Si aún no ha probado las pruebas A/B, es señal de que no debe esperar más. Las pruebas A/B no solo te ayudan a mejorar tu tienda, sino que puedes ver realmente qué elementos de tu tienda resultan atractivos para tus clientes y les animan a comprar, y cuáles no.
Encontrará más información al respecto en el podcast de hoy con el hacker de la conversión, Jörg Dennis Krüger.
TRANSCRIPCIÓN DE ESTE EPISODIO DEL PODCAST
En este episodio del podcast, exploramos el mundo de las pruebas A/B para tiendas online. Hablamos de cómo puedes utilizar las pruebas A/B para optimizar tu tienda y conseguir mayores tasas de conversión, una mejor experiencia del cliente y más ventas.
En primer lugar, definamos qué son las pruebas A/B. En pocas palabras, es una forma de optimización experimental que le ayuda a tomar decisiones para su tienda digital comparando dos o más versiones de una página web o elemento. Los datos de estas pruebas permiten saber qué versión funciona mejor en términos de tasa de conversión u otros resultados deseados.
Las pruebas A/B son especialmente útiles para las tiendas online porque permiten comparar distintas versiones de elementos o funciones de una página para ver qué versión funciona mejor. Al utilizar datos de experimentos anteriores y observar el comportamiento de los usuarios en tiempo real, puedes tomar decisiones informadas sobre la mejor forma de optimizar tu tienda para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las tasas de conversión.
Existen diferentes tipos de pruebas A/B que se utilizan para sitios web y aplicaciones de comercio electrónico: Pruebas divididas, pruebas multivariantes y personalización. Las pruebas divididas (también conocidas como "pruebas A/B") comparan dos versiones de la misma página, cada una con un solo elemento cambiado, para determinar qué versión funciona mejor. En las pruebas multivariantes, se modifican simultáneamente varios elementos de la misma página y los efectos sobre el comportamiento del usuario se miden por separado para cada cambio. La personalización significa que los cambios realizados se adaptan específicamente a cada usuario en función de sus preferencias o de su comportamiento anterior en el sitio web.
Antes de realizar una prueba A/B para tu tienda online, debes formular una hipótesis: ¿Qué cree que ocurrirá si cambia un elemento? Formular esa hipótesis antes de empezar la prueba te ayuda a centrar tus esfuerzos y a definir criterios de éxito para que los resultados de la prueba sean más fáciles de interpretar.
Hay varios elementos en una tienda online que se pueden probar con tests A/B. Entre ellos se incluyen el diseño de la página, las imágenes, los esquemas de color, los botones de llamada a la acción, las estructuras de precios y mucho más, todo lo cual puede optimizarse para mejorar el compromiso del cliente y aumentar las tasas de conversión si se hace correctamente. Por lo tanto, es importante tener en cuenta todos los aspectos de una tienda digital antes de iniciar un experimento para poder tener en cuenta todas las variables y obtener resultados fiables al final del proceso.
Al realizar una prueba A/B para una tienda en línea, deben seguirse algunas prácticas recomendadas:
En primer lugar debe asegurarse de definir unos criterios de éxito claros antes de iniciar una prueba. De este modo, podrá asegurarse de que los resultados al final de cada experimento son válidos y se pueden tomar decisiones significativas sobre nuevas optimizaciones o cambios.
En segundo lugar Los visitantes deben segmentarse correctamente. Esto garantiza que sólo se recojan datos relevantes para cada prueba, de modo que los resultados no se distorsionen porque se comparen variables irrelevantes entre distintas versiones o se prueben páginas simultáneamente sin un grupo de control. También se evitan así interpretaciones erróneas debidas al "ruido" en los datos causado por factores externos. Esto ocurre, a su vez, cuando se detectan cambios significativos durante el análisis (que pueden no deberse al compromiso, sino a factores externos ajenos al control).
El análisis de los datos cuantitativos obtenidos mediante pruebas A/B puede resultar difícil en ocasiones, ya que siempre existe cierto grado de incertidumbre, especialmente cuando se trata de interpretar la significación estadística de experimentos realizados en distintos periodos de tiempo. Esto ocurre sobre todo en los sitios web más grandes, en los que muchos clientes interactúan simultáneamente, lo que convierte a las pruebas divididas en una herramienta cada vez más poderosa. Aspectos visuales como la elección de imágenes, colores y diseños suelen conducir a una mejora de la experiencia del cliente y, por tanto, a mayores ventas y un mayor ROI.
Una vez obtenidos los resultados de las pruebas A/B en el sitio web de una tienda en línea, los profesionales del marketing pueden utilizar herramientas como Convertir.com automatizar diversos procesos e integrar sus resultados en otros ámbitos de la estrategia de marketing. Por ejemplo, los anuncios pueden personalizarse según el comportamiento del usuario y las páginas de productos pueden optimizarse en función de las preferencias del cliente.
Otro ejemplo es la puesta en marcha de campañas omnicanal que lleguen a los compradores potenciales a través de múltiples plataformas.
En última instancia, la información obtenida a través de estos experimentos puede utilizarse para dedicar recursos a dominar el arte de la optimización digital, que ahora es un componente clave de las empresas de éxito. Aprovechando las poderosas oportunidades asociadas a la ejecución de pruebas A/B eficientes y eficaces, las pequeñas y grandes empresas pueden obtener una ventaja sobre sus competidores y aumentar sus beneficios.
Gracias por escucharnos. Espero que hayan disfrutado de nuestro debate. Permanezcan atentos al próximo episodio a la misma hora y en el mismo lugar.
Tu Jörg Dennis Krüger.