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Hay algunas, por no decir muchas veces en el que un sitio web tiene diferentes subdominios. Microsites, carritos de compra, reservas o procesos particulares suelen tener su subdominio propio.
¿Podemos utilizar Google Website Optimizer para realizar experimentos entre ellos?
Esta suele ser una pregunta bastante recurrente y la respuesta es sí, sin ningún problema.
Para ello deberemos realizar unas pequeñas modificaciones en los códigos de GWO de nuestras páginas:
- Deberemos añadir _udn=”nuestrodominio.es”; en el tracking script (el que se coloca justo antes de la etiqueta </body>) de las páginas de prueba y conversión, de modo que el código nos quede de la siguiente manera:
<script>
_uacct='UA-XXXXXX-X';
_udn=”nuestrodominio.es”
urchinTracker(”/xxxxxxxxxx/xxxx”)
</script>
- En la página en la que realizamos el testeo deberemos añadir estas líneas justo antes del control script (el que se coloca en el header)
<script>
_udn=”nuestrodomino.es”
</script>
<script>
function utmx_section(){}function utmx(){}
(function(){var k=’0151221625′,d=document,l=d.location,c=d.cookie;function f(n){
if(c){var i=c.indexOf(n+’=’);if(i>-1){var j=c.indexOf(’;’,i);return c.substring(i+n.
length+1,j<0?c.length:j)}}}var x=f(’__utmx’),xx=f(’__utmxx’),h=l.hash;
d.write(’<sc’+’ript src=”‘+
‘http’+(l.protocol==’https:’?’s://ssl’:’://www’)+’.google-analytics.com’
+’/siteopt.js?v=1&utmxkey=’+k+’&utmx=’+(x?x:”)+’&utmxx=’+(xx?xx:”)+’&utmxtime=’
+new Date().valueOf()+(h?’&utmxhash=’+escape(h.substr(1)):”)+
‘” type=”text/javascript” charset=”utf-8?></sc’+’ript>’)})();
</script>
Añadiendo estas pequeñas modificaciones permitiremos a GWO que compruebe que el formato de las secuencias de comandos sea la correcta y poder testear normalmente.
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El último paso después de generar todas las variaciones de nuestros elementos es la pantalla que os muestro a continuación:
En esta página simplemente se nos muestra información referente a las páginas de testeo y conversión (urls y vista previa de las combinaciones) y se nos permite definir la cantidad de tráfico que se dirigirá a la prueba.
Podemos escoger el % de tráfico que creamos oportuno, aunque el 10%, 25%, 50%, 75% y 100% ya vienen predefinidos. El volumen de tráfico deberemos escogerlo según nuestro modelo de negocio, el tráfico que llega a nuestra web, el revenue que generamos, la agresividad de nuestros cambios, etc… Cada sitio web tiene sus particularidades aunque por norma general, y siempre que tu sitio web tenga un volumen de tráfico elevado, podemos aplicar cambios alrededor del 20% de la gente que nos visita siendo ésta una buena muestra para el total de nuestros usuarios. Aún así, insisto en que cada web y sus cambios planteados son escenarios distintos.
Después de esto ya lo tendremos todo listo. Guardamos los cambios y el testeo pasará a ejecutar-se y a recopilar datos… y un poco de paciencia! Que a los dos días aún no tendremos resultados 
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Bravo ya estamos a punto de empezar a poner tags en nuestro código y a ralizar modificaciones… La parte más agradable para unos y la más odiada para otros.
A aquellos que al ver una línea de código os coge urticaria deciros que calma, es fácilisimo 
Google Optimizer nos presenta una página donde nos da los codigos a inserir y explica paso a paso que tenemos que hacer:
- En la página donde realizaremos las pruebas: Tenemos que colocar el código de control en cualquier lugar entre las etiquetas <head>…</head>. Este código se encarga de conectar con los servidores de Google, recoger las variaciones creadas y servir una (si, aún no hemos creado las variaciones, ya llegaremos ahi jeje). Os tiene que quedar algo parecido a esto:
<head>
…
<script>
function utmx_section(){}function utmx(){}
(function(){var k=’0151221625′,d=document,l=d.location,c=d.cookie;function f(n){
if(c){var i=c.indexOf(n+’=');if(i>-1){var j=c.indexOf(’;',i);return c.substring(i+n.
length+1,j<0?c.length:j)}}}var x=f(’__utmx’),xx=f(’__utmxx’),h=l.hash;
d.write(’<sc’+'ript src=”‘+
‘http’+(l.protocol==’https:’?’s://ssl’:'://www’)+’.google-analytics.com’
+’/siteopt.js?v=1&utmxkey=’+k+’&utmx=’+(x?x:”)+’&utmxx=’+(xx?xx:”)+’&utmxtime=’
+new Date().valueOf()+(h?’&utmxhash=’+escape(h.substr(1)):”)+
‘” type=”text/javascript” charset=”utf-8″></sc’+'ript>’)})();
</script>
</head>
También es necesario un codigo de seguimiento para trackear los resultados del experimento. En este caso debemos colocarlo justo antes de la etiqueta </body>.
…
<script>
if(typeof(urchinTracker)!=’function’)document.write(’<sc’+'ript src=”‘+
‘http’+(document.location.protocol==’https:’?’s://ssl’:'://www’)+
‘.google-analytics.com/urchin.js’+'”></sc’+'ript>’)
</script>
<script>
_uacct = ‘XX-XXXXXXX-X’;
urchinTracker(”/0151221625/test”);
</script>
</body>
Sólo nos falta detectar las zonas a modificar. Para ello las encerraremos dentro del siguiente tag, <script>utmx_section(”Nombre del elemento”)</script>CODIGO</noscript>. En nuestro ejemplo nos quedaría el código de la siguiente manera:
<script>utmx_section(”Pestaña About”)</script>
<a title=”About“ href=”http://www.trucosoptimizacion.com/index.php/about/“>About</a>
</noscript>
La idea consiste en “marcar” todas aquellas zonas de las que luego queremos realizar modificaciones. Ahora no realizamos ningún tipo de cambio, simplemente le estamos diciendo a Google Optimizer que elementos luego modificaremos
- En la página de conversión: Aquí debemos colocar otro tracker que se nos proporciona a fin de hacer seguimiento de cuales son las versiones que han derivado en una conversión o consecución de objetivo. Del mismo modo que el tracker de la página de testeo, debemos colocarlo justo antes de la etiqueta </body>
…
<script>
if(typeof(urchinTracker)!=’function’)document.write(’<sc’+'ript src=”‘+
‘http’+(document.location.protocol==’https:’?’s://ssl’:'://www’)+
‘.google-analytics.com/urchin.js’+'”></sc’+'ript>’)
</script>
<script>
_uacct = ‘XX-XXXXXXX-X’;
urchinTracker(”/0151221625/goal”);
</script>
</body>
Ya tenemos el experimento configurado… Empecemos a crear variaciones!
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Hoy realizaremos un pequeño experimento de testeo multivariado para comprobar lo fácil y rápido que resulta. Se acabaron las excusas empezemos a testear.
En este pequeño test, intentaremos averiguar que copy nos genera un mejor click throught hacia la página about del blog. Empecemos:
Realizaremos el experimento con la herramienta gratuita Google Website Optimizer, así que el primer paso consistirá en conseguir una cuenta de google, si es que aún no la tenemos, jeje.
Paso a paso:
- Acceder a Google Website Optimizer.
- En la primera página nos encontraremos con un listado de todos nuestros expermientos, así como el estado en el que se encuentran.
Haremos clic en:
- Google Optimizer nos permite realizar 2 tipos de pruebas: AB Testing y Multivariate Testing. En anteriores artículos hablamos acerca del testeo de diferentes versiones de página con el método AB. En Google Optimizer es extremadamente fácil preparar un experimento de este tipo y nos evita tener que programar una herramienta “in house”. Hoy realizaremos un testeo multivariado, que consiste en realizar pequeñas modificaciones en diferentes partes de la página y comprobar que combinación de ellas es la que nos convierte mejor.Haremos click en “Crear” en el apartado de test multivariado:
- En la siguiente página veremos los pasos a seguir para realizar nuestro experimento.Haremos click en:
- El primer paso importante es identificar las páginas dónde realizaremos el experimento. La página con variaciones y la página de conversión u objetivo.Daremos un nombre al test:
Identifiacaremos la página donde de la que se servirán combinaciones:
Finalmente introduciremos nuestra página de conversión y haremos click en “Continuar”
- A continuación nos aparecerá una pantalla que nos dará algunos consejos para la planificación del experimento. Pulsamos el botón “Continuar” y nos dirigimos a la siguiente página.
- En este punto, Google Optimizer nos preguntará si vamos a realizar nosotros mismos las modificaciones en el código fuente o si tenemos a un equipo de desarrollo para ello. En nuestro ejemplo continuaremos modificando el código pero si se prefiere dejar ese trabajo para los programadores, o si simplemente no se tiene acceso al código, en este punto Google Optimizer nos brinda la oportunidad de enviar un correo electrónico con una URL a nuestro responsable de desarrollo para que prosiga con el proceso y nos lo notifique cuando esté listo.
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Lo dijo Avinash en el reciente PWA’08 celebrado en Barcelona. ¿De que nos sirven mil i mil reuniones y mil wireframes para simplemente encontrar la aprovación de alguien de arriba?
Demos la llave a los usuarios, olvidémonos de nuestras preferencias personales y dejemos que sean nuestros usuarios/clientes quien decida que funciona y que no.
Dejemos impresionados a lo que Avinash bautiza como HiPPOs (Highest Paid Person Opinion)… Convence a tu jefe para realizar un pequeño experimento (ni que sea un mínusulo cambio de copy). Hay que ser arriesgados. Probar, fastidiarla, volver a probar, encontrar una mejora, volver a probar… Muéstrale luego los incrementos en el ROI y dejad seduciros por la toma de decisiones basada en datos.
“Es que vamos hasta arriba de trabajo y el pull de proyectos que hay en IT es interminable…”
Ok, estamos deacuerdo, el trabajo nos abruma… Pero quien dijo que empezar ya mismo a testear fuera una gran carga? Puedes empezar a testear con Google Website Optimizer en menos de 5 minutos y seguir con tu trabajo a la espera de resultados.
Sin duda los sites que aposten por estas técnicas ganarán en ventaja competitiva y liderarán sus mercados.
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25
Apr
Posted in A/B Testing, Técnicas by Eduard Barredo |
Mejorar los ratios de conversión no es tarea fácil. El método del A/B Testing nos proporciona la oportunidad de mejorar esos resultados pero no es ni mucho menos un sistema tan sencillo como parece.
El mejorar el ratio de conversión de nuestro sitio, landing page, creatividad, e-mail, etc, no se trata solamente de lanzar 2 propuestas y determinar cual “funciona mejor”. En realidad, debemos ser muy metódicos y precisos para dar exactamente con lo que los usuarios esperan de nosotros.
Para empezar lo más importante es saber que vamos a testear y con que finalidad. ¿Modificamos el tamaño de un banner para ver como funciona su conversión? ¿Rediseñamos un formulario para comprobar su usabilidad? No tenemos límites y podemos proponer tantos experimentos como pensemos, pero tenemos que tener claro que sólo debemos hacer un cambio cada vez. En caso contrario, si realizamos muchos cambios podríamos perder de vista que elemento nos esta dando rendimiento y con él nuestro tiempo y dinero.
Algunos ejemplos de A/B Testing:
- Podemos utilizar el A/B Testing para comprender mejor el comportamiento y preferencias de nuestros usuarios en nuestro site.
- Podemos utilizar el A/B Testing para detectar problemas de navegación o de comprensión.
- Podemos utilizar el A/B Testing para comprobar la reacción de los usuarios a un nuevo diseño.
- Podemos utilizar el A/B Testing para mejorar cualquier tasa de conversión.
La siguiente pregunta que debemos plantearnos antes de empezar el testeo es: ¿Qué métricas voy a utilizar para medir e interpretar los cambios? Este es un punto determinante y es donde la figura del analista toma importante relevancia. ¿Tasa de clicks? ¿Tasa de rebote? ¿Conversiones? Cada experimento tendrá su métrica más apropiada.
También es importante apuntar que para extraer información estadística fiable, sería recomendable escoger grupos de testeo de similar tamaño. Pongamos por ejemplo el test del asunto de una Newsletter o mail a nuestros usuarios… realizaremos un envío a la mitad de nuestros subscriptores y enviaremos una copia exacta del contenido del e-mail pero con el asunto alternativo a la otra mitad. No obstante, el testeo con grupos de distinto tamaño también puede ser interesante según sea el caso… como lanzar una nueva release de un site a base de “mini testeos” realizados a pequeños grupos de usuarios, hacer pruebas según segmentación de tráfico… Barra libre
Con todo el experimento bien definido, ya podremos empezar a lanzar distintas versiones y a recoger datos. Aún así, el testeo no termina aquí… no ha hecho nada más que empezar. Si somos constantes y realizamos pruebas de forma continuada teniendo en cuenta el contexto de cada una, es cuando empezaremos a recibir información valiosa que luego podremos utilizar en la mejora de la experiencia y rendimiento de nuestro site.
A modo de resumen tenemos que:
- Tenemos que tener claro que elemento queremos testear.
- Hay que conocer con que propósito u objetivo vamos a realizar cambios.
- Saber que métricas vamos a utilizar para determinar el éxito o fracaso del cambio.
- Implementar solamente un cambio cada vez.
- Medir antes y después de los cambios y saber en que contexto hemos realizado el experimento.
- Ser constantes en la realización de pruebas ya que nos darán más y mejor información.
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17
Apr
Posted in A/B Testing, Técnicas by Eduard Barredo |
El mundo avanza rápido, internet mucho más. Terminamos de implementar una mejora para procurar mejorar nuestro ROI y ya se nos exige el siguiente paso. ¿Qué hacemos?
La verdad es que nos pasamos el dia preguntándonos si el usuario le gusta o no lo que esta viendo, si sabe como usar nuestro sitio, si le genera confianza para realizar una compra, si encuentra lo que esta buscando… pero no sólo eso, también estaremos pensando como hacer el sistema lo más robusto posible para tener un más fácil mantenimiento y evitar así posibles incidencias, en optimizar nuestro sitio para tareas de SEO, en potenciar al máximo el rendimiento comercial, en cuidar la calidad de nuestros textos y la organización de contenidos… o lo que es lo mismo, estaremos en una clásica reunión entre departamentos de operaciones, desarrollo, marketing, comercial o contenidos.
En un equipo con gran sintonía suele predominar el consenso pero es normal que existan diferencias por “formación profesional”. Todos, aún luchando por un bien común, aportaran su punto de vista y aparecerán puntos divergentes… ¿Quién tiene razón? ¿Hay alguna opinión por encima de las otras? Definitivamente no. La solución no se encuentra en ninguna de las posibles propuestas, o mejor aún, se encuentra en todas ellas. Cada departamento aportará interesantes y frescas ideas, pero a fin de cuentas sólo podemos hacer caso de la opinión de un individuo: el usuario.
Una de las técnicas utilizadas para conocer el performance de nuestras landing page es el conocido como el A/B Testing. Para los profanos en el tema, contaros que esta técnica se basa en crear 2 distintas versiones de una misma página y mediante un sistema aleatorio de rotación ir publicando una u otra. Luego (con tiempo) podremos sacar resultados según las métricas que hayamos creído mas oportunas y en base a eso tomar decisiones.
Y vosotros? Utilizais A/B Testing? Cuales són los factores que os decantan por una de las versiones?
Seguiremos hablando del tema…
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