Olvídese de las pruebas multivariadas (MVT) si es una empresa pequeña, ya que necesita un gran número de usuarios para hacerlo de manera efectiva. La prueba A / B es un caso específico de MVT donde tiene dos celdas de prueba. El costo de adquisición está estrechamente relacionado con la tasa de conversión (CR) cuando se utilizan fuentes de tráfico pagadas como Google Ad Words: sus costos de adquisición disminuyen cuando aumenta CR, lo que puede hacer a través de pruebas A / B.
Su estrategia específica depende mucho del tipo de negocio de comercio electrónico que tenga: por ejemplo, ventas transaccionales (Amazon) frente a actualizaciones de suscripción de freemium (Dropbox).
Sin embargo, en todos los casos, debe investigar un poco sobre sus clientes potenciales para crear hipótesis sobre cómo involucrarlos de manera más efectiva y lograr que se conviertan en clientes que pagan. Esto incluye averiguar si incluso tiene un producto para el que hay un mercado lo suficientemente grande. Intente usertesting.com y surveymonkey.com para comenzar.
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Una vez que tenga algunas hipótesis, use las pruebas A / B para determinar el enfoque más efectivo y siga iterando desde allí.
Existen muchas herramientas de prueba A / B, incluida una integrada en Google Analytics que también lo ayudará a probar su publicidad PPC de manera integrada. Estas herramientas son generalmente “suficientemente buenas”, pero le animo a que invierta en su propio sistema de pruebas A / B tan pronto como pueda.
La principal ventaja de construir un sistema A / B usted mismo es que puede analizar los datos de las pruebas después del hecho, a la luz de nuevas hipótesis. Por ejemplo, supongamos que está probando una interfaz de usuario que enfatiza el pago de eCheck sobre tarjetas de crédito. Puede obtener un resultado concreto de esto, pero ¿realmente sabe lo que significa? Un sistema A / B integrado que vincula las celdas de prueba a los datos de sus clientes en su propia base de datos le permitirá analizar posteriormente el comportamiento de conversión en el contexto de otros puntos de datos, como lo que compró el usuario.