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- ¿Qué son las Pruebas A/B?
- ¿Cómo Funcionan las Pruebas A/B?
- ¿Por Qué Debería Usar las Pruebas A/B?
- ¿Para Qué Debería Usar las Pruebas A/B?
- Cómo Comenzar una Prueba A/B en Shopify
- ¿Cómo Analizar los Resultados de las Pruebas A/B?
- ¿Cómo Optimizar las Pruebas A/B para su Negocio?
- ¿Cuánto Tiempo Debería Ejecutar una Prueba A/B?
- La Diferencia entre las Pruebas A/B y las Pruebas Multivariadas
- Las Pruebas A/B Ayudan a las Tiendas Shopify a Conocer Mejor a los Clientes
- Preguntas Frecuentes sobre Pruebas A/B de Shopify
¿Cómo Realizar una Prueba A/B Adecuada en su Tienda Shopify?
¿Alguna vez ha intentado usar dos o más camisas diferentes con los mismos jeans para ver cuál hace la mejor combinación?
(Y estoy seguro de que algunas personas incluso podrían dar un paso más y pedir la opinión de su persona favorita también.)
Si alguna vez hizo algo de eso, ¡ya ha realizado algún tipo de prueba A/B en su vida!
Pero cuando hablamos de pruebas A/B de Shopify, las cosas se ponen serias, porque no se trata solo de la apariencia sino más bien del negocio. Y por lo tanto, se vuelve meticuloso y un poco técnico también.
Para los negocios de eCommerce, las pruebas A/B son tan críticas que el 71% de las empresas están ejecutando dos o más pruebas A/B por mes. Y si se está preguntando por qué es así, aquí hay otra estadística interesante de Invesp:
El 60% de las empresas consideran las pruebas A/B como un factor "altamente valioso" para la optimización de la tasa de conversión.
Pero si se está preguntando cómo hacer pruebas A/B en su tienda Shopify O por qué debería hacer una prueba A/B en primer lugar, ¡lo tenemos cubierto!
En esta publicación de blog, vamos a examinar todos los detalles de las pruebas A/B, las herramientas y consejos que necesita para realizarlas de manera efectiva, y cómo las pruebas A/B pueden ayudar a su negocio de muchas maneras diferentes.
¿Qué son las Pruebas A/B?
Las pruebas A/B son una técnica en la que crea 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 de CRO (CRO significa Optimización de 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 propósito principal de realizar una prueba A/B podría ser diferente para diferentes empresas. Depende de cuáles sean sus objetivos comerciales y qué áreas de su negocio necesitan mejorarse.
Las pruebas A/B tienen algunos elementos esenciales:
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La aleatorización es crucial. Cada visitante debe ser asignado aleatoriamente a una variación para evitar sesgos. Esto ayuda a prevenir que factores externos, como el tipo de dispositivo (móvil vs. escritorio), distorsionen sus resultados.
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Las pruebas deben ejecutarse el tiempo suficiente para recopilar datos significativos. Mantener un período de prueba consistente asegura que las fluctuaciones a corto plazo, como el bajo tráfico del fin de semana, no impacten sus conclusiones.
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No es un esfuerzo único. Para mantenerse al día con el comportamiento del usuario en evolución y las tendencias de diseño, debe probar y optimizar continuamente elementos como CTAs, banners o diseños. Lo que funciona hoy podría tener un rendimiento inferior el próximo mes.
¿Cómo Funcionan las Pruebas A/B?
Entendamos el concepto de las pruebas A/B y cómo funcionan 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% que es mejor que la Versión A (Original) que tiene solo una tasa de conversión del 10%.
Primero, crearía dos versiones de su página web:
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Versión A – la página web original
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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 "Desafiante". Pero para mantener las cosas simples, nos referiremos a ellas solo como "Versión A (Original)" y "Versión B (Variante)".
Una vez que se crean ambas versiones, enviaría 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 su página web de versión A obtuvo solo un 10% de conversión y la versión B pudo obtener un 20% de conversión. En ese caso, podemos decir que la página web de versión B (Variante) tuvo un rendimiento mucho mejor que la página web de versión A (Original) en términos de obtener una tasa de conversión más alta.
Entonces, ahora basándose en este resultado de prueba, puede 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 Usar las Pruebas A/B?
En 2012, un pequeño experimento de pruebas A/B se convirtió en la idea más importante generadora de ingresos de Microsoft Bing en la historia. Les ayudó a aumentar sus ingresos en más de $100 millones solo en los EE. UU.
Según un interesante caso de estudio publicado por Harvard Business Review, un empleado de Microsoft compartió una idea con su equipo sobre hacer algunos cambios en la forma de mostrar los titulares de 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 titulares de anuncios aumentó los ingresos en unas pocas horas.
Moraleja de la historia: No subestime una idea sin importar quién la esté compartiendo, y las pruebas A/B pueden hacer maravillas si se usan de la manera correcta.
Beneficios de las pruebas A/B:
Además del caso de estudio anterior, hay muchas razones para elegir las pruebas A/B para su tienda Shopify. En resumen, las pruebas A/B ayudan a hacer crecer su negocio proporcionando información basada en datos para aumentar su experiencia de usuario y compromiso con el contenido.
Aquí hay algunas otras ventajas clave de las pruebas A/B:
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Aumentar sus ventas e ingresos
Para aumentar sus ventas e ingresos, necesita entregar lo que sus clientes quieren. Pero el asunto es que no podemos leer la mente de un cliente. A veces, lo que le parece perfecto a usted puede no ser cierto desde la perspectiva del cliente. La prueba A/B le ayuda a cerrar esa brecha y acercarse exactamente a lo que sus clientes necesitan y, por lo tanto, más negocios de ellos.
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Mejorar su tasa de conversión
Una investigación de Forrester ha encontrado que los sitios web que tienen una mejor experiencia de usuario (UX) pueden tener tasas de conversión más del 400% mayores. Cuando se trata de la experiencia del usuario, las pruebas A/B le ayudan a descubrir qué está funcionando y qué no.
Por ejemplo, si su tasa de conversión está bajando, puede ejecutar una prueba A/B cambiando un elemento clave en sus páginas de producto, como el botón de llamada a la acción (CTA) o el texto del producto.
Consejo profesional: Aumente la tasa de conversión usando la característica de Embudo de Ventas de GemPages. Además, puede implementar pruebas A/B de ofertas con informes de métricas completos, permitiendo a los vendedores afinar sus estrategias de precios.
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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 o visitar cualquier otra página en su sitio web.
Entonces, si encuentra que su tasa de rebote está saliendo de control, puede ejecutar una prueba A/B para descubrir cuál es la causa detrás de la alta tasa de rebote y solucionarla haciendo los cambios necesarios en su sitio web.
¿Para Qué Debería Usar las Pruebas A/B?
Hay varios elementos en su sitio web que podrían mejorarse a través de las pruebas A/B. Pero teóricamente, solo debería ejecutar las pruebas basándose en el problema identificado a través de los datos de su sitio web o la retroalimentación del usuario.
Por ejemplo, digamos que los datos de su sitio web muestran que su tasa de conversión está muy por debajo del punto de referencia. En tal situación, su página de producto, página de destino y publicaciones de blog son páginas web críticas que están impactando directamente su potencial para convertir a un visitante en un comprador.
Aquí hay algunos de los elementos clave relacionados con una página de producto/destino/blog que puede considerar para las pruebas A/B:
Titular o título
Cada página en su sitio web tendría un titular/título. Esos títulos juegan un papel importante no solo en la optimización de motores de búsqueda (SEO) sino también para captar la atención de los visitantes. Especialmente los títulos de productos y blogs son los más críticos a los que hay que prestar atención.
El título del producto puede representar las características clave de su producto, calidad, para quién está hecho, etc. El título del blog resume lo que se incluye en el contenido del blog. Por lo tanto, se pueden validar muchos ajustes potenciales a través de pruebas A/B.
Llamada a la acción (CTA)
El botón de llamada a la acción (CTA) es uno de los elementos más cruciales en su página de producto. Después de todo, toda la página se crea para que su cliente presione ese botón y proceda al pago. El CTA puede probarse A/B con diferentes colores, textos o estilos de botones, etc.
Entonces, ¿qué debería probar específicamente en su CTA?
En un estudio realizado por HubSpot, analizaron casi 330,000 CTAs y encontraron que los CTAs personalizados obtienen una conversión un 202% mejor que los CTAs básicos.
En este ejemplo de botones CTA personalizados, se crean dos botones diferentes para visitantes y leads. Por lo tanto, ambos tienen botones CTA diferentes/dedicados que les dan opciones para elegir una acción específica según sus necesidades.
Elementos visuales
Cualquier elemento visual en su página de producto, como imágenes de productos, fuentes, esquemas de color, etc., son aspectos importantes de la marca de su tienda. El esquema de color general y el tema de su sitio web pueden tener una gran influencia en el comportamiento del cliente y cómo perciben su negocio. Por lo tanto, puede ejecutar pruebas A/B con diferentes esquemas de color u otros elementos visuales.
Texto del producto
La redacción juega un papel enorme en las conversiones. Puede crear dos descripciones de productos diferentes y ejecutar una prueba A/B para ver cuál obliga más a sus clientes a comprar su producto o servicio.
Diseño de página
El diseño de página es la disposición y estructura de elementos visuales en su página web. Cómo diseña sus páginas web y organiza todas las secciones en una página puede tener un impacto en la tasa de conversión o tasa de rebote de su sitio web.
Aquí hay algunos aspectos comunes del diseño de página que se pueden probar en su tienda Shopify:
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Longitud de la página
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Contenido incluido en una página (p. ej., si se muestra o no la prueba social)
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Secuencia de los bloques (p. ej., qué tan lejos está colocado el botón CTA desde el inicio de la página)
No es necesario saber programar.
Cómo Comenzar una Prueba A/B en Shopify
Comenzar el proceso de pruebas A/B en su tienda Shopify puede parecer una tarea desalentadora con todos los términos técnicos en internet que podría no estar usando en sus operaciones diarias. Así que intentaremos mantener todo el proceso paso a paso lo más simplificado posible.
Paso 1. Investigar y analizar los datos
Antes de comenzar una prueba A/B, primero necesita identificar en qué área específica necesita realizar la prueba O si la prueba A/B es necesaria en primer lugar.
Puede recopilar estos datos de los análisis de Shopify, Google Analytics o cualquier otra herramienta de análisis que esté usando en su tienda Shopify. Una vez que recopile y analice los datos, pregúntese qué necesita mejorar en su tienda.
Por ejemplo,
¿Su tasa de conversión es demasiado baja?
¿La tasa de rebote de su sitio está por las nubes?
¿Su tasa de abandono de carrito es demasiado alta?
Si su respuesta a cualquiera de estas preguntas es "Sí", significa que hay un problema que necesita ser solucionado. Entonces, sus respuestas a estas preguntas le ayudarán a definir la hipótesis.
Además de los puntos de datos anteriores, también puede usar herramientas adicionales como los mapas de calor de Hotjar, grabaciones, retroalimentación y encuestas para obtener información cualitativa de datos sobre el comportamiento del cliente.
Los mapas de clics de Hotjar muestran qué CTAs en su página web están recibiendo más clics y cuáles son ignorados por los usuarios.
Estos puntos de datos cualitativos también pueden ayudarle a crear una variante sólida para sus pruebas A/B. Por ejemplo, puede recopilar comentarios de clientes de unos pocos clientes seleccionados y crear una variante que tendría más probabilidades de convertir.
Paso 2. Definir una hipótesis para la prueba
Basándose en la investigación y análisis realizados en el primer paso, ahora definiremos una hipótesis. Esto puede sonar como un término demasiado técnico, pero en términos simples, es una solución propuesta para un problema que identificó basándose en sus datos/retroalimentación. Intentaría probar la validez de esta solución propuesta a través de una prueba A/B.
Tomemos un ejemplo muy simple de una 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, echemos un vistazo a un método más preciso para elaborar una hipótesis:
Craig Sullivan, un Experto en Optimización de Conversiones, ha compartido un Kit de Hipótesis V4 que fue creado para ayudar a las personas a describir simplemente su hipótesis. La misma hipótesis se ha iterado 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: Basándonos en la alta tasa de abandono de carrito encontrada en nuestros datos, creemos que mostrar una insignia de política de devolución de 30 días (cerca del CTA) en la página de producto para todos nuestros clientes les dará la confianza para completar el pago.
Validación: Sabremos esto cuando veamos una reducción en la tasa de abandono de 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. Crear y ejecutar su prueba A/B
Basándose en la hipótesis que creó, ahora es el momento de crear las variantes que va a probar contra la página web original.
Para este momento, debería tener una idea clara sobre los siguientes aspectos:
-
Qué cambios va a hacer en la variante
-
Cuántas variantes va a probar
Con GemPages, este paso podría hacerse fluido y fácil como hemos explicado todo el proceso paso a paso: Cómo Usar las Pruebas A/B con GemPages.
¿Cómo Analizar los Resultados de las Pruebas A/B?
Para finalizar su prueba A/B y analizar los resultados, necesita asegurarse de que haya alcanzado el nivel de significancia estadística aceptable y haya completado el número requerido de días/semanas.
Los expertos sugieren que el nivel de significancia estadística aceptable debería ser del 95% o del 90% como mínimo. Para mantener las cosas simples, un nivel de significancia del 95% significa que está 95% seguro de la precisión de su prueba y no es solo un resultado aleatorio.
Una vez que complete su prueba A/B, típicamente, hay tres resultados posibles:
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La Versión A gana: Si "Versión A" (la página web original) sale como ganadora o tiene un mejor rendimiento comparativamente, la prueba se considera fallida. En otras palabras, su variante recién creada no pudo superar a la versión original.
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La Versión B gana: Si "Versión B" (la variante) supera a la página web original, obtendrá su "Ganador" y puede reemplazar su página web original con esta nueva página web.
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Resultado no concluyente: También existe la posibilidad de que los resultados de la prueba sean tan cercanos que no 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. Del mismo modo, si su primera prueba A/B ha fallado, 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 proporcionaría algunas ideas valiosas que serían útiles para su negocio.
¿Cómo Optimizar las Pruebas A/B para su Negocio?
Para aprovechar al máximo su esfuerzo de pruebas A/B, necesita asegurarse de que se tengan en cuenta ciertos aspectos o mejores prácticas. Aquí hay algunos consejos para optimizar las pruebas A/B para su tienda Shopify:
Cambiar un elemento crítico basándose en datos/retroalimentación:
Estos son en realidad dos consejos combinados en uno: 1. Intente no cambiar más de un elemento en una variante, y 2. Intente usar los datos/retroalimentación del cliente para crear la mejor variante posible.
Tomemos un ejemplo de este caso de estudio compartido por KlientBoost:
Primero, recopilaron comentarios de usuarios a través de encuestas de Hotjar para ver por qué la página de destino no estaba convirtiendo bien. Y encontraron un área potencial de mejora, es decir, los clientes no se estaban registrando para una prueba gratuita sin saber sobre los precios.
En la encuesta 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).
Entonces, incluyeron la opción de obtener precios personalizados en la variante de la página de destino. Este único cambio respaldado por la retroalimentación del usuario aumentó la tasa de conversión en un 33% con un nivel de confianza (significancia) del 91%.
La variante de versión B con una opción de precios personalizados, obtuvo una tasa de conversión del 26.86% - que fue un 33% más alta que la primera variante (20.18%).
No ejecutar múltiples pruebas al mismo tiempo en una sola campaña:
Las pruebas A/B se pueden hacer para varios activos digitales, pero es recomendable no combinarlas. Por ejemplo, digamos que está ejecutando una prueba A/B para su página de producto, y al mismo tiempo, también crea otra prueba A/B para marketing por correo electrónico que promueve el mismo producto. En este caso, sería difícil medir los resultados individuales de ambas pruebas.
Intentar no introducir ninguna oferta nueva en medio de una prueba:
Esto puede parecer obvio pero aún es importante mencionarlo. Si lanza cualquier oferta promocional en medio de la duración de la prueba, puede influir en la decisión de compra de sus clientes e impactar la precisión de su prueba.
Por ejemplo, digamos que está probando A/B su botón 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 lanza una oferta de envío gratuito, probablemente aumentaría su tasa de conversión debido a la oferta. Por lo tanto, puede impactar los resultados de su prueba.
¿Cuánto Tiempo Debería Ejecutar una Prueba A/B?
Puede encontrar diferentes respuestas de diferentes fuentes sobre este tema. Y la realidad es que no hay una respuesta única para todos a esta pregunta.
Dicho esto, si está buscando una respuesta corta y genérica a la pregunta, debería ejecutar una prueba A/B entre 1 semana y 4 semanas.
Ahora, para una respuesta más específica a esta pregunta, necesita profundizar en los detalles relevantes para su negocio. Para obtener resultados más precisos y confiables, es posible que sea necesario considerar varios factores antes de decidir la duración de su prueba A/B.
Aquí están los factores clave que debería considerar:
Ciclo de negocio/compra: Si está vendiendo un artículo de alto valor que un comprador típicamente compraría después de investigar durante unos días, puede que necesite considerar una duración más larga y solo una semana puede no ser una duración adecuada para su prueba A/B.
Tamaño de muestra: Cuando necesite decidir si debería finalizar la prueba A/B después de un cierto número de días, debería verificar si la prueba se ha realizado con un tamaño de muestra suficiente o no.
Aunque calcular el tamaño de muestra puede parecer complejo, puede usar una herramienta como AB Tasty Sample Size Calculator 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 del número requerido de visitantes así como la duración requerida para las pruebas A/B.
Número de variantes: Para determinar su tamaño de muestra, también necesita considerar cuántas variantes va a probar. Si desea probar más variantes, necesitará un tamaño de muestra mayor para que cada variante pueda obtener volumen suficiente para las pruebas. Pero tenga en cuenta que si tiene poco tráfico en su sitio web, debería intentar no usar múltiples variantes.
Comportamiento del cliente: El comportamiento del cliente tiende a cambiar según ciertos días o temporadas. Por lo tanto, en cualquier situación dada, debería ejecutar la prueba al menos durante 1-2 semanas para que pueda cubrir todos los días de la semana. Además, evite ejecutar la prueba durante cambios estacionales.
La Diferencia entre las Pruebas A/B y las Pruebas Multivariadas
Aunque las pruebas A/B y las pruebas multivariadas están relacionadas, sirven para propósitos diferentes.
Las pruebas multivariadas implican cambiar y probar múltiples elementos en una página al mismo tiempo, luego comparar la nueva combinación con la versión original.
Por ejemplo, podría actualizar la imagen del encabezado, cambiar el texto del CTA y ajustar el color del botón todo en una versión, luego probarla contra su página existente.
Aunque puede notar cambios en el comportamiento del usuario, se vuelve difícil identificar qué elemento específico causó el impacto, ya que todos los cambios se introdujeron juntos.
Las Pruebas A/B Ayudan a las Tiendas Shopify a Conocer Mejor a los Clientes
Las necesidades de los clientes están en constante cambio y debe mantenerse al día con sus expectativas para mantener el crecimiento de su negocio. En la industria del eCommerce, las pruebas A/B se han utilizado durante años para lograr objetivos de conversión y mejorar las métricas comerciales.
Aunque el proceso de pruebas A/B puede parecer complejo, considerando los excelentes resultados que puede generar, vale la pena implementarlo en su tienda Shopify.
GemX: CRO y Pruebas A/B es una aplicación innovadora de Shopify que empodera a las empresas para mejorar el rendimiento de su sitio web a través de 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.
No se requiere conocimiento de programación.
Preguntas Frecuentes sobre Pruebas A/B de Shopify
