La guía definitiva de pruebas A / B de comercio electrónico: estrategia, tácticas, herramientas, ciencia de datos y estudios de casos

Todos en el espacio en línea han escuchado la frase "prueba dividida A / B". Pero muchos comerciantes y minoristas dudan cuando se trata de realizar sus propias pruebas.

No están seguros de cómo coordinar todas las diferentes partes del proceso de prueba dividida, desde la lluvia de ideas hasta la selección de software y el análisis de resultados.

Y aunque la prueba dividida A / B no es tan fácil como la mayoría de la gente piensa, no es nada difícil. Dedicar algo de tiempo a implementar procesos de prueba dividida A / B bien estructurados y probados será muy positivo para su tienda en línea.

En esta guía, se le dará una fórmula simple para realizar pruebas divididas. También aprenderá sobre errores comunes, verá algunos estudios de casos de la vida real y recibirá consejos prácticos y específicos sobre qué elementos en el sitio y fuera del sitio probar.

Qué encontrarás en este artículo:

¿Qué son las pruebas A / B?
Cómo hacer pruebas A / B: descripción general
1. Análisis
2. Recomendaciones
3. Prototipo y diseño
4. Código y prueba
5. Resultados
Cómo calcular el tamaño de la muestra de prueba dividida A / B
¿Qué elementos de la página del producto debería realizar una prueba dividida?
Los 11 errores principales que se deben evitar en las pruebas divididas A / B de comercio electrónico
Una revisión de las mejores herramientas de prueba dividida A / B para comercio electrónico
Ejemplos de casos prácticos de pruebas A / B de comercio electrónico
1. Budapester
2. Reservado
3. 4F
Conclusión

¡Empecemos!

¿Qué son las pruebas A / B?

Las pruebas A / B implican dirigir el tráfico a dos partes diferentes de contenido, como anuncios, correos electrónicos, páginas web, etc., para ver cuál funciona mejor. A menudo, la única diferencia entre los sujetos de prueba es un solo elemento, como un título, CTA (llamada a la acción), imagen, texto, etc. Alternativamente, las pruebas divididas pueden realizarse entre dos tipos de contenido completamente diferentes, como Facebook. anuncios, correos electrónicos de marketing o incluso embudos de ventas completos.

Entonces, ¿qué representan las variantes "A" y "B" en las pruebas A / B? Siempre que ejecute una prueba, necesitará un conjunto de resultados de "nivel del suelo" o de "control". Normalmente, "A" comprende sus resultados actuales o la primera iteración de su variante de prueba. "B" es la variación con la que compararás los resultados de "A".

Un ejemplo genérico de una prueba A / B. (Fuente)
Digamos, por ejemplo, que la página de un producto recibe varios cientos de visitantes al día. Decide ejecutar una prueba dividida en la que agrega una notificación sobre la entrega al día siguiente junto al botón "Agregar al carrito". Por lo tanto, al usar su software de prueba A / B, crea una página similar y divide el tráfico en partes iguales entre ambas páginas y mide los resultados. La página actual es el sujeto de prueba "A". La variante es el sujeto de prueba "B".

Alternativamente, puede estar preparándose para una campaña de correo electrónico promocional en la que dirige a sus suscriptores a una página de destino para participar en un sorteo gratuito. Ha creado dos páginas de destino, "A" y "B", pero desea ver cuál atrae a más participantes. Nuevamente, al utilizar su software de prueba dividida, dirige la mitad del tráfico de correo electrónico a la página "A" y la otra mitad a la página "B". Aunque todavía no tiene ningún resultado, "A" es la página de control y "B" es el retador.

La "prueba multivariante" funciona según el mismo principio, pero implica probar variantes que incluyen múltiples cambios. El objetivo es determinar qué combinación de variables funciona mejor. En una prueba de división A / B, por ejemplo, puede probar un botón de CTA verde con uno rojo. En una prueba multivariante, puede cambiar tanto el color como el texto de la llamada a la acción al mismo tiempo. En una prueba con dos cambios en la página, esto crearía cuatro variantes:

1. color uno y texto uno,
2. color uno y texto dos,
3. color dos y texto uno,
4. y colorea dos y texto dos.

El beneficio de las pruebas multivariadas es que elimina la necesidad de ejecutar muchas pruebas divididas una tras otra. La desventaja es que requiere mucho tráfico.

Cómo hacer pruebas A / B: descripción general

Veamos una fórmula básica para realizar pruebas divididas A / B. No se preocupe demasiado por el aspecto técnico de las pruebas A / B en esta etapa. Hay una variedad de herramientas disponibles para optimizar y automatizar todo, desde la creación de páginas hasta la interpretación de resultados, y describiremos las mejores aplicaciones y soluciones en un momento.

Las pruebas de división A / B generalmente se realizan en el sitio o fuera del sitio. Las pruebas en el sitio cubren cosas como páginas de productos, páginas de destino, formularios de pago, etc. Las pruebas en el sitio también se pueden realizar en las páginas de una aplicación, si, por ejemplo, tiene una aplicación móvil de compras o un programa de fidelización. Básicamente, las "pruebas en el sitio" son para cualquier página de su sitio que tenga un objetivo singular y una llamada a la acción principal correspondiente.

Las pruebas fuera del sitio son para variantes de anuncios (especialmente anuncios pagados), correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, notificaciones automáticas, etc.

Es fundamental ejecutar pruebas al mismo tiempo con la misma muestra de tráfico. El tráfico y el período de tiempo constituyen las dos variables más importantes que pueden sesgar los resultados. No hay absolutamente ningún beneficio, por ejemplo, al comparar los resultados de dos variantes si una se probó en Halloween y la otra en el Día de la Madre.

Utilice el siguiente proceso para estructurar sus propias pruebas A / B:

1. Análisis

En esta etapa, usted determina sus objetivos y prioriza qué elementos de la página desea dividir en la prueba.

Los objetivos se centrarán en impulsar sus métricas de conversión clave y las "conversiones" pueden ser clics, registros o ventas. Incluso puede optar por métricas de éxito "más amplias", como el compromiso o el alcance, especialmente al probar anuncios. En cualquier caso, necesita una métrica clara con la que medir el éxito o el fracaso relativo de las variantes.

Una vez que haya establecido los objetivos, puede investigar y priorizar qué pruebas ejecutar. Debe investigar las plantillas de página (páginas de productos, páginas de categorías, formularios de pago, etc.) que son más importantes para sus objetivos y luego determinar cuáles tienen el mayor potencial de mejora. Busque páginas con altas tasas de rebote, conversiones inusualmente bajas, baja participación, alta tasa de abandono, etc.

Una vez que haya identificado las páginas que son importantes y tienen potencial, debe clasificarlas de acuerdo con la facilidad con la que puede ejecutar las pruebas. Es mejor, especialmente cuando se implementa una nueva estrategia, ir por la fruta más barata y pasar a pruebas más complejas a medida que adquiere más datos. Esta metodología ofrecerá los mayores rendimientos en el menor período de tiempo.

El elemento de prueba elegido puede ser una llamada a la acción, un título en el texto del anuncio, una imagen en una página de destino, una línea de asunto en un correo electrónico o una publicación en las redes sociales que anuncie un descuento. Lo más importante que hay que recordar es que los sujetos de prueba normalmente deben constituir un elemento, y todo lo demás permanece igual. La excepción a esta regla es cuando está probando dos variaciones separadas, como páginas de destino o embudos de ventas que se componen de páginas y correos electrónicos únicos.

2. Recomendaciones

Una vez que haya identificado qué pruebas desea ejecutar, debe realizar una lluvia de ideas sobre variaciones y formular hipótesis.

Haga la pregunta: "¿Qué cambios pueden generar mejores resultados para las páginas y por qué?"

Una hipótesis es una evaluación de por qué una página o elemento no está funcionando tan bien como debería y cómo podría mejorarlo. Cuando ejecuta una prueba A / B, esencialmente está probando una hipótesis.

Puede concluir, por ejemplo, que las CTA de su página de producto actual no se destacan lo suficiente y que los visitantes tienen problemas para encontrarlas. La forma de resolver este problema sería utilizar un color más brillante para el botón de llamada a la acción.

La mejor manera de formular hipótesis es utilizar la siguiente plantilla simple: Si…, entonces…, porque….

Veamos un ejemplo:

Si se agrega información sobre existencias bajas a las páginas de productos junto a la llamada a la acción, entonces la tasa de adición al carrito (y, por lo tanto, la tasa de conversión) aumentará, porque los elementos de construcción de urgencia impulsan a los visitantes a tomar medidas.

3. Prototipo y diseño

Después de formular hipótesis, muchas personas se lanzan y comienzan a organizar la prueba. Pero es esencial realizar una lluvia de ideas y verificar adecuadamente las diferentes opciones de diseño, asegurando que todo el equipo esté a bordo y que se tengan en cuenta todas las ideas.

Debe comenzar creando esquemas de alambre sueltos de los cambios propuestos, haciendo una lluvia de ideas de tantas posibilidades como sea posible. Después de verificar los que parecen más prometedores, puede crear prototipos completos con fines de implementación.

4. Código y prueba

Comience calculando el tamaño de su muestra. Su "tamaño de muestra" es la cantidad de tráfico que necesita para decir de manera concluyente que las diferencias en los resultados no se deben al azar. Cubrimos este tema en profundidad en la siguiente sección. Si actualmente no está generando altos niveles de tráfico a una página específica, o si su sitio está en la etapa de desarrollo, siempre puede comprar tráfico. Existen muchos servicios para este propósito.

Luego, con el trabajo preliminar en su lugar, puede seleccionar las herramientas adecuadas y comenzar la prueba. Las diferentes herramientas satisfacen diferentes necesidades de prueba. Para elementos de página individuales, un simple editor web es todo lo que se necesita. Para pruebas divididas más complejas, como una comparación de diferentes embudos de ventas, es posible que se requieran herramientas sofisticadas. El software dedicado también está disponible para campañas publicitarias y marketing por correo electrónico.

Si tiene un equipo de desarrollo dedicado para implementar el código en el sitio, los diseños que creó en el paso anterior resultarán invaluables aquí.

5. Resultados

Una vez que la prueba ha seguido su curso, puede evaluar los resultados y formular nuevas pruebas divididas. La evaluación tiene dos propósitos: determinar un ganador y generar nuevas ideas para futuras pruebas. A veces, los resultados no serán concluyentes, lo que hará que revise o abandone sus hipótesis originales. En otros casos, los resultados serán tan significativos como para provocar pruebas similares en otras páginas relacionadas o probar variaciones aún más avanzadas de su cambio original.

La prueba dividida se realiza mejor como parte de una estrategia a más largo plazo. Debe intentar realizar muchos cambios pequeños durante muchas semanas y meses. Todos estos cambios se sumarán para mejorar drásticamente y de manera constante su tasa de conversión general.

Cómo calcular el tamaño de la muestra de prueba dividida A / B

Calcular el tamaño mínimo de la muestra es relativamente fácil una vez que comprende los conceptos subyacentes.

Aquí hay algunos términos que necesitará saber:

• Conversión de referencia : la tasa de conversión de su página actual.
• Efecto mínimo detectable: el efecto mínimo detectable es el cambio porcentual mínimo de la tasa de conversión de referencia que le entusiasma: puede ser 2%, 3%, 5% o 10%. En las pruebas A / B, rara vez debería estar por encima del 10%. Por supuesto, los aumentos más pequeños son más fáciles de lograr pero más difíciles de probar porque necesitará más usuarios. Por otro lado, los aumentos más grandes son más fáciles de probar con menos usuarios. Pero generalmente es difícil tener una idea de prueba que tenga un impacto tan profundo.
• Significación estadística: la importancia estadística es el grado en el que está "seguro" acerca de sus resultados. En un entorno de comercio electrónico, debe aspirar a una significación estadística del 80% al 95%.
• Nivel de significación: el nivel de significación es el inverso de la significación estadística. Un nivel de significancia del 5%, por ejemplo, significa que hay un 5% de probabilidad de que los resultados se deban a una probabilidad aleatoria. Un nivel de significancia del 5% al ​​20% es normal.
• Poder estadístico : a menudo dejados de lado por los probadores divididos A / B, el "poder estadístico" es el porcentaje que describe la probabilidad de que una prueba encuentre el efecto mínimo detectable, suponiendo que exista. Por ejemplo, supongamos que establece el efecto mínimo detectable en 5% y el poder estadístico en 80% y, al final de la prueba, su versión alternativa no gana. Tiene un 80% de certeza de que la versión perdedora no es mejor en un 5% o más.

Use esta calculadora de Evan Miller para calcular su muestra mínima y lea esta publicación sobre significancia estadística si desea obtener más información

¿Qué elementos de la página del producto debería realizar una prueba dividida?

Las páginas de productos se ajustan perfectamente a los criterios para seleccionar candidatos de prueba. Se encuentran entre las páginas más importantes y de mayor tráfico en un sitio de comercio electrónico. También son fáciles de dividir.

Estos son algunos de los elementos de la página del producto que pueden tener el mayor efecto en las conversiones:

• Título : el título es lo primero que ven los clientes cuando llegan a la página de un producto. Identifica el artículo y lo distingue de otros productos. Puede experimentar al incluir (o excluir) marcas, características clave y PVU, y probar diferentes versiones del nombre genérico del producto.
• Imágenes : las imágenes de productos pueden afectar significativamente las conversiones. En particular, la imagen del producto insignia, la que los clientes ven primero antes de desplazarse por las imágenes siguientes, tiene mucho peso. Ejecute diferentes variaciones de esta imagen para ver cuál encuentra más atractiva a los clientes.
• Descripción : las descripciones persuasivas obligan a los clientes a hacer clic en la CTA principal. Experimentar con descripciones agregando elementos persuasivos a su copia puede producir resultados interesantes. Considere la posibilidad de citar premios, menciones en los medios, patrocinios de celebridades, reseñas destacadas y más.
• Precio : prácticamente todos los visitantes de una página verán el precio. Se pueden probar numerosos cambios, incluido el color, el tamaño, la ubicación y cualquier información incluida inmediatamente al lado del precio, como el precio tachado original antes de los descuentos o una fecha límite para un precio promocional.
• Opciones de características : a menudo, los visitantes deberán seleccionar las características del artículo, como el color y el tamaño, antes de comprar. Si estas opciones no están claras o son difíciles de usar, puede crear mucha fricción para los compradores. Los niveles de existencias ambiguos también pueden generar incertidumbre.
• Información de entrega : el tiempo y el costo de envío es otro factor importante en el proceso de toma de decisiones. Puede eliminar la duda mostrando la información de entrega de la manera correcta e incluso aumentar la disposición a comprar mostrando de manera destacada la entrega gratuita, el mismo día o al día siguiente.
• CTA : este es uno importante. Tres características son las más importantes cuando se trata de CTA: forma, tamaño y color. Las llamadas a la acción deben destacarse de otros elementos de la página y ser fáciles de hacer clic, especialmente en dispositivos móviles.
• Calificación por estrellas : a los compradores en línea les encantan las reseñas. Considere probar variantes de una calificación de estrellas que se muestra debajo de su título y facilite a los clientes navegar por la sección de las páginas de productos dedicadas a las reseñas.
• Funciones de creación de urgencia: los elementos de creación de urgencia, como los temporizadores de cuenta regresiva, la entrega por tiempo limitado, los precios de descuento especiales, etc., pueden impulsar drásticamente las conversiones de una página. Obtenga más información sobre cómo generar urgencia en las páginas de productos.

Si desea ver algunos ejemplos de páginas de productos con el mejor rendimiento, junto con ideas sobre cómo impulsar las conversiones, consulte nuestra publicación sobre el tema.

Si está buscando otra inspiración de prueba, hemos escrito la lista de verificación de optimización de comercio electrónico más completa disponible en la web (o en cualquier lugar, para el caso). Descárgalo gratis ahora!

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Los 11 errores principales que se deben evitar en las pruebas divididas A / B de comercio electrónico "

Cuando no se hace correctamente, las pruebas divididas pueden ser una enorme pérdida de tiempo y dinero.

Evite cometer los siguientes errores:

1. Páginas de prueba dividida que no afectan las conversiones : no se utilizan en páginas de prueba dividida que no afectan las conversiones de manera significativa. Con tiempo y recursos limitados, es crucial investigar y priorizar a los mejores candidatos para las pruebas.
2. Prueba dividida de varios elementos en una sola prueba : si ejecuta pruebas con varios elementos, no tiene forma de saber qué variaciones son responsables de los resultados positivos. Esto afecta negativamente su capacidad para formular hipótesis en el futuro y también es probable que genere resultados menos que óptimos para las páginas en las que ejecutó las pruebas.
3. Usando un tamaño de muestra pequeño : si no se adhiere a una buena ciencia de datos, calculando un tamaño de muestra con una significancia estadística de entre el 80% y el 95%, sus resultados no serán concluyentes. A largo plazo, esto probablemente dará lugar a cambios insignificantes en sus objetivos.
4. “Tomar prestadas” todas sus ideas de prueba : la investigación de la competencia y el uso de estudios de casos para informar sus hipótesis es una buena práctica. Es un error cuando solo genera ideas de prueba a partir de ellos. Es probable que muchos de sus mejores resultados provengan de pruebas que sus competidores no hayan realizado.
5. Pruebas divididas esporádicas : como dice el viejo refrán: las pruebas divididas son de por vida, no solo para Navidad. Para obtener las mayores ganancias de conversión y para una estrategia que sea capaz de adaptarse a los cambios en el comportamiento del consumidor, las pruebas deben realizarse de manera sostenible a largo plazo.
6. Falta de separación entre los procesos de diseño y desarrollo : debe haber una distinción clara entre las tareas cuando se trata de generar ideas (diseño) e implementarlas (desarrollo y codificación). A menudo, los minoristas confunden estos roles, lo que resulta en una lluvia de ideas ineficaz o una implementación deficiente. Incluso si una persona es responsable de ambos trabajos, es esencial asegurarse de que tenga las habilidades adecuadas.
7. Basar hipótesis en corazonadas y suposiciones : cada equipo de pruebas divididas tendrá un conjunto de suposiciones sobre lo que constituye una "buena idea de prueba". Pero es importante tener la mente lo más abierta posible y crear hipótesis que puedan parecer contrarias a la intuición. Todo el propósito de la prueba dividida es identificar cambios originales positivos. Los procesos deben desafiar los supuestos subyacentes tanto como sea posible y alentar a los diseñadores a pensar fuera de la caja.
8. No formular hipótesis adecuadas : es importante conocer las razones detrás de los cambios positivos. Si genera ideas sin ninguna previsión, se está poniendo en desventaja. Comprender la base de los resultados exitosos le permite formular una comprensión más clara del comportamiento de su base de clientes a lo largo del tiempo y generar hipótesis sólidas en el futuro.
9. Análisis inadecuado de los resultados : el CTA "B" convierte al 10%, mientras que el CTA "A" solo convierte al 5%. Ese es el final de la historia, ¿verdad? ¡No! Los datos de prueba contienen información útil sobre los clientes, incluida información sobre los segmentos de alta conversión, los tiempos pico de conversión, los obstáculos en la página y más. Utilice una plataforma de análisis como Google Analytics para profundizar realmente en los resultados de las pruebas.
10. Pasar por alto las pequeñas ganancias : los minoristas a menudo esperan resultados masivos y, a menudo, descartan los cambios del 2% o 3% como insignificantes. En cierto modo, esto es comprensible. La preponderancia de estudios de casos de gran éxito en la web nos ha condicionado a intentar reflejar los mismos resultados. Pero esto es un error. Los pequeños aumentos, cuando tienen una significación estadística sólida, son tan válidos como los resultados más grandes. Las pruebas que tienen un alto poder estadístico pueden detectar un efecto pequeño y todas son igualmente válidas.
11. "Mirar" en los resultados : detener las pruebas divididas prematuramente (antes de haber alcanzado el número deseado de usuarios probados) es un gran no-no. A menudo, los evaluadores concluirán la eficacia de una variante sobre otra basándose en los resultados a mitad de la prueba. Cuando hace esto, ignora la variación que puede manifestarse en el transcurso de una prueba, y es común que las variaciones se superen arbitrariamente entre sí en ciertos momentos.
    

    Una revisión de las mejores herramientas de prueba dividida A / B para comercio electrónico

    Las pruebas divididas A / B deben abarcar la mayoría de los aspectos de sus actividades de marketing y ventas. No debería limitarse a su sitio. La mayoría de las aplicaciones dedicadas, como las de marketing por correo electrónico, publicidad en Facebook, redes sociales, etc., vendrán con sus propias herramientas de prueba dividida A / B.

Esta lista describe las mejores herramientas para ejecutar pruebas divididas en su sitio de comercio electrónico . Además, no existe una "mejor" herramienta total cuando se trata de pruebas divididas A / B. Se diseñan diferentes soluciones para diferentes tipos de tiendas en línea, y la mejor opción de software depende de una variedad de factores, incluido el tamaño, la industria, los métodos de marketing preferidos y más.

Aquí está nuestro resumen de las cinco principales herramientas de prueba dividida A / B de comercio electrónico:

1. VWO: VWO es una de las herramientas de comercio electrónico más populares en la web para realizar análisis, desarrollar nuevas ideas y ejecutar pruebas. Como plataforma, tiene todas las funciones necesarias para ejecutar campañas de optimización y es muy versátil, con una gama de opciones para empresas empresariales y pequeñas empresas (y todo lo demás). VWO incluye eBay en su lista de clientes.
2. Optimizely : otro gran nombre en el espacio de comercio electrónico internacional, Optimizely es uno de los favoritos entre los minoristas en línea de "grandes nombres" . El software incluye un potente paquete de funciones para realizar pruebas A / B, lo que permite la segmentación de muestras, la previsión, la focalización y el análisis. Es perfecto para usar tanto en dispositivos móviles como en computadoras de escritorio.
3. Google Optimize : uno de los grandes puntos de venta de Google Optimize es su perfecta integración con Google Analytics, aunque "punto de venta" es quizás la palabra incorrecta, ya que es gratis. Optimize es una plataforma de pruebas A / B completa y tiene su propio editor visual. Tiene un gran número de seguidores principalmente entre las empresas más pequeñas, lo cual es comprensible dado que carece de muchas de las características de nivel empresarial de los competidores. Existe una versión de pago, Optimize 360, a la que los usuarios pueden actualizar en una fecha posterior.
4. AB Tasty : AB Tasty ha sido diseñado para empresas más grandes y viene con un conjunto completo de herramientas de prueba, que incluyen una plataforma de análisis rica en funciones, un editor visual y una funcionalidad de implementación automatizada para ejecutar pruebas.
5. Swiftswap : no pudimos compilar una lista de las mejores herramientas de prueba sin incluir el software de Growcode, Swiftswap. Lo que hace que Swiftswap sea único es el uso de IA para informar y agilizar el proceso de prueba. Se integra con todas las plataformas de comercio electrónico. También está diseñado para ofrecer cambios de optimización rápidos y consistentes a las tiendas de comercio electrónico y está disponible como parte del paquete de optimización subcontratado de Growcode.

Ejemplos de casos prácticos de pruebas A / B de comercio electrónico

Entonces, ¿cómo se ve una prueba dividida A / B en la práctica?

Aquí hay tres ejemplos de los propios archivos de casos de Growcode:

1. Budapester

Budapester es un gran minorista en línea que vende bolsos, zapatos y accesorios de diseñador. La empresa quería implementar un plan de pruebas a largo plazo que fuera rentable. El análisis mostró que las páginas de productos y el carrito de compras tenían el mayor potencial de mejora.

Lea el estudio de caso completo aquí.

Resultado: la tasa de conversión aumentó en un 12,5%.

Se formularon y probaron las siguientes hipótesis:

Hipótesis uno: una comunicación más clara del PVU en todas las páginas impulsaría las conversiones.

Antes: El PVU, que incluye envío gratuito y disponibilidad inmediata del producto, no se mostraba en las páginas del producto.

Después: la USP se incluyó debajo de la descripción del producto y en el encabezado.

Segunda hipótesis: la cabecera ocupaba demasiado espacio y distraía a los visitantes con enlaces e información innecesarios.
Antes: el encabezado no estaba claro, con muchos botones pequeños, texto difícil de leer y enlaces innecesarios.

Después: el encabezado se simplificó y los botones principales se aclararon.

Hipótesis tres: un carrito de compras simplificado reduciría el abandono del carrito.
Antes: en la página de confirmación de compra, no se mostraba información sobre la entrega gratuita y los precios con descuento no estaban resaltados.

Después: la entrega gratuita, la disponibilidad y los descuentos se incluyeron en colores brillantes para que se notaran.

2. Reservado

Reserved es el minorista de moda más grande de la región de Europa central y oriental. La tienda en línea se lanzó en 2013.

Resultado: aumento del 4,6% en la tasa de conversión.

Lea el estudio de caso completo aquí.

Se formularon y probaron las siguientes hipótesis:

Hipótesis uno: Agregar el PVU a las páginas principales (página de inicio, páginas de productos y páginas de categorías) ayudaría a persuadir a los visitantes de los beneficios únicos de comprar con Reserved.

Antes: no se mostraban USP claras en la página de inicio.

Después: los PSU se mostraban en la página de inicio justo debajo del encabezado.

Hipótesis dos: incluir el PVU en las páginas del carrito de compras reduciría el abandono del carrito.
Antes: se mostraban algunos PSU, pero no se explicaban claramente. No se mostró información sobre la entrega gratuita y la entrega por mensajería gratuita en compras superiores a $ 50.

Después: se incluyó una sección que muestra información sobre las PVU a la derecha de la página.

3. 4F

4F vende ropa y accesorios deportivos. La empresa se ha ganado una reputación de calidad, mezclando procesos de fabricación tradicionales con diseños modernos.

Resultado: aumento del 8% en la tasa de conversión global.

Lea el estudio de caso completo aquí.

Se formularon y probaron las siguientes hipótesis:

Hipótesis uno: incluir descripciones detalladas en las páginas de los productos aliviará las dudas y hará que más visitantes agreguen productos al carrito.

Antes: la información del producto estaba dispersa, era difícil de escanear y estaba lejos de la llamada a la acción.

Después: los detalles del producto, incluida la información de entrega, se escribieron para que se pudieran escanear y se colocaron junto a la llamada a la acción.

Hipótesis dos: mostrar los descuentos como un porcentaje hará que más clientes agreguen productos al carrito.
Antes: el precio con descuento estaba tachado y se mostraba junto al precio actual, sin más información.

Después: se incluyó una figura que muestra el precio con descuento como porcentaje junto al precio actual.

Hipótesis tres: mostrar información sobre la entrega en la tienda impulsaría las conversiones porque es muy relevante para los clientes y 4F tiene una conocida cadena de tiendas locales.
Antes: la información sobre la entrega en tienda estaba bastante abajo en la página.

Después: los detalles del envío directo y la entrega en la tienda se mostraban uno al lado del otro encima de la CTA.

Como puede ver, la mayoría de los elementos de la página que se probaron son ejemplos de pruebas A / B bastante genéricos. A pesar de que pueden parecer "seguros", aún pueden generar aumentos significativos en las tasas de conversión.

Conclusión

Con la información que se describe en esta publicación, puede comenzar a realizar pruebas que generen resultados reales y lo acerquen más a sus objetivos de conversión e ingresos.

Pero hay un punto importante a tener en cuenta.

No olvide la importancia de realizar pruebas de división continuas y consistentes.

Implementar una campaña de optimización que implique realizar muchos cambios pequeños a lo largo del tiempo lo colocará muy por encima de su competencia. Es la estrategia que usan los grandes jugadores como Amazon para lograr tasas de conversión muy por encima del promedio de la industria.

Por cierto, si está buscando inspiración para las pruebas, hemos escrito la lista de verificación de optimización de comercio electrónico más completa disponible en la web (o en cualquier lugar, para el caso). Descárgalo gratis ahora!

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