El mu­l­ti­va­ria­te testing para optimizar la tasa de co­n­ve­r­sión

La op­ti­mi­za­ción de la tasa de co­n­ve­r­sión es el objetivo de todo de­sa­rro­lla­dor o gestor de proyectos web. Los co­n­te­ni­dos y productos de primera calidad, así como un tráfico creciente son, por lo general, elementos pro­me­te­do­res para empresas y tiendas online eme­r­ge­n­tes. Sin embargo, también pueden ser in­e­fi­ca­ces si no se logran los re­su­l­ta­dos deseados, como, por ejemplo, la fi­na­li­za­ción de la compra, el hacer clic en un botón o la cu­m­pli­me­n­ta­ción de un fo­r­mu­la­rio. Mientras que, por medio de diversas medidas (marketing en las redes sociales, SEO, SEA, li­n­k­bui­l­di­ng, etc.), es posible in­flue­n­ciar en la cantidad de visitas, el número de co­n­ve­r­sio­nes está sujeto pri­n­ci­pa­l­me­n­te a dos factores: la confianza del usuario en la tienda o en la página web y la facilidad de manejo del proyecto web, lo que también se conoce con el nombre de usa­bi­li­dad.

Para mejorar co­n­se­cue­n­te­me­n­te este último factor, los tests mu­l­ti­va­ria­n­te cuentan con un apoyo en tendencia creciente por parte de de­sa­rro­lla­do­res y pro­fe­sio­na­les del marketing. Con los pro­ce­di­mie­n­tos de prueba modernos, que resultan todavía más complejos que los tests A/B, igua­l­me­n­te muy uti­li­za­dos, se localizan y eliminan las de­bi­li­da­des de los elementos que se han co­m­pro­ba­do para que los usuarios puedan acceder más fá­ci­l­me­n­te a los co­n­te­ni­dos. A este respecto, si los vi­si­ta­n­tes se sienten cómodos, pe­r­ma­ne­ce­rán más tiempo en la tienda o en la página web y llevarán a cabo con mayor fre­cue­n­cia la acción deseada (co­n­ve­r­sión).

El modo en que funciona el mu­l­ti­va­ria­te testing se pone de relieve con el siguiente ejemplo: la página web de un producto de­te­r­mi­na­do tiene que estar op­ti­mi­za­da. La de­s­cri­p­ción y la imagen se se­le­c­cio­nan como criterios decisivos. El pro­ce­di­mie­n­to de análisis tiene que de­te­r­mi­nar si las de­s­cri­p­cio­nes de productos A y B, así como las imágenes de los productos 1 y 2 influyen en la tasa de co­n­ve­r­sión y en qué medida lo hacen. Por esta razón, las imágenes y las de­s­cri­p­cio­nes se combinan entre sí, dando como re­su­l­ta­dos las si­guie­n­tes co­m­bi­na­cio­nes:

• De­s­cri­p­ción A, imagen 1
• De­s­cri­p­ción A, imagen 2
• De­s­cri­p­ción B, imagen 1
• De­s­cri­p­ción B, imagen 2

En este sencillo ejemplo se dan cuatro posibles co­m­bi­na­cio­nes di­fe­re­n­tes y con cada variable que se añade aumenta, como es lógico, la cantidad de co­m­bi­na­cio­nes posibles. Las cuatro versiones di­fe­re­n­tes se presentan a los clientes po­te­n­cia­les cuando visitan la página del producto co­rre­s­po­n­die­n­te en la tienda. Así, la totalidad del tráfico se reparte uni­fo­r­me­me­n­te por todas las variantes. Las co­n­ve­r­sio­nes obtenidas, en este caso las compras rea­li­za­das, se registran durante el período de control con ayuda de he­rra­mie­n­tas de análisis como Oracle Maxymiser, de modo que se pueda calcular una tasa de co­n­ve­r­sión para las cuatro variantes al final del test mu­l­ti­va­ria­n­te. Cuanto más elevado es el tráfico y cuanto más dure el período de ob­se­r­va­ción, más si­g­ni­fi­ca­ti­vos serán también los re­su­l­ta­dos.

Debido a que el mu­l­ti­va­ria­te testing se lleva a cabo, al igual que los tests A/B, cuando la página web, la apli­ca­ción o la tienda ya están online, tienen la ventaja de llegar a un número superior de usuarios, a di­fe­re­n­cia de los tests de usa­bi­li­dad que se realizan en la fase de de­sa­rro­llo del proyecto. En este sentido se puede hablar de métodos cua­n­ti­ta­ti­vos de re­co­pi­la­ción de datos. Aunque la rea­li­za­ción de tests mu­l­ti­va­ria­n­te resulta sumamente compleja, esta se hace algo más sencilla gracias a diversas he­rra­mie­n­tas diseñadas a tal efecto. De esta manera, las di­fe­re­n­tes páginas de prueba se pueden co­n­fi­gu­rar rá­pi­da­me­n­te e im­ple­me­n­tar en el proyecto web mediante fra­g­me­n­tos de código de Ja­va­S­cri­pt. Asimismo, los re­su­l­ta­dos se vi­sua­li­zan en tiempo real en una tabla bien definida para que se pueda averiguar sin problemas cuáles son las co­m­bi­na­cio­nes más pro­me­te­do­ras.

Al contrario de los tests A/B, el mu­l­ti­va­ria­te testing no se limita a tan solo dos versiones co­m­pa­ra­ti­vas, sino que en principio no hay ningún límite es­ta­ble­ci­do. Esto facilita la revisión de diversos elementos y pro­po­r­cio­na re­su­l­ta­dos generales a los ob­se­r­va­do­res sobre la in­ter­ac­ción de los di­fe­re­n­tes co­m­po­ne­n­tes. De ahí se deduce que los tests mu­l­ti­va­ria­n­te no solo revelan in­fo­r­ma­ción sobre las co­m­bi­na­cio­nes que pueden re­pe­r­cu­tir de manera negativa o positiva en la tasa de co­n­ve­r­sión, sino que pro­po­r­cio­nan una imagen concreta, estática y completa de qué co­m­po­ne­n­tes co­n­tri­bu­yen y de qué manera al éxito global de los proyectos web. Los co­no­ci­mie­n­tos ad­qui­ri­dos durante la rea­li­za­ción de los tests mu­l­ti­va­ria­ble también pueden co­n­ve­r­ti­r­se en un factor de peso a la hora de de­sa­rro­llar proyectos futuros.

Para que los re­su­l­ta­dos del mu­l­ti­va­ria­te testing tengan el valor in­fo­r­ma­ti­vo deseado, es in­di­s­pe­n­sa­ble tener un tráfico elevado de manera co­n­ti­nua­da, sobre todo porque este será di­s­tri­bui­do al menos por cuatro o más eje­m­pla­res de prueba. Otro de los problemas que se plantean en este pro­ce­di­mie­n­to de prueba siempre se ma­ni­fie­s­ta cuando una o varias de las variables ana­li­za­das no tienen ninguna in­flue­n­cia en la co­n­ve­r­sión que se quiere alcanzar, sobre todo en lo referente a la in­te­r­pre­ta­ción de los re­su­l­ta­dos. En este sentido se puede llegar a la co­n­clu­sión errónea de que los tests mu­l­ti­va­ria­n­te complican in­ne­ce­sa­ria­me­n­te el proceso de eva­lua­ción, a di­fe­re­n­cia de los sencillos tests A/B.

Decidir cuál es el método más apropiado para testear la usa­bi­li­dad de un proyecto web depende de di­fe­re­n­tes factores, entre los que destaca el nivel de tráfico. Si ya en la fase inicial observas que hay un número limitado de vi­si­ta­n­tes, el mu­l­ti­va­ria­te testing no ofrecerá es­ta­dí­s­ti­cas fiables que informen sobre el éxito de cada una de las variantes, tampoco durante un período de ob­se­r­va­ción largo. En un caso como este se re­co­mie­n­da validar la fu­n­cio­na­li­dad de cada una de ellas en los tests A/B sucesivos. Si tu página web muestra, por otro lado, un tráfico alto, los tests mu­l­ti­va­ria­n­te conllevan un ahorro de tiempo y esfuerzos.

Un requisito de ambos métodos es que se puedan formular hipótesis claras y calcular la dimensión de los re­su­l­ta­dos para los elementos testados. De no ser así, será difícil in­te­r­pre­tar los re­su­l­ta­dos de las pruebas. En co­n­tra­po­si­ción al análisis de la usa­bi­li­dad durante el proceso de de­sa­rro­llo, en el caso de un test en vivo como este hay que tener en cuenta que la tasa de co­n­ve­r­sión podría empeorar te­m­po­ra­l­me­n­te. Cuando se trata de probar nuevas ideas o variantes, los tests mu­l­ti­va­ria­ble no son ni efi­cie­n­tes ni permiten alcanzar los objetivos que se persiguen y los tests A/B están a menudo sujetos a re­s­tri­c­cio­nes. En este sentido, los análisis pre­li­mi­na­res a escala reducida y con cue­s­tio­nes claras re­pre­se­n­tan una solución efectiva y libre de riesgos.

Si tu proyecto web tiene tráfico su­fi­cie­n­te y te has decidido por poner en práctica el mu­l­ti­va­ria­te testing, esto no significa que tengas vía libre para crear muchas variables y versiones sin necesidad. Para obtener re­su­l­ta­dos óptimos se re­co­mie­n­da adoptar un enfoque lo más es­tra­té­gi­co posible y que solo las partes más im­po­r­ta­n­tes compitan entre sí para poder llevar a cabo una pre­se­le­c­ción de las opciones. Para tener mayor seguridad, también puedes realizar un test A/B para verificar de nuevo el resultado. Recuerda que no se garantiza el aumento es­ta­dí­s­ti­co de la tasa de co­n­ve­r­sión en cada una de las mo­da­li­da­des de prueba, sino que dicho valor solo describe una tendencia.