Iyi Rodriguez

Autor:
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Nueva solución para sincronizar tus claves de organización con Google Analytics

Cloud Identity es una herramienta de administración de contraseña y sincronización de SSO, LDAP que funciona en combinación con Google Analytics y Google Analytics 360. Este, fue anunciado en el último Cloud Next y según www.support.google.com puedes gestionar tus usuarios, aplicaciones y dispositivos desde una ubicación central, como la consola de Google. Hay una versión […]

Desarrolla Una Cultura de Testing

En este tiempo en donde la tecnología avanza a pasos agigantados, seguro has escuchado hablar del término “testing”, el cual es muy usado dentro de la era digital en la que vivímos. El testing es una estrategia en la cual se ofrece la usuario una experiencia personalizada y optimizada. Desarrollar una cultura de testing en […]

Google Marketing Platform Partner Summit 2018

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Fecha:  15 Noviembre 2018

Desarrolla Una Cultura de Testing

En este tiempo en donde la tecnología avanza a pasos agigantados, seguro has escuchado hablar del término “testing”, el cual es muy usado dentro de la era digital en la que vivímos. El testing es una estrategia en la cual se ofrece la usuario una experiencia personalizada y optimizada.

Desarrollar una cultura de testing en una compañía representa un gran cambio, sin embargo, ayuda a desarrollar metodologías de trabajo basadas en la experimentación y conseguir respuestas concretas, de lo que funciona correctamente o no, invirtiendo de la mejor manera.

Ahora ¿Quieres saber cómo aumentar tus conversiones? Pues hay muchos detalles que puedes variar y probar en tu website que hará que su botón de llamado a la acción se destaque en la página ¡Probemos con un A/B Testing!

¿Qué es es A/B Testing?

Es una técnica que consiste en comparar la efectividad de dos o más versiones, ya sea de una página web, un mailing o una aplicación. Una versión es mostrada a un grupo de usuarios y la otra, a otro segmento de usuarios. Los resultados de esta prueba se consiguen a  través de un análisis estadístico (Google Analytics), cuál es la versión que generá más conversiones, ayudándonos a detectar problemas en nuestro sitio web para posteriormente poder optimizar nuestra estrategia de marketing.

Es importante resaltar que al realizar este tipo de test, sólo hay que cambiar una variable, para que los resultados no se confundan con los de otra variable. Los elementos que se podrían aplicar en el testeo dependen del problema que se quiera determinar, aunque comúnmente se desea mejorar en conversiones.

Sin embargo, puedes probar con cualquier elemento, ya sea el diseño, la información, el tipo de fuentes, las imágenes, los formularios, etc. Lo recomendable es que, al inicio pruebes con variables fáciles de diferenciar para conseguir de manera más rápida la opción a implementar para conseguir un mayor número de conversiones, que al final es lo que se desea conseguir.

¿Por cuánto tiempo probarlo?

  • 250 conversiones (mínimo, como ejemplo puede ser una compra)
  • 350 y más conversiones si la respuesta es muy similar.
  • Siempre hacer ciclos completos, no sólo parte de uno.

Esto podemos medirlo a través de dos recursos, la calculadora de duración de A/B Test dividida y mutivariable; y con Optimizely Calculadora.

Prueba también con un Test Multivariable (MVT)

A diferencia del A/B Test, el Test mutivariable (MVT) se trata de cambiar solo uno o varios elementos de una página, y no crear dos versiones diferentes de la misma. Por ejemplo, podríamos cambiar el color del carrito de compras en una web Ecommerce. La idea es probar cambios especificos del mismo website y de esa manera estudiar con cuál cambio se obtienen más conversiones.

Implementa la cultura de testing en tu lugar de trabajo, no hay un número limitado de pruebas. El 30% de los test A/B es exitosos. Eso significa que hay un 70% de posibilidades que si implementas un cambio en tu website, éste no tenga ningún impacto en tus ingresos. El A/B testing, te ayudará a generar un tráfico constante, pero la idea al aplicar esta técnica es trabajar en un modelo de evolución constante y no de rediseño.

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