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A/B testing en páginas con poco tráfico

Publicado el 18 julio 2013 por .

Si os ha tocado llevar un site con pocas visitas y con pocas conversiones, creo que algunos de los artículos que estamos publicando los leéis con un suspiro del tipo: “Esto en mi web no funcionará”. Tristemente, puede ser el caso del A/B Testing. No todos los sitios webs tienen suficiente volumen de tráfico para lanzar los experimentos. Esperar 6 meses para tener los resultados no es nada viable.

¿Hay alternativas o soluciones? ¿Hay esperanza para las pymes?

Pues sí. Y en este artículo os presento 5 propuestas que se pueden aplicar a vuestro caso. Pero primero os recuerdo rápidamente los factores que determinan la duración de un test.

¿De qué depende la duración del test?

Para poder decir que un test ha obtenido los resultados estadísticamente significativos, se tiene que recoger suficiente volumen de datos y las diferencias entre las variaciones tienen que ser suficientemente importantes como para decir que ha ganado alguna de ellas.

Ahora bien, ¿por qué algunos tests acaban en 3 semanas y otros en 3 meses? Todo depende de los siguientes 4 factores:

  • Conversión - el porcentaje de usuarios que ha cumplido un objetivo (puede ser una compra, una página vista, tiempo de visita, etc.)
  • Mejora - el porcentaje de diferencia entre la conversión de la versión original y la versión alternativa. Por ejemplo si la versión original tiene el ratio de conversión de un 3% y la versión alternativa tiene 3.5%, la mejora es de un 16% (0.5/3 x 100)
  • Tráfico - el volumen de visitantes diarios incluidos en el test
  • Variaciones - el número de páginas diferentes que estamos testeando

Si tenéis curiosidad sobre cómo estos factores influyen sobre la duración de un test, os propongo jugar con la calculadora de Visual Website Optimizer.

De todas formas, sin vuestro test no ha alcanzado los resultados significativos en 6 semanas, probablemente ya no va a concluir y mejor pasar al siguiente para no perder el tiempo.

Solución 1 – Cambiar el objetivo del test

Si la conversión final tiene poco volumen (compras, suscripciones, contactos, etc.), entonces hay que coger un indicador más “arriba” del embudo de conversión, por ejemplo el click-through de una landing, el abandono del formulario, el engagement con contenido visto. Se trata de elegir una métrica que sí que tiene más “volumen” y que podemos validar con un test de manera más fácil.

Y luego sólo nos queda cruzar los dedos que la métrica mejorada (CTR, abandono, engagement) va a influir sobre los siguientes pasos del funnel y sobre la conversión final :)

Solución 2 – Diseños muy diferentes

Solución dos consiste en actuar sobre la métrica de “mejora”. Esto quiere decir que nos queremos asegurar que las dos versiones de la página sean muy diferentes una de otra para tener más probabilidad que la conversión de la versión A va a ser muy por encima o por debajo de la versión B.

Os pongo un ejemplo encontrado en la web de 99designs donde se rediseñó completamente la página de una empresa llamada CloudSponge y gracias a este cambio se consiguió un aumento de conversiones de un 33%.

 

Cambios dramáticos en el test de CloudSponge

Solución 3 – Aumentar el tráfico

No es una técnica muy recomendada, pero si lo consideráis factible, se puede aumentar la inversión en publicidad o emailing para captar más tráfico de lo normal e incluirlo en el test. Pero ojo! Siempre tienen que ser vuestros usuarios potenciales. No tiene sentido pujar por palabras clave genéricas que no están relacionadas con vuestro negocio sólo para ganar más usuarios. Los resultados que conseguiréis con este tipo de test, aunque significativos, no se mantendrán una vez terminéis de gastar dinero en la publicidad.

Solución 4 – Reducir el número de variaciones

Con cada variación aumenta la duración del test. Por lo tanto, cuantas menos variaciones, mejor. Pensad en un test multivariante con 2 elementos que tienen 3 variaciones cada uno. Esto nos da 9 combinaciones diferentes. Una de las soluciones para “acotar” el test es el método Taguchi que trata de seleccionar de manera aleatoria las combinaciones que van a participar en el test, y a partir de ahí extrapolar los resultados para todas.

Sin embargo, si realmente queréis realizar un test rápido, optar por un simple test A/B de 2 versiones diferentes.

Solución 5 – Test cualitativo

Todas las soluciones anteriores se pueden aplicar una por una, o todas a la vez. Sin embargo, esta quinta solución es una alternativa al testing normal. Se trata de realizar un test cualitativo donde medimos si el cambio en la web ha mejorado la usabilidad, si los usuarios están más satisfechos, qué opinan sobre el cambio, etc. ¿Ha aumentado el tiempo para rellenar el formulario? ¿El botón de añadir al carrito es más visible? ¿No se entiende el copy que hemos puesto al lado de confirmación de la compra? ¿Los usuarios no saben en qué paso del proceso están? Los tests cualitativos deberían complementar los experimentos tradicionales, pero sin duda son una fuente de información vital y nos pueden servir para avanzar y mejorar el rendimiento de la web.

Aquí las herramientas y los métodos varían mucho, pero yo os recomiendo las encuestas y los tests de usuarios.

Dicho esto, quiero que os quede claro que no tener suficiente tráfico o suficientes conversiones no puede servir como excusa para no hacer nada y para no probar cosas nuevas. Esto es lo más importante.

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