueden hacer que mejore la conversión.

Trabajamos con una hipótesis que va a estar basada en «esto funciona pero puede mejorar aplicando este cambio». Suponemos la serie de problemas que puede generar en el usuario la propuesta inicial y trabajamos para presentarle unas opciones que le permitan resolverlos y lograr el objetivo establecido de conversión.

Además de una hipótesis debemos formular un objetivo, que será nuestra conversión, y que puede ser: lograr la compra de un producto, evitar que se abandone el proceso de compra en el momento del pago en un ecommerce, conseguir la descarga de un documento, que el usuario haga click sobre el botón «más información», que se comparta la información, la interacción con una publicación, la apertura de un mail, etc.

Medir los resultados de un test A/B

Con la hipótesis, los objetivos de conversión definidos y las diferentes versiones de nuestra página o contenido llega el momento de testear. A los usuarios se les mostrarán las variaciones publicadas y posteriormente podremos analizar como se han comportado frente a cada una de esas versiones, comprobando cuál funciona mejor.

Una vez tenemos los resultados, ¿cuál es el paso a seguir? Definir qué versión ha logrado una mayor conversión y usarla como página definitiva o adaptarla. Todos dependerá de los datos arrojados por el test A/B. También es posible que el resultado sea negativo y por lo tanto tengamos que empezar de nuevo, y tal vez sea el momento de probar con una versión radicalmente diferente.

Errores que cometemos a la hora de realizar tests A/B

El más común: decantarnos por una opción ganadora demasiado pronto. El test debe de estar activo durante un tiempo considerable y llegar a un número importante de usuarios para arrojar resultados útiles. No podemos precipitarnos y solo tener en cuenta los resultados más inmediatos.

Existen factores como la celebración de un evento, las acciones realizadas por la competencia, la estacionalidad (horarios de trabajo, periodo de vacaciones, etc.) o el desarrollo de una situación excepcional (como puede ser el caso del covid-19) que pueden alterar los resultados. Debemos de tenerlos en cuenta a la hora de sacar conclusiones.

Por lo tanto, para conseguir un buen resultado y aprovechar el potencial de los tests A/B, es crucial establecer una buena estrategia que nos permita testear en las condiciones más comunes/típicas en las que luego se va a desarrollar la campaña y va a estar visible para los usuarios.

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