Cómo ejecutar pruebas A/B de pago para SaaS

Las pruebas A/B pueden ser útiles para optimizar su producto SaaS y mejorar potencialmente las conversiones, pero su efectividad puede variar según factores como el público objetivo y la metodología de prueba. Al experimentar con diferentes configuraciones de su proceso de pago y modelo de precios, puede obtener información sobre su efectividad relativa. Esta guía describe el proceso de toma de decisiones basadas en datos en un formato paso a paso.

Articule claramente lo que quiere lograr con sus esfuerzos de prueba A/B. Por ejemplo, ¿desea aumentar la tasa de finalización de pago, reducir el abandono del carrito o mejorar el valor promedio del pedido? Definir objetivos claros y medibles proporciona una hoja de ruta para su esfuerzo y establece un punto de referencia para evaluar el progreso.

Determina tus prioridades. Comienza por hacerte estas preguntas clave:

• ¿Cuáles son los desafíos más críticos en mi proceso de pago o fijación de precios?
• ¿Los usuarios abandonan sus carritos a un ritmo elevado?
• ¿Es posible que las tasas de abandono estén vinculadas al nivel de complejidad en el flujo de pago?
• ¿No está seguro de si su precio actual está optimizado para obtener los máximos ingresos?
• ¿Qué métricas específicas quiero mejorar?
• ¿Quieres aumentar el porcentaje de usuarios que completan el proceso de pago?
• ¿Buscas reducir el tiempo que tardan los usuarios en completar el pago?
• ¿Quieres identificar el nivel de precios que lleva al mayor valor de vida del cliente?

Una vez que hayas identificado tus desafíos y las mejoras deseadas, priorízalas. Es mejor centrarse en uno o dos objetivos clave por prueba A/B para evitar diluir los resultados. A continuación, establece objetivos medibles para cada objetivo. Por ejemplo, intenta "Aumentar la tasa de finalización de la compra en un 5% en un mes" o "Reducir la tasa de abandono del carrito en un 10% durante el próximo trimestre".

Establecer objetivos claros para tu prueba A/B es esencial, ya que ayuda a establecer un marco adecuado para evaluar las mejoras deseadas en tu producto SaaS.

Elegir las variables correctas para probar es clave para aprovechar al máximo tus pruebas A/B. Analicemos las áreas clave en las que puedes centrarte para el proceso de pago, junto con algunos consejos para elegir las pruebas más impactantes.

Piensa en tu proceso de pago como un embudo. Quieres que sea lo más fluido y sin fricciones posible para que más usuarios lo completen hasta realizar una compra. Aquí tienes opciones para personalizar el texto:

Diseño y maquetación: Un proceso de pago claro e intuitivo puede minimizar las tasas de abandono del carrito. Prueba un pago de una página en comparación con un proceso de varios pasos, o experimenta con diferentes ubicaciones para tu botón “Comprar ahora” o insignias de confianza. Incluso algo tan simple como cambiar el color de un botón podría marcar la diferencia.

Campos de formulario y recopilación de datos: Considera la justificación detrás de cada campo de formulario y su importancia para tus objetivos generales de recopilación de datos. Considera hacer que partes específicas sean opcionales, utilizar la función de autocompletar para mejorar la eficiencia o introducir opciones de inicio de sesión social como vías alternativas. Simplificar la experiencia de compra es clave para fomentar la finalización por parte del usuario. Prueba: 

• Campos obligatorios vs. opcionales (por ejemplo, número de teléfono, nombre de la empresa)
• Número de pasos en el formulario
• Uso de opciones de autocompletar o inicio de sesión social

Opciones de pago: Ofrecer una variedad de opciones de pago puede estar relacionado con atender a un espectro más amplio de preferencias de los clientes. Considere agregar:

• Tarjeta de crédito/débito
• Monederos digitales (por ejemplo, PayPal, Apple Pay)
• Transferencia bancaria,
• Disponibilidad de opciones de financiamiento o cuotas (por ejemplo, orden de compra)

Confianza y seguridad: Crear confianza es importante en el proceso de pago. Intenta mostrarlo de varias maneras para promover la confianza del usuario:

• Muestra insignias de seguridad como el certificado SSL o McAfee Secure
• Recomendaciones, reseñas o referencias de usuarios satisfechos
• Ofrece garantías o garantías de satisfacción

Después de identificar las variables de prueba, sea creativo y cree variaciones definidas para cada una. Este paso es crucial para validar sus hipótesis e identificar áreas potenciales de mejora a través del análisis comparativo. 

Cree dos o más versiones separadas para cada variable de prueba. Por ejemplo, cree dos páginas de pago, una con un proceso de varios pasos y la otra con un flujo de una página. Asegúrese de que sean claramente diferentes para obtener resultados significativos y considere cómo afectará cada una a la experiencia del usuario. Busque claridad y facilidad de uso. Utilice sus datos existentes y los comentarios de los clientes para sus variaciones. Se sugiere una tabla como esta para ensamblar sus variaciones:

A través de pruebas A/B, se pueden evaluar varias modificaciones en los sistemas de pago y precios para identificar las estrategias más efectivas.

Divide a los usuarios en grupos aleatorios para una comparación justa. La aleatorización garantiza que cualquier diferencia observada se deba a las variaciones, no a las características preexistentes del usuario.

Para determinar el mejor enfoque de segmentación, considera estos factores:

Tus objetivos: ¿Qué intentas lograr con tu prueba A/B? ¿Buscas información general o resultados específicos para grupos de usuarios específicos?

Tu hipótesis: ¿Tienes alguna suposición sobre cómo diferentes segmentos podrían responder a tus variaciones?

Tu tamaño de muestra: ¿Tienes suficientes usuarios en cada segmento para asegurar resultados estadísticamente significativos?

For effective segmentation follow these tips:  

• Keep it simple: Don’t overcomplicate your segmentation. Start with a few key attributes and expand as needed.

• Use data: Basa tus decisiones de segmentación en datos e información del comportamiento y comentarios de los usuarios.
• Prueba varios segmentos: Si tienes un tamaño de muestra lo suficientemente grande, considera probar varios segmentos simultáneamente para obtener información más completa.

Utiliza herramientas de pruebas A/B para implementar tus variaciones en diferentes segmentos de usuarios. Estas herramientas tienen el potencial de facilitar la automatización de procesos y proporcionar capacidades de análisis avanzadas, aunque los impactos específicos pueden variar según la implementación individual y los casos de uso. Algunos proveedores, incluido PayPro Global, ofrecen capacidades de pruebas A/B con informes como parte de sus paquetes de servicios.

La recopilación de datos es importante para comprender el impacto de sus variaciones. En términos generales, le recomendamos que realice pruebas durante al menos una o dos semanas. La duración de sus pruebas A/B dependerá de varios factores, entre ellos:

• Volumen de tráfico: Si tiene mucho tráfico, alcanzará la significación estadística más rápido.
• Impacto esperado: Si anticipas un efecto pequeño, deberías ejecutar tu prueba por más tiempo.
• Estacionalidad: Considera las fluctuaciones estacionales en tu negocio que podrían afectar tus resultados, como las vacaciones.

Monitorea los resultados según el sistema CRM o cualquier herramienta que hayas elegido. Si estás registrado en PayPro Global, revisa los resultados registrados por tus campañas en el informe de pruebas A/B de pago, disponible en Informes -> Otros -> Informe de pruebas A/B de pago. Este informe contiene información como:

• El número de visitantes registrados por versión de página de pago
• El número de pedidos finalizados a través de sus páginas
• el Tasa de conversión y ingresos obtenidos están correlacionados positivamente, lo que sugiere un vínculo potencial entre ambos. 

Esta información presenta los aspectos clave del rendimiento de tu campaña. La descripción cronológica de los resultados de las pruebas A/B presenta el rendimiento de las variaciones de tu página de pago en un formato de línea de tiempo.

Recuerda que la recopilación de datos coherente y exhaustiva es clave para comprender el impacto de tus variaciones y tomar decisiones informadas basadas en evidencia empírica. El monitoreo de la eficiencia de pago y las estructuras de precios a través de la evaluación de datos es esencial para ajustar estos elementos.

Después de que hayas encontrado la variación con el rendimiento más alto, puedes optar por implementarla. Considera estos hallazgos e incorpora los ajustes necesarios en tu producto según tu propio criterio.

Después de una cuidadosa recopilación y análisis de datos, aclare sus hallazgos y tradúzcalos en mejoras procesables. Realice investigaciones sobre las variaciones de alto rendimiento para descubrir los factores que contribuyen e integre el conocimiento derivado en iteraciones posteriores de su producto SaaS.

• Determine la variación ganadora:

Lo más importante es identificar si las diferencias entre sus variaciones son estadísticamente significativas. Esto garantiza que los resultados no se deban al azar. Utilice su herramienta de prueba A/B o software estadístico para este análisis.

Estudie el rendimiento de cada variación en función de sus métricas clave predefinidas (por ejemplo, tasas de finalización, ingresos, número de usuarios registrados). Asegúrese de distinguir la(s) opción(es) que muestran un efecto positivo obvio en el logro de sus objetivos.

• Sepa por qué ganó una variación:

Análisis cualitativo: Profundice en los datos de comportamiento del usuario (por ejemplo, mapas de calor, grabaciones de sesiones, encuestas) para comprender por qué la variación ganadora resonó con los usuarios. Busque patrones en cómo los usuarios interactuaron con cada variación e identifique los elementos que contribuyeron a su éxito.

Considerar el contexto: Tenga en cuenta los factores externos que pueden haber influido en sus resultados, como la estacionalidad, las campañas de marketing o las tendencias de la industria.

• Implementando cambios.

Una vez que hayas identificado con seguridad la variación ganadora, impleméntala como la experiencia predeterminada para todos los usuarios o el segmento objetivo.

Si tus resultados no son concluyentes o quieres explorar más mejoras, considera realizar pruebas A/B adicionales con nuevas variaciones.