A veces creo que hay vida en otros planetas y a veces creo que no. En cualquiera de los dos casos la conclusión es asombrosa

De este primer día por la tarde he de resaltar una de las ponencias a la que tuvimos la suerte de acudir. El ponente era Juan Cruz Aliaga, de onetomarket y que presentaba “Webanalytics y testing”. La primera parte hablaba de cómo la analítica web recopilaba datos tecnológicos para tomar decisiones de negocio y cómo se basa en experiencia, comportamiento y resultado.

El problema más importante de la herramienta de la analítica web es que por sí sola no responde al por qué de lo que pasa en nuestro site ni es capaz de darnos sugerencias sobre qué hacer. Podemos entonces complementar la información con otras actividades que nos den el punto de vista del visitante, para poder saber qué funciona y qué no funciona para el ciudadano de a pie, obtenemos un feedback. La mayoría de las websites no hace tests online, aunque en marketing se han hecho este tipo de tests desde siempre de manera offline.

El Test A/B es la manera más económica de realizar pruebas y promueve el pensamiento de optimización centrado en el cliente. Se refiere a la disciplina heurística y resulta de probar una página sobre otra para ver si mejora u optimiza la antigua. Este procedimiento solamente sirve para elementos simples, grandes y bien visibles y es mejor no testar muchas variables al mismo tiempo. Como todos los factores externos (campañas, tráfico en buscadores , etc…) son difíciles de controlar se sugiere un 70% de mínimo de nivel de significancia para tomar decisiones. Se han de preparar tantas páginas como alternativas queramos probar.

El Test Multivariante es algo más sofisticado y requiere de una plataforma web capaz de realizar el análisis y correlación necesaria. Es la mejor alternativa para la optimización de páginas centradas en visitas y es perfecto para páginas estructuradas y páginas de destino. En la evaluación de procesos secuenciales es útil para la medición de las primeras 2 a 3 páginas. En este tipo de tests solamente se rompe la página en las zonas que queramos cambiar, por lo que podemos probar diferente contenido en cada zona pero también podemos testar más de una pieza de contenido en cada elemento… impresionante. Lo malo es que es algo más caro de hacer.

La implementación a seguir de cualquiera de ambos tests es la siguiente:

Fase 1: Hipótesis. Qué es lo que queremos mejorar, cual es nuestra intuición.
Fase 2: Audiencia. Definir a quien irá dirigido este test.
Fase 3: Detalles de test. Qué es lo que cambiamos en cada opción
Fase 4: Medir el éxito. Definir el porcentaje que consideraremos éxito.

Muy importante también la interpretación de los resultados, si el resultado es estadísticamente significativo. Los test de hipótesis son test de significación estadística que cuantifican hasta que punto la variabilidad de la muestra puede ser responsable de los resultados del test.

La experiencia del visitante del sitio es el mayor determinante de la tasa de conversión, por lo que la optimización del sitio web asegura un mayor impacto. Una de las mejores funcionalidades que ofrece una herramienta de analítica web es ofrecer la posibilidad de controlar todo test que se haga sobre las páginas del site. Hay que aprovechar 🙂