Proceso de mostrar dos variantes/versiones de la misma página a diferentes segmentos de mercado (usuarios de páginas web) al mismo tiempo y comparar que versión tiene mayor interacción.
¿Por qué aplicar el A-B Test?
Hoy en día, las empresas B2B batallan demasiado en obtener un alto rate en sus plataformas y flujo de gente, pues diversas tiendas de comercio electrónico luchan con alta tasa de abandono de carrito. Estas métricas de conversión son afectadas por problemas comunes como fugas en embudo de conversión, caídas en la página de pago, etc.
Las pruebas A-B, ayudan a solucionar los siguientes problemas:
Problemas que soluciona el A-B Test
Resolver puntos débiles de visitantes
Los visitantes (usuarios) de un sitio web llegan para lograr un objetivo en mente, ya sea para comprender más sobre el producto o servicio, adquirirlo, aprender, etc. Es posible que enfrente algunos puntos débiles comunes mientras lo logra.
No lograr los objetivos genera una mala experiencia, aumentando la fricción e impactará en tasas de conversión. Utilice los datos recopilados a través de herramientas de análisis del comportamiento de los visitantes, como mapas de calor, Google Analytics y encuestas de sitios web para resolver los puntos débiles de sus visitantes. Esto es válido para todas las empresas, ya sea comercio electrónico, viajes, SaaS, educación o medios y publicaciones.
Obtener mejor ROI del tráfico existente
Las pruebas A / B permiten aprovechar al máximo su tráfico existente y ayudan a aumentar la conversión sin tener que gastar en adquirir tráfico nuevo. Pueden brindar un alto ROI ya que, a veces, incluso los cambios más pequeños pueden generar un aumento significativo en las conversiones.
Reducir porcentaje de rebote
Algunas razones para el alto porcentaje de rebote de su sitio web son: demasiadas opciones, falta de coincidencia de expectativas, etc. Dado que los diferentes sitios web tienen diferentes objetivos y se adaptan a diferentes audiencias, no existe una forma segura de fijar la tasa de rebote. Con las pruebas A / B, puede probar múltiples variaciones del elemento de su sitio web hasta que encuentre la mejor versión posible. Esto mejora su experiencia de usuario, haciendo que los visitantes pasen más tiempo en su sitio y reduciendo las tasas de rebote.
Realizar modificaciones de bajo riesgo
Realice cambios menores e incrementales en su página web con pruebas A / B en lugar de rediseñar toda la página. Esto puede reducir el riesgo de poner en peligro su tasa de conversión actual. Las pruebas A / B le permiten orientar sus recursos para obtener el máximo rendimiento con modificaciones mínimas, lo que resulta en un mayor retorno de la inversión. Un ejemplo de eso podrían ser los cambios en la descripción del producto. Puede realizar una prueba A / B cuando planea eliminar o actualizar las descripciones de sus productos. No sabe cómo reaccionarán sus visitantes al cambio.
La prueba A / B es una forma de determinar de qué lado se inclinará la balanza. Otro ejemplo de modificación de bajo riesgo puede ser la introducción de un nuevo cambio de función. Antes de introducir una nueva función, lanzar esa nueva función como una prueba A / B en la copia de la página web puede hacer que el resultado sea mucho más predecible. Puede resultar muy útil y beneficioso si los cambios afectan a los datos del cliente o al embudo de compra. Los cambios sin pruebas pueden o no dar sus frutos. Probar y luego hacer cambios puede hacer que el resultado sea seguro.
Lograr mejoras estadísticamente significativas
Rediseñar el sitio web de manera rentable
Las pruebas A / B se basan completamente en datos y no tienen lugar para conjeturas, intuiciones o instintos. Puede determinar fácilmente un "ganador" y un "perdedor" basándose en mejoras estadísticamente significativas en métricas como el tiempo dedicado a la página, el número de solicitudes de demostración, la tasa de abandono del carrito, la tasa de clics, etc.
El rediseño puede variar desde un pequeño ajuste de texto o color en un botón de llamada a la acción hasta renovar por completo una página web. La decisión de implementar una versión u otra siempre debe basarse en pruebas A / B basadas en datos. No deje de probar con el diseño finalizado. A medida que la nueva versión se publique, pruebe otros elementos de la página web para asegurarse de que la versión más atractiva sea visible para los visitantes.
