Las pruebas de mercado que nos ayudaron a obtener la búsqueda de Google que conocemos hoy en día están siendo emuladas por industrias, desde la hotelería hasta la fabricación, para ayudar a enfocar mejor sus productos y servicios y satisfacer las necesidades de los clientes. Entonces, ¿qué hizo Google?

Si viaja a través del tiempo de Internet a través del Archivo de Internet, puede ver el aspecto de Google poco después de su lanzamiento por primera vez, hace más de 20 años.

Si bien el logotipo es familiar, la apariencia del sitio web solía ser bastante diferente a lo que es ahora. ¿Cómo evolucionó Google hacia el sistema de carga más rápido, más agradable de ver, más fácil de leer, páginas y aplicaciones que usamos hoy en día?

Un empleado senior de Google me dijo que el motor de búsqueda se mantuvo por delante de la competencia a través de un proceso de rigurosas pruebas de prototipos. En el momento en que hablamos Los prototipos se probaron "fuera de línea" midiendo las reacciones de los sujetos de prueba contratados a características y diseños particulares. Pero pronto las pruebas se trasladaron "en línea" y todos nos convertimos en sujetos de pruebas A / B.

¿Qué son las pruebas A / B?

Una prueba A / B es cuando una empresa otorga a un usuario acceso a una de las dos versiones de un sitio web o aplicación:

(A) la versión actual

(B) el prototipo.

La forma en que los usuarios interactúan con el producto se mide durante la prueba. Las diferencias sutiles en estas interacciones pueden ilustrar qué versión es más efectiva, según criterios particulares. Si se demuestra que el prototipo es superior, reemplaza la versión existente como producto predeterminado.

Los ingenieros de Google realizaron su primera prueba A / B en 2000 para determinar el número óptimo de resultados de búsqueda que deberían mostrarse por página.

Las estadísticas deciden, no gerentes

Los sitios web y las aplicaciones se han convertido en una constelación de comparaciones que, en conjunto, hacen evolucionar los sistemas a un estado mejorado. Cada cambio en una interfaz o alteración de un algoritmo se prueba A / B.

Las empresas web realizan una asombrosa cantidad de pruebas. En una charla Microsoft declaró que el motor de búsqueda de Bing funciona con 1, 000 al mes. Tantos, De hecho, que cada vez que accedemos a un sitio de Internet o una aplicación, probablemente seamos sujetos involuntarios de una prueba A / B. Rara vez somos conscientes de las pruebas porque las variaciones suelen ser sutiles.

Las empresas pueden realizar tantas pruebas que han pasado a un proceso conocido como escalada:dar pequeños pasos, mejorando gradualmente. Este enfoque ha tenido tanto éxito que impulsa la forma en que muchas empresas innovan en la actualidad.

Los equipos se encargan del objetivo de aumentar las medidas de usuario. Si un pequeño pellizco tanques, se ha caído. Si triunfa se lanza. Las decisiones se toman mediante estadísticas, no gerentes.

En efecto, los defensores de las pruebas A / B destacan la importancia de ignorar las opiniones de los gerentes, lo que ellos llaman HiPPOs - las opiniones de la persona mejor pagada. Este acrónimo se acuñó a partir de cuentos como el de Greg Linden, uno de los primeros empleados de Amazon. Linden sugirió que, al igual que los supermercados colocan revistas y bocadillos en la cola de la caja, Amazon debería adoptar el mismo enfoque con sus carritos de compras en línea.

Recuerda que un "vicepresidente senior estaba totalmente en contra" de la idea, por temor a que desanime a las personas a realizar el check out.

Linden ignoró el HiPPO y realizó una prueba A / B. Los resultados mostraron que Amazon ganaría más dinero y no perdería clientes. así que se lanzó la idea de Linden. Las pruebas A / B han demostrado ser más precisas, más rápido y menos sesgado que cualquier HiPPO.

Las pruebas A / B no pueden resolverlo todo

La parte complicada de las pruebas A / B es descubrir cómo medir a los usuarios de una manera que produzca los conocimientos que necesita. Las pruebas deben diseñarse cuidadosamente, y revisado continuamente.

Hágalo mal y podría terminar con éxito a corto plazo, pero fracaso a la larga. Un sitio de noticias que promociona información sobre celebridades puede obtener la gratificación inmediata de los clics, pero pierde lectores leales con el tiempo.

También hay límites a lo que pueden observar las pruebas A / B. La prueba se basa en medir la entrada del usuario, clics del mouse, mecanografía, comandos hablados, o toques en la pantalla de un móvil. Spotify preguntó recientemente si alguien tiene una lista de reproducción en segundo plano y no está interactuando con su teléfono. ¿Cómo puede medir Spotify si el usuario está satisfecho? Actualmente nadie tiene una respuesta.

Realización de pruebas A / B sin conexión

A pesar de estos riesgos y limitaciones, el éxito de las pruebas A / B impregna a todas las empresas con presencia en Internet. Y ahora esta prueba se está probando en el mundo físico.

Un par de años atras, Me reuní con una empresa que imprime y envía facturas de servicios públicos a los clientes. Probaron A / B diferentes formatos de la factura, aprender qué formatos mejoró las tarifas de los clientes que pagan a tiempo.

Según se informa, los restaurantes y bares están utilizando datos de sensores para saber qué diseño de restaurante fomenta la mayor cantidad de ventas. Por ejemplo, si una disposición íntima de asientos en la parte trasera de un bar atrae a la gente a quedarse más tiempo, es probable que los clientes de ese espacio gasten más en bebidas.

Las pruebas A / B podrían incluso extenderse a la fabricación. Se podrían fabricar versiones ligeramente diferentes de un producto en líneas de producción flexibles. Entonces, la producción podría alterarse si una versión del producto se vende mejor que otra.

No siempre es un viaje suave pero el poder de las pruebas A / B llegó para quedarse.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.