Cómo utilizamos las pruebas A/B para averiguar qué anuncios funcionan mejor. En el proceso de elegir el mejor sitio para realizar experimentos, probamos y compilamos una selección de servicios para probar. Con comentarios útiles. ¡Y te lo compartimos!

¿Qué funcionalidad era importante para nosotros?

• La capacidad de probar el servicio de forma gratuita con toda su fuerza. Es decir, sobre una campaña publicitaria real con grandes flujos de visitantes.
• Posibilidad de subir tu versión de la página. Esto significa que queremos crear nuestra propia página hermosa y subirla al servicio, hacer cambios en el editor en línea allí y ejecutar la prueba.
• Editor de páginas en línea conveniente y sin errores.
• Correcto enganche de objetivos de prueba. Los objetivos simples se pueden configurar directamente en los servicios. De hecho, de acuerdo con ellos y con los objetivos intermedios, puede comparar las conversiones de las opciones y elegir la ganadora.

¿Cómo ordenar la colección?

• Servicio- la dirección del servicio, todo es simple aquí.
• A/B o MVT- cuál de las opciones de prueba admite el servicio.

1. La prueba A/B es cuando las variantes de la página probada difieren en una variable (botón diferente, título diferente, etc.). . Por ejemplo, en una versión, el botón "Pedir" es rojo, en la otra es verde. En general, las páginas son idénticas.
2. MVT es una prueba multivariante. Cuando las variaciones de la página que se está probando difieren de muchas maneras diferentes. La primera versión es azul, con un botón rojo de "Pedido" y un patrón de mariposas en el encabezado de la página. La segunda opción es morada, con un botón verde de "Pedido" y un estampado de unicornios. La tercera opción es generalmente en blanco y negro, con un botón de “Pedido” parpadeante y una fotografía del cliente de fondo.

Algunos servicios de página de destino solo admiten pruebas A/B, algunos tanto A/B como MVT.

• planes tarifarios- cuánto dinero quiere el servicio por sus servicios. ¿Qué parámetros determinan la frialdad del plan tarifario?

1. El número de visitantes que pueden ir a la página (si hay más visitantes de los que permite el plan tarifario, el experimento está deshabilitado).
2. El número de dominios que alojan páginas de destino.
3. El número de experimentos que se pueden ejecutar en el servicio.
4. El número de cuentas que se pueden crear en el servicio.

Diferentes tarifas incluyen diferentes parámetros, aquí qué tipo de servicio vale mucho.

• Plantillas\editor en línea- En algún lugar hay plantillas listas para usar, en algún lugar hay un editor con el que puede cambiar las variables.
• Versión de demostración- cuántos días puede utilizar este servicio de forma gratuita.
• Comentarios- nuestros comentarios personales sobre el trabajo de cada servicio.

Una selección de servicios para pruebas A/B

Servicios en ruso

Servicio #1

• Servicio: http://abtest.ru/
• Soporte de prueba: A/B
• Planes tarifarios: la prueba es gratuita, el servicio está muriendo y está en beta.
• Plantillas\editor: redactor en línea.
• Comentarios: Le permite cargar sus páginas de destino. Editor terriblemente defectuoso.

Servicio #2

• Servicio: http://lpgenerator.ru/
• Soporte de prueba: A/B.
• Planes tarifarios:

1. $37 , 3500 visitantes, 2 dominios, 25 páginas.
2. $58 , 9000 visitantes, 5 dominios, 50 páginas.
3. $119 , el tráfico, el número de dominios y el número de páginas no está limitado, conectando sus propios dominios.
4. $440 , tráfico, no se limita el número de dominios y páginas, conectando dominios propios, 15 cuentas de clientes, marca personal.

• Plantillas\Editor: plantillas y editor en línea.
• Versión de demostración: 14 dias.
• Comentarios: Hay un conjunto de plantillas y de pago y gratuitas. No había ninguna herramienta para cargar sus propios sitios para editar en el editor. El editor es simple pero lleva tiempo aprenderlo.

servicios de idioma ingles

Servicio #3

• Servicio: http://unbounce.com/
• Soporte de prueba: A/B.
• Planes tarifarios:

1. $49 — 5.000 visitantes.
2. $99 - 25.000 visitantes.
3. $199 — 200.000 visitantes

En todos los planes: número ilimitado de pruebas y páginas en todos los planes, estadísticas, creador de páginas en línea.

• Plantillas\Editor: plantillas y constructor en línea (!).
• Versión de demostración: 30 dias.
• Comentarios: El editor es bastante conveniente y agradable de usar. No encontré cómo subir tu página para editarla. Las plantillas de página son aburridas y poco interesantes. El servicio no solo tiene un editor de bloques en línea, sino un constructor en línea completo con el que puede crear un sitio web simple desde cero.

Servicio #4

• Servicio: https://vwo.com/
• Soporte probadoy yo: Pruebas A/B, MVT y de aplicaciones móviles.
• Planes tarifarios:

1. $49 , 10.000 visitantes.
2. $129 , 30.000 visitantes.
3. Plan tarifario individual- alrededor de un millón de visitantes al mes, pruebas en el móvil, cuentas vinculadas, asesor personal.

• Plantillas\editor: redactor en línea.
• Versión de demostración: 14 dias.
• Comentarios: el servicio tiene una hermosa interfaz, pero hay problemas al cargar su página.

Servicio #5

• Servicio: http://www.convert.com/.
• Soporte de prueba: A/B y MVT
• Planes tarifarios:

1. $9 , 2000 visitantes.
2. $29 , 10.000 visitantes, MVT.
3. $59 , 30.000 visitantes, MVT.
4. $99 , 50.000 visitantes, MVT + prueba de sitio móvil.
5. $139-$1499 , planes tarifarios para agencias. Número ilimitado de proyectos y pruebas, soporte en línea, integración con Google-Analytics.

• Plantillas\editor: redactor en línea.
• Versión de demostración: 15 días.
• Comentarios: Conveniente editor de sus páginas. No hay plantillas. Todo es hermoso, jugoso y conveniente, pero de vez en cuando deja de contar objetivos, se detectaron errores / cardúmenes del servicio, corregidos por el soporte técnico, pero al día siguiente la recolección de objetivos voló nuevamente por una razón desconocida.

Servicio #6

• Servicio: http://www.clickthroo.com/
• Soporte de prueba: A/B.
• Planes tarifarios:

1. $195 , 50.000 visitantes, 5 proyectos.
2. $395 , 100.000 visitantes, 10 proyectos.
3. $695 , 100.000 visitantes, número ilimitado de proyectos.
4. $1195 , 250.000 visitantes, número ilimitado de proyectos.

• Plantillas\editor: plantillas y editor en línea.
• Versión de demostración: 14 días de acceso a la demostración.
• Comentarios: Realiza una solicitud de acceso a la demostración completando un formulario enorme y no lo obtiene. Ok, lo entiendes, pero después de un par de días hábiles.

Servicio #7

$1295 - hasta 10,000 visitantes por mes. Número ilimitado de proyectos, páginas, pruebas, dominios, soporte técnico.

Plantillas\editor: plantillas y editor en línea.

Versión de demostración:Prueba gratis.

El desarrollo es uno de los principales componentes que se requieren para lograr un cierto éxito. Cualquier negocio necesita desarrollo, sin él, simplemente morirá, perderá su relevancia. El mercado es muy volátil. Cada vez necesita su propio producto específico. Debido a que el mundo no se detiene, todo negocio necesita adaptarse a la audiencia, buscar nuevas y mejores formas de desarrollo.
Por supuesto, antes que nada, un emprendedor necesita hacer nuevas propuestas de venta únicas. Estos, a su vez, deben ser de alta calidad e interesantes para atraer a una gran cantidad de clientes. Para aquellos que temen que los cambios tengan un impacto negativo en el trabajo, existe una prueba AB.

La prueba AB es la práctica de probar múltiples cambios en la misma ubicación para ayudarlo a comprender qué cambios beneficiarán más al proyecto.

Este método mostrará la cantidad de acciones dirigidas, el tiempo que los usuarios pasan en la página de su proyecto, también mostrará la cantidad de ingresos y la tasa de rebote.

Guia de preparacion:

Vaya a Google Analytics, categoría "Comportamiento", sección "Experimentos".Dejame darte un ejemplo simple: desea intentar cambiar el botón rojo en la página del producto a azul. Para probar si esto es efectivo o no, debe crear dos versiones de la página. Dé el nombre de la versión anterior "A", la nueva versión "B". Utilice Experimentos de Google para mostrar a los visitantes dos opciones diferentes, por ejemplo, en el transcurso de una semana.

Especifique las páginas para la prueba. Es posible especificar opciones adicionales para la prueba.

• Establezca el código del experimento en solo PÁGINA DE INICIO, no necesita instalar el código de experimento para la opción B. Mientras que el código estándar de Google Analytics debería estar en ambos.

Pegamos el código en el sitio o lo enviamos al programador

• Las pruebas son excelentes para muchas tareas que implican cambiar el aspecto de una página web. Puedes probar cualquier elemento de tu sitio: diferentes fotos, diferentes titulares, diferentes contenidos. Incluso mover diferentes elementos puede tener un efecto dramático en el rendimiento. Pruebe el formulario de contacto a la derecha de la página contra el mismo formulario a la izquierda, y podría recibir el doble de mensajes enviados desde él. Luego de colocar el código, veremos el nombre del experimento y el estado “En ejecución”:

Estado en progreso"

• Al hacer clic en él, veremos todas las estadísticas de prueba:

Las estadísticas del experimento estarán disponibles haciendo clic en él.

• Ahora, al visitar la página probada, los usuarios verán un enlace del formato:

Por cierto, si desea ver cómo funciona el experimento y si está configurado correctamente, vaya al sitio probado desde diferentes navegadores, Google mostrará la opción B después de 3-5 intentos, de esta manera se asegurará de que el experimento sea configurado correctamente.

Tenga en cuenta que verá ligeras diferencias y fluctuaciones incluso sin cambios en su propio sitio. En esto influyen varios factores, como la estación del año, las fuentes de tráfico, los eventos, la economía y las actividades de la competencia. Por lo tanto, si intentó realizar la prueba durante la semana, es mejor repetirla la próxima semana o configurar inmediatamente la prueba para 2 semanas.

Y no olvide que puede probar diferentes elementos de su sitio al mismo tiempo, no tiene que terminar una prueba antes de comenzar la siguiente.

pruebas AB— ¡una gran oportunidad para mejorar el contenido de tu proyecto!
Si amas el color azul, esto no significa el éxito de los botones azules en el sitio)
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Dmitri demencia

Como saben, no hay estados estáticos en los negocios. La empresa debe desarrollarse constantemente para satisfacer la situación actual del mercado, las necesidades de los clientes y propietarios. Habiendo detenido el desarrollo, el proyecto inmediatamente comienza a degradarse. Por ejemplo, no puede crear una tienda en línea, agregar 200 productos al sitio y obtener una ganancia mensual de 100 mil rublos. Para que la rentabilidad del proyecto al menos no disminuya, el emprendedor necesita expandir constantemente el surtido, aumentar el alcance de la audiencia a través de publicidad y publicación de contenido útil, mejorar las métricas de comportamiento del sitio y la tasa de conversión.

Una de las herramientas para desarrollar proyectos web es el test A/B. Este método le permite medir las preferencias de la audiencia e influir en los indicadores clave de rendimiento del sitio, incluidas las conversiones, el tiempo dedicado a la página, el valor promedio de los pedidos, la tasa de rebote y otras métricas. En este artículo, aprenderá cómo realizar correctamente las pruebas A/B.

¿Qué es la prueba A/B?

Las pruebas A/B son una técnica de marketing utilizada para medir y gestionar el rendimiento de una página web. Este método también se denomina prueba dividida (del inglés split testing - prueba separada).

Las pruebas A/B le permiten evaluar el rendimiento cuantitativo de dos versiones de una página web, así como compararlas entre sí. Las pruebas divididas también ayudan a evaluar la efectividad de los cambios de página, como agregar nuevos elementos de diseño o llamadas a la acción. El significado práctico de usar este método es encontrar e implementar componentes de página que aumenten su efectividad. Presta atención de nuevo, el A/B testing es un método de marketing aplicado con el que puedes influir en la conversión, estimular las ventas y aumentar la rentabilidad de un proyecto web.

Las pruebas divididas comienzan con la evaluación de las métricas de una página web existente (A, página de control) y buscan formas de mejorarla. Por ejemplo, ha creado una tienda en línea. Imagine la página de destino de esta tienda con una tasa de conversión del 2%. El comercializador quiere aumentar esta cifra al 4%, por lo que planea cambios que ayudarán a resolver este problema.

Supongamos que un especialista piensa que cambiar el color de un botón de conversión de azul neutro a rojo agresivo lo hará más visible. Para ver si esto da como resultado más ventas y más conversiones, el especialista en marketing crea una versión mejorada de la página web (B, nueva página).

Con la ayuda de herramientas de pruebas divididas, el experto divide aleatoriamente el tráfico entre las páginas A y B en dos partes aproximadamente iguales. En términos relativos, la mitad de los visitantes aterrizan en la página A y la otra mitad en la página B. Al mismo tiempo, el vendedor tiene en cuenta las fuentes de tráfico. Para asegurar la validez y objetividad de las pruebas, es necesario dirigir a las páginas A y B al 50% de los visitantes que llegaron al sitio desde redes sociales, búsqueda natural, publicidad contextual, etc.

Después de recopilar suficiente información, el vendedor evalúa los resultados de la prueba. Como se indicó anteriormente, la tasa de conversión de la página A es del 2%. Si era un 2,5 % en la página B, cambiar el botón de conversión de azul a rojo realmente aumentaba la eficacia del aterrizaje. Sin embargo, la tasa de conversión no alcanzó el 4% deseado. Por lo tanto, el especialista en marketing busca aún más formas de mejorar la página a través de pruebas A / B. En este caso, la página con el botón de conversión rojo actuará como página de control.

que probar

Como se señaló anteriormente, la prueba dividida es un método aplicado que le permite influir en varias métricas del sitio web. Por lo tanto, la elección del objeto de prueba depende de las metas y objetivos que el comercializador se proponga.

Por ejemplo, si la tasa de rebote de una página de destino es del 99% y la mayoría de los visitantes abandonan la página de destino dentro de los 2 o 3 segundos posteriores al aterrizaje, vale la pena considerar cambiar los componentes visuales de la página. Con la ayuda de una prueba A/B, un especialista en marketing puede encontrar la mejor opción de diseño de página, elegir un esquema de colores e imágenes atractivos y usar una fuente legible. Y si el vendedor se enfrenta a la tarea de aumentar el número de suscripciones, puede intentar cambiar el formulario de conversión correspondiente. Una prueba dividida ayudará a un especialista a elegir el color de botón óptimo, la mejor opción de texto, la cantidad de campos en el formulario de suscripción o su ubicación.

Muy a menudo, los especialistas en marketing prueban los siguientes elementos de las páginas web:

• El texto y apariencia de los botones de conversión, así como su ubicación.
• Título y descripción del producto.
• Dimensiones, apariencia y ubicación de los formularios de conversión.
• Maquetación y diseño de página.
• El precio del producto y otros elementos de la propuesta comercial.
• Imágenes de productos y otras ilustraciones.
• La cantidad de texto en una página.

Qué herramientas de prueba dividida usar

Para realizar pruebas A/B, un comercializador debe utilizar uno de los servicios especializados. El más popular de estos son los Experimentos de contenido de Google, disponibles para los usuarios del sistema Analytics. Hasta mediados de 2012, esta herramienta se llamaba Google Website Optimizer. Con él, puede probar varios elementos de la página, incluidos encabezados, fuentes, botones y formularios de conversión, imágenes y más. El servicio Experimentos de contenido sigue siendo gratuito, lo cual es una de sus principales ventajas. Sus desventajas incluyen la necesidad de trabajar con código HTML.

También puede usar las siguientes herramientas rusas y extranjeras para pruebas divididas:

• Optimizely es el servicio de prueba A/B pago más popular en Internet. El costo de usarlo oscila entre $19 y $399 según el tipo de suscripción. Las ventajas de este servicio incluyen la capacidad de crear experimentos en una interfaz visual, lo que evita que el vendedor tenga que trabajar con el código HTML de las páginas que se están probando.
• RealRoi.ru es otro servicio doméstico que le permite realizar pruebas A / B. Entre las principales ventajas, se puede destacar que es gratuito y muy fácil de usar. Puedes ver su funcionamiento en detalle en el siguiente vídeo:
• Visual Website Optimizer es un servicio pago que le permite probar varios elementos de una página. Para usar esta herramienta, un vendedor debe estar familiarizado con el código HTML. Los precios de suscripción oscilan entre $ 49 y $ 249.
• Unbounce es un servicio diseñado para crear y optimizar páginas de destino. En particular, te permite realizar pruebas A/B. El costo de usarlo es de 50 a 500 dólares por mes. Analógico doméstico - LPGenerator. Este servicio le permite probar solo las páginas creadas con él.

Cómo realizar pruebas A/B con experimentos de contenido

El servicio Experimentos de Google Analytics le permite probar simultáneamente la efectividad de cinco variaciones de una página. Al usarlo, los especialistas en marketing pueden realizar pruebas A/B/N, que difieren de los experimentos A/B estándar por la capacidad de monitorear el rendimiento de varias páginas nuevas, cada una de las cuales puede tener varios elementos nuevos.

El comercializador tiene la capacidad de determinar de forma independiente la proporción de tráfico involucrado en la prueba. La duración mínima de la prueba es de dos semanas, la máxima está limitada a tres meses. El especialista puede recibir datos sobre los resultados de la prueba por correo electrónico.

Para dividir la prueba con Experimentos de contenido, siga estos pasos:

1. Inicie sesión en su cuenta de Google Analytics, seleccione el sitio cuyo rendimiento desea probar. Después de eso, seleccione el menú "Comportamiento - Experimentos".

1. Ingrese la URL de la página que probará en el formulario apropiado y haga clic en el botón "Iniciar experimento".

1. Elija un nombre y propósito para la prueba. Determine el porcentaje de tráfico que participa en el experimento. Decida si desea recibir notificaciones por correo electrónico sobre el progreso de la prueba. Haga clic en el botón "Siguiente" después de seleccionar las opciones requeridas.

1. Seleccione las variaciones de la página a probar. Agréguelos a los formularios apropiados y haga clic en siguiente.

1. Cree un código de experimento. Si no sabe cómo incrustarlo en la página, seleccione la opción "Enviar código al webmaster". Si no te molesta la mención del código HTML, selecciona la opción "Insertar código manualmente".

Elija "Insertar código manualmente" si sabe cómo manejar el código HTML

1. Copie el código marcado en la ilustración anterior y péguelo en el código fuente de la página de control. El código debe insertarse directamente después de la etiqueta. . Después de completar esta acción, haga clic en el botón "Guardar cambios".

1. Busque el código de prueba en la página de control y haga clic en el botón "Iniciar experimento". Tenga en cuenta que el código solo debe agregarse a la página de control.

Podrá evaluar los primeros resultados de la prueba unos días después del inicio del experimento. Para realizar un seguimiento de los resultados de las pruebas, seleccione el experimento apropiado de la lista y vaya a la página de informes.

Ideas que definitivamente deberían probarse con pruebas divididas

Como se señaló anteriormente, las pruebas A/B ayudan a aumentar la efectividad de las páginas web. Para que este método de marketing brinde resultados, el especialista en marketing debe generar ideas que puedan influir positivamente en ciertas métricas del sitio. No puede simplemente tomar cualquier cambio desde el techo, implementarlo y probar la efectividad. Por ejemplo, es poco probable que cambien las métricas del sitio si simplemente decide cambiar el fondo de la página de azul a verde claro.

Un especialista en marketing necesita ver formas de mejorar las páginas y comprender por qué deberían funcionar. Las pruebas divididas simplemente ayudan a probar las suposiciones del especialista. Sin embargo, todos los especialistas en marketing a veces se encuentran en una situación en la que se han probado todas las ideas, pero no se ha logrado el resultado deseado. Si se encuentra en esta situación, intente implementar los siguientes cambios y vea si funcionan:

• Eliminar campos adicionales del formulario de conversión. Quizás sus suscriptores potenciales no quieran revelar los detalles de su pasaporte.
• Agregue las palabras "gratis" o gratis a la página de conversión. Por supuesto, la audiencia sabe que la suscripción al boletín es gratuita. Pero a veces la palabra gratis hace verdaderos milagros, porque el vinagre gratis es dulce.
• Publica un video en tu página de destino. Esto generalmente tiene un efecto positivo en una serie de métricas, incluida la tasa de rebote, la tasa de conversión y el tiempo en la página.
• Aumente el período durante el cual los usuarios pueden probar su producto de forma gratuita. Esta es una forma simple y efectiva de aumentar las conversiones para las empresas que venden software y servicios web.
• Experimente con el color de los botones de conversión. En algunos casos, los botones rojos agresivos funcionan bien. Sin embargo, a veces molestan a los usuarios. Usa una prueba A/B para encontrar el color de botón más efectivo para tu sitio.
• Promete bonos a los primeros 10 o 100 compradores (suscriptores). No se apresure a eliminar esta promesa incluso después del final de la promoción. Muchos usuarios no esperan estar entre los afortunados, pero aun así reaccionan inconscientemente a una oferta rentable.

Cómo y por qué probar diferentes variaciones de páginas

Las pruebas divididas le permiten evaluar la efectividad de los cambios en las páginas web. Este método de marketing ha aplicado valor. Le permite mejorar casi constantemente las páginas al mejorar varias métricas.

Para probar este o aquel cambio, debe crear una nueva versión de la página y guardar la anterior. Ambas opciones deben tener URL diferentes. Después de eso, debe usar uno de los servicios para realizar pruebas divididas, por ejemplo, Experimentos de contenido. La evaluación de los resultados de la prueba puede llevarse a cabo al menos dos semanas después del inicio del experimento.

¿Crees que vale la pena hacer pruebas A/B? ¿En qué casos este método de marketing sigue siendo una pérdida de tiempo?

kak-provodit-a-b-testirovanie

(prueba dividida, prueba A / B, prueba dividida) en el sitio es un método de marketing que consiste en monitorear los grupos de elementos de control (A) y prueba (B), páginas del sitio que difieren solo en algunos indicadores para aumentar la conversión del sitio. Las páginas se muestran a los visitantes alternativamente en partes iguales y, después de alcanzar el número requerido de impresiones, se determina la opción de mayor conversión en función de los datos recibidos.

Etapas de las pruebas A/B

En general, todo el proceso de prueba A/B se puede resumir en 5 pasos:

Paso 1. Establecimiento de objetivos (objetivos comerciales, conversión, objetivos del sitio web)

Paso 2 Fijación de datos estadísticos iniciales

Paso 3 Configuración y proceso de prueba

Paso 4 Evaluación de resultados e implementación de la mejor opción

Paso 5 Repita el experimento en otras páginas o con otros elementos según sea necesario

Duración del exámen

La duración del experimento depende del tráfico disponible en el sitio. Tasa de conversión, así como diferencias en las opciones probadas. Muchos servicios determinan automáticamente la duración. En promedio, 100 acciones de conversión en el sitio son suficientes y demoran entre 2 y 4 semanas.

Paginas para probar

Para la prueba, puede seleccionar cualquier página del sitio que sea importante en términos de conversión. La mayoría de las veces, esta es la página principal, las páginas de registro/autorización, las páginas del embudo de ventas. En este caso, es mejor prestar atención a los siguientes puntos:

1. Páginas del sitio más visitadas
2. Páginas con altas visitas
3. Páginas de rechazo

El primero es necesario para la pureza del experimento, el segundo y el tercero para identificar las debilidades en el sitio.

La mayoría de las veces, los botones, el texto, un eslogan-llamado a la acción y el diseño de la página en su conjunto se eligen para la prueba. Para seleccionar un elemento, puede utilizar el siguiente algoritmo de acciones:

• Se plantea una hipótesis sobre el comportamiento del visitante
• Se propone una solución para cambiar los elementos (es mejor tomar 1-2, no más)

1. Agrega la palabra "Gratis"
2. Enviar video explicativo
3. Pegue el botón de registro en la parte superior de la página.
4. Reducir el número de campos en la aplicación
5. Agregar contador de ofertas especiales
6. Añadir prueba gratuita
7. Cambiar los colores de los botones o el texto en ellos

Automatización de pruebas

Hay varias herramientas pagas y gratuitas para automatizar el proceso de prueba con un conjunto diferente de características. Se puede ver una gran lista. El más popular puede ser experimentos en Google Analytics. Es gratis, rusificado, fácil de aprender, y si se instala un contador en el sitio, entonces no necesita esperar la recopilación de datos iniciales y puede comenzar el experimento con solo un par de clics.

Pruebas A/B con Google Analytics

Considere el proceso de creación de una prueba en Google Analytics. Para ello, vaya a la pestaña Informes->Comportamiento->Experimentos. Ingrese la URL de la página que está probando y haga clic en "Iniciar experimento".

El siguiente paso es completar los campos: el nombre del experimento, el objetivo (puede elegir entre los objetivos configurados para el sitio), la cobertura de visitantes del sitio para el experimento (es mejor establecer 100%).

En el segundo paso, deberá especificar las direcciones de la página principal (de control) y sus variantes.

Si todo se hace correctamente, el sistema dará luz verde para comenzar la prueba.

El resultado del experimento es muy visual y puede verse así:

Contrariamente a la creencia popular (después de todo, se crean páginas duplicadas), tales pruebas no tienen un impacto negativo en la posición del sitio. Basta con escribir rel="canonical" en páginas alternativas.

Importante sobre las pruebas A/B

1. Las versiones de prueba de las páginas no deben diferir en más de 2 elementos
2. El tráfico entre páginas debe distribuirse por igual
3. Al realizar la configuración, seleccione nuevos visitantes del sitio
4. Los resultados solo pueden ser juzgados por una muestra amplia, preferiblemente de al menos 1000 personas.
5. Evaluar los resultados al mismo tiempo
6. No debes confiar en ti mismo, no todos los usuarios piensan como tú, por lo que tu opción preferida puede no ser ganadora.
7. Los resultados de las pruebas A / B pueden no siempre brindar los resultados deseados en el aumento de las conversiones. Así que necesitas experimentar con otros elementos.

El proceso de decisión de diseño siempre ha sido un tema popular de discusión. ¿Por qué algunos diseñadores toman decisiones que otros no tomarían y por qué algunos diseños parecen funcionar mejor que otros?

Desde investigaciones académicas hasta bocetos y anécdotas, el mundo del diseño es un apasionado de los procesos. La broma sobre Google y sus 41 tonos de azul se prolongó por más tiempo.

Tratando de determinar cuál de los 2 tonos de azul usar para el texto del enlace, Google probó no solo los 2 principales, sino 39 intermedios. La historia describe una decisión de aproximadamente un minuto, pero destaca un enfoque de rápido crecimiento para la toma de decisiones. Se basa en experimentos, alternativas y, lo más importante, datos.

"Las pruebas A/B pueden proporcionar valor, pero no deberían hacerse a expensas de otras áreas de diseño".

Pero, ¿por qué Google probó 41 tonos de azul y cómo puede este enfoque ayudarlo a usted o a su organización? En este artículo, veremos las pruebas A/B (o pruebas multivariadas): qué es, por qué debería usarse y sus limitaciones.

Pruebas A/B y multivariadas en pocas palabras

En resumen, las pruebas A/B son un método para comparar 2 versiones de algo entre sí para determinar qué versión es mejor. El tema de la prueba puede ser una imagen, un botón, un título, etc.

Las pruebas multivariantes son una extensión de las pruebas A/B en las que se comparan más de 2 versiones y (a menudo) se incluyen más variaciones. Esto le permitirá experimentar varios elementos a la vez y cómo interactúan.

Para simplificar, el resto de este artículo solo cubrirá las pruebas A/B, pero para las pruebas multivariadas, los principios siguen siendo los mismos.

¿Por qué las pruebas A/B?

El propósito de las pruebas A/B es permitirle realizar mejoras incrementales en su sitio web o aplicación. Al contrastar su aplicación o sitio web con una o más variaciones, puede mejorar continuamente su diseño y obtener la validación de usuarios reales.

En las pruebas A/B, cada prueba genera nuevos datos sobre lo que funciona y lo que no. Lo que funciona se puede incorporar a un sitio web o aplicación y formar un diseño nuevo y mejorado.

Pruebas A/B en el mundo real

Para comprender cómo se pueden usar las pruebas A/B y qué pueden hacer por usted, puede consultar cientos de ejemplos en sitios web como Which Test Won. También puede echar un vistazo a estos estudios populares:

Proceso básico de prueba A/B

Paso 1: Dónde probar

Para realizar pruebas A/B, necesitará un sitio web o una aplicación. (Las pruebas A/B fomentan la mejora incremental de un producto existente y no son adecuadas para probar rediseños o nuevos productos y servicios).

Tienes que decidir qué área de tu sitio o aplicación quieres explorar, e idealmente, intentar mejorar. El campo de estudio se puede seleccionar en función de varias fuentes:

• Analítica: si sus análisis muestran que una página o pantalla en particular es una molestia para los usuarios. ¿Todos sus usuarios están saliendo de la misma página?
• Pruebas de usabilidad:¿Las pruebas de usabilidad revelaron un área problemática o una interacción? ¿Ha probado una nueva solución y ahora quiere probarla a gran escala?
• Intuición o antipatía personal:¿Crees que algo se puede mejorar y quieres probarlo con datos? ¿Hay algo que siempre te ha disgustado y dónde quieres aplicar alternativas?

Muy a menudo, estas tres fuentes determinan el tema de la prueba. Armado con este conocimiento, puede pasar al paso 2.

Paso 2: Qué probar (y qué medir)

Uno de los aspectos clave de las pruebas A/B es que solo cambia una variable a la vez. A primera vista, esto parece una tarea simple, pero puede pasar tranquilamente por encima de la marca y agregar más variables.

Por ejemplo, si desea probar un botón, puede intentar cambiar su texto:

O cambiar de color:

Pero si combinas ambas opciones y pruebas el botón con diferente texto y diferente color, reducirías drásticamente el valor de la prueba.

Comparando estos dos botones entre sí, no podría señalar por qué dan resultados diferentes: qué tipo de aumento de rendimiento trajo el cambio de texto o el cambio de color.

“Para realizar pruebas A/B valiosas, es fundamental limitar los cambios a una sola variable”.

Por lo tanto, para realizar pruebas A/B valiosas, es esencial limitar los cambios a una sola variable. Si desea probar múltiples variables al mismo tiempo, debe hacer una prueba multivariante donde pueda probar esas múltiples variables y tener una mejor idea de qué efecto tuvo cada cambio.

Cualquiera que sea la prueba que elija ejecutar, también debe resaltar la métrica clave que estará rastreando. En el caso de los botones, lo más probable es que midas la cantidad de personas que hacen clic en él. Cuando se trata de cambios de título, probablemente estará mirando las tasas de rebote o el tiempo que pasa en el sitio.

Lo que rastreas se convierte en lo que pruebas. Solo asegúrese de saber lo que está tratando de mejorar antes de comenzar con las pruebas A/B.

Paso 3: Cómo probar

Ahora que comprende qué y dónde probará, hablemos de cómo lo haremos. Hay muchas aplicaciones para las pruebas A/B. Aquí están los más populares:

• Google analitico
• de forma optimizada
• Optimizador visual de sitios web
• A/B Sabroso

Estos (y otros) ofrecen un proceso básico de prueba A/B, pero difieren en características. Su elección dependerá de sus habilidades de desarrollador, la flexibilidad que necesita o simplemente el precio.

Muchas organizaciones grandes a menudo usan más de una herramienta, según la cantidad de trabajo requerida o la preferencia personal, por lo que elegir la herramienta adecuada dependerá de sus circunstancias personales.

Paso 4: ¿Qué tan grande es la prueba?

Entonces, ha acordado la ubicación de la prueba, las variables que optimizará y cómo lo implementará técnicamente. La última pregunta que queda por responder es: ¿cuántos usuarios serán probados?

Algunas herramientas (como Google Analytics) no te permiten determinar quién verá la versión original y quién verá la versión alternativa, o incluso cuánto durará la prueba. Para un principiante, esta puede ser una función útil, ya que simplifica todo el proceso.

"Las pruebas A/B no pueden decirle si está resolviendo el problema correcto".

Si desea configurar estas variables usted mismo, entonces vale la pena considerar cuánto durará la prueba y qué porcentaje del usuario verá la versión original y qué porcentaje de la alternativa.

Si trabaja en una organización que no acepta riesgos, muestre la alternativa solo al 5-10% de los usuarios y divida el resto 50:50. En última instancia, la elección dependerá de sus ambiciones y del nivel y tipo de tráfico que reciba su sitio web o aplicación.

Al responder a la pregunta de cómo dividir la prueba y cuánto tiempo debe tomar, pregúntese: ¿qué tan grande debe ser la prueba para que pueda estar seguro de que los resultados son correctos?

Esto se denomina mediante el término técnico "significación estadística" o "significación estadística". Su objetivo es crear una prueba con un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para poder decir con más del 95 % de certeza: "Su cambio provocó este resultado".

La forma en que divida la prueba depende de usted, pero el tiempo que tarde puede depender de la cantidad de tráfico que reciba el sitio web o la aplicación. No se preocupe, aunque suene intimidante, hay muchas calculadoras en línea que lo ayudarán a determinar si sus resultados son estadísticamente significativos o si necesita aumentar el tiempo de prueba.

• Calculadora de importancia de Visual Website Optimizer
• Calculadora de valor de Kissmetrics

Paso 5: analizar y decidir

¡Aquí están los resultados! Ejecutó la prueba, se aseguró de que fuera estadísticamente significativa y ahora tiene los números.

Dado todo el trabajo realizado, la cantidad de personas involucradas, todos esperan ver un resultado como este:

Pero la mayoría de las veces, lo que obtendrás es esto:

No se frustre (y no se desespere): las pruebas A/B hacen mejoras incrementales. Y si bien es posible realizar grandes cambios, cualquier mejora es un gran comienzo y lo coloca en el camino correcto.

Incluso si los datos muestran que no ha realizado ninguna mejora, ahora se encuentra en una posición más sólida porque sabe qué funciona y qué no.

"Datos no es igual a comprensión"

Si la prueba fue exitosa, los próximos pasos dependen de usted. Puede enviar una nueva versión lo antes posible. O, si has hecho una pequeña prueba, puedes hacer otra prueba con mucha gente.

¡Lo que haga con la información adquirida depende en última instancia de usted!

Comprender las limitaciones de las pruebas A/B

A pesar de lo poderosas que son las pruebas A/B, también es importante comprender sus deficiencias y limitaciones. A pesar de su creciente popularidad, las pruebas A/B no son una panacea que pueda salvar a cualquier empresa, sino una herramienta más en tu arsenal.

Al considerar el uso de pruebas A/B, es importante comprender lo que no puede hacer:

• Di porqué. Las pruebas A/B son una herramienta fantástica para ayudarlo a comprender qué funciona y qué no. Sin embargo, no puede decirle por qué. Para hacer esto, debe realizar una investigación de usuario de alta calidad. Es muy importante que entiendas que datos no es igual a comprensión.
• Ayudarle a probar el rediseño de su aplicación o sitio web. Si bien, en teoría, podría comparar todo el diseño de la página con la alternativa y obtener datos de éxito, no sería capaz de averiguar qué tenía el diseño que estaba causando la diferencia. Hasta que hagas una investigación de usuario, el resultado no tendrá sentido.
• Decirle si está resolviendo el problema correcto. Debido a la naturaleza incremental de las pruebas A/B, puede ser una herramienta poderosa para mejorar continuamente su sitio web o aplicación. Las pruebas A/B no pueden decirle si está resolviendo el problema correcto. Puede enfocar sus pruebas en la página de inicio y ver mejoras, pero otra parte del sitio puede ser el problema. Este es un concepto conocido como máximo local.

¿Qué pueden hacer las pruebas A/B por ti?

Si todo esto te ha abierto el apetito por las pruebas A/B, probablemente ya tengas la información que necesitas para empezar. Algunos pequeños detalles pueden diferir, o su organización puede tener requisitos específicos, pero los principios generales siguen siendo los mismos.

Las pruebas A/B, cuando se usan correctamente, pueden ser una gran herramienta. Puede permitir que su empresa mejore gradualmente y aumente su éxito.

Pero es importante comprender que las pruebas A/B son solo una herramienta en el arsenal mucho más grande de cualquier diseñador. En su nota de renuncia, Doug Bowman, exjefe de diseño visual de Google, también recordó la anécdota sobre los 41 tonos de azul de Google. Por lo tanto, aunque las pruebas A/B pueden brindar un gran valor, no deben ser a expensas de otras áreas de diseño.