Los negocios digitales tratan de optimizar la experiencia de sus usuarios y uno de los métodos más comunes para hacerlo es el desarrollo de pruebas o test A/B con los que se pretende probar diferentes variantes de una misma página para conocer cual resuelve mejor el problema del usuario. Para poder elegir cual es la versión más adecuada, es necesario comprender cómo medir las pruebas A/B para obtener el máximo impacto.
Para poder medir eficazmente un test A/B es necesario seguir una serie de pasos que nos llevarán a establecer unos objetivos claros, elegir unas métricas significativas, usar la segmentación para obtener unos conocimientos más profundos o ser capaces de identificar aquellos factores externos que podrían estar influyendo en los resultados de la prueba.
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Establecer objetivos claros en los test A/B
Fijar unos objetivos claros es un primer paso esencial para llevar a cabo un test A/B exitoso. No se trata de una simple formalidad previa a la prueba, sino que debe ser la base estratégica sobre la que se lleven a cabo los siguientes pasos de la prueba y la medición de sus resultados. Una vez conocemos los objetivos del test, es mucho más sencillo desarrollar las variantes y comprobar que todas ellas pueden ayudarnos a mejorar la experiencia del usuario.
La importancia de unos objetivos claros se hace evidente cuando se trata de medir los resultados. Los objetivos nos sirven para medir el éxito o el fracaso del experimento. Si la selección es incorrecta o si los objetivos son ambiguos, la medición del test será mucho más compleja y la interpretación de los resultados podría ser errónea.
En cambio, unos objetivos bien definidos facilitarán después realizar una medición precisa. Cuanto más concretos sean los objetivos, más claros serán los conocimientos obtenidos en el test y más sencilla será la toma de decisiones posterior.
Elegir KPI significativos para medir el éxito de las pruebas A/B
Elegir métricas significativas en las pruebas A/B es el paso siguiente al establecimiento de los objetivos estratégicos. Estas métricas nos ayudarán posteriormente a definir el éxito o el fracaso de los experimentos. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) elegidos deben estar alineados con los objetivos definidos. Cada métrica debe servir para medir el impacto que las diferentes variantes del experimento tienen en el comportamiento del usuario y la tasa de conversión.
Ya se trate del número de clics, la tasa de conversión o el abandono del sitio, el valor estratégico de las métricas radica en su alineación con los objetivos principales del negocio. Si los KPI son elegidos correctamente y éstos reflejan los objetivos empresariales, no sólo la medición posterior nos permitirá comprender mejor la eficacia del test, sino que también nos ayudará a vincular los esfuerzos de optimización con el éxito general de la organización.
Tampoco hay que pasar por alto la importancia de las métricas secundarias. Éstas desempeñan un papel fundamental a la hora de ofrecer una imagen completa del impacto del test realizado. Mientras que las métricas principales ofrecen información directa sobre los objetivos predefinidos, las métricas secundarias añaden capas adicionales de contexto, ayudándonos a comprender en mayor profundidad las implicaciones de las diferentes variantes probadas.
Obtención de insights en test A/B utilizando la segmentación
La segmentación de usuarios en los test A/B es un paso esencial a la hora de analizar los resultados del test y su impacto en la conversión, ya que aporta una mayor profundidad a dicho análisis. El concepto implica la disección del conjunto de usuarios en grupos específicos, lo que nos permite comprender cómo los diferentes segmentos interactúan con las distintas variaciones. Más allá de los datos agregados, la segmentación permite comprender en profundidad cómo responden a los cambios los distintos grupos de usuarios.
Por ejemplo, si estás probando una nueva funcionalidad en tu comercio electrónico, puedes segmentar a los usuarios en función de criterios demográficos, como la edad o la ubicación, para extraer información muy valiosa sobre la forma en que la usan. Tal vez esta nueva función mejore la conversión del público más joven o funcione excepcionalmente bien en regiones geográficas específicas. Esta información solo estará disponible si seleccionas los segmentos correctos durante la fase de planificación y los utilizas durante el análisis.
La extracción de insights a partir del uso de segmentos nos permite ir más allá de las tendencias generales del conjunto, pudiendo llegar a adaptar nuestras estrategias de optimización a determinados segmentos de usuarios con el objetivo de obtener un mayor impacto. Así pues, podemos decir que la segmentación transforma el análisis de los resultados del test A/B, pasando de un análisis a grandes rasgos a uno mucho más preciso con el que tomar decisiones únicas para segmentos de usuarios específicos.
Analizar el impacto de factores externos en los resultados del test
Los factores externos pueden influir y modificar el resultado de las pruebas A/B, por lo que es necesario tenerlos en cuenta a la hora de llevar a cabo el análisis de los resultados.
Un ejemplo muy claro podemos encontrarlo en un e-commerce que está tratando de optimizar su proceso de pago. En este caso, algunas variables externas, como las tendencias estacionales, las campañas promocionales o incluso los factores económicos externos, pueden influir significativamente en el comportamiento de los usuarios. Así pues, es crucial identificar todas estas variables y tenerlas en cuenta al tratar de extraer conclusiones de las pruebas A/B realizadas.
Un análisis exhaustivo previo a la prueba nos permitirá identificar las posibles variables externas que podrían afectar a los resultados. Al conocer todos estos factores, es posible tenerlos en cuenta a la hora de diseñar y analizar los test, aplicando estrategias que los tengan en cuenta y mitiguen su impacto en los resultados.
Además, el uso de un grupo de control es clave a la hora de analizar los resultados teniendo en cuenta las influencias externas. Este grupo de control verá la versión original de la página y nos ayudará a discernir si los cambios en las métricas son resultado de las variaciones aplicadas o de factores externos.
La supervisión continua a lo largo de toda la prueba es otra medida que se debe aplicar. Para ello, es necesario vigilar las variables externas identificadas a medida que avanza la prueba para poder realizar ajustes en el test en tiempo real. De esta forma, si se produce un evento externo repentino, podremos evaluar su impacto en la prueba y decidir si es necesario pausarla, ajustarla o si puede continuar sin aplicar cambios.
En resumen, un test A/B eficaz implica establecer objetivos claros para guiar los experimentos, elegir métricas relevantes alineadas con los objetivos empresariales, utilizar la segmentación para obtener información precisa y tener en cuenta el impacto de los factores externos. Si se comprenden y aplican estos fundamentos, es posible mejorar la fiabilidad de los resultados de las pruebas y tomar decisiones informadas para optimizar las experiencias digitales.
