A/B Testing

Descubre cómo optimizar tu presencia en Internet.

¿Qué es lo primero que haces cuando creas una empresa? Se te ocurre un nombre, y tal vez un logotipo, y creas un sitio web. La mayoría de los clientes potenciales te conocerán haciendo clic en tu sitio web; muchos también comprarán lo que vendes en línea. Está claro que tu sitio web es muy importante.

Así que necesitas optimizarlo, utilizar el mejor formato posible para que la gente lo use. ¿Y cómo lo haces? Mediante pruebas A/B. Este resumen te mostrará cómo el uso de este método puede aumentar significativamente el número de personas que hacen clic en tu sitio web.

En este resumen descubrirás

• cómo las pruebas A/B ayudaron a Obama a salir elegido;
• por qué cuando se trata de sitios web, menos es más; y
• por qué incluso un experimento fallido es bueno
• .
• Gracias a Internet, las empresas tienen oportunidades sin precedentes de encontrar nuevos clientes. Todo lo que necesitas es un sitio web, y entonces cualquiera puede ver -¡y comprar! - lo que vendas. Pero aunque parezca fácil, crear un sitio que atraiga a la gente a gastar es difícil. Por suerte, hay una forma segura de averiguar qué funciona: una prueba A/B.
• El principio de las pruebas A/B es sencillo: Mostrando diferentes versiones de tu sitio a grupos de prueba seleccionados al azar durante un breve periodo de tiempo, generas datos sobre qué opción es la más eficaz. Estos datos ofrecen a las organizaciones enormes oportunidades para aumentar la participación de los visitantes.
• Por ejemplo, la página web de la campaña de Obama de 2008 permitía a los usuarios dejar sus direcciones de correo electrónico si querían suscribirse a un boletín o contribuir a la campaña. La página mostraba una fotografía del candidato en un océano de simpatizantes ondeando banderas de "Obama 2008" junto a un campo para introducir direcciones de correo electrónico, junto con un botón de "inscribirse".
• El equipo de Obama se preguntó si ésta era la mejor combinación posible de imagen y botón. Tras una serie de pruebas A/B con diferentes imágenes y textos, encontraron un ganador: Era un 40,6% más probable que los visitantes compartieran su dirección de correo electrónico cuando el sitio web mostraba una foto de Obama rodeado de su familia, junto a un botón que decía "Más información". Para la campaña de Obama, este cambio se tradujo en 2,8 millones de suscriptores de correo electrónico más y 57 millones de dólares adicionales en donaciones.
• Como puedes ver, las pruebas A/B ofrecen enormes ventajas. Y vale la pena señalar que, aunque esta tecnología de pruebas solía ser complicada y cara, ya no es así. En los últimos años, las pruebas A/B se han convertido en un método establecido para mejorar las páginas web. Y para facilitarlo, las plataformas de optimización web, como Optimizely, han facilitado a cualquiera la implementación de las pruebas A/B.
• ¿Estás listo para empezar a optimizar tu sitio web? Pues GENIAL. Pero antes de empezar, tienes que plantearte qué quieres probar exactamente. Porque sin una definición de éxito y una hipótesis, la prueba no te dirá gran cosa.
• Así que empieza por definir claramente qué es el éxito.
• Así que empieza por definir claramente las métricas de éxito cuantificables -es decir, métricas que midan los datos que te resulten más relevantes- para poder evaluar las pruebas más adelante.
• Por ejemplo, supongamos que eres una revista online. Pues bien, no sería muy buena estrategia implementar pruebas A/B que simplemente midieran los clics, porque los clics no indican lo que piensan los lectores sobre el contenido. En cambio, los compartidos, los comentarios o las visitas repetidas podrían decir más sobre qué tipo de contenido resuena entre tus lectores.
• Por otro lado, si eres una empresa de comercio electrónico, las métricas de éxito podrían ser compras completadas, productos añadidos al carrito, o páginas vistas de productos. En última instancia, las métricas de éxito variarán en función de tu sitio web.
• Pero como hemos mencionado antes, las métricas de éxito no son lo único en lo que hay que pensar: También debes plantearte una hipótesis clara.
• Para explicar mejor este principio, empecemos con un ejemplo: El Fondo Clinton Bush para Haití se creó durante el terremoto de Haití de 2010. Para optimizar la página de donaciones, que sólo contenía texto, la organización recurrió a Optimizely. Se plantearon la hipótesis de que añadir una imagen encima del campo de información del donativo aumentaría las contribuciones, pero sorprendentemente ocurrió lo contrario.
• Así que formularon una nueva hipótesis: Tal vez, especularon, la imagen disuadía las contribuciones porque los visitantes tenían que desplazarse más para encontrar el campo de donación, haciendo que el proceso consumiera más tiempo. Para probar la teoría, colocaron la imagen al lado del campo, ¡y fue un éxito! El diseño optimizado generó más de un millón de dólares de ayuda adicional. Imagina que se hubieran limitado a probar cosas al azar en lugar de utilizar pruebas basadas en hipótesis: quizá nunca hubieran encontrado esta solución.
• Aunque las pruebas A/B son estupendas para ajustar y perfeccionar tu presencia en línea, también pueden llevarte a realizar cambios importantes y generalizados en la forma de estructurar tu sitio.
• Eso es lo que le ocurrió a Disney en el año 2000.
• Esto fue lo que experimentó Disney cuando realizó un experimento de pruebas A/B en la página de inicio de una de sus cadenas de TV, ABC Family. Cuando examinaron sus registros de búsqueda, el equipo de Disney se dio cuenta de que muchos visitantes buscaban programas concretos. Así que, en lugar de hacer pequeños retoques, decidieron crear una estructura de página de inicio completamente diferente, que enumerara todos los programas, para que fueran más fáciles de encontrar.
• Disney quería que su página de inicio fuera más fácil de encontrar.
• El objetivo de Disney era aumentar el número de clics en la página del experimento entre un 10% y un 20%, algo que superaron fácilmente. Porque, de hecho, como resultado de las pruebas A/B, el engagement subió un 600 por ciento.
• El fabricante de ropa Chrome también utilizó las pruebas A/B para replantear radicalmente su sitio web. La empresa tenía tres cajas de contenido promocional en su página de inicio, y supusieron que las pruebas A/B mostrarían que la de la izquierda era la que mejor funcionaba porque los visitantes la veían primero. Pero, en lugar de eso, descubrieron que la caja central siempre superaba a las demás, independientemente del contenido. Así que, al final, este conocimiento les llevó a un diseño de sitio web completamente diferente.
• En este sentido, es importante señalar que cuando se está llevando a cabo un rediseño importante del sitio, las pruebas A/B pueden ser un elemento importante durante -y no sólo después- del proceso.
• De hecho, Netflix utilizó las pruebas A/B de este modo cuando la empresa rediseñó su interfaz de usuario en 2011. La interfaz original sugería sólo cuatro títulos, cada uno con una clasificación por estrellas y un botón de reproducción debajo. Pero entonces el servicio de vídeo probó otra variación, que mostraba filas casi interminables de miniaturas con imágenes y títulos por los que los usuarios podían desplazarse. Esta variación fue enormemente eficaz: No sólo mejoró la retención, sino que también aumentó la participación.
• Imagina visitar un sitio web y que te bombardeen inmediatamente con imágenes, ventanas emergentes y solicitudes de registro. Sin duda, te marcharías lo antes posible y no volverías jamás.
• Esto es algo que la mayoría de nosotros comprendemos intuitivamente: Cuando se trata del diseño de un sitio web, menos es más. De hecho, las pruebas A/B han demostrado que eliminar cualquier campo que no sea absolutamente crucial tendrá un gran impacto en la participación.
• Por ejemplo, volviendo al trabajo de Optimizely en la página de donativos del Fondo Clinton Bush para Haití, la empresa de optimización se dio cuenta de que había campos para que los usuarios introdujeran "Número de teléfono" y "Título". Sin embargo, como la organización benéfica no utilizaba esta información, Optimizely estableció una prueba A/B para una versión sin estos campos. El resultado fue impresionante: Este pequeño cambio condujo a un aumento del 11% en los dólares donados por página vista.
• ¿Qué puedes hacer para aprovechar estos resultados y reducir el desorden en tu propio sitio? Bueno, puedes utilizar las funciones ocultar y también dividir los formularios más largos en varias páginas.
• Utilizando una función de ocultación (una característica que muestra información sólo cuando se solicita) para los formularios de código de promoción y opciones de compra en su diálogo de pago, el minorista Cost Plus World Market aumentó los ingresos por visitante en un 15,6 por ciento.
• Por supuesto, hay ocasiones en las que no puedes desordenar o eliminar campos. En esos casos, debes dividir un formulario más largo en más páginas.
• Este enfoque funcionó en la campaña de reelección de Obama en 2012. La página de donativos no podía reducirse más: cada elemento era vital. Pero entonces el equipo de la campaña tuvo una idea: para que el formulario pareciera más corto, lo dividieron en dos páginas separadas: una con la cantidad donada y otra con los datos personales. Junto con otras modificaciones similares, este pequeño cambio supuso 190 millones de dólares más en donaciones.
• Una imagen dice más que mil palabras, como suele decirse. Y aunque hay mucho de cierto en ello, las pruebas A/B nos demuestran que si realmente quieres captar la atención de la gente, tienes que encontrar las palabras adecuadas.
• Y una de las formas en que el lenguaje puede ayudar a captar la atención de la gente es a través de la imagen.
• Y una forma en que el lenguaje puede ayudar a que tu sitio web sea más eficaz es haciendo que el significado de los clics sea más claro para el usuario final.
• Así, por ejemplo, en la página de donativos del Fondo Clinton Bush para Haití, en lugar de utilizar el botón estándar "Enviar" del formulario de donativos, los probadores A/B experimentaron con una variante que decía "Apoya a Haití". Su hipótesis era que este lenguaje dejaría claro el significado de la donación.
• Y tenían razón.
• Y tenían razón: ¡funcionó! La versión de prueba marcó una gran diferencia, que se tradujo en varios dólares extra donados por cada visita a la página.
• Hay otra forma de utilizar el lenguaje de forma más eficaz, sobre todo si quieres que los visitantes de tu sitio web pasen a la acción: utiliza verbos y no sustantivos siempre que sea posible.
• Este principio se ha demostrado que funciona en la práctica.
• Este principio ha sido confirmado por las pruebas A/B, que han demostrado una y otra vez que si quieres que alguien haga algo, necesitas decirle que lo haga. Y esto requiere utilizar el imperativo de llamada a la acción de un verbo en lugar de la función más descriptiva de un sustantivo.
• Por ejemplo, LiveChat, una empresa que vende software que permite a las empresas conversar con los visitantes en tiempo real, estaba organizando una campaña de prueba gratuita para atraer a nuevos clientes. Para mejorar el impacto de la campaña, la diseñadora visual Lucy Frank quería probar si el uso de un verbo aumentaría la acción de los clientes, así que preparó una prueba A/B que enfrentaba "Prueba gratuita" con "Pruébalo gratis". Cambiar sólo dos palabras y utilizar un verbo mejoró la tasa de clics de la campaña en un 14,6 por ciento.
• Los científicos suelen decir que no hay nada más emocionante que descubrir algo que no funciona, porque se puede aprender mucho del fracaso. Pues bien, con las pruebas A/B ocurre exactamente lo mismo: El fracaso puede ser una bendición.
• Este principio se aplica a todo tipo de fracasos, incluidos los pequeños. Porque incluso los callejones sin salida que ahora parecen insignificantes pueden ser útiles más adelante.
• Por ejemplo, cuando la empresa de comercio electrónico Chrome utilizaba imágenes para promocionar sus productos de ciclismo urbano, se preguntó si utilizar vídeos en su lugar mejoraría las tasas de conversión. Pero tras un período de prueba de tres meses, las pruebas A/B revelaron que utilizar un vídeo en lugar de una imagen no tenía un impacto significativo.
• Aunque podría decirse que esta prueba "no llegó a ninguna parte", en realidad fue bastante esclarecedora. Porque ahora, si Chrome alguna vez quiere implementar el vídeo en futuros productos, puede asumir con seguridad que no perjudicará a las tasas de conversión.
• Hay otra forma en la que las pruebas A/B fallidas pueden ayudarte, y es proporcionándote información importante sobre tus usuarios.
• De hecho, esta fue la experiencia del sitio web de juegos IGN. Para atraer más tráfico al sitio dedicado a los vídeos (que aportaba una parte sustancial de sus ingresos publicitarios), IGN probó el efecto de mover el enlace "Vídeos" de la barra de navegación del extremo derecho al extremo izquierdo. Resultó que el traslado tuvo un efecto desastroso: Los clics en los enlaces de vídeo disminuyeron en un asombroso 92,3 por ciento.
• ¡Pero había un resquicio de esperanza! IGN se dio cuenta rápidamente de que esto había ocurrido porque la mayoría de los usuarios del sitio eran visitantes recurrentes, que no eran capaces de encontrar el enlace una vez movido. Así que, aunque esta prueba no mejoró inmediatamente el tráfico, enseñó a IGN una valiosa lección sobre cuántos de sus visitantes eran usuarios recurrentes, y no nuevos.
• Así como los movimientos políticos necesitan activistas y grupos de presión para lograr cambios, las pruebas A/B necesitan evangelistas. Y si quieres implantar esta práctica en tu propia organización, es posible que tengas que convertirte en su portavoz.
• Y una de las mejores formas de hacerlo es a través de los medios de comunicación.
• Y una de las mejores formas de convencer a otras personas del impacto de los enfoques basados en datos es comunicar los resultados de pruebas sencillas que muestren el inmenso valor de las pruebas A/B. La mera presentación periódica de imágenes de variaciones y resultados de pruebas convencerá a las partes interesadas de que las pruebas basadas en datos funcionan, lo que aportará enormes beneficios.
• Por ejemplo, Scott Zakrajsek, gerente global de análisis web de Adidas, utiliza a menudo apuestas seguras -es decir, pruebas A/B que probablemente den lugar rápidamente a una clara victoria- para ayudar a los demás a comprender cómo funcionan las pruebas A/B.
• Hacer esto con regularidad y hacer hincapié en el valor de la mejora continua a través de las pruebas A/B puede llevar a que se convierta en parte de la cultura de la empresa.
• Esto fue lo que dijo Lizzy, la directora de análisis de Adidas, en una conferencia de prensa.
• Ésta fue la experiencia de Lizzy Allen. Cuando Allen se unió por primera vez a IGN como analista en 2010, se sorprendió de que nadie en la empresa hubiera oído hablar nunca de las pruebas A/B. Dedicó un mes a introducir el concepto en la empresa y, para asegurarse de que sus compañeros se comprometían, creó el Desafío Maestro A/B. Se pidió a los empleados de IGN que votaran sobre los resultados probables de las pruebas A/B y que predijeran qué variaciones resultarían más eficaces.
• Aunque casi todo el mundo votó sobre los resultados probables de las pruebas A/B, la mayoría de los empleados de IGN votó sobre los resultados probables de las pruebas A/B y predijeron qué variaciones resultarían más eficaces.
• Aunque casi todo el mundo fracasó a la hora de hacer predicciones precisas, la empresa desarrolló un sentimiento compartido de humildad. Así, la gente se dio cuenta de que podían aprender mucho de los enfoques basados en datos, lo que llevó a que las pruebas A/B se convirtieran en una parte establecida de la política de la empresa.
• Si quieres optimizar tu sitio web y atraer a tus visitantes, prueba con las pruebas A/B. Pero para adoptar este enfoque basado en datos, necesitas una hipótesis clara y una definición de éxito. Y, en última instancia, hacer esto implicará a tus usuarios, a tus empleados y hará que tu sitio web sea más eficaz.
• Consejos Accionables:
• Utiliza los datos de tu sitio web.
• Utiliza una plataforma de pruebas. Si no tienes tu propia tecnología A/B, utilizar una plataforma de pruebas como Optimizely te permitirá realizar pruebas de forma sencilla y fácil sin necesidad de contratar a todo un departamento de analistas de datos.

Conclusiones

"Las pruebas A/B neutralizan lo ideológico y lo sustituyen por lo empírico"

Convence a tus colegas para que apliquen enfoques de negocio basados en datos.

"Si quieres aumentar tu tasa de éxito, duplica tu tasa de fracaso". - Thomas J. Watson, ex director general de IBM

Cuando se trata de pruebas A/B, el fracaso es una bendición.

"Si quieres que alguien haga algo, dile que lo haga"

Usar el lenguaje adecuado atraerá a la gente y hará que tu sitio web sea más eficaz.

Declara el diseño de tu sitio web para aumentar la participación de los usuarios.

"Los datos son lo que importa". - Brian Gumm, Netflix

Las pruebas A/B son una forma estupenda de explorar cambios importantes para tu sitio web.

Para empezar a hacer pruebas A/B, necesitas una hipótesis clara y una definición de éxito.

Si quieres optimizar tu sitio web y atraer a tus visitantes, prueba las pruebas A/B.