De todas las herramientas y técnicas disponibles para mejorar tu producto, mi favorita es sin lugar a dudas el concepto de A/B Testing (o pruebas A/B).
Todos queremos construir el producto tecnológico perfecto, cosas que impacten a la gente y que también tengan alta calidad en todos sus componentes, sus procesos, interfaces, diseño, etc.
Desafortunadamente, no hay una forma efectiva de lograr esto sin retroalimentación de los usuarios. Algunos autores incluso argumentan que hay límite a los beneficios recibidos de la retroalimentación de los usuarios, mientras más se recibe, mejor será el producto final que podemos desarrollar.
Una de las maneras más populares de capturar la opinión del usuario es a través de una encuesta bien preparada. A pesar de que esta es definitivamente una opción viable, mantener una encuesta puede ser tedioso, sin mencionar que algunas personas simplemente no tienen el tiempo o el interés de llenar encuestas.
¿No sería mejor si pudiéramos obtener la opinión del usuario analizando su comportamiento e interacciones con nuestro producto? En lugar de molestar al usuario con encuestas que probablemente no tengan el mínimo interés de responder.
Eso es precisamente lo que podemos lograr con pruebas A/B.
Como probablemente sabes, El A/B testing es un método iterativo, centrado al usuario y dirigido por datos para obtener retroalimentación del usuario que Podemos usara para tomar decisiones en torno a nuestros productos o servicios. Es completamente transparente al usuario y puede usar nuestro producto sin saber que nos está suministrando esta información. (Aunque obviamente mencionaremos este hecho en nuestra política de privacidad).
Su funcionamiento consiste en que le presentamos al usuario una variación aleatoria de un componente de cara al usuario de entre dos (o más) opciones (La versión “A”, la versión de control o la versión “B”, la variación. Se pueden incluir cualquier cantidad de variaciones).
Con un experimento propiamente diseñado, se puede identificar la variación con mejor desempeño y modificar nuestro producto de acorde a estos resultados. Este proceso puede ser realizado tantas veces como sea necesario.
Un marco de operación complete para una prueba A/B sigue estos pasos:
- Definir una pregunta de investigación
- Refinar la pregunta con entrevistas a los usuarios
- Formular una hipótesis, identificar las herramientas apropiadas y definir métricas de prueba.
- Organizar y ejecutar los experimentos
- Recolectar datos y analizar los resultados
- Compartir los resultados y tomar decisiones.
Las pruebas A/B pueden responder miles de preguntas sobre nuestro producto.
¿Debemos poner ese Segundo formulario opcional en un modal o deberíamos ponerlo justo luego del formulario principal? Realiza una prueba A/B. ¿Nuestros usuarios casi no hacen clic en nuestros productos, deberíamos mostrar una imagen grande con información mínima o una imagen pequeña con más información del producto? Realiza una prueba A/B.
Si lo piensas, las pruebas A/B son como la selección natural en donde la versión más efectiva de nuestro producto es la que sobrevive.
Inclusive si llevas un componente de tu producto a un estado de efectividad deseable, no es mala idea repetir o realizar nuevos experimentos de nuevo en un par de años. Las tendencias en diseño de producto son siempre cambiantes, así que lo que es efectivo con tus usuarios hoy puede no ser efectivo en lo absoluto varios años más tarde.
También, la forma de pensar de las personas y su destreza tecnología puede variar dependiendo de la audiencia a la que está orientada nuestro producto, así que si la audiencia cambia con el tiempo probablemente deberás realizar nuevas pruebas A/B.
Ya que las pruebas A/B requieren esfuerzo y recursos que no son infinitos, deberían hacerse en las partes más importantes del producto o las que generan mayor valor. Pero nada directamente te detiene a realizar una prueba A/B en cualquier componente de tu producto.