A/B testing

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Hoy en día es lo más habitual del mundo ver en cualquier comercio electrónico un sistema de recomendación de productos, orientado al cross selling o up selling. Básicamente, esos sistemas buscan recomendar al potencial clientes productos similares, parecidos o complementarios de aquel que está viendo. Algunos de los sistemas de recomendación más conocidos son, por ejemplo, Brainsins, Blueknow, Nosto o Baynote. La mecánica de todos ellos es básicamente la misma: estos sistemas de recomendación “aprenden” del comportamiento de los usuarios en un comercio electrónico y recomiendan productos relacionados con aquel que se está viendo en ese momento, bien por ser sustitutivos, complementarios u ofrecer mejores prestaciones / calidad.

Los sistemas de recomendación buscan, sobre todo, mejorar la transaccionabilidad de un comercio electrónico, proponer al usuario alternativas de compra útiles para evitar su fuga y mantener su interés en el site

Imagen de un sistema de recomendacion de ecommerce

El tipico sistema de recomendación que vemos en muchos comercios electrónicos y que nos sugiere productos relacionados con lo que estamos viendo en ese momento.

Lógicamente, es muy importante que un sistema de recomedación sea fiable y propongar recomendaciones con sentido y utilidad para el cliente final, porque de no ser así, la eficacia del propio comercio electrónico se verá notablemente resentida, con toda lógica, porque ¿qué sentido tiene proponer recomendaciones de productos que no están alineadas de ninguna forma con aquel que el cliente está viendo? En ese sentido, los recomendadores pueden convertirse en un aliado o un grave problema.

En Flat 101 decidimos realizar un test en un comercio electrónico sobre la transacción que se produce en diferentes sistemas de recomendación empleados en el mismo periodo de tiempo y en las mismas condiciones. Nuestro objetivo era identificar el sistema de recomendación más eficaz en términos de conversión y venta para este ecommerce en concreto.

Las condiciones del test fueron las siguientes: Sigue leyendo »

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Suelo decir muy a menudo que internet es un medio extremadamente cruel porque nosotros, los que ofrecemos productos o servicios a través de una web, disponemos tan solo de unos pocos segundos, un par de minutos como mucho, para convencer a las personas que visitan nuestros sitios web de que hagan algo (un clic, rellenar un lead, etc), lean algo (contenidos, informes, un post…) o se queden con algo (el nombre de tu marca, lo que haces…).

Puede parecer una obviedad, pero es un comportamiento institucionalizado y que define y condiciona el medio en sí. Hay que transmitir muy bien, conectar rápido con el usuario, mostrarle aquello que realmente le importa y facilitarle el camino a su objetivo en todo momento. Y el tiempo y las palancas que ponemos en la web para que las cosas funcionen son críticos.

Y en este sentido, los call to action (el texto de llamada para hacer clic en un botón o enlace) son algo muy crítico. Una mala llamada a la acción puede echar por tierra un trabajo realmente bueno en un sitio web.

La llamada a la acción en realidad es un sencillo resorte basado en cosas muy básicas: contraste de colores, formas, tamaño de la fuente… y texto o llamada a la acción, que es lo que realmente puede marcar la diferencia en que un usuario decida hacer un clic… o no. Tan sencillo y a la vez tan complejo.

Algo tan aparentemente sencillo como el texto de un enlace o un botón puede condicionar y mucho el nivel de CTR (Click Through Rate – cuanto se hace clic en ese botón) de ese elemento y, por tanto, condicionar mucho la conversión final del sitio web.

La mejor manera de ejemplificar esto es gracias a un test multivariante que realicé hace pocas semanas sobre la web de iZenius. Sigue leyendo »

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Empieza a ser demasiado habitual encontrarse con referencias continuas a la conversión web (y al término CRO – Conversion Rate Optimization) que la delimitan a un simple juego de colores, formas y textos de CTA… la blogocosa y twitterlandia y similares están cada vez más saturados de ejemplos tipo “con un botón naranja he conseguido un 83% más de conversión” o “si incluyo la palabra GRATIS en mi CTA este aumenta un 37,5%”. Yo mismo he puesto ejemplos así en muchas ocasiones como muestra del resultado final que se obtiene de un proceso, pero las cosas no son tan sencillas.

No podemos reducir la conversión a un conjunto de burdas técnicas mecánicas orientadas únicamente a persuadir al usuario en base a colores, formas y textos… es algo más, señores. La conversión no va de fabricar en serie, va de ser artesano y de cuidar el detalle.

Elvis Presley, paradigma de maestro de la conversión

El gran Elvis entendái el valor del detalle, de la reinvención y de ofrecer lo mejor al público… un artista de la conversión!!!

La conversión, entendida de manera mecánica, es el proceso por el cual un usuario ejecuta una acción objetivada en el sitio web. Hasta aquí todos estamos de acuerdo, ¿o no? Por tanto, entendemos como mejora de la conversión (o CRO) cualquier técnica orientada a conseguir que un usuario ejecute esas acciones en mayor medida que en el estado anterior. Es decir, si con el diseño A mis usuarios generaban un CTR del 3,8% en el botón de compra y con el diseño B mis usuarios generan un CTR del 7,1%, soy un crack porque decido cambiar mi diseño de A a B. Pues sí pero no. Aquí es donde empieza el follón de verdad.

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Ya no hay vuelta atrás, amigos, Google ha decidido “matar” a Google Website Optimizer, la herramienta más popular de A/B testing y multivariante, y suplir este asesinato (el 1 de agosto de 2012 es el último día que podremos entrar a Website Optimizer) con una nueva opción disponible en Google Analytics llamada “Experimentos”, que está disponible en el menú de contenido.

¿Y cómo funciona “Experimentos” de Google Analytics, como se monta un test A/B ahí?

Bueno, para empezar hay que decir que si has montado ya tests A/B en Website Optimizer, la mecánica de Experimentos es muy similar y, por tanto, no te será dificil adaptarte (otra cosa es que la herramienta te guste más o menos). Si eres un iniciado y no has montado nunca un test A/B, Experimentos es tan sencillo de configurar (o más) que Website Optimizer, así que vamos con ello.

Para montar un test A/B con Experimentos los pasos que debemos seguir son:

Primero. Entrar en Google Analytics y seleccionar el perfil del dominio en el que vamos a montar el test.

Segundo. Ir a la sección “Experimentos”, que está dentro de “Contenido”, en el menú lateral izquierdo de Analytics. Para que localiceis donde está fijaros en la imagen bajo estas líneas:

Menú de contenido de Google Analytics, donde está la opción Experimentos

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Tras hablar en anteriores posts sobre lo que es un test A/B y definir una metodología básica para realizar un test A/B con ciertas garantías, ahora le toca el turno a las herramientas a las que podemos optar para realizar un test A/B y/o un multivariante.

El mercado esta lleno de herramientas para realizar test A/B. Aunque lo más importante es pensarlo bien, el para que, no el como.

Las herramientas pueden variar, pero lo realmente importante es siempre la claridad de ideas y que un test sea algo que realmente tenga utilidad, no un divertimento. Sí, me repito y digo esto mucho, pero es necesario que eso quede muy claro. La herramienta es siempre secundaria, lo otro no.

Y dicho esto, hoy día la oferta de herramientas para testing web es extensísima, pero, bien por conocimiento directo, bien por referencias de garantía o por sus características, aquí teneis las principales herramientas de testing A/B y también multivariente del mercado, entre otras, a las que puede merecer echarle un vistazo en condiciones:

Google Website Optimizer

Google Website Optimizer

Sin lugar a dudas, Google Website Optimizer el la herramienta de A/B testing y multivariante más popular. Ideal para comenzar en este mundillo del testing por muchas razones, su uso es realmente sencillo, mediante la inclusión de un pequeño fragmento de código javascript en la página original y en aquellas que conforman el test. Además, al ser validado todo el proceso paso a paso, en caso de que hagas algo mal el mismo Optimizer te pone sobre aviso. Permite ofrecer diferentes alternativas de diseño de una landing page (A/B test) u ofrecer variantes del contenido (imágenes, copys, etiquetas h, etc) dentro de una landing page (multivariante). Puede utilizarse tanto para A/B testing como para multivariantes y permite, entre otras cosas, distribuir tráfico entre versiones de página a testear. No tiene coste y además hay una guía avanzada de uso de Optimizer muy recomendable si ya tienes exigencias de medio-alto nivel.

Visual Website Optimizer

Visual Website Optimizer

Visual Website Optimizer, a diferencia de Google Website Optimizer, ya es una herramienta que ofrece una serie de características más extensas (a su precio, es de pago en función de las visitas a testear y la versión gratis permite testaera sobre 1.000 visitantes). El funcionamiento es similar, como en todas, con el uso del consabido javascript que se debe incluir en las versiones originales y alternativas. Lo que Visual Website Optimizer si ofrece diferente, entre otras cosas, es: segmentación por keyword (muy interesante, según la keyword de entrada enviar a una u otra landing), mapas de calor y clicks de los tests, capacidad para hacer test sin saber nada de código y muchas otras características. Sigue leyendo »

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Hace ya un par de meses escribí un post explicando algo tan sencillo y básico como que es un A/B test y para que sirve, como inicio de una serie de post temáticos sobre la optimización web en general, y el A/B testing en particular y como primer tema dentro de la optimización.

Tras ese primer post, ahora le toca el turno a este, en el que trataré el tema de como planificar un test A/B y como utilizar una metodología básica, una guía que sirva para que este tipo de test nos de los mejores resultados e información posibles, independientemente de las herramientas con que se realice.

Lo más importante de un test A/B está en su planificación, en su metodología en como hacerlo y, sobre todo, para que.

Este tipo de test son una herramienta de mejora de gran valor, pero deben realizarse en un marco concreto, siguiendo unos mínimos pasos y, sobre todo, por una razón de peso y buscando precisamente esa mejora, pero no como una acción de entretenimiento o de prueba porque sí.

 

Gráfica de un test A/B con Google Website Optimizer

Como puede verse en esta gráfica de Optimizer, un test A/B puede comenzar con una versión dando muy buenos resultados para luego cambiar radicalmente. De ahí la importancia de tener un método, una guía, que de consistencia a la prueba

Dicho esto, los pasos principales, el método básico, la guía para conseguir realizar un test A/B que sea un éxito y nos de información relevante sobre nuestro sitio web se basa en:

  1. Tener claros los objetivos o valores del sitio web. Lógicamente, por obvio que parezca, este es el punto de partida. Si no sabemos cual es el objetivo a alcanzar, los valores que marcan el horizonte de a donde queremos llegar, va a ser muy dificil que busquemos una mejora, porque no tenemos referencia de si estamos mejor o peor, y la intuición no sirve.
  2. Reconocer claramente indicadores que nos digan de manera inequívoca que debemos realizar un test A/B. Si, por ejemplo, queremos tener 500 leads al mes generados por una página que recibe 10.000 visitas en el mismo periodo de tiempo, ya sabemos que eso implica un 5% de conversión, así que configura ese objetivo en Analytics y observa. Si no llegas a ese porcentaje de conversión, un test A/B sobre esa página puede ser una de las herramientas que te ayuden a conseguirlo, pero no debe hacerse porque sí. Esa observación de indicadores es la “palanca”, el gatillo que dispara las acciones de mejora y aquí el testing cobra todo el sentido. Sigue leyendo »

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El test A/B o A/B testing lleva de moda unos cuantos años, y la verdad es que con razones más que fundadas, porque es una excelente y buenísima herramienta/proceso para optimizar un sitio web, no solo en lo relativo a conversión, lo más evidente, sino en todas las facetas que implican la interacción del usuario.

Dicho esto me he propuesto escribir una serie de post que compongan una especie de guia básica de optimización web, en la que el test A/B es una buena parte, porque todos tenemos muy claro que es, para que sirve y como hacer un test A/B, ¿o no? La mejor opción es siempre empezar por el principio, un “back to basics”, porque no conviene presuponer que todos sabemos lo que son las cosas por muy populares que se hayan vuelto.

Y el principio aquí es ¿qué es un test A/B?

Un test A/B, hablando del entorno web,  es un método que permite ofrecer al usuario, sin que éste lo sepa, dos o más versiones de una misma página de un sitio web, de forma que el mismo producto, servicio o contenido de una página puede ser ofrecido a diferentes usuarios bajo diferentes layouts o diseños. La herramienta que hayamos escogido para ejecutar el test A/B recogerá la información relativa al rendimiento de cada uno de los diseños en función de la conversión a objetivo que cada uno coseche, y de esta forma dispondremos de una información 100% empírica (basada en datos) sobre la capacidad de cada diseño para generar mejores resultados, sean estos los que sean.

Explicado de una manera más pausada, un test A/B nos permite, en primer lugar, comprobar que modelo de presentación o interacción funciona mejor para una página web, por ejemplo:

Test web A/B

Ejemplo de un test A/B real, comparando dos modelos de presentación e interacción muy diferentes del mismo producto

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Siempre hablamos de la optimización como algo fundamental para conseguir rendimiento, eficacia y rentabilidad en cualquier proyecto web. En un ecommerce, orientado a facturar, esto ni siquiera es una opción, es una obligación, así de claro.

La optimización generalmente se plantea tras el lanzamiento de un proyecto y cuando éste lleva un recorrido inicial que permite obtener una serie de datos (ventas, tiempos de visita, rebotes, fuentes de tráfico, etc) que a su vez hacen posible el analizar su rendimiento y, a partir de ahí, empezar a proponer acciones de mejora en el sitio web siempre buscando un mejor rendimiento en función del objetivo principal del sitio web.

Sobre estos temas, y en concreto de optimización de un ecommerce de servicios, hablamos largo y tendido en el Conversion Thursday de Madrid el pasado 17 de febrero

En concreto, en función del análisis de un proyecto de ecommerce de servicios durante un periodo de 18 meses se encontraron 10 puntos clave de optimización web, cuya mejora y el encontrar un modelo óptimo es necesario para alcanzar umbrales de rentabilidad.

Antes de detallar los 10 puntos de mejora claves en un ecommerce os dejo el vídeo de la exposición de este tema en el Conversion Thursday de Madrid:

Sobre los 10 puntos clave de optimización y mejora de un ecommerce, en este caso de servicios, que tratamos esa tarde, éstos son:

  1. El TPV. La pasarela de pago que empleemos es determinante en el éxito de las operaciones de venta. Hay TPVs con sistema CES (3D Secure), que son la mayoría, y que tienen sentido en el marco de la venta de bienes físicos. Quizás en el sector servicios tengan menos sentido, y, en general, debes tener un TPV adecuado a lo que vas a vender y que, en la medida de lo posible, permita integración con tus sistemas financieros, de pedidos y logística, etc. Sigue leyendo »

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Ya hablé en mi último post del Congreso de internet del Mediterraneo, al que pude asistir como ponente gracias a la invitación de la organización para hablar de análisis web, estrategia y métodos de trabajo, en una charla que titule “Análisis web en la empresa, ¿para qué?, ¿cómo?, ¿cuando?

Mi intención fue mostrar a través de ejemplos reales y casos de éxito (y de fracaso alguno) como la analítica web aporta un valor fundamental a la empresa cuando está centrada en los aspectos de negocio, y como puede mejorarse el negocio en internet con el uso del análisis web, que nos permite definir estrategias y acciones orientadas a conseguir un determinado objetivo.

El análisis web es un proceso vital en cualquier empresa que genere negocio con su web, porque supone la principal herramienta de decisión a mucho niveles.

El análisis web es igual a medir + comprender + interpretar y/o analizar -> decidir / optimizar / mejorar / actuar. Una “sencilla” fórmula que incluye desde datos a contexto o conocimiento de producto.

Sin más rollos, esta es la presentación que utilicé en el congreso de internet del Mediterraneo como apoyo a mi charla:



¿Qué conté con el apoyo de esta presentación? Básicamente intenté responder a tres preguntas que se plantean generalmente cuando se habla del análisis web:

¿Para qué sirve el análisis web?:

  1. Para saber si nuestra web funciona como esperábamos. Superbásico y obvio, pero hay que empezar por el principio.
  2. Para saber si conseguimos nuestros objetivos, sean éstos los que sean.
  3. Para trasladar los datos web a dirección a través de cuadros de mando (bien de elaboración propia, o bien trabajados, por ejemplo, con la API de analytics). El retorno de información que se produce a través de una web es un conocimiento estratégico para la empresa porque es conocimiento directo de cliente. Sigue leyendo »

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