Trucos Optimización

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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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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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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