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Posted by on Oct 23, 2015 in General | 0 comments

A/B testing para dummies

Retomando la idea de sacar distintos posts sobre tipos de pruebas (¿Pruebas de integración, funcionales, de carga…? ¡Qué jaleo! ¿Qué diferencias hay?, Smoke test: Detecta lo más pronto posible si los elementos críticos de la aplicación no funcionan.), técnicas y procesos de testing, hoy os quiero hablar de las pruebas A/B.

Puede que éstas no sean las típicas pruebas de funcionalidad, y suelen utilizarse más en el campo de la usabilidad, el UX o el marketing, pero para aplicaciones web, o incluso apps móviles, en ciertas ocasiones pueden ser muy útiles para descubrir qué prefieren los usuarios.

¿Para qué sirven las pruebas A/B?

Los sitios webs están repletos de elementos y enlaces que redirigen al usuario a unas partes u otras de la web. Normalmente solemos diseñar las webs y colocar los elementos con la intención de lograr una buena usabilidad y para fomentar ciertos comportamientos de los usuarios en nuestra página.

Por ejemplo, si queremos incitar a los usuarios a que se registren y prueben la suscripción de lectura de libros de nuestra web, una opción podría ser colocar un botón en la parte superior de la web indicando que los primeros meses son gratis, o colocar dicho botón en otro lado de la página.

¿Qué diseño y ubicación de elementos será el mejor para nuestros usuarios? ¿Cuál fomentará en mayor grado el comportamiento que nosotros queremos generar? ¿Hay alguna forma de saber esto? Para eso se utilizan los tests A/B.

¿Qué son las pruebas A/B?

Los tests A/B se utilizan para realizar distintos experimentos a nivel de experiencia de usuario en las webs, recoger métricas y actuar en consecuencia.

Por ejemplo, en el caso anterior, para saber dónde colocar un botón de suscripción en la web, un test A/B nos ayudaría a generar “dos versiones” de la web (A y B), una con el botón de suscripción en la parte superior y otra en un lado, y exponer ambas versiones en el mismo espacio de tiempo a los distintos usuarios reales de la aplicación. Durante este tiempo se van recogiendo las métricas necesarias que nos ayudarán al final del experimento a determinar cuál de las dos versiones de la web ha tenido más éxito entre los usuarios.

Estas dos versiones de la página de la web que queremos probar con los usuarios son reales, están diseñadas y funcionan. En la herramienta en la que configuremos el test A/B tendremos que indicar las urls de las dos versiones del experimento para que dicha herramienta vaya mostrando una versión u otra a los usuarios.

abtesting

Esto puede servir cuando tenemos planteados rediseños de un sitio y no sabemos si los usuarios se sentirán perdidos, para evaluar si un diseño afecta al rendimiento de la publicidad o si los usuarios llegan más fácil o no a un elemento que queramos (por ejemplo al carrito de compra o al registro).

Consideraciones para crear tests A/B

A la hora de diseñar tests A/B, te recomendaría que tuvieras en cuenta las siguientes consideraciones:

– Ten claro qué objetivo quieres conseguir con el test A/B, es decir, qué quieres comprobar en el test.

Por ejemplo, el objetivo del test A/B mencionado en el ejemplo del botón de suscripción sería comprobar qué diseño tiene más tasa de registro de suscripciones en la web.

– ¿Realmente necesitas un test A/B? ¿O te vale con utilizar una herramienta de analítica web y ver los resultados que quieres?

– ¿Sobre qué página se va a realizar el test A/B? En el caso anterior, decidimos que realizaríamos el test sobre la página principal, donde mostraremos el botón de suscripción.

Es importante saber sobre qué página vamos a hacer el test, ya que a la herramienta con la ejecutaremos el test, le tendremos que indicar las urls de los dos diseños que queremos mostrar a los usuarios.

– Debemos ejecutar el test y recopilar información durante un período de tiempo adecuado, mostrando ambas versiones a la vez a distintos usuarios en ese mismo período de tiempo, para garantizar que las condiciones a las que están sometidas las dos versiones son lo más parecidas posibles.

Por otra parte el período de tiempo elegido debe ser estable y representativo de la actividad del sitio web o aplicación. Nada de probar en periodos festivos, fecha de lanzamiento de productos, etc.

– Para no confundir a los usuarios, una versión se mostrará a ciertos usuarios y la nueva a otros usuarios, pero a cada usuario de la web siempre se le mostrará la versión que se le mostró por primera vez.

– Es muy importante saber qué métricas o datos deberemos recoger para analizar los resultados del experimento y qué condición se debe cumplir para que una versión de la web sea mejor que otra. Por ejemplo, continuando el caso anterior, una métrica para saber qué versión es mejor que otra sería el número de usuarios que hacen click en el botón de suscripción.

Herramientas para ejecutar tests A/B

Por último y para terminar el post, cabe destacar que existen varias herramientas para configurar, ejecutar y recopilar datos sobre tests A/B.

Una de las herramientas gratuitas más famosas es Google Website Optimizer, que ha pasado ha llamarse Experiments, dentro de Google Analytics.

Hay bastantes tutoriales en internet sobre cómo utilizar los experimentos de Google Analytics (como por ejemplo éste).

Otras destacadas son Visual Website Optimizer,SiteSpect, Optimizely, Unbounce, pero hay muchísimas más.

Ana M. del Carmen García Oterino

Ana M. del Carmen García Oterino

Ingeniera Software QA at BQ
https://www.linkedin.com/in/amgarciao

Apasionada por la calidad del software (procesos, producto y equipos) y buenas prácticas en general.

Especializada en testing, automatización de pruebas e integración continua.
Ana M. del Carmen García Oterino

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