“El éxito es ir de fracaso en fracaso sin perder el entusiasmo” dijo alguna vez Winston Churchill. Seguir una metodología de testing rigurosa es esencial para avanzar paso tras paso hacia el éxito en el incremento del conversion rate, sin perder el entusiasmo ante la innumerable cantidad de veces donde los resultados no serán los esperados. Se trata de testear, testear y volver a testear… Una metodología estable y probada nos permite asegurar que los resultados obtenidos son confiables, sean los esperados o no, y que además explican con bastante confianza la realidad. Veamos a continuación algunos primeros pasos para iniciarse en el A/B Testing

El éxito de un test depende no solo en la herramienta de A/B testing, sino también de la experiencia de aquellos a cargo de ella y de la optimización del sitio web. Se necesitan distintas habilidades para analizar los datos, identificar problemas en la conversión y, sobre todo, ponerse en el papel de los usuarios finales para sugerir soluciones apropiadas

2. Priorizar los A/B test a realizar

El análisis de los datos realizado por el equipo pone de manifiesto la existencia de varios problemas de conversión, y como consecuencia de ello se han formulado distintas hipótesis de optimización. Es necesario priorizar los test a realizar y crear un roadmap o hoja de ruta a seguir en nuestro programa de A/B testing. Pueden ser adoptados distintos criterios de optimización:

• Beneficio estimado: ¿Cuántos ingresos adicionales se espera obtener? ¿Cuál es la probabilidad de aumentar la tasa de conversión? Al analizar los datos, se podrá identificar aquellas páginas con un alto potencial de conversión y priorizarlas.
• Trafico esperado: Analizar aquellas páginas que atraen más tráfico. Si el número de usuarios web es bajo, el tiempo necesario para mantener el test activo y llegar a conclusiones estadísticamente sólidas será mas largo.
• Facilidad de implementación: Para priorizar los test, se necesita examinar también la facilidad de implementación o diseño de los mismo. Cuanto más fácil sea la solución, menos recursos necesitará.

En definitiva se deben priorizar los tests equilibrando el beneficio esperado y su dificultad de implementación.

3. Configurar y lanzar los tests

La implementación de un test depende de la herramienta de A/B testing que estés usando. Algunas herramientas requieren de una implementación más compleja y soporte de áreas de IT para modificar el código fuente de las páginas a testear. Otras, en cambio, permiten configurar el test de manera sencilla través de un editor visual. Este segundo grupo de herramientas aumentan la agilidad del proceso en general y habilitan a que el equipo sea completamente autónomo.

4. Analizar los resultados obtenidos

El análisis de los resultados depende de los objetivos que hayamos definidos en nuestra hipótesis de testeo, motivo por el cual es muy importante definir un indicador principal para analizar la performance de las distintas variantes de testeo planteadas.

La mayor limitación al analizar los resultados de un test es alcanzar un nivel de confianza del 95% dado que de este modo la probabilidad de que las diferencias en los resultados se deban al azar es muy baja. El tiempo necesario para alcanzar este nivel de confianza puede ir de unos pocos días a muchas semanas y variará en función de la cantidad de tráfico del sitio web en el que se realiza el test.

Es importante tener en cuenta que hasta que un test alcance un nivel de confianza del 95% no se deben sacar conclusiones. En general la mayoría de las herramientas de experimentación cuentan con un indicador de nivel de confianza que nos permitirá entender si el tamaño de la muestra es los suficientemente relevante para concluir resultados con razonable seguridad.

Por último se debe tener en cuenta también que si el tráfico del sitio web es suficiente como para obtener resultados rápidamente, se recomienda dejar el test activo durante varios días para tener en cuenta las diferencias en el comportamiento cada día de la semana o incluso cada hora del día. Un mínimo de una semana o preferiblemente dos. En algunos casos, este periodo puede ser incluso mayor, especialmente si la conversión incluye la compra de productos cuyo proceso de compra es más elevado.

5. Documentar los tests realizados

Es importante mantener un historial con los test realizados para poder compartir la información. Documentar un test consiste en llevar un registro de la siguiente información:

• El nombre del test.
• El periodo del test.
• La hipótesis testeada.
• Una descripción de las variaciones que se llevaron a cabo.
• Los resultados y lecciones del test.
• El beneficio potencial anual.

6. Implementar la versión ganadora

Tan pronto como la versión alternativa mejore el rendimiento de la versión original con una alta tasa de confianza, se podrá direccionar el 100% del tráfico hacia esa nueva versión de modo tal de iniciar el proceso de maximización de las conversiones.

7. Continuar con el siguiente test

El A/B testing debe entenderse como un proceso de optimización continuo. Se empieza por la búsqueda de problemas e hipótesis y al finalizar el test se deben usar los resultados para generar nuevas ideas de optimización y enriquecer el roadmap.