Test Prueba multivariable vs. prueba dividida: ¿cuál debería usar?

¿Qué es WooCommerce?

¿Está confundido acerca de si hacer pruebas divididas o pruebas multivariables en sus páginas web, correos electrónicos y opciones? Es un problema común cuando comienza a usar la optimización de conversión.

La mayoría de los consejos sobre la optimización de la tasa de conversión le indica que debe realizar una prueba, probar nuevamente y continuar con las pruebas. Pero no siempre es fácil entender qué pruebas debe ejecutar y cuándo ejecutarlas.

En esta guía, compararemos las pruebas de división versus las pruebas de múltiples variables. Al final, sabrá los pros y los contras de cada tipo, algunos errores clave que debe evitar y qué tipo de prueba usar. Luego podrá comenzar con su plan de prueba para obtener más conversiones de su estrategia de marketing.

Pruebas divididas frente a definiciones de pruebas multivariables

Comencemos definiendo pruebas divididas y pruebas multivariadas. Explicaremos esto con más detalle a medida que avanzamos en la guía, pero estas breves definiciones son un punto de partida.

Las pruebas divididas prueban un control contra una variación para un solo elemento. El control es el elemento original y la variación es lo que cambias. En otras palabras, cambia un elemento en una página y ve cómo los resultados de esa página varían con respecto a la versión original.

Las pruebas multivariables prueban múltiples combinaciones de elementos a la vez. En otras palabras, cambia varios elementos en una página, y una versión puede parecer radicalmente diferente de otra.

Entender las pruebas divididas

Las pruebas divididas también se conocen como pruebas A / B. Como dijimos anteriormente, es donde tomas un elemento en una página web como un botón de llamado a la acción, lo cambias y luego comparas resultados para cada versión de la página.

Para ello, divida su tráfico de forma equitativa, de modo que el 50% de sus visitantes vea la versión original de la página, y el otro 50% vea la nueva.

Otra versión de prueba dividida es Prueba A / B / n. Ahí es donde prueba más variaciones de un solo elemento, dividiendo el tráfico de manera uniforme entre ellos. Por lo tanto, si quisiera probar cuatro versiones diferentes de un botón de llamado a la acción, sus visitantes se dividirían en cuatro, y el 25% del total vería cada variación.

Pros y contras de Split Testing

Hay un par de ventajas al usar las pruebas divididas como una herramienta de optimización de conversiones. En primer lugar, las pruebas de división funcionan bien incluso en sitios con poco tráfico. Por lo tanto, incluso si recién está comenzando a construir su negocio, puede usar pruebas divididas.

En segundo lugar, las pruebas de división proporcionan datos confiables porque las variables son pequeñas. En otras palabras, dado que solo está cambiando un elemento a la vez, obtiene resultados rápidamente y son fáciles de medir.

Pero también hay una desventaja al usar las pruebas A / B: no se puede decir cómo interactúan los diferentes elementos en una página. Puede decidir cambiar el texto en su botón de CTA, pero puede haber algo más acerca de esa página que afecte la forma en que las personas responden. Las pruebas divididas no te permitirán medir eso.

Errores que se deben evitar con las pruebas divididas

Si va a ejecutar una prueba de división efectiva, hay algunos errores que debe evitar.

Uno de estos es probando las páginas equivocadas. Si no hay una oportunidad real de mejora o si nadie visita una página en particular, no tiene sentido establecer una prueba dividida. Del mismo modo, si cambiar un elemento de página no hará ninguna diferencia en la línea de fondo, ¿por qué cambiarlo?

Pero si tiene la oportunidad de realizar un cambio que lo acercará más al logro de sus objetivos comerciales, entonces es cuando realiza una prueba dividida.

También es aconsejable evitar probando demasiadas variaciones. Si bien en teoría, podrías hacer esto, en la práctica haría que las pruebas llevaran demasiado tiempo. La mayoría de las pruebas A / B / n funcionan con dos o cuatro variaciones.

Otro gran error es no formando una hipótesis adecuada antes de comenzar a probar ¿Qué es una hipótesis? Es una conjetura sobre qué es un problema y cómo puede solucionarlo, según los datos que tenga.

Crear una hipótesis le permite descubrir qué quiere probar y por qué, y pensar cómo va a medir sus resultados.

Digital Marketer tiene una excelente plantilla para crear una hipótesis:

Debido a que observamos [A] y comentarios [B], creemos que cambiar [C] para los visitantes [D] hará que [E] suceda. Lo sabremos cuando veamos [F] y obtengamos [G].

Así es como se vería esto en una situación real:

Debido a que observamos una baja tasa de conversión y los visitantes informaron que no pudieron encontrar el botón de actualización, creemos que al hacer que el botón sea más prominente para todos los visitantes aumentará los registros de actualización. Lo sabremos cuando veamos un aumento en los registros de actualizaciones durante un período de prueba de 2 semanas y obtengamos datos de encuestas que muestren que las personas ahora pueden ver el botón.

Sincronización es otro problema frecuente de prueba dividida. Hay dos aspectos de esto:

  • Ejecutando su prueba por un tiempo demasiado corto. Si no ha probado por suficiente tiempo, los resultados no son confiables y no puede sacar conclusiones firmes. Digital Marketer tiene un gráfico que le guía a la longitud ideal para una prueba de división.

  • Ejecutando una prueba dividida en el momento equivocado. Por ejemplo, si normalmente aumenta el tráfico a su tienda de comercio electrónico antes de un feriado importante, no puede comparar los resultados con una ejecución de prueba en una época del año diferente. Necesita comparar "me gusta" para que pueda confiar en los resultados de la prueba.

Si desea saber si sus resultados de pruebas de división son confiables, puede verificar la significancia estadística. Esa es una manera elegante de decir que se asegura de que los números se sumen, y VWO tiene una herramienta para ayudarlo a hacerlo.

También es importante estar seguro de que cualquier cambio traerá resultados. Eso se llama calificación de confianza, y el estándar de la industria es 95%. Esta herramienta de Get Data Driven te ayudará a determinar la calificación de confianza para tu prueba de división.

Comprender las pruebas multivariadas

Como ya dijimos, las pruebas multivariables le permiten probar múltiples variaciones en una página web a la vez. Según Kissmetrics, las pruebas con cuatro variantes conducen a mejoras el 27% del tiempo, en comparación con solo el 14% con las pruebas divididas.

Hay varios tipos de pruebas multivariadas:

  • Pruebas factoriales completas, que prueba todas las combinaciones posibles de elementos hasta que haya un claro ganador. Esto requiere mucho tráfico, y el tráfico se distribuye de manera uniforme entre las variaciones.
  • Prueba factorial fraccional (a menudo usando el Método Taguchi), que usa un método de muestreo para probar combinaciones y análisis estadísticos para decidir sobre el ganador. Sin embargo, esto significa que usted está confiando parcialmente en suposiciones, en lugar de datos.
  • Pruebas adaptativas, que utiliza datos en vivo sobre las acciones de los visitantes para decidir sobre la combinación ganadora.

Pros y contras de las pruebas multivariadas

Como una herramienta de optimización de conversión, la prueba multivariable ofrece varios beneficios. En primer lugar, es más rápido que ejecutar una serie de pruebas divididas ya que puede cambiar y evaluar múltiples elementos de página a la vez.

En segundo lugar, le ayuda a ver cómo interactúan los diferentes elementos en una página para que pueda evaluar el impacto general. Esto puede ser muy útil al rediseñar una página, ya que puede probar los títulos, la copia de página, los botones, las imágenes y los formularios de una sola vez (aunque, como verá a continuación, hay consecuencias).

Y también puede encontrar fácilmente qué elementos contribuyeron más a cualquier aumento en las conversiones.

Sin embargo, también hay algunas desventajas para las pruebas multivariantes. Por ejemplo, no funcionará para sitios de poco tráfico, debido a la cantidad de combinaciones que está probando. Necesitas tener al menos 100,000 visitas al mes para siquiera considerarlo.

Eso también se aplica a páginas individuales. Si una página no está recibiendo suficiente tráfico, no tiene sentido ejecutar una prueba multivariante.

Además, cuantas más combinaciones de elementos pruebe, más tiempo tomará la prueba. Si decide probar tres elementos como su título, botón de llamada a la acción e imagen, eso ya le da ocho combinaciones para probar. Si prueba más elementos, el tiempo de prueba y el tráfico necesario también aumentan.

Errores a evitar con pruebas multivariables

Al igual que con las pruebas de división, no use multivariante prueba sin una hipótesis. Puede probar varios elementos, pero aún necesita tener alguna idea sobre los resultados que espera.

Como se mencionó anteriormente, evite sitios de prueba que no tienen suficiente tráfico hacer que las pruebas multivariadas valgan la pena. En esos sitios, podría tomar mucho tiempo obtener estadísticas fiables de pruebas multivariables.

No ejecute su prueba para un tiempo demasiado corto. Cuantas más variaciones tenga en su prueba, más tiempo tomará y más tráfico necesitará. Use esta calculadora de duración VWO para hacer los cálculos.

Esa calculadora también lo ayudará a determinar si su tamaño de muestra es lo suficientemente grande, ya que no realizar pruebas con suficiente tráfico es otro error de prueba multivariante.

Es importante elegir elementos que puedan tener un efecto en las conversiones. Como se mencionó con las pruebas divididas, no tiene sentido probar algo insignificante.

Finalmente, no use pruebas multivariadas para evaluar elementos individuales. Sería mejor utilizar una prueba A / B para eso.

¿Qué tipo de prueba debo usar cuando?

Entonces, ¿cuál es el mejor tipo de prueba para usar? La buena noticia es que no tiene que elegir entre pruebas multivariables y pruebas divididas; puedes usar ambos. Las pruebas divididas son rápidas y puede obtener ganancias mayores cuando las usa. Las pruebas multivariadas le permiten obtener una visión general de los cambios múltiples, luego puede usar la prueba de división para afinar elementos individuales.

ConversionXL recomienda que use pruebas divididas para encontrar el mejor diseño para una página y pruebas multivariadas para ajustar la interacción de diferentes elementos de página.

Cualquiera que sea el tipo de prueba que use, querrá seguir este ciclo de prueba:

  • Identifique el problema, basado en datos.
  • Formule una hipótesis sobre cuál es la causa del problema.
  • Piensa en una posible solución.
  • Pruebe usando pruebas de división o pruebas multivariables o ambas.
  • Analiza para ver cuáles son tus resultados.
  • Comience el ciclo nuevamente.

Herramientas para pruebas A / B y multivariadas

Finalmente, aquí hay una lista rápida de herramientas de prueba A / B y multivariante que puede usar:

  • Experimentos de contenido de Google Analytics
  • Optimizador de sitios web visuales
  • Optimizadamente
  • Google Optimize

Y, por supuesto, puede dividir la prueba de sus optins OptinMonster para ver qué versión es más efectiva.

Ahora ya conoce la diferencia entre las pruebas divididas y las pruebas multivariadas, por lo que puede comenzar con estas pruebas como una herramienta de optimización de conversiones. También puede usar las pruebas divididas como parte del marketing por correo electrónico. No olvides seguirnos en Twitter y Facebook para obtener más guías gratuitas.

Ver el vídeo: ¿Qué es WooCommerce? Tu tienda virtual en WordPress

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