Glosario CRO: split testing

Cuando se hace un split test, el tráfico total que recibe el sitio web se divide entre dos versiones diferentes de una página web. A una parte del tráfico se le muestra la versión original o de referencia (versión A), y a la otra parte, una variación de esta (versión B). Estas versiones presentan diferencias en el diseño, la estructura de contenidos, los elementos de la página, etc. Al observar cómo los grupos de tráfico responden a la versión que se les muestra, los equipos de marketing y optimización pueden determinar cuál ofrece una mayor tasa de conversión y más oportunidades de crecimiento para el negocio.

Split test vs. A/B test

Los términos split testing y A/B testing o prueba A/B se suelen utilizar indistintamente. La diferencia entre ambos es una cuestión de énfasis:

• "A/B" se refiere a las dos páginas web o variaciones del sitio web que compiten entre sí.

• "Split" hace referencia a la división del tráfico a partes iguales entre las variaciones.

Al igual que los A/B test, los split test sirven para evaluar pequeños cambios en un único elemento del sitio web (diferencias en una imagen, encabezado, una llamada a la acción, color de un botón o formulario de registro) o comparar dos versiones completamente diferentes en cuanto a diseño y contenido web.

Para ello, se dividen en dos grupos a todos los usuarios disponibles sin que lo sepan. A una mitad se le muestra la versión original (la de control), y a la otra mitad, una versión diferente (la variación). Los split test se suelen hacer con páginas de destino o páginas de producto (si es una empresa de comercio electrónico), aunque sirven para evaluar cualquier página de un sitio web. Una vez que la prueba se muestra a un número de personas estadísticamente significativo, el equipo de diseño y optimización analiza las diferencias de comportamiento entre ambos grupos y declara una versión ganadora (o un resultado de prueba no concluyente si no se obtienen diferencias medibles).

¿Por qué es importante el split testing?

Porque, al igual que un test A/B, garantiza que las decisiones no se toman por instinto o basándose en conjeturas.

Las empresas que no hacen split test suelen basarse en prácticas recomendadas o en la opinión de la persona mejor pagada (HiPPO, Highest Paid Person’s Opinion) para decidir qué cambios hacer. Pero, ojo, porque las prácticas recomendadas pueden aniquilar las conversiones, ya que recomiendan una práctica que le funcionó a otros en un momento dado, pero no pueden garantizar que también le vaya a funcionar a tu empresa. También hay que tener cuidado con la opinión de la persona mejor pagada, porque puede estar tan equivocada como cualquier otra.

Hasta los responsables de marketing, de diseño y de copywriting con más experiencia pueden equivocarse al intentar averiguar qué funcionará con los usuarios. Con los split test, las usuarias y los usuarios pueden decidir qué les gusta más y evitar que el equipo de optimización de la conversión pierda el tiempo.

El split testing no sirve para descubrir nuevas ideas

Es fácil confundir el split testing con la CRO (optimización de la tasa de conversión), si se considera la CRO solo como una serie continua de split test y test A/B con los que descubrir nuevas ideas. Pero no es el caso.

Antes de hacer un split test, debes plantear hipótesis basadas en pruebas que hayas conseguido sobre cómo mejorar la experiencia de usuario y, en última instancia, aumentar las conversiones. El split testing consiste en probar diseños y soluciones basados en lo que has aprendido estudiando a tus usuarios y mercados, y recopilando respuestas a preguntas como:

• ¿Con qué elementos del sitio web interactúan actualmente las usuarias y los usuarios? ¿Cuál es el porcentaje de clics de los botones de acción?

• ¿Qué elementos ignoran?

• ¿A qué USP o propuestas únicas de venta responden los clientes?

• ¿Qué quieren conseguir y cómo puedes ayudarles a lograrlo?

6 pasos para formular hipótesis de split testing

1. Haz una investigación informal: Echa un vistazo a lo que dicen los clientes sobre tu marca y tus productos. Lee reseñas de clientes, habla con los equipos de diseño de productos, ventas y atención al cliente. Analiza las métricas de tus campañas de marketing. Identifica temas comunes en todas esas fuentes de información.

2. Averigua en qué punto abandonan las usuarias y los usuarios tu sitio web: Utiliza herramientas de analítica general (como Google Analytics) para descubrir dónde abandonan y se atascan las usuarias y los usuarios y qué pequeños cambios podrías hacer para eliminar obstáculos y aumentar las conversiones.

3. Identifica con qué elementos de la página interactúan los usuarios: Los mapas de calor o heatmaps pueden mostrarte dónde hacen clic, se desplazan y pasan el cursor del ratón grandes grupos de personas usuarias.

4. Recopila feedback de los clientes: Pide feedback sobre tu sitio web o feedback libre o haz encuestas on-page para conocer directamente la opinión de los visitantes y clientes de tu sitio web.

5. Analiza grabaciones de sesiones individuales: Observa a usuarias y usuarios individuales mientras navegan por tu sitio web fijándote en los comentarios que hicieron en el feedback que te dejaron. Por ejemplo, si los clientes te dicen en las encuestas que no se aclaran con la página de registro, observa varias sesiones de usuarias y usuarios interactuando con ella para hacerte una mejor idea de cómo se comportan en esa página.

6. Haz pruebas de usabilidad: Las herramientas de pruebas de usabilidad te permiten observar a personas reales utilizando tu sitio web para que puedas diseñar una experiencia de usuario fácil y fluida.