Introducción al bucle de experimentación

Echa un vistazo a la historia del progreso tecnológico.

Puede ver que la tecnología avanzada no surgió de la nada. Evolucionó con un avance convirtiéndose en la base para otro.

Por ejemplo, la industria de los teléfonos inteligentes se basa en numerosos avances tecnológicos. A partir de los teléfonos fijos iniciales, surgió el concepto de teléfonos inalámbricos, seguido de la integración de la comunicación móvil con la potencia informática.

Con el tiempo, fuimos testigos de una evolución desde los asistentes digitales personales, como los dispositivos BlackBerry, hasta la llegada del iPhone, que allanó el camino para la industria de los teléfonos inteligentes.

Es como un bucle, donde cada avance crea nuevas oportunidades que, a su vez, conducen a un mayor progreso. El bucle ha revolucionado nuestra tecnología porque nunca dejamos un cabo suelto tras un avance.

¿Qué pasaría si siguiéramos el mismo enfoque hacia la experimentación con propiedades digitales?

La experimentación a veces puede elevar su tasa de conversión más allá de las expectativas y, a veces, puede disminuir incluso para una hipótesis prometedora. Es parte integral del proceso.

Pero si se apega a un enfoque lineal de cerrar la prueba después de obtener los resultados y pasa a probar algo nuevo, rara vez obtendrá avances. Perderá oportunidades de mejorar las tasas de conversión y pasará por alto información valiosa para el éxito futuro. En el mejor de los casos, estabilizará su tasa de crecimiento.

Es por eso que es hora de pasar del enfoque lineal y adoptar un enfoque estratégico con Experimentation Loop para darse cuenta del verdadero potencial de conversión de sus sitios web y aplicaciones móviles.

Pero, ¿qué es un bucle de experimentación? Profundicemos en este fascinante concepto.

¿Qué es un bucle de experimentación?

Un bucle de experimentación comienza con la identificación de un problema a través del análisis de comportamiento y la creación de una solución en forma de hipótesis. Luego, realiza experimentos para probar la hipótesis. O ganas o pierdes, pero con un enfoque lineal, detienes el ciclo de experimentación aquí. Pero con Experimentation Loop, investiga los resultados de las pruebas para descubrir información valiosa. Los conocimientos descubiertos pueden generar nuevas hipótesis, que conducen a más experimentos, creando un ciclo continuo de aprendizaje y optimización.

Aquí hay una ilustración visual de cómo funciona Experimentation Loop:

Con Experimentation Loops, no solo se detiene en los resultados, sino que profundiza más para comprender las razones detrás de los resultados, identificar anomalías y descubrir si audiencias particulares (o participantes del experimento) reaccionan de manera diferente a los demás. Esto se convierte en la base de sus nuevas hipótesis y experimentos.

Es especialmente crítico en el panorama digital en constante cambio de hoy, donde el comportamiento del usuario está en constante evolución. Al adoptar el aprendizaje y la optimización continuos proporcionados por Experimentation Loops, puede mantenerse a la vanguardia y seguir mejorando su tasa de conversión.

Comprender el bucle de experimentación con un ejemplo

Aquí hay un ejemplo hipotético que explica cómo funciona el bucle de experimentación:

Considere una página de destino creada con la intención de generar clientes potenciales. La versión original de la página tiene una descripción de la oferta en el primer pliegue, seguida del botón de llamado a la acción (CTA) que lo llevará al formulario de contacto.

Digamos que el análisis del comportamiento de la página de destino revela que muchos visitantes abandonan el primer pliegue. Esto lleva a la hipótesis de agregar un CTA en la mitad superior de la página para mejorar el compromiso. De esta forma, crea una prueba A/B para comparar la versión original y la variación con CTA adicional en la parte superior de la página.

Aquí está la representación visual del original y la variación de la página de destino:

Supongamos que la prueba termina con la variación superando al original en términos de tasa de conversión (es decir, número de clics en la CTA). Aquí, el enfoque tradicional concluye la prueba. Pero con el ciclo de experimentación, intentaremos analizar los resultados para generar más hipótesis y abrir múltiples oportunidades de mejora.

Supongamos que nos concentramos en la hipótesis que exige probar el botón CTA. Luego, la segunda ronda implicará crear múltiples variaciones del texto y el color de la CTA para optimizar el botón. Aquí, para encontrar la mejor variación, podemos ejecutar una prueba multivariante para comparar la versión original y múltiples variaciones con diferentes combinaciones.

Al final de la prueba, puede haber un aumento en la conversión, lo que no habría sido posible con el enfoque tradicional. Y si la prueba no logra aumentar la tasa de conversión, generará información que puede ayudar a saber más sobre los usuarios.

Del mismo modo, podemos verificar los resultados para saber si un segmento de audiencia en particular se comprometió con el botón más que otros (y si tienen atributos comunes), en cuyo caso, podría conducir a una hipótesis para una campaña de personalización que incluye la personalización de los encabezados o subtítulo antes de la CTA según el comportamiento, los atributos demográficos o geográficos del segmento.

Por lo tanto, un bucle de experimentación abre la oportunidad de mejorar, lo que no es posible con un enfoque lineal y aislado.

Pero, ¿cómo se puede llevar a cabo la ejecución exitosa del Ciclo de Experimentación?

El ciclo de experimentación consta de tres pasos, y profundizaremos en cada uno de estos pasos en la próxima sección.

Tres pasos en el bucle de experimentación

Los siguientes son los tres pasos clave en el ciclo de experimentación para mejorar las conversiones.

Paso 1: Identifique los problemas

El ciclo de experimentación comienza con la identificación del problema existente en la experiencia del usuario. Primero, realiza un análisis cuantitativo que implica revisar métricas clave como la tasa de conversión, la tasa de rebote y las visitas a la página para identificar las páginas de bajo rendimiento en el recorrido del usuario.

Una vez que se concentra en los eslabones débiles, puede hacer un análisis cualitativo para comprender los puntos débiles. Puedes consultar grabaciones de sesiones y mapas de calor para conocer el rendimiento de cada elemento que afecta a la tasa de conversión.

Una vez que identifique el problema asociado con los elementos, puede ayudar a redactar una hipótesis.

Paso 2: construir hipótesis a partir de conocimientos

Después de identificar los elementos que están afectando negativamente la conversión, puede comenzar a profundizar en los datos de información para darle sentido.

Por ejemplo, identificó la posición de la imagen del banner como el motivo de la alta tasa de rebote del blog después de todos los análisis cuantitativos y cualitativos. Luego, puede construir una hipótesis sobre la posición de esta imagen que ofrece una solución para la alta tasa de rebote.

Al formular la hipótesis, debe especificar el indicador clave de rendimiento (KPI) que se medirá, el aumento esperado y el elemento que se probará.

A continuación, avanza para ejecutar el experimento.

Paso 3: Ejecutar experimentos

Según la hipótesis, elige entre pruebas como la prueba A/B, la prueba multivariante, la URL dividida y la prueba de varias páginas. Lo ejecuta hasta que la prueba alcanza una significación estadística.

La prueba puede resultar en un cambio en la tasa de conversión, y los conocimientos sobre el comportamiento del usuario hacia la nueva experiencia pueden abrir puertas para identificar áreas para el segundo ciclo de experimentación.

Por lo tanto, Experimentation Loop creará constantemente un camino para mejorar la conversión.

Bucle de experimentación y embudo de ventas

Ejecutar bucles de experimentación en cada etapa del embudo puede mejorar sustancialmente la tasa de conversión y proporcionar un marco estratégico para probar hipótesis en lugar de un enfoque aleatorio.

Para mejorar la tasa de conversión del mismo elemento, puede ejecutar un bucle de experimentación, como se ve en el ejemplo de prueba A/B a prueba multivariante.

Como alternativa, puede analizar los conocimientos de una prueba que mejoró una métrica para ver cómo afectó a otras métricas, lo que podría conducir al segundo ciclo de la prueba.

Por ejemplo, tomemos la etapa de conciencia. El objetivo en esta etapa es atraer usuarios y presentarles productos o servicios en una plataforma digital.

Suponga que realizó una prueba A/B en anuncios de búsqueda para atraer a más usuarios al sitio web y monitoreó métricas como la cantidad de visitantes.

Digamos que la prueba condujo a una mejora en el tráfico. Ahora, puede pasar a analizar otras métricas, como el porcentaje de profundidad de desplazamiento y la tasa de rebote de la página de destino, e identificar áreas de mejora. Para identificar las áreas específicas donde los usuarios se están yendo, puede usar herramientas como mapas de desplazamiento, mapas de calor y grabaciones de sesiones. El análisis puede llevarlo a crear hipótesis para la segunda etapa del experimento. Podría implicar mejorar la participación del usuario probando un elemento visual o un título llamativo.

Del mismo modo, ejecutar el Ciclo de experimentación en otras etapas del embudo puede optimizar el microviaje que realiza el cliente en cada etapa del embudo. Además, Experimentation Loop puede conducir a la creación de hipótesis de una etapa del embudo a otra, lo que da como resultado una experiencia fluida que es difícil de lograr con un enfoque aislado.

Cómo Frictionless Commerce utiliza Experimentation Loops para la redacción de conversiones

Frictionless Commerce, una agencia digital, ha confiado en VWO durante más de diez años para realizar pruebas A/B en los viajes de nuevos compradores. Han establecido un sistema en el que construyen nuevos experimentos basados ​​en sus aprendizajes previos. A través de la experimentación iterativa, identificaron nueve impulsores psicológicos que impactan las decisiones de compra por primera vez.

Recientemente, trabajaron con un cliente en la industria de las barras de champú, donde crearon una copia de la página de destino que incorporaba los nueve controladores. Después de ejecutar la prueba durante cinco semanas, vieron un aumento del 5,97 % en la tasa de conversión, lo que resultó en 2778 nuevos pedidos.

Simplemente muestra cómo Experimentation Loops puede brindar información valiosa y llevar su experiencia de usuario al siguiente nivel.

Puede obtener más información sobre el proceso de experimentación de Frictionless Commerce en su estudio de caso.

Conclusión

Adoptar el aprendizaje continuo y la optimización proporcionados por Experimentation Loops es crucial para las empresas que buscan mantenerse a la vanguardia y mejorar sus tasas de conversión.

Para impulsar verdaderamente el éxito de su propiedad digital, es hora de romper el molde lineal y adoptar el ciclo de experimentación. Al utilizar un marco estratégico para probar hipótesis, en lugar de un enfoque aleatorio, las empresas pueden optimizar y mejorar continuamente sus ofertas digitales.

Puede crear bucles de experimentación utilizando VWO, la plataforma de experimentación líder en el mundo. VWO ofrece pruebas gratuitas para hasta 5000 usuarios rastreados mensualmente. Visite nuestra página de planes y precios ahora para obtener más información.