¿Cómo realizar una prueba A/B de Shopify adecuada en tu tienda?

¿Alguna vez has intentado usar dos o más camisas diferentes en los mismos jeans para ver cuál combina mejor?

(Y estoy seguro de que algunas personas incluso podrían ir un paso más allá y preguntarle también la opinión de su persona favorita).

Si alguna vez hiciste algo de eso, ¡ya has realizado algún tipo de prueba A/B en tu vida!

Pero cuando hablamos de pruebas A/B de Shopify , la cosa se pone seria, porque no se trata solo de la apariencia, sino más bien del negocio. Y, por lo tanto, también se vuelve un poco quisquilloso y técnico.

Para las empresas de comercio electrónico, las pruebas A/B son tan importantes que el 71 % de las empresas realizan dos o más pruebas A/B al mes. Y si se pregunta por qué es así, aquí tiene otra estadística interesante de Invesp:

El 60% de las empresas consideran el test A/B como un factor “muy valioso” para optimizar la tasa de conversión.

Pero si te preguntas cómo hacer pruebas A/B en tu tienda Shopify O por qué deberías hacer una prueba A/B en primer lugar, ¡te tenemos cubierto!

En esta publicación de blog, veremos todos los aspectos básicos de las pruebas A/B, las herramientas y los consejos que necesita para hacerlo de manera efectiva y cómo las pruebas A/B pueden ayudar a su negocio de muchas maneras diferentes.

¿Qué es la prueba A/B?

La prueba A/B es una técnica en la que se crean dos versiones diferentes de la misma página web (u otros activos digitales) para medir y comparar su rendimiento y ver cuál funciona mejor para sus objetivos comerciales.

Las pruebas A/B también se conocen como pruebas divididas o pruebas divididas CRO (CRO significa optimización de la tasa de conversión). Además de las páginas web, esta técnica también se puede aplicar a muchos otros activos digitales, como textos publicitarios, líneas de asunto de correo electrónico y metatítulos, etcétera.

Cabe señalar que el objetivo principal de realizar una prueba A/B puede variar para distintas empresas. Depende de cuáles sean sus objetivos comerciales y qué áreas de su negocio necesitan mejorar.

¿Cómo funcionan las pruebas A/B?

Comprendamos el concepto de prueba A/B y cómo funciona para un sitio web con la ayuda de un ejemplo simple:

En este ejemplo, la versión B (variante) tiene una tasa de conversión del 20 %, lo cual es mejor que la versión A (original), que tiene una tasa de conversión de solo el 10 %.

Primero, crearías dos versiones de tu página web:

• Versión A – la página web original
• Versión B – una variante de la página web original

Nota : En términos técnicos, los especialistas en marketing también se refieren a la página web original como “Control” y a la variante como “Challenger”. Pero para simplificar, nos referiremos a ellas únicamente como “Versión A (Original)” y “Versión B (Variante)”.

Una vez creadas ambas versiones, enviarías el 50% del tráfico total del sitio web a la página web “Versión A (Original)” y el 50% restante se enviaría a la “Versión B (Variante)”.

Como se muestra en el ejemplo anterior, supongamos que la versión A de su página web solo obtuvo una conversión del 10 % y la versión B logró una conversión del 20 %. En ese caso, podemos decir que la versión B (variante) de la página web tuvo un rendimiento mucho mejor que la versión A (original) en términos de obtener una tasa de conversión más alta.

Entonces, ahora en base al resultado de esta prueba, puedes optar por la página web “Versión B (Variante)” porque tiene más potencial para obtener una mejor conversión de los visitantes del sitio web.

¿Por qué debería utilizar pruebas A/B?

En 2012, un pequeño experimento de pruebas A/B se convirtió en la idea generadora de ingresos más importante de la historia de Microsoft Bing. Les ayudó a aumentar sus ingresos en más de 100 millones de dólares solo en los EE. UU.

Según un interesante estudio de caso publicado por Harvard Business Review , un empleado de Microsoft compartió una idea con su equipo sobre cómo realizar algunos cambios en la forma de mostrar los títulos de los anuncios en su motor de búsqueda: Bing.

Después de ser considerada una idea de baja prioridad durante aproximadamente seis meses, uno de los ingenieros realizó una prueba A/B para evaluar la idea, solo para descubrir que la nueva variación de los títulos de los anuncios aumentó los ingresos en pocas horas.

Moraleja de la historia: no subestimes una idea sin importar quién la comparta, y las pruebas A/B pueden hacer maravillas si se utilizan de la manera correcta.

Beneficios de las pruebas A/B:

Además del caso de estudio anterior, existen muchas razones para elegir las pruebas A/B para su tienda Shopify. En resumen, las pruebas A/B ayudan a hacer crecer su negocio al brindar información basada en datos para aumentar la experiencia del usuario y la interacción con el contenido .

A continuación se muestran algunas otras ventajas clave de las pruebas A/B:

• Aumente sus ventas e ingresos

Para aumentar sus ventas e ingresos, debe ofrecer lo que sus clientes desean. Pero el problema es que no podemos leer la mente de los clientes. A veces, lo que a usted le parece perfecto puede no serlo desde la perspectiva de un cliente. Las pruebas A/B le ayudan a superar esa brecha y acercarse a lo que sus clientes necesitan exactamente y, por lo tanto, a obtener más negocios de ellos.

• Mejora tu tasa de conversión

Una investigación de Forrester ha descubierto que los sitios web que ofrecen una mejor experiencia de usuario (UX) pueden tener tasas de conversión un 400 % superiores . En lo que respecta a la experiencia de usuario, las pruebas A/B te ayudan a determinar qué funciona y qué no.
Por ejemplo, si su tasa de conversión está disminuyendo, puede ejecutar una prueba A/B cambiando un elemento clave en las páginas de sus productos, como el botón de llamada a la acción (CTA) o el texto del producto.

• Reducir la tasa de rebote

La tasa de rebote es el porcentaje de visitantes del sitio web que abandonan el sitio web sin realizar ninguna acción en la página web ni visitar ninguna otra página de su sitio web.

Entonces, si descubre que su tasa de rebote está fuera de control, puede ejecutar una prueba A/B para determinar cuál es la causa detrás de la alta tasa de rebote y solucionarla realizando los cambios necesarios en su sitio web.

¿Para qué debería utilizar las pruebas A/B?

Hay varios elementos de su sitio web que podrían mejorarse mediante pruebas A/B. Sin embargo, en teoría, debería ejecutar las pruebas solo en función del problema identificado a través de los datos de su sitio web o los comentarios de los usuarios.

Por ejemplo, supongamos que los datos de su sitio web muestran que su tasa de conversión está muy por debajo del valor de referencia. En tal situación, su página de producto, página de destino y publicaciones de blog son páginas web fundamentales que afectan directamente su potencial para convertir a un visitante en un comprador.

A continuación, se muestran algunos de los elementos clave relacionados con una página de producto/destino/blog que puede considerar para realizar pruebas A/B:

Título o encabezamiento

Cada página de su sitio web debe tener un título. Estos títulos desempeñan un papel importante no solo en la optimización de motores de búsqueda (SEO), sino también para captar la atención de los visitantes. Los títulos de productos y blogs son los más importantes a los que hay que prestar atención.

El título del producto puede representar las características principales del producto, su calidad, para quién está diseñado, etc. El título del blog resume lo que incluye el contenido del blog. Por lo tanto, se pueden validar muchos ajustes potenciales mediante pruebas A/B.

Llamada a la acción (CTA)

El botón de llamada a la acción (CTA) es uno de los elementos más importantes de la página de tu producto. Después de todo, toda la página está creada para que el cliente presione ese botón y proceda a realizar el pago. El CTA se puede probar A/B con diferentes colores, textos o estilos de botón, etc.

Entonces, ¿qué deberías probar específicamente en tu CTA?

En un estudio realizado por HubSpot, analizaron casi 330.000 CTA y descubrieron que los CTA personalizados obtienen un 202% más de conversión que los CTA básicos.

En este ejemplo de botones de CTA personalizados, se crean dos botones diferentes para visitantes y clientes potenciales. Por lo tanto, ambos tienen botones de CTA diferentes/exclusivos que les brindan opciones para elegir una acción específica según sus necesidades.

Elementos visuales

Todos los elementos visuales de la página de productos, como imágenes, fuentes, combinaciones de colores, etc., son aspectos importantes de la imagen de marca de su tienda. La combinación de colores general y el tema de su sitio web pueden tener una gran influencia en el comportamiento de los clientes y en cómo perciben su negocio. Por lo tanto, puede realizar pruebas A/B con diferentes combinaciones de colores u otros elementos visuales.

Copia del producto

La redacción de textos publicitarios desempeña un papel muy importante en las conversiones. Puedes crear dos descripciones de productos diferentes y realizar una prueba A/B para ver cuál de ellas incita más a tus clientes a comprar tu producto o servicio.

Diseño de página

El diseño de la página es la disposición y estructura de los elementos visuales de su página web. La forma en que diseña sus páginas web y organiza todas las secciones de una página puede tener un impacto en la tasa de conversión o de rebote de su sitio web.

A continuación se muestran algunos aspectos comunes del diseño de página que se pueden probar en su tienda Shopify:

• Longitud de la página
• Contenido incluido en una página (por ejemplo, si se muestra o no la prueba social)
• Secuencia de los bloques (por ejemplo, a qué distancia se coloca el botón CTA desde el inicio de la página)

Cómo iniciar una prueba A/B en Shopify

Comenzar el proceso de pruebas A/B en tu tienda Shopify puede parecer una tarea abrumadora debido a todos los términos técnicos que hay en Internet y que quizás no uses en tus operaciones diarias. Por eso, intentaremos simplificar todo el proceso paso a paso lo más posible.

Paso 1. Investigar y analizar los datos

Antes de comenzar una prueba A/B, primero debe identificar en qué área específica necesita realizar la prueba O si la prueba A/B es necesaria en primer lugar.
Puedes recopilar estos datos a través de las herramientas de análisis de Shopify, Google Analytics o cualquier otra herramienta de análisis que estés utilizando en tu tienda Shopify. Una vez que recopiles y analices los datos, pregúntate qué necesitas mejorar en tu tienda.

Por ejemplo,

¿Su tasa de conversión es demasiado baja?

¿La tasa de rebote de su sitio se está disparando?

¿Es su tasa de abandono de carrito demasiado alta?

Si su respuesta a alguna de estas preguntas es “Sí”, significa que hay un problema que debe solucionarse. Por lo tanto, sus respuestas a estas preguntas lo ayudarán a definir la hipótesis.

Además de los puntos de datos anteriores, también puede utilizar herramientas adicionales como mapas de calor , grabaciones, comentarios y encuestas de Hotjar para obtener información cualitativa sobre el comportamiento del cliente.

Los mapas de clics de Hotjar muestran qué CTA de tu página web reciben más clics y cuáles son ignorados por los usuarios.

Estos puntos de datos cualitativos también pueden ayudarlo a crear una variante sólida para sus pruebas A/B. Por ejemplo, puede recopilar comentarios de algunos clientes seleccionados y crear una variante que tenga más probabilidades de generar conversiones.

Paso 2. Definir una hipótesis para la prueba.

Con base en la investigación y el análisis realizados en el primer paso, ahora definiremos una hipótesis. Puede parecer un término demasiado técnico, pero en términos simples, es una solución propuesta para un problema que identificaste en función de tus datos/retroalimentación. Intentarías demostrar la validez de esta solución propuesta mediante una prueba A/B.

Tomemos un ejemplo muy sencillo de hipótesis:

“Al cambiar el color del botón “Agregar al carrito” de rojo a verde, anticipamos un aumento del 10% en la tasa de conversión”.

Ahora, veamos un método más preciso para elaborar una hipótesis:

Craig Sullivan, experto en optimización de conversiones, ha compartido un kit de hipótesis V4 que se creó para ayudar a las personas a describir de forma sencilla su hipótesis. La misma hipótesis se ha repetido durante ocho años.

El kit de hipótesis V4 explica la teoría compleja con una explicación simplificada

Ahora, hemos creado una hipótesis de muestra basada en el kit de hipótesis anterior:

Teoría: En base a la alta tasa de abandono del carrito encontrada en nuestros datos , creemos que mostrar una insignia de política de devolución de 30 días (cerca del CTA) en la página del producto para todos nuestros clientes les dará la confianza para completar el pago .

Validación: Esto lo sabremos cuando veamos una reducción en la tasa de abandono del carrito o un aumento en la tasa de conversión .

Resultado: Esto será bueno para nuestro negocio porque aumentará la confianza de nuestros clientes, reducirá los costos de adquisición de clientes y aumentará nuestros ingresos generales .

Paso 3. Crea y ejecuta tu prueba A/B

En base a la hipótesis que creaste, ahora es el momento de crear la(s) variante(s) que vas a probar contra la página web original.

A estas alturas ya deberías tener una idea clara sobre los siguientes aspectos:

• ¿Qué cambios vas a realizar en la variante?
• ¿Cuántas variantes vas a probar?

Con GemPages, este paso puede ser sencillo y sin complicaciones, ya que explicamos todo el proceso paso a paso: Cómo utilizar pruebas A/B con GemPages.

¿Cómo analizar los resultados de las pruebas A/B?

Para finalizar su prueba A/B y analizar los resultados, debe asegurarse de que haya alcanzado el nivel de significancia estadística aceptable y de haber completado la cantidad de días/semanas requeridas.

Los expertos sugieren que el nivel de significación estadística aceptable debe ser del 95 % o 90 % como mínimo. Para simplificar, un nivel de significación del 95 % significa que tienes un 95 % de confianza en la precisión de tu prueba y que no se trata simplemente de un resultado aleatorio.

Una vez que complete su prueba A/B, normalmente hay tres resultados posibles:

1. La versión A gana : si la “versión A” (la página web original) resulta ganadora o tiene un mejor rendimiento en comparación, se considera que la prueba ha fallado. En otras palabras, la variante recién creada no podría superar a la versión original.
2. La versión B gana : si la “Versión B” (la variante) supera a la página web original, obtendrás tu “Ganador” y podrás reemplazar tu página web original con esta nueva página web.
3. Resultado no concluyente : también existe la posibilidad de que los resultados de la prueba sean tan similares que no se pueda declarar un ganador claro, lo que significa que el resultado no es concluyente.

Nota : Si el resultado es “no concluyente”, puede evaluar las variaciones más a fondo para declarar un ganador O crear una nueva variable y realizar la prueba A/B nuevamente. De manera similar, si su primera prueba A/B falló, puede realizar otra prueba A/B con una nueva variante.

Pero independientemente de cuál sea el resultado, su prueba A/B es un experimento que le proporcionará información valiosa que será útil para su negocio.

¿Cómo optimizar las pruebas A/B para su negocio?

Para aprovechar al máximo su esfuerzo de pruebas A/B, debe asegurarse de tener en cuenta ciertos aspectos o prácticas recomendadas. A continuación, se ofrecen algunos consejos para optimizar las pruebas A/B de su tienda Shopify:

Cambiar un elemento crítico en función de los datos/retroalimentación:

En realidad, se trata de dos consejos combinados en uno: 1. Intente no cambiar más de un elemento en una variante y 2. Intente utilizar los datos/comentarios de los clientes para encontrar la mejor variante posible.

Tomemos como ejemplo este caso de estudio compartido por KlientBoost:

En primer lugar, recopilaron comentarios de los usuarios a través de encuestas de Hotjar para ver por qué la página de destino no generaba buenas conversiones y encontraron un área potencial de mejora: los clientes no se registraban para una prueba gratuita sin conocer el precio.

En la encuesta de Hotjar creada para una prueba A/B, la mayoría de los clientes indicaron que querían saber más sobre los precios (antes de comenzar una prueba gratuita).

Por lo tanto, incluyeron la opción de obtener precios personalizados en la variante de la página de destino. Este único cambio, respaldado por los comentarios de los usuarios, aumentó la tasa de conversión en un 33 % con un nivel de confianza (significación) del 91 % .

La variante de la versión B con una opción de precio personalizado obtuvo una tasa de conversión del 26,86 %, un 33 % más alta que la primera variante (20,18 %).

No ejecute varias pruebas a la vez en una sola campaña:

Se pueden realizar pruebas A/B para varios activos digitales, pero es recomendable no combinarlas. Por ejemplo, supongamos que estás realizando una prueba A/B para la página de tu producto y, al mismo tiempo, también creas otra prueba A/B para marketing por correo electrónico que promociona el mismo producto. En este caso, sería difícil medir los resultados individuales de ambas pruebas.

Intente no introducir ninguna oferta nueva en medio de una prueba:

Puede parecer obvio, pero es importante mencionarlo. Si lanza alguna oferta promocional durante el período de prueba, puede influir en la decisión de compra de sus clientes y afectar la precisión de la prueba.

Por ejemplo, supongamos que estás realizando una prueba A/B de tu botón de CTA con el objetivo de mejorar la tasa de conversión durante dos semanas. Después de una semana desde la fecha de inicio de la prueba, si lanzas una oferta de envío gratuito, es probable que aumente tu tasa de conversión debido a la oferta. Por lo tanto, puede afectar los resultados de la prueba.

¿Durante cuánto tiempo se debe realizar una prueba A/B?

Es posible que encuentres distintas respuestas de distintas fuentes sobre este tema. Y la realidad es que no hay una respuesta única para esta pregunta.

Dicho esto, si estás buscando una respuesta corta y genérica a la pregunta, debes realizar una prueba A/B en cualquier momento entre 1 y 4 semanas .

Ahora bien, para obtener una respuesta más específica a esta pregunta, es necesario profundizar en los detalles relevantes para su negocio. Para obtener resultados más precisos y confiables, es posible que deba considerar varios factores antes de decidir la duración de su prueba A/B.

Estos son los factores clave que debes tener en cuenta:

Ciclo comercial/de compra : si vende un artículo de alto valor que un comprador normalmente compraría después de investigar durante unos días, es posible que deba considerar una duración más larga y solo una semana puede no ser una duración adecuada para su prueba A/B.

Tamaño de la muestra : cuando necesite decidir si debe finalizar la prueba A/B después de una cierta cantidad de días, debe verificar si la prueba se ha realizado con un tamaño de muestra suficiente o no.

Si bien calcular el tamaño de la muestra puede parecer complejo, puede utilizar una herramienta como Calculadora de tamaño de muestra de AB Tasty para determinar el tamaño de muestra apropiado para su prueba A/B.

La calculadora de pruebas A/B de AB Tasty le ayuda a obtener el recuento de la cantidad requerida de visitantes, así como la duración requerida para las pruebas A/B.

Número de variantes : para determinar el tamaño de la muestra, también debes considerar cuántas variantes vas a probar. Si quieres probar más variantes, necesitarás un mayor tamaño de muestra para que cada variante pueda tener el volumen suficiente para la prueba. Pero ten en cuenta que si tienes poco tráfico en tu sitio web, debes intentar no utilizar múltiples variantes.

Comportamiento del cliente : el comportamiento del cliente tiende a cambiar según determinados días o estaciones. Por lo tanto, en cualquier situación dada, debe ejecutar la prueba al menos durante 1 o 2 semanas para poder cubrir todos los días de la semana. Además, evite ejecutar la prueba durante los cambios estacionales.

Las pruebas A/B ayudan a las tiendas Shopify a conocer mejor a sus clientes

Las necesidades de los clientes cambian constantemente y usted debe estar al día con sus expectativas para que su negocio siga creciendo. En la industria del comercio electrónico, las pruebas A/B se han utilizado durante años para lograr objetivos de conversión y mejorar las métricas comerciales.

Si bien el proceso de prueba A/B puede parecer complejo, considerando los excelentes resultados que puede generar, vale la pena implementarlo en su tienda Shopify.

Para mejorar y facilitar las cosas, puedes usar la aplicación GemPages Shopify que te permite crear tu página de inicio personalizada, páginas de destino, páginas de productos y mucho más. De esta manera, puedes crear variantes impresionantes y sólidas de tus páginas web y ejecutar tus pruebas A/B.

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Preguntas frecuentes sobre las pruebas A/B de Shopify

How to split test landing pages on Shopify?

For landing page split testing on Shopify, you can use the GemPages page builder app. This app allows you to create different variants of your landing page with its drag-and-drop editor, and it also has an A/B testing feature in its Business and Advanced plans. You can follow the step-by-step guide here: How to Use A/B testing with GemPages.

What is an A/B testing example?

Here’s a simple example of an A/B testing hypothesis: By changing the color of the “Add to Cart” button from red to green, we are anticipating a 10% increase in the conversion rate. Based on this hypothesis, an A/B test can be performed with two different versions of a web page:

1. Original web page with red colored CTA button, and

2. The variant of the original web page with a green colored CTA button.

What is A/B testing used for?

A/B testing is the process of comparing two or more variants of digital assets such as web pages, emails, digital ads, etc. - to find out the best version that can perform well for the desired outcome or business goal. For example, A/B testing could be used to improve the conversion rate, decrease the bounce rate, reduce the cart abandonment rate, increase sales, and so on.

How long should you run an A/B test?

The answer depends on various factors, but ideally, you should run an A/B test anywhere between 1 week to 4 weeks. You should run it for a minimum of 1-2 weeks so that you can cover all days of the week.