Les proves A/B són una tècnica fonamental en l'optimització de conversions que permet comparar dues versions d'una pàgina web o d'un element específic per determinar quina versió funciona millor en termes de conversió. Aquesta metodologia es basa en la realització d'experiments controlats per avaluar l'impacte de canvis específics en el comportament dels usuaris.

Les proves A/B, també conegudes com a proves dividides, impliquen la creació de dues versions (A i B) d'un element que es vol provar. Els usuaris es divideixen aleatòriament en dos grups, cadascun dels quals veu una de les versions. Les conversions o altres KPI (indicadors clau de rendiment) es mesuren per a cada grup per determinar quina versió és més efectiva.

1. Hipòtesi: Una suposició sobre com un canvi específic pot millorar les conversions.
2. Versió A (Control): La versió original de l'element que s'està provant.
3. Versió B (Variant): La nova versió de l'element amb el canvi proposat.
4. Mètriques de Rendiment: Els KPI que s'utilitzaran per mesurar l'èxit de cada versió.
5. Divisió de Trànsit: La distribució aleatòria dels usuaris entre les dues versions.
6. Durada de la Prova: El temps durant el qual es realitzarà l'experiment per obtenir resultats significatius.

Abans de començar una prova A/B, és crucial definir clarament l'objectiu de l'experiment. Això pot incloure augmentar la taxa de conversió, reduir la taxa de rebot, augmentar el temps de permanència a la pàgina, etc.

La hipòtesi ha de ser específica i mesurable. Per exemple, "Canviar el color del botó de crida a l'acció de blau a vermell augmentarà la taxa de clics en un 10%."

Desenvolupa les versions A i B de l'element que es vol provar. Assegura't que l'única diferència entre les dues versions sigui el canvi proposat per a la hipòtesi.

Utilitza una eina de proves A/B per dividir el trànsit de manera aleatòria entre les dues versions. Això assegura que els resultats no estiguin esbiaixats per altres factors.

Permet que la prova es desenvolupi durant un període suficient per recollir dades significatives. La durada de la prova dependrà del volum de trànsit i de la variabilitat de les conversions.

Analitza les dades recollides per determinar quina versió va obtenir millors resultats en termes dels KPI definits. Utilitza tècniques estadístiques per assegurar-te que els resultats són significatius.

Si la versió B (variant) mostra una millora significativa respecte a la versió A (control), implementa el canvi permanentment. Si no, revisa la hipòtesi i considera altres canvis potencials per provar.

"Canviar el text del botó de crida a l'acció de 'Comprar Ara' a 'Afegeix al Carret' augmentarà la taxa de clics en un 15%."

En aquest exemple, la versió B va mostrar una millora en la taxa de clics, validant la hipòtesi.

1. Durada Insuficient: No permetre que la prova es desenvolupi durant un període suficient per obtenir resultats significatius.
2. Canvis Múltiples: Provar diversos canvis alhora, la qual cosa dificulta identificar quin canvi va causar l'impacte.
3. Segmentació Incorrecta: No dividir el trànsit de manera aleatòria, la qual cosa pot esbiaixar els resultats.
4. Mètriques Incorrectes: Utilitzar KPI que no estan alineats amb els objectius de l'experiment.

Les proves A/B són una eina poderosa per a l'optimització de conversions, permetent als professionals del màrqueting i desenvolupadors web prendre decisions basades en dades. Mitjançant la formulació d'hipòtesis clares, la creació de versions controlades i l'anàlisi de resultats, es poden fer millores contínues en l'experiència de l'usuari i en els resultats de negoci.

En el següent tema, explorarem com dissenyar experiments de manera efectiva per maximitzar els resultats de les proves A/B.