Qué son los test A/B en el e-commerce

Test a/b en el e-commerce

Uno de los principales objetivos que toda empresa se plantea es maximizar el beneficio que tiene. Las tiendas online no distan mucho del mundo offline, pues su objetivo prioritario es el mismo. Pero debemos tener en cuenta que, dentro del comercio electrónico podemos emplear otros recursos propios del mundo online que las empresas del mundo offline no tienen a su alcance. Se trata de todo lo relacionado con la analítica del e-commerce.

Tener en cuenta el número de visitas, el tiempo que tarda en cargarse una página, el número de clics que damos, o por dónde pasamos el ratón son aspectos fundamentales para configurar los distintos apartados y llamadas a la acción de nuestro e-commerce. Aunque no solo esto, pues aspectos de reputación, SEO y posicionamiento son importantes para generar buen tráfico y conversiones de venta.

Mantener una disposición cuasi-perfecta de los elementos nos permitirá maximizar el beneficio hasta los niveles que deseemos, pero… ¿cómo se consigue?

Qué es el test a/b

Saber qué cambios (de los anteriores mencionados) a nuestra e-commerce es complicado si se desconoce a posteriori cuáles son las preferencias de nuestros consumidores. Es por ello, que necesitamos algún método capaz de saber qué versión de la página web es la mejor para generar el tráfico deseado.

Aquí es cuando aplicamos (o acudimos) al uso del test A/B en el e-commerce que no es más que aplicar o mostrar más versiones de nuestro negocio online a distintos clientes potenciales. De esta forma, se podría saber cuál de las dos se indica como la preferente y, por tanto, la más eficiente.

Los test a/b son una herramienta de la analítica para hacer experimentos con dos variantes de la tienda online

Cómo funciona los test a/b en el e-commerce

Como ya hemos mencionado, el objetivo principal de realizar un test A/B es querer ofrecer a los clientes un mejor manejo del servicio con tal de que el tráfico que se genere sea el más fluido y continuo posible. Para que ello se consiga se debe presentar distintas versiones de la página al consumidor y que este sea capaz de evaluar cuál es, según su criterio, la mejor.

Podemos hacer los test en grupos de sujetos escogidos para este fin o aplicarlo directamente sobre la plataforma de venta publicada y ver cómo reacciona el consumidor real.

Aunque no nos diga directamente cuál es la que es más fácil de usar se puede resolver usando metodologías estadísticas capaces de saber dónde se ha hecho clic, dónde hemos estado más tiempo o por dónde hemos pasado el ratón. Una vez obtenido los resultados, podremos comparar entre las distintas versiones cuál es la más adecuada para nuestro sitio.

Testa a/b con sujetos de estudio

Entre alguno de los puntos del test, podemos preguntar a los clientes que identifiquen dónde encontraría tal producto en la página o cómo compraría el producto que se le indicase. Obviamente, el modo de realizar el test es muy alternativo, pues puede ser presencial (usando grabaciones, espejos opacos, u otros métodos) o no presencial (desde un ordenador ajeno, midiendo donde hace clic y donde pasa el ratón).

Test a/b en la plataforma de venta

Para que el test sea realmente efectivo y no esté sesgado se recomienda realizarlo directamente sobre la web publicada. Consiste en duplicar la web y realizar los cambios donde creamos conveniente. Existen diferentes tipos de test a/b que podemos realizar en el e-commerc: test a/b en las llamadas a la acción, en la ficha de producto, en los métodos de pago

Solo se hará el test a/b sobre una variable o foco. No podemos mezclas varias variables porque no sabremos cuál es la que ha resultado efectiva.

Puesto que se trata de un método no muy costoso, la posibilidad de mejorar el tráfico de nuestra web irá en aumento si realizamos experimientos con frecuencia y los analizamos. Una vez solucionado un problema, podríamos pasar a solucionar otro distinto. Para ello, debemos identificar con una simple investigación a nuestros clientes qué falla en nuestra web y cómo podríamos mejorarla para posteriormente mostrarle un nuevo test A/B.