CRO

[Caso de éxito Test A/B] Duplicamos el AOV y aumentamos los ingresos un 84%

En este artículo compartimos un sencillo test que viene a demostrar dos cuestiones de vital importancia que se deben tener siempre presentes en una estrategia de experimentación: 

  • Un pequeño cambio puede producir una importante mejora.
  • Elegir correctamente el KPI para valorar si un experimento ha sido un éxito.

El contexto

Durante nuestro análisis y revisión del sitio web de un cliente encontramos que el ordenado por defecto que se daba a los productos en las páginas de categoría (lo que se conoce como product listing) era por precio (de menor a mayor). En realidad esto es más común de lo que parece en muchos sitios. Puede que la motivación detrás de esta elección sea mostrar al usuario productos de menor precio y generar la sensación de que el sitio es económico. 

Productos de página de categoría  ordenados por precio (de menor a mayor) en un product listing
Ordenado por precio (de menor a mayor) en un product listing

Sin embargo, algunos estudios de UX (experiencia de usuario) (https://baymard.com/blog/default-sort-type) han mostrado que usar este ordenado por defecto puede generar algunos problemas importantes.

Uno de ellos es que puede hacer creer al usuario que se encuentra en una categoría equivocada. ¿Por qué? Si los primeros productos que se ven en una categoría no son representativos de esta, rápidamente asumimos que estamos en el sitio equivocado y aumenta la probabilidad de abandono. 

A menudo los productos de menor precio de una categoría suelen ser ciertos “accesorios” o “complementos” de los productos principales. Por ejemplo en una categoría de Bombillas led, es fácil encontrar también productos para su instalación: aros, bornas, etc… los cuales tienen un precio menor que el del producto más representativo de la categoría. Mostrar estos productos en primer lugar podría llevar fácilmente a confusión.

Captura de una tienda de iluminación LED que sirve para ilustrar el tipo de productos que se mostrarían en primer lugar si se ordenaran por Precio: más baratos primero
Captura de una tienda de iluminación LED que sirve para ilustrar el tipo de productos que se mostrarían en primer lugar si se ordenaran por Precio: más baratos primero

Un segundo problema que este tipo de ordenado puede producir es que suele generar agrupaciones de productos muy similares al inicio (al ordenar por precio es fácil que variantes del mismo artículo se muestren muy seguidas) lo que impide al usuario hacerse una idea correcta del abanico de distintos productos y gamas que ofrece el sitio.

Según el estudio de Baymard indicado previamente, lo mejor sería mostrar al usuario un tipo de ordenado ‘por relevancia’. En nuestro caso decidimos testar cómo podría influir esto en eRel rendimiento del ecommerce de nuestro cliente.

El test

Para ello propusimos un test muy sencillo: mostrar a un parte del tráfico una variante en la que el ordenado de los productos por defecto fuera ‘por relevancia’.

Split Test: mostramos una variante a una parte del tráfico y la otra a otra parte
Split Test: mostramos una variante a una parte del tráfico y la otra a otra parte

Lanzamos el test con la herramienta de A/B testing VWO y lo hicimos tanto para dispositivos de escritorio como móviles. En esta ocasión optamos por un Split test. Para ello el equipo de desarrollo de nuestro cliente preparó una variante en la que el ordenado que se mostraba por defecto en las páginas de categoría era por relevancia. La URL de la variante añadía un parámetro que nos permitía configurar el test en VWO. Enviamos el 50% del tráfico a la versión original (ordenado por defecto por precio de menor a mayor) y el otro 50% a la variante con el ordenado por relevancia.

Recomendado: Split testing para CRO: todo lo que debes saber

Los resultados

Tras unas semanas de funcionamiento recogimos suficiente información para tomar una decisión respaldada por datos. Aunque los resultados nos sorprendieron en un inicio. 

Resultados del test A/B

Descubrimos que la tasa de conversión global (el número de compras divido entre el número de usuarios) no se estaba viendo beneficiada del cambio que habíamos planteado (de hecho caía un 3,4%). Sin embargo, los ingresos aumentaban notablemente: un 84%. 

¿Por qué?

El AOV (importe medio de pedido) prácticamente se había duplicado (aumento del 92%), pasando de 576,14 € a 1.106,12 € (es un sector con un ticket medio alto).

Pensándolo bien, todo encajaba. El ordenado por relevancia de la variante mostraba productos más apropiados a lo que el usuario esperaba encontrar en cada categoría, en vez de priorizar productos más baratos. Esto penalizaba algo las ventas haciendo descender algo la conversión global pero al aumentar el ticket medio, los ingresos se disparaban

El aprendizaje

Como indicamos al inicio de este caso de éxito, este test produjo dos aprendizajes principales

  • La importancia de no desechar ideas (por muy sencillas que parezcan). A veces no es posible estimar el impacto correcto que puede tener un cambio hasta que no se prueba.
  • No siempre se puede medir el éxito de un test por el aumento de la Conversión. Este es un KPI importante a tener en cuenta, pero no siempre debe dominar nuestras decisiones. En este caso, es positivo para el negocio que la conversión disminuya ligeramente si el ticket medio se duplica y produce una mejora tan notable en los ingresos. Por eso nunca nos cansaremos de repetir la importancia de tener una visión más global de cómo están afectando nuestras acciones a los intereses del negocio. 

Mejorar la tasa de conversión de tu sitio y optimizar los indicadores del negocio principales es posible. Pero para ello es importante seguir una metodología y establecer una hoja de ruta que nos permita saber hacia dónde nos estamos dirigiendo. 

En Viva! Conversion podemos ayudarte a descubrir cómo el CRO puede impactar en tu negocio y los beneficios de implementar un programa de experimentación en tu estrategia de crecimiento.

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