Test A/B en Amazon

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La wikipedia define los test A/B como:

“El término test A/B se utiliza en el ámbito del marketing para describir experimentos aleatorios con dos variantes, A y B, siendo una la de control y la otra la variante. Otra forma de referirse generalmente a los test A/B es con el término split test, aunque este último método se aplica cuando se realizan experimentos con más de dos variantes.

En el campo del diseño de páginas web (especialmente cuando se diseñan experiencias de usuario) el objetivo es identificar los cambios que incrementan o maximizan un resultado determinado (por ejemplo, la proporción de clics que recibe un banner publicitario). Como el propio término indica, se comparan dos versiones (A y B), que son idénticas salvo por una variación que puede afectar al comportamiento del usuario. La versión A puede ser la que se esté utilizando en un momento determinado (control), mientras que la versión B se modifica en algún aspecto concreto (variante). Por ejemplo, en una página web de comercio electrónico, el proceso de compra es normalmente un buen candidato para realizar un test A/B, dado que, incluso mejoras marginales en la tasa de abandono, pueden implicar incrementos significativos en las ventas. Igualmente, se pueden observar mejoras cuando se modifican elementos como el texto, la disposición de elementos (layout), imágenes y colores,1 aunque no siempre es el caso.2″

Pues bien, en esta lección explicaremos como podemos hacer tests A/B en nuestras páginas de producto en Amazon, para intentar optimizar sus principales componentes y aumentar la tasa de conversión. Entre otros temas veremos:

  • Qué elementos son los más apropiados para nuestros experimentos
  • Qué programas podemos utilizar para llevarlos a cabo
  • Qué ventajas supone experimentar con esta metodología
  • Qué limitaciones deberemos asumir

Siempre hemos dicho que para triunfar en Amazon debemos estar permanentemente probando nuevas funcionalidades y optimizando nuestra estrategia. Los tests A/B son una de las principales bazas que podemos utilizar en este empeño.

Apéndice

¿Qué tipos de sitios realizan A/B testing?

Todos los sitios web pueden beneficiarse del A/B testing debido a que cada uno de ellos tiene un objetivo medible. Cada web se crea con un objetivo en mente, tanto si se trata de un sitio web de comercio electrónico, como un periódico, todos buscan mejorar su tasa de conversión, sin importar en que consista esta.

Lead generation

Las páginas de lead generation o generación de leads, son aquellas destinadas a las ventas de servicios, principalmente, o a la búsqueda de clientes potenciales. Un lead puede referirse a la adquisición de un email que, posteriormente, podrá usarse con fines comerciales.

Medios

En esta categoría nos centramos sobre todo en el testing editorial. En este tipo de sitios web, de mucho contenido, los test suelen estar enfocados a comprobar el éxito de un tipo de contenidos en particular o a personalizar el contenido para cada tipo de usuario. Aun así, siempre hay otros muchos elementos que pueden testearse aparte del contenido.

 

https://www.abtasty.com/es/ab-testing/

E-commerce

No es sorprendente que uno de los tipos de sitios web que más usan el A/B testing sean los sitios de comercio electrónico. Gracias al A/B testing, estos tipos de sitios pueden asegurarse de que siempre cuentan con un rendimiento óptimo de su sitio web. Descubre los mejores casos de éxito de e-commerce. Algunos de los elementos más comúnmente optimizados son la página de inicio, los elementos de la ficha de producto o incluso los botones y sus mensajes.

 

A/B Significance Test

Determine whether your A/B tests are statistically significant.

Try Kissmetrics to get help with running your A/B test and check out our A/B testing documentation. Use this A/B Significance calculator to tell you whether your A/B test is statistically significant. Without this calculator, you can’t be confident that the changes you make will improve your conversions.

A/B Significance Test

A/B Testing Process

The correct way to run an A/B testing experiment is to follow a scientific process. It includes the following steps:

  1. Study your Website Data: Use a website analytics tool such as Google Analytics, and find the problem areas in your conversion funnel. For example, you can identify the pages with the highest bounce rate. Let’s say, your homepage has an unusually high bounce rate.
  2. Observe User Behavior: Utilize visitor behavior analysis tools such as Heatmaps, Visitor Recordings, Form Analysis and On-page Surveys, and find what is stopping the visitors from converting. For example, “The CTA button is not prominent on the home page.”
  3. Construct a Hypothesis: Per the insights from visitor behavior analysis tools, build a hypothesis aimed at increasing conversions. For example, “Increasing the size of the CTA button will make it more prominent and will increase conversions.”
  4. Test your Hypothesis: Create a variation per your hypothesis, and A/B test it against the original page. For example, “A/B test your original home page against a version that has a larger CTA button.” Calculate the test duration with respect to the number of your monthly visitors, current conversion rate, and the expected change in the conversion rate. (Use our Bayesian Calculator here.)
  5. Analyze Test Data and Draw Conclusions: Analyze the A/B test results, and see which variation delivered the highest conversions. If there is a clear winner among the variations, go ahead with its implementation. If the test remains inconclusive, go back to step number three and rework your hypothesis.
  6. Report results to all concerned: Let others in Marketing, IT, and UI/UX know of the test results and the insights generated.

ab-testing

Q. What tips can you provide for improving Amazon product content?

Keyword Optimization: I recommend doing keyword research to see what phrases and keywords people search for the most. Use Google Keyword Planner to get ideas and a rough idea of how many searches per a month (this is based on Google data, not Amazon, but is helpful to assess relative search volume).

Put your main keywords towards the front of the title, and don’t repeat keywords. You can also add keywords in the Main Product Features (the bullet points) and the Product Description as well. You don’t need to repeat any words, as it doesn’t have any benefit to your keyword ranking.

 

http://www.cpcstrategy.com/blog/2016/08/amazon-ab-testing/

Este breve sumario forma parte del videocurso online:

Cómo vender en Amazon (curso avanzado)

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