46. El A/B testing en las aplicaciones móviles

El A/B testing es un proceso mediante el cual se comparan dos o más versiones de una cosa, por ejemplo el icono de una aplicación, para ver cual de las dos funciona mejor para conseguir un objetivo concreto. Es una especie de experimento.

El A/B testing no es ni mucho menos algo único de las aplicaciones móviles, la web o las nuevas tecnologías en general. Es algo que se puede aplicar en muchos ámbitos.

¿En qué consiste el A/B testing?

Para ver en qué consiste el A/B testing vamos a poner precisamente un ejemplo que no tiene nada que ver con las aplicaciones móviles.

Vamos a ponernos en la situación de una tienda de ropa que tiene dos locales y quiere vender bufandas. Quiere vender más bufandas porque las tiene en oferta por cualquier motivo.

En este caso el A/B testing servirá para ver cómo se puede conseguir vender más bufandas. Para ello se va a jugar con la posición de estas prendas dentro de la tienda.

1. Recoger información

El primer paso consiste en recoger información inicial. Para ello ambas tiendas van a colocar las bufandas a la entrada de la tienda.

Se colocarán así pensando que de esta manera se podrá llamar más la atención de la gente que pasa por delante del local.

Durante un tiempo se dejarán las bufandas en esa posición y se recogerá información de las ventas de cada local.

2. Pensar en una mejora

El segundo paso es pensar en una mejora. Hacer una hipótesis para conseguir vender más bufandas.

Por ejemplo, podríamos pensar que si en vez de colocar las bufandas al inicio de la tienda las colocamos al final, quizás se venden más. Si las colocamos donde la gente hace cola para pagar, quizás llaman la atención de la gente mientras están esperando y tal vez se decidan a comprar una.

Lo que se haría es implementar este cambio en uno de los locales de la tienda. El otro quedaría tal y como estaba, con las bufandas al inicio de la tienda.

Ahora, también dejaremos pasar unos días y seguiremos apuntando la información de ventas de cada uno de los locales.

3. Análisis de datos y toma de decisión

Una vez tengamos datos suficientes de nuestro experimento, toca analizar los datos. Toca comparar cuál de las dos variantes ha funcionado mejor. ¿Se han mejorado las ventas en el local con el nuevo cambio? ¿Está vendiendo más que la otra tienda que mantiene las bufandas al inicio?

Si nuestro cambio ha surgido efecto lo que haremos será implementarlo también en el otro local. En caso contrario, simplemente volveremos a colocar las bufandas al inicio en ambas tiendas.

Puntos a tener en cuenta para el A/B testing

Hay varios puntos que debemos tener en cuenta a la hora de crear un buen A/B testing.

En primer lugar debemos de tener siempre un objetivo. Un marcador que nos indique si el test ha funcionado o no. En este caso sería las ventas de bufandas. Si no tuviéramos un objetivo concreto no sabríamos si la prueba ha funcionado o no.

También tenemos que tener información anterior al experimento y un grupo de control que siga con la metodología anterior. De esta forma podremos comparar datos en las mismas condiciones.

Los cambios que hagamos tienen que ser claros, concisos y a poder ser no muy grandes. Si hacemos muchísimos cambios no sabremos exactamente qué es lo que ha provocado el cambio de tendencia.

Respecto al tiempo de recogida de datos, tiene que ser el máximo posible. Cuantos más datos, más real, más seguro será el test. Si hacemos la prueba de las bufandas teniendo únicamente en cuenta un día, los resultados pueden deberse a muchos factores externos. Sin embargo, si podemos hacerlo durante dos semanas, conseguimos reducir más el impacto de factores externos.

Por último hay que decir que las variaciones no tienen porque ser solo dos. Podemos crear tantas variaciones como queramos. Podríamos haber hecho cinco variaciones si tuviéramos cinco locales por ejemplo.

¿Cuál es el beneficio del A/B testing?

El beneficio del A/B testing está claro. Nos permite mejorar nuestro producto o servicio basándonos en información.

En vez de implementar mejoras basándonos únicamente en nuestras opiniones, primero nos aseguramos que nuestras opiniones sean ciertas. Para ello lo que hacemos es probarlas ante un número reducido de clientes o usuarios. Una vez vemos la reacción de estos ante el cambio, podemos aplicarlo para todo el resto en el caso de que sea positiva.

Además, una de las razones por las cuales el A/B testing es muy popular en las nuevas tecnologías es porque es muy fácil de implementar. Es fácil de hacer si lo comparamos con el ejemplo que hemos puesto.

En nuestro caso hemos tenido que hacer cambios físicos, recoger información a mano y nuestras variaciones dependían del número de locales disponibles.

En el caso de las nuevas tecnologías puedes tener un A/B testing funcionando en cuestión de minutos. Existen herramientas que te permiten implementarlo, analizarlo y tomar decisiones de forma muy rápida y sencilla.

¿Dónde podemos aplicar el A/B testing en las aplicaciones móviles?

Ahora vamos a entrar a ver el A/B testing dentro de las aplicaciones móviles. Básicamente hay dos lugares principales donde podemos aplicarlo: en las tiendas de aplicaciones y dentro de nuestra app.

1. En las tiendas de aplicaciones

No me voy a alargar mucho aquí porque es algo que hemos estado viendo en los últimos episodios. Básicamente podemos hacer experimentos con nuestro icono, las capturas de pantalla, la descripción, el título… En fin, cualquier elemento que forme parte de nuestra ficha pública en las tiendas.

El objetivo principal es mejorar el ratio de descarga. Conseguir que el máximo de usuarios posibles que nos encuentran en las tiendas finalmente descarguen nuestra app.

Podríamos poner como ejemplo de Kongregate, una empresa de videojuegos para móviles. Tan solo con un cambio en el icono consiguieron aumentar las descargar un 92%.

Sin embargo aquí tenemos que hacer una gran diferenciación entre cómo se lleva a cabo en Google Play y App Store. Hay una pequeña gran diferencia entre ambas tiendas. Mientras que Google Play tiene una herramienta para ello, App Store no tiene ninguna a día de hoy.

Con Google Play tenemos Google Experiments que hace muy sencillo cualquier tipo de test A/B. Simplemente podemos hacer cambios, analizar y tomar decisiones sin necesidad de programación y en cuestión de minutos.

En cambio, con AppStore tenemos que depender de una herramienta externa como podría ser StoreMaven. Básicamente lo que hace es crear copias exactas de nuestra ficha de AppStore pero en formato web. Crea varias webs, tantas como variaciones tengamos, y no ofrece distintas urls. Lo que tendremos que hacer es envíar tráfico hacia esas webs y analizar los datos de lo que pasa.

El proceso para hacer un test A/B en AppStore con StoreMaven sería algo parecido a lo siguiente:

  • 1. Darnos de alta en la plataforma
  • 2. Crear variaciones de nuestra ficha
  • 3. Obtener las url de nuestras variaciones
  • 4. Enviar tráfico mediante alguna campaña de marketing
  • 5. Analizar los datos y realizar cambios en AppStore

2. Dentro de nuestra aplicación

El otro lugar donde podemos aplicar el A/B testing es dentro de nuestra propia app. Sin embargo para ello tenemos que utilizar otra herramienta distinta. En este caso podemos hacerlo gracias a un sistema de Analytics.

Cada sistema de Analytics puede implementar esto de formas distintas. De todas formas, el proceso sería semejante a lo siguiente:

  • 1. Crear variaciones en Analytics
  • 2. Analytics se encargará de asignar diferentes usuarios a las distintas variaciones
  • 3. Desde la aplicación haremos cosas distintas en función de la variación del usuario
  • 4. Analizar los datos que se han enviado en Analytics
  • 5. Implementar el cambio en nuestro código

¿Qué tipo de tests podemos hacer aquí? Pues de todo y más. Podemos probar absolutamente cualquier cosa.

Por ejemplo podríamos intentar mejorar nuestra tasa de registro cambiando el tamaño del botón de registrar, cambiando el color o el texto. Podríamos intentar obtener más opiniones probando de preguntar al usuario en distintos lugares o con distintos mensajes. Las opciones son infinitas.

Conclusión

En resumen, el A/B testing es quizás la forma más segura, la forma más efectiva de mejorar cualquier aplicación.

En vez de implementar tus opiniones y dejar el resultado al azar, simplemente actúas de una forma más segura. Primero lo pruebas con una pequeña parte de los usuarios y si funciona lo extiendas a todo el resto. Se trata de ir poco a poco haciendo pequeñas mejoras para al final conseguir una gran mejora general.

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