eCommerce

Tener muy pocos datos, no contar con contenido real, no conocer a los clientes o no estar seguros de lo que se quiere probar… Todos ellos son factores y situaciones a resolver antes de comenzar a optimizar una web mediante pruebas A/B para hacerla más fácil de utilizar y más efectiva. Estas son algunas de las pistas que los analistas de Kissmetricss dieron a conocer en su web sobre su experiencia con tiendas eCommerce reales.

La teoría enseña a cualquiera que se enfrente al reto de construir un sitio web que el análisis de las métricas es fundamental y que las pruebas A/B permiten evolucionar el sitio de forma efectiva. Pero el problema es que la fase de arranque suele escasear la «materia prima» con que hacer ese análisis: las visitas se cuentan por decenas o cientos, no miles o millones. Y con esos datos es difícil lidiar. Una regla de oro es calcular cuánto supone una única visita en porcentaje respecto a lo que está sucediendo en una web cada día, cada semana o al mes.

A/B ToolsUna web a la que empiecen a llegar 20 o 30 visitas (a grandes rasgos «personas diarias») que vean 80 o 100 páginas supone que cada visita es un 3 por ciento del total. Cualquier cambio por pequeño que sea y en el sentido que sea afectará sobremanera a los datos de los análisis. Sería mucho más conveniente que la diferencia por persona supusiera tan solo un 0,3% o un 0,1% del «tráfico» diario, lo cual pasaría a requerir unas 2.000 o 3.000 visitas diarias que hicieran 8.000 o 10.000 páginas vistas (unas 250.000 o 300.000 vistas mensuales). Suele decirse que a muchos efectos prácticos los sitios que sirven menos de un millón de páginas web al mes siempre arrojarán siempre datos demasiado «inestables», pero siendo un poco flexibles y mientras se vigilen otros factores (como las conversiones de visitas en registros o ventas) sería aceptable usar algo menos.

A este respecto publicamos hace unas semanas «¿Cuántas visitas hacen falta para realizar una buena prueba A/B en eCommerce?» sobre cómo con la calculadora de Evan Miller se podían obtener datos muy precisos sobre la realización de una prueba concreta. Allí por ejemplo se explica que en una tienda donde el porcentaje de conversión normal sea del 5% se puede obtener un buen dato (90% de confianza) sobre un cambio de diseño/interfaz que «mejore» un 1% la conversión con unas 10.300 visitas (lo cual puede requerir uno o varios días, según el tráfico existente).

Otro factor a resolver antes de empezar con las A/B es no tener nada que probar, tanto a nivel de interfaz como de contenidos: empezar a hacer pruebas con plantillas prediseñadas, contenidos «de relleno» o incluso copiados de otros sitios. Las pruebas A/B muestran toda su potencia cuando se utilizan con datos reales, gente real, en situaciones reales. Hacerlo con prototipos o versiones bocetadas no suele dar buen resultado – aparte de que tampoco suele compensar: es demasiado caro hacer muchas pruebas y diseños previos en vez de irlos retocando según dicten las pruebas sobre la versión «real». Usar el sentido común debería ser suficiente para poder lanzar una primera versión sobre la que trabajar. Al fin y al cabo, todos hemos usado una tienda de eCommerce alguna vez.

Del mismo modo hay que tener claro qué es lo que se quiere probar y a qué clientes potenciales nos estamos dirigiendo. Un error típico es no filtrar el tráfico que va a realizar la prueba A/B, por ejemplo realizando la prueba con todos los visitantes en vez de con los del país objetivo que es el mercado natural de la tienda (ej. España en vez de todo Latinoamérica). El tráfico internacional puede ser un porcentaje significativo y si no se elimina enturbiará los datos con «gente que parece llegar, mirar y simplemente irse» (quizá porque no les interesan las compras internacionales, el cambio o los gastos de envío). Lo mismo puede suceder con idiomas o el tipo de ordenador o dispositivo que usan los visitantes. Todo esto debe preverse de antemano.

Los problemas de usabilidad no siempre se resuelven con una prueba A/B. Por aquí ya explicamos «qué hacer y qué no hacer para mejorar una tienda online» pero las comprobaciones básicas sobre otros aspectos hay que realizarlas siempre y de forma periódica: que la velocidad de las páginas sea la máxima posible (evitar páginas demasiado grandes), que funcionen correctamente en todos los dispositivos (diseño responsive), que se vean bien en todos los navegadores, que no interfieran con los bloqueadores de pop-ups, etcétera. Del mismo modo que se chequea de forma habitual la «posición en Google» hay que asegurarse que nada de esto falla.

El resumen de todo esto es que aunque una prueba A/B sea una herramienta muy poderosa a la hora de mejorar una web hay un montón de consideraciones previas: que toda la «maquinaria» funcione correctamente (velocidad, diseño responsive, etc.) que haya cierto tráfico para que los datos sean significativos y que contemos con un mínimo de contenido y usuarios reales con los que hacer las pruebas, teniendo claro qué se espera y con quién se quiere probar. Una vez previsto todo esto las pruebas irán rodadas y las mejoras se podrían ir integrando a gran velocidad.

{Foto: I Jornadas Comercio Interior de Andalucía (CC) ProgramaMinerva @ Flickr vía Photopin.}


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