A ruler and a pencil next to each other

En el escenario tan competitivo de las ventas online, tener una página de precios clara y atractiva es crucial para convertir visitantes en clientes. ¿Sabes si muchos clientes potenciales abandonan sus decisiones de compra debido a confusión o falta de información sobre lo que obtienen por lo que pagan?

Hoy presentamos la nueva prueba A/B que hemos estado ejecutando en nuestro sitio web y que puede abordar estos problemas directamente.

Como siempre dentro de esta serie de entradas, vamos a ver en detalle la hipótesis de mejora que planteamos, su aplicación creando variaciones de una página de nuestra web y los resultados que obtuvimos.

Hipótesis de prueba

Nuestra prueba A/B introduce una tabla de características detallada en nuestra página de precios que puede proporcionar una comparación clara de lo que ofrece cada plan de Nelio Content, ayudando a nuestros clientes a tomar decisiones informadas de forma rápida y segura.

Nuestra hipótesis es que mejorar la transparencia con una comprensión clara de lo que el cliente potencial puede obtener y resaltar las propuestas de valor únicas de cada plan puede recalcar el valor de nuestros productos, reducir significativamente las dudas y aumentar las tasas de conversión.

Así que pongamos a prueba esta hipótesis y veamos si teníamos razón o no.

Definición de la prueba A/B

Para probar los cambios correctamente, creamos una prueba A/B para probar la página actual de precios de Nelio Content en inglés contra una nueva versión con los cambios que acabamos de describir. Para hacerlo, vamos al menú Nelio A/B Testing en nuestro panel de WordPress y creamos una nueva prueba A/B de páginas:

Editando el test A/B en la página de precios de Nelio Content
Creando el test A/B en la página de precios de Nelio Content.

Primero, seleccionamos la página que queremos probar y creamos una variante, que luego podemos editar para que coincida con el diseño propuesto. Una cosa genial de Nelio A/B Testing es que puedes editar contenido alternativo usando tu editor de páginas favorito (en nuestro caso, es Gutenberg). De esta forma, editamos la página de precios e insertamos la tabla de comparación detallada como haríamos editando cualquier página.

Agregar tabla destacada en la página de precios
Agregar tabla destacada en la página de precios.

Ten en cuenta, tal y como puedes ver en la captura de pantalla anterior, que la principal diferencia entre editar páginas de prueba A/B y editar las páginas de tu sitio original es que al editar las páginas de prueba también tienes la barra lateral de Pruebas A/B de Nelio que te permite volver a editar la prueba A/B.

Tras editar la variante, procedemos a crear nuestros objetivos de conversión. Es decir, qué queremos que nuestros visitantes hagan en esta página. Como ya habrás adivinado, queremos aumentar las ventas. Para ello, los clientes primero deben proceder a hacer clic en un botón de suscripción de uno de los planes mostrados y luego realizar el pago.

Para comprender mejor el comportamiento de nuestros usuarios, decidimos crear cinco objetivos:

  • Clic en cualquier plan: queremos saber el número total de clics que obtenemos en cualquiera de los planes ofrecidos.

Como puedes ver en la captura de pantalla de creación de pruebas A/B, para este objetivo hemos definido como acción de conversión que el visitante haga clic en un elemento que coincide con el selector CSS a[data-fastspring-product] que corresponde a los botones «Get Started» de cualquier plan.

  • Tres objetivos para conocer los clics exactos en cada plan: Clic en Basic, Clic en Standard y Clic en Plus.

En estos tres casos hemos definido como acciones de conversión los clics en los elementos que coinciden con el selector CSS, a[data-fastspring-product="nc-yearly"] y a[data-fastspring-product="nc-monthly"] para el plan Basic, a[data-fastspring-product*="standard"] para el plan Standard y a[data-fastspring-product*="plus"] para el plan Plus, respectivamente.

  • Compra: queremos saber cuántas compras se han realizado.
Acción de conversión de compra
Acción de conversión de compra.

Para ello, hemos definido la acción de conversión como una visita a la página de agradecimiento a la que siempre llega el visitante después de completar la compra.

Con todo esto ya estamos listos para comenzar la prueba y dejar que la herramienta de testing A/B (en nuestro caso, Nelio A/B Testing) recopile los datos.

Nelio A/B Testing

Pruebas A/B nativas en WordPress

Usa tu editor de páginas favorito en WordPress para crear variaciones y lanza pruebas A/B con solo un par de clics. No se necesita saber nada de programación para que funcione.

Análisis de los resultados de las pruebas A/B

Comenzamos esta prueba el 9 de abril y la hemos tenido funcionando durante casi dos meses (1 mes y 24 días).

En primer lugar, nos centraremos en los resultados desde el punto de vista del rendimiento. ¿Qué variante consiguió más suscripciones?

Resultados de la acción de conversión de compra
Resultados de la acción de conversión de compra.

Como puedes ver en la captura de pantalla anterior, el gráfico muestra una mejora del 215,4% en la tasa de conversión de la Variante B con respecto a la versión original. Podrías pensar: ¡Brutal, eso es increíble!

Pero no te precipites, este resultado no tiene valor a menos que sea estadísticamente significativo. Es decir, que haya suficiente evidencia desde el punto de vista estadístico de que la nueva variante probablemente tenga una tasa de conversión más alta que la original. Desafortunadamente, los resultados muestran que «ninguna variante parecía mejor que el resto».

¿Cómo es esto posible? En este caso, probablemente la muestra sea demasiado pequeña o no haya suficientes conversiones en ninguna de las versiones como para que la diferencia entre ambas se considere suficiente para saber con certeza que tendrá un impacto real en el futuro. Así que en este caso, aunque pueda parecerte que claramente la variante B es mejor, desde un punto de vista estadístico puede ser pura coincidencia.

Si miramos los resultados en términos de clics de los usuarios en los diferentes planes, los resultados tampoco son concluyentes ya que las muestras analizadas de nuestros visitantes también son demasiado pequeñas.

Podría parecer que, efectivamente, al incluir la tabla comparativa, es más probable que los usuarios se decidan a hacer clic en cualquier plan. Sin embargo, como ya he comentado, no podemos estar seguros de si este resultado ha sido pura coincidencia y si mejorará nuestra tasa de conversión si aplicamos la Variante B en esta página.

Ahora, echemos un vistazo a los mapas de calor para ver si observamos alguna diferencia entre el comportamiento de los usuarios que acceden a estas páginas.

Como puedes ver en las dos imágenes anteriores, no se observan diferencias entre las dos variantes. Las áreas más candentes en ambos casos son los botones de suscripción o cambiar el tipo de suscripción (mensual vs anual).

¿Qué pasa con los scrollmaps o mapas de desplazamiento?

Los scrollmaps son útiles para detectar el nivel de profundidad del desplazamiento. Eso es hasta dónde llegan los usuarios cuando se desplazan y cuál es el límite en el que ya no continuan navegando.

En la variante A, el 33% de los visitantes ha visto la sección que describe las características más importantes incluidas en todos los planes. En la variante B, el 50% de los visitantes ha llegado al punto anterior. Aunque la tabla comparativa está después de este apartado, parece generar más curiosidad entre los usuarios y profundizan un poco más en la página.

Finalmente, echemos un vistazo a los mapas de clics. En estos mapas, además de mostrar dónde hacen clic los usuarios, también se puede filtrar esta información por ciertas características como el tipo de navegador utilizado, el país desde el que se accede, el día de la semana en el que se realizó el clic, el tipo de dispositivo utilizado, el sistema operativo utilizado, la hora del día en que se hizo clic o el tiempo transcurrido desde que se cargó la página hasta que se hizo clic y el ancho de la ventana.

En el mapa de clics filtrado por tiempo para hacer clic, observamos que, en promedio, los usuarios pasaron más tiempo en la Variante B que en la Variante A, lo que parece consistente con los resultados de los scrollmaps. Por tanto, podemos suponer que el hecho de haber agregado la tabla con el detalle de las características de cada plan en la página, hace que algunos usuarios dediquen más tiempo a mirar el detalle de esta información.

Conclusión

Desafortunadamente, la prueba A/B realizada este mes no nos ha permitido estar seguros de que el cambio propuesto en nuestra página de precios de Nelio Content conducirá a una mejora en la conversión. El principal problema es que el número de conversiones obtenidas es demasiado pequeño para que los resultados sean concluyentes.

Sin embargo, con el scrollmap y el mapa de clics hemos podido ver que los usuarios que han visitado la página que incluía la tabla comparativa, han permanecido más tiempo en ella y probablemente hayan mirado la información que se muestra en ella.

Aunque no hemos podido probar nuestra hipótesis de que mejorar la transparencia con una comprensión clara de lo que el cliente potencial puede obtener y resaltar las propuestas de valor únicas de cada plan aumentará las tasas de conversión, sí vemos que los usuarios muestran interés en ver dicha información.

Por lo que tras realizar esta prueba hemos decidido aplicar la variante B como definitiva.

Captura de pantalla

La gran ventaja de utilizar Nelio A/B Testing es que esto tan sencillo como pulsar el botón Aplicar y todos los usuarios verán esta página.

Imagen destacada de Sven Mieke en Unsplash.

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