A/B testing utilizando Google optimize

Francisco Limaico

Software Developer

August 03, 2020

¿Crees que tu página web podría tener una mejor conversión o más visitas si le realizas algunos cambios? ¿Tu desarrollador o equipo de marketing te sugirió modificar algunas cosas, pero no estas totalmente seguro o convencido de que sea lo mejor?

Aquí te mostramos cómo realizar pruebas con dos o más versiones de una página web utilizando una herramienta muy útil de Google, llamada Optimize. Así podrás decidir qué funciona mejor en tu sitio, basado en datos reales, en lugar de suposiciones.

Primero, ¿Qué es A/B testing?

En primer lugar debes saber que, una prueba A/B es un experimento aleatorio en el que se usan dos o más variantes de la misma página web (A y B). Donde la versión A es la original, y la variante B (C,D, F, o tantas variantes como se necesite) contiene al menos un elemento modificado de la página. La idea es comprobar cuál de todas las versiones es la más eficiente o tiene un mejor rendimiento, dependiendo de cuál sea tu objetivo.

El desarrollo de estas pruebas puede ser confuso al inicio, por lo que es aconsejable iniciar con experimentos pequeños, como: cambiar el color de un botón o eliminar un campo superfluo de un formulario. Cuando te hayas acostumbrado a crear variantes y experimentos, puedes ampliar el alcance de las pruebas.

Realizar pruebas con tu página web puede ayudarte a reducir la tasa de rebote (personas que abandonan tu página), mejorar tu contenido y aumentar tus niveles de conversión, entre otras cosas. Sin embargo, no siempre es la opción más recomendable.

No deberías usar pruebas A/B cuando:

  • Tienes pocas visitas, pues sería más recomendable enfocar tus esfuerzos en aumentar tu tráfico antes de realizar alguna prueba.
  • Tu página tiene problemas de programación o algo no funciona de forma adecuada. Concéntrate en resolver esto primero.
  • El costo de realizar estos experimentos es mayor que el retorno que puede proporcionarte.

Segundo, ¿Qué es Google Optimize?

Es una plataforma de Google que permite a los usuarios realizar diferentes campañas de A/B Testing. Lo interesante de Google Optimize es que lleva el A/B Testing a otro nivel, permitiendo mostrar dos o más variantes a los usuarios de una misma página web (hasta 5 con la nueva actualización de la plataforma).

Otra funcionalidad interesante, son los redirect tests (o pruebas de redirección). Estos permiten realizar pruebas entre páginas web independientes, enviando un porcentaje de tráfico a una y un porcentaje a la otra.

¿Por qué utilizar Google Optimize?

Aparte de pruebas multivariantes o de redirección, de sus numerosas ventajas, podemos destacar las siguientes:

  • Conexión e integración con la suite de Google Analytics 360.
  • Potencial de realización de análisis más profundos desde la propia interfaz de Google Analytics.
  • Facilidad del editor visual para cualquier persona que no tenga conocimiento sobre código, para la creación de experimentos sencillos.

Ya que sabes de qué trata el A/B testing y porqué aplicarlo en Google Optimize es una gran alternativa, veamos cuáles son los pasos para implementarlo. A continuación, vamos a crear un pequeño proyecto en Angular en el cual, vamos a cambiar el estilo de un botón. Haciéndolo más llamativo para verificar la cantidad de veces que los usuarios han dado clic en este.

Plantea una Hipótesis

Antes de crear un experimento por primera vez, es de gran ayuda identificar el problema a solucionar, y luego crear una hipótesis sobre lo que puedes cambiar para mejorarlo. Una vez que tengas una hipótesis lista, compárala con varios parámetros, como su nivel de confianza, su impacto en los objetivos macro y cuán fácil es configurarla, etc.

Por ejemplo, digamos que un sitio web no está “convirtiendo” tanto como esperabas (considerando “convertir” a acciones como concretar una venta o que se genere un registro). Luego de haber analizado las posibles causas para tus resultados, determinaste que cambiando el botón de llamado a la acción o CTA podrías influir en el resultado. Una hipótesis posible podría ser, que si cambias el color del botón de acción, el número de conversiones mejoraría en un 20%.

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Crea un experimento con Google Optimize

Luego de que tengas una hipótesis definida, te queda instalar la herramienta de Google Optimize en tu sitio para poder realizar las pruebas. Antes deberás tener una cuenta de Optimize creada. Si no tienes una, ingresa aquí y crea tu cuenta gratis.

Crea una nueva Experiencia

Una vez creada tu cuenta, entra a la plataforma para empezar con las pruebas A/B. En primer lugar, deberás crear una nueva experiencia, donde configuraras los experimentos.

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Luego selecciona “A/B test“

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Agrega una nueva variante

Puedes agregar hasta cinco variantes por experimento, estas las podrás editar luego.

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Luego de crear la variante debes editar su contenido para lo cual tendrás que instalar la extensión para Chrome disponible aquí.

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Luego haz clic en el Botón Editar de la variante creada y si ya tienes instalada la extensión de Google Optimize aparecerá un editor web. Utilizaremos este editor para realizar los cambios planteados en la hipótesis.

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Para el ejemplo actual, cambia el color del botón blanco a uno azul y agrega un icono a este botón. De igual forma, modifica el título de la Página a “Versión B”. El resultado obtenido es el siguiente:

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También asigna el valor de redirección del tráfico de la página web al 50% para que puedas evidenciar los resultados rápidamente.

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Vincula Google Analytics con Google Optimize

Para vincular estos dos servicios procede a insertar el siguiente script en el archivo index.html de tu proyecto; el cual permite enviar los datos obtenidos hacia Google Analytics. Es importante insertar este script ya que te permite obtener información de los objetivos planteados para el experimento y evidenciar los resultados en Google Analytics.

<script>
  (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
  (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new  Date();a=s.createElement(o),
  m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
  })(window,document,'script','https://www.google-analytics.com/analytics.js','ga');


  ga('create', 'UA-XXXXXXX-X', 'auto');
  ga('require',  'GTM-XXXXXX');
  ga('send',  'pageview');
</script>

También es importante que instales el snippet de Google Optimize para que el experimento renderice las dos versiones de tu página Web.

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1. Define los objetivos del experimento

Ahora, define los objetivos del experimento, estos pueden ser escogidos de una lista predeterminada o puedes crear un objetivo personalizado. En esta ocasión, vamos a crear un objetivo personalizado para registrar el número de clics que realizan los usuarios en las dos versiones de la página.

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Para este experimento el Label del evento fue “Click boton azul”

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Prueba la configuración de tu experimento

Es importante verificar que la configuración realizada es correcta, de lo contrario el experimento no renderizará la versión B de tu página Web. Para esto haz clic en la opción Verificar Instalación, en la sección de configuración del snippet de Google Optimize y te debe aparecer un mensaje como este:

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Envia los eventos

Finalmente, envía el evento de clic hacia google Analytics. Para lograr esto, crea un servicio en tu proyecto de Angular, el cual se encargará de disparar el evento cuando hagas clic en el botón.

El servicio es el siguiente:

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Luego de definir los criterios del experimento podrás ejecutarlo

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Si accedes desde el navegador a la página web verás la versión B.

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El código del proyecto de angular lo puedes encontrar aquí.

Conclusión del experimento

Para observar los resultados de nuestro experimento podemos ingresar a la consola de Google Analytics. En la sección de eventos podemos verificar el número de llamadas al evento creado “Click boton azul”. Este número supera al número de veces que se hizo clic en el botón blanco en más de un 20% pudiendo probar la hipótesis que nos planteamos para nuestro experimento.

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¿Cuánto debe durar el experimento?

Segun la documentacion oficial de Google se recomienda continuar con el experimento hasta que se haya cumplido por lo menos una de las condiciones siguientes:

  1. Que hayan pasado dos semanas, para poder ver representadas las variaciones cíclicas en el tráfico web de toda una semana.
  2. Al menos una variante debe tener un 95 % de probabilidad de superar el valor de referencia (página web actual antes de hacer modificaciones).

Esperamos que este artículo te haya servido para realizar pruebas en tu sitio y basarte en conocimiento validado para tomar decisiones en el diseño o flujo de tu página o aplicación.

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