Determinar la propuesta de diseño más acertada para cada variante en un proyecto de experimentación, especialmente en el contexto de la optimización de la tasa de conversión (CRO) y la analítica digital, involucra un proceso sistemático y basado en datos.
Ahora te describo un enfoque estructurado para maximizar tus posibilidades de éxito en la selección de la propuesta de diseño correcta para cada variante de tus experimentos:
Definición de Objetivos Claros.
Antes de diseñar cualquier variante, es crucial tener objetivos claros y específicos.
Estos objetivos deben estar alineados con las metas más amplias del negocio y deben ser mensurables.
Por ejemplo, aumentar la tasa de conversión de una página de producto en un 10% o reducir la tasa de rebote en un 5%.
Análisis de Datos Históricos.
Utiliza los datos históricos de tu sitio web o aplicación para entender cómo los usuarios interactúan con tu plataforma actualmente.
Herramientas como GA4, Hotjar o Mixpanel pueden proporcionarte insights valiosos sobre el comportamiento de los usuarios, como las páginas más visitadas, los puntos donde los usuarios abandonan el sitio y cómo interactúan con elementos específicos del diseño.
Investigación de Usuario.
Realiza investigaciones cualitativas, como encuestas, entrevistas o tests de usabilidad, para obtener insights directos de tus usuarios.
Esto te ayudará a entender sus necesidades, frustraciones y preferencias, lo que puede guiar la creación de variantes de diseño más efectivas.
Desarrollo de Hipótesis Basadas en Datos.
Con base en los datos recopilados y la investigación de usuario, desarrolla hipótesis claras.
Por ejemplo, si observas que muchos usuarios abandonan el carrito de compras, una hipótesis podría ser que el proceso de checkout es demasiado complicado. La variante de diseño podría simplificar este proceso para probar si eso reduce la tasa de abandono.
Creación de Variantes de Diseño.
Diseña múltiples variantes que aborden las hipótesis planteadas.
Cada variante debe diferir en uno o más elementos clave para poder atribuir cualquier cambio en el comportamiento del usuario a esos elementos específicos.
Utiliza principios de diseño UX y UI para asegurar que cada variante sea funcional y estéticamente agradable.
Implementación de Tests A/B.
Implementa tests A/B para evaluar la efectividad de cada variante de diseño.
Herramientas como Optimizely, VWO pueden ser usadas para configurar y gestionar estos tests.
Asegúrate de que cada test tenga un tamaño de muestra suficiente y un tiempo de duración adecuado para obtener resultados estadísticamente significativos.
Análisis de Resultados y Ajustes.
Una vez finalizados los tests, analiza los resultados para determinar qué variante funcionó mejor en relación con los objetivos definidos.
Examina no solo las métricas de conversión, sino también otros indicadores como el tiempo en página, la interacción con elementos específicos y el feedback de usuario.
Iteración y Optimización Continua.
La experimentación es un proceso continuo.
Utiliza los aprendizajes de cada experimento para iterar y optimizar aún más las variantes de diseño. Incluso después de encontrar una variante «ganadora», siempre hay espacio para la mejora y adaptación ante los cambios en las expectativas del usuario y las tendencias del mercado.
Ejemplo Práctico.
Imagina que tienes una tienda online de productos tecnológicos y quieres mejorar las conversiones en las páginas de producto.
Podrías crear variantes de diseño que incluyan video demostraciones del producto, reseñas destacadas de manera más prominente, o una llamada a la acción (CTA) más visible y atractiva.
Un experimento A/B te permitirá medir cuál de estas variantes resuena mejor con tus usuarios y contribuye a una mayor tasa de conversión.
Siguiendo este proceso estructurado, puedes maximizar tus posibilidades de seleccionar la propuesta de diseño más efectiva para cada variante en tus proyectos de experimentación.