¿Cómo obtener datos útiles de pruebas A / B ambiguas y perdidas? – Usabilidad web y seo

¿Cómo obtener datos útiles de pruebas A / B ambiguas y perdidas?

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¿Cómo obtener datos útiles de pruebas A / B ambiguas y perdidas?

Las pruebas A / B son fundamentales para desarrollar una sólida estrategia de marketing digital. Sin embargo, no todas las pruebas proporcionan datos valiosos.

¿Qué harás si la tensión que pensabas que iba a rockear termina fracasando? ¿Qué pasa si los resultados de su prueba no son concluyentes?

¡No tires la toalla todavía!

Hay muchas cosas que puede hacer con datos de prueba A / B ambiguos o perdidos. Cubriremos cómo aprovechar al máximo esta información, pero primero expliquemos por qué las pruebas A / B son importantes en el marketing digital.

Por qué las pruebas A / B son fundamentales para el éxito en el marketing digital

Las pruebas A / B ayudan a los especialistas en marketing a comprender el impacto de los métodos de optimización. Por ejemplo, puede mostrarle cómo el cambio del título de su anuncio está afectando sus conversiones, o si las preguntas en sus títulos están generando más tráfico.

Conversion XL obtiene datos útiles de pruebas A / B ambiguas y fallidas

Las pruebas A / B proporcionan datos concretos para realizar copias de seguridad de las técnicas de optimización. Esto permite a los especialistas en marketing tomar mejores decisiones comerciales, ya que no solo están adivinando qué afecta el ROI. En cambio, toman decisiones basadas en cómo ciertos cambios afectan el tráfico, las ventas y el ROI.

¿Cómo sé si tengo una prueba A / B fallida o no concluyente?

Después de realizar una prueba A / B, verá los resultados en su propio panel de datos (como Google Analytics) o en la herramienta de prueba que esté utilizando.

Optimizely, una popular plataforma de pruebas A / B, proporciona datos en una página de resultados de experimentos que rastrea cada variación, número de usuarios, número de personas que realizaron una determinada acción, ingresos y otros datos.

¿Cómo sé si tengo una prueba A / B fallida o no concluyente?

El ejemplo anterior muestra que la variación número 1 tuvo menos visitantes pero generó un 5 por ciento más de ingresos, lo que la convierte en la clara ganadora.

Otras veces, los números pueden estar mucho más cerca. Una prueba ambigua puede significar que los valores son inferiores a un porcentaje o que ninguna de las variedades ha atraído tráfico alguno.

Cuando sus pruebas no contienen suficientes datos o si los números son demasiado cercanos, se consideran no concluyentes o estadísticamente insignificantes.

Luego, utilice estos consejos para aprovechar al máximo sus datos.

6 formas de utilizar datos de pruebas A / B perdidas o ambiguas

Ha realizado pruebas A / B y está esperando los resultados. Entonces sucede lo inesperado: ¡la cepa que esperabas ganar funciona peor! O resulta que las variaciones no afectan en absoluto a los datos rastreados.

¿Ahora que? No asuma que su prueba ha fallado. Hay muchos pasos que puede seguir para utilizar estos datos.

Prueba algo realmente diferente

Los resultados de prueba ambiguos pueden significar que sus variaciones son demasiado parecidas. Las pruebas A / B pueden ayudarlo a ver si un pequeño cambio (como usar un botón rojo o verde) está afectando sus conversiones, pero a veces estos pequeños ajustes no tienen ningún efecto.

Tenga en cuenta que es posible que deba probar con algunas variaciones similares para ver qué causó el cambio.

En lugar de desanimarse, aproveche esta oportunidad para probar algo completamente diferente. Por ejemplo, cambie el diseño de la página, agregue una imagen diferente o elimine una, o rediseñe completamente su anuncio, activo o llamado a la acción.

Analizar diferentes segmentos de tráfico

Entonces, su prueba A / B regresó con resultados casi idénticos. ¿Significa esto que nada ha cambiado? Podría no. En lugar de mirar todos sus datos, intente segmentar su audiencia para ver si diferentes personas reaccionan de manera diferente.

Por ejemplo, puede comparar datos para:

  • clientes nuevos frente a clientes recurrentes
  • compradores versus clientes potenciales
  • páginas específicas visitadas
  • dispositivos utilizados
  • diferencias demográficas
  • ubicaciones o idiomas

En general, su prueba puede no ser concluyente. Sin embargo, es posible que ciertos segmentos de audiencia respondan mejor a determinados formatos, colores o frases.

Puede utilizar esta información para segmentar sus anuncios de forma más adecuada o para crear anuncios o contenido más personalizados.

Vaya más allá de sus métricas principales

Las conversiones sí importan, pero eso no es todo. Es posible que tenga datos ocultos en los resultados de sus pruebas fallidas.

Por ejemplo, puede encontrar que las conversiones fueron bajas, pero los usuarios hicieron clic para ver su blog o permanecieron en la página por más tiempo.

Seguro, quizás prefieras tener una venta. Sin embargo, si los visitantes están leyendo su blog, significa que se ha puesto en contacto con ellos de alguna manera. ¿Cómo puede utilizar esta información para mejorar el proceso de compra?

Suponga que ejecuta dos tipos de publicidad. Si una variación genera un gran tráfico y el 30 por ciento de los usuarios de esa variación se convierte, eso podría significar más ingresos. Obviamente un ganador, ¿verdad?

No necesariamente. Eche un vistazo al anuncio “perdedor” para ver si atrajo menos tráfico pero, por ejemplo, tuvo una tasa de conversión más alta. Si solo estaba observando el tráfico y los ingresos totales, es posible que no haya notado que el segundo anuncio tiene un mejor rendimiento estadístico, si no en números aproximados.

Ahora puede profundizar en sus datos para descubrir por qué causaron menos tráfico y usarlos para mejorar su próximo conjunto de anuncios.

Eliminar datos innecesarios

A veces, las pruebas son ambiguas no porque sus variaciones fueran terribles o sus pruebas fueran incorrectas, sino porque hay toneladas de datos innecesarios que distorsionan sus resultados. Deshacerse de los datos innecesarios puede ayudarlo a ver las tendencias con mayor claridad y analizarlas para encontrar tendencias clave.

A continuación, se muestran algunas formas de eliminar datos innecesarios para comprender mejor los resultados:

  • Deshazte del tráfico de bots.
  • Si tiene acceso a direcciones IP, elimínelas de la dirección IP corporativa.
  • Si es posible, elimine el tráfico de la competencia.

Además, asegúrese de que las herramientas de seguimiento, como los parámetros de URL, funcionen correctamente. No realizar un seguimiento adecuado de las pruebas puede falsificar los resultados. Luego, verifique que los formularios de registro, los enlaces y cualquier otra cosa que pueda afectar sus datos estén funcionando correctamente.

Busque prejuicios y deshágase de ellos

Los errores son factores externos que afectan los resultados de la prueba.

Por ejemplo, digamos que desea encuestar a su audiencia, pero el enlace solo funcionaba en una computadora de escritorio. En este caso, tendrá un sesgo de ejemplo, ya que solo responderán las personas con una computadora de escritorio. No se permiten usuarios móviles.

Los mismos errores sistemáticos pueden afectar las pruebas A / B. Si bien no puede deshacerse de ellos por completo, puede analizar sus datos para minimizar su impacto.

Empiece por buscar factores que puedan haber influido en su prueba. Por ejemplo:

  • ¿Hiciste una promoción?
  • ¿Ha sido una temporada tradicionalmente ocupada o lenta en su industria?
  • ¿Ha influido el estreno de la competición en tus pruebas?

Luego busque formas de separar los resultados de estas influencias. Si no puede averiguar qué salió mal, intente ejecutar la prueba nuevamente.

Vea también cómo fue su prueba. Por ejemplo, ¿eligió al azar quién vio qué versiones? ¿Se optimizó una versión para dispositivos móviles y la otra no? Si bien no puede resolver estos problemas con su conjunto de datos actual, puede mejorar su próxima prueba A / B.

Realice las pruebas A / B nuevamente

Las pruebas A / B no son una prueba única. El propósito de las pruebas A / B es mejorar continuamente el rendimiento, la publicidad o el contenido del sitio. La única forma de mejorar constantemente es mediante pruebas continuas.

Después de completar una prueba y decidir un ganador (¡o pensar que no había ningún ganador!), Es hora de volver a probar. Trate de evitar probar varios cambios a la vez (lo que se denomina prueba multivariante), ya que esto dificulta ver qué cambio influyó en los resultados.

En su lugar, realice los cambios de uno en uno. Por ejemplo, puede ejecutar una prueba A / B para encontrar el mejor título, otra para encontrar la mejor obra de arte y una tercera para encontrar la mejor oferta.

Pruebas A / B ambiguas y fallidas: preguntas frecuentes

Hemos cubierto qué hacer en caso de que los resultados de la prueba A / B se pierdan o sean ambiguos, pero es posible que aún tenga preguntas. Aquí encontrará respuestas a las preguntas más frecuentes sobre las pruebas A / B.

¿Qué son las pruebas A / B?

Las pruebas A / B muestran a diferentes usuarios diferentes versiones del mismo recurso en línea, como un anuncio, una publicación en las redes sociales, un banner de un sitio web, una imagen de héroe, una página de destino o un botón de llamada a la acción. El objetivo es comprender mejor qué versión aporta más conversiones, ROI, ventas u otras métricas importantes para su negocio.

¿Qué significa una prueba A / B ambigua?

Esto puede significar varias cosas. Esto podría significar, por ejemplo, que no tiene suficientes datos, que la prueba no duró lo suficiente, que sus variaciones fueron demasiado similares o que necesita mirar de cerca los datos.

¿Cuál es el propósito de la prueba A / B?

El propósito de la prueba A / B es averiguar qué versión de un anuncio, sitio web, contenido, página de destino u otro activo digital funciona mejor. Los especialistas en marketing digital utilizan las pruebas A / B para optimizar sus estrategias de marketing digital.

¿Son las pruebas A / B mejores que las pruebas multivariadas?

Uno no es mejor que el otro porque las pruebas A / B y las pruebas multivariadas tienen diferentes propósitos. Las pruebas A / B sirven para probar pequeños cambios, como el color de un botón o subtítulo de CTA. Mientras tanto, las pruebas multivariadas comparan muchas variables y brindan información sobre cómo los cambios interactúan entre sí.

Por ejemplo, puede usar pruebas multivariadas para ver si cambiar el diseño completo de su página de destino afecta las conversiones y qué cambios tienen el mayor impacto en la conversión.

¿Cuáles son las mejores herramientas de prueba A / B?

Existe una amplia gama de herramientas de prueba que se adaptan a sus necesidades y a la plataforma que está utilizando. Google ofrece una herramienta de prueba A / B gratuita llamada Google Optimize. Las herramientas A / B pagas incluyen Optimizely, VWO, Adobe Target y AB Tasty.

También puede realizar pruebas A / B utilizando complementos de WordPress, la plataforma de su sitio web o herramientas de marketing como HubSpot.

Conclusión: Aproveche al máximo las pruebas A / B perdidas o no concluyentes

Las pruebas A / B son fundamentales para el éxito de su estrategia de marketing online. Ya sea que su enfoque sea SEO, redes sociales, marketing de contenido o publicidad pagada, necesita pruebas A / B para comprender qué estrategias están funcionando.

Cada prueba A / B es valiosa: ya sea que su nueva cepa gane, pierda o no sea concluyente, cada resultado de la prueba tiene datos importantes. Los pasos anteriores lo ayudarán a comprender mejor los resultados de la prueba A / B para que pueda realizar cambios con confianza.

¿Ha utilizado pruebas A / B perdidas o no concluyentes antes? ¿Qué conocimientos obtuviste?

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