0
Shares
Google+

Hace un par de meses, les presenté los resultados de un A/B test que hice para las páginas de destino de la empresa NTRglobal utilizadas para campañas de SEM en España. Como comenté en el post anterior, este experimento era para demostrar que el uso en un nuevo template que incluyese los best practices de persuabilidad, resultaría en un aumento de la tasa de conversión. Y así fue. Pero no es allí donde termina el trabajo de optimización de páginas de destino. Luego de haber identificado un template ganador tenía que seguir experimentando con la variación de elementos cuya combinación óptima permitiese aumentar aún más el ratio de conversión. Esto se hace a través de un MVT (o test multivariante) y eso es lo que les quiero presentar hoy.

El template ganador del primer Test A/B servirá de original para este nuevo experimento.

Para identificar los elementos procedí a desagregar la plantilla ganadora en secciones que incluyesen los elementos claves (no consideré el título porque los títulos cambian según la palabra clave asociada al anuncio) que fuesen en formato de imagen. El resultante fueron 5 secciones que veréis a continuación:

Página de destino en secciones

Secciones:

1. Imagen principal asociada a los usuarios del producto/servicio.
Me intrigaba probar la opción de imágen “mujer” vs. “hombre” y la de una persona vs. de un equipo de personas. Dentro de la empresa, había mucha disparidad sobre la imagen de la mujer sola. Se decía que no reflejaba muy bien a la audiencia del producto.
2. Imágenes para destacar cada uno de los 4 puntos clave que hablan de los beneficios asociados (tildes).
Aquí buscába ver si los tildes podían ser reemplazados con íconos que anticipasen el contenido del texto relacionado y realzara así la importancia e identificación visual de cada beneficio.
3. Imagen del 1er. botón de llamada a la acción.
En este caso pretendía probar algunos colores puros vs. colores combinados con el puntero del botón.
4. Imágenes de los reafirmantes (sellos que respaldan la empresa/servicios y comentarios u opiniones de clientes)
Como yo no pretendía en este experimento modificar el contenido textual, solo intercambiamos la ubicación del comentario por el de los sellos de reafirmación y a la inversa.

Lo anterior se tradujo en 16 versiones diferentes del template ganador con nuevas combinaciones de elementos. A continuación se creó un experimento Multi-variable en Google Website Optimizer y se activó. Luego de unas 5 semanas (aprox.), se obtuvieron los resultados que demostraron un incremento de un 65% en la tasa de conversión. La combinación ganadora ha sido la siguiente:

Página de destino NTRGlobal.

Además de tener una combinación de elementos que incrementó la tasa de conversión de forma significativa, hemos aprendido que la sección 2 y 4 han sido las que más impacto produjeron en las mejoras observadas de cada combinación diferente de elementos. En la imagen de abajo podrán ver los gráficos (las tasas de conversión no se muestran por ser información sensible para la NTRglobal) que lo demuestra.

Resultados MVT NTRglobal

De ello se desprende que esas dos secciones pueden ser trabajadas en posteriores experimentos para continuar con la tarea de optimización continua, por ejemplo, para probar elementos diferentes en países distintos (geo-segmentación). No solo eso, sino que el próximo experimento puede incluir diferentes textos.

Esta forma de trabajo en el que se desagregan los experimentos para probar el impacto desde lo más obvio (plantilla de diseño) hasta lo más sutil (cambios en el texto que describe los beneficios), es una metodología de optimización que podrá permitirte incrementar la persuabilidad – y por tanto, tu capacidad de conversión – en las páginas más determinantes de tu sitio web.

Como podréis observar, el resultado del primer test A/B y este primer MVT ya han producido mejoras de un 184% en la tasa de conversión (119% en el primer test + 65% en el segundo) y, con los experimentos subsiguientes que menciono, estos indicadores podrían seguir mejorando todavía más.

Conclusión:

¿A qué esperas? El costo de estos tests ha sido muy bajo. ¿Ya has calculado el beneficio que obtendría tu negocio de mejorar su capacidad de convertir usuario en clientes en más de un 200%?

Agradecimientos:

Onetomarket: a Jose Panzano por su asistencia técnica

NTRglobal: a Laia Molina por sus diseños y a Raúl Agüera por la implementación técnica.