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El blog de Mikel Niño
Emprendimiento digital, startups, Big Data Analytics y nuevos modelos de negocio

Recomendaciones para tests A/B y análisis de casos, de la mano de Visual Website Optimizer

En entradas anteriores del blog ya analizamos las claves y fundamentos del test A/B (o "split test"), así como algunas herramientas para su aplicación en el desarrollo de sitios web y aplicaciones para móviles. En el caso concreto de una de las herramientas que mencionábamos, Visual Web Optimizer, contamos en su sitio web con una ilustrativa guía paso a paso y con artículos publicados en las diferentes secciones (A/B Testing, Case Studies, etc.) que nos aportan información valiosa para profundizar más en el test A/B y aplicarlo correctamente, independientemente de la herramienta informática que decidamos utilizar para ello.

Citando alguno de dichos artículos, en concreto el titulado "A/B Testing for Beginners: Creating a Strong Hypothesis that Gets Results" nos aporta ideas fundamentales para poder construir un test con garantías. Refuerza la idea de cuál es el formato con el que debemos formular una hipótesis, y destaca sobre todo su propósito de entender el comportamiento del cliente y de obtener aprendizaje, bien sea validando o refutando nuestra intuición de partida.

En ese sentido, resulta curioso por ejemplo el caso que cita de los mensajes que tratan de darle al cliente una garantía de seguridad acerca del uso de sus datos de registro. En uno de sus experimentos en esta línea, el mero hecho de incluir un mensaje que contiene la palabra "spam", aunque sea con intenciones positivas ("100% privacy - we will never spam you!"), obtiene una menor tasa de conversión de clientes que el mismo formulario de registro sin mensaje alguno.

También se incluyen una serie de ejemplos de cómo poder obtener más feedback de los clientes a través de herramientas complementarias, con recomendaciones del tipo de preguntas que puede ser interesante formularles y en qué momentos de su navegación (no sólo al dejar el sitio o cancelar su suscripción, sino por ejemplo al pasar de la página de compra a otra página sin haber comprado nada).

Otro recurso interesante es el artículo "Your Intuition is Wrong – A/B Testing Results that Surprised the Experts", que muestra la importancia de construir experimentos incluso para validar aspectos de los que estamos muy seguros, a través de casos concretos en los que los resultados de los tests fueron todo lo contrario de lo que intuitivamente se pensaría de antemano. Por ejemplo, se citan casos en los que incluir la referencia del número de personas suscritas a un boletín de noticias junto al botón de suscripción se tradujo en menos conversiones que cuando no se indica, u otros en los que añadir logotipos con sellos de garantía de seguridad llevan también a menos conversiones. La clave, indican, reside no en descartar estos elementos como negativos, sino en reflexionar sobre el valor que pueden aportar y en el punto exacto del proceso de navegación donde se les puede sacar partido, ya que como vemos, por valiosa que pudiera parecer, no toda información es igual de beneficiosa en cualquier lugar de nuestro sitio web.

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