Volvemos a poner a prueba tu perfil de alquimista digital con una nueva entrega del tutorial sobre Google Optimize.
Y lo hacemos con una de las partes más divertidas de esta herramienta en su versión gratuita: la creación de experiencias.
Tras explicarte con todo lujo de detalles cómo hacer un test A/B, este post da un paso más para adentrarse en la prueba multivariante de Google Optimize.
Y te preguntarás: ¿qué es una prueba multivariante? No nos gustan los spoilers, pero te avanzamos que en breve te presentamos una modalidad de test A/B pero más complejo ya que prueba una hipótesis con diferentes combinaciones de cambios.
Nuestra compañera María Sánchez, especialistas en CRO y UX, se ha propuesto que esta herramienta pronto figure en tu lista de favoritas.
Para ello comparte contigo este vídeo con un ejemplo práctico para que sepas cómo hacer un test multivariante que mejore la experiencia de usuario y la conversión de tu web.
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- Sabrás qué es un test multivariante o multivariable
- Conocerás la diferencia entre el test A/B y la prueba multivariante
- Principales ventajas e inconvenientes
- Consejos para la puesta en marcha de este experimento
- Pasos para crear un test multivariante en Google Optimize
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¿Ya has tomado nota del aprendizaje que te espera? En 23 minutos María te cuenta todos los detalles y, si como buen alumno quieres refrescar toda esta sabiduría, lee el resumen que hemos preparado.
¿Qué es un test multivariante de Google Optimize?
Con la prueba multivariable, Google Optimize permite partir de una hipótesis modificando varios elementos de forma simultánea y, tras su combinación, determina la alternativa más efectiva.
Gracias a su ayuda, el usuario puede conocer qué elementos están funcionando y cuáles no de una sola vez, sin necesidad de hacer una prueba A/B para cada cambio.
Entre las utilidades más comunes de los test multivariante destaca el testeo de:
- Las imágenes y textos que acompañan a un producto en una web
- El texto y los colores de las llamadas a la acción (CTA)
- El número de campos de inserción de textos y los CTA a la vez
Entonces, ¿cuál es la gran diferencia entre un test multivariante y una prueba A/B?
Como María muestra en el vídeo, mientras que el test A/B establece una valoración basada en un único elemento, la prueba multivariable va más allá.
Con los datos comparativos obtenidos, el test multivariante determina qué alternativa con cambios en varios elementos es la más idónea en términos de conversión y UX.
Mira este ejemplo:
Imagina que has diseñado un banner para tu web y estás pensando en evaluar la eficacia de ese elemento en 3 ubicaciones diferentes (arriba, en la parte baja de la web o en un lateral). En este caso, con un test A/B sería suficiente.
Pero tu deseo es ampliar los elementos comparados, analizando no solo las diferentes ubicaciones del banner, sino dos versiones de copy.
A esta diversidad de elementos Google Optimize las denomina «secciones».
¿Cuál será la opción ganadora? La respuesta pasa por combinar las variaciones mediante un test multivariante.
Te interesa:
¿Qué es el test A/B de Google Optimize?
Principales ventajas y desventajas de la prueba multivariante
Entre la diversidad de pruebas de experimentación que brinda Google Optimize en su versión gratuita, el test multivariante cuenta con buenos motivos para contar con su ayuda, así como un importante inconveniente que no debes pasar por alto.
Pros
- Olvídate de hacer multitud de test A/B para combinar diferentes elementos. Con una prueba multivariable ese resultado lo obtendrías en un experimento.
- Más allá de saber la combinación ideal, esta prueba de Google Optimize brinda al usuario los resultados concretos de cada alternativa lo que ayuda a determinar cómo ha influido el cambio de ciertos elementos en la valoración final.
- Destaca como un test perfecto para optimizar cambios pequeños, frente al test A/B dirigido a ajustes grandes.
Contras
- Es la prueba de Google Optimize que más tráfico web requiere. Ten presente que, para comparar cada una de las secciones, resulta clave obtener un volumen de tráfico significativo para que los resultados sean representativos.
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Antes de pasar a la acción, María puntualiza una serie de recomendaciones para que esta prueba multivariable se ajuste a la perfección a las necesidades de tu proyecto web.
- No abuses de las secciones. Cuanto mayor sea la combinación de elementos, más tráfico precisarás para obtener datos representativos. ¿Conclusión? Ve al grano y solo combina elementos relacionados con tu hipótesis.
- Márcate desde el inicio objetivos claros y relacionados con las secciones que deseas combinar.
- Haz un estudio previo del comportamiento de los usuarios para determinar los elementos que más influyen en el problema que has observado en esa página de tu web. A partir de ese análisis, ya podrás focalizar el propósito del test multivariante.
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¿Cómo hacer una prueba multivariante con Google Optimize?
Realizada la radiografía de los usuarios con la web, establecida la hipótesis de partida e identificados los elementos a combinar, ahora sí es el momento de crear el test multivariable.
Paso 1 – Fija la hipótesis, el objetivo y las variantes de tu experimento
Siguiendo esa recomendación inicial con la que abrimos este apartado del artículo, en el ejemplo del vídeo María comparte su intención de optimizar el above the fold de la página de inicio del Máster CRO de Webpositer Academy.
Estos son los puntos de partida:
- El objetivo perseguido con estas variantes es aumentar el número de clic al botón de solicitud de información.
- La hipótesis de la que parte este experimento se centra en considerar que los elementos que rodean a ese botón pueden influir en la cantidad de clics recibidos, pero desconocemos qué combinación de elementos ayudará a aumentar ese porcentaje de clics.
- Para este experimento María selecciona 3 elementos que, por su peso visual, considera que pueden afectar a la acción de solicitud de información: el fondo de la página, el vídeo y el subtítulo.
Paso 2 – Crea la experiencia
Clica sobre el botón Crear experiencia e introduce un nombre descriptivo que la defina a la perfección.
A continuación, selecciona el tipo de prueba que vas a poner en marcha. En esta caso Prueba multivariable.
Paso 3 – Determina las secciones y combinaciones de elementos
Seleccionada la prueba, Google Optimize muestra las secciones o elementos que van a combinarse (sección A, B, C y así con tantos elementos como se desee estudiar).
A continuación, editamos las secciones con nombres claros que dejen claras las combinaciones de elementos. Solo has de clicar sobre el icono de 3 puntos que verás en cada sección.
En el caso analizado eran la imagen de background, el subtitular y el vídeo.
El siguiente paso consiste en crear las diferentes variaciones para cada sección.
Por ejemplo, para el elemento Background” incorporamos como variante Background oscuro y, clicando sobre ella, pasamos a hacer este ajuste de la mano del editor visual.
Y así queda tras el cambio:
Este mismo paso debes realizarlo con el resto de variantes que hayas incorporado, editando cada elemento conforme deseas que Google Optimize lo valore durante el experimento.
En el panel de control aparecerá reflejado así:
Paso 4 – Trabaja las combinaciones de secciones y variantes
Con toda la información suministrada a Google Optimize en el paso anterior, la herramienta muestra su poder estableciendo todas las posibles combinaciones de secciones y variantes facilitadas.
Por ejemplo, la sección A con su variante 1, la sección B con su variante 0 (original) y la sección C con su variante 0.
Basándonos en el ejemplo del vídeo, se traduce en combinar el background oscuro, con el subtítulo original y el vídeo de partida que muestra la página https://www.webpositeracademy.com/master-cro/.
¿Quieres ver cómo quedarían en tu web, tablet o móvil esas combinaciones? Clica en cada caso sobre Obtener vista previa y ¡listo!
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Google Optimize establece un gran número de combinaciones en función de la cantidad de secciones y variantes que incorpores.
Como ya hemos avanzado, el inconveniente es que todas esas combinaciones deben tener un volumen de tráfico considerable para arrojar datos fiables y útiles para que puedas tomar decisiones importantes derivadas de la conclusión y análisis del experimento.
Asimismo, Google Optimize precisará de más tiempo para obtener datos de esa experiencia, motivo por el que no conviene abusar de las secciones y variantes.
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Paso 5 – Evita el efecto «parpadeo»
También conocido como flickering, el efecto parpadeo se da cuando en un test A/B o multivariable en marcha aparece la versión original antes que la versión alternativa durante un breve periodo de tiempo.
La convivencia de ambas alternativas de una misma página empeora la experiencia del usuario, al sentir desconcierto y, por qué no decirlo, hasta un cierto grado de descuido que denota falta de confianza en el site.
¿Cómo corregir el efecto flickering?
Implementa en tu web el fragmento antiparpadeo que Google Optimize te facilita, disponible en los recursos de ayuda de la herramienta.
Colócalo lo más al inicio posible de la etiqueta de apertura y recuerda incluir el código ID de tu contenedor de Google Optimize.
Este código oculta la página hasta que se carga el contenedor de Google Optimize, para que solo se muestre la versión alternativa del experimento.
¿Cuándo no es recomendable la inserción del código antiparpadeo?
- Si el script de Google Optimize no figura en la parte superior de la etiqueta < head >.
- Cuando compruebes que la página no parpadea.
- En los casos en los que utilices eventos de activación que no muestren cambios la primera vez que carga la página.
- Si empleas un sistema de gestión de etiquetas como Google Tag Manager.
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En el caso que emplees Google Tag Manager, recuerda que en el código antiparpadeo debes sustituir CONTAINER_ID por el ID de tu contenedor en Google Tag Manager.
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Paso 6 – Segmenta tu experimento por página y por audiencia
En este punto debes indicar cuándo debe activarse la experiencia. Edita esta información incluyendo :
- URL
- El estado: coincide con, no coincide, es igual a, contiene, no contiene, empieza por, etc.
Además, recuerda que puedes añadir reglas de URL para indicar, por ejemplo, un subdominio que sea igual a la página señalada donde también desees que se ejecute la experiencia.
Asimismo, debes señalar los usuarios a los que quieres que se muestre la web con las variantes establecidas. En el ejemplo, hemos seleccionado para que impacte a todos los usuarios que entren en la página escogida.
Paso 7 – Añade una descripción del experimento, mide resultados y establece objetivos
Para que todo el equipo que interviene en el test multivariante conozca la naturaleza de la prueba, escribe una descripción que plasme la hipótesis, el objetivo y los cambios a analizar.
A continuación, desde el apartado Medición y objetivos comprueba que Google Analytics será la herramienta que empleará Optimize para medir los datos obtenidos, gracias a la vinculación previa de la cuenta.
Después en objetivos, escoge uno de la lista ya preconfigurada en Google Analytics o bien establece uno nuevo.
Paso 8 – Últimos ajustes de configuración
Como ya te contamos al hablar del test A/B:
- Verifica la instalación de Google Optimize para evitar errores de última hora.
- Establece si deseas recibir notificaciones en tu correo electrónico sobre la evolución de la prueba.
- Asigna el porcentaje de tráfico que pueden usar la experiencia.
- Indica cuándo deseas que se active el evento (al cargar la página o cuando se produzca un evento personalizado).
Y hasta aquí todo lo que queríamos contarte sobre qué es el test multivariante de Google Optimize y cómo empezar a ponerlo en práctica en tus proyectos.
Sigue el blog y el canal de Youtube de Webpositer porque tenemos preparadas nuestras entregas de vídeos sobre esta herramienta esencial en CRO y UX. ¡Pasaremos lista!
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