7 pasos para formular una hipótesis de prueba A/B sólida

Hipótesis se define como "Una suposición tentativa hecha con el fin de extraer y probar sus consecuencias lógicas o empíricas". Cuando se trata de la optimización de páginas de aterrizaje, la hipótesis de prueba es la suposición que desea probar contra lo que ya tiene. Para aumentar la probabilidad de éxito de sus pruebas A/B, necesita formar una hipótesis sólida a través de la investigación y la observación.

Los expertos en marketing no van probando ideas al azar con la esperanza de tropezar con una solución que funcione. En su lugar, utilizan hipótesis de prueba sólidas.

Una hipótesis proporciona una Pruebas A/B hoja de ruta que generará ascensores y proporcionará lecciones vitales. Así pues, toda prueba debe comenzar con una hipótesis que se intenta demostrar o refutar. Formular una hipótesis es la forma más rápida, precisa y económica de resolver un problema.

He aquí 7 pasos para formular una hipótesis sólida de pruebas A/B

1. Defina su problema

 Lo primero que hay que hacer es definir el problema. ¿Qué quiere probar o resolver? ¿Duplicar las ventas o aumentar el número de suscripciones? Sean cuales sean sus objetivos, deben estar claramente definidos y ser cuantificables y mensurables. Esto debería darle una idea clara de lo que su nuevo diseño debe resolver, incluido el proceso que se seguirá para lograr los resultados.

2. Averiguar las razones de las cifras

Ahora que ha definido su problema y tiene una idea clara de lo que quiere conseguir, lo siguiente es un análisis estadístico en profundidad del problema actual. Esto puede equipararse a afilar el hacha. Básicamente, se trata de dedicar todo el tiempo posible a conocer las razones de las cifras.

No podrá formarse una hipótesis precisa sin estudiar lo que ocurre en el sitio web en el que desea probar su test A/B. Ahora que ya estás buscando mejores variables para mejorar tus tasas de conversión, es lógico que encuentres las razones que te han llevado a esta situación actual. ¿Por qué estás experimentando una alta tasa de rebote? ¿Por qué no estás viendo más conversiones? ¿Por qué la mayoría de sus clientes no completan el proceso de pago? Obviamente, estas son algunas de las razones que pueden empujarle a mejorar su sitio web.

La única forma de descubrir áreas de mejora en su sitio web es estudiar su mercado objetivo. También debe obtener la opinión de los clientes a través de comentarios, redes sociales, encuestas y correo electrónico.

3. Hable con sus visitantes

Es importante obtener información real de sus visitantes. Una forma es utilizar encuestas, tanto de entrada como de salida, para conocer los objetivos de los visitantes y determinar si se han cumplido, respectivamente, para saber qué quieren o cuáles son sus deseos.

Conocer las razones de sus decisiones y acciones es la parte más importante de la encuesta. Por lo tanto, no dude en pedirles que expliquen los motivos de sus acciones en la encuesta. Por ejemplo, puede colocar una encuesta de salida al final de un proceso de compra para preguntarles por qué compraron su producto. También puede realizar una encuesta de salida inmediatamente después de que abandonen un proceso de compra para saber por qué lo han hecho.

También puede utilizar herramientas de análisis para recopilar datos cuantitativos como la ubicación, los dispositivos utilizados, los porcentajes de rebote y el número de visitantes, entre otros. En otras palabras, tanto las encuestas como las herramientas de análisis pueden complementarse a la hora de recopilar información sobre el cliente.

4. Utilice la segmentación para obtener datos procesables

En estadística, los promedios no cuentan toda la historia. Los segmentos sí, y por eso la segmentación es un paso importante en la formulación de hipótesis. Por ejemplo, un experimento puede mostrar que un determinado producto no está funcionando bien, pero tras un análisis más detallado, se puede descubrir que la mayoría de las personas que compran el producto son mujeres de entre 18 y 29 años. Si se investiga más a fondo, puede resultar que los anuncios del producto se dirigían a la población general. Por tanto, al segmentar, puede que al final se le ocurra que debería concentrar sus esfuerzos de marketing en las mujeres de entre 18 y 29 años. En otras palabras, la segmentación le proporciona datos procesables, que de otro modo serían inútiles sin ella. Existen muchos enfoques de la segmentación. Algunos ejemplos son:

Segmentación por fuentes: consiste en separar a los visitantes que llegan a su sitio en función de sus fuentes, por ejemplo, escritorio o móvil, android o iOS, correo electrónico o redes sociales. Encuentra todas las métricas asociadas a estos segmentos, como las tasas de rebote, el número de visitantes, las tasas de conversión y las regiones.

Segmentación por comportamiento : Vea en qué elementos se fijan más sus clientes en su sitio web. Hoy en día existen tecnologías de seguimiento ocular que permiten estudiar los elementos que atraen más la atención. Averigüe quiénes son los 20% de su segmento que aportan los 80% de ingresos (consulte Principio de Pareto). Otra forma de recopilar datos es mediante las pruebas de usabilidad, en las que se observa el comportamiento del cliente y se registran las observaciones.

Segmentación de resultados: aquí se centra en los diferentes tipos de productos que se han comprado, el número de personas que no han completado la compra, de dónde proceden la mayoría de sus pedidos, etc.

En resumen, el objetivo de la segmentación es averiguar de dónde procede su segmento más rentable y centrar sus esfuerzos en ese segmento.

5. Articule una hipótesis para su prueba

Ahora que has reunido suficientes pruebas para demostrar cuál o dónde está el problema, es el momento de exponer por qué crees que se produce.

Su hipótesis debe tener las siguientes características:

• Está orientada a los objetivos: establece claramente lo que hay que lograr.
• Puede probarse y aplicarse fácilmente.
• Es perspicaz: mirando la hipótesis, uno debería aprender algo sobre el problema.

Un ejemplo de hipótesis

Problema: menos del 5% de los visitantes compran la aplicación móvil

Hipótesis: El texto del botón CTA no proporciona un mensaje claro al cliente. Hay que cambiar el texto de "Consíguelo" a "Descárgate la aplicación ahora".

6. Pruebe variaciones sustanciales basadas en su hipótesis

Podemos llamar a esto la fase de lluvia de ideas. Tras determinar el problema y articular una hipótesis. Lo siguiente es idear variaciones sustanciales basadas en la hipótesis. Tomando el ejemplo anterior, la hipótesis dice que "El texto del botón CTA no proporciona un mensaje claro al cliente". Las variaciones sustanciales podrían incluir cosas como cambiar el color del botón, cambiar la posición de la CTA en la página de destino, cambiar las palabras, crear un icono diferente, etc. Las variaciones sustanciales de su hipótesis tienen por objeto acercarle a la solución lo antes posible y proporcionarle información.

7. Analizar los resultados para validar su hipótesis y Repetir

Una vez que haya conseguido articular sus hipótesis y probar variaciones sustanciales, es hora de analizar los resultados para validar sus hipótesis. Necesita disponer de suficientes resultados de las pruebas para poder analizarlos y compararlos. Cuando analice sus pruebas con el objetivo de implantar soluciones, debe tener en cuenta que los ingresos son la medida definitiva de la mejora. Los comentarios de los clientes y los análisis son herramientas que puede utilizar. Debe fijarse en los datos que han dejado sus clientes para ayudarle a elegir los elementos que deben analizarse. Entre los distintos elementos que podría analizar se incluyen:

• CTA: colores, textos, tamaño
• Tamaño de las imágenes
• Titulares: tamaño, longitud, estilo y color del texto.
• Testimonios: ubicación, número, duración
• Vídeos-número, con o sin vídeos
• Formularios: tipo, color, número de campos
• Shopping cart-icon, text, number of steps
• Redacción publicitaria -texto largo o corto-, estilo, tono

Después de aprender de los resultados, hay que volver a empezar el proceso, porque siempre se puede mejorar. En marketing, nunca se da con la solución perfecta e incluso no hay forma de saber que se ha alcanzado la perfección. La mejora constante es el nombre del juego en este campo. Se trata, pues, de un proceso continuo.

Sobre el autor:

Steven Sanchez ha participado activamente en SEO y marketing en Internet desde 1999. Los conocimientos y la experiencia de Steven le han convertido en uno de los SEO más respetados y referenciados del sector, y su pasión por la innovación y el crecimiento han llevado a su empresa, Internet Marketing Invesp, a convertirse en una de las principales firmas de marketing online del mundo.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuál es un ejemplo de hipótesis para la prueba AB?

En el contexto de las pruebas A/B, una hipótesis es una conjetura sobre qué cambios mejorarán una métrica concreta en su sitio web. Por ejemplo, usted podría plantear la hipótesis de que "Cambiar el botón de llamada a la acción de verde a rojo en nuestra página de producto aumentará la tasa de clics en 15%". Esta hipótesis se basa en su conocimiento del comportamiento de los visitantes, la ciencia de datos y el rendimiento de su sitio web actual. A continuación, se comprueba la eficacia de la hipótesis mediante pruebas A/B o divididas.

¿Qué son las hipótesis nula y alternativa en las pruebas AB?

En las pruebas A/B, la hipótesis nula establece que no hay diferencias significativas entre el rendimiento de la versión A (el control) y la versión B (la variante). Por ejemplo: "Cambiar el color del botón de llamada a la acción no influirá en el porcentaje de clics". La hipótesis alternativa, en cambio, postula que existe una diferencia significativa. A continuación, se realiza un análisis estadístico, utilizando una herramienta de pruebas y aprendizaje automático si está disponible, para determinar si se puede rechazar la hipótesis nula basándose en el comportamiento del usuario y en los resultados de las pruebas multivariantes.

¿Cómo se valida una prueba AB?

Para validar una prueba A/B, tiene que recopilar y analizar datos para ver si los cambios realizados en la variante (B) han supuesto una mejora significativa con respecto al control (A). Esto implica determinar el tamaño de la muestra, ejecutar la prueba hasta que tenga datos suficientes y, a continuación, utilizar el análisis estadístico para determinar si existe una diferencia significativa. Este proceso forma parte de su programa de optimización de la tasa de conversión, y un resultado estadísticamente significativo proporciona un excelente punto de partida para validar la solución propuesta.

¿Cómo se escribe una prueba de hipótesis?

Una hipótesis para una prueba se escribe como una declaración que predice un resultado potencial. El enunciado debe especificar el cambio que se está probando, la métrica que se espera que afecte y el resultado previsto. Por ejemplo, "Aumentar el tamaño de letra de los precios de los productos en nuestro sitio web aumentará la participación de los usuarios en 10%". A continuación, esta hipótesis se valida mediante pruebas A/B. También es útil complementar las pruebas A/B con otras formas de recopilación de datos, como pruebas de usuarios o encuestas a clientes, para entender por qué determinados cambios pueden ser eficaces o no.