Al trabajar en el desarrollo de una página web existen varias interrogantes acerca del futuro del proyecto si le irá bien, si alcanzara el camino correcto al éxito, cuando el proyecto está “finalizado” y lo vamos a subir, aún persisten estas interrogantes. Para los desarrolladores de mayor experiencia el uso de estadísticas, no es desconocido. Una de esas herramientas son las pruebas A/B. Su uso es de mucha importancia para elegir la estructura que nos va a dejar mayor tasa de conversión. Te explicaremos cuales seria los errores más comunes a la hora de utilizar este tipo de herramientas y como evitarlos.

Iniciemos explicando a que nos referimos con Pruebas A/B. Si tienes una web, una tienda online, o un blog y no tienes idea de lo que se trata, lo más seguro es que esté perdiendo dinero. Pues medir, controlar y ajustar nuestra web debe ser una tarea programada y sobre todo basada en datos tangibles que permitan que tomemos decisiones. En concepto, una prueba A/B es un método mediante el cual tú lanzas dos versiones de un mismo mensaje para ver cuál funciona mejor. Crear distintas versiones de un elemento o una página completa que aleatoriamente le mostraremos a los usuarios para saber cuál de ellas está rindiendo mejor, midiéndolo en conversiones como clicks, ventas realizadas, suscripciones, y muchas más. Sencillo ¿verdad? Pues no es tanto así, ya que como te dijimos al inicio en estas pruebas intervienen mucho el análisis de resultados y en la toma de decisiones para lo cual necesitamos de datos y va a depender mucho del tipo de muestra que tengamos para poder analizar estos resultados.

Ahora que sabemos qué son y para qué sirven, veamos cuales son los errores que comúnmente se incurren al usar este tipo de pruebas.

1. Nuevamente El Tamaño Si Importa

Efectivamente puede que resulte trillado el término pero para efectos de nuestro análisis resulta muy importante tomar en cuenta que a la conclusión a la que lleguemos va a depender mucho de cuál es el tamaño de nuestra muestra. Nuestro trabajo como optimizadores es siempre encontrar la fórmula que se acomoden mejor a los resultados que deseamos obtener.

Es por ello que tener una muestra de por ejemplo 100 visitantes es insuficientes por la variación en las respuestas, entonces ¿Cuál es el tamaño ideal para obtener datos confiables?

Pues la respuesta puede resultar un poco contradictoria pero en realidad no existe una fórmula mágica, no estamos hablando de artes oscuras ni nada, el cálculo de la muestra va a variar dependido del elemento que vas a probar de la cantidad de visitantes que tienes en promedio, y de otros factores más. Pero para ayudarte puede visitar http://www.testsignificance.com./

2. El tiempo de la prueba

A la hora de elaborar cualquier test en cualquier ámbito debemos de determinar el tiempo que durará la prueba, no debes limitar este tiempo por ningún motivo a una semana. Lo recomendable es que pruebes al menos 2 semanas, de otro modo podemos obtener resultados inexactos y a la vez muy segados para uno u otro lado. Otro de los puntos que debes de tomar en cuenta son los factores externos estacionalidad, meses festivos ya que los factores externos sin duda afectan a sus resultados de la prueba. En caso de duda, realizar una prueba de seguimiento.

3. Una hipótesis clara

Si bien es cierto toda investigación se basa en tener una hipótesis bien desarrollada

“Una hipótesis es una declaración propuesta hecha sobre la base de pruebas limitadas de que puede probarse o refutarse y que se utiliza como punto de partida para una mayor investigación.”

Esto no debe de apartarnos de nuestro real objetivo el cual es mejorar el nivel de conversión de nuestro sitio, en líneas generales Si la prueba A vs B no tiene una hipótesis clara y B gana un 17%, eso es bueno, pero ¿Qué has aprendido de esto? Nada. Lo que es aún más importante, es lo que debemos aprender acerca de nuestra audiencia. Eso ayuda a mejorar nuestra teoría de clientes y llegar incluso a mejores pruebas No es necesario probar absolutamente todo.

Si estas a punto de probar el color del formulario utilizando este tipo de test, detente debes entender que existen algunas cosas que no son necesarias que se prueben solo perderías insulsamente el tiempo y también dinero.

4. Perseverar

¿Te diste por vencido si la primera vez que hiciste una prueba, tomaste decisiones en base a esos resultados y el grado de conversión que buscabas no está a la altura de tus expectativas?. Pues adivina las pruebas fallan. Ejecuta una prueba, aprende de ella, y mejora tu teoría de los clientes.

5. Múltiples pruebas al mismo tiempo

Si estás pensando realizar pruebas en más de una página de tu web, debes tener cuidado ya que los resultados que puedes obtener pueden ser muy sesgados.

6. No estar ejecutando la prueba en todo momento

Dejar un día sin prueba es un día perdido, es un día sin aprender de tus clientes. NO sabes lo que funciona hasta que lo pruebas, las pruebas necesitan tiempo.

Conclusión

Hoy en día hay tantas herramientas disponibles que hacen la prueba fácil, pero no lo hacen pensar por ti. Es hora de repasar un poco de Estadística que seguro te servirán y mucho.