Pruebas A/B para sitios web: cómo diseñar pruebas para obtener resultados UX

¿Quiere diseñar la experiencia de usuario (UX) suprema para todos los visitantes de su sitio web? Realice hoy mismo las pruebas A/B para sitios web y descubra formas basadas en datos de alcanzar el máximo potencial de su diseño de UX.

El análisis A/B es una técnica probada que los expertos en marketing utilizan para mejorar su trabajo. Desde anuncios de pago por clic (PPC) hasta campañas en redes sociales e incluso diseño UX, los especialistas en marketing digital suelen utilizar esta forma de experimentación para descubrir información clave para optimizar sus ejecuciones.

Entonces, ya sea que esté arreglando la plataforma de comercio electrónico de una marca de ropa o realizando pruebas A/B para sitios web médicos, querrá una lista de consejos y técnicas para diseñar experimentos efectivos para sus necesidades de optimización de UX. Con esta guía de Propelrr , verá los cómo y los porqués de utilizar la experimentación dividida para desarrollar una UX accesible, utilizable y agradable para que los usuarios en línea la visiten hoy.

Comencemos con este excelente servicio de marketing digital analizando primero los conceptos básicos de la experimentación A/B.

¿Cómo pueden las pruebas A/B ayudarte a mejorar el diseño de UX?

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son el proceso de comparar dos versiones de un sitio web, página web o elemento web, para que puedas determinar cuál funciona mejor para tu audiencia en línea. Este proceso también se utiliza comúnmente en otros entornos de marketing digital, como publicidad PPC , marketing en redes sociales, marketing de influencers y más.

Las pruebas divididas pueden ser útiles para la optimización del diseño de UX de muchas maneras. Por ejemplo, puedes experimentar fácilmente en diferentes páginas de destino para sitios web con pruebas A/B, para poder descubrir la mejor versión para las necesidades de tu marca. También puede realizar pruebas divididas A/B para sitios web móviles para garantizar la compatibilidad total en diferentes dispositivos.

Las pruebas y la experimentación son una parte clave de la UX, ya que pueden ayudarte a obtener información sobre cómo optimizar un diseño al máximo. Estas prácticas lo ayudarán a probar hipótesis, descubrir nuevos conocimientos y aplicar cambios exitosos que estén respaldados por un proceso científico y estratégico actual.

Técnicas en el diseño de pruebas A/B para optimización UX

¿Estás listo para sumergirte en técnicas para diseñar experimentos que te ayudarán a mejorar la UX de tu sitio web ? Consulte esta guía completa para obtener los mejores consejos y prácticas para optimizar su sitio para la búsqueda ahora mismo.

1. Preparación para las pruebas A/B.

La primera técnica que debes practicar al diseñar un experimento es preparar y definir un objetivo claro.

¿Está comparando determinadas palabras clave para optimizarlas ? Si es así, ¿por qué haces eso en primer lugar? Al definir claramente su objetivo para una prueba, podrá identificar más aspectos de la misma, como sus métricas clave, segmentos de audiencia y más.

Sus métricas deben ayudar a medir la satisfacción con la experiencia del cliente , mientras que su audiencia debe estar segmentada en grupos significativos que permitan realizar pruebas específicas. Al aclarar todos estos aspectos con anticipación, configurará su experimento para abordar claramente un objetivo que lo ayudará a alcanzar sus objetivos comerciales a largo plazo.

2. Formular una hipótesis.

Después de preparar los conceptos básicos para su análisis, la siguiente técnica que deberá emplear es la formulación de una hipótesis eficaz.

Una hipótesis debe plantear una pregunta que su experimento pueda responder. Para que sea eficaz, debe basarse en información basada en datos, como el tráfico de su sitio web, la tasa de retención, la tasa de rebote y otras formas de datos anteriores.

La hipótesis basada en datos que establezca debería ayudar a identificar un cambio factible e impactante en su UX. Si, por ejemplo, desea optimizar su sitio web en dispositivos móviles, puede establecer una hipótesis que rastree una disminución en el tiempo de carga del sitio y la posterior tasa de rebote.

3. Diseñar variaciones.

Con su objetivo, métricas, hipótesis y audiencia en mente, puede crear variaciones en su UX para comparar y contrastar. Sus variaciones incluyen un "control", o la versión existente de su UX, y una "variante", o la nueva versión de su diseño. La variante solo debe expresar el cambio en una única variable; de ​​lo contrario, complicará la comparación y hará que sea más difícil obtener resultados claros.

A lo largo de su experimento, también comparará las dos variaciones para determinar la versión que mejor le ayude a lograr su objetivo general. A medida que ejecuta el experimento comparativo en sus segmentos de audiencia, también deberá asignar usuarios aleatoriamente a los grupos de control y variantes para reducir el sesgo y mantener la validez de la prueba.

Por último, debes asegurarte de que el tamaño de la muestra de tu audiencia sea lo suficientemente grande como para obtener resultados relevantes. Si es demasiado pequeño, no obtendrá suficientes datos para lograr significancia estadística; si es demasiado grande, el análisis llevará demasiado tiempo y consumirá más recursos de los necesarios.

4. Implementar pruebas A/B solo para sitios web.

Ahora que ha finalizado las etapas de investigación y preparación, puede emplear técnicas para implementar la comparación en su UX. La mejor manera de configurar y ejecutar un experimento eficaz es mediante el uso de herramientas e infraestructura A/B que automaticen su implementación y ayuden a recopilar resultados de su análisis dividido.

Estas herramientas automatizadas también deberían ayudarle a realizar su experimento con audiencias durante un período de tiempo específico. Asegúrese de determinar esta duración de antemano, de modo que pueda recopilar una cantidad adecuada de datos importantes para la comparación.

También puede utilizar herramientas de diseño UX para implementar su comparación. Úselos para crear variaciones de UX que brinden experiencias consistentes en todos sus segmentos de audiencia, para una comparación general justa.

5. Seguimiento y recopilación de datos.

Una vez que comience a ejecutar su análisis, deberá monitorear los resultados y recopilar datos en tiempo real. Esta práctica le ayudará a realizar un seguimiento del progreso del experimento y garantizar su rendimiento constante en todo momento.

Esta práctica también le ayudará a detectar anomalías inesperadas de inmediato, para que no arruinen el progreso de su análisis. Supervise los resultados y configure mecanismos de seguimiento utilizando las herramientas A/B mencionadas anteriormente y podrá recopilar suficientes datos de audiencia relevantes para sus necesidades analíticas actuales.

6. Establecer significación estadística.

Una vez que la prueba haya seguido su curso, puede analizar sus hallazgos, sacar conclusiones significativas y aplicar los resultados a su UX. Esto requiere la selección de un método estadístico apropiado, basado en sus métricas y objetivos establecidos.

¿Qué nivel de significancia estadística funciona mejor para su análisis dado? ¿Cuántos datos válidos tienes que recopilar para poder declarar los resultados como estadísticamente significativos? Asegúrese de establecer estos límites claramente para que pueda determinar con éxito un ganador entre sus variantes.

Siempre que configure su prueba A/B correctamente y se ejecute sin interrupciones ni anomalías, debería poder determinar un ganador claro y seguro entre las dos variantes de prueba. Armado con estos conocimientos, finalmente podrá tomar una decisión basada en datos que lo ayudará a diseñar y mejorar su UX existente.

7. Tomar decisiones informadas.

A medida que aplica los resultados del análisis a su UX, asegúrese de realizar un seguimiento de las implicaciones prácticas de la actualización. Más allá de aplicar los resultados y dar por terminado el día, es necesario realizar un seguimiento del impacto real que estos cambios tienen en las experiencias de los usuarios, para ver si se alinean con los hallazgos proyectados.

Al registrar estos hallazgos, puede continuar tomando decisiones comerciales informadas en torno a su experimentación, para ver cómo puede mejorar el diseño de su análisis A/B en el futuro.

8. Iterar y mejorar continuamente.

Una cosa que quizás no sepa sobre la experimentación en marketing es que no termina con una sola prueba. De hecho, tu viaje acaba de comenzar. A medida que aprenda más y más sobre lo que funciona y lo que no funciona para su público, necesitará realizar aún más análisis para mejorar continuamente cada iteración del sitio web de su marca.

A través de sucesivas pruebas y refinamientos progresivos, podrás optimizar gradualmente la experiencia del cliente con tu diseño web , para que alcance su máximo potencial. Así que asegúrese de aprender constantemente de los resultados, incorporar nuevos conocimientos e iterar su UX continuamente hoy.

9. ROI del análisis A/B.

Este proceso de experimentación dividida puede parecer arduo e interminable para el especialista en marketing digital novato. Después de todo, ¿no es redundante realizar el mismo tipo de prueba una y otra vez en el diseño del sitio web de su marca?

La verdad es que en realidad no estás realizando la misma prueba una y otra vez. La configuración es la misma, pero en realidad compararás diferentes elementos, variables y variantes del diseño de tu sitio web con cada iteración. Este proceso iterativo es la forma en que obtendrá información valiosa con cada ejecución, creando así un valioso retorno de la inversión (ROI) para este proceso continuo.

10. Comunicar resultados

Ahora que conoce el valor de mejorar su UX mediante pruebas A/B consistentes, puede comunicar los resultados de su experimentación a las partes interesadas dentro y fuera de la empresa.

Puede comunicar los resultados de manera efectiva a través de la visualización de datos que rastrea la mejora de su diseño a lo largo del tiempo. A medida que realice más pruebas y aplique sus hallazgos en consecuencia, tendrá una gran cantidad de datos para presentar a las partes interesadas y demostrar que sus técnicas obtienen resultados positivos y seguros para la marca hoy.

Hoja de ruta para una experimentación de marketing exitosa

Es un camino largo y sinuoso para optimizar al máximo la UX de su sitio web. Pero con las pruebas divididas, puedes definir tu dirección con datos y hacer que el camino sea mucho menos difícil a largo plazo.

Sólo recuerde aplicar los principios básicos del análisis A/B al proceso iterativo de diseño de su sitio web. A través de estos principios, puedes recopilar constantemente nuevos hallazgos e información que reforzarán tu toma de decisiones para una mejor experiencia de usuario en general.

Conclusiones clave

Descubra nuevas formas de mejorar su UX con las pruebas A/B hoy. Recuerde llevar consigo estas conclusiones clave cuando salga a la carretera con esta nueva práctica de experimentación de marketing:

• Impulsar decisiones con datos. Al probar, recopilar y elaborar estrategias con datos, puede impulsar mejores decisiones de optimización de la experiencia del usuario y, al mismo tiempo, mantener una rica fuente de hallazgos históricos.
• Tenga en cuenta a sus usuarios. Tenga siempre en cuenta también la experiencia del cliente en la vida real. Si bien los datos pueden ayudarle a tomar decisiones, los usuarios determinarán si esas decisiones realmente funcionan o no en tiempo real.
• Pida ayuda mientras combina experiencias. Aplicar la experimentación de marketing al diseño de UX requiere una amplia gama de habilidades de marketing digital, así que no tema comunicarse con los expertos de Propelrr para obtener ayuda en estos dos campos hoy.

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