Cuando se realizan muchos cambios en una PDP y queremos probar el resultado de los cambios con un test A/B.
Esto complica la identificación de qué cambio específico causó una mejora o disminución en los objetivos marcados.
Además, si se realizan demasiados cambios a la vez debemos tener cuidado, ya que la PDP puede perder su coherencia visual y de experiencia a la que los clientes ya estaban acostumbrados, lo que podría afectar negativamente a la percepción de los usuarios.
Y ademas….
▶ Segmentación de Datos.
Si realizaste muchos cambios, considera segmentar los datos para entender cómo afectaron a diferentes segmentos de usuarios (la opinión de los clientes habituales es muy importante).
Esto puede ayudarte a identificar si ciertos cambios beneficiaron a un grupo de usuarios específico.
▶ Análisis de impacto individual.
Si es posible, trata de aislar algunos cambios para analizar su impacto individualmente. Esto puede requerir realizar test adicionales para saber cuál de los cambios contribuyó a la mejora o disminución del objetivo.
▶ Priorización de hipótesis.
Siempre es aconsejable priorizar los cambios y las hipótesis antes de realizar test A/B. Cuando realizas muchos cambios a la vez, es difícil determinar qué funcionó y qué no. Priorizar los cambios te permite enfocarte en aquellos que tienen más probabilidades de generar un impacto significativo.
▶ Iteración gradual.
En lugar de implementar muchos cambios a la vez, considera realizar una iteración gradual. Realiza un primer test con algunos cambios, analiza los resultados y, si es necesario, realiza sucesivos test con los cambios restantes.
▶ Análisis cualitativo de datos.
Acompaña los datos cuantitativos con análisis cualitativos. Realiza encuestas, entrevistas o pruebas de usabilidad para obtener información más detallada sobre cómo los usuarios perciben los cambios y cómo afectan su experiencia.
▶ Test multivariante.
En lugar de un test A/B, puedes considerar realizar test multivariante donde pruebas múltiples combinaciones de cambios.
Para realizar este tipo de test debes tener en cuenta el tráfico que recibe la pdp, estas pruebas pueden requerir un tamaño de muestra mayor y pueden ser más complejas de analizar.
Cuando se realizan muchos cambios en una PDP y queremos probar su efectividad con test a/B, es importante ser consciente de los posibles resultados que nos revelen estos test, asociados con la “no identificación de las causas específicas de los resultados” ya sean positivos o negativos.
Prioriza, segmenta los datos, realiza análisis cualitativos y considera una iteración gradual para comprender mejor cómo los cambios afectan la experiencia del usuario y la consecución de los objetivos marcados.
¿tienes problemas?, no sabes hacer marketing digital, no tienes tiempo.