Generación de hipótesis de pruebas A/B complejas: la guía paso a paso para cuando haya terminado con lo obvio

Con la cantidad de conjeturas involucradas, ¡uno pensaría que la disciplina de la optimización de la tasa de conversión es una búsqueda de gansos salvajes!

Como profesionales que viven y respiran pruebas, recibimos un montón de solicitudes para "aumentar los clics, aumentar los ingresos y aumentar la participación" en una variedad de sitios. En la mayoría de los casos, estas solicitudes no vienen con mucho contexto. '

Porque los clientes a menudo tienden a pensar que los optimizadores tenemos algún tipo de fórmula mágica que puede llevarlos infaliblemente a grandes aumentos de conversión.

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD : No existe una fórmula mágica.

Pero existe un proceso empírico probado y comprobado que convierte las “suposiciones” en más acciones, más dólares, más ganancias y simplemente más para los especialistas en marketing y las empresas en general.

Y este proceso comienza con una hipótesis.

Hipótesis de búsqueda de ganancias

El Cambridge English Dictionary define una hipótesis como " una idea o explicación de algo que se basa en hechos conocidos pero que aún no se ha probado ".

En ciencia, una hipótesis es una idea o explicación que luego se prueba a través del estudio y la experimentación. Fuera de la ciencia, una hipótesis también puede ser una conjetura o una teoría.

Un detective puede tener una hipótesis sobre un crimen y una madre puede tener una hipótesis sobre quién derramó jugo en la alfombra. Cualquiera que use la palabra hipótesis está adivinando.

Sin embargo, el poder de una conjetura informada es lo que diferencia a los profesionales de CRO que regularmente superan las expectativas de los clientes de aquellos que tienen éxito con una prueba aleatoria, solo para fallar en iteraciones posteriores.

Como todo en CRO, las hipótesis también tienen sus capas.

Es posible que las empresas que comienzan con la optimización ya tengan una idea muy clara de lo que bloquea a sus visitantes. La hipótesis está cortada y seca. Y las ganancias de las pruebas son tangibles e inmediatas.

Pero, ¿qué sucede cuando te quedas sin todas las opciones obvias? ¿Deja de lado la optimización y confía en aumentar su inversión en marketing por miles para ver una mejora proporcional en los ingresos?

No. No hay límite para mejorar, y no hay límites para probar. Así que profundizas más y lees entre líneas. Vamos a mostrarte cómo.

Cómo generar una hipótesis de prueba A/B, cuando haya terminado con lo obvio:

1. Obtener y asimilar la lista de objetivos comerciales que tiene el cliente, tanto a corto como a largo plazo.

Es crucial tener en cuenta que no todos los clientes tienen los mismos problemas y los mismos objetivos. El objetivo final es ganar más dinero para la mayoría de ellos, pero no puedes simplemente asumir eso. Deténgase, colabore y escuche.

Lo bueno detrás de los objetivos comerciales de su cliente o los suyos propios es que, una vez que los ha definido, está a mitad de camino con el plan de medición. Siempre que sepa lo que desea rastrear, también sabrá cómo rastrearlo.

Nos hemos encontrado con una plantilla de medición completa y muy bien hecha que lleva un poco de tiempo completarla, pero los resultados valen la pena.

Puede hacer una copia de este documento de Fresh Egg y personalizarla agregando sus números y objetivos.

2. Revisa tus datos y luego analízalos

Comience a analizar los números verificando que los datos sean precisos y correctos. Realmente no puedes mejorar algo si estás midiendo las cosas equivocadas. Use rastreadores y verificadores de Google Analytics para asegurarse de que el código de seguimiento esté instalado en todas las páginas, elimine cualquier dato duplicado, agregue los filtros correctos y use vistas dedicadas basadas en los objetivos y particularidades de cada negocio. Explicaremos esto con mucho más detalle en un artículo futuro, ya que es un tema en sí mismo.

¿Algunas de las herramientas que estamos usando?

http://www.gachecker.com/: ideal para detectar cualquier URL que no tenga un código de seguimiento; funciona para Universal Analytics y GTM.

Tag Assistant de Chrome: tome esto con pinzas, ya que habrá algunas configuraciones no estándar y no querrá ser el que le grite a su cliente o jefe que Analytics no está instalado cuando en realidad lo está.

WASP Inspector: esto nos ha salvado absolutamente en términos de seguimiento de eventos y validación de seguimiento entre dominios.

¿Qué buscamos en una auditoría analítica? Básicamente patrones y valores atípicos en el comportamiento de los usuarios. Recomendamos encarecidamente realizar una educación exhaustiva en términos de Google Analytics para que pueda aprovechar al máximo este recurso invaluable.

Dos excelentes lugares para mejorar esas habilidades analíticas:

Curso propio de Google, excelente para principiantes.

Cursos de Google Analytics de ConversionXL: principiante, intermedio y avanzado.

En la auditoría inicial, querrá ver el impacto de cada elemento en el sitio, lo que hacen los usuarios, dónde lo dejan, cualquier incompatibilidad entre el sitio web y ciertos navegadores, dispositivos, resoluciones, cualquier error que valga la pena corregir. Una vez que haya recopilado toda esta información, sabrá dónde fallan las cosas, pero también deberá averiguar la razón por la cual las cosas salen mal, así que continúe y comience a trabajar en la parte de investigación cualitativa de la auditoría.

3. Establecer una investigación cualitativa

Inicie encuestas en el sitio y encuestas a los clientes. Cuando haya terminado con la investigación analítica completa y la generación de conocimientos, también tendrá un volumen suficiente de información cualitativa para analizar para su auditoría.

¿Dónde se lanzan estas encuestas del sitio? Realice un análisis de embudo rápido e identifique los puntos de entrega. Si el 70 % de tus usuarios se van a las páginas de productos, es posible que haya algo que no les convenza. ¿Qué mejor manera de averiguarlo que preguntándoles? Nuestra encuesta típica del sitio se parece a esto:

La encuesta de clientes se envía a clientes recientes, idealmente después de que hayan recibido su producto. Intente enviar esto a clientes que no tengan más de 30 a 45 días, ya que quiere que recuerden la experiencia que tuvieron con el sitio web, con el proceso de compra y también con el producto real. Si envía la encuesta demasiado pronto, no obtendrá información relevante sobre la calidad de los productos o la entrega. Las preguntas que hacemos casi siempre son:

• ¿Qué puede decirnos sobre usted? -> es bueno averiguar su edad, sexo, ubicación, etc. Esto ayudará a poner más contexto y validar los conocimientos que tiene en los informes demográficos en Analytics.
• ¿Qué te hizo comprar nuestros productos/convertirte en nuestro suscriptor/registrarse? -> esto es bueno para identificar los puntos principales que convencen a los usuarios de comprar para que pueda enfatizarlos en futuras comunicaciones con sus prospectos.
• ¿Qué dudas y vacilaciones tuviste antes de comprar/suscribirte/dar de alta?
• ¿Qué extrañaría si ya no pudiera usar nuestros productos/servicios?
• ¿Cuál es la gran cosa que nos falta?

Estas preguntas son geniales para conocer mucho más sobre sus clientes. A través de estas encuestas, descubrimos que la mayoría de los usuarios de nuestros clientes tenían más de 65 años y que toda la comunicación y la sensación se basaban en la frescura, la juventud y el éxito. profesionales

Además, las preguntas sobre lo que les gusta del producto le darán una idea de cómo sus clientes perciben y usan el producto, así como también ofrecerán una excelente dirección de copia de ventas, ya que ahora tendrá sus propias palabras y expresiones, haciendo que su copia de ventas de productos sea mucho más más identificable para su público objetivo.

Las preguntas sobre lo que no les gusta de sus productos o su experiencia de compra lo ayudarán a abordar esos problemas y mejorar la experiencia que los usuarios tienen en su sitio web.

Preguntar a los usuarios qué tan probable es que recomienden sus productos/marca a un amigo proporciona valor en dos direcciones: puede cuantificar la felicidad real de sus clientes y también puede alardear si tiene un puntaje NPS cercano a 10 (NPS score – Net Promoter Score y significa básicamente eso, qué tan probable es que sus usuarios recomienden sus productos).

4. Realice un análisis heurístico

Las abejas son geniales en la heurística. De hecho, cuando los matemáticos se quedaron perplejos ante el problema del viajante de comercio, las abejas propusieron una solución con el enfoque heurístico.

Cuando nos referimos a la investigación heurística en el ámbito de CRO, en realidad nos referimos a un recorrido por el sitio. Una investigación heurística es una evaluación basada en la experiencia, lo que significa que simplemente aplica su experiencia y comprensión al sitio web y define algunas de las razones por las que los usuarios están o no están convirtiendo . Analytics le muestra los números, mientras que un análisis heurístico le mostrará por qué esos números son así.

Todo lo que se descubra a través del análisis heurístico no debe tomarse como una verdad absoluta de ninguna manera, pero es muy útil para delinear algunas áreas en las que enfocarse y establece la dirección para las hipótesis de prueba.

Ahora, como probablemente haya leído antes, hay ciertos elementos a tener en cuenta al realizar un análisis heurístico. No insistiremos mucho en ellos, pero nos sentimos obligados a al menos enumerarlos aquí.

• Pertinencia

Lo primero que debe tener en cuenta al realizar un análisis heurístico es que debe comenzar desde el SERP o desde los banners o el correo electrónico o cualquier otro medio de tráfico que esté utilizando para atraer usuarios a su sitio web. ¿Porque es esto importante? Porque la relevancia tiene mucho que ver con las expectativas de los usuarios sobre el contenido que encontrarán en su sitio web. Cuando hacen clic en un enlace o en un banner, esperan algo y es función de su sitio web entregarlo.

Por ejemplo, supongamos que está vendiendo camisetas de algodón orgánico y los usuarios lo encuentran orgánico (juego de palabras) a través de una búsqueda en Google.

Puede ver que hay algunas palabras clave que realmente se destacan, como orgánico, sostenible, comodidad, cuidado . Estos pueden resaltar algunos de los elementos que buscan los usuarios cuando buscan camisetas de algodón orgánico, así que veamos qué encontramos en el primer resultado:

En la página de inicio de Thought, encontramos más referencias al algodón orgánico y la ropa sostenible.

Puede puntuar esta página de destino en una escala del 1 al 5, según la relevancia que crea que tiene para las expectativas de los usuarios y los términos de búsqueda. Definitivamente le daríamos una calificación superior a la media.

• Claridad

La claridad simplemente se refiere a si la oferta es lo suficientemente clara y los usuarios pueden entenderla fácilmente y saber cómo comprarla. La industria más rica de ejemplos que hemos visto sobre este tema tiene que ser el mundo de SaaS. Muchas de las empresas presentan su herramienta en términos vagos y exagerados que realmente no transmiten el mensaje a los usuarios que no son muy pacientes.

Un ejemplo sería de Solteq, que está enviando tráfico de Google Ads a una página de destino que tiene este título " Queremos simplificar el mundo digital para hacer un mañana mejor" y que en realidad no dice nada y carece de un claro llamado a la acción. Aparecieron en nuestras búsquedas de "software de gestión de adquisiciones" para que vea por qué los dos no se encuentran realmente.

En el otro lado del espectro, tenemos el control de compras que lo mantiene simple y directo. Su software lo ayuda a mantener bajo control los gastos comerciales, eso es lo que dicen en el titular y en los anuncios.

Hay un CTA claro que te ofrece una demostración gratuita para que puedas entender realmente la oferta y lo que se supone que debes hacer en esa página.

• Valor

En términos generales, el valor percibido de un producto hará que los usuarios se queden o avancen. Si su producto no comunica claramente el valor que es relevante para sus usuarios, simplemente pasarán a la siguiente marca que ofrece lo que usted es.

Esto no es tan complicado, se trata realmente de comunicar lo que tiene para ofrecer y cómo esa oferta beneficia a sus usuarios. Cuanto menos conocida sea tu marca, más fuerte debería ser tu propuesta de valor. ¿Por qué decimos eso? Piense en Netflix, por ejemplo, realmente no necesitan esforzarse demasiado en este momento para explicar cómo funcionan y qué obtendrá de su suscripción.

Esto es literalmente todo lo que hay en su página de inicio y es suficiente. Por otro lado, está zyxel.com, que ofrece una solución personal en la nube, pero lo obligan a esforzarse para averiguarlo.

El titular es confuso, también podría ser que hayas aterrizado en un blog personal o en una aplicación de viajes, no está claro. Además, el cuerpo del texto puede resultar bastante intimidante, especialmente para quienes lo visitan por primera vez. Creemos que habrían comunicado esa información de manera mucho más efectiva si la hubieran puesto en viñetas claras.

• Fricción

En términos de motivación del usuario, piense en la fricción como un bache en el camino para el viaje de su cliente. Cualquier elemento que esté causando ansiedad, dudas, miedo en la mente del usuario, hará que no compre o incluso que se lo impida por completo.

En términos de experiencia de usuario y diseño, la fricción está representada por cualquier elemento que impida que los usuarios realicen la acción que usted desea que realicen. El ejemplo más común que hemos encontrado es la superposición de widgets de chat en vivo con botones para agregar al carrito o encuestas del sitio que se superponen a los formularios de pago, etc.

Asegúrese de eliminar cualquier elemento de fricción en términos de diseño incluso antes de lanzar su sitio web, es crucial que su sitio web sea fácil de usar e intuitivo.

Para eliminar la fricción en el lado de la motivación de los usuarios, solo haga un buen uso de las encuestas a los clientes y las encuestas del sitio e identifique qué debe cambiar.

• Distracción

La distracción es causada por elementos que desvían la atención del usuario de la acción principal y la redirigen a algo menos importante.

Un ejemplo muy simple es que elimina la navegación y las publicaciones de blog y cualquier otro widget del carrito y la página de pago, ya que no desea que los usuarios dejen esos pasos para leer sobre su última aparición en la prensa.

Intente mantener a sus usuarios enfocados en una llamada a la acción y reduzca las distracciones al mínimo. Asegúrese de ofrecer suficiente información, pero no aleje a las personas de la página de destino que pagó para que la vieran.

Puede ver este ejemplo de Confused.com donde hemos resaltado solo una parte de los enlaces y llamadas a la acción disponibles en la página de destino.

5. Seguimiento del mouse y análisis de repeticiones de sesiones.

Entre los recursos utilizados para desarrollar un conjunto de hipótesis de prueba ganadoras, tenemos que enumerar el seguimiento del mouse y las repeticiones de sesiones. Puede usar el software que prefiera para esto, casi siempre usamos Hotjar y lo hemos estado usando desde que estaban en versión beta, por lo que podemos estar sesgados, asegúrese de salir y probar el suyo propio y ver cuál se adapta mejor a sus necesidades.

¿Las características que usamos para todos nuestros clientes? Mapas de clics, mapas de desplazamiento y repeticiones de sesiones.

Los mapas de clics son geniales para identificar áreas de interés, elementos en los que parece que se puede hacer clic pero no lo son, deberían serlo pero no lo son tan bien como la otra cara de esta moneda, con llamadas a la acción que se ignoran.

Los mapas de desplazamiento le muestran cómo se desplazan los usuarios hacia abajo en la página; esto lo ayudará a identificar y visualizar las señales de detención en su página (elementos visuales que dan la impresión de que la página termina allí).

También puede identificar elementos que los usuarios pasan por alto, ya que muy pocos de ellos llegan a ese punto. Hemos visto muchos ejemplos de testimonios o preguntas frecuentes que se pasaron por alto por completo porque estaban cerca del pie de página, pero los usuarios en realidad convirtieron mucho más después de verlos. Efectivamente, movimos algunos de esos elementos más arriba y vimos un aumento en las tasas de conversión.

Vea qué elementos están contribuyendo a su tasa de conversión y se están pasando por alto y pruebe nuevos diseños con eso en mente.

Ahora que tiene toda esta información a la mano y la ha incluido en una maravillosa plataforma de diapositivas para su cliente o jefe o para usted mismo, asegúrese de tener una fórmula de hipótesis ganadora.

Nos encanta este de Craig Sullivan @optimiseordie y definitivamente recomendamos que uses algo así:

1. Porque vimos ( datos cualitativos y cuantitativos )
2. Esperamos que ( cambio ) para ( población ) cause ( impacto(s) )
3. Esperamos ver ( cambio de métricas de datos ) durante un período de ( x ciclos comerciales )

Ahora tenemos que ver este Kit Avanzado en acción.

Digamos que estamos escribiendo una hipótesis basada en información de Google Analytics y los mapas de desplazamiento del sitio web que vende camisetas de algodón orgánico. La declaración será algo similar a esto:

Debido a que observamos una caída del 70 % para los usuarios de dispositivos móviles y las repeticiones de sesiones con mapas de desplazamiento indican que los usuarios no llegan a la sección de "orígenes orgánicos", creemos que al mostrar la sección antes a todos los visitantes en las páginas de productos, veremos un aumento. en tarifas “añadir al carrito”. Mediremos esto a través de la tasa de conversión del objetivo de agregar al carrito durante un período de 2 ciclos comerciales.

Y ahí lo tiene: generación de hipótesis de prueba a/b que va más allá de lo obvio y descubre oportunidades de mejora que de otro modo no aprovecharía.

Si es diligente, puede seguir el proceso que hemos establecido.

Si desea ahorrar tiempo, le interesará Convert Compass, una herramienta de aprendizaje iterativo y generación de hipótesis de próxima generación para evaluadores inteligentes.