Más allá del test multivariante: porque no todos somos iguales

Ya habíamos comentado desde Metriplica que las e-empresas en España se encuentran en el nivel de madurez necesario para dar el paso hacia el Webmining, y más concretamente hacia los contenidos personalizados. Para centrarnos un poco, quería hablaros de una nueva manera de hacer tests multivariantes.

¿Qué teníamos hasta ahora?

Imaginémonos la siguiente situación: tenemos una landing page que nuestras métricas indican que debemos mejorar. Pensamos una serie de alternativas para cada sección y acabamos con una serie de recetas que vamos a testear. En este punto, y como es habitual y obligatorio, nos disponemos a pensar a quién vamos a dirigir el test: 80% del tráfico, tráfico proveniente de orgánico, directo, etc.

¿Qué problema tiene?

Con esta mentalidad, estamos tratando a todos estos usuarios por igual (en terminología del post anterior, nuestros clusters son, en este caso, las fuentes de tráfico) y obviamos el hecho de que hay usuarios que sí compran con el diseño actual. Diversas técnicas de Data Mining nos ayudan a identificar este segmento (clasificadores Bayesianos, Árboles de decisión, etc.). La pregunta está clara: ¿por qué no mantenemos a este segmento la versión original? La respuesta quizás pase por temas de programación. Nos dirán que hay que tocar la programación de la página, más allá de insertar simples tags del Google Website Optimizer. Estamos convencidos, y la experiencia así nos lo demuestra, que la ganancia final supera con creces al esfuerzo que hay que hacer de programación, que no va más allá de insertar una serie de condicionales antes de los tags.

No hay vencedores ni vencidos

Una vez acabado nuestro test, nuestro software nos da un “ganador”. ¿Ganador? En media sí lo es, pero en ningún caso se trata de un ganador absoluto. “El 50% de los usuarios que convirtieron lo hicieron con la receta “ganadora”. Eso significa que el otro 50% convirtió con otras recetas. Nuevamente, aplicamos los algoritmos de Data Mining que nos identificarán los segmentos para los que una determinada receta les gusta más. Entonces, en vez de hablar de un “ganador”, hablaremos de diversos ganadores. Es decir, el concepto de ganador cambia a encontrar receta(s) que satisfagan a un cierto número de usuarios dentro de los segmentos.

Esta técnica, además, minimiza el impacto que tiene, para los segmentos identificados, el hecho de cambiar de diseño cuando vuelven a entrar: si la muestra ha sido significativa y hemos programado nuestra página para detectar esos segmentos y mostrar la receta correspondiente, se les mostrará la receta que les gustó, con la que o bien convirtieron o están dispuestos a convertir.

¿Qué tengo qué hacer si no quiero programar?

Antes comentamos que el esfuerzo de programación que debemos hacer para reflejar los cambios que los algoritmos nos proponen pasa por implementar una serie de sentencias condicionales, para hacer coincidir el segmento del visitante con el del algoritmo. Pues a este respecto tenemos muy buenas noticias. Navegando por la web hemos encontrado una herramienta, BTBuckets, que permite crear segmentos de usuarios y tomar acciones sobre ellos en tiempo real. El esfuerzo de programación que debemos hacer para habilitar esta herramienta se reduce a insertar un tag en nuestras páginas.

¿Es lo mejor que puedo encontrar?

A pesar de que los segmentos que permite crear son un tanto limitados, nos da un punto de partida, fácil y gratuito a la personalización de contenidos por segmentos, y hace que nos pique la curiosidad para que comencemos a utilizar algoritmos de Data Mining que nos dé los segmentos basados en conocimiento, y no en intuición. Del resto, al menos en una fase inicial, se puede encargar BTBuckets.

¿Hacemos un ejemplo?

Y para muestra un botón. Hemos hecho de conejillos de indias y hemos probado esta herramienta con nuestro site. Hagamos el siguiente experimento: vayamos a la página de consultores autorizados de Yahoo!

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Clica sobre el link hacia la página de Metriplica (el número 103). Observa que el link es hacia la home. Pero ¡sorpresa! Hemos ido a parar a la página que ofrece nuestros servicios de consultoría de Yahoo! Analytics.

dibujo2

¿Cómo? Pues hemos creado un Bucket que indica que si un usuario viene de la página de Yahoo! Analytics salte directamente hacia la página de servicios con Yahoo!
Igualmente, si esto sigue sonando a ciencia-ficción, no tienes más que contactarnos.

Autor:

Fundador de Metriplica y socio de la consultora Multiplica Licenciado en Ciencias y técnicas estadísticas. Programador Mainframe Profesor de Masters y Postgrados en diversas universidades y escuelas de negocio.

8 Comments

  1. Me parece interesante tanto el programa como las sugerencias que mencionan.

    Sin embargo, ¿Qué pasa en el caso de SEO? ¿Esto puede efectar el posicionamiento o ser tomado como Cloaking? ¿Qué opinan?

    Saludos desde Perú 🙂

  2. admin

    Los robots de los motores de búsqueda no leen Javascript (por eso no aparecen como visita en Google Analytics). Por lo tanto, ignoran el código de BTBuckets. Gracias por el comentario. Un saludo!

  3. Pedro Sánchez

    Genial idea. Sólo comentaros que no parece funcionar en Chrome.

  4. admin

    En efecto, con Chrome no funciona. Gracias por el apunte. La herramienta mejorará poco a poco, y si no, ¡siempre queda programar!

  5. Pingback: Hacia un cambio de paradigma - Doctor Metrics

  6. Santi Mundi

    Si esto se programa para servir contenidos de manera dinámica, en base a las palabras de búsqueda utilizadas desde Google, por ejemplo, una técnica muy útil es establecer una zona en la home-page que con tabs (aunque hay otras fórmulas) se acceda a lo que se quiera mostrar según la palabra. Por programación activas el tag por defecto segun lo que quieras mostrar inicialmente, y esto no es tomado como cloacking en absoluto.

  7. admin

    ¡Entonces mejor todavía! ¡Ya no hay excusas para experimentar! Un saludo.

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