En la siguiente presentación se muestra, paso a paso, la manera de llevar a cabo un test A/B con Google Analytics

2. Un test A/B consiste en ofrecer a los usuarios de
nuestra web, dos o más versiones de la misma
página.
Este tipo de experimento, nos permite ofrecer
nuestro producto o servicio de varias formas, de
cara a comprobar cual es la más efectiva.
como crear un test A/B con Google Analytics

3. como crear un test A/B con Google Analytics
Versión original Variación

4. como crear un test A/B con Google Analytics
Acedemos a nuestra cuenta en Google Analytics
como crear un test A/B con Google Analytics

5. como crear un test A/B con Google Analytics
Pinchamos en la pestaña ‘Experimentos’ en la sección
‘’Comportamiento’ en la barra lateral izquierda.

6. como crear un test A/B con Google Analytics

7. como crear un test A/B con Google Analytics
Lo primero que debemos hacer es crear un nuevo
experimento.

8. como crear un test A/B con Google Analytics
Comprobamos que todo ha ido bien con la
herramienta de rich snippets de Google.
www.google.com/webmasters/tools/richsnippets

9. como crear un test A/B con Google Analytics
Le damos un titulo al Test que deseamos realizar.
Asignamos las métricas u objetivos a medir y
marcamos el tamaño de la muestra.

10. como crear un test A/B con Google Analytics
A continuación, marca las opciones avanzadas para
establecer la duración del experimento y el límite de
confianza del mismo.

11. como crear un test A/B con Google Analytics
Introducimos las url de las páginas que formarán
aprte del test. Colocamos la url de la página
original arriba y la url de la variación abajo

12. como crear un test A/B con Google Analytics
Una vez asignadas las url que van a ser testadas,
Google Analytics nos proporciona un código.
Lo colocamos en ambas páginas justo antes del
cierre de la etiqueta </head>

13. como crear un test A/B con Google Analytics
Una vez incluido el código en las dos páginas, pasa-
mos a validar el expermiento. SI todo es correcto
empezaremos con el análisis.

14. como crear un test A/B con Google Analytics
A partir de aquí, ya es cuestión de que cada día
vayas visualizando los resultados que te da cada
una de las dos variaciones.

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