¿Cómo promocionar mejor un producto en una página web? ¿De qué manera los usuarios encuentran mejor la información? ¿Cómo podemos mejorar la cantidad de contactos que recibimos a través del sitio? Estas preguntas están en la cabeza a la hora de pensar mejoras para un sitio y las respuestas que damos suelen estar basadas más en intuiciones que en datos reales. Google WebSite Optimizer nos permite salir de dudas para probar y medir qué cosas realmente funcionan.
Contra lo que pueda parecer por su nombre, en realidad esta herramienta de Google no optimiza nada. Más bien su misión es recoger y procesar datos para obtener información confiable a la hora de tomar decisiones. Para ello tenemos que definir uno o más experimentos con las cosas que queremos ir probando en nuestra web.
En primer lugar hay que definir la página sobre la cual vamos a hacer el test y la página de conversiones. Por ejemplo, el test podría hacer sobre la página de un producto que queremos vender y la conversión sería su compra. También podemos definir por conversión el completar un formulario de contacto, darse de alta en un registro, suscribirse a un newsletter o descargarse un archivo.
Una vez identificadas estas páginas la siguiente fase es diseñar las variaciones respecto de la página original. Podemos elegir dos modos: tests A/B -es decir, una página contra otra- o tests multivariables donde analizamos varios factores al mismo tiempo. Los primeros son más sencillos y rápidos en cuanto a resultados; los segundos son más precisos pero requieren mayor tiempo y solo están recomendados para sitios con mucho tráfico (más de mil visitas semanales).
Es en estas variaciones donde hay que sacar a relucir nuestras intuiciones y teorías para ver cómo funciona la página ¿Es mejor esta foto o una ilustración? ¿Hay que hacer los botones más destacados o dejarlos como están? ¿Conviene cambiar el orden del texto o no?
En un principio estas cosas pueden parecer trivialidades, pero después de haber probado Google WebSite Optimizer por casi dos meses me atrevo a decir que no es así. Un texto sugerente, una imagen atractiva o un botón visible y a mano son elementos que terminan influyendo sobre la decisión del usuario para navegar o no hacia un lugar que nos interese.
Esto no solamente sirve para vender, los experimentos pueden ayudar a optimizar muchos aspectos de un sitio web. Algunos ejemplos que se me ocurren:
- Mejorar la navegación. Si creemos que una sección o página está muy oculta, podemos probar con diferentes variaciones para ver si aumentan las visita a este lugar.
- Formularios de contacto. El ejemplo más claro, podemos testear si quitando campos que no sean imprescindibles la gente se anima a escribir; o probar entre un tono formal o informal, usando o no una imagen, etc.
- Diseño. Podemos ver qué tan efectivos son algunos elementos gráficos en claridad y atracción al usar diferentes colores, formas, tipografía.
En fin, se puede probar cualquier cosa cuya eficacia puede ser medida en términos de ir hacia un determinado lugar del sitio. Por ahora no podemos medir otras cosas como tiempo de permanencia en la página o en sitio, cantidad de páginas que visita, etc.
Lo más interesante es que Google gestiona la visualización de las páginas que conforman el experimento y hace todos los cálculos estadísticos. La lista de cada experimento muestra las visualizaciones de las páginas, cantidad de conversones y un porcentaje con la probabilidad que tiene la variación de ser mejor respecto del original. Además, podemos detener y reiniciar el experimento cuantas veces queramos.
No todas son rosas porque hay algunas cosas para mejorar. Por empezar, luego de configurado el experimento no se pueden agregar nuevas páginas de prueba. Tampoco se pueden definir varias páginas de conversiones de forma independiente dentro de un mismo experimento. Y también se podría combinar con Analytics y medir permanencia o retorno, entre otras variable.
Sin embargo, es una herramienta sencilla, potente y eficaz a la hora de probar mejoras en un sitio de una manera organizada y con datos para analizar. También es muy buena la documentación que tiene y hasta hay un blog donde se presentan casos de uso.