CRO: Metodología y proceso para hacer un test A/B

Como ya os comentamos en posts anteriores, el 17 de abril asistimos al #eShowBCN18 la mayor feria de comercio electrónico y marketing digital de España y una de las de mayor afluencia en toda Europa. Un congreso clave para ampliar la visibilidad de las marcas y aumentar su competitividad a través del marketing digital, entre otros. Durante todo el día tuvimos la oportunidad de asistir a distintas charlas que impartían importantes speakers expertos en el sector.

Hoy os queremos acercar toda la información que pudimos recopilar durante la conferencia de Ricardo Tayar, CEO y Fundador de Flat 101 y autor de “CRO diseño y desarrollo de negocios digitales”.

¿Qué es el test A/B?

El test A/B es una de las herramientas para poder demostrar que una supuesta mejora va a funcionar. Permite demostrar con datos la idoneidad de un cambio (porque sí, a veces hay que demostrar con datos lo que es una evidencia inicial). Elimina la suposición y el diseño referencial (esto se hace así porque lo dice el diseñador o un responsable o directivo, y a veces salen monstruitos). Y, sobre todo, las compañías que lo interiorizan les permite conocer cómo se relacionan los usuarios con sus activos digitales.

“Los datos permiten alinear el diseño con el negocio, es la principal función del test A/B” – Ricardo Tayar.

Respecto al diseño se concibe como algo artístico, pero en realidad el diseño de un sistema tiene que estar orientado a la eficiencia, si puede ser bonito, mejor, pero lo que debe primar es la funcionalidad.

¿Cómo empezar un test A/B?

1. Márcate un objetivo: si no tienes el objetivo claro no tiene sentido hacer testing. Ejemplos de objetivos: facturación, engagement, leads, etc…
2. Datos: disponemos de diferentes fuentes de datos cualitativos y cuantitativos. Por ejemplo: Google Analytics, heatmaps, logs, información de LTV procedente de BBDD, información cualitativa con focus group, encuestas, comentarios, etc… Para detectar puntos críticos hay que hacer un análisis por segmentos no con grandes números generalistas (segmentos de dispositivos, navegadores, fuentes de tráfico, etc…).

Tipologías de test

El test puede ser A/B, multivariante, Split, Customización o personalización:

• A/B test: solo cambia una variable. Por ejemplo: una imagen.
• Multivariante test: cambia varias variables. Por ejemplo: 3 CTA con 3 imágenes.
• Split test: el planteamiento es totalmente diferente ya que intervienen muchos factores (modelo A, modelo B). El front es distinto.
• Personalización: un usuario ha visitado 4 veces un producto pero no compra, le haré flash sales o descuentos.

Proceso de un test

En base a objetivos y teniendo datos se hacen hipótesis. ¿Cómo? Por ejemplo con un brainstorming. Éste no debería durar más de 15 o 20 minutos. Se parte del problema a resolver. Si eres capaz de contestar 5 veces al porqué de algo, seguramente tendrás respuestas. La hipótesis debe ser corta, concisa y precisa.

Utilizamos siempre el método científico. Hay 3 variables:

1. Variable independiente: afecta al resultado y puede modificarlo. Por ejemplo: arquitectura de información.
2. Variable dependiente: depende de la variable independiente. Por ejemplo: % de rebote. Si la arquitectura mejora el rebote disminuye.
3. Variables controladas: variables adicionales bajo control, son la clave de los errores de interpretación del test. Hay que garantizar su volatilidad. Por ejemplo: lanzamiento de una campaña justo cuando se está haciendo el test a/b.

A nivel de fiabilidad estadística hay que tener en cuenta que no habrá un 100% nunca, se trabaja con porcentajes del 95% o 99%.

Para conocer el tamaño de la muestra podemos utilizar herramientas que lo calculan en función de tu casuística. Os dejamos el link de AB Tasty para el cálculo de la muestra.

Las herramientas más conocidas para realizar tus procesos de testing son Google Optimize y Visual Website Optimizer.

Analizar los datos

Lo más importante es que podamos demostrar con datos la idoneidad de una acción. El testing es un sistema iterativo donde se valoran pequeños cambios hasta dar con un resultado óptimo y de crecimiento, en el contexto y momento adecuado.

Es importante que un testing se interiorice internamente en la compañía, debe haber comunicación y se deben controlar las variaciones que se puedan ver afectadas. Deberemos aprender de los fallos para poder aplicar las mejoras.

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