El secreto del incremento de conversiones no está en el A/B testing. Está en la investigación y el análisis de los datos que lo preceden.

Uno de los errores más frecuentes que identificó en las rutas de estrategia de optimización de las conversiones no es la falta de experimentación (AB Testing), sino lanzarse con la experimentación de forma precipitada.

Suele pasar que una marca descubre el potencial de incremento de conversiones que da la experimentación A/B. Ve algunos casos de éxito impresionantes y, como consecuencia, decide hacer AB Tests de versiones alternativas de elementos en su web cuanto antes: botones, banners, layouts, navegación, formularios, páginas de producto, flujos de compra. Existen miles de angulos con potencial de mejora.

El problema es que los recursos que se necesitan para llevar a cabo la experimentación tienen un coste.

Cada A/B test requiere un esfuerzo de diseño, de desarrollo, de control de calidad, de alineación con los equipos, de asignación de tráfico, de análisis estadístico y, sobre todo, de la dedicación, en tiempo y atención, de vuestros equipos.

La pregunta, por lo tanto, no es si una organización debería hacer experimentación, sino si está centrando los experimentos en los elementos correctos, sobre la audiencia correcta, siguiendo un criterio bien informado.

Con los años, estoy cada vez más convencido de que el éxito de una estrategia de experimentación se origina mucho antes del diseño de la primera variante o de que entre en la web el primer visitante expuesto al test. Mi experiencia me dice que el éxito quedará, en realidad, determinado durante la fase de investigación, cuando los equipos están tratando de entender a sus clientes, identificando oportunidades y distinguiendo problemas reales de suposiciones instintivas. Por esa razón, la fase de auditoría en los proyectos de optimización es, de todas, mi favorita. 

A primera vista, una auditoría puede parecer algo dispersa. Incluye hojas de cálculo llenas de datos, una colección de mapas de calor, horas de grabación de sesiones, notas de entrevistas con stakeholders, respuestas de encuestas a los usuarios, análisis de las marcas competidoras y valiosas evaluaciones cualitativas de agentes expertos en mejorar la experiencia de los usuarios. Aunque al final ninguna de estas fuentes ofrece una imagen completa por sí sola, cada una revela un aspecto fundamental para la correcta definición de la experiencia de sus clientes en el sitio web.

Y precisamente es ahí donde está el valor de la auditoría.

Uno de los malentendidos más habituales es la creencia de que la respuesta ya existe de forma predeterminada dentro de alguno de los informes que ya vienen dados en alguna de las herramientas de analítica de datos. Cuando empezamos una auditoría, la investigación cuantitativa con base en los datos solamente actúa como una brújula. Plataformas como Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude o Contentsquare nos ayudan a identificar dónde es más probable que existan las mayores oportunidades de optimización. Nos dicen qué audiencias están rindiendo por debajo de lo esperado, qué páginas reciben más tráfico, en qué punto abandonan los usuarios el sitio web, y, de todos esos usuarios, sobre qué segmentos vale la pena invertir los recursos para llevar a cabo una investigación más exhaustiva.

A veces la oportunidad se encuentra en un dispositivo en concreto. A veces, se limita a un navegador o una resolución de pantalla específicos. Otras veces, está en una landing page de alto tráfico que recibe cientos de miles de visitas al mes, pero que genera un porcentaje de conversiones minúsculo. Muchas veces, las grandes oportunidades de optimización están escondidas en segmentos de audiencia que sería imposible identificar sin un adecuado análisis previo.

Una investigación cuantitativa completa ayuda a responder tres preguntas fundamentales:

¿En qué perfil de usuario deberíamos centrarnos? ¿En qué aspecto del site deberíamos centrarnos? Y ¿qué grado de impacto tiene la oportunidad identificada?

Son preguntas extraordinariamente importantes porque nos permiten focalizar el esfuerzo hacia las áreas donde la mejora puede generar un impacto real en el negocio. Sin lugar a dudas, la exploración de datos es enormemente valiosa, pero hay que recordar que ayuda a dibujar solamente una de las dos caras de la moneda.

La analítica de datos nos dirá que los usuarios abandonan un formulario, pero no puede decirnos si la causa es que el texto les generó confusión, si les preocupó la privacidad de sus datos, si no encontraron la información que buscaban o si simplemente no les convenció la propuesta de valor.

Es aquí donde la investigación cualitativa se vuelve indispensable.

Los mapas de calor, las grabaciones de sesiones y el análisis de comportamiento disponibles en plataformas como Amplitude, Contentsquare o QuantumMetric nos ayudan a entender cómo interactúan los visitantes con una experiencia. Userfeel nos permite observar a usuarios reales intentando cumplir con tareas habituales en un sitio web, mientras verbalizan su proceso de pensamiento. Las encuestas y programas con voz nos dan acceso de primera mano al feedback de los usuarios. Los talleres que se realizan con stakeholders en FigJam o Miro ayudan a entender su nivel de conocimientos para, a la vez, cuestionar las creencias que llevan años instaladas en la mentalidad de sus equipos en la marca.

También utilizamos habitualmente EyeQuant para prever qué zonas del sitio web es más probable que los usuarios perciban en los primeros segundos de exposición. Sabemos que antes de que un visitante lea un titular o compare una funcionalidad, su atención ya se habrá dirigido a un punto en particular. Entender estos patrones de percepción revela oportunidades que son difíciles o prácticamente imposibles de identificar tan solo a través de métricas de comportamiento.

En Jellyfish, parte del trabajo que requiere una auditoría completa se acelera gracias a nuestro Agente de CRO, que además nos ayuda a revisar los sitios web, comparar competidores e identificar posibles puntos de fricción de una forma significativamente más rápida que los enfoques tradicionales. El objetivo no es reemplazar una mente experta, sino liberar de tareas repetitivas a los agentes, para que puedan dedicar más tiempo al análisis e interpretación de los hallazgos, siempre con una visión crítica.

A nivel personal, lo que más me fascina no es ninguna de estas metodologías en particular, sino el momento en que todos estos análisis, a priori independientes, que conforman una auditoría, empiezan a encajar, dibujando las múltiples caras de una misma historia.

Los datos identifican una audiencia que rinde por debajo de lo esperado. Las grabaciones de sesiones de usuarios muestran movimientos dudosos o vacilantes. Las descripciones de voz de los usuarios revelan confusión. El eye-tracking descubre que un mensaje clave pasa desapercibido a ojos de los usuarios. Una encuesta confirma que los visitantes buscaban información que no fueron capaces de localizar.

En este momento es cuando el foco de la conversación cambia. La idea de test ya no se basa en una intuición, ni en preferencias personales, ni en un seguido de buenas prácticas. Una buena idea de test se apoya en la evidencia recogida desde distintas perspectivas, cada una ayudando a explicar una parte complementaria del mismo problema.

Por eso creo que la investigación previa a la experimentación tiene una influencia tan grande en el grado de éxito que ésta pueda alcanzar.

Las rutas de optimización de las conversiones por experimentación más sólidas no son necesariamente las que ejecutan más tests. A menudo, las mejores son las que invierten más esfuerzo en entender al cliente antes de proponer una solución.

Un experimento exitoso raramente comienza con una idea creativa. Comienza con un problema bien comprendido.

Biografía
Fabien Caublot, Experience Optimization Director, Jellyfish

Con más de 15 años de trayectoria liderando estrategias para marcas globales como Google, HBO y BNP Paribas, Fabien se especializa en transformar datos complejos en experiencias de usuario que impulsan el crecimiento empresarial. Su enfoque único combina una sólida base técnica como desarrollador, la innovación en IA y una visión pragmática del negocio digital. Además de su rol estratégico, es un mentor dedicado que forma a equipos internacionales en análisis de comportamiento y optimización de conversiones (CRO).