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¿Alguna vez has tenido la sensación de que el mundo avanza más rápido que nunca? Parece que todos los días hay un nuevo avance en la tecnología o una tendencia en las redes sociales que se apodera de Internet. Con todo este rápido cambio, puede ser difícil mantenerse al día sobre lo que depara el futuro en muchas áreas, incluyendo qué esperar en las pruebas A/B.

Pero por muy emocionantes que sean estos cambios, también conllevan algunas implicaciones éticas que afectan a las pruebas A/B. Al probar diferentes versiones de un sitio web en diferentes grupos de personas, podemos aprender mucho sobre lo que funciona y lo que no. Al mismo tiempo, debemos asegurarnos de no cruzar ninguna línea ética (particularmente relacionada con la privacidad) cuando lo hacemos. Los aspectos éticos también tienen un impacto en cómo pueden evolucionar las pruebas A/B durante la próxima década.

Veamos algunas de las tendencias que prevemos sobre el futuro de las pruebas A/B de sitios web.

Mejora la experiencia del usuario móvil

Con un número cada vez mayor de usuarios que acceden a sitios web desde dispositivos móviles, las pruebas A/B para sitios web tendrán que centrarse en mejorar la experiencia del usuario móvil. Según un informe de Statista, se espera que el número de usuarios de teléfonos móviles en todo el mundo alcance los 7.490 millones en 2025. Esto significa que la optimización móvil debe ser una prioridad máxima para las empresas, a fin de garantizar que sus sitios web sean accesibles y fáciles de usar en dispositivos móviles.

Esto incluirá probar diferentes versiones del diseño, la maquetación y el contenido de un sitio web para determinar qué versión genera mejores tasas de participación y conversión en los dispositivos móviles.

La optimización para móviles también implica asegurarse de que el sitio web pueda adaptarse a diferentes tamaños y resoluciones de pantalla. Las pruebas A/B y los mapas de calor pueden ayudarte a probar diferentes versiones de tu sitio web en diferentes dispositivos para asegurarte de que el sitio web es adaptable, funciona bien en todos los dispositivos y se comporta como los usuarios esperan.

Teniendo en cuenta la importancia de mejorar la experiencia del usuario en dispositivos móviles, cualquier herramienta de prueba A/B debe estar preparada para ofrecer la opción de crear pruebas A/B de sitios web explícitamente para dispositivos móviles.

Nelio A/B Testing, a través de su funcionalidad de segmentación, te permite crear pruebas A/B de sitios web y mapas de calor exclusivamente para dispositivos móviles. Es decir, solo participarán en la prueba los usuarios que accedan al sitio web desde un dispositivo móvil.

Creación de un test A/B para mostrar exclusivamente al visitar la web desde un dispositivo móvil
Creación de un test A/B que se muestra exclusivamente al visitar el sitio web desde un dispositivo móvil.

Además, si tu herramienta de pruebas A/B incluye mapas de calor, estaría bien que pudiera mostrar los resultados por separado según la resolución del dispositivo que accede al sitio web.

Mapa de calor de una prueba de nuestros planes de precios de Nelio A/B Testing mostrando solo los accesos realizados desde móviles
Mapa de calor de una prueba de nuestros planes de precios de Nelio A/B Testing mostrando solo los accesos realizados desde móviles

En general, las pruebas A/B son cruciales para la optimización móvil porque permiten a las empresas mejorar la experiencia del usuario en dispositivos móviles, aumentar las conversiones y, en última instancia, generar más ingresos. Para estar al día, no dudes en utilizar una herramienta de pruebas A/B que te permita optimizar tu sitio web para dispositivos móviles.

Pruebas Dinámicas

Cuando hablamos de realizar pruebas A/B en un sitio web, nos referimos a pruebas estáticas que consisten en probar variaciones de uno o varios elementos del sitio web durante un período de tiempo. Las variaciones se crean antes del lanzamiento de la prueba. Por ejemplo, si quieres probar tres títulares diferentes para una entrada, primero seleccionarás la entrada a probar, luego crearás las dos variantes adicionales con nuevos titulares y finalmente iniciarás la prueba para analizar los resultados.

Definición de variantes de un test A/B titular con Nelio A/B Testing
Definición de variantes de una prueba A/B de titulares con Nelio A/B Testing.

En cambio, en las pruebas dinámicas, las variaciones de una página web se crean sobre la marcha y se presentan a los usuarios en tiempo real. En este caso, y basándonos en el ejemplo anterior, necesitaríamos una herramienta capaz de generar y mostrar titulares alternativos al usuario en función de cualquier interacción previa que haya realizado.

Las pruebas dinámicas en las pruebas A/B de sitios web tienen varias ventajas. Al probar variaciones del sitio web en tiempo real, puedes identificar rápidamente cuáles funcionan mejor y realizar cambios sobre la marcha. Esto ayuda a optimizar tu sitio web, lo que conduce a un mayor interés y conversiones.

Además, y relacionado con el siguiente punto, al adaptar el contenido del sitio web a los usuarios individuales, puedes ofrecer una experiencia más personalizada. Esto puede incluir cosas como recomendaciones de productos personalizadas, mensajes dirigidos y diseños de sitios web a medida. Al mejorar la experiencia del usuario, puedes aumentar el atractivo, la satisfacción y la lealtad.

Personalización

Como acabo de mencionar, también estamos viendo que las pruebas A/B para sitios web se centran cada vez más en la personalización. Con más pruebas diseñadas para dirigirse a segmentos de usuarios o datos demográficos específicos, la idea es proporcionar una experiencia más personalizada a los visitantes del sitio web, lo que lleva a mayores tasas de participación y conversión.

Por ejemplo, con Nelio A/B Testing puedes crear pruebas en las que solo participen usuarios cuyo navegador esté configurado en un determinado idioma, o para usuarios que se encuentren en una ubicación geográfica concreta, o para aquellos que lleguen a tu web desde una campaña concreta o desde un sitio web específico, o incluso para usuarios que actualmente estén logueados en tu sitio web, etc. Además, en cada prueba A/B puedes crear diferentes segmentos y analizar los resultados en cada segmento por separado o en todos los segmentos juntos.

Con Nelio A/B Testing, puedes seleccionar el segmento específico de visitantes para el que quieres ver los resultados de una prueba.

Con este tipo de personalización en las pruebas A/B, puedes ofrecer una experiencia más relevante y atractiva para los usuarios en función de varios factores y aumentar la probabilidad de que los usuarios se conviertan en clientes.

Pruebas basadas en IA

Parece que la IA ahora va a cambiarlo todo y, como era de esperar, esto también incluye las pruebas A/B. Las pruebas A/B con IA en sitios web implican el uso de algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial para automatizar y optimizar el proceso de prueba. Estos algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones y hacer predicciones basadas en el comportamiento del usuario. Esto permite a las empresas crear pruebas A/B más efectivas que pueden adaptarse rápidamente a los cabmios en el comportamiento de los usuarios.

Un ejemplo de la aplicación de IA en las pruebas A/B de sitios web es el diseño de experimentos automatizados. Las herramientas basadas en IA pueden analizar los datos de tráfico del sitio web para identificar áreas donde se pueden realizar mejoras y sugerir nuevas variaciones para probar. Por ejemplo, si una herramienta identifica que los usuarios no interactúan con un botón en particular en un sitio web, puede sugerir nuevas variaciones del botón.

Además, al analizar el resultado, estas herramientas pueden ajustar automáticamente los diseños, los colores y otros elementos de diseño del sitio web para mejorar su atractivo y las conversiones en función de cómo los usuarios interactúan con el sitio web.

Por ejemplo, pueden analizar los comentarios de los usuarios en las páginas de productos e identificar puntos débiles o problemas comunes, que pueden abordarse para mejorar la experiencia del usuario. Otro ejemplo: un sitio web de comercio electrónico puede utilizar pruebas A/B automatizadas para optimizar las recomendaciones de productos según el comportamiento y las preferencias del usuario.

En general, las pruebas impulsadas por IA nos ofrecen una potente herramienta para mejorar las experiencias de los sitios web y optimizar las conversiones. Al aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las empresas pueden crear pruebas A/B más efectivas y automatizar el proceso de prueba para adaptarse rápidamente al comportamiento cambiante de los usuarios.

Consideraciones éticas

Las empresas deben esforzarse por realizar pruebas A/B de manera transparente y responsable, y priorizar el interés propio de sus usuarios por encima de todo. Es decir, deben asegurarse de que los usuarios reciben un trato justo, se respetan sus derechos de privacidad y no se les perjudica de ninguna manera.

A medida que las regulaciones como GDPR y CCPA continúan evolucionando, las empresas deberán asegurarse de que sus prácticas de pruebas cumplan con estas regulaciones para evitar posibles multas y acciones legales.

Una de las principales preocupaciones relacionadas con las pruebas A/B de sitios web es la privacidad de los datos. Las pruebas A/B suelen implicar la recopilación de datos del usuario con cookies de terceros para analizar el comportamiento del usuario e identificar patrones. Estos datos pueden incluir información confidencial, como preferencias personales, historial de navegación y ubicación. Si estos datos se manejan incorrectamente o se comparten con terceros sin el consentimiento del usuario, se pueden producir graves violaciones de la privacidad y perder la confianza del usuario.

Estas consideraciones éticas podrían limitar algunas de las capacidades mencionadas anteriormente de las herramientas de prueba A/B en favor de garantizar la privacidad del usuario.

Como sabes, con el aumento de la preocupación por la privacidad y la adopción generalizada de bloqueadores de anuncios, muchos navegadores web están eliminando gradualmente las cookies de terceros. Esto significa que las herramientas que tradicionalmente han utilizado cookies de terceros para rastrear a los usuarios en diferentes sitios web y proporcionar información sobre el comportamiento de los usuarios para las pruebas A/B del sitio web tendrán que adaptarse a este panorama cambiante.

En Nelio siempre hemos priorizado los intereses de los usuarios por encima de todo y por ello Nelio A/B Testing solo utiliza cookies propias. Esto, sin embargo, genera algunas limitaciones.

Las cookies propias solo rastrean el comportamiento del usuario en un solo sitio web en un dispositivo y limitan la posibilidad de rastrear a los usuarios en diferentes sitios web y dispositivos. Si un usuario visita diferentes sitios web, por ejemplo, para realizar un pago, su comportamiento en esos sitios (por ejemplo, si el pago se ha completado) no será capturado por las cookies propias. O bien, si el usuario cambia de un ordenadr portátil a un smartphone, no podrás relacionar que las dos visitas son del mismo usuario.

Además, muchos usuarios están preocupados por la privacidad y pueden bloquear o eliminar las cookies. En ese caso, los datos recopilados no mostrarán con precisión el comportamiento de todos los usuarios que han estado en el sitio.

Estas limitaciones legales van a suponer un gran reto para los desarrolladores de herramientas de pruebas A/B y los propietarios de sitios web si quieren realizar un seguimiento personalizado del comportamiento de los usuarios.

Conclusión

En definitiva, veremos un crecimiento de las pruebas A/B enfocadas a mejorar la experiencia de usuario en dispositivos móviles. Seguramente veremos más herramientas que, aprovechando las posibilidades que ofrece el aprendizaje automático y la IA, nos ayudarán en el diseño de nuevas pruebas A/B de forma dinámica, ofreciendo experiencias personalizadas a los usuarios.

Y aunque aparezcan un conjunto de limitaciones en el uso de cookies de terceros, ten por seguro que las pruebas A/B prevalecerán. Veremos cómo, en este nuevo contexto, las herramientas utilizarán cookies propias, pruebas del lado del servidor, segmentación contextual y seguimiento basado en el consentimiento para continuar recopilando datos sobre el comportamiento del usuario y realizar pruebas A/B respetando su privacidad.

Imagen destacada de Giu Vicente en Unsplash.

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