Tests A/B: la forma sistemática de mejorar los ingresos de tu ecommerce

La importancia de experimentar en lugar de suponer

“Sin datos, solo eres otra persona con una opinión.” – W. Edwards Deming

Es fácil caer en la trampa de pensar que sabes lo que es mejor para tu ecommerce. “Voy a cambiar este botón porque me parece que se verá mejor”, piensas, o mi competidor está haciendo esto otro, será por algo, “vamos a cambiarlo!”…

 Sin embargo, la realidad es más dura: el 70% de los cambios que creemos que mejorarán nuestra tienda en realidad no lo hacen. Sí, lo leíste bien. Casi tres de cada cuatro veces, las suposiciones nos llevan a un callejón sin salida o incluso a perder ventas.

Peor aún, muchas veces las decisiones sobre que cambios hacer no los toman personas con experiencia de marqueting, sinó un hippo (Highest Paid Person’s Opinion), es decir, el que más manda,

Entonces, ¿por qué seguimos actuando según nuestra intuición en lugar de basarnos en datos? La intuición es genial para muchas cosas en la vida (como elegir la próxima peli en netflix), pero cuando se trata de negocios, lo que necesitas es información. Aquí es donde entra en juego el A/B Testing.

La diferencia entre actuar por intuición y por datos

Imagínate que tienes dos caminos. El primero es un atajo por el que ya has pasado antes, pero que siempre te lleva a atascos. El otro es una nueva ruta que te han dicho que podría ser mejor, pero no tienes ni idea de cómo será. En lugar de jugártela, decides probar cada día, durante varios días,  ambos caminos para ver cuál es realmente más rápido. Eso es básicamente lo que hacemos con el A/B Testing, pero en lugar de tráfico, lo aplicamos a botones, colores y diseños de tu ecommerce.

La idea principal es que cualquier cambio en nuestra tienda que afecte a la experiencia de compra, debe validarse con datos si mejora o no los ingresos, y eso sólo lo sabremos si se lo “preguntamos” a los clientes con un método que nos permita comparar de forma rigurosa que impacto tiene ese cambio respecto como era la experiencia hasta ahora.

¿Qué es un A/B Test y por qué debería importarte?

Un A/B Test es una forma muy simple de decir: “Voy a probar dos versiones diferentes de algo para ver cuál funciona mejor”. 

Por ejemplo, tu tienda online tiene un botón rojo para añadir al carrito, porque es tu color corporativo, pero alguién de tu equipo ha leído que un botón verde puede mejorar la conversión. Ok, no lo vamos a cambiar y ya está, vamos a ver que “dicen” los clientes.  

Montas un experimento y ahora tienes dos versiones de tu página de producto, una con un botón de añadir al carrito verde y otra con un botón rojo. A la mitad de tus clientes les muestras la versión A (botón rojo) y a la otra mitad la versión B (botón verde). Después de un tiempo y con cierto riego estadístico, ves cuál versión consigue más conversiones y, voilà, ahí tienes tu ganador.

Implementas el nuevo botón si ha ganado (mejoras) o dejas el botón de siempre si no es así (aprendes).

Beneficios clave del A/B Testing:

• Mejorar la tasa de conversión: Esto significa más ventas sin gastar más en publicidad.
• Aumentar el ticket promedio: Puedes probar, por ejemplo, si ofrecer un descuento por compras mayores a cierto monto hace que tus clientes agreguen más productos al carrito.

Básicamente, A/B Testing te permite tomar decisiones basadas en datos reales y no en suposiciones. ¡Pura ciencia aplicada a vender más!

Si lo haces de forma continua, van a pasar como mínimo 1 de 2 cosas, estarás mejorando y aprendiendo.

Pasos para implementar un A/B Test exitoso

Paso 1: Define tu objetivo

Lo primero es tener claro qué quieres lograr. ¿Aumentar conversiones? ¿Mejorar el tiempo de permanencia en la página? ¿Reducir carritos abandonados? Definir un objetivo claro te ayudará a no perder el foco.

En una tienda online lo ideal es centrarse en aumentar el ratio de conversión, vigilando de no estropear el tíquet medio.

Paso 2: Elige las variables correctas

Ahora que tienes un objetivo, ¿qué es lo que vas a cambiar para conseguirlo? Algunas ideas:

• Call to Action: ¿El botón dice “Comprar ahora” o “Añadir al carrito”?
• Diseño de la página: ¿Debería el formulario de registro estar al principio o al final?
• Precios o promociones: ¿Funciona mejor un descuento del 10% o envío gratis?

Paso 3: Utiliza herramientas de A/B Testing

No tienes que reinventar la rueda, hay un montón de herramientas que te facilitan la vida. Aquí algunas populares:

• VWO (Visual Website Optimizer): Ideal para quienes buscan más funcionalidades y están dispuestos a pagar un poco más. Tiene un plan gratuito hasta 50.000 visitas mensuales, lo que no es poco.
• Optimizely: Potente, pero puede ser un poco caro para negocios más pequeños.

Errores comunes al hacer A/B Tests (y cómo evitarlos)

Error 1: Cambiar demasiadas variables a la vez

Si cambias el color del botón, el texto del call to action y el diseño de la página todo a la vez, nunca sabrás qué cambio fue el que realmente hizo la diferencia. Mantén las cosas simples: una variable a la vez.

En realidad para probar varios cambios a la vez hay otro tipo de tests, que se llaman multivariable, que basicamente prueban toda la combinatoria de cambios. Por ejemplo si quieres probar 2 colores de botón diferentes y 2 call to action diferentes, eso genera 2×2=4 cambios posibles, por lo que no és un test A/B, sinó A/B/C/D. El problema de estos tests multivariantes es que requieren muchas más visitas para que sean válidos estadísticamente, lo que requiere que tengas mucho tráfico o alargar mucho el experimento. 

Error 2: No esperar suficiente tiempo

El tiempo va a depender del volumen de tráfico que tengas y del nivel de certeza con el que quieras tomar la decisión.

A veces estamos tan desesperados por ver resultados que cerramos el test demasiado pronto. Un A/B test necesita tiempo para acumular suficientes datos. Paciencia, mi joven padawan.

Error 3: No tener un grupo de control claro

El grupo de control es crucial para saber si tus cambios realmente están teniendo un impacto. Si no tienes una base sólida de comparación, todo el test será una pérdida de tiempo.

Es decir, tu versión A debe ser la tienda tal como estaba antes del experimento, sin ningún cambio, y es clave que las 2 versiones A y B corran en simultaneo, para evitar que cualquier tema estacional o promoción afecte más a una versión que otra. 

Finalmente lo ideal es que cada versión reciba un 50% del tráfico, aunque si el test es muy arriesgado siempre puedes repartir el tráfico de forma más conservadora, por ejmplo A(75%), B(25%).

Ejemplos prácticos de A/B Tests para un ecommerce

Caso real 1: Cambiar el color del botón “Comprar”

Un ecommerce cambió el color del botón de compra de gris a verde y vio un aumento del 15% en conversiones. Simple, pero efectivo.

Caso real 2: Testear como mostrar los descuentos

Una tienda online probó ofrecer un paquete de productos a un precio ligeramente más alto pero con un “descuento visible” y, sorpresa, las ventas del paquete aumentaron en un 20%.

Caso real 3: Optimización del checkout para reducir carritos abandonados

Reducir la cantidad de pasos en el checkout (pasar de cinco a tres) mejoró la tasa de conversión en un 25%. A veces, menos es más.

Recuerda que lo que funcionó en una tienda, puede no funcionar en otra, por eso queremos usar siempre la experimentación.

Cómo interpretar los resultados y tomar decisiones informadas

Aquí es donde la mayoría de la gente se pierde: ¿cómo sabes si tus resultados realmente importan? No puedes simplemente mirar el ratio de conversión o los ingresos y decir “¡gané!”. Tienes que asegurarte de que las diferencias entre las versiones son estadísticamente significativas y ganas en todos los frentes.

Métricas clave a observar:

• Tasa de conversión: ¿Cuántas personas completaron el objetivo (comprar, registrarse, etc.) en comparación con el total que visitó la página?
• Ticket promedio: ¿Gastaron más o menos dinero por transacción en la versión A o la B?
• Ingresos totales, Al final que versión generó más ingresos.
• Tasa de rebote: ¿Las personas están abandonando la página más rápido en una de las versiones?

En algunos casos los datos del experimento pueden no ser claros o ser contradictorios. Por ejemplo, si la versión B mejora muy poco los resultados de la versión A, seguramente es mejor no hacer ningún cambio. La versión A lleva tiempo funcionado y su rendimiento es más fiable que los resultados del experimento de la versión B.

Otro ejemplo es cuando mejoras el ratio de conversión pero empeoras el tíquet medio o viceversa. Antes de dar como ganador un experimento asegurate que mejora de forma clara los Ingresos totales.

Recuerda, no se trata solo de cambiar algo porque “parece” mejor. Los datos son los que mandan aquí.

Conclusión: El poder de los datos para desbloquear el crecimiento

El A/B testing no es algo que haces una vez y te olvidas. Es una estrategia continua que te permitirá optimizar constantemente tu ecommerce, obtener mejores resultados y maximizar el retorno de cada clic que recibes.

Así que, la próxima vez que quieras cambiar algo en tu tienda online, no te fíes de tus corazonadas. Haz un A/B Test, analiza los datos y toma decisiones informadas. Recuerda, la magia está en los números.

Te aseguro que si haces esto de forma metódica y continua, tus efectividad e ingresos no pararan de aumentar.

Ideas clave

1. Experimentar siempre es mejor que suponer: Las decisiones basadas en datos siempre superarán a las decisiones basadas en intuición.
2. Define objetivos claros: No pruebes cosas al azar, enfócate en mejorar algo concreto, como la tasa de conversión o el ticket promedio.
3. Mantén el test simple: Cambia una variable a la vez para saber exactamente qué está funcionando y qué no.
4. Ten paciencia: No te apresures a sacar conclusiones antes de tener suficientes datos.
5. Analiza los resultados con cabeza: Asegúrate de que los cambios sean significativos y no simplemente “golpes de suerte”.