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¿Qué problemas pueden surgir del A/B Testing?

Uno de los principales factores que debés implementar para mejorar la efectividad de un producto es el A/B Testing ¿Sabés que su importancia es clave sobre la rentabilidad de un negocio online? Con el A/B Testing podés comparar dos versiones, A y B, y seleccionar la más eficiente.

El objetivo es generar un gran beneficio y constancia en el tráfico web, es decir, mayor rendimiento. Como sabrás, funciona excelentemente para mejorar la experiencia del usuario, brindando una real medición en diversos indicadores.

¿Cuáles son estos indicadores? Generación de más clics, ofertas, suscripciones, ventas, en fin, elementos útiles para una estrategia de marketing efectiva. Pero ¿qué inconvenientes podrían ocurrir luego de implementar esta prueba? Descubrílo a continuación.

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¿Por qué son importantes los A/B Testing? 

Como cada producto web se desarrolla con un objetivo claro, es importante atender esta interrogante. Así que, ¿cuál es la importancia del A/B Testing? Esta prueba funciona para dar lectura a una hipótesis sobre el tráfico de un producto web.

Recordá que mientras más tráfico obtenés, mejor funcionarán las estadísticas en dicha web. Muchas de las herramientas de pruebas A/B funcionan con estadísticas para mostrar el cambio producido en el producto.

Es un tipo de experimento donde al muestrear un grupo grande de datos, podés estimar el impacto de una variación aleatoria. El A/B Testing nos indica qué debemos filtrar o eliminar para mejorar los elementos negativos o no tan rendidores.

¿Querés conocer las funcionalidades primarias sobre las pruebas A/B? Seguí leyendo y aplicalo en tu proyecto.

  • Maximiza la tasa de conversión: El A/B Testing te permitirá mejorar sistemáticamente tu CRO (Convertion Rate Optimization). Esta herramienta ayudará a generar más leads, entre otros factores.

Con el CRO podés validar las hipótesis de optimización, sin embargo, no podés conocer el comportamiento de los usuarios.

  • Experiencia de usuario: Todo cliente desea mayor personalización y navegar de manera simple, eficiente y funcional. Esta prueba brinda la alternativa de perfeccionar el contenido ofrecido para que cada usuario logre su cometido.
  • Datos de preferencia: ¿Qué desean los usuarios? La herramienta del A/B Testing te mostrará esta información. Averiguar la preferencia del cliente mediante datos y mediciones.

Desarrollo de productos con AB Testing

Son muchos los productos desarrollados con A/B Testing, una herramienta muy útil es la calculadora Optimizely. La misma ayuda a estimar la cantidad de tráfico requerido para obtener un resultado significativo.

¿Cómo funciona esta calculadora? Simple, Al ingresar la métrica de línea base, se indicaría el nivel de significancia a detectar. Posteriormente, brindará una estimación de la cantidad de tráfico a planificar. Es útil para el proceso de planificación y podés ejecutar dos o tres experiencias.

Tipos de testing

¿Cuántos tipos de testing conocés? Existen variantes, pero todo se reduce a tres usos que representan los más esenciales:

A/B Testing

Usualmente la prueba A/B es utilizada para entender el comportamiento de una experiencia frente al estado de las cosas. Se trata de dos elementos similares, donde el cliente no es consciente de que observa una variante distinta.

El A/B Testing es una prueba de experiencia de usuario contra otra, se trata de comparar ambas experiencias y tomar la mejor.

A/B N Testing

Esta prueba corresponde al ejemplo anterior, sin embargo, no hay dos variantes sino múltiples variantes. Existe un ejemplo más conocido, el de Google, ¿Te contamos la historia? Quedate y analizá esta prueba.

El gigante tecnológico realizó esta prueba para conocer qué tonalidad de azul utilizar en las páginas de resultados de búsqueda. La selección de colores incluyó 40 tonos distintos. Diversas pruebas similares incluirían diseños en interfaces, botones, etc.

El A/B N Testing resulta realmente positivo, pero tené cautela, probar diseños múltiples podría parecer mucho tiempo ahorrado. Sin embargo, en muchos casos solo necesita el factor del tráfico.

Tests multivariados

Esta prueba tiende a confundirse con el A/B N Testing, ya que son multivariables. Pero existe una diferencia, tratar de determinar qué elementos de la prueba generan un cambio. Por ejemplo, podrías probar cuatro diseños de páginas con elementos diversos.

El problema es que estarías ejecutando muchas variantes, más combinaciones que el método de prueba anterior. Además, requerirás mucho tráfico para visualizar las diferencias y los resultados son complejos para interpretarlos.

Solo con la debida experiencia en pruebas simples como A/B Testing es recomendable utilizar los tests multivariados.

Problemas que pueden surgir

Con el A/B Testing podrían surgir algunos problemas, ya que cada transformación que hacés conlleva a otros resultados. Desde el cambio de color de algún botón hasta la funcionalidad de un procedimiento influirá en la experiencia de usuario.

Estos detalles podrían aumentar o reducir la tasa de clics, probablemente entre 5% y 10%. Pero ¿cómo saber estadísticamente si un cambio es causado por una variación aleatoria? Frente a cambios importantes, no requerirás muchos usuarios para validar que la prueba es significativa.

Existe un error muy común y se trata de probar cada elemento en situaciones obvias. Procurá no caer en esto, es mejor priorizar y validar con los usuarios o clientes.

No saber qué medir

No saber qué medir es un problema común del A/B Testing, es necesaria una visión clara y sólida para tomar acciones. Así, lo correcto sería definir una métrica primaria, además de establecer el nivel del cambio esperado. A partir de acá, podríamos hablar sobre una hipótesis nula, un punto de definición.

Es importante conocer qué mediciones realizar, el número de usuarios, por ejemplo, para hacer los respectivos cambios en un producto. Este factor estaría relacionado con la cantidad de personas que hacen clic en un sitio online.

¿Es una mejor opción tener una empresa externa?

He aquí el dilema, ¿tercerizar un proyecto para mejorar los resultados o valerse del talento propio? Lo importante es que la opción que tomés, conlleve a una mejora eficaz y rentable para el proyecto. Debés estar atento al impacto del cambio generado.

Si buscás realzar el impacto de un producto IT, sea cual sea su etapa, es importante que el cliente esté satisfecho. Pero, además, que el sitio funcione a la perfección y crezca orgánicamente.

Conclusión

El uso del A/B Testing podría significar una gran y útil herramienta para el desarrollo IT. Pero es necesario entender los problemas que pueden aparecer en ciertas situaciones, y evitarlos.

Si querés potenciar tus estrategias y manejar un equipo experto que mejore las experiencias del usuario, contá con GyL Group. Somos una empresa de desarrollo de software comprometida con el avance tecnológico y soluciones efectivas IT.

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