Entramos en el módulo de Experimentación (Testing), la tercera etapa de la metodología CRO, y a lo largo de las próximas unidades te vamos a preparar para hacer experimentos. Comenzamos por mostrarte los diferentes tipos de experimentos CRO que puedes realizar para aumentar la tasa de conversión de tu proyecto.
Los test A/B son la herramienta más conocida dentro del universo CRO, y son muy útiles para comparar diferentes versiones de una página, en las que únicamente varía un elemento, para así comprobar cuál de las dos versiones funciona mejor.
Al comparar, seleccionamos un único elemento que para analizar, siendo la A la versión original de la página, mientras que la B incluirá la variación que hemos realizado. Después, la herramienta utilizada dirigirá las vistas a una de las dos versiones, y posteriormente mostrará datos estadísticamente relevantes, que nos permitirán conocer qué versión funciona mejor.
El test multivariable es más complejo, ya que en este test varía más de un elemento, de ahí que solo sea recomendable para los más avanzados. Funciona de un modo similar al test A/B, con la diferencia de que aquí se pueden analizar varios elementos a la vez, así como sus variaciones. De hecho, las opciones son prácticamente infinitas.
La ventaja del test multivariable es que permite testear de forma más rápida, aunque para ello es necesario tener un buen volumen de tráfico.
Por último tenemos, el test Split o redirección, un test multivariable llevado al máximo nivel. Consiste en realizar un rediseño completo de la página, en el que modificamos los textos, las imágenes, los CTA, etc.
Es muy eficaz cuando la versión original de una web no da resultados, ya que realizar un rediseño completo será más rápido y efectivo que realizar pequeños cambios.
Nuestro consejo es que empieces por lo sencillo, por el test A/B, y que más adelante, si lo necesitas, pases al test multivariable o al Split. Así mismo, te recomendamos no probar varias cosas al mismo tiempo.
Ya conocemos los tipos de experimentos CRO, y de aquí nos vamos a ver qué recursos son necesarios antes de lanzar un experimento.
