Cómo hacer test A/B en tu web con Google Optimize

Cuando un sitio web llega a cierto período en su ciclo de vida, en el que cuenta ya con un volumen notorio de visitas, empiezan a surgir otras oportunidades de mejora más allá de la captación de más tráfico.

Habitualmente surge la necesidad de obtener más rendimiento de los usuarios que ya visitan nuestra web. Podemos actuar en varios ámbitos, por ejemplo, mejorando la usabilidad del portal o incrementado la tasa de conversión.

Sea cual sea nuestro objetivo, introduciremos cambios en el sitio web con el propósito de mejorarlo. Pero estas modificaciones no siempre aportarán los resultados deseados. Y si actuamos sin una metodología previamente definida, podemos llegar a producir consecuencias negativas, como el descenso en el número de transacciones en un e-commerce.

Por este motivo, realizar un test A/B en nuestra web para determinar si un cambio realmente aportará resultados positivos nos ahorrará muchos dolores de cabeza. ¿Y cómo hacerlo? Como en muchos otros casos, Google cuenta con una herramienta gratuita que nos permite realizar testing A/B en una web: Google Optimize.

Vamos a aprender a realizar un test A/B con Google Optimize, pero antes definamos qué tipo de prueba es y para qué sirve realizar un test A/B en una página web.

¿Qué es un test A/B en una web?

También conocido como Split Test, se trata de un experimento que tiene como objetivo determinar si uno o varios cambios introducidos (por ejemplo, modificar el color de una llamada a la acción) en una página web tienen o no el efecto deseado. Las principales claves de esta clase de prueba son:

• En el test, siempre se utilizará la versión original de la página web (A) y una o múltiples variantes de la misma (B).
• Deberemos definir un objetivo para el test que sea cuantificable a través de una métrica web. Por ejemplo, disminuir el porcentaje de rebote, aumentar la tasa de conversión, etc.
• En las variantes de la página web original introduciremos cambios en elementos determinados para ver qué efecto tienen sobre el objetivo definido. Si actuamos sobre un solo elemento (por ejemplo, la posición del botón de compra en una ficha de producto), podremos determinar con más fiabilidad que dicho cambio ha sido o no responsable de una mejora en la web. Por el contrario, modificar varios elementos implicará que no podremos definir cuál de ellos ha tenido más peso a la hora de producir resultados.
• Debemos utilizar una muestra (el número de usuario que pasarán por el experimento) suficientemente representativa del tráfico de nuestra web o el segmento a analizar.
• El test A/B debe tener una duración definida, evitando siempre que sea posible factores externos que puedan alterar la prueba.

¿Para qué sirve un test A/B en una web?

Como comentábamos arriba, el test A/B nos permitirá validar cambios que queramos introducir en nuestra web y probar si realmente tendrán un efecto positivo sobre la misma.

En portales de tipo e-commerce, lo más habitual es enfocar este tipo de prueba a mejorar la tasa de conversión, obtener más ventas, etc. En cambio, en portales de medios y blogs buscaremos incrementar métricas de calidad de la visita (tiempo de navegación, páginas por sesión, …) o conseguir más suscripciones.

Por ello, el objetivo de un test A/B variará en función del sitio web sobre el que se realice y las metas asociadas al mismo.

¿Cómo hacer un test A/B con Google Optimize?

Aunque existen otras herramientas más completas o específicas para realizar test A/B en sitios web, Google Optimize es una alternativa gratuita que aportará mucho valor a la mayoría de portales. Realizar una prueba A/B con esta plataforma es bastante sencillo. Podemos resumir el procedimiento en los pasos siguientes:

• Definir qué objetivo tendrá el test A/B, qué elementos modificaremos, en qué página realizaremos el experimento y qué métrica/s utilizaremos para medir los resultados.
• Darnos de alta en la plataforma a través de Google Optimize
• En la sección Experiencias,crear una nueva de tipo “Prueba A/B”, indicando el nombre de la misma y la página donde se aplicará el test.
• A continuación podremos definir la programación de la prueba, es decir, el período de tiempo en el que estará activa, con un máximo de 90 días.
• También podremos crear una o varias variantes del experimento. A través de un editor visual, podremos introducir los cambios a probar. Tendremos que definir qué porcentaje de tráfico se dirige a cada versión (por defecto, se distribuye de forma uniforme entre cada una).
• Introducir el objetivo de nuestro test. Deberemos haber vinculado previamente nuestra cuenta de Analytics para poder realizar este paso. Podremos utilizar objetivos definidos en Google Analytics o métricas como el rebote o la duración de la sesión.
• Definir si la prueba afectará a todos los usuarios o parte de los mismos a través de segmentos.
• Instalar el código de la prueba en nuestra web. Sólo lo obtendremos tras vincular Google Optimize con Analytics.
• Iniciar la prueba.

Tras dejar pasar un tiempo, empezarán a aparecer los resultados del test A/B en la pestaña Informes. A partir de los mismos, podremos determinar si las modificaciones aplicadas han tenido el resultado esperado y aplicarlas definitivamente en la web. Si necesitáis ayuda con la realización de un Test A/B en vuestra web o cualquier otro tipo de consulta relacionada, no dudéis en contactar con nosotros.