¿Qué es la prueba A/B en UX? | Investigación de UX #26

Las pruebas A/B son un excelente método de investigación para probar dos versiones alternativas de una solución dada al mismo tiempo. Lee nuestro artículo para aprender cómo realizar pruebas A/B y ver sus beneficios y limitaciones.

Pruebas A/B en UX – tabla de contenido:

1. ¿Qué son las pruebas A/B en el contexto de la investigación UX?
2. ¿Cuándo aplicar pruebas A/B?
3. ¿Cómo realizar pruebas A/B?
4. Resumen

¿Qué son las pruebas A/B en el contexto de la investigación UX?

Las pruebas A/B te permiten probar dos versiones de un producto/solución (versión A y versión B) y evaluar cuál obtiene una mayor aprobación por parte de los usuarios. La forma de medirlo incluye la tasa de conversión, el tiempo pasado en el sitio o la retroalimentación de los participantes y su propensión a recomendar el sitio/producto. Antes de la prueba, necesitas definir y determinar qué significará “éxito” para una versión particular.

¿Cuándo aplicar pruebas A/B?

Puedes implementar pruebas A/B para pruebas de prototipos, durante la fase de desarrollo del producto, así como para construir estrategias de marketing y promoción. Son la herramienta perfecta para tomar decisiones que pueden afectar el resultado final de una organización. Las pruebas A/B son especialmente útiles cuando ya tenemos una hipótesis basada en investigaciones previas y queremos confirmar que es la solución correcta. Las preguntas de investigación formuladas para las pruebas A/B podrían verse así:

• ¿Qué versión del producto genera una mayor tasa de conversión?
• ¿Cuál de las dos notificaciones push redactadas de manera diferente aumenta el compromiso en la aplicación?

Una prueba A/B sólida debe incluir comparaciones lo más simples posible, por ejemplo, en lugar de comparar dos versiones completamente diferentes del sitio, es mejor probar dos estilos de encabezado diferentes o dos ubicaciones distintas del botón CTA. Con comparaciones menores, reconoceremos con precisión qué fuente, color, elemento o ubicación influye más en la experiencia del usuario.

Este método de investigación comprende pruebas de dos tipos: univariantes y multivariantes. La primera se centra en las diferencias entre dos variantes de un elemento, por ejemplo, un botón rojo y un botón azul. La multivariante, sin embargo, compara más de 2 variantes de un botón al mismo tiempo, por ejemplo, rojo, azul, verde y blanco (además, pueden diferir en encabezados, por ejemplo, “Revisa esto” y “Ver más”).

Las principales ventajas de las pruebas A/B son la rapidez y los bajos costos. También permiten evaluar varias variantes de un producto en un gran grupo de personas reales. Sin embargo, ten en cuenta que debes enfocarte en estos aspectos que pueden tener un impacto real en la percepción general de un producto. No compares elementos aleatorios. Formula una hipótesis, realiza otras investigaciones complementarias y luego consulta a tu equipo de diseño y desarrollo. Juntos, decidirán qué características esenciales examinar en numerosas versiones mediante la realización de pruebas A/B de variante única o multivariante.

Las pruebas A/B parecen ser una forma rápida de investigación, aunque no es una regla. Puede que necesites ejecutarlas durante varias semanas para obtener suficientes datos para el análisis de UX (pero también puedes obtener resultados en unos pocos días o incluso unas pocas horas). El tiempo que lleva realizar una encuesta depende de muchos factores.

¿Cómo realizar pruebas A/B?

1. Identifica tu problema.

Asegúrate de aplicar las herramientas analíticas adecuadas para establecer con precisión la naturaleza del problema.

2. Descubre tanto como puedas sobre el problema y los usuarios. Familiarízate bien con ellos.

Identifica con precisión la ubicación del flujo y trata de averiguar por qué ocurre. Su comprensión detallada contribuirá a un análisis adecuadamente riguroso.

3. Formula una hipótesis respondiendo cómo resolver el problema.

Una hipótesis es una suposición que se puede probar. Puedes formularla en forma de condición: “si X ocurre, entonces Z”, es decir, por ejemplo, “si el encabezado está en fuente 22 en lugar de 18, la conversión aumentará”. Las pruebas A/B te permitirán saber si la conjetura presentada en la hipótesis es correcta.

4. Define tu objetivo.

Determina qué quieres lograr con el estudio y a través de todo el proceso de investigación y diseño, por ejemplo, quieres que más usuarios hagan clic en el botón CTA en la página de inicio.

5. Define la precisión estadística.

Determina los números y cifras que necesitas tanto para la evaluación práctica de la encuesta como para los interesados comerciales que deben mostrarse, por ejemplo, ¿satisfará un aumento del 2% en las conversiones y valdrá la pena invertir en una encuesta?

6. Define la escala de resultados requerida.

¿Qué número de encuestados garantizará la precisión estadística? ¿Qué porcentaje de la base de usuarios diaria, semanal o mensual hará que estos resultados sean valiosos y concluyentes? Es imperativo determinar esto antes de proceder con la encuesta.

7. Crea la versión B y prueba tu hipótesis.

Prepara una variante adicional (variante B) del sitio/producto/funcionalidad para tu hipótesis y comienza a probar. En esta etapa, los desarrolladores intervienen para implementar una segunda solución alternativa para el producto existente, y los usuarios se dividen inconscientemente en dos grupos (grupo A y grupo B) en el sitio/aplicación como antes. Durante la evaluación, intenta mirar tus datos solo después de haber recopilado suficientes para obtener validez estadística y un resultado viable.

8. Analiza y actúa según los resultados de la prueba.

Si tu versión B cumple con el umbral de efectividad establecido y confirma tu hipótesis, puedes proceder a implementarla para todos los usuarios (ya no divididos entre las versiones A y B). Sin embargo, si la hipótesis es refutada, mantente con la versión original A o formula y prueba una nueva hipótesis. Además, revisa otros métodos de investigación alternativos para complementar los datos.

Resumen

Las pruebas A/B son un tema bastante técnico. Necesitan poseer ciertos conocimientos de estadísticas, así como un conocimiento técnico/programático más especializado (o una buena relación con el equipo de desarrollo de la empresa). Es un método directo; además, es bastante simple, rápido y barato. Permite comparar dos versiones alternativas de un producto a bajo costo con resultados satisfactorios. Además, sus hallazgos se basan en usuarios reales, son tan precisos como se puede obtener. Sin embargo, recuerda que no puedes probar cada característica, elemento o pequeño detalle en el sitio; por eso, al realizar pruebas A/B, es estándar llevar a cabo otros métodos de investigación complementarios.

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