¿Qué organización sin fines de lucro no quiere ofrecer a sus seguidores la experiencia de donación más sólida, eficiente y orientada a resultados? Una forma de estar seguro de que el suyo funciona al máximo es recurrir a nuevas ideas de pruebas A/B .
Las pruebas A/B son una estrategia confiable para las organizaciones sin fines de lucro, pero requieren tiempo y recursos para realizarlas correctamente. Estamos aquí para exponer exactamente lo que implica el proceso de pruebas A/B para ayudar a su equipo a prepararse y presupuestar en consecuencia.
El impacto de las pruebas A/B en su experiencia de donación
Una práctica común para informar la experiencia del usuario, las pruebas A/B identifican áreas de mejora. En Classy, realizamos estas pruebas con frecuencia para informar la innovación de nuestros productos y ayudar a nuestra comunidad sin fines de lucro a optimizar las experiencias de donación.
¿Cuándo podría una organización sin fines de lucro completar una prueba A/B?
Las organizaciones sin fines de lucro pueden realizar una prueba A/B para:
- Identifique oportunidades de optimización en sitios web o formularios de donación (como colores, botones, fuentes, marcas, campos de formulario, etc.).
- Evalúe la tasa de conversión de los formularios de donación integrados frente a los estándar .
- Comprender mejor la demografía y los comportamientos de los donantes.
- Incrementar los objetivos específicos de la campaña (como los ingresos por donaciones recurrentes ).
- Reduzca la fricción en el proceso de pago (como eliminar requisitos de información de contacto particulares).
- Evalúe el texto de la campaña y los elementos creativos para descubrir cuál resuena más entre los donantes.
Otros métodos de prueba
A veces, una prueba A/B no es la mejor opción, especialmente cuando se quieren controlar variables como la estacionalidad. Un gran ejemplo de esto es una de las pruebas que realizamos en Classy en nuestros formularios de donación integrados.
Un formulario de donación integrado es una experiencia optimizada que normalmente se implementa como una opción principal de donación en el sitio web. Los visitantes pueden acceder al formulario a través de un llamado a la acción (CTA) "Donar" en el encabezado del sitio de la organización sin fines de lucro o el CTA principal en el cuerpo del sitio de la organización sin fines de lucro.
Recientemente, probamos este caso de uso para determinar cómo fluctúa el tráfico de los sitios web de más de 500 organizaciones durante nueve meses cuando se utiliza un formulario integrado en comparación con un formulario de donación estándar. Examinamos más de 500.000 sesiones únicas y comparamos el rendimiento de la conversión con una donación estándar del mismo período del año anterior.
He aquí un vistazo a los hallazgos:
- El aumento medio de la conversión fue de tres puntos con experiencias de donación integradas, que aumentó a 4,3 puntos en dispositivos móviles.
- Los ingresos por visitante fueron un 29% mayores en las experiencias de donación integradas.
Nuestra investigación de toda la industria y de organizaciones específicas ayuda a las organizaciones sin fines de lucro a tomar decisiones informadas sobre las experiencias de donación. Luego, cuando es apropiado realizar pruebas A/B, también hacemos muchas de ellas para ofrecer información sobre lo que resuena entre los donantes en el espacio actual.
7 cosas que debes saber antes de realizar una prueba A/B de tu campaña
Las pruebas A/B pueden parecer un proceso desalentador con varios matices. Es por eso que describimos algunos pasos para guiar sus decisiones y trazar el mejor camino a seguir.
1. Obtenga claridad sobre los números para prepararse para el éxito
Debes comenzar con un objetivo y una hipótesis claramente definidos para la prueba que deseas realizar. Hay varias métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI) diferentes que una prueba A/B puede respaldar.
Determine su principal prioridad, ya sea aumentar la tasa de conversión, los ingresos totales, los ingresos por visitante o cualquier otra métrica específica que aumente los ingresos de su organización sin fines de lucro. En Classy, monitoreamos todos estos KPI y más. A menudo nos centramos en aumentar los ingresos que cada visitante aporta a un formulario de donación, que es una métrica holística que considera la tasa de conversión y el tamaño de la donación.
Una vez que tenga claridad sobre sus objetivos y la medición del éxito, identifique su nivel de significancia estadística de comodidad para basar sus decisiones.
Solo recuerde que las pruebas pueden presentar desafíos y es posible que deba realizarlas varias veces para asegurarse de poder confiar en los resultados. Nuestro equipo recomienda alcanzar una significación estadística del 95 % antes de tomar los siguientes pasos para garantizar que los resultados sean lo más precisos y representativos posible.
2. Pruebe primero las variables específicas
Las variables que prueba son importantes y desea concentrarse en evitar probar demasiadas variables simultáneamente. Por ejemplo, si prueba el diseño de una experiencia de donación, agregar nuevas fuentes y espacios puede distorsionar los resultados y hacer que sea más difícil saber qué impulsa realmente el aumento o la disminución del rendimiento.
Lo único que debería cambiar entre las experiencias que pruebes es la variable de prueba. Eso significa mantener iguales elementos como el logotipo, el título, el texto, la fuente y el espaciado si desea ver el impacto de cambiar solo el diseño. En ese sentido, desea evitar que se ejecuten otras pruebas A/B en su sitio web que podrían interferir con los resultados de su prueba.
3. Considere el tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra de su audiencia debe ser lo suficientemente grande como para alcanzar significación estadística y lograr resultados confiables. Después de todo, una prueba de 15 personas no representa una base de donantes potenciales de miles. Un grupo más extenso que represente varios patrones de pensamiento y escenarios disminuirá la probabilidad de aleatoriedad y aumentará sus posibilidades de precisión.
Además, cuantas más sesiones reciba un sitio, más rápido la prueba A/B podrá lograr resultados estadísticamente significativos e información confiable. Eso significa apuntar a la mayor representación posible de su audiencia de prueba en cualquier escenario. Puede que lleve algo de tiempo, pero cuanto más grande, mejor.
Una regla general es: para una prueba altamente confiable, necesita un mínimo de 30.000 visitantes y 3.000 conversiones por variante. Si sigue esta pauta, generalmente obtendrá suficiente tráfico y conversiones para obtener resultados estadísticamente significativos con un alto nivel de confianza. 1
4. Produzca resultados más precisos en condiciones del mundo real
Las pruebas A/B deben recrear las condiciones y patrones de tráfico típicos de su sitio web sin fines de lucro. Piense en la cantidad de tráfico que suele recibir su sitio web sin fines de lucro durante una semana y utilice ese número para determinar cuánto tiempo necesitará ejecutar una prueba para alcanzar significancia estadística.
Un mínimo de dos semanas es una base general para tener en cuenta las fluctuaciones naturales. Si no ve un aumento de tráfico diario, es posible que la prueba necesite más tiempo para garantizar que captura todo con precisión.
5. Invierta en un programa de pruebas confiable
Varios programas pueden ayudar con las pruebas A/B. La herramienta más popular, Google Optimize, es gratuita, pero dejará de funcionar el 30 de septiembre de 2023. En su lugar, las organizaciones sin fines de lucro pueden considerar una suscripción paga a otra herramienta como Optimizely o Vanguard FTSE Emerging Markets ETF.
Estas herramientas ofrecen una funcionalidad integral para ayudarlo a iniciar, monitorear y analizar su prueba. Sin embargo, es imperativo tener en cuenta que normalmente se necesitan una serie de recursos, un seguimiento riguroso y análisis en profundidad para aprovechar plenamente el potencial de las herramientas de prueba A/B.
Classy facilita la duplicación de un sitio web de donaciones actual y la realización de pequeños ajustes sin ningún trabajo de codificación de fondo. Luego puedes probar A/B cada URL de campaña comparándola con la otra en tu plataforma de prueba. Recomendamos dividir el tráfico al 50/50.
6. Pruebe las tendencias de los datos a largo plazo para captar la imagen completa
Su prueba A/B puede proporcionar información sobre un cambio específico en un momento determinado. Eso significa que es posible que deba realizar una serie de pruebas para ver las tendencias a lo largo del tiempo a medida que comienza a pensar en el panorama más amplio de sus datos.
La hoja de ruta del producto y el camino de innovación de Classy se centran en conocimientos de varias experiencias de donación a lo largo de varias temporadas. Realizamos nuestras pruebas A/B de esta manera para que las organizaciones sin fines de lucro obtengan una visión completa y utilicen con confianza nuestros hallazgos para informar la toma de decisiones.
7. Considere cómo cada prueba afectará sus resultados
A estas alturas, ya comprende cuánto implica una sola prueba A/B. Naturalmente, usted desea ver un retorno de su inversión de costos y tiempo, así que considere el impacto que estos experimentos podrían tener en sus resultados.
Invertir en una plataforma de recaudación de fondos que realice pruebas entre bastidores para garantizar que ofrezca las mejores herramientas y experiencias de campaña de la industria podría ahorrarle a su personal (y al equipo de finanzas) trabajo o dificultades adicionales. En Classy, sabemos que estos conocimientos son valiosos, por eso nos ocupamos de ellos por usted.
Cuando probamos los formularios de donación integrados con los formularios de donación estándar en Classy, vimos que las organizaciones sin fines de lucro convertían a los donantes a una tasa dos veces mayor que el estándar de la industria .Este es un ejemplo de los conocimientos que impulsan nuestra plataforma e informan las recomendaciones y consejos de capacitación de los que los clientes de Classy pueden beneficiarse mientras dan forma a sus estrategias de recaudación de fondos.
Cuando vimos el impacto de los formularios de donación integrados a través de nuestras pruebas, los resultados de la conversión inspiraron a muchas organizaciones sin fines de lucro a registrarse para experimentar el impacto.
Por ejemplo:
- Many Hopes experimentó una mejora del 56 % en las donaciones año tras año.
- V Foundation aumentó la conversión en 13 puntos.
- Feeding San Diego obtuvo una tasa de conversión del 44%.
Encuentre una plataforma de recaudación de fondos en la que pueda confiar
Una prueba A/B es una herramienta valiosa para que su organización sin fines de lucro tome decisiones seguras. Sin embargo, también es un proceso costoso y que requiere mucho tiempo y que puede generar trabajo o dificultades adicionales si se realiza solo. Ahí es donde entra Classy.
En Classy, nos comprometemos a probar nuestros productos antes y después de que estén disponibles para los clientes para garantizar que cada producto cumpla con las demandas del sector de la manera más eficiente y efectiva. Además, nuestro objetivo es brindar a todas las organizaciones sin fines de lucro que utilizan Classy la confianza de saber que cada producto de nuestro paquete de recaudación de fondos se somete a pruebas rigurosas en su máxima extensión y luego se modifican en función de los resultados para satisfacer las expectativas de los donantes y las organizaciones sin fines de lucro.
Nuestro viaje con Classy ha sido nada menos que transformador. Nos ha permitido elevar nuestros esfuerzos de recaudación de fondos, conectarnos con los donantes a un nivel más personal y lograr nuestros objetivos de manera más efectiva.
Esperamos continuar experimentando con pruebas A/B en nuestra plataforma a medida que obtengamos más información sobre lo que resuena a los donantes de hoy y lo que los impulsa a tomar medidas en apoyo de misiones increíbles como la suya.
Editora de textos: Ayanna Julien
Fuente del artículo
- “Cómo calcular correctamente el tamaño de la muestra en pruebas A/B”, Guess the Test, última modificación en diciembre de 2021, https://guessthetest.com/calculating-sample-size-in-ab-testing-everything-you-need-to -saber .
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