En este post hablaremos sobre los diferentes test que podemos realizar con Google Website Optimizer. El objetivo es comprender que diferencias existen entre ambos tipos y, sobre todo, conocer cuando aplicar uno u otro.

Test A/B

Empezaremos por el test A/B, el test más sencillo que podemos realizar con Optimizer. Para ello pondremos un ejemplo que ayude a entender su utilidad.

Imagina el siguiente escenario, al año de lanzar un site de e-commerce decides contratar un diseñador para que actualice el diseño de tu home y la haga más atractiva (y por tanto, puedas vender más).

Tras entregarte el nuevo diseño, lanzas la nueva home y…. las ventas empiezan a bajar. Algo falla, resulta que el diseño anterior te funcionaba mucho mejor con lo cual descubres que has pagado por un trabajo que no te sirve de nada.

En este caso, lo ideal, hubiera sido poder preguntar a tus usuarios que diseño les funcionaba mejor antes de decidirte (y pagar) por uno u otro.

Precisamente, lo anterior es lo que nos permite realizar un test A/B. Probar una (o más) alternativa a un página concreta (la home por ejemplo) y comprobar cuál de ellas convierte más visitantes (por convertir entendemos cualquier acción que se desea que hagan tus visitas).

De esta manera, sabremos que página funciona mejor con nuestros visitantes y por tanto, si merece la pena realizar el cambio por una de las alternativas o bien quedarnos con la página actual.

Nota: Es importante destacar que en el test A/B estamos probando páginas diferentes, por lo tanto ambas deben existir y estar accesibles a través de Internet.

Fig.1: En un test A/B, probamos una página frente a una alternativa
para ver cual funciona mejor con nuestros visitantes.

¿Cuándo usar un test A/B?

El test A/B se debe usar en las siguientes situaciones:
  • Testear páginas con poco tráfico, ya que dividimos el tráfico únicamente entre dos versiones de la pagina, la original y la alternativa a probar, y es posible tener suficiente tráfico en ambas páginas para obtener resultados estadísticamente significativos.
  • Testear cambios radicales de contenido, si deseamos probar alternativas completamente diferentes a una página, conviene empezar por un test A/B

  • En las primeras rondas de test, relacionado con el punto anterior, en la primera ronda de un test, es común proponer un gran número de cambios que implican un rediseño completo de la página, por tanto comenzaremos con un test A/B para luego ir mejorando los diferentes elementos en la página individualmente.
Las desventajas principales del test A/B son:
  • Nunca sabremos que elemento concreto es responsable de una mejora (o empeoramiento) en los ratios de conversión. Al testear páginas completas, no podremos detectar el elemento que tiene más peso a la hora de convencer a los visitantes.

  • Puede darse el caso de que un elemento mejore la conversión y otro la empeore siendo el resultado que no hay mejora con respecto al original.

Test Múltiple

Explicaremos ahora el test más potente que se puede realizar con el Optimizer. Al igual que en el caso del Test A/B, pongamos primero un ejemplo o escenario de uso para explicar su utilidad.

Imaginemos que, en nuestro site de e-commerce, disponemos de fichas detalladas de los diferentes productos que vendemos.

No obstante, como dueño del site, no estás convencido de que los contenidos de estas fichas sean los más adecuados.

Fig. 2: Ficha de detalles de producto en nuestra página de e-commerce.

Por ejemplo, te gustaría una descripción más corta y con menos texto, una llamada a la acción más destacada y otro tipo de imágenes de productos.

Precisamente esto es lo que podemos realizar con un test Múltiple, es decir probar diferentes variaciones de un elemento/os dentro de una página.

El objetivo principal de este tipo de experimentos es encontrar la combinación de elementos que maximizan las conversiones de la página y, sobre todo (y esta es la principal diferencia con el test A/B) detectar que elemento o elementos son los responsables de estos incrementos de conversión.

Continuando con nuestro escenario de uso, decidimos realizar un test múltiple sobre nuestra ficha de producto escogiendo para ello dos elementos (variables) para testear, la imagen del producto (variable 1) y la llamada a la acción de comprar (variable 2)

Para cada elemento, probaremos dos alternativas (variantes) marcadas como 1 y 2 respectivamente. El Optimizer nos generará entonces 4 posibles combinaciones de páginas formadas por:
  1. Imagen original con llamada a la acción original
  2. Imagen alternativa (1) con llamada a la acción original
  3. Imagen original con llamada a la acción alternativa (2)
  4. Imagen alternativa (1) con llamada a la acción alternativa(2)
Notar que, a diferencia de un test A/B, la página será la misma y lo que variará serán los elementos que queremos testear.

Como resultado del experimento, no solo sabremos cuál de las 4 posibles combinaciones ha sido la mejor convirtiendo nuestro visitantes, sino que elemento (la imagen o la llamada a la acción) ha tenido mayor peso a la hora de conseguir más conversiones. Esto es vital para saber donde centrar nuestros esfuerzos futuros de optimización.


¿Cuándo usar un test Múltiple?

El test múltiple debería usarse en las siguientes situaciones:
  • Testear páginas con bastante tráfico, a diferencia de un test A/B en el que testeamos páginas diferentes, en el caso de un test múltiple testeamos combinaciones de una sola página, nuestro tráfico será dividido entre estas combinaciones y como hemos visto, es bastante fácil que con unos pocos cambios el número de combinaciones se dispare.

  • Testear páginas cuya distribución de contenidos se mantiene, el objetivo del test múltiple es probar variaciones de elementos concretos, más que cambios completos en toda la página.

  • Testear elementos concretos, la potencia del test múltiple es que nos revela exactamente que elemento o elementos son los más influyentes a la hora de conseguir conversiones y por tanto nos indica donde debemos centrar nuestros esfuerzos de optimización.
Desventajas del test múltiple:
  • Se requiere más tiempo para obtener resultados, debido a que dividimos a nuestra audiencia entre un número mayor de páginas, los resultados tardarán más en llegar.

  • Los códigos necesarios para poner en marcha un test múltiple son más complicados que en el caso de un test A/B.

Publicado por Fernando Gavarrón - Metriplica (GAAC), España