¿Estás decidido a pasar a la acción y no conformarte con tener un blog amateur? En ese caso es imprescindible que te familiarices con el concepto de pruebas A/B para poder optimizar una web y lograr mejores resultados. Descubre cómo lograr mejores tasas de conversión con este tipo de pruebas.
Índice del artículo
¿Qué son las pruebas A/B?
Son pruebas que realizas tu mismo para analizar la efectividad de ciertas partes de tu sitio web. Algunos ejemplos son:
- Tus formularios de suscripción
- Campañas publicitarias
- Diseño y maquetación
- Venta de productos en tu sitio
- Email marketing
Consisten básicamente en probar al mismo tiempo dos diseños de un elemento de tu web. Estas versiones se muestran aleatoriamente y posteriormente se analizan para poder ver cuál es más efectiva. Las pruebas suelen ser por ensayo y error con un número suficiente de gente en un plazo de tiempo significativo.
[Tweet «Si no los pruebas nunca sabrás cuáles son los límites de tu web. El trabajo es la clave.»]No hay que tener miedo a hacer pruebas (imprescindible para optimizar una web), es sano y muy importante tanto para lograr mejores objetivos como para conocer el comportamiento de tus visitantes.
Un ejemplo para optimizar una web
Imagina que quieres optimizar una web y tienes dudas sobre un formulario de suscripción que hay en el sidebar de tu blog. Entonces parece bastante inteligente que intentes probar varias versiones de este formulario para ver en cuál se registra más la gente.
Cuando hayas analizado los datos y sepas el mejor de los dos entonces deja el que te da mejores resultados. Parece algo muy lógico pero no todo el mundo lo hace y es más importante de lo que parece.
¿Cómo se realizan las pruebas para optimizar una web?
Tienes que tener pensado de antemano dos cosas:
- Objetivos que quieres mejorar
- Tener definidos los posibles diseños
Y a la hora de realizar los cambios en el diseño puedes optar por una de estas dos opciones:
- Duplicar y modificar el elemento o página que quieres probar
- Hacer desde cero una nueva versión
En este mini tutorial te voy a enseñar a realizar pruebas A/B de páginas de tu sitio web y analizarlas con Google Analytics y formularios de suscripción y analizar los datos con Mailchimp.
Prueba A/B | Análisis |
Página | Google Analytics |
Formulario de suscripción | Mailchimp |
Hoy voy a enseñarte a hacer las pruebas A/B para optimizar una web y en la próxima entrada trataremos el tema de los formularios.
Ahora vamos a la parte práctica del post.
Voy a enseñarte a crear estas pruebas.
Pruebas A/B para una página de tu sitio
Lo primero que debes hacer es crear varias versiones de tu página. Si lo que quieres es probar una landing page te aconsejo que te leas este post sobre cómo hacer una landing page efectiva.
Una vez tienes tu página original y las distintas versiones con modificaciones lo que tienes que hacer es configurar tu experimento con Google Analytics.
Para ello debes tener una cuenta de Gmail. En cuanto la tengas logueate y accederás al menú principal.
Allí accede a Comportamiento -> Experimentos y pincha en «Crear Experimento».
Lo que tienes que hacer es:
- Darle un nombre al experimento
- Seleccionar una métrica:
- Ingresos
- Transacciones
- Alta Newsletter
- Duración de la visita
- Número de páginas vistas
- Porcentaje de rebote
- El porcentaje del tráfico total que será analizado para el experimento
En este segundo paso escribe la url de la página principal y las de las demás páginas que has creado para el experimento.
Por último selecciona la opción de «Insertar el código de forma manual» e introdúcelo en la etiqueta <header> de cada una de las páginas del test.
Una vez hayas introducido el código simplemente sigue con el siguiente paso que es la de su validación.
Ahora deberás esperar un tiempo y un número de visitas que sea relevante. Según sea tu web este número puede ser 100, 1.000 o 10.000 visitas. Y ya podrás empezar a analizar los resultados de tus pruebas A/B.
Una ve tengas los resultados analizados ya podrás tomar medidas para optimizar una web seleccionada.
En el próximo post os hablaré de cómo hacer pruebas A/B para un formulario de suscripción a vuestras listas de correo. ¡Nos vemos!
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