Una guía completa para realizar pruebas A/B en Shopify

Si los visitantes de su sitio web no se convierten, algo en su sitio podría impedirles dar el siguiente paso.

Podrías considerar rediseñar tu sitio para solucionar este problema, pero ¿cómo sabes que el nuevo diseño será realmente más efectivo? Aquí es donde las pruebas A/B se convierten en una herramienta poderosa. En lugar de depender de conjeturas, las pruebas A/B te permiten tomar decisiones basadas en datos al comparar dos versiones de páginas web para ver cuál funciona mejor.

Esta guía completa sobre pruebas A/B le explicará todo lo que necesita saber: por qué son esenciales las pruebas A/B, las herramientas y plataformas para realizarlas, cómo ejecutar una prueba efectiva y más.

¿Qué es la prueba A/B?

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son un método que se utiliza para comparar dos versiones de una página web, la pantalla de una aplicación u otro contenido para identificar cuál tiene un mejor rendimiento. El objetivo principal de las pruebas A/B es mejorar el rendimiento mediante cambios pequeños y mensurables.

Entendiendo cómo funcionan las pruebas A/B

Paso 1: Identificar la variable a probar

El primer paso de las pruebas A/B es identificar el elemento específico que desea cambiar, como titulares, imágenes, llamadas a la acción, colores de botones, diseños de presentación o estrategias de precios. Definir claramente su prueba garantiza un enfoque centrado y conocimientos significativos.

Paso 2: Crea dos versiones (A y B)

Después de identificar la variable, cree dos versiones de la página web: Versión A, el control (versión actual) y Versión B, la variación (con cambios). Asegúrese de que las diferencias sean claras y se limiten a la variable que se está probando para que el análisis sea preciso.

Paso 3: Dividir el tráfico entre las dos versiones

Para lograr resultados imparciales, divida el tráfico de manera uniforme y aleatoria entre las dos versiones. Esta aleatorización evita que los factores externos influyan en los resultados. Al dirigir la misma cantidad de visitantes a cada versión, puede comparar de manera justa su rendimiento. El software de pruebas A/B puede automatizar este proceso y realizar un seguimiento de las interacciones de los usuarios.

Paso 4: Medir el rendimiento

Defina métricas de éxito claras antes de comenzar la prueba, como tasas de conversión, tasas de clics, tiempo en la página, tasas de rebote o niveles de interacción. Esto permite una evaluación cuantitativa del rendimiento de cada versión. Además, decida la duración de la prueba para asegurarse de recopilar datos suficientes, ya que ejecutarla demasiado brevemente puede generar resultados no concluyentes.

Paso 5: Analizar los resultados

Después de ejecutar la prueba durante un tiempo predeterminado, recopile los datos y analice los resultados. Busque diferencias significativas en las métricas entre las versiones A y B. Las herramientas de análisis estadístico pueden ayudar a determinar si las diferencias observadas son estadísticamente significativas o simplemente se deben al azar. Este paso es crucial para validar su hipótesis.

Paso 6: Implementar cambios

Si los datos muestran que la versión B supera a la versión A, es momento de implementar los cambios de forma permanente. Este proceso puede incluir la actualización del sitio en línea con el nuevo diseño o contenido. Si la versión A tiene un mejor rendimiento, tome nota de lo que funcionó bien para futuras pruebas.

Ejemplo de prueba A/B:

Imagina que tu sitio web recibe 100.000 visitantes cada mes y te interesa saber si un nuevo diseño de página de inicio puede aumentar las ventas. Para comprobarlo, dividirías el tráfico de forma uniforme:

• Original (Versión A) : 50.000 visitantes ven la página de inicio actual.
• Nuevo diseño (versión B) : 50.000 visitantes ven la página de inicio rediseñada.

La herramienta de pruebas A/B mide qué versión genera más ventas. A partir de esto, puede:

• Comparar : ¿Qué versión genera más pedidos?
• Analizar : Si el nuevo diseño tuvo un impacto positivo.
• Decidir : en función de los datos, elija la versión que genere mejores conversiones.

Importancia de las pruebas A/B

Aumente las tasas de conversión

Un objetivo clave para las empresas es convertir a los visitantes en clientes, y las pruebas A/B son una forma eficaz de lograrlo. Incluso pequeños ajustes, como cambiar el color de un botón de llamada a la acción o perfeccionar el texto de un título, pueden generar mejoras notables en las tasas de conversión. Al utilizar las pruebas A/B, las empresas pueden probar sistemáticamente estos cambios y obtener información valiosa para tomar decisiones informadas que impulsen las ventas y los ingresos.

Aumentar el compromiso

Las pruebas A/B aumentan significativamente la participación del usuario al permitir que las empresas experimenten con diferentes formatos de contenido, como imágenes, videos y ubicaciones de texto, para determinar qué combinaciones son las que más atraen a su audiencia. Este método ofrece información sobre qué capta la atención y fomenta la interacción, lo que genera un mayor tiempo en el sitio, más páginas vistas y una mayor probabilidad de conversión.

Por ejemplo, las pruebas A/B pueden mostrar que los usuarios interactúan más con las páginas de productos que presentan imágenes de alta resolución o elementos interactivos, como vistas de productos de 360 ​​grados o funciones en las que se puede hacer clic. Estos datos permiten a las empresas optimizar sus diseños para lograr la máxima participación del usuario, lo que garantiza que cada elemento de la página esté diseñado estratégicamente para mejorar la experiencia general del cliente e impulsar las conversiones.

Tome decisiones basadas en datos

En el mundo actual, impulsado por los datos, las decisiones respaldadas por análisis sólidos son más efectivas que las intuiciones o las suposiciones. Las pruebas A/B permiten a las empresas recopilar datos cuantitativos sobre el comportamiento, las preferencias y las respuestas de los clientes a diversos cambios. Al analizar estos datos, las empresas pueden identificar tendencias y patrones que sirvan de base para sus estrategias.

Por ejemplo, si los datos muestran que el diseño de una página de producto en particular supera sistemáticamente al de otras, puede servir como modelo para futuros diseños. Este enfoque sistemático para la toma de decisiones ayuda a reducir los riesgos asociados con los cambios y fomenta la mejora continua.

Optimizar la experiencia del cliente

El recorrido del cliente es complejo y puede verse influenciado por numerosos factores, desde la página de destino inicial hasta el proceso de pago final. Las pruebas A/B permiten a las empresas optimizar cada punto de contacto en este recorrido. Al experimentar con diferentes flujos de usuario, opciones de navegación e incluso procesos de pago, las empresas pueden identificar las experiencias más fluidas para sus clientes.

Por ejemplo, las pruebas A/B pueden revelar que simplificar el proceso de pago reduce significativamente las tasas de abandono del carrito de compras. Optimizar el recorrido del cliente no solo mejora la experiencia de compra, sino que también genera lealtad del cliente, ya que los clientes satisfechos tienen más probabilidades de volver y recomendar la marca.

¿Quién debería realizar pruebas A/B?

Tiendas con más de 10.000 visitantes mensuales

Las pruebas A/B funcionan mejor en sitios web con una gran cantidad de visitantes. Si su tienda recibe más de 10 000 visitantes mensuales, puede recopilar datos suficientes para ver resultados significativos. Un mayor tráfico le permite identificar rápidamente qué versiones de su página web, elementos de diseño o mensajes de marketing son más efectivos. Esto le ayuda a mejorar la experiencia del cliente y a aumentar las conversiones más rápido.

Empresas con recursos adecuados

Las pruebas A/B no se limitan a realizar experimentos, sino que requieren una planificación y un análisis cuidadosos. Las empresas que cuentan con los recursos suficientes, como un equipo dedicado o las herramientas adecuadas, están mejor posicionadas para tener éxito. Es fundamental contar con diseñadores, desarrolladores y especialistas en marketing disponibles para crear variaciones y analizar los resultados.

Herramientas y plataformas para pruebas A/B

Cuando se trata de pruebas A/B, utilizar las herramientas y plataformas adecuadas puede mejorar significativamente la eficiencia y la eficacia de sus experimentos. Aquí, exploraremos algunas de las herramientas de pruebas A/B más populares disponibles, incluidas opciones diseñadas específicamente para los usuarios de Shopify.

Herramientas y plataformas comunes de pruebas AB

AB Sabroso

AB Tasty es una herramienta asequible y fácil de usar, lo que la convierte en un punto de partida ideal para las empresas que se aventuran en la optimización de la conversión. Ofrece una variedad de funciones, incluidos widgets listos para usar, pruebas multivariables, pruebas del lado del cliente y del servidor, búsqueda personalizada y segmentación por IA basada en emociones. Con un sólido servicio de atención al cliente y una base de clientes de más de 1000 empresas en todo el mundo, AB Tasty le garantiza la asistencia que necesita.

La plataforma también ofrece un control integral de las pruebas a través de escenarios de segmentación avanzados, lo que le permite iniciar pruebas en función de factores como la URL, la geolocalización y los datos demográficos. Además, puede mejorar los datos de la plataforma integrando información de sus CRM y DMP existentes, lo que le brinda una visión más completa de las interacciones con sus clientes.

Eppo

Eppo es una plataforma integral de experimentación de productos diseñada para respaldar cada fase del ciclo de vida del experimento, incluida la planificación, la configuración, el seguimiento, la supervisión y la generación de informes para obtener información útil de los resultados.

Eppo opera sobre principios básicos de centralización, siendo nativo del almacén, fomentando la colaboración, garantizando la privacidad (al no filtrar los datos de los usuarios), democratizando el acceso y manteniendo una experiencia de usuario intuitiva. Al consolidar la experimentación dentro de una única plataforma, Eppo le permite escalar los experimentos en prácticamente cualquier caso de uso imaginable.

Además, Eppo se integra perfectamente con diversas herramientas, mejorando su versatilidad y funcionalidad.

La mejor aplicación de pruebas AB para Shopify:

GemX: CRO & A/B Testing es una innovadora aplicación de Shopify que permite a las empresas mejorar el rendimiento de su sitio web mediante la experimentación inteligente. Al ejecutar pruebas A/B para comparar varias versiones de páginas web, GemX mejora significativamente la experiencia del usuario y aumenta las tasas de conversión.

A continuación se muestran algunos tipos de pruebas divididas de GemX:

• Prueba de páginas de destino y contenido: pruebe diferentes versiones de sus páginas de destino y contenido para ver cuáles atraen a los visitantes e impulsan las ventas de manera más efectiva.
• Prueba A/B de la página de inicio de Shopify: experimenta con distintos elementos en tu página de inicio de Shopify para encontrar el diseño que tenga mejor impacto en tu audiencia.
• Prueba de plantillas: use GemX para realizar pruebas A/B en las descripciones de productos e identificar qué lenguaje y mensaje resuenan con sus clientes para aumentar las tasas de conversión y las ventas.
• Pruebas de precios y ofertas (próximamente): experimente con diferentes estrategias de precios a través de pruebas A/B para encontrar el precio ideal para maximizar las ventas y los ingresos. Pruebe distintos precios para el mismo producto o pruebe distintos modelos de precios en regiones específicas para determinar qué funciona mejor.

Esta aplicación proporciona todas las herramientas esenciales necesarias para probar y optimizar sus páginas de Shopify de manera eficaz. Su integración perfecta con varios creadores de páginas de Shopify garantiza un enfoque flexible e integral para tomar decisiones basadas en datos, lo que le permite refinar sus estrategias comerciales utilizando las siguientes métricas:

• Tasa de conversión: esta métrica mide el porcentaje de visitantes que completan una compra. Se calcula dividiendo el número total de pedidos por el número total de páginas vistas. Una tasa de conversión alta indica una interacción eficaz y una optimización de las ventas.
• Ingresos: es la cantidad total de dinero que se obtiene de todos los pedidos exitosos durante la campaña. El seguimiento de los ingresos ayuda a evaluar el impacto financiero de sus esfuerzos de marketing.
• Visitantes: la cantidad de visitantes únicos que accedieron a las páginas involucradas en su campaña. Esta métrica muestra cuántas personas interactuaron con el contenido de su campaña.
• Visualizaciones: hace referencia a la cantidad total de veces que los visitantes vieron las páginas de la campaña. Un alto número de visualizaciones de páginas indica un gran interés en el contenido.
• Pedidos: Número total de compras exitosas realizadas durante la campaña. Esta métrica refleja directamente las ventas generadas por la campaña.
• Tasa de agregar al carrito: mide el porcentaje de visitantes que hicieron clic en el botón "Agregar al carrito" en relación con el número total de pedidos. Proporciona información sobre el grado en que las páginas de sus productos alientan a los compradores a iniciar una compra.
• Desglose de dispositivos: esta métrica desglosa la cantidad de visitantes según el tipo de dispositivo que usaron para acceder a su sitio, como computadora de escritorio, dispositivo móvil o tableta. Comprender las preferencias de dispositivos puede orientar sus estrategias de diseño y marketing.
• Canales de tráfico: GemX rastrea la fuente de tráfico y brinda información sobre cómo los visitantes encuentran su sitio. Los canales clave incluyen:
• Referencia: Tráfico de sitios web externos que enlazan a su tienda.
• Social orgánico: visitantes que llegan a través de publicaciones o acciones compartidas no pagas en redes sociales.
• Búsqueda orgánica: visitantes que encuentran su sitio a través de resultados de motores de búsqueda no pagos.
• Correo electrónico: Tráfico generado a partir de campañas de marketing por correo electrónico.
• Redes sociales pagas: visitantes que provienen de anuncios pagados en redes sociales.
• Búsqueda pagada: tráfico generado por anuncios pagados en motores de búsqueda.
• SMS: Visitantes que acceden a su sitio a través de enlaces enviados en campañas de SMS.
• Directo: si no se rastrea la fuente de un visitante, se lo clasifica como tráfico directo. Esto incluye a los visitantes que:
• Escriba la URL de su sitio web directamente en su navegador.
• Utilice marcadores para visitar su sitio.
• Haga clic en enlaces de fuentes que no proporcionen información de referencia, como mensajes privados o algunas aplicaciones móviles.

Errores comunes en las pruebas A/B

Probar demasiadas variables a la vez

Si se prueban varias variables al mismo tiempo, puede resultar difícil identificar qué cambio específico causó el efecto. Por ejemplo, si se prueban diferentes títulos, colores de botones de CTA, imágenes y textos a la vez en una página de destino, un aumento en las conversiones puede dejarlo con la incertidumbre de qué fue lo que realmente generó el impacto.
Solución: concéntrese en probar una variable a la vez para medir con precisión su efecto. Si desea probar varias variables y ver cómo interactúan, las pruebas multivariables son una opción. Sin embargo, tenga en cuenta que las pruebas multivariables requieren un mayor volumen de tráfico y son más adecuadas para páginas ya optimizadas.

Tamaño de muestra insuficiente

Realizar pruebas con un tamaño de muestra demasiado pequeño puede producir resultados engañosos, ya que las variaciones aleatorias pueden generar falsos positivos o negativos. Por ejemplo, si prueba dos versiones de una página de producto con solo 100 visitantes por versión, incluso si una versión tiene una tasa de conversión ligeramente superior, el resultado puede no ser estadísticamente confiable.

Solución: utilice una calculadora de tamaño de muestra para determinar la cantidad adecuada de visitantes para su prueba, asegurando que los resultados sean significativos y confiables.

Duración de pruebas corta

Finalizar las pruebas demasiado pronto (solo porque se alcanza la significancia estadística) puede dar lugar a conclusiones incompletas o inexactas. Las pruebas A/B deben ejecutarse durante al menos uno o dos ciclos comerciales completos para capturar cualquier fluctuación en las fuentes de tráfico, el comportamiento del usuario u otras anomalías.

Solución: no detenga una prueba solo porque alcance la significancia estadística. Déjela que siga su curso completo, asegurándose de alcanzar el tamaño de muestra y de tener en cuenta las variaciones en el comportamiento del comprador.

Pasando por alto la segmentación de usuarios

Si no segmentas a tus usuarios, puedes obtener resultados demasiado generalizados que no se apliquen a diferentes grupos. Por ejemplo, lo que funciona bien para los nuevos visitantes puede no serlo para los clientes habituales.

Solución: segmente a los usuarios por demografía, comportamiento u otros factores para comprender mejor cómo responden los distintos grupos. Sin segmentación, corre el riesgo de aislar a grupos de usuarios importantes y reducir la precisión de los resultados de las pruebas.

¡Empiece hoy mismo sus pruebas A/B!

¡Tienes la estrategia y las herramientas necesarias! Ahora, elige GemX, la mejor aplicación de pruebas A/B de Shopify para optimizar tu tienda. Cada prueba ofrece información que puede mejorar la experiencia del cliente y aumentar las conversiones. Incluso las mejoras menores pueden generar un crecimiento significativo de los ingresos con el tiempo. ¿Estás listo para ver tu tienda prosperar?