Prueba split

¿Qué es una prueba split?

Una prueba split (split test) — a menudo llamada prueba A/B — muestra dos o más variantes de una página o elemento a segmentos separados de tráfico en tiempo real al mismo tiempo y compara una métrica elegida, normalmente la tasa de conversión. Dado que los visitantes se dividen de forma aleatoria y se realizan pruebas en paralelo, aíslas el efecto del cambio exacto que estás probando en lugar de especular a partir de cifras de antes y después. Una prueba A/B pura cambia un elemento en la misma URL, mientras que una prueba de URL split envía segmentos a páginas completamente separadas.

¿Por qué es importante una prueba split?

En una tienda en línea, cada suposición cuesta dinero: una nueva etiqueta de botón, una imagen o un precio pueden disminuir las ventas con la misma facilidad con la que pueden aumentarlas. Una prueba split te proporciona pruebas reales en lugar de una corazonada. Realiza siempre la prueba hasta que alcance la significación estadística y un tamaño de muestra adecuado; detenerla antes de tiempo con un puñado de visitantes conlleva el riesgo de coronar a un ganador aleatorio.

Casos de uso comunes

• Probar botones de llamada a la acción (CTA): etiqueta, color y ubicación en las páginas de producto.
• Precios y umbrales de envío gratuito para comprobar su efecto en el valor medio del pedido.
• Probar imágenes de producto, títulos y descripciones unos contra otros.
• Flujo de checkout, campos de formulario y opciones de pago.
• Diseño de página de destino y titulares para tráfico de pago.

Perspectiva de Shopify

Shopify no dispone de pruebas A/B nativas para la tienda, por lo que la mayoría de los comerciantes recurren a aplicaciones como Intelligems, Shoplift o Neat A/B Testing para dividir el tráfico y medir los resultados. Evita realizar varias pruebas superpuestas sobre el mismo tráfico al mismo tiempo, ya que pueden contaminar mutuamente sus datos; aísla las pruebas o realízalas de forma secuencial. Asimismo, verifica que la división de la aplicación no genere páginas duplicadas ni parpadeos (flicker) que distorten tanto la medición como la experiencia del usuario.