Guia definitiva per a principiants: Com fer A/B testing pas a pas per optimització de conversions real
Què és i com començar a com fer A/B testing de manera efectiva per a la teva estratègia digital?
Sabies que el A/B testing pot incrementar la optimització de conversions fins a un 30%? Sí, és com canviar un ingredient en una recepta que fa que el teu plat sigui més deliciós i, en aquest cas, que el teu negoci digital funcioni millor. Però, per a què serveix exactament i com ho pots implementar sense perdre temps ni diners? Vegem-ho amb calma.
Les proves A/B són una metodologia que permet comparar dues versions duna pàgina web, correu electrònic o element digital per veure quina funciona millor. És com posar dues rutes diferents per arribar a la feina i comptar quina és més ràpida i còmoda. Encara que sembli senzill, fer-ho malament pot derivar en decisions que no aporten valor real.
Per això, en aquesta guia, t’explico pas a pas com executar proves d’una manera clara i efectiva. T’acompanyaré amb exemples A/B testing reals per a que reconeguis situacions comunes i t’indicaré eines per A/B testing que evitaran errors comuns. Tot això treballat dins d’una bona estratègia d’A/B testing preparada per a tu.
Per què fer A/B testing és com tenir un GPS intel·ligent?
Imaginem que tens una botiga online de roba i el teu objectiu és que els visitants facin més compres (la famosa optimització de conversions). En comptes de reinventar tota la pàgina, fas una pregunta clara: “Canvio el color del botó de comprar, el groc o el verd?”
- 🟢 Versió A: botó groc
- 🟢 Versió B: botó verd
Amb A/B testing, divides l’audiència en dues parts i cada una veu una versió diferent. Un 55% dels negocis digitals que fan proves A/B diuen que han millorat la conversió en el primer mes. Això és com tenir una brúixola que confirma quin camí és millor sense endevinar-ho.
Com fer A/B testing pas a pas per optimització de conversions real?
Ja veus que no és només una moda, sinó un procés sistemàtic. Aquí tens la guia completa amb passos detallats per no perdret:
- 🎯 Defineix un objectiu clar. Per exemple, augmentar el clic al botó de compra o aconseguir més subscripcions.
- 🔍 Identifica un element per provar. Pot ser el títol, el disseny del formulari o el text del botó.
- 💡 Dissenya dues versions (A i B). Seran les variants que compararàs.
- ⚙️ Utilitza eines per A/B testing per automatitzar la mostra entre usuaris.
- ⏳ Executa la prova durant un temps suficient. Mínim una setmana per tenir dades fiables.
- 📊 Analitza els resultats amb mètodes estadístics. Un error comú és treure conclusions massa ràpid.
- 🚀 Implementa la versió guanyadora i repeteix el cicle. L’optimització és contínua, no un event puntual.
Mites comuns sobre el A/B testing que convé desmuntar
Molts creuen que fer proves A/B requereix molt temps, que és només per a grans empreses o que només serveix per a petits canvis visuals. Res més lluny de la realitat! Et dono 3 analogies per entendre-ho millor:
- 🧩 #Pluses# – És com provar diferents peces d’un trencaclosques per veure quina encaixa millor, sense canviar tota la imatge.
- 🌱 #Pluses# – Com plantar dues varietats de la mateixa planta per saber quina creix més saludable amb la mateixa aigua i llum.
- 🕹️ #Pluses# – És com provar dos jocs de regles lleugerament diferents per veure amb quines es diverteix més la gent, sense canviar el joc des de zero.
Exemples concrets d’exemples A/B testing per principiants
Imagina que tens un blog sobre receptes saludables. Vols que més persones descarreguin el teu ebook. Pots provar:
- 📘 Un formulari amb imatge del ebook vs. un formulari només amb text.
- 🛒 Botó de “Descarrega ara” vs. “Obtén la teva recepta gratis”.
- ⌚ Formulari a la part superior de la pàgina vs. a la part inferior.
Un cas real: una botiga en línia de complements nutricionals, després d’implementar estratègies d’A/B testing, va aconseguir augmentar la taxa de conversió un 27% canviant simplement l’esquema de colors de la pàgina i substituint una foto per un vídeo. Increïble, oi? Aquest és el poder d’entendre com funcionen les proves A/B.
Com triar les eines per A/B testing més adients?
Hi ha moltes opcions al mercat. No totes són iguals, i depèn del teu nivell tècnic i pressupost. Aquí comparteixo una taula amb algunes de les eines per A/B testing més populars i les seves característiques:
Eina | Tipus | Dificultat d’ús | Funcions principals | Preu mínim |
Google Optimize | Gratuïta | Fàcil | Tests A/B, multivariants | 0 EUR |
Optimizely | Premium | Mitjana | Personalització, segmentació avançada | 17 EUR/mes |
VWO (Visual Website Optimizer) | Premium | Mitjana | Heatmaps, tests A/B | 49 EUR/mes |
Adobe Target | Enterprise | Alta | AI-driven tests, personalització | Segons pressupost |
Unbounce | Landing pages | Fàcil | Test A/B per pàgines | 79 EUR/mes |
Convert | Premium | Mitjana | Privacitat, tests A/B i multivariants | 99 EUR/mes |
Freshmarketer | Integrat | Fàcil | Funnels, heatmaps | 0 EUR |
HubSpot | Marketing Complet | Mitjana | Tests incorporats i CRM | 41 EUR/mes |
Crazy Egg | Visualització | Fàcil | Heatmaps i tests A/B | 24 EUR/mes |
Microsoft Clarity | Gratuïta | Fàcil | Heatmaps, sessions | 0 EUR |
Qui hauria de fer com fer A/B testing i quan és el moment adequat?
No cal ser expert ni tenir un gran pressupost per començar. Qualsevol negoci digital pot beneficiar-se d’aquesta eina. Fins i tot un blocu personal pot aplicar algunes estratègies d’A/B testing per augmentar l’interès dels seus seguidors.
Segons estudis, només un 22% de webs aprofiten el potencial real del A/B testing. Si tu estàs decidit a explorar aquest camí, el millor moment és ara. Cada dia que passes sense comprovar què funciona millor deixes diners sobre la taula (literalment!).
Quins són els errors més comuns i com evitar-los?
A vegades, amb bona voluntat, sorgeixen problemes:
- 🔴 Fer proves sense objectius clars.
- 🔴 No deixar la prova el temps suficient.
- 🔴 Provar massa coses alhora (tests multivariants mal plantejats).
- 🔴 No tenir un volum dusuaris suficient per obtenir dades fiables.
- 🔴 Interpretar malament els resultats o fer accions abans d’hora.
- 🔴 Ometre la importància del context del públic i la segmentació.
- 🔴 Desatenir la importància de les estratègies d’A/B testing globalment, no només testos puntuals.
Superar aquests obstacles és com conduir un cotxe amb el cinturó posat: més segur i efectiu.
Per què les estratègies d’A/B testing són un joc de taula, no una llançadora?
Molts pensen que hagen d’implementar un munt de proves simultàniament per tenir èxit, però és un error. A/B testing és més com un joc d’escacs que una cursa de velocitat. Cada moviment ha de ser pensat i estratègic. Així doncs:
- 📌 Prioritza els elements que tenen més impacte en la conversió.
- 📌 Ajusta els tests en funció dels primers resultats.
- 📌 Escull una periodicitat per evitar sobrecarregar-te.
- 📌 Documenta tot per entendre tendències.
- 📌 Torna a provar si cal (millora contínua).
- 📌 No escatimis en paràmetres estadístics.
- 📌 Combina amb altres mètodes per una visió integral.
Com pots començar avui mateix?
Segueix aquests 7 passos senzills per posar en marxa el teu primer test i conviure amb dades reals:
- 📝 Defineix la teva hipòtesi amb una pregunta concreta.
- 🎨 Crea dues versions ben diferenciades però mantingues l’essència de la marca.
- ⚖️ Escull una eina d’eines per A/B testing que s’adapti al teu nivell i pressupost.
- 👥 Segmenta el teu públic per obtenir dades més precises.
- ⏲️ Dóna temps suficient a la prova (mínim 7-14 dies segons tràfic).
- 📈 Analitza amb criteri i evita conclusions precipitades.
- 🔄 Aplica el que has après i planeja el proper test.
Et faig una última pregunta: Estàs disposat a deixar de confiar en la intuïció per començar a prendre decisions basades en fets reals? 🤔
Preguntes freqüents sobre Com fer A/B testing
- Quin és el millor element per provar en un A/B testing si sóc principiant?
- Començar per canviar el color o el text del botó de crida a l’acció és una aposta segura. Són fàcils de modificar i tenen un impacte directe en les conversions.
- Quant de temps ha de durar un test A/B?
- Una prova normalment necessita entre 7 i 14 dies per recollir dades estadísticament significatives, depenent del volum de tràfic.
- Quines eines per A/B testing recomanes per a un pressupost baix?
- Google Optimize i Microsoft Clarity són excel·lents opcions gratuïtes per començar. Tot i això, en funció dels objectius, pot valer la pena invertir en eines premium més potents.
- Com evito interpretar malament els resultats?
- És essencial definir prèviament un nivell de confiança estadística (normalment 95%) i no actuar abans que el test hagi arribat a aquest punt. També cal revisar que les mostres siguin representatives.
- Està bé provar molts elements alhora?
- Provar massa elements a la vegada pot confondre els resultats. Per això, es recomana fer tests A/B simples o multivariants ben planificats i no barrejar massa variables diferents.
Què són exactament les proves A/B i com poden transformar el teu negoci digital?
Les proves A/B són una tècnica que consisteix a comparar dues versions diferents d’un element digital per determinar quina aporta un millor resultat. És com si volguessis provar dos camins diferents per arribar a una destinació: només que un sigui més ràpid o segur, i així decideixes quin agafar. Aquesta metodologia no és solament un experiment, és una aposta intel·ligent per la optimització de conversions en qualsevol plataforma digital.
Per posar-ho en perspectiva, segons un estudi de Forrester, les empreses que apliquen Estrategies d’A/B testing experimenten un augment mitjà del 37% en la taxa de conversió. Sembla sorprenent, però aquests percentatges reflecteixen com una simple variació, com canviar el text d’un botó o la ubicació d’un formulari, pot suposar una diferència brutal.
Com funcionen les proves A/B en la pràctica?
Quan estàs a punt d’implementar una prova A/B testing, crees dues variants d’un mateix element: la “A” (la versió actual o de control) i la “B” (la modificació). Cada usuari veurà aleatòriament una de les dues versions i, amb l’ajuda d’eines per A/B testing, reculls dades com clics, temps de permanència o compres.
Pensa en això com un duel entre dos equips de futbol que competeixen per veure quin juga millor. En lloc d’un àrbitre humà, tens dades objectives que et diuen qui guanya. Així garantim que les decisions no es basen en intuïcions, sinó en fets reals.
Per què són tan crucials les estratègies d’A/B testing per a negocis digitals?
En un entorn tan competitiu com l’actual, confiar només en el «sentiment» pot portar-te a l’abisme. Les estratègies d’A/B testing t’ajuden a construir un negoci digital basat en la prova i l’optimització constant. Aquestes estratègies no són només provar per provar, sinó planificar, executar i analitzar amb rigor per aprofitar el màxim potencial.
Segons dades de HubSpot, les empreses que integren les proves A/B en les seves estratègies guanyen un 24% més en retenció de clients anualment. Això demostra que provar és també entendre què vol realment la teva audiència.
Quins beneficis reals aporta una bona estratègia d’A/B testing?
- 🧩 #Pluses# Comprensió profunda dels teus usuaris i el seu comportament real.
- ⏱️ #Pluses# Reducció del risc en aplicar canvis, ja que proves abans de implementar.
- 📊 #Pluses# Increment estadístic verificable en la optimització de conversions.
- 🛠️ #Pluses# Millora continuada de la web o app gràcies a un procés científic i repetible.
- 💰 #Pluses# Optimització del pressupost de màrqueting, invertint només en allò que funciona.
- 🌍 #Pluses# Adaptació més ràpida a canvis del mercat o preferències del consumidor.
- 🤝 #Pluses# Alineació millorada entre equips de màrqueting, disseny i producte.
Les proves A/B, una inversió que paga dividends
Segons un informe de Econsultancy, el 70% de les companyies que realitzen proves A/B testing reporten un augment directe dels ingressos. Aquest únic fet mostra com convertir un petit test en un multiplicador de beneficis sembla gairebé màgia. Però és pura ciència basada en dades.
Què cal tenir en compte per construir estratègies d’A/B testing guanyadores?
Cal anar més enllà de fer tests arbitràriament. És com voler construir un gratacel sense projecte d’arquitectura. Aquí te’n deixo una guia pràctica per planificar-les:
- 🎯 Defineix clarament els objectius: Quina mètrica vols millorar? Consultes, vendes, registres?
- 🔎 Investiga el comportament actual dels usuaris: On perds més clients? Quines pàgines funcionen pitjor?
- 💡 Hipòtesis ben fonamentades: No facis coses a latzar, planteja idees basades en dades prèvies.
- 🎨 Dissenya variants concretes: Amb canvis rellevants, per exemple, el missatge del títol o l’estructura de la pàgina.
- ⚙️ Instal·la i activa eines per A/B testing que t’ofereixin confiança i fàcil ús.
- 🕒 Fes la prova durant un temps adequat per obtenir resultats estadístics fiables.
- 📈 Analitza i implementa: Aprofita el que has après, itera i millora contínuament.
Comparant avantatges i desavantatges de les proves A/B
Aspecte | #Pluses# Avantatges | #Minuses# Desavantatges |
Resultats | Obtens dades quantitatives reals i mesurables. | És necessari un volum sufficient d’usuaris per ser fiable. |
Implementació | Relativament fàcil amb moltes eines disponibles (eines per A/B testing). | Pot ser complex si s’integren moltes variables alhora. |
Cost | Pot adaptar-se a tot tipus de pressupostos. | Algunes eines premium poden arribar a costar més de 100 EUR/mes. |
Impacte | Millores concretes i mesurables en la conversió. | Requereix paciència i reiteració per consolidar canvis. |
Flexibilitat | Permet proves en múltiples canals (web, email, app). | Algunes eines tenen limitacions per defecte. |
Mites i realitats sobre les proves A/B
Un dels grans malentesos és que com fer A/B testing sigui un procés complicat només a l’abast d’equips tècnics grans. La realitat és que moltes plataformes faciliten l’ús a principiants i que la clau resideix en la planificació. No serveix de res començar sense un bon propòsit, que és on fallen moltes empreses i autònoms.
Una altra creença equivocada és pensar que totes les proves donaran resultats espectaculars. Les estratègies d’A/B testing són com un jardí: no cada llavor creixerà igual, però amb cura i paciència, els fruits arribaran.
Com ajuden les proves A/B en situacions reals del negoci?
Imagineu una botiga online que ven productes electrònics. Sense fer proves, l’equip de màrqueting decideix canviar la pàgina principal per donar més visibilitat a un producte nou. Però no saben si als clients els agradarà. Amb A/B testing, poden posar la versió antiga i la nova, i veure quina fa que els usuaris passin més temps i comprin més. Això evita pèrdues econòmiques i millora resultats.
Un altre cas és una app de reserva d’hotels que prova diferents missatges de benvinguda. La versió B que inclou una oferta exclusiva incrementa la reserva en un 15%. Sense proves, això seria impossible de saber abans.
Per a què serveix cada tipus de prova dins de les estratègies d’A/B testing?
- 🖼️ Tests visuals: Canvis en disseny, colors i imatges.
- ✍️ Tests de contingut: Variacions en textos, títols i descripcions.
- 📍 Tests d’ubicació: Diferents posicions d’elements dins la pàgina.
- 🕒 Tests de temps: Proves amb diferents horaris d’enviament d’emails.
- 📱 Tests multicanal: Prova en web, app i campanyes de mail.
- 👥 Tests de segmentació: Proves segons perfil, demografia o comportament.
- 🔄 Tests iteratius: Millora contínua a partir de resultats obtinguts.
Pots començar ara mateix i canviar el futur del teu negoci digital
Les proves A/B no són només per grans empreses amb equips enormes. La millor manera d’aprendre és fent i viu l’experiència real millor que qualsevol llibre o curs. No et quedis endarrerit mentre els teus competidors avancen amb dades, anàlisis i estratègies d’A/B testing ben definides.
Preguntes freqüents sobre què són les proves A/B i la seva importància
- Quina diferència hi ha entre proves A/B i tests multivariants?
- Les proves A/B comparen dues versions diferents d’un element, mentre que els tests multivariants analitzen diverses combinacions de múltiples elements a la vegada. Els A/B són més simples i adequats per a principiants.
- Quina eina és la millor per crear una estratègia d’A/B testing?
- Depèn del pressupost i experiència, però Google Optimize és una excel·lent opció gratuïta per començar. Per projectes més complexos, Optimizely o VWO ofereixen opcions avançades.
- És necessari tenir un gran volum d’usuaris per fer proves A/B fiables?
- Un volum elevat millora la fiabilitat, però també es pot fer proves en grups petits si es tenen objectius clars i un temps de prova més llarg.
- Quin és l’error més habitual en les proves A/B?
- Interpretar resultats prematurament i no tenir en compte la significació estadística. També provar massa elements a la vegada que dificulta saber què realment funciona.
- Com poden ajudar-me les estratègies d’A/B testing a diferenciar-me de la competència?
- Permeten aportar experiències personalitzades, millorar la usabilitat i optimitzar la conversió contínuament, posant-te per davant amb decisions basades en dades reals i no en suposicions.
Quins són els millors exemples reals d’A/B testing que poden inspirar la teva estratègia?
Quan parlem de A/B testing, res parla més fort que casos reals que demostren els beneficis tangibles d’aquesta pràctica. De fet, aprofitar les eines per A/B testing adequades i evitar errors comuns és la clau per aconseguir una optimització de conversions real i sostenible. Anem a veure alguns exemples detallats que segurament et resultaran familiars, ja que et permetran veure com petits canvis poden tenir un gran impacte.
Exemple 1: Botó de crida a l’acció en una botiga online de roba
Una botiga ecommerce de roba va voler millorar la taxa de clics al botó de"Compra ara". Es van plantejar un tests A/B per provar dos colors diferents:
- 🛒 Versió A: botó vermell (versió original)
- 🛒 Versió B: botó taronja
Després d’una prova de dues setmanes, la versió B amb el botó taronja va incrementar un 22% la taxa de clics. Aquest canvi, aparentment senzill, va suposar un augment de vendes significatiu. La lliçó aquí és que canvis visuals i simples poden generar millores molt notables, però cal validar-ho amb dades.
Exemple 2: Formulari d’inscripció en un portal educatiu
Un portal que ofereix cursos online volia millorar el nombre d’inscripcions al seu butlletí. La hipòtesi era que simplificar el formulari ajudaria a aconseguir més usuaris. Per això, van crear:
- 📚 Versió A: formulari amb 5 camps obligatoris
- 📚 Versió B: formulari amb només 2 camps (nom i correu electrònic)
La versió B va aconseguir un augment del 34% en inscripcions, demostrant que menys és més quan es tracta de facilitar la interacció de l’usuari. Amb proves com aquesta, no només millores la conversió sinó que ofereixes una millor experiència.
Exemple 3: Missatge promocional en una pàgina de destinació
Una startup de software va modificar el text del seu missatge principal a la pàgina d’aterratge:
- 💻 Versió A: “Prova la nostra app gratuïtament avui”
- 💻 Versió B: “Comença a estalviar temps amb la nostra app avui”
La versió B, més orientada a un benefici clar, va incrementar la conversió un 27%. Aquesta prova destaca la importància de comunicar beneficis centrats en l’usuari i mostra com petites coses en el contingut poden transformar l’eficàcia del missatge.
Quines eines per A/B testing són les més recomanades per evitar errors comuns?
Escollir la plataforma adequada és clau per dur a terme les proves A/B sense caure en obstacles tècnics ni interpretatius. A continuació, et detallo algunes de les eines per A/B testing més valorades i les seves avantatges per evitar errors típics:
- ⚙️ Google Optimize: Gratuïta i fàcil d’usar, ideal per a principiants. La seva integració amb Google Analytics permet analitzar dades en profunditat i evita errors d’interpretació.
- ⚙️ Optimizely: Plataforma robusta que permet tests multivariants, segmentació avançada i control total. Perfecta per a projectes amb més complexitat i que volen garantir rigor estadístic.
- ⚙️ VWO (Visual Website Optimizer): Inclou heatmaps i sessions gravades per entendre el comportament dels usuaris complementant les proves A/B. Això ajuda a evitar el risc de prendre decisions basades només en números.
- ⚙️ Unbounce: Fàcil creació de pàgines de destinació amb tests integrats, ideal per a campanyes de màrqueting ràpides.
- ⚙️ Microsoft Clarity: Totalment gratuïta i útil per obtenir informació qualitativa amb recordings i heatmaps, complementant dades quantitatives del A/B testing.
- ⚙️ HubSpot: Amb eines integrades de A/B testing dins de la seva plataforma CRM, permet fer proves molt segmentades i personalitzades.
- ⚙️ Convert: Excel·lent per respectar la privacitat, aquesta eina permet tests avançats mantenint complert el RGPD i altres normatives.
Els errors més comuns en proves A/B testing i com evitar-los
Encara que fer proves A/B sembli senzill, hi ha trampes que poden minar els teus resultats. Aquí tens alguns errors molt comuns i solucions pràctiques:
- ❌ #Minuses# Provar massa variables alhora: fa difícil saber què ha influït en el resultat final. La solució és fer tests A/B simples, canviant un sol element per prova.
- ❌ #Minuses# No establir un temps suficient per recollir dades: conclusions precipitades poden conduir a decisions errònies. Mantingues la prova activa almenys 7-14 dies, segons el tràfic.
- ❌ #Minuses# No tenir en compte la significació estadística: és fonamental garantir que els resultats no són casuals. Utilitza eines per A/B testing que t’informin d’aquest aspecte.
- ❌ #Minuses# No segmentar l’audiència: provar sense tenir en compte els diferents perfils pot distorsionar resultats. Segmenta per millorar l’ajust del test.
- ❌ #Minuses# No replicar les proves: la millora continua és clau. Un test positiu no és el final, sinó l’inici d’un cicle.
- ❌ #Minuses# Obviar factors externs: canvis en saison, campanyes paral·leles o esdeveniments poden afectar els resultats.
- ❌ #Minuses# Manca de documentació adequada: no registrar bé els tests dificulta l’aprenentatge i el seguiment.
Comparativa de l’impacte en conversió abans i després d’implementar A/B testing amb eines professionals
Empresa/ Sector | Objectiu de la prova | Canvi realitzat | Increment en % optimització de conversions | Eina utilitzada |
---|---|---|---|---|
Botiga de roba online | Millorar clics al botó"Compra ara" | Canvi del color del botó (vermell → taronja) | 22% | Google Optimize |
Portal educatiu | Aumentar inscripcions al butlletí | Reducció camps del formulari (5 → 2) | 34% | Optimizely |
Startup software | Millorar el missatge promocional | Text orientat a beneficis | 27% | VWO |
App reserva hotels | Incrementar reserves amb oferta | Missatge de benvinguda amb oferta exclusiva | 15% | HubSpot |
Web serveis financers | Millorar formulari de contacte | Simplificació de processos | 18% | Convert |
Comerç electrònic alimentació | Oferir cupons en landing page | Afegir oferta de cupons | 20% | Unbounce |
Escala de coaching personal | Augmentar sessions reservades | Canvi en crida a l’acció i testimonis clients | 23% | Google Optimize |
Empresa SaaS | Incrementar prova gratuïta | Optimització del formulari d’inscripció | 26% | VWO |
E-commerce decoració | Millorar pàgina producte | Canvi en imatges i descripcions | 19% | Optimizely |
Plataforma de subscriptors | Augmentar pagaments mensuals | Prova de diferents opcions de preus i packs | 21% | HubSpot |
Consells pràctics per millorar la teva conversió amb A/B testing i evitar frustracions
- 🚀 #Pluses# Abans de començar, estableix objectius concrets i mesurables.
- 🚀 #Pluses# Fes un seguiment exhaustiu i documenta cada prova i resultat.
- 🚀 #Pluses# Utilitza segmentació per adaptar les proves a diferents públics.
- 🚀 #Pluses# No tinguis por d’errades; considera-les oportunitats d’aprenentatge.
- 🚀 #Pluses# Aplica els resultats amb rapidesa per no perdre el moment de mercat.
- 🚀 #Pluses# Si és possible, combina A/B testing amb altres anàlisis qualitatives, com heatmaps o tests d’usabilitat.
- 🚀 #Pluses# Mantingues-te actualitzat sobre noves estratègies d’A/B testing i evolveix constantment.
Preguntes freqüents sobre exemples i eines d’A/B testing
- Com puc escollir l’element adequat per provar?
- Comença pels elements que tenen més impacte en la conversió, com el botó de crida a l’acció, textos clau o formularis. Observa les teves mètriques i prioritza on hi ha més abandons.
- Quina eina per a principiants recomanes per a A/B testing?
- Google Optimize és la millor opció inicial, ja que és gratuïta i es connecta amb Google Analytics per facilitar l’anàlisi.
- És millor fer proves A/B simples o multivariants?
- Per iniciar-se, els tests A/B simples són més fàcils d’interpretar. Els multivariants són útils quan ja tens experiència i busques optimitzar múltiples variables a la vegada.
- Quant de temps ha de durar una prova?
- Com a regla general, entre 7 i 14 dies, depenent del volum de trànsit i de l’objectiu, per garantir dades fiables.
- Quines són les principals causes d’error en A/B testing?
- Interpretar resultats abans que tinguin significació estadística, provar massa canvis a la vegada i no segmentar el públic són les cause més habituals.
Comentaris (0)