Tus visitantes, usuarios y clientes son diferentes. Viven en lugares diferentes, hablan diferentes idiomas, acceden a tu sitio web desde diferentes medios, navegadores y dispositivos, etc. Lo que le hace gracia y tiene un impacto en una persona, no tiene por qué funcionar con otra.
La segmentación avanzada en las pruebas A/B se refiere a la práctica de dividir tu audiencia en grupos más pequeños y específicos y ejecutar pruebas A/B en cada uno de esos grupos. De este modo, puedes medir con mayor precisión el impacto de tus cambios en cada subgrupo (en lugar de agrupar a todos) y así obtener mejores resultados.
Por ejemplo, si segmentas los resultados de una prueba A/B por tipo de dispositivo, puedes descubrir que los clientes que acceden a tu sitio web desde un ordenador de sobremesa convierten mucho mejor que la media, mientras que las personas con móviles y tabletas apenas convierten. En este caso, tal vez debas examinar más detenidamente cómo se muestra tu sitio web en estos dispositivos más pequeños y probar cambios para mejorar la conversión en ellos.
Saber qué segmentos responden bien (o no) a determinados contenidos puede marcar la diferencia entre ganar dinero o no. En esta entrada hablaremos de los pasos a seguir para implementar la segmentación en las pruebas A/B y obtener resultados más precisos.
Antes de empezar la segmentación
Cuando utilizas la segmentación en las pruebas A/B, divides a tu público en grupos más pequeños y prueba diferentes variaciones para cada grupo. Aunque esto puede ayudarte a obtener información más precisa y relevante, también has de tener en cuento que existen algunos riesgos al respecto.
En primer lugar, si el tamaño de tu muestra para cada segmento es demasiado pequeño, solo estarás analizando un pequeño porcentaje de tus visitantes y puede ser difícil obtener resultados estadísticamente significativos en los que puedas confiar. Esto significa que tal vez no puedas sacar conclusiones precisas de los resultados de tu prueba.
En segundo lugar, si solo pruebas variaciones en ciertos segmentos de tu audiencia, puedes perder información que podría ser relevante para otros segmentos. Por ejemplo, si solo pruebas variaciones en los visitantes que ya han realizado una compra, puedes perderte información que podría ser relevante con respecto a aquellos que aún no lo han hecho. Esta selección selectiva para encontrar un resultado se conoce como sesgo de selección y puede sesgar los resultados de tus pruebas y hacerlos menos útiles.
Por último, otro riesgo es la complejidad. Cuantos más segmentos pruebes, más compleja se vuelve tu estrategia de pruebas. Debes encontrar un equilibrio entre probar suficientes segmentos para obtener información relevante y mantener una estrategia de pruebas manejable.
Para minimizar estos riesgos, es importante abordar la segmentación de una manera reflexiva y estratégica. Prueba solo los segmentos que son más relevantes para tus objetivos de negocio y asegúrate de que no estás adaptando tu muestra sólo para encontrar un resultado que puedas declarar como definitivo sobre un resultado que, de otro modo, sería poco claro o inesperado. Veamos los pasos que debes seguir.
Paso 1: identifica tus segmentos clave
Antes de empezar a hacer pruebas, tienes que identificar los diferentes segmentos a los que quieres dirigirte. Hay muchos segmentos comunes diferentes que pueden ser útiles para realizar pruebas en sitios web.
Por ejemplo, considera la posibilidad de crear segmentos geográficos. Al adaptar el contenido de tu sitio web a regiones geográficas concretas, puedes hacerlo más relevante y atractivo para tus visitantes. Así, podrías probar diferentes variantes lingüísticas predeterminadas en tu sitio web o diferentes precios para diferentes regiones. Además, también podrías crear segmentos por idiomas y crear diferentes pruebas A/B específicas solo para un grupo de hablantes de cierto idioma.
También puedes segmentar tu audiencia por dispositivo. Por ejemplo, puedes probar diferentes variaciones de diseños, navegación, menús y tamaños de fuente de tus sitios web para dispositivos móviles y de sobremesa para ver qué variaciones funcionan mejor en los distintos dispositivos. O puedes probar diferentes ubicaciones de elementos y tamaños de imagen para diferentes navegadores, como Chrome, Firefox y Safari, o para diferentes tamaños de pantalla o para diferentes sistemas operativos y ver qué variaciones funcionan mejor en los diferentes segmentos creados.
La fuente de tráfico también es una de las segmentaciones más útiles en las pruebas A/B para conocer mejor el comportamiento de tu audiencia: prueba variaciones para los visitantes que provienen de diferentes fuentes de tráfico, como motores de búsqueda, redes sociales o campañas de correo electrónico. Por ejemplo, puedes probar diferentes titulares, imágenes y llamadas a la acción para tus visitantes que llegan a través de diferentes anuncios de pago frente a los que llegan a través de búsquedas orgánicas o frente a los que llegan a través de las redes sociales.
Finalmente, también puedes crear segmentos de clientes y probar distintas variaciones para los visitantes que se encuentran en distintas fases de su compra. Por ejemplo, puedes probar diferentes variaciones para clientes nuevos frente a clientes habituales que ya han iniciado sesión en tu sitio web.
Nelio A/B Testing
Me sorprendió mucho la calidad del plugin, lo fácil que fue configurarlo y el increíble soporte que me dio Nelio. Recomiendo encarecidamente usar Nelio A/B Testing.
Josette Millar
Paso 2: elige tu herramienta de prueba
Existen muchas herramientas diferentes de pruebas A/B disponibles, cada una con sus puntos fuertes y débiles. Elige una que te permita dirigirte a segmentos específicos de tu audiencia y seguir su comportamiento a lo largo del tiempo.
Te recomendamos encarecidamente que utilices nuestro producto, Nelio A/B Testing, para segmentar tus pruebas A/B. Al crear una prueba A/B, dispones de un conjunto muy completo de diferentes tipos de reglas de segmentación para establecer los visitantes que pueden participar en una prueba A/B. Puedes segmentar por parámetro de URL, referente, idioma, ubicación, inicio de sesión de usuario, día y/o hora de la visita, navegador, tipo de dispositivo, sistema operativo, ancho de ventana, cookie y dirección IP.
Además, con Nelio A/B Testing puedes crear múltiples segmentos e incluir diferentes reglas de condición para cada uno. Por ejemplo, supongamos que quieres hacer una prueba para hispanohablantes pero quieres diferenciar entre los que están en España y los que están en otro país. Puedes crear dos segmentos diferentes, con todos los hispanohablantes ubicados en España y un segundo con todos los hispanohablantes ubicados en un país que no sea España.
Nelio A/B Testing también te mostrará un segmento adicional, llamado Segmento por defecto. Este segmento especial incluye los resultados de la unión de todos los segmentos. En el ejemplo anterior, incluirá a todos los hispanohablantes.
Paso 3: crea tu prueba
Crear una prueba A/B para uno o varios segmentos de visitantes es muy fácil si has seleccionado la herramienta adecuada para hacerlo. Con Nelio A/B Testing, empiezas seleccionando lo que quieres probar (página, entrada, menú, titular, precio del producto, tema, estilo CSS, etc.) y creas algunas variaciones (por ejemplo, diferentes diseños, contenidos o llamadas a la acción).
Por ejemplo, puedes crear una prueba A/B de un producto de tu tienda WooCommerce y añadir diferentes variantes en las que puedes modificar el nombre original del producto, las descripciones breves y detalladas, la imagen destacada, las imágenes de la galería y los precios normal y de venta.
Una vez definidas las variantes de la prueba, debes especificar los objetivos de conversión.
Finalmente, solo necesitas crear tus segmentos con los usuarios que quieres que participen en la prueba.
Y ya está. Tu prueba está lista para ser ejecutada.
Paso 4: ejecuta tu prueba
Ejecuta tu prueba y observa el progreso de tu prueba y sus resultados. Asegúrate de recopilar suficientes datos para garantizar la significación estadística.
Con Nelio A/B Testing puedes ver el progreso de cualquier prueba incluyendo información sobre el número de visitas y la tasa de conversión en cada variante. Para las pruebas de productos también puedes obtener información sobre los ingresos.
Paso 5: analiza los resultados
Una vez finalizada tu prueba, es decir, cuando hayas obtenido resultados estadísticamente significativos, analiza los resultados por segmento. Compáralos entre sí y con el segmento que incluye a todos los participantes. Busca patrones y tendencias que puedan ayudarte a comprender qué funcionó y qué no.
Por ejemplo, puedes descubrir que una variación funciona mejor para un segmento demográfico específico, mientras que otra funciona mejor para un segmento diferente. Esto puede proporcionarte información sobre la eficacia de las variaciones para distintos grupos de usuarios y ayudarte a tomar decisiones basadas en datos sobre qué variación implementar.
Usa esta información para crear futuras pruebas y optimizaciones.
Resumiendo
Implementando una segmentación avanzada en tu estrategia de pruebas A/B, puedes mejorar la precisión de tus resultados y tomar decisiones más informadas sobre cómo optimizar tu sitio web para diferentes segmentos de tu audiencia.
Y recuerda: cuanto más específicos y relevantes sean tus segmentos, más precisos y útiles serán los resultados de las pruebas A/B. Así que tómate tu tiempo para identificar los segmentos más importantes para tu negocio y adapta tus pruebas en consecuencia y evitar los riesgos involucrados en la segmentación mencionados anteriormente.
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