Como implementar test A/B gratis con Google Analytics
Si hay una ley que se puede aplicar para todos aquellos que se basan su actividad laboral en Internet es el siguiente: nada se da por hecho, las cosas se lanzan, se miden y se actualizan en función de los resultados. Esto es aplicable a cualquier campo que se desarrolle en Internet y los test A/B no son más que eso. Probar la efectividad de una hipótesis A frente a otra B para poder tomar un decisión basada en el comportamiento de los usuarios. Estos test A/B se llevan a cabo continuamente en Internet sin que nosotros seamos conscientes de ellos (esto es una parte imprescindible del test). Para hacernos una idea, imaginemos que queremos lanzar una web con un call to action mediante un botón para que los usuarios nos dejen su correo electrónico. Tenemos toda la web correctamente diseñada y llega el momento de definir el botón, ¿de qué color? En el equipo de trabajo habrá tantas opiniones como integrantes pero nadie tiene la verdad sobre ese caso en concreto. Para definir que color de botón nos va a dar mejor resultado en nuestra acción podemos poner un test A/B en marcha y decidir que todo el trafico que reciba esa página web se distribuirá a partes iguales entre dos (o más) páginas que serán exactamente iguales a excepción del color del botón. Cuando la muestra de visitas sea lo suficientemente alta podremos tomar una decisión sobre que color de botón nos ayuda a llegar mejor al objetivo marcado de conversión. En este ejemplo he hablado de un botón pero podemos extrapolarlo a cualquier cosa, la distribución de elementos en la web, fotografías, tipo de letra, situación de los enlaces sociales, etc. Seguro que si alguna vez habéis trabajado o colaborado en el diseño de una web se os ocurren miles de situaciones en los que utilizar esta práctica.
Existen muchas soluciones en el mercado para llevar a cabo estos test A/B, soluciones profesionales, plugins de wordpres, etc. pero hoy os voy a explicar en esta entrada como podemos hacerlo gratis a través de la herramienta Google Analytics (que os recomiendo empezar a utilizarla desde ya si no lo estáis haciendo para medir el trafico web en vuestra página).
Para empezar debemos acceder a la web de Google Analytics e iniciar sesión con nuestra cuenta de Google (Gmail) o crear una nueva. Si ya tenéis creada una cuenta y estáis recibiendo información de vuestra web en Google Analytics podéis pasar directamente a la sección implementar un test A/B en Google Analytics. Para los que estéis creando vuestra cuenta por primera vez paso a detallar los pasos para comenzar a recibir los datos de visitas en Google Analytics.
[title type=”text” value=”Como crear una cuenta en Google Analytics” size=”h4″ color=”#666666″ icon=”” icon_size=”icon-2x” align=”left” bg_color=”#ffffff” line_color=”#e8e8e8″ line_align=”center” line=”true”]
- Pulsamos sobre el botón ‘Administrador’ para poder crear una nueva cuenta.
- Se muestra la siguiente pantalla y sobre el desplegable ‘CUENTA’ debemos seleccionar ‘Crear nueva cuenta’. Si ya tenemos más cuentas creadas aparecerán todas en este desplegable.
- Seleccionaremos la opción Universal Analytics e introduciremos la información que nos solicita Google sobre titulo de la web y URL.
- Este es el código que nos servirá para que Google Analytics pueda recibir la información de todas las visitas a nuestra web. Este código se puede hacer funcionar de diferente maneras, aquí explico las tres más comunes con las que me he encontrado:
- Introducir el código (copia y pegar) a mano justo antes de etiqueta de cierre <head> en cada página web de la que queramos hacer seguimiento.
- Si utilizamos un CMS como Worpdress existen plugins para pegar el código o simplemente introducir el identificador único UA-XXXXXXX-X para que Google Analytics reciba los datos de las visitas de nuestra web.
- En algunos temas de WordPress ya viene un cuadro de texto donde nos solicita el código de Google Analytics. Pegando el código ahí ya está todo configurado para empezar a trabajar con Google Analytics.
[title type=”text” value=”Como implementar un test A/B en Google Analytics” size=”h4″ color=”#666666″ icon=”icon-facebook-sign” icon_size=”icon-2x” align=”left” bg_color=”#ffffff” line_color=”#e8e8e8″ line_align=”center” line=”true”] Para poder arrancar un test A/B debemos tener creadas las dos versiones de la página que queremos testar (de ahora en adelante http://ejemplo.com/pagina-A.html y http://ejemplo.com/pagina-B.html). Una vez que las tenemos creadas en nuestro servidor podemos empezar a configurar en unos pasos relativamente sencillos el test A/B que como veremos a continuación para Google Analytics toma el nombre de ‘Experimento’.
- Al accederal panel de ‘Informes’ de Google Analytics debemos seleccionar en el menú vertical de la izquierda ‘Comportamiento’ y dentro de ese submenú en ‘Experimentos’.
- Al acceder a la pantalla de experimentos debemos pulsar sobre el botón ‘Crear nuevo experimento’ para empezar a configurar nuestro ejemplo.
- Como primer paso debemos introducir la url que queremos mejorar. En nuestro caso http://ejemplo.com/pagina-A.html
- Esta es la última pantalla y la clave donde definiremos las variables de nuestro experimento en cuatro sencillos pasos:
- Objetivo del experimento: Debemos asignar un nombre y definir el objetivo por el que mediremos el experimento (test A/B). Podemos escoger para ello cualquiera de las variables que Google Analytics puede medir. En cada caso será diferente y podremos basarnos en ingresos, paginas vistas, tiempo de permanencia, etc. A continuación decidiremos que % del tráfico a la página original (http://ejemplo.com/pagina-A.html) se enviará al experimento (http://ejemplo.com/pagina-B.html), pudiendo elegir entre los valores 100%, 75%, 50%, 25%, 10%, 5% y 1%. Expandiendo las opciones avanzadas podemos definir que el tráfico se distribuya uniformemente entre todas las opciones del experimento (test A/B), definir el periodo mínimo de duración del experimento y el % de limite de confianza para la solución,
- A continuación debemos introducir las url de las webs que formarán parte del experimento. En primer lugar la original (http://ejemplo.com/pagina-A.html) y a continuación todas las variaciones que vayamos a probar en el test.
- Con los pasos anteriores ya hemos configurado el test A/B, ahora Google Analytics nos devuelve el código que debe colocar justo después de la etiqueta <head> de las páginas que forman parte del experimento.
Como es habitual que trabajemos con un CMS en el que la cabecera <head>…</head> de todas las páginas se define de forma conjunta podemos añadir un sencillo if para que nos funcione. Se trata de meter el código que nos ha proporcionado Google entre las siguientes instrucciones:
<?php if (is_page(ID)) :
?>
—> Aquí iría el código que nos ha proporcionado Google Analytics
<?php endif; ?>
En el código, el ID que aparece dentro del if se debe sustituir por el identificador de la página. Si estáis trabajando con WordPress el ID de la página lo podéis econtrar facilmente al editar el contenido de la página en la url:
En este caso el if quedaría:
<?php if (is_page(335)) :
?>
Todo esto si estamos trabajando con WordPress debemos hacerlo sobre el archivo header.php al que podemos acceder desde Apariencia->Editor. - Por último debemos validar que el experimento está configurado correctamente. Hay ocasiones en los que pos la configuración del CMS que estemos utilizando no llegará a validarnos el experimento. Si hemos seguido todos los paso y estamos seguros de haber configurado bien el experimento podemos arrancarlo sin la validación de Google.
- Objetivo del experimento: Debemos asignar un nombre y definir el objetivo por el que mediremos el experimento (test A/B). Podemos escoger para ello cualquiera de las variables que Google Analytics puede medir. En cada caso será diferente y podremos basarnos en ingresos, paginas vistas, tiempo de permanencia, etc. A continuación decidiremos que % del tráfico a la página original (http://ejemplo.com/pagina-A.html) se enviará al experimento (http://ejemplo.com/pagina-B.html), pudiendo elegir entre los valores 100%, 75%, 50%, 25%, 10%, 5% y 1%. Expandiendo las opciones avanzadas podemos definir que el tráfico se distribuya uniformemente entre todas las opciones del experimento (test A/B), definir el periodo mínimo de duración del experimento y el % de limite de confianza para la solución,
Cuando hayamos lanzado el experimento la mejor manera de asegurarse que todo está funcionando correctamente es acceder varias veces a la url que queriamos mejorar (http://ejemplo.com/pagina-A.html). Si todo esta funcionando correctamente en unas ocasiones accederemos a la original y en otras a las variaciones que estemos testando.
Es importante no tomar ninguna decisión hasta que Google Analytics no nos dé un ganador del experimento. Desde el momento que lo tenemos configurado podemos acceder a la sección de ‘Experimentos’ y visualizar las visitas a cada una de las páginas testadas (en esta pantalla es donde Google nos dice si ya hay una ganador del experimento o no).
Este post ha sido mucho más técnico que los anteriores pero espero que para aquellos que estáis trabajando (o empezando a trabajar) con Google Analytics os pueda servir para realizar test A/B y tomar decisiones en base al comportamiento de los usuarios de vuestras webs.
Como siempre en los comentarios os invito a plantear toda las dudas que puedan surgir sobre los test A/B y como implementarlos.
