Shopify A/B Testing: Experimentos Inteligentes para Aumentar Conversiones (Guía Avanzada)

¿Así que has estado realizando pruebas A/B en tu tienda de Shopify, pero no estás seguro de si lo estás haciendo bien?

¿O no estás obteniendo la tasa de conversión deseada a pesar de encontrar al ganador?

Necesitas experimentos más inteligentes que ofrezcan mayores conversiones. Las pruebas A/B no son solo una técnica que simplemente configuras en una herramienta y luego te olvidas. Debes desarrollar un enfoque estratégico en cada paso del proceso.

Por lo tanto, en esta entrada de blog, te guiaremos a través de la guía de pruebas A/B de Shopify creada para usuarios avanzados que buscan optimizar la tasa de conversión.

[Si recién estás comenzando con las pruebas A/B, tenemos una guía para principiantes sobre las pruebas A/B de Shopify separada.]

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¿Qué hace que tu prueba A/B sea fiable y efectiva?

Si ya has probado las pruebas A/B pero no obtuviste el resultado esperado, necesitas revisar tu estrategia de pruebas A/B.

Entonces, primero, entendamos qué hace que una prueba A/B sea exitosa. Los siguientes son los elementos necesarios que deben incluirse en tu receta de pruebas A/B para que sea exitosa:

Configuración de análisis completa y fiable

Si no estás haciendo un seguimiento de los análisis de tu tienda con una configuración adecuada, será difícil definir tus objetivos de pruebas A/B en primer lugar. Además de las herramientas de análisis nativas de Shopify, deberías tener las siguientes configuraciones:

• Google Analytics 4 (GA4): Para analizar los detalles del tráfico web y de la aplicación.

• Mapas de calor y aplicación de grabación de sesiones: Para analizar los comportamientos y patrones de los clientes. Aquí tienes un par de aplicaciones de Shopify en este segmento: 1. Microsoft Clarity: AI Insights 2. Lucky Orange Heatmaps & Replay

• [Opcional] Análisis de ingresos y beneficios netos: Para analizar tus cifras de beneficio neto. Echa un vistazo a TP: True Profit Analytics

Más información: Las 10+ mejores herramientas de análisis de Shopify 

Seguimiento de las métricas clave

¿Qué métricas estás rastreando ahora mismo? Para llegar a la causa raíz del problema o incluso para identificar el problema correcto, debes rastrear y monitorear todas las métricas clave.

Aquí están las métricas clave que debes considerar:

• Tasa de conversión

• Tasa de clics

• Tasa de rebote

• Finalización del objetivo

• Tasa de abandono

• Usuarios activos

• Profundidad de desplazamiento

• Tasa de interacción

• Tasa de retención

• Ingresos

Más información: Métricas clave para el éxito de las pruebas A/B: Estrategias que debes conocer 

Combinación de datos cuantitativos con datos cualitativos

Los datos cualitativos te ayudan a identificar el problema principal y a tomar las decisiones correctas.

Peep Laja, el fundador de CXL y un conocido experto en optimización de conversiones, defiende la importancia de la investigación cualitativa en las pruebas A/B. Peep sugiere que es un factor esencial para comprender el "porqué" e identificar qué es exactamente lo que necesita mejorar.

Aquí tienes algunas formas de recopilar datos de investigación cualitativa:

• Pregunta a tus clientes a través de encuestas de retroalimentación.

• Monitorea y analiza sus comportamientos a través de:

• Mapas de calor

• Grabaciones de sesión

• Pedidos anteriores

• Investigación exhaustiva del problema que estás resolviendo.

Hipótesis precisa

Al hablar de pruebas A/B, siempre enfatizamos la construcción de una base sólida con una hipótesis precisa. Si tu prueba A/B no te está dando el resultado deseado, deberías revisar tu hipótesis. Cubriremos más sobre esto más adelante en este artículo.

Herramienta de prueba A/B fiable

La Shopify App Store tiene muchas soluciones de pruebas A/B. Elegir la correcta puede ser un proceso abrumador. Sin embargo, recomendamos encarecidamente la aplicación GemX: CRO & A/B Testing.

GemX se ha creado con nuestros años de experiencia en CRO y pruebas A/B de Shopify. Así, encontrarás todos los ajustes importantes que necesitas, tanto si eres un principiante como un usuario avanzado de pruebas A/B.

Paciencia

Sí, las pruebas A/B a veces pueden poner a prueba tu paciencia. Si te rindes o te frustras en una semana de iniciar la campaña, no tiene sentido. Desarrolla la mentalidad y la paciencia para esperar el momento adecuado para finalizar la prueba y elegir "el ganador correcto".

¿Cuándo debes realizar una prueba A/B en tu tienda de Shopify? (¡Y cuándo no!)

Toda marca de comercio electrónico quiere aumentar la tasa de conversión, y hay muchas maneras diferentes de hacerlo. Las pruebas A/B son una de ellas.

Dicho esto, no todas las marcas de comercio electrónico necesitan necesariamente realizar pruebas A/B. Entonces, la pregunta es:

¿Cuándo ejecutar una campaña de pruebas A/B en Shopify?

• Has identificado un problema que necesita ser resuelto.

Se dice que si nada está roto, ¿por qué arreglarlo?

Entonces, en la mayoría de los casos, las pruebas A/B entran en juego cuando tus métricas no están funcionando según las expectativas. Por ejemplo, si tu tienda de Shopify está luchando con problemas como una baja tasa de conversión, una alta tasa de abandono de carritos, un aumento en la tasa de rebote, etc., las pruebas A/B son tu solución.

• Tienes suficiente tráfico para obtener resultados fiables.

Si tu tienda de Shopify tiene más de 10.000 visitantes mensuales, puedes experimentar de forma fiable con ese volumen. Por otro lado, si aún no has logrado obtener suficiente tráfico, esto indica indirectamente que necesitas poner más esfuerzo en esa dirección en lugar de en las pruebas A/B.

• Estás introduciendo cambios o nuevas ofertas en tu sitio.

Ahora, aquí hay una excepción al primer punto que discutimos. Aquí, no estás tratando de solucionar un problema, sino de realizar pruebas A/B como medida preventiva. Antes de gastar miles en anuncios pagados, es mejor realizar una prueba A/B y averiguar qué mensaje funcionaría mejor para tu público objetivo.

¿Cuándo NO ejecutar una prueba A/B?

• Cuando todavía estás aprendiendo lo básico.

Si has lanzado una marca recientemente y aún no has construido una base sólida, por ejemplo, creando un embudo de ventas, es mejor enfocar tu energía y recursos en construir esa base.

• Durante un evento que podría influir en el comportamiento del cliente.

Cuando tengas ofertas especiales, días festivos u otros eventos en curso que puedan influir en gran medida en el comportamiento de compra de tu público objetivo, no realices pruebas A/B.

Por ejemplo, no planifiques una prueba A/B durante la semana del BFCM. Es la fase en la que deberías estar capitalizando los conocimientos de los resultados de tus pruebas realizadas antes de la temporada navideña.

• Cuando no has definido una hipótesis precisa para la prueba.

El proceso de pruebas A/B comienza con una hipótesis. Si aún no has formulado tu hipótesis, tómate un tiempo para elaborar una hipótesis respaldada por datos (cualitativos + cuantitativos).

Guía paso a paso sobre pruebas A/B avanzadas en Shopify

Como usuario avanzado de pruebas A/B, ya conoces los conceptos básicos de las pruebas A/B y cómo se distribuye el tráfico con dos variantes diferentes.

Así que, en esta guía, cubriremos más los aspectos estratégicos que necesitas implementar en tus prácticas de pruebas A/B, dependiendo de tu caso de negocio.

#1. Sé preciso con tu objetivo

¿Qué intentas lograr exactamente? 

Si bien aumentar la tasa de conversión es un objetivo común que la mayoría de las marcas persiguen, algunas marcas también buscan aumentar el "beneficio por visitante".

Por ejemplo, si tu objetivo principal es la conversión, intentarías cambiar o mejorar los elementos que incitarían a los usuarios a realizar una acción. Cosas como mejorar el diseño o la visibilidad del botón CTA, la prueba social, el texto del titular, y así sucesivamente.

Sin embargo, si buscas aumentar tus ganancias por visitante/pedido, puedes probar tu oferta con "envío gratuito" (oferta original) versus "envío pagado" (variante), lo que tiene un impacto directo en las ganancias de tu tienda.

Definir este objetivo establece una dirección y una visión claras para tu campaña en cada paso.

#2. Comprende la psicología del cliente

Antes de iniciar tu prueba A/B, debes definir una hipótesis. Sin embargo, para acertar con tu hipótesis, debes comprender la psicología de tus clientes.

¿Cómo lo haces?

Estudia los datos cuantitativos con la investigación cualitativa que has recopilado y genera ideas sobre la psicología del cliente. Incluso puedes utilizar investigaciones y informes externos relevantes para tus clientes objetivo.

Por ejemplo, si eres una marca de joyería que se centra en artículos de regalo, debes estudiar la psicología del cliente sobre lo que más les importa en su decisión de compra. Lo más probable es que encuentres que el mensaje tendrá una influencia más fuerte, lo que a veces incluso puede exceder el aspecto del precio.

#3. Define una hipótesis robusta

Conocer los fundamentos de la hipótesis de las pruebas A/B es una cosa, e implementarla en tu caso de negocio es otra. Invierte tiempo y esfuerzo en elaborar la hipótesis que aborde el punto de dolor que está afectando tu tasa de conversión.

Aquí están las tres partes cruciales de tu hipótesis y lo que debes considerar en ellas:

• Teoría — ¿Tu observación en la teoría se formó con datos? No debería ser solo una suposición.

• Validación — ¿Qué cambio exacto validará tu teoría? Cuando tu enfoque está en la optimización de la conversión, el cambio debe impactar la métrica de conversión.

• Resultado — ¿Qué resultado o impacto esperas del cambio? Esto debe estar alineado con el objetivo que definiste al principio.

#4. Define el tipo de prueba A/B

Las pruebas A/B no son una técnica de "solución única para todos".

Diferentes problemas necesitan diferentes soluciones. Una vez que hayas identificado claramente el planteamiento del problema y la hipótesis, la siguiente decisión que debes tomar correctamente es el tipo de prueba A/B.

Si utilizas GemX, puedes realizar "Pruebas de plantilla" y "Pruebas multipágina".

Pruebas de plantilla:

En las "Pruebas de plantilla", puedes probar elementos como titulares, botones, imágenes, pruebas sociales, etc., que se encuentran en una plantilla de una sola página.

Pruebas multipágina

Las "pruebas multipágina" llevan tu experimento a un nivel completamente nuevo y avanzado.

Aquí, puedes comparar dos experiencias de tienda diferentes dentro de una sola prueba. El tráfico distribuido a ambas versiones (Control y Variante) permanece en su respectivo recorrido, y así, puedes diferenciar e identificar la mejor experiencia de tienda para tus clientes.

En la mayoría de los casos, no necesitas cambiar toda la plantilla o el sitio web. Identificar el cambio necesario que podría tener el mayor impacto es la verdadera tarea aquí.

"Un rediseño radical en el que se cambia todo el sitio web es extremadamente arriesgado y a menudo, diría que el 50% de las veces es contraproducente, lo que significa que en la mayoría de los casos, diría que el 60, 70% de los casos, no hay ninguna diferencia en la tasa de conversión". - Peep Laja

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#5. Ejecuta tu prueba A/B con lógica avanzada

Cuando estés ejecutando una prueba A/B a un nivel avanzado, debes ejecutarla con lógica o condiciones específicas. Para lograr esto, debes usar una potente herramienta de pruebas A/B como GemX porque proporciona todas las configuraciones de lógica avanzada:

5.1. Métrica ganadora

Con esta configuración, defines qué métrica será tu principal factor decisivo para el ganador. Hay dos opciones:

1. Conversión: Aplicable si tu objetivo es el evento de conversión, independientemente del valor del pedido.

2. Ingresos: Aplicable si tu objetivo es aumentar los ingresos o el valor medio del pedido, y no solo el aspecto de la conversión.

5.2. División de tráfico

La división de tráfico idealmente debería mantenerse en un 50-50% solamente, para que cada plantilla tenga la misma oportunidad.

5.3. Tipos de dispositivos

Aquí es donde los usuarios avanzados deben aplicar el pensamiento crítico junto con el análisis de datos.

Según KISSmetrics, la diferencia en la tasa de conversión del comercio electrónico por tipos de dispositivos ha sido un patrón consistente:

• Escritorio: 3.5% a 4.5%

• Tableta: 2.5% a 3.5%

• Móvil: 1.5% a 2.5%

Ahora, para entender la importancia de la distribución del tráfico por dispositivo, consideremos este ejemplo hipotético:

• Plantilla de control: recibe el 80% del tráfico de ordenadores de escritorio y el 20% restante de tabletas y dispositivos móviles.

• Plantilla de variante: recibió el 70% del tráfico de dispositivos móviles y el 30% restante de ordenadores de escritorio y tabletas.

¿Qué versión crees que tuvo una ventaja injusta para obtener una mayor tasa de conversión?

Obviamente, la que recibió más tráfico de ordenadores de escritorio, ¿verdad? Esta es la razón por la que deberías considerar la división del tráfico por dispositivo en tu prueba A/B.

5.4. Tipos de visitantes

Hay dos tipos de visitantes en esta configuración: 1. Nuevos 2. Recurrentes.

Decidir qué tipos de visitantes seleccionar o excluir depende de tu hipótesis.

Por ejemplo, supongamos que estás realizando una prueba A/B para un pop-up promocional que muestra una oferta de cupón de regalo de 20 $ en el primer pedido. Por lo tanto, querrías excluir a los visitantes recurrentes, porque para ellos la oferta no es aplicable.

5.5. Fuentes de tráfico

Así como hemos visto las estrategias para incluir o excluir tipos de dispositivos y visitantes, debes considerar la fuente de tráfico con un proceso de pensamiento similar.

Por ejemplo, supongamos que estás realizando una prueba A/B en tu página de producto y recientemente has lanzado una campaña de marketing por correo electrónico personalizada para el mismo producto. En ese caso, deberías excluir el tráfico de "Correo electrónico" porque su intención de compra podría haber sido influenciada por tu campaña de correo electrónico.

5.6. Mercados e idiomas

Configura estas condiciones avanzadas según tu tipo de negocio/producto, el objetivo de la prueba A/B y otros factores que puedan influir en la precisión de la prueba.

#6. Considera un plazo válido y la significación estadística

Estos dos son aspectos cruciales de tus fundamentos de pruebas A/B.

6.1. Plazo o duración de la prueba:

¿Cuánto tiempo deberías ejecutar la prueba?

La respuesta corta es un mínimo de dos semanas. Pero también puede durar más de dos semanas.

6.2. Lograr significación estadística:

¿Qué significación estadística se debe considerar antes de finalizar la prueba?

Idealmente, 95%, es el nivel de significación estadística estándar de la industria. Sin embargo, en algunos casos, un mínimo de 90% de significación estadística puede ser aceptable.

Por lo tanto, considera ambos aspectos antes de finalizar tu prueba A/B. Por ejemplo, supongamos que has completado dos semanas pero aún no has alcanzado ni el 90% de significación estadística; no debes detener la prueba.

7. Análisis de los resultados de tu prueba A/B

Si quieres llevar tu juego de pruebas A/B al siguiente nivel, no solo mejoras el método; también debes observar los resultados desde una perspectiva avanzada.

7.1. Concéntrate en el "POR QUÉ"

Ya sea que tu variante pase la prueba o falle, aún debes prestar mucha atención a los números, así como a las observaciones cualitativas.

No tomes el resultado al pie de la letra. Intenta comprender la razón detrás de él.

Por ejemplo, si tu variante con un texto de titular diferente ganó a la versión de control, comprende por qué ese mensaje resonó más con ese conjunto de audiencia.

7.2. Analizando los números

Por supuesto, no despreciaremos la importancia de los números. Considera los siguientes aspectos clave:

• Tamaño de la muestra

• Impacto en las métricas primarias (por ejemplo, tasa de conversión)

• Análisis de segmentos (si la prueba se implementó en múltiples segmentos)

• Tipos de dispositivos

• Tipos de visitantes

• Fuentes de tráfico

7.3. ¿Qué hacer si la prueba falla?

Recuerda: incluso si tu prueba A/B falla, es una ganancia en términos de los conocimientos que generaste a través de la prueba. Además, puedes analizar las observaciones de la prueba fallida y reiterar con nuevos cambios.

7.4. Documenta los resultados de las pruebas, los datos y las observaciones

Esto se aplica a todos, ya seas principiante o un usuario avanzado. Documentar tus datos y observaciones de las pruebas A/B crea un enfoque sistemático en tu marketing.

Consejos rápidos sobre ideas y estrategias de pruebas A/B centradas en la conversión

Prueba A/B tus mensajes

Ya hablamos de la psicología. La gente necesita una razón sólida para comprar o suscribirse a algo, y persuadir a tu público objetivo requiere mensajes convincentes.

Prueba A/B tu oferta

La oferta en sí (con el descuento u otros incentivos) influye en la decisión de compra de los visitantes de tu sitio. Por lo tanto, las pruebas A/B de tu oferta pueden tener un impacto significativo en tu tasa de conversión y tus ingresos.

Prioriza páginas y elementos de alto impacto

Cuando hablamos de páginas, las páginas de destino tienen una gran importancia para aumentar tu tasa de conversión. Pero incluso dentro de las páginas de destino, debes considerar elementos centrados en la conversión como:

• Título/Encabezado

• Prueba social

• Botón CTA

• Sección principal

• Imagen/vídeo principal

Prueba las áreas de fricción en el recorrido del comprador

Si tu objetivo es aumentar la tasa de conversión, averigua qué causa fricción en el evento de conversión. Ahora, es imperativo tener en cuenta que esto depende de tu objetivo de conversión específico.

• Evento de compra: Prueba el flujo de añadir al carrito, el formulario de pago, etc.

• Evento de registro: Prueba A/B diferentes diseños de formulario, número de campos, etc.

Prueba A/B pop-ups promocionales

Los pop-ups promocionales tienen un gran impacto en la tasa de conversión de tu tienda. Optimizar el pop-up de tu tienda a través de pruebas A/B puede llevar a una mejor tasa de conversión y mayores ingresos.

Consideraciones finales sobre las pruebas A/B en Shopify

Como usuario profesional de pruebas A/B, debes desarrollar un enfoque sistemático y estratégico.

Cada decisión y experimento debe estar alineado con tus conocimientos de datos y objetivos comerciales. Sigue experimentando mientras sepas que hay margen de mejora.

Por último, pero no menos importante, instala el dúo potente de Shopify CRO — GemPages y GemX, si aún no lo has hecho. Estas dos aplicaciones te ayudarán a aumentar la efectividad del diseño de tu tienda, CRO y campañas de pruebas A/B.

Aprende más estrategias avanzadas de marketing de comercio electrónico, herramientas y mejores prácticas en el Blog de GemPages. Además, únete a la comunidad de Facebook de GemPages para establecer contactos y aprender de emprendedores y expertos en comercio electrónico afines.

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Preguntas frecuentes sobre las pruebas A/B en Shopify

¿Cuándo debería ejecutar una prueba A/B en mi tienda Shopify?

Aquí tiene algunos factores clave que debe considerar antes de iniciar campañas de pruebas A/B:

• Ha identificado un problema que necesita resolverse
• Tiene suficiente tráfico para obtener resultados fiables (alrededor de 10K o más visitantes mensuales)
• Está introduciendo cambios o nuevas ofertas en su sitio

¿Cómo aumentar la tasa de conversión con pruebas A/B en Shopify?

Para aumentar la tasa de conversión de su tienda Shopify mediante pruebas A/B, debe centrarse en elementos orientados a la conversión dentro de su hipótesis. Por ejemplo, si realiza pruebas en páginas de producto o landing pages, el copy del titular, la imagen principal, el botón CTA y la prueba social son algunos de los elementos más importantes desde el punto de vista de la conversión.

¿Qué necesito para ejecutar una campaña de pruebas A/B exitosa en Shopify?

Estos son los aspectos más importantes para una campaña de pruebas A/B exitosa:

• Una configuración de analítica completa y fiable para garantizar un enfoque basado en datos
• Seguimiento de métricas clave para identificar problemas
• Combinación de datos cuantitativos y cualitativos para entender el comportamiento del cliente
• Una hipótesis clara que defina la teoría, el cambio y el resultado esperado
• Una herramienta fiable como GemX: CRO & A/B Testing

¿Cuáles son las mejores apps para configurar pruebas A/B avanzadas en Shopify?

A continuación se presentan algunas herramientas recomendadas para cada área clave en las pruebas A/B de Shopify:

• Microsoft Clarity o Lucky Orange para datos cualitativos
• GemX: CRO & A/B Testing para configuraciones avanzadas de pruebas A/B
• GemPages Landing Page Builder para crear fácilmente diferentes versiones de su tienda o landing pages

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Shopify Guide