Análisis y pruebas

Cómo ejecutar una prueba A / B con ChangeAgain

El equipo de Cambiar de nuevo, una herramienta para pruebas a / b, nos brindó este tutorial sobre cómo configurar un flujo de trabajo para experimentos de pruebas a / b que sea preciso y confiable.

¿Qué es la prueba A / B?

También conocido como pruebas de división, las pruebas a / b se refieren a dos versiones de una página web o aplicación: la versión A y la versión B. Las plataformas de pruebas A / B permiten a los especialistas en marketing insertar código en su página y luego desarrollar las dos versiones en la plataforma de pruebas A / B. La plataforma de pruebas A / B garantiza que cada variante se muestre al visitante y Analytics se proporciona sobre cuál funcionó mejor. Por lo general, el rendimiento está vinculado a un clic en una llamada a la acción.

El proceso de configuración de la prueba A / B

  1. Generar una hipótesis – Haz una lluvia de ideas con una lista de 15 hipótesis de lo que no es conveniente en tu sitio web, qué preposiciones de valor no son claras y qué llamados a la acción no son obvios. Priorízalos por la influencia en tus conversiones y el tiempo necesario para implementarlo. Elija el experimento que más afectará a la conversión y que necesite menos tiempo para implementarse.
  2. Establecer los objetivos del experimento – Cada experimento debe aumentar la métrica determinada de su sitio web. Por ejemplo, si tiene una página de destino, los cambios deberían afectar el botón de inicio de sesión/pedido.
  3. Crea variaciones – Cuando haya elegido la hipótesis que le gustaría cambiar y establezca un objetivo rastreable, implemente la variación. El paso más importante para ese paso es hacer solo un cambio por variación. Si ha cambiado el título de la página web, no cambie el color del botón, porque será bastante difícil interpretar los resultados de la prueba. Asigne tareas al diseñador y al desarrollador para preparar variaciones.
  4. Lanzar el experimento - Normalmente, esto se logra pegando el código de su prueba A / B en su sistema de administración de contenido y habilitando el experimento. Asegúrese de probar su página para asegurarse de que la prueba se publique como probada.
  5. Observa el experimento durante un período de tiempo o una serie de visitas en las que está seguro de que el resultado final Analytics será estadísticamente sólido. Dos semanas es bastante estándar para un sitio con 100 conversiones al día. Si recibe menos conversiones, querrá esperar más tiempo.
  6. Elige el ganador basado en resultados estadísticamente válidos.
  7. Aplicar los cambios ganadores a su sitio. Elimine el código de prueba A / B y reemplácelo con la variante ganadora de la prueba A / B.
  8. Comenzar de nuevo en el n. ° 1 para aclarar aún más los resultados o comenzar otra prueba.

Las pruebas A/B son un proceso infinito; debería poder aumentar sus tasas de conversión de 3 a 5 veces a través de diferentes pruebas. No todos los experimentos serán exitosos, pero cuando lo son, es una excelente manera de maximizar el rendimiento de su sitio.

Acerca de la plataforma de pruebas A / B de ChangeAgain

ChangeAgain ofrece una plataforma cuyo precio se basa en la cantidad de experimentos que tiene y no en las impresiones de su sitio, muy útil ya que los sitios de gran volumen pueden resultar muy costosos de probar. También tienen algunos características distintivas, como la capacidad de sincronizar objetivos con Google Analytics y un editor visual que no requiere experiencia en codificación.

Douglas Karr

Douglas Karr es CMO de AbrirINSIGHTS y el fundador de la Martech Zone. Douglas ha ayudado a docenas de nuevas empresas exitosas de MarTech, ha colaborado en la diligencia debida de más de $5 mil millones en adquisiciones e inversiones de Martech y continúa ayudando a las empresas a implementar y automatizar sus estrategias de ventas y marketing. Douglas es un orador y experto en transformación digital y MarTech reconocido internacionalmente. Douglas también es autor de una guía para principiantes y de un libro sobre liderazgo empresarial.

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