SEM: Cómo ejecutar pruebas A / B en sitios de poco tráfico

SEM: Cómo ejecutar pruebas A / B en sitios de poco tráfico

PortentThursday, January 16, 2020

Es posible que haya escuchado que las pruebas A / B no son un enfoque viable para los sitios que no tienen suficiente tráfico. O que para alcanzar la significación estadística de manera oportuna, debe tener miles de visitantes al día.

¡Estoy aquí para decirles que esos días de pruebas A / B de FOMO para su sitio de poco tráfico han terminado! Tener poco tráfico ya no es una barrera para optimizar su sitio o conocer a sus usuarios.

En este artículo, discutimos diferentes tácticas sobre cómo puede ejecutar pruebas A / B en su sitio y alcanzar significación estadística sin esperar cientos de días. También veremos algunas estrategias alternativas que pueden ayudar a lograr lo mismo que las pruebas A / B: un sitio web mejor optimizado.

Nota: Estas tácticas también se aplican a páginas de poco tráfico. Tal vez su sitio en general recibe una gran cantidad de tráfico, pero hay una página específica que le gustaría optimizar que no recibe casi tanto.

Tácticas para pruebas de A / B exitosas en sitios de poco tráfico

Primero, definamos el término poco tráfico. Si su sitio o página tiene unos cientos de visitas por día o menos, eso se consideraría poco tráfico. Bien, ahora podemos entrar.

Hacer grandes cambios

Cuanto mayor sea el MDE (efecto mínimo detectable) de su variación propuesta, menos tiempo se necesitará para alcanzar importancia. El MDE, en términos simples, es cuán impactante cree que será la variación en la tasa de conversión.

La mayoría de las calculadoras de duración de la prueba A / B incluirán este campo cuando decida por cuánto tiempo ejecutar su prueba. Vea la captura de pantalla a continuación de la Calculadora de duración de prueba dividida y multivariada A / B de VWO como ejemplo.

Esta métrica te pregunta: ¿Cuánta diferencia anticipas que serán los resultados para la variación en comparación con el original? Cuantas más diferencias existan en la variación en comparación con el original, mayor será este número.

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