La gran mayoría de empresas y personas que tiene un sitio web no están haciendo evaluaciones para un mejor rendimiento. No están realizando experimentos en sus sitios web y no están encontrando páginas donde mejorar. La mayoría basan todo desde su percepción de lo visual. Por ello en este post vamos a hablar sobre aquellas cosas que no ejecutamos en nuestro sitio web y que podrían mejorar dramáticamente aspectos como el tráfico, tiempo de permanencia y conversiones. Más allá de los tips para mejorar la tasa de conversión, necesitamos hacer experimentos con evaluaciones previas.
Esencialmente 3 pasos son los que necesitas para realizar experimentos en tu sitio web si quieres ir más allá de una presencia online básica.
1. Analizar y precisar las áreas a mejorar.
Antes de lanzarnos a realizar experimentos, vamos a hacer una evaluación de todo nuestro sitio web incluyendo páginas de inicio, Blog, landing pages y todo lo relacionado al tráfico, tasa de rebote, tiempo de permanencia y conversiones de la landing page. Esto con el objetivo de encontrar aquellos aspectos de menor rendimiento y focalizarnos en ello.
Algunos cometen el error de realizar experimentos sin precisar qué falla, por lo que se pierde tiempo cambiando aquello que no se necesita.
Por ejemplo: Un sitio web puede tener lo siguientes datos:
- 60% del tráfico de la web ingresa por la página de inicio
- 20% del tráfico ingresa por el blog
- 20% del tráfico ingresa por la landing page.
Pero se observa que:
- La página de inicio tiene una CTA que convierte el 3%
- La landing Page tiene una conversión del 40%
- En el caso del blog se puede observar que los CTA conducen tráfico hacia la landing page bastante significativo.
¿Dónde trabajamos los experimentos?
La página de inicio trae el 60% del tráfico pero sólo convierte un 3%. La Landing Page y el blog están respondiendo muy bien. La landing page funciona muy bien con un 20% del tráfico orgánico pero convierte el 40% y los tipos de CTA puestos en el blog aunque conducen 20% del tráfico restante, también ayuda a ese 40% de conversión de la landing page.
Nos centraríamos a mejorar a través de un test A/B la conversión de la página de inicio.
Los experimentos sobre la página de inicio deben responder:
- ¿Hay una CTA encima de todo?
- ¿Se destaca lo suficiente?
- ¿Crea suficiente sensación de urgencia?
- ¿El diseño de la página es confuso?
2. Hacer pruebas A/B Drástica e Incremental
Las pruebas A/B son importantes sobre una landing page. Ayuda a determinar la efectividad de una sobre la otra. Cuando se trabaja en una campaña SEM siempre se determina que una tiene un ratio de conversión superior a la otra. De no ser así, deberías buscar un diseño distinto y ponerlo a competir.
¿Pero un diseño distinto? ¿Cuán distinto?
Las pruebas A/B se clasifican en Drástica e Incremental y es justamente lo que determina cuán distinto debe ser una versión de prueba.
Pruebas A/B Drásticas:
Aquellas en los que el diseño puede ser distinta en varios elementos hasta casi estar hablando de otro diseño.
Son tomadas en cuenta por profesionales de mayor experiencia en esto. Pueden renunciar a probar algún elemento y atreverse a asumir supuestos y cambiar varios aspectos de la página.
Variación Drástica
Pruebas A/B Incrementales:
Aquellas que sólo varían en 1 elemento. El color y diseño del botón, la posición del formulario, la inclusión o exclusión de una imagen, etc.
Este tipo de prueba sirve más para probar el título, o la relevancia y el sentido de urgencia de la CTA o de algún elemento en particular. Siempre es recomendable que si estás empezando, recurras a pruebas incrementales.
Variación incremental
3. Determinar los resultados de la prueba.
Una vez que haya acabado con la evaluación ya puedes ver cómo se hará posible incrementar el rendimiento de la página en cuestión. Sólo hay que considerar lo siguiente:
Necesitas tráfico importante en tu sitio web para poder realizar estos experimentos de manera efectiva. Dado que un grupo visualizará la versión A y otro grupo visualizará la versión B, podríamos no tener resultados confiables si la cantidad de tráfico no fuera significativa.
El comportamiento de las personas podrían variar por sencillos aspectos, como el día, la hora, las vacaciones o el trabajo, etc. No tendríamos ningún problema de estos aspectos si tenemos tráfico importante.
Un tráfico diario de 1000 personas es mejor que de 200. Así que consideremos el momento para realizar este tipo de experimentos que hemos precisado en este post.
¿Qué problemáticas has encontrado en tu evaluación?
