Error de impresión de prueba en 3D

Las pruebas A/B son un componente crucial de la optimización de sitios web, ya que te permiten comparar diferentes versiones de tu sitio web o interfaz de usuario para determinar cuál funciona mejor. Este proceso de prueba implica experimentar con varios elementos de diseño, contenido y maquetación para averiguar cuáles generan los mejores resultados, permitiéndote tomar decisiones basadas en datos que mejoren el rendimiento de tu sitio web y, en última instancia, impulsar el crecimiento de tu negocio.

Sin embargo, existen varios errores comunes que pueden afectar a la precisión y la utilidad de los resultados de una prueba A/B.

No establecer objetivos claros

Uno de los mayores errores en las pruebas A/B es no tener una idea clara de lo que quieres conseguir. Antes de iniciar cualquier prueba A/B, es importante establecer acciones y objetivos de conversión claros para que puedas medir el éxito de las pruebas con precisión.

Veamos algunos ejemplos de cómo establecer objetivos y acciones de conversión claros:

Aumentar la tasa de clics (CTR). Esto se puede medir rastreando el número de clics en un botón o enlace específico. Por ejemplo, es posible que quieras aumentar el CTR en tu botón «Comprar ahora» o «Suscribirse» en un 10 %.

Ejemplo de test definido con Nelio A/B Testing donde el primer objetivo de conversión es «Clic en comprar» y contará el número de veces que cualquier visitante hace clic en el botón de compra.
Ejemplo de test definido con Nelio A/B Testing donde el primer objetivo de conversión es «Clic en comprar» y contará el número de veces que cualquier visitante hace clic en el botón de compra.

Mejorar la tasa de conversión. Se puede medir haciendo un seguimiento del porcentaje de visitantes que completan una acción deseada, como realizar una compra o completar un formulario de contacto. Por ejemplo, es posible que quieras aumentar la tasa de conversión en tu página de pago en un 5%.

Mejorar la experiencia de usuario. Esto lo puedes medir, por ejemplo, mediante el seguimiento de métricas como el tiempo en las páginas o cuánto se desplazaron sus visitantes hacia abajo en sus páginas. Por ejemplo, es posible que desees aumentar el tiempo promedio en tu sitio en un 15 %.

Probar demasiadas variables a la vez

Puede ser tentador probar múltiples variables en una prueba A/B para ahorrar tiempo. Sin embargo, probar demasiadas variables a la vez puede generar resultados inexactos o no concluyentes. Además, cuantas más variables pruebes simultáneamente, más complejo y difícil será determinar qué variable ha sido responsable de los cambios observados en el comportamiento del usuario.

Probar demasiadas cosas a la vez puede conducir a «falsos positivos». Eso significa que podrías pensar que algo funciona, cuando en realidad no es así. Cuando pruebas muchas cosas, es más probable que encuentres algo que parezca importante solo por casualidad.

Para evitar este problema, es mejor probar una cosa cada vez en las pruebas A/B. Esto se llama «prueba de una sola variable». Te ayuda a descubrir exactamente cómo una cosa afecta a lo que la gente hace en tu sitio web.

Si tienes muchas cosas que quieres probar, puedes elegir las más importantes y probarlas primero, una tras otra. De esta manera, te aseguras de encontrar las causas reales de los cambios en el comportamiento del usuario.

Por ejemplo, si estás probando un botón de llamada a la acción, no cambies otro contenido al mismo tiempo. Esto hará que sea más fácil identificar qué variable está afectando los resultados.

Ejecutar pruebas durante un tiempo demasiado breve

Las pruebas A/B requieren tiempo para recopilar suficientes datos para sacar conclusiones precisas. Ejecutar una prueba durante un período demasiado corto puede conducir a resultados no concluyentes y potencialmente desperdiciar recursos. Es esencial ejecutar pruebas durante un tiempo suficiente para recopilar suficientes datos antes de analizar los resultados. Además, ejecutar una prueba A/B durante un tiempo demasiado corto también puede dar lugar a «falsos positivos» porque no le has dado suficiente tiempo a la prueba para estabilizarse.

Para evitar este problema, es importante ejecutar pruebas A/B durante un tiempo suficiente para recopilar suficientes datos. El tiempo requerido dependerá de varios factores, incluido el tamaño del tráfico de tu sitio web y la magnitud del efecto que estás tratando de medir. En general, se recomienda realizar pruebas durante al menos una o dos semanas para asegurarte de tener suficientes datos para llegar a una conclusión precisa.

Ejecutar pruebas A/B durante períodos más largos también puede ayudarte a detectar variaciones estacionales o cíclicas en el comportamiento del usuario. Por ejemplo, si ejecutas una prueba durante un período breve en temporada de vacaciones, es posible que observes cambios en el comportamiento del usuario que en realidad no están relacionados con el cambio que estás probando. Al ejecutar pruebas durante períodos más largos, puedes capturar más datos y obtener una imagen más precisa de cómo los cambios afectan el comportamiento del usuario a lo largo del tiempo.

Ignorar la importancia estadística

Los resultados de las pruebas A/B son interesantes solo si son estadísticamente significativos. La significación estadística es cómo determinamos si la diferencia en el comportamiento de los usuarios entre los grupos A y B de la prueba es pura coincidencia o es realmente significativa.

Ignorar la importancia estadística puede llevar a falsos positivos (concluir que un cambio ha tenido un impacto significativo en el comportamiento del usuario cuando en realidad no ha tenido ningún efecto) o falsos negativos (concluir que el cambio no ha tenido un impacto significativo cuando lo ha tenido). Para evitar este problema, es importante utilizar la métrica de significación estadística como guía al interpretar los resultados de las pruebas A/B.

La significación estadística generalmente se determina calculando un valor p, que representa la probabilidad de que la diferencia observada en el comportamiento del usuario entre los grupos A y B se haya producido por casualidad. Generalmente, los valores de p inferiores a 0,05 se consideran estadísticamente significativos. Esto significa que la diferencia observada en el comportamiento de los usuarios entre ambos grupos tiene menos de un 5% de probabilidades de haberse debido al azar. Por otro lado, un valor de p superior a 0,05 significa que la diferencia no se considera estadísticamente significativa.

Resultados en una prueba A/B con una variante ganadora
Con Nelio A/B Testing, siempre sabes en la página de resultados la confianza estadística de los resultados obtenidos.

No realizar pruebas en distintos dispositivos y navegadores

Las pruebas A/B son un proceso de comparación de dos versiones de una página web para determinar cuál funciona mejor en términos de comportamiento del usuario o métricas de negocio. Sin embargo, un problema común con las pruebas A/B es no tener en cuenta las diferencias en el comportamiento de los usuarios en distintos dispositivos y navegadores.

Al realizar pruebas A/B, es importante tener en cuenta que los usuarios pueden tener diferentes experiencias según el dispositivo y el navegador que utilicen. Por ejemplo, un usuario puede tener una experiencia diferente en un dispositivo móvil en comparación con un ordenador de sobremesa, o puede usar un navegador diferente que muestre el sitio web de forma distinta.

Si no tienes en cuenta estas diferencias al realizar una prueba A/B, es posible que los resultados no reflejen con precisión el rendimiento del sitio web en todos los dispositivos y navegadores. Esto puede llevar a tomar decisiones basadas en datos incompletos o inexactos.

Para abordar este problema, puedes realizar pruebas A/B separadas para diferentes dispositivos y navegadores.

Otra alternativa es analizar los resultados de la prueba por dispositivo y navegador para ver si hay diferencias significativas en el comportamiento de los usuarios o en las métricas.

Conclusión

Evitar estos errores comunes y planificar y ejecutar cuidadosamente las pruebas A/B puede ayudarte a garantizar resultados precisos y significativos que mejoren el rendimiento de tu sitio web e impulsen el crecimiento del negocio.

Nuestra recomendación para evitar todos estos problemas es utilizar una herramienta como Nelio A/B Testing en tu web. Puede ayudarte a optimizar el rendimiento de tu sitio web, aumentar las conversiones y lograr tus objetivos de negocio de forma más rápida y eficiente.

Imagen destacada de Megan Lee en Unsplash.

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