Qué es un Test A/B
Un test A/B consiste fundamentalmente en la comparación de dos versiones de una misma página dentro de un sitio web o aplicación para obtener resultados de cuál de las dos versiones mejora el objetivo principal de la página (KPI).
El funcionamiento de este test de investigación UX, en rasgos generales, consiste en dividir el tráfico que recibe la página y derivar una parte a la variante A y el resto a la variante B.
Existen diferentes herramientas para poder realizar Test A/B. Gracias a ellas, obtenemos una serie de datos, métricas y estadísticas de cada una de las variantes que nos ayudan a determinar cuál obtiene un mejor rendimiento y aumenta la tasa de conversión.
Entre otros objetivos se puede comprobar que variante genera más clics, suscripciones, carritos iniciados, ventas, páginas vistas, etc.
Los sitios web donde más se suelen realizar test A/B son los que entre sus objetivos principales se encuentra la generación de leads, los medios editoriales o los E-commerce.
Tipos de Test
Existen diferentes tipos de pruebas o test entre los más destacados se encuentran los siguientes:
Prueba A/B
Se trata del test A/B, también llamada prueba A/B/n. Es un experimento aleatorio que utiliza dos o más variantes de la misma página web. Siempre se utiliza la variante original (A). Las variantes de la B a la n contiene uno o más de un elemento que se han modificado partiendo de la versión original.
Este tipo de prueba suele ser el más utilizado. Se suele utilizar por ejemplo cuando queremos cambiar el color o el copy de un botón y medir cuántos clics consigue cada una de las variantes.
Prueba de redirección
En este tipo de prueba se utilizan URL diferentes para cada versión que ayudan a testar dos páginas web independientes entre sí. Se utiliza frecuentemente para cuando se realiza un rediseño y tanto la estructura como el diseño UI es completamente nuevo con respecto a la versión original.
Test multivariante
Este tipo de test se realiza cuando se modifican varios elementos en una misma página web de forma simultánea para comprobar que composición es la más efectiva y arroja un mejor resultado.
Este tipo de test mide el impacto de cada uno de los elementos que se han modificado y como han afectado al objetivo que se ha definido previamente.
Cómo hacer un Test A/B
Antes de lanzar un Test A/B es necesario planificar bien una serie de aspectos:
1. Definir el objetivo
Hay que tener claro que se quiere analizar. Por ejemplo: hacer un cambio en una llamada a la acción (CTA). Podemos cambiar el color de un botón o el copy que contiene de “Añadir a la cesta” a “¡Lo quiero!”.
En resumen, se trata de tener clara cual es la función de la página que se quiere optimizar (aumentar los leads, conseguir mayor visibilidad, aumentar las ventas, etc).
2. Analizar y definir las variantes del experimento
Realizaremos los cambios concretos en la página original generando tantas variantes como sean necesarias que se compararán con la página original o variante A.
Es en este punto donde cambiamos los copys, diseño, llamadas a la acción o CTA, titulares, etc.
3. Ponderación de las variantes
Consiste en definir la proporción del tráfico de los visitantes objetivo que se dirige a cada variante. Lo más lógico es que si disponemos de la variante original (A) y una variante B el tráfico se segmente en 50% para la A y 50% para la B si queremos realizar el experimento impactando al 100% del tráfico que recibe la página a la que vamos a realizar la prueba.
Si se quiere ponderar el 100% del tráfico a la variante B y no utilizar la versión original para la realización del experimento, se puede ponderar el 100% a la variante B y el 0% a la variante original (A).
4. KPIs y reglas de segmentación (Quién y Cuándo)
Se trata de declarar los objetivos medibles y cuantificables como por ejemplo el número de páginas vista, cestas iniciadas, clics, duración de la sesión, porcentaje de rebote, etc.
En este punto hay que definir las reglas de segmentación, consiste en:
- Definir el ámbito geográfico de los visitantes objetivo a los que se les lanzará el experimento. Puede ser un país o una ciudad concreta.
- Definir el origen de los visitantes como por ejemplo los procedentes de Twitter, Facebook, sólo tráfico orgánico, etc.
- Definir la tecnología en la que se realizará el experimento. Puede ser en dispositivos móviles, tabletas, PC, en navegadores determinados o en un sistema operativo específico.
- Duración del experimento.
El experimento debe de estar activo hasta que al menos se cumpla una de las siguientes condiciones:
- Que hayan transcurrido 15 días, para poder comprobar las variaciones del tráfico de toda una semana.
- Al menos una variante debe de tener un 95% de probabilidad de ser mejor que el resto de variantes o valor de referencia.
Teniendo definidos los KPIs y las reglas de segmentación, podemos lanzar nuestro experimento.
Tras la finalización del test A/B se debe de realizar un informe que recoja los datos obtenidos y las conclusiones.
Datos importantes para el informe del Test A/B
A la hora de realizar el informe se deben de incluir una serie de datos importantes para que las personas que lo vayan a visualizar comprendan y contextualicen el experimento que se ha llevado a cabo.
Detalles generales del informe:
- Objetivo.
- Variantes utilizadas en el experimento.
- Ponderación.
- KPIs y reglas de segmentación.
- Duración del experimento.
- Descripción del experimento.
Detalles específicos del informe:
- Sesiones totales de cada día de ejecución del experimento por variante.
- Visión general de la mejora por cada variante respecto al total de sesiones.
- Probabilidad de ser la mejor variante.
- Probabilidad de superar a la original por variante.
- Tasa de conversión según los KPIs por variante.
- Número de conversiones conseguidas por variante.
- Tasa de conversión según los KPIs definidos a lo largo del tiempo por variante.
Existen numerosas herramientas para realizar test A/B. Google ofrece Google Optimize de forma gratuita.
Créditos
¿Qué es el test a/b?
¿Qué es el test a/b?
Introducción a los test a/b
Prueba a/b en Wikipedia