Es muy frecuente, en el mundo del marketing digital, la necesidad de resolver las diferentes estrategias u opciones que puedan existir a la hora de poner en marcha una campaña de marketing de una página web. Cuando existen distintas alternativas, o no se tiene claro qué opciones escoger, sobre todo a la hora de elegir determinados colores, slogans, imágenes, etc… Una de las maneras de optimizar resultados y determinar qué variables elegir, es haciendo uso de tests A/B (más comúnmente conocido como A/B testing o pruebas A/B)
¿Qué es el A/B Testing?
El A/B Testing en el mundo online, es una herramienta o método que permite ofrecer al usuario final diferentes versiones de una misma página web de manera que se pueda conocer qué modelo resulta más atractivo. El objetivo final es conocer mediante un sencillo experimento qué versión hace que el usuario se quede más tiempo navegando, que se registre a través de un formulario… dependiendo de la finalidad del experimento. Estos experimentos se utilizan mucho a la hora de realizar campañas de marketing digital y la mayoría de las veces suelen utilizarse por desacuerdo entre los responsables de dichas campañas.
Especificación de un experimento
Cuando se va a proceder a realizar un test A/B lo primero que hay que tener claro, es qué se quiere evaluar: los colores del botón del CTA (call to action), el slogan de la página, la imagen de la cabecera… Para ello es necesario ofrecer al usuario final una versión diferente de cada elemento a medir.
También es importante saber ofrecer esas variaciones de forma controlada, y en pequeñas dosis. Con esto me refiero a que, no hay que ofrecer dos versiones de una web totalmente distintas. Cuanto más elementos diferentes contenga cada versión, más difícil será saber qué cosas han resultado más atractivas para el usuario.
Herramientas A/B Testing
Hay infinidad de herramientas en el mercado, tanto gratuitas como de pago (mucho más numerosas), para proceder a realizar A/B testing en una página web. Existen algunas que te permiten diseñar completamente el contenido HTML con un editor customizado, otras sin embargo, te proporcionan las herramientas de medición con los informes de resultados.
Una de las herramientas más archiconocidas, por casi todo el mundo, es Google Analytics. Esta herramienta gratuita de Google permite configurar experimentos a medida, especificando los objetivos oportunos, para evaluar al propietario de una página web, la interacción de los usuarios con dicha página.
Configuración Analytics
Voy a obviar el hecho de que es necesario tener una cuenta de Google, y haber trasteado un mínimo con esta herramienta. Así pues, empecemos con la configuración del experimento.
El primer paso es acceder, dentro de la página de Informes, a la sección Comportamiento-> Experimentos. En este apartado podremos configurar tantos experimentos como se desee, simplemente dándolos de alta mediante el botón Crear experimento.
Paso 1: objetivo
En el primer paso dentro de la configuración del experimento, además de la especificación del nombre, es muy importante tener claro el objetivo a medir. Por defecto Google te ofrece varias alternativas:
- Duración de la sesión
- Número de visitas a páginas
- Rebotes
Pero si estas opciones no fueran suficientes, es posible crear nuevas métricas pulsando en el enlace Crear un objetivo nuevo. Aquí se podrán especificar multitud de interacciones posibles entre los usuarios y la página web: relleno de un formulario, reproducción de un vídeo, guardado en favoritos, realización de un pedido…
También es muy importante, concretar el porcentaje de visitas que serán objeto de estudio del experimento (lo habitual en este caso es que sea el 100%), y el tiempo de duración del experimento.
Paso 2: variantes
En este paso simplemente será necesario especificar las urls de las diferentes variaciones de la página web (obviamente cada versión debe estar accesible bajo una dirección diferente). Se pueden especificar numerosas variantes pero, cuántas más versiones distintas se ofrezcan al usuario, más dudas podrán surgir a la hora de determinar la elección final.
Paso 3: código de seguimiento
En este apartado, la configuración en sí ha terminado. Google ha recogido la información que le hemos dado para proporcionarnos un script que habrá que insertar en la página web. Para ello, copiamos el código que nos da, y lo pegamos dentro del código HTML tanto de la página original, como en cada una de las variantes, justo después de la apertura de la etiqueta <head>.
Paso 4: Revisión
En el último apartado, Google nos proporciona una verificación de que el código de seguimiento ha sido correctamente insertado en cada una de las páginas web. Si la validación es correcta, ya podremos iniciar el experimento. En caso de que no se encuentre el código correctamente insertado, habrá que revisar que bajo las urls especificadas en el paso 2, el código HTML de dichas páginas, contiene el código de seguimiento proporcionado en el paso 3.
Paso 5: Resultados
Una vez terminada la configuración del experimento, Google nos proporcionará la información oportuna, tras las primeras 48 horas, después del inicio del mismo.
Esta información estará disponible para cada uno de los experimentos configurados dentro de Analytics, mostrando en una gráfica los objetivos especificados, para cada una de las variantes web proporcionadas (siempre dentro de un rango de tiempo), así como un cuadro resumen de la misma.
Debajo de cada gráfico se podrá ver una tabla con los datos resultados para cada una de las variantes, a modo de ranking, para poder evaluar cuál será la mejor elección a emplear.
Conclusión
En definitiva… es bastante sencillo utilizar Google Analytics para poder medir diferentes criterios, y seleccionar qué opciones son las más adecuadas dentro de un experimento real con usuarios.
Si esta herramienta es gratuita, ¿qué nos aportan otras herramientas de pago? Ya lo veremos en un futuro…
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