Optimice su tienda en línea con pruebas A/B y genere más conversiones

Si aún no has probado las pruebas A/B, es señal de que no debes esperar más. Las pruebas A/B no sólo te ayudan a mejorar tu tienda, sino que puedes ver realmente qué elementos de tu tienda son atractivos para tus clientes y les animan a comprar, y cuáles no.

Puedes saber más sobre esto 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 te ayuda a tomar decisiones para tu tienda digital comparando dos o más versiones de una página web o elemento. Los datos de estas pruebas proporcionan información sobre 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 te permiten comparar distintas versiones de elementos o características de la página para ver qué versión funciona mejor. Utilizando datos de experimentos anteriores y observando 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.

Hay diferentes tipos de pruebas A/B que se utilizan para los sitios web y las 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, en las que sólo se ha cambiado un elemento cada vez, para ver qué versión funciona mejor. En las pruebas multivariantes, se cambian 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 crees que ocurrirá si cambias un elemento? Formular esa hipótesis antes de empezar la prueba te ayuda a centrar tus esfuerzos y a definir los criterios de éxito para que los resultados de la prueba sean más fáciles de interpretar.

Hay varios elementos en una tienda online que pueden probarse con pruebas A/B. Entre ellos están 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 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 online, hay algunas prácticas recomendadas que deben seguirse: 

En primer lugar debes asegurarte de que se definen unos criterios de éxito claros antes de iniciar una prueba. De este modo, puedes asegurarte 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 estar correctamente segmentados. 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. Esto también evita 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 las pruebas A/B a veces puede resultar difícil, 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 hace de las pruebas divididas una herramienta cada vez más poderosa. Los aspectos visuales, como la elección de imágenes, colores y diseños, a menudo conducen a una mejora de la experiencia del cliente y, por tanto, a un aumento de las ventas y de la rentabilidad de la inversión.

Una vez obtenidos los resultados de las pruebas A/B en el sitio web de una tienda online, los profesionales del marketing pueden utilizar herramientas como Convertir.com automatizar diversos procesos e integrar sus resultados en otras áreas 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, los conocimientos obtenidos a través de estos experimentos pueden 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 escuchar. Espero que hayas disfrutado de nuestro debate Permanece atento al próximo episodio a la misma hora y en el mismo lugar. 

Tu Jörg Dennis Krüger.

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