Índice de contenidos
1. Introducción
El test A/B es un experimento a través del cual se puede medir el comportamiento de los usuarios sobre dos versiones de una misma web. Es una herramienta sencilla y económica, y permite mejorar la tasa de conversión, ahorrando tiempo y dinero.
2. La hipótesis
La hipótesis es una suposición que permite definir la variación (el cambio que vamos a efectuar). Cuanto mejor formulada esté la hipótesis, más interesantes serán los resultados recogidos por el test. Hay que tener en cuenta el cambio que se quiere realizar y el comportamiento que se pretende obtener.
Pongamos como ejemplo una landing que permite descargar una nueva aplicación móvil. En la versión actual de la web, el call to action que lleva a la página de descargas es un botón del mismo color que el fondo, lo que reduce su visibilidad. Una hipótesis sería:
Si cambio el color de fondo del botón de descargas, es muy probable que aumente el número de personas que haga click en el botón.
3. El test
Es la hora de comprobar si la hipótesis que he formulado antes es cierta. Para ello me registro en https://www.optimizely.com/ con la versión de prueba gratuita e inicio sesión. Optimizely es una herramienta que permite hacer experimentos muy interesantes, pero el objeto de este tutorial es únicamente el Test A/B.
Creo un nuevo proyecto web y le doy un nombre.
Antes de crear el Test debo implementar un fragmento de código en el index de mi aplicación. Puedo obtenerlo en settings>implementation.
También voy a añadir la página sobre la que quiero hacer el experimento. Puedo añadirla desde el menú lateral, en implementation. Le doy un nombre y escribo la url:
Ahora edito la página que acabo de crear para añadir un evento al botón que quiero modificar y trackear.
Selecciono el botón que quiero trackear y le doy a crear evento. Le doy un nombre y una categoría, y guardo el evento.
Ya estamos listos para crear el test a/b. Para ello accedo a Experimentos en el menú lateral.
Y en el desplegable selecciono la opción de crear un nuevo experimento.
Para crear el test necesitamos indicarle una serie de parámetros. Primero le damos un nombre a nuestro test y, a continuación, formulamos la hipótesis.
En Pages añadimos la página que hemos creado previamente:
Por último, personalizo el nombre de las variaciones y no efectúo más cambios, ya que solo quiero introducir una diferencia y que se muestre el mismo número de veces que la original. A pesar de que este tipo de aplicaciones permiten introducir más de una variación en una misma página, no es recomendable pues se corre el riesgo de perder el foco y disminuye la fiabilidad de los resultados.
Creo el experimento.
Selecciono la “Variación Botón verde” y realizo el cambio que planteaba en la hipótesis.
Comienzo el experimento pulsando Start Experiment. Esto significa que desde este momento mis usuarios verán uno u otro botón, indistintamente.
4. Resultados
Desde el momento en que comience mi experimento, podré ver los resultados y establecer filtros. En este caso, puedo ver cómo la variación que he hecho supone una mejora del 125 %. No obstante, debo destacar que deberíamos tener un 95 % de confianza para que estos resultados sean válidos a la hora de tomar una decisión definitiva, es decir, que los resultados no se deban al azar.
5. Conclusión
Como habéis visto, en poco más de 5 minutos podemos tener un test a/b funcionando y con resultados en tiempo real. Si investigáis por vuestra cuenta, veréis que existen muchos parámetros con los que jugar y experimentos que realizar. Os invito a realizar un tutorial sobre alguno de ellos.
Por otro lado, sería interesante que contrastaseis con test en laboratorio los resultados obtenidos para que estéis seguros de los cambios que vais a efectuar.
6. Referencias
- Optimizely: https://www.optimizely.com/
- Bootstrap template: https://www.bootstrapzero.com/bootstrap-template/small-apps-themefisher
