Test A/B en cinco pasos

Ya os hablamos en otro post sobre cómo hacer test A/B en siete pasos, hoy os traemos otra metodología todavía más simple para hacer tests A/B en cinco pasos. La cual os puede venir muy bien si tenéis que hacer un test rápido para implementar una mejora de diseño en el menor tiempo posible.

Test A/B. Gráfico de Optimizely

Por refrescaros la memoria, un test A/B es un método de pruebas con usuarios donde se trabaja con dos (y solo dos) soluciones de diseño, y se mide cuál de ellas consigue mejor los objetivos fijados.

Jennifer Leigh Brown ha escrito un artículo donde expone su metodología, simple y rápida,  titulado 5 Steps to Quick-start A/B Testing (5 pasos para un inicio rápido en tests A/B), y sobre el que vamos a hablar hoy.

Metodología

La metodología de Jennifer Leigh se divide en estos cinco pasos:

1. Identificar un objetivo
2. Elaborar una hipótesis
3. Diseñar y ejecutar el test
4. Analizar los resultados
5. Implementar los resultados

Identificar un objetivo

Hay que identificar un objetivo de qué es lo que queremos conseguir y en qué medio, porque no es lo mismo aumentar la tasa de apertura de los correos que conseguir más leads en una landing, por ejemplo, o disminuir el porcentaje de abandono en el proceso de compra frente a conseguir más clics en los banners. Dependiendo del objetivo en el test A/B habrá que probar un elemento u otro, y colocar textos diversos, elementos visuales, el rotulado de los botones, etc…

Formar una hipótesis

¿De qué manera podemos conseguir el objetivo? ¿Qué cosas se pueden mejorar para conseguir el objetivo? Partiendo de la investigación de las razones que producen la interfaz actual, se pueden analizar también las técnicas que se usan en otros sitios para los mismos problemas.

Diseñar y ejecutar el test

Después de haber formado una hipótesis es necesario elaborar dos versiones para testear cuál de las dos funciona mejor. Es posible cambiar varias cosas, pero entonces es un test multivariante, el cual es mucho más complejo.

Algunas cosas que puedes cambiar que pueden tener un gran impacto en un test A/B:

• Encabezados
• CTAs
• Imágenes y gráficos
• Formularios

Analizar los resultados

Para que un test sea significativo, dice Leigh, la muestra ha de ser estadísticamente significativa. En su artículo sugiere el uso de esta herramienta para calcular los datos aproximados en el caso de una mejora de la conversión.

Implementar los resultados

Cuando acabes el test A/B y tengas un claro ganador entre las dos hipótesis, y tras conseguir una muestra significativa de tus usuarios, tienes que implementar los cambios y comprobar que todo va bien.

A veces puede ocurrir que lo que ha ido bien en un test A/B no vaya tan bien en la realidad, pero entonces hay que volver a comenzar el proceso y continuar con un itinerario de mejora continua que nos permita ir mejorando poco a poco.

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