El CMP de consentmanager.net incluye la opción de realizar pruebas A/B y la optimización de los diseños elegidos. Esto puede ayudarte a conseguir mejores resultados con tu sitio web.
Ten en cuenta que no todas las funciones están disponibles en todos los paquetes. Consulta nuestra comparativa de paquetes aquí.
Pruebas A/B
Para activar las pruebas A/B, solo tienes que activar más de un diseño en la configuración general de tu CMP => Diseños disponibles:
En cuanto haya más de un diseño activo, el sistema los irá rotando. Esto significa que, para cada visitante, el sistema elegirá aleatoriamente un diseño (diferente) para mostrar el mensaje de consentimiento.
Informes
Para ver los resultados de cada diseño, ve a Informes > Informe CMP y agrupa los resultados por Diseño:
Como resultado, obtendrás un informe que te muestra las cifras por diseño.
Optimización automática
Para habilitar la optimización automática de los diseños, ve a Menú > CMP > Editar y configura la Optimización con el valor deseado:
Una vez que la optimización esté activa, el sistema analizará automáticamente los datos de las pruebas A/B. Lo hará utilizando el aprendizaje automático. Por lo tanto, el sistema buscará patrones e intentará comprender qué diseño funciona mejor para cada grupo de visitantes. Una vez que el sistema tenga la suficiente confianza, comenzará a dar prioridad a los diseños con mejor rendimiento (mayor tasa de aceptación y/o menor tasa de rebote). A continuación, el sistema comenzará a mostrar con menos frecuencia los diseños con menor rendimiento y, por lo tanto, mostrará con más frecuencia los diseños con mayor rendimiento. Como resultado, solo se mantendrán los diseños «buenos» y, por lo tanto, la tasa de aceptación aumentará y/o la tasa de rebote disminuirá.
¿Cuánto tiempo llevará la optimización?
El sistema busca un nivel de confianza del 95 % antes de decidir que un diseño es mejor o peor que otro. Para alcanzar este nivel de confianza, o bien el rendimiento de ambos diseños debe ser muy diferente, o bien la cantidad de datos recopilados debe ser elevada. Si se comparan solo dos diseños, el nivel de confianza suele alcanzarse con unas 5000-10 000 visualizaciones de cada diseño para un grupo de visitantes de una sola dimensión (por ejemplo, visitantes que utilizan el navegador Firefox). Cuantos más datos se recopilen, más detallada será la optimización (por ejemplo, visitantes que utilizan Firefox en un dispositivo móvil procedentes del país X y que navegan por el dominio Y un viernes por la mañana).
¿Cómo establecer los objetivos de optimización?
Normalmente, la tasa de aceptación y la tasa de rebote son contradictorias. Por lo tanto, debes elegir el objetivo preferido para la optimización del diseño. Si la configuración se establece en una tasa de aceptación del 100 %, el sistema solo tendrá en cuenta la tasa de aceptación al comparar los datos. Si se utiliza una configuración entre la tasa de aceptación y la tasa de rebote, el sistema tendrá en cuenta ambas tasas y les asignará una ponderación al comparar los datos.