Resultados de medición
En este capítulo, discutiremos cómo medir los resultados y simplificar las estadísticas de las pruebas realizadas en el sitio web.
Comprensión de las estadísticas
Los investigadores pueden o no comprender las estadísticas. Pero, la herramienta de prueba A / B demuestra ser un salvador al simplificar esas estadísticas. Por tanto, se pueden evitar muchos cálculos. La mayoría de las herramientas de prueba son consistentes en el uso de un criterio del 95% como cumplimiento exitoso de la meta.
Eso significa que de cada 10, usted es un ganador por 9. Tomemos un ejemplo. El informe de su herramienta de prueba es el siguiente:
| Variaciones | Tasa de conversión |
|---|---|
| Página de control | 1,91% |
| 1 | 2,39% |
| 2 | 2,16% |
| 3 | 3,10% |
Este informe predice una variación de la tasa de conversión de más o menos .20% en el intervalo del 95%. Estadísticamente, el rango de la meta está entre 1,76 y 2,06.
Obteniendo estadísticas
Al planificar una prueba, tengo dos objetivos en mente. Primero, está aumentando los ingresos y el otro es obtener información sobre lo que provocó un mayor ROI.
Por ejemplo, en un estudio de caso obtenemos que desviar el tráfico a la página del producto en lugar de a la página de categoría o página de inicio mejora las tasas de conversión o no. Tomamos tres variaciones, en una dirigimos el tráfico a la página de inicio cargada con categorías y subcategorías que dirigían más allá de la página del producto. En el segundo, dirigimos el tráfico a la página de categorías agregando filtros. En el tercero, lo dirigimos directamente a la página de detalles del producto con el botón de compra.
Para mi sorpresa, ganó la tercera variación. Esta es solo la información requerida por un comprador sobre el producto. Esto nos permite aprender cómo el aumento de la tasa de conversión y las mejoras continuas pueden hacernos aumentar nuestros clientes potenciales.
Sin lugar a dudas, agregar muchas variaciones e información sobre las pruebas nos dio el rediseño del sitio web.
Comprensión de los resultados
Déjame aclararlo. NO TODAS LAS PRUEBAS GANAN. Sí, es doloroso pero cierto.
Hay pruebas que le dan resultados con gran éxito. Hay otros que después de tantos intentos también quedarían sin resultado. Pero si planifica una prueba con una perspectiva que impulse la segmentación, puede tener una nueva hipótesis para probarla. No todas las pruebas le ayudan a mejorar los ingresos.
Tome un ejemplo para entender. Hay tres campañas con diferentes tasas de conversión.
| Campaña A | 8,2% |
| Campaña B | 19,1% |
| Campaña C | 5,2% |
Cualquiera dirá ciegamente que la "Campaña B" tiene un gran rendimiento. Pero profundicemos un poco más.
| Visitas | Actas | Tasa de conversión | |
|---|---|---|---|
| Campaña A | 1820 | 150 | 8,2% |
| Campaña B | 20 | 4 | 19,1% |
| Campaña C | 780 | 41 | 5,2% |
Vea de cerca, la 'Campaña B' es demasiado pequeña para ser estadísticamente significativa. La campaña B con 1 transacción con una visita dará una tasa de conversión del 100 por ciento. La 'Campaña A' funciona sobre la 'Campaña C'. Al concluir los resultados, hay varios factores que deben tenerse en cuenta y pueden diferir cada vez. Es usted quien debe analizar todos los conocimientos y decidir los resultados.