Optimización de la conversión y tests A/B

Para ganar más dinero con tu blog o sitio web, tienes que entender cómo optimizar las conversiones de tu sitio. Un método reconocido para ello es lo que se llama ‘split’ o tests A/B.

AQUÍ ENCONTRARÁS…

• La importancia de las tasas de conversión
• Consejos para realizar tests A/B
• Cómo usar las herramientas para los test

¿Qué es la optimización de la conversión?

La optimización de la conversión es el incremento del porcentaje de los visitantes de tu sitio que acaban comprando algo o realizando alguna otra conducta concreta, como suscribirse a tu newsletter o encargando un informe gratuito.

Primero, retoca los elementos individuales de tu sitio web o blog y después mide el impacto de esos cambios en las acciones de tus visitantes. Lo ideal es que estés constantemente probando cosas nuevas para ver cuáles funcionan. Con el tiempo, ayudarás a perfeccionar tu sitio.

¿Qué beneficios aporta?

Muchos propietarios de sitios creen que para ganar dinero en la web tienes que incrementar el tráfico hacia tu sitio web. Y muchos se centran en tomar medidas de SEO, hacer anuncios en redes sociales e incluir anuncios y contenido nuevo.

Pero aunque este enfoque de marketing es un importante ingrediente para el éxito, este tipo de estrategia tiende a descuidar a los usuarios que ya visitan la web, lo que en muchos casos significa que los propietarios del sitio están perdiendo muchas ganancias potenciales. Entender e implementar correctamente la optimización de conversión te puede ayudar a conseguir más ventas y más ingresos con el mismo número de visitantes.

Muchos tests muestran que cambios pequeños pueden tener efectos profundos. Hay pruebas claras de que el volumen de negocio de las tiendas online ha crecido por cambios al alza en las tasas de conversión. Puedes leer este revelador artículo de kissmetrics.com (en inglés) con 100 ejemplos de conversión de la optimización. Son ejemplos prácticos de cómo implementar estas ideas en tu sitio web.

¿Deberías centrarte en la optimización de la conversión?

Para responder esta pregunta, haz un sencillo experimento con los test A/B y tus lectores. Pero si, por ejemplo, tu sitio web tiene unos 100 visitantes al mes, puede que te resulte difícil obtener resultados estadísticamente fiables dado el pequeño tamaño de la muestra.

Así, cuando realizas un test A/B en el que 50 visitantes ven el botón A y otros 50 el botón B, no es una gran medida cuantitativa, aunque podría tener sentido hacer la prueba para ver si consigues información útil. Aun así, si tienes algunos miles de visitantes, claramente deberías implementar una optimización de la conversión.

Para hacerlo puedes usar herramientas gratuitas que son relativamente fáciles de implementar y pueden ser instaladas y conectadas con poco esfuerzo.

Usar los tests A/B

El funcionamiento de un test A/B es bastante sencillo. Simplemente creas dos versiones de un elemento de tu sitio y las pruebas para ver cuál funciona mejor. Pueden ser, por ejemplo, dos estilos del botón de comprar, o una página de ventas con y sin vídeo.

Es importante que solo hagas un cambio. Porque si cambias varios (el botón, el texto, la imagen…) no sabrás cuál de los cambios fue el que mejoró los resultados. También tienes que comparar las dos versiones en paralelo y no una después de otra, porque los efectos estacionales pueden distorsionar los resultados.

Un ejemplo paso a paso: Optimizely.com

Puedes hacer tests A/B sin usar herramientas externas. En teoría podrías crear dos páginas de ventas para un producto y crear un elemento distinto en cada página, después configurar tu sitio para que muestre alternativamente a tus visitantes cada una de las versiones de tu página de producto.

Después deberías medir ambas con una herramienta estadística en la que compares los clics y la tasa de conversión de cada variante. Esto puede ser difícil y costoso y llevar mucho tiempo.

Así que para hacer estos tests de forma más sencilla hay algunas herramientas de optimización de la conversión como optimizely.com.

Con este servicio online en el que te puedes registrar de forma gratuita puedes hacer experimentos sin coste. Inicia sesión, haz clic en ‘Nuevo experimento’, dale un nombre e introduce la URL de la página optimizada. Entonces crea una nueva variante en la que hayas cambiado algún elemento.

Puedes hacer los cambios directamente desde la herramienta optimizely.com, lo que te evita cambiar el código de tu sitio web. También puedes crear más de dos versiones, cambiando algo en cada una. Al empezar, sin embargo, limítate a probar dos variantes.

Después debes especificar un objetivo, que es lo que esperas que el usuario haga. Podría ser centrarse en una página de tienda ‘Gracias por tu compra’, una página de confirmación de suscripción a una newsletter, o cuál de los dos tipos de botón obtiene más clics.

De todas formas, ten en cuenta que si quieres mejorar tus ingresos de afiliado no puedes señalar el sitio de la tienda a la que estás afiliado en la regla, ya que no puedes instalar en él el código de seguimiento de Optimizely. Puedes contar los clics en un enlace de afiliado, lo que es una buena meta de optimización y suficiente para las necesidades de la mayoría de los usuarios.

Por último, necesitarás paciencia hasta obtener información suficiente para poder evaluar cuál de las opciones funciona mejor. Cuando lo hayas descubierto, puedes empezar a usarla en tu sitio web. Y entonces hacer un nuevo experimento con alguna otra cosa.

Advertencia: A la hora de hacer tests, es necesario incorporar una referencia a la cookie de Optimizely en el Aviso de Privacidad de tu propia web y ofrecer un enlace para no participar.

Advertencia sobre la significación

Decidir entre dos variantes parece fácil, pero no suele ser algo tan claro. Además, los resultados de las diferentes variantes suelen ser bastante parecidos, por lo que no siempre son fiables. Al hablar de la fiabilidad de las estadísticas nos referimos a su ‘significación’, que se mide entre en el 0% y el 100%.

Cuanto más alta sea la significación, más fiables serán los resultados. Un 95% de significación quiere decir que hay un 5% de posibilidades de que los resultados sean por azar o por una coincidencia. Así que con un 10% de significación tiene poco sentido decantarse por una de las variantes en función de los resultados.

Deberías mantener tu experimento en marcha hasta alcanzar un 90% o 95% de significación. Optimizely.com te ofrece este análisis, de manera que puedes ver la significación en los resultados de cada variante.

En resumen

Los tests A/B pueden ser muy útiles para incrementar tus ingresos y ayudarte a optimizar los objetivos de tu sitio y otros. En cualquier caso, deberías usar herramientas contrastadas y profesionales y solo decidirte a cambiar los elementos de tu sitio cuando obtengas resultados fiables.

Ten en cuenta, además, que para sacar el máximo partido a tu trabajo, debes enfocar la optimización como un proceso continuo.