Analítica web
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Estrategia Test AB para mejorar la navegación y el rendimiento de nuestra home

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En muchas ocasiones nos planteamos si el tráfico que está navegando por la parte pública de nuestra web lo está haciendo de manera coherente o de la manera que esperamos según hemos planteado  nuestro menú principal. Sobre todo en empresas como entidades bancarias o de telecomunicación que tienen clientes de diferentes sectores (particulares, empresas, autónomos) y que necesitan diferentes puntos de acceso a sus respectivos contenidos a través de las cuales el cliente puede autosegmentarse e iniciar la navegación.

El primer paso para saber si estamos mostrando de manera correcta estos puntos de acceso en nuestra home es realizar un estudio inicial del comportamiento de los usuarios utilizando la herramienta de analítica. Para ello, tres análisis rápidos que nos pueden ayudar a la hora de tener el primer contexto son los siguientes:

  • Sacar los volúmenes de usuarios únicos que acceden a la home principal de cada segmento y dividirlo por el número de clientes de cada segmento para saber un primer ratio de usuarios vs clientes de cada segmento que acceden a cada subhome.
  • Ver el volumen de visitas con clicks desde la home principal (normalmente suele ser nuestra  principal página de aterrizaje  para los usuarios) que acceden a cada subhome para ver así como se distribuye a primer nivel el flujo del tráfico y tener una idea de con qué segmento se ven más reconocidos.
  • Hacer una tabla a segundo nivel de flujo de tráfico en el que partiendo del total de tráfico que  llega a cada segmento (punto anterior), cuántos de estos se loguean hacia la parte privada, cuantos continúan por contenidos de cada segmento y cuántos se van a otro segmento o salen de la web (tres ramas por subhome).

Con estos tres datos podemos saber si el tráfico de nuestra web se distribuye como pensamos o si hay que realizar cambios en el menú. Si los usuarios no están navegando como esperamos, lo mejor es plantear una, dos o tres versiones de cómo colocar las etiquetas de los segmentos para poder testar con nuestras herramientas de testing (Target u Optimizely, por ejemplo) y realizar el test AB pertinente.

Puesta en marcha y definición de KPIs

Una vez que tenemos claras la  opciones de nuestro posible test la primera acción es plantear las KPIs que podemos poner sobre la mesa para poder medir los resultados. Os propongo algunas:

  1. Usuarios únicos que llegan a cada subhome desde la principal, restando aquellas entradas directas a cada uno de ellas (primer nivel de navegación). De esta manera sabremos en cuál de las versiones nuestro tráfico es más uniforme y con cuál se identifican más los usuarios.
  2. Número de continuaciones por segmentos en cada versión (segundo nivel de navegación). De esta manera veremos si los usuarios se identifican contenidos que están debajo de cada segmento.
  3. Número de contrataciones o leads finalizados por aquellos clientes que continuan visitando los contenidos de cada sección (tercer nivel de navegación). De esta manera sabremos cuál de las tres versiones aporta más conversiones a nuestro negocio.

La tercera es la que menos me gusta porque la idea del test es que los clientes encuentren más fácilmente el contenido de su sector, no de que conviertan en esa visita.  Pero es inevitable que desde negocio se pida medir el rendimiento de cada versión siempre con algún aspecto de conversión.

Una vez consensuadas las versiones podremos guardar las alternativas con los cambios en el html, nuestra herramienta de testing y el posterior análisis se encargarán del resto.

Análisis post test

Tras dejar el test el tiempo estimado, lógicamente, el primer paso es ver si nuestros KPIs son estadísticamente significativos y cuál de las versiones es la ganadora. Eso lo podemos ver a través de nuestra herramienta de testing (la cual, a través de su modelo estadístico, nos dará el resultado de las métricas introducidas) o bien a través de calculadoras de Test AB (para métricas más complejas como es nuestro caso) donde, introduciendo el volumen de usuarios únicos por cada versión y la métrica calculada o métrica objetivo, nos dirá si los resultados son significativos. Un ejemplo de calculadora de test AB es la de Carlos Navarro García.Captura de pantalla 2019-02-13 a las 23.20.52

Pero no solo hay que quedarse en estas métricas, las cuales tienen que verse refrendadas por algunos análisis cualitativos. Os dejo un ejemplo para esto. Normalmente y a través de cookies, podemos recoger el segmento del cliente al que pertenece cada usuario una vez logueado. Si dentro de una dimensión de nuestra herramienta de analítica detectamos estos valores, podremos hacer un cuadro que, por tipología de cliente, veamos qué contenidos de cada segmento son más visitados por dichos perfiles de usuarios. De esta forma sabremos qué versión ha sido más cualificada en el reparto de los contenidos por segmentos. (De nada me sirve si la mayoría de usuarios del segmento “empresas” están consumiendo contenidos del sector particular).

Otro análisis cualitativo puede ser comprobar el tiempo de estancia por usuario y la tasa de rebote de los contenidos en cada versión.

Conclusiones 

Una vez que consideramos nuestra versión ganadora (si es que hemos podido), lo mejor es chequear rehaciendo el análisis inicial (los tres pasos comentados al inicio) y compararlos con los datos iniciales para saber si hemos mejorado, de verdad, la distribución de nuestro tráfico.

No debe acabarse el test sin proponer nuevas preguntas adicionales que puedan generar mejoras y nuevos test como: ¿los contenidos de cierto segmento están bien estructurados?,¿influye la posición en la que hemos diseñado las etiquetas de nuestro segmento dentro de la cabecera del menú?, ¿habría algún elemento más que ayudaría a encontrar el contenido a nuestros clientes?, ¿los literales de cada etiqueta están bies definidos?

Todo ellos para no perder el foco en optimizar el esquema de los contenidos de la home que es nuestro primer escaparate para aquellos que aterrizan en la web.


*Fuente de la imagen destacada: Freepik

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