L'A/B Testing és una tècnica essencial per optimitzar les diferents etapes del funnel de conversió. Aquesta tècnica permet comparar dues versions d'un element (A i B) per determinar quina d'elles funciona millor en termes de conversió. En aquest mòdul, explorarem les tècniques i millors pràctiques per implementar A/B Testing de manera efectiva.

L'A/B Testing, també conegut com split testing, és un mètode d'experimentació controlada on es comparen dues versions d'una pàgina web, aplicació o qualsevol altre element de màrqueting per veure quina d'elles té un millor rendiment.

• Hipòtesi: Una suposició sobre com un canvi específic pot millorar els resultats.
• Variació A (Control): La versió original de l'element que s'està provant.
• Variació B (Variant): La nova versió de l'element amb el canvi proposat.
• Mètrica de Rendiment: La mètrica específica que s'utilitzarà per mesurar l'èxit de cada variació (per exemple, taxa de conversió, CTR, etc.).

1. Identificació de l'Objectiu:

   • Determina què vols millorar (per exemple, augmentar la taxa de clics, millorar la taxa de conversió, etc.).

2. Formulació de la Hipòtesi:

   • Basant-te en dades i anàlisis prèvies, formula una hipòtesi sobre com un canvi específic pot millorar els resultats.

3. Creació de Variacions:

   • Crea la variació B amb el canvi proposat. Assegura't que només hi hagi una diferència entre les dues versions per a resultats clars.

4. Divisió del Trànsit:

   • Divideix el trànsit de manera aleatòria entre les dues versions (A i B) per assegurar-te que els resultats siguin estadísticament significatius.

5. Mesura i Anàlisi:

   • Recull dades sobre el rendiment de cada variació i analitza els resultats per determinar quina versió és més efectiva.

6. Implementació del Canvi:

   • Si la variació B mostra una millora significativa, implementa el canvi de manera permanent.

Hipòtesi: Canviar el color del botó de CTA de blau a vermell augmentarà la taxa de clics.

• Variació A (Control): Botó de CTA blau.
• Variació B (Variant): Botó de CTA vermell.

Mètrica de Rendiment: Taxa de clics (CTR).

Hipòtesi: Un títol més específic augmentarà la taxa de conversió.

• Variació A (Control): "Millors Ofertes de Productes"
• Variació B (Variant): "Descomptes Exclusius en Productes Electrònics"

Mètrica de Rendiment: Taxa de conversió.

• Prova un Sol Element a la Vegada: Per assegurar-te que els resultats siguin clars i atribuïbles a un canvi específic.
• Utilitza una Mostra Representativa: Assegura't que la mostra de trànsit sigui prou gran per obtenir resultats estadísticament significatius.
• Defineix Clarament les Mètriques: Abans de començar, defineix quines mètriques utilitzaràs per mesurar l'èxit.
• Durada de la Prova: Deixa que la prova es realitzi durant un període suficient per obtenir dades fiables.
• Anàlisi de Resultats: Utilitza eines d'anàlisi per interpretar els resultats i determinar la significació estadística.

• Google Optimize: Una eina gratuïta que permet realitzar A/B Testing fàcilment.
• Optimizely: Una plataforma avançada per a l'experimentació i l'optimització.
• VWO (Visual Website Optimizer): Una eina que ofereix A/B Testing, anàlisi de comportament i molt més.

Formuleu una hipòtesi per a una pàgina de producte en un lloc web d'e-commerce i dissenyeu un A/B Test per provar aquesta hipòtesi.

Hipòtesi: Canviar la ubicació del botó "Afegir a la Cistella" augmentarà la taxa de conversió.

• Variació A (Control): Botó "Afegir a la Cistella" sota la descripció del producte.
• Variació B (Variant): Botó "Afegir a la Cistella" a la part superior de la pàgina, al costat de la imatge del producte.

Mètrica de Rendiment: Taxa de conversió.

1. Identificació de l'Objectiu: Augmentar la taxa de conversió.
2. Formulació de la Hipòtesi: Canviar la ubicació del botó "Afegir a la Cistella" augmentarà la taxa de conversió.
3. Creació de Variacions:
   • Variació A: Botó sota la descripció del producte.
   • Variació B: Botó a la part superior de la pàgina.
4. Divisió del Trànsit: Utilitza una eina com Google Optimize per dividir el trànsit de manera aleatòria.
5. Mesura i Anàlisi: Recull dades durant un període suficient i analitza els resultats.
6. Implementació del Canvi: Si la variació B mostra una millora significativa, implementa el canvi de manera permanent.

L'A/B Testing és una eina poderosa per optimitzar les diferents etapes del funnel de conversió. Seguint les millors pràctiques i utilitzant les eines adequades, pots prendre decisions informades basades en dades reals per millorar els resultats del teu negoci.