Test multivariante: definición

Con una prueba A/B se compara una versión estándar "A" de una página de destino con una versión "B" en la que se ha aplicado algún cambio. Con los test multivariable se modifica más de un elemento y se prueban todas las combinaciones posibles al mismo tiempo. Por ejemplo, si haces un MVT testing para analizar dos imágenes y cuatro llamadas a la acción (CTA), se probarían ocho versiones simultáneamente, lo que te permitiría determinar cuál funciona mejor.

¿Cuántas versiones se necesitan para una prueba determinada?

Utiliza la siguiente fórmula para calcular cuántas versiones de sitios web necesitas para hacer una prueba multivariante determinada:

[n.º de variaciones del primer elemento] x [n.º de variaciones del segundo elemento] = número total de versiones para probar.

Con el siguiente ejemplo quedará mucho más claro. Supongamos que estás creando un botón clicable que lleva una imagen y una línea de texto. Después de la investigación que has hecho, has reducido tus opciones a:

• 2 imágenes diferentes (una estrella y una cara sonriente)

• 3 textos diferentes ("probar ahora", "comprar ahora" y "pedir ahora")

¿Cuántas versiones necesitas?

[2 imágenes] x [3 CTA] = 6 versiones

¿Por qué son importantes los test multivariante?

Al igual que las pruebas A/B, las pruebas multivariante despejan las conjeturas sobre optimización de la tasa de conversión (CRO) y te permiten probar tus teorías de optimización. Te permiten saber qué versión del sitio web es probable que genere más conversiones para que puedas hacer los cambios correspondientes en tu sitio web.

Dos ventajas de los test multivariante frente a las pruebas A/B

Las pruebas multivariante aportan las siguientes ventajas:

• No es necesario hacer una larga serie de pruebas A/B secuenciales.

  En su lugar, todas las pruebas se ejecutan simultáneamente, lo que permite recopilar información rápidamente sobre un mayor conjunto de combinaciones posibles.

• Puedes identificar rápidamente cómo interactúan entre sí una serie de variables.

  Por ejemplo, una versión de una CTA podría funcionar mejor frente a otra CTA, pero peor si se combina con una imagen concreta. Las pruebas multivariante te muestran cómo se combinan un conjunto de variaciones de una página para aumentar o disminuir las conversiones.

La desventaja de los test multivariante

La mayoría de los programas para hacer pruebas A/B también te permiten ejecutar pruebas multivariante y calcular fácilmente los resultados. La potencial desventaja de las pruebas multivariante es que necesitan más tráfico que las pruebas A/B para conseguir resultados estadísticamente significativos, simplemente porque hay más páginas para probar.

Antes de realizar una prueba multivariante, utiliza una calculadora de tamaño de muestra para estimar cuánto tráfico necesitarás por variación para conseguir resultados estadísticamente significativos. Si el tamaño de muestra que necesitas dificulta la ejecución de la prueba, reduce el número de variables o prueba solo los cambios más importantes.

Las pruebas multivariante no sirven para descubrir nuevas ideas

La CRO no consiste únicamente en hacer una serie de pruebas A/B o multivariante ni las pruebas multivariante sirven para descubrir nuevas ideas. De hecho, las pruebas son el ultimísimo paso de una estrategia de CRO.

Antes de probar nada (o incluso de empezar a pensar en diferentes versiones de páginas de destino), plantea hipótesis basadas en datos sobre cómo crear una experiencia mejor y aumentar las conversiones. Para ello, responde a preguntas como:

• ¿En dónde abandonan los visitantes tu sitio web?

• ¿Con qué elementos interactúan los visitantes?

• ¿Qué elementos ignoran los visitantes?

• ¿Qué quieren conseguir los visitantes y cómo puede tu sitio web ayudarles a alcanzar esos objetivos?

6 pasos para identificar variables para probar

Antes de hacer una prueba de este tipo, debes cumplir una serie de requisitos para asegurarte de que la ejecutas correctamente a fin de obtener resultados significativos:

1. Haz una investigación informal: Estudia las reseñas sobre el producto y consulta el feedback que recibe el servicio de atención al cliente para saber qué opina la gente. Habla con tu equipo de diseño, ventas y asistencia.

2. Identifica dónde abandona la gente: Utiliza herramientas (como Google Analytics y nuestra función Funnels) para ver en dónde abandonan los visitantes tu sitio web.

3. Averigua con qué elementos de la página interactúa la gente: Localiza dónde la mayoría de usuarios hacen clic, se desplazan y pasan el cursor del ratón (o tocan con el dedo en los dispositivos móviles). Identifica tendencias que indiquen cómo interactúan los visitantes con las páginas más importantes y determina qué elementos podrían afectar a las conversiones si se modificaran.

4. Recopila feedback de los clientes: Utiliza widgets de feedback y encuestas para que los visitantes te expliquen libremente qué opinan sobre tu sitio web y qué quieren realmente de él.

5. Observa a usuarios concretos: Observa a una persona anónima mientras utiliza tu sitio web. Fíjate en qué hace justo antes de abandonarlo.

6. Haz pruebas de usabilidad: Te aportan insights sobre cómo los usuarios utilizan tu sitio. Recopila feedback directo sobre los problemas que encuentran los visitantes y las soluciones que les gustaría ver.

Una vez que hayas recopilado datos fidedignos, es hora de formular una hipótesis y empezar a pensar en los elementos que se pueden probar. Céntrate en aquellos elementos que probablemente te ofrezcan un mayor retorno y encuentra un equilibrio entre las variables que quieres probar y el tráfico y los recursos de los que dispones.