{"id":7678,"date":"2017-06-26T09:00:27","date_gmt":"2017-06-26T07:00:27","guid":{"rendered":"http:\/\/www.overalia.com\/blog\/?p=7678"},"modified":"2017-06-26T09:00:27","modified_gmt":"2017-06-26T07:00:27","slug":"a-b-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.overalia.com\/blog\/a-b-testing\/","title":{"rendered":"A\/B testing: 7 claves para rentabilizar tu inversi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

El A\/B testing<\/strong> es la modalidad m\u00e1s conocida dentro del testing de contenidos<\/strong>. Si alguna vez has realizado alg\u00fan experimento o prueba de testing de contenidos, sea del tipo A\/B testing o de otro tipo (multivariate, etc.) sabr\u00e1s que es un gran sistema para mejorar tus resultados web<\/strong>.<\/p>\n

Si nunca lo has probado o cuando lo hiciste no conseguiste ver c\u00f3mo rentabilizarlo, te incluimos aqu\u00ed 7 claves<\/strong> que te ayudar\u00e1n a comprender c\u00f3mo puedes lograrlo:<\/p>\n

\"A\/B<\/p>\n

1. Comienza por las p\u00e1ginas m\u00e1s importantes<\/h2>\n

La intenci\u00f3n del A\/B testing es mostrar dos versiones distintas de una misma p\u00e1gina (una versi\u00f3n a algunos usuarios y la otra al resto) para ver cu\u00e1l funciona mejor cara a la consecuci\u00f3n de logros. Y para que dichos logros tengan un mayor impacto<\/strong> en la cuenta de resultados, lo mejor es comenzar por p\u00e1ginas que sean clave en tu sitio web (el carrito de la compra en un e-commerce, la p\u00e1gina de contacto, la home, etc.).<\/p>\n

2. Prueba cambios significativos<\/h2>\n

Siguiendo un poco al hilo de lo anterior, para que el A\/B testing que realices tenga sentido, la variaci\u00f3n que vayas a generar para competir con la original deber\u00e1 tener un cambio significativo.<\/p>\n

Muy probablemente probar si el bot\u00f3n de compra debe tener el texto \u201cCompra\u201d o \u201cComprar\u201d no va a generar cambios muy significativos. Decimos probablemente porque luego siempre nos encontramos excepciones que confirman la regla, pero si est\u00e1s dando tus primeros pasos con el A\/B testing es mejor que te centres en cambios importantes<\/strong> (por ejemplo, mostrar el texto \u201cComprar\u201d en lugar de \u201cA\u00f1adir a carrito\u201d).<\/p>\n

3. Ten claro el objetivo y c\u00f3mo quieres lograrlo<\/h2>\n

Cuando plantees el cambio que quieras realizar, ten en cuenta siempre que si es un A\/B testing debemos cambiar s\u00f3lo un elemento<\/strong> por cada vez que hagamos el experimento. De lo contrario, si cambiamos m\u00e1s de un elemento de golpe, no sabremos de manera clara qu\u00e9 cambio ha sido el que ha podido provocar resultados distintos entre ambas versiones.<\/p>\n

Y adem\u00e1s de ello, te recomendamos que tengas claro qu\u00e9 objetivo quieres lograr y c\u00f3mo lo intentar\u00e1s con el cambio que plantees, para que luego seas capaz de entender mejor los resultados<\/strong> que obtengas.<\/p>\n

4. Decide bien la muestra y nivel de confianza<\/h2>\n

Los experimentos realizados en testing de contenidos (sea cual sea la modalidad), se basan en reglas estad\u00edsticas<\/strong>, por lo que la muestra utilizada y el nivel de confianza que se establezca tendr\u00e1n gran importancia en los resultados reales que se puedan extrapolar del experimento.<\/p>\n

Siempre nos gustar\u00e1 utilizar una muestra y nivel de confianza mayores<\/strong>, pero esto nos implicar\u00e1 tener una mayor cantidad de visitas<\/strong> a las que poder activarles el experimento, o de lo contrario, se alargar\u00e1 mucho en el tiempo el experimento, pudiendo desvirtuar los resultados.<\/p>\n

5. Utiliza el periodo correcto<\/h2>\n

Unido al punto anterior, es muy importante el periodo<\/strong> en el que se realice el A\/B testing. Para que los resultados sean lo m\u00e1s reales posibles, debemos descartar otros factores que puedan variar los resultados (por ejemplo, si comenzamos un test enfocado en mejorar compras cambiando el bot\u00f3n de compra cuando es periodo de rebajas, el hecho de que los precios var\u00eden, etc. har\u00e1 que los resultados logrados no sean tan fiables).<\/p>\n

6. Ten cuidado con otros factores<\/h2>\n

No s\u00f3lo fechas importantes que var\u00eden el comportamiento del usuario pueden hacer tambalear los resultados del experimento. Cuando realizamos un A\/B testing debemos tener cuidado tambi\u00e9n de los factores externos que puedan influir<\/strong> (si estamos realizando un test y por ejemplo salimos en una noticia en los medios, tanto para bien como para mal, puede hacer variar el comportamiento de los usuarios con nuestros productos o servicios).<\/p>\n

7. Un test con mal resultado puede ser mejor<\/h2>\n

Y una de las cosas menos valoradas y que puede ser m\u00e1s importante al realizar un A\/B testing: si la nueva versi\u00f3n que has probado logra peores resultados que la original, no creas que has fallado. Saber qu\u00e9 no gusta a los usuarios es m\u00e1s valioso<\/strong> que saber qu\u00e9 gusta m\u00e1s. Un experimento perdedor te dar\u00e1 informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 no debes realizar y te ayudar\u00e1 a optimizar los resultados.<\/p>\n

As\u00ed que ya lo sabes, si quieres mejorar tus resultados web<\/strong> y hacer m\u00e1s rentables tus acciones online, no lo dudes y prueba el A\/B testing teniendo en cuenta estas 7 claves que te comentamos. Y si necesitas que te echemos una mano, no lo dudes y \u00a1contacta con nosotros<\/a>!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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