Pasado, Presente y Futuro del CRO tras el fin de Optimize | Capítulo II

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Héctor Cabezudo Fernández

14 marzo 2023

Presente. Panorama actual tras el fin de Optimize: próximos pasos, soluciones y alternativas

En el capítulo anterior: La historia de Google en su camino hacia la optimización del ratio de conversión: Conociendo el pasado para entender el presente y proyectar el futuro, hacíamos una retrospectiva de la andadura de Google en el área de testing hasta día de hoy con la noticia del cierre de Optimize para septiembre de 2023.

Comentábamos que según los últimos comunicados oficiales de Google de febrero de 2023, parece que su nueva propuesta pasa por facilitar la integración de herramientas de terceros con su herramienta de analítica GA4.

Las herramientas con las que han llegado acuerdo de partnership a día de hoy y que van a ofrecer una integración directa y sencilla son:

Según las indicaciones de este breve comunicado, se entiende que Google hará que integrar su herramienta de analítica GA4 con estas herramientas sea una labor fácil y transparente, pudiendo elegir la propiedad a la que queremos reportar datos y pudiendo seleccionar objetivos existentes de dichas propiedades de forma que el proceso será, a priori, relativamente similar a cómo lo hacemos actualmente con Optimize salvando las diferencias de sus interfaces y otras funcionalidades.

Con todo esto también podemos olvidarnos a medio/corto plazo por tanto de tener funcionalidades de testing nativas dentro de su herramienta de analítica.

Sin embargo, a día de hoy desconocemos cuál es el roadplan de Google al respecto, así como cualquier otro detalle acerca de las integraciones por su parte.

En el caso de Firebase, aunque usa la misma tecnología que Optimize no van discontinuarla y podremos seguir testando con esta herramienta nuestras aplicaciones.

En cualquier caso, Google ha invitado a su partners a formar parte del cambio, enviándoles un formulario para que puedan plantear sus dudas, con el compromiso de responder a través de sesiones en vivo con ellos para exponer la situación y resolver cualquier cuestión relacionada.

¿Qué podemos hacer mientras tanto? ¿Cuáles son los siguientes pasos?

Lo que sí conocemos es que con el cierre, las experiencias generadas en Optimize dejarán de funcionar y el acceso a ciertos datos históricos será limitado, por eso se recomienda empezar a planificar y realizar las siguientes acciones:

Es vital por tanto, empezar a trazar un plan de ruta, donde se acometan en tiempo y forma las acciones citadas anteriormente, sobre todo en aquellos proyectos que ya cuentan con una base de tests y personalizaciones importante.

Características de las soluciones recomendadas por Google

Estas tres herramientas nos van a permitir realizar los mismos tipos de tests y personalizaciones que podíamos hacer con Optimize e incluso ir un poco más allá, teniendo cada una un enfoque y especialidad diferenciado.

VWO es la única de las tres soluciones que ofrece un plan de testing “free” para hasta 50.000 usuarios, las funcionalidades básicas de su plan “starter” son similares a lo que podemos encontrar con Optimize (en cuanto a opciones de testing, no así de personalizaciones como veremos más adelante). Sin embargo, algunas de las funcionalidades que ofrecía Optimize de base como el targeting por sistema operativo, usuario, tráfico, cookies y geolocalización, los test multivariantes y otras tantas que van más allá como las campañas multipágina y multidispositivo, el testeo entre dominios y en general las capacidades de targeting avanzado, acceso a la API y opciones de asistencia dedicadas sólo están disponibles en VWO en planes más avanzados.

Complementando las posibilidades de testing, VWO permite el testing en aplicaciones móvil IOS y Android y tiene un módulo con capacidades de testing server-side.

Además, VWO no sólo es una herramienta de testing ya que consta de varios módulos (que se contratan de forma independiente) que dotan de algunas capacidades interesantes a la suite, como son sus herramientas nativas para el estudio del comportamiento de los usuarios como grabación de las sesiones, mapas de calor cross-device, mapas de clics, mapas de desplazamiento, funnels y encuestas entre otras características.

Por otra parte, consta de ciertas herramientas integradas de management de proyectos permitiendo la configuración y priorización de ideas e hipótesis y proyectarlas en tableros tipo Kanban para hacer su seguimiento, vincularlas a experimentos y ofrecer un repositorio de insights centralizado

Por último, sus capacidades de personalización permiten realizar campañas atendiendo a diversas capacidades de segmentación según el plan contratado, así como el poder programar dichas campañas, generar grupos mutuamente excluyentes, así como ofrecer ciertas experiencias y mensajes dinámicos como banners, pop-ups ó superposiciones usando su biblioteca de widgets.

Además, para aquellos clientes de Optimize 360 están ofreciendo descuentos especiales:

Puntos fuertes:

Es una suite relativamente flexible que permite realizar varias combinaciones para ajustarse a las necesidades del proyecto e ir ampliando capacidades progresivamente.
Es muy fácil de usar y configurar, con buenas capacidades de reporting y con posibilidad de integrar datos cualitativos de los usuarios.
Su implementación es sencilla y su snippet es ligero. Cuenta con un plugin para hacer la migración de experiencias de Optimize en cuestión de segundos.
El soporte técnico es de muy buena calidad.

A/B Tasty es una suite que cuenta con buenas capacidades de personalización, no ofrece esas extensas posibilidades de paquetizar el producto pero por otra parte ofrece algunas características avanzadas como el testing predictivo, distribución dinámica del tráfico y segmentaciones haciendo el uso de IA según el nivel de engagement de los usuarios, segmentación de data layers, gestión de flags en escenarios múltiples y complejos , capacidades de lanzamientos y rollbacks en base a KPIS, así como otras características avanzadas.

Es por tanto una opción interesante para aquellos proyectos en donde se quiere dar el paso y empezar a experimentar con las capacidades que ofrece un sistema de testing que usa motores basados en IA y machine learning aplicado a las personalizaciones.

Estas capacidades de personalización dan un salto cualitativo con A/B tasty respecto a Optimize, algunas de sus características destacadas en esta área son:

Permite optimizar experiencias multidispositivo, desde ordenadores, a aplicaciones móviles y otros dispositivos conectados.
Hace uso de personalizaciones basada en IA pudiendo generar experiencias de marca únicas.
Cuenta con un set de widgets variados y de calidad. Permite optimizar las interacciones incorporando mensajes que usan sesgos de Social Proof así como también es posible crear widgets propios para abarcar aspectos concretos.
Dispone de un buen gestor de audiencias que permite crear experiencias personalizadas granulares de forma sencilla gracias al uso de machine learning. Permite personalizar de forma transaccional, según datos de comportamiento, el interés en el contenido, según aspectos psicográficos, geolocalización, así como lanzar campañas de personalización usando datos enriquecidos de un CDP o Data Lake.

Además, su sistema de dashboards/reporting es muy versátil y las posibilidades de filtrado permiten mostrar información muy interesante para ver como aplica los resultados de la experimentación en sectores específicos. Permite monitorizar no sólo la evolución de los experimentos sino hacer un seguimiento general de los ingresos generados por los esfuerzos de optimización, permitiendo analizar las tendencias de las campañas y tráfico, así como evaluar los profits y el impacto del ROI en las cuentas.

Es necesario contactar con un comercial para obtener presupuesto, así como obtener una demo de producto personalizada. También ofrecen descuentos para clientes que vienen desde Optimize 360 y permiten habilitar un Sandbox mediante su programa de partnership para probar a fondo la herramienta y recibir formación y capacitaciones sobre la misma.

En último lugar tenemos a Optimizely, que se muestra como una solución DXP abarcando tres aspectos del marketing digital: la experimentación, la orquestación y la monetización.

Cada uno de estos aspectos es un módulo independiente, siendo el módulo de Experimentación el que engloba aquellas herramientas y funcionalidades para ejecutar tests y personalizaciones, sacar insights y refinar las interacciones de los usuarios, así como validar nuevas funcionalidades que se hayan desarrollado.

Los puntos principales que destacar de su área de experimentación son:

Es fácil de implementar y permite configurar y ejecutar de forma sencilla todos los tipos de test A/B conocidos, distribuir el tráfico de forma dinámica mediante machine learning, crear experimentos mutuamente excluyentes y programar su ejecución cuando se desee entre otras funciones.
Respecto a las opciones de personalización, algunos puntos en los que destaca Optimizely es en la posibilidad de subir audiencias a la plataforma y crear campañas de personalización para las mismas, permite experimentar sobre audiencias creadas por herramientas de terceros ó experimentar con perfiles dinámicos según datos de comportamiento de los usuarios.
Además permite la experimentación omnicanal y facilita la combinación e implementación de código en cualquier momento sin tener que lanzar funciones o cambios.
Tiene buenas opciones de integración con herramientas de terceros . Además, para el análisis de los resultados permite la integración con las principales herramientas de analítica y mapas de calor y configurar una serie de métricas cuantitativas y cualitativas para el seguimiento de los experimentos y segmentar los resultados por dispositivos, fuentes, campañas y referidos.
Cuenta con un “audience builder” que permite la exposición y segmentación de los usuarios a nuestras pruebas según los aspectos de segmentación principales que podemos encontrar en Optimize y otros más.
Un aspecto interesante de la herramienta es que cuenta con un programa de gestión de proyectos para los planes “Accelerate” y “Scale” en donde se ofrecen herramientas y asistencia para la creación de backlog de ideas y su priorización, documentar los experimentos, realizar diversos scorings de los mismos y ofrecer insights automatizados de cómo mejorar nuestros programas de experimentación.
Su equipo de soporte es de calidad y está bien reconocido.

Adicionalmente a las funciones de experimentación, el resto de módulos que ofrece Optimizely son:

Orchestrate: Que ofrece todo un CMP (plataforma de marketing de contenidos) y CMS (sistema de gestión de contenidos)
Monetize: una suite de herramientas de ecommerce para optimizar procesos y capacidades de los vendedores, comerciantes y profesionales de IT.

Optimizely también ofrece planes de descuento para aquellas empresas que quieran migrar desde Optimize, siendo necesario contactar con un comercial para obtener un presupuesto y acceder a una demo personalizada.

Alternativas y oportunidades

Llegado a este punto y según las necesidades de cada proyecto es buen momento para plantearse si abrazar alguna de estas soluciones con las que Google ha llegado a un acuerdo o bien empezar a considerar nuevas herramientas que quizás ofrezcan oportunidades no cubiertas por dichas suites y empezar a tocar áreas no exploradas.

Hay que considerar que si bien las soluciones recomendadas por Google son un buen punto de partida y deben tenerse en buena consideración dado su aparente facilidad de integración, puede que no se ajusten del todo a las necesidades y/o expectativas de nuestros proyectos bien sea por cuestiones presupuestarias, porque quizás se está en un momento de madurez de los proyectos en donde se puede empezar a considerar soluciones de CRO/CXO avanzadas ó bien simplemente porque hay otras que encajan mejor con el stack tecnológico de la empresa.

Conviene entonces, valorar otras herramientas de testing que ofrecen planes económicos de partida y que pueden cubrir necesidades de proyectos modestos como pueden ser Ptengine, Upflowy o algunas viejas conocidas como CrazyEgg que, aparte de sus capacidades de testing también ofrecen soluciones para el análisis del comportamiento de los usuarios.

Además, existen otras soluciones interesantes como Convert.com, SiteSpect o Kameleoon que son players con soluciones robustas y sólidas que cuentan en algunos casos con herramientas avanzadas, sistemas de anti-flickering y otras funcionalidades que no tienen nada que desmerecer a las recomendadas por Google, aunque el presupuesto puede empezar a elevarse en según qué casos.

Por otra parte, si se quiere profundizar en la personalización de los contenidos y experimentar de forma avanzada, se quiere considerar algunas de las suites CXO de referencia más completas y el presupuesto no es un problema, existen ciertas soluciones que destacan en el panorama CRO/CXO actual como Dynamic Yield, Interaction Studio o Adobe Target, que ofrecen herramientas y motores de segmentación avanzados y de recomendaciones haciendo uso intensivo de la IA y el machine learning permitiendo testar sobre elementos onsite y offsite.

¿Qué tipos de soluciones/herramientas podemos considerar?

Sería necesario hacer un estudio individualizado de las capacidades, experiencia y madurez de cada proyecto para determinar qué estrategia y solución es la más adecuada adoptar.

A un primer alto nivel, hemos catalogado las herramientas en 3 tipos según el enfoque y tipo de funcionalidades existentes:

Según los criterios comentados anteriormente hemos realizado una primera catalogación según esta tipología de un primer set de herramientas a considerar:

El caso de Adobe Target se puede mover entre tipo B y C según se trate del plan standard o premium

El siguiente paso natural sería la realización de un benchmark de estas herramientas contemplando una serie de funcionalidades core transversales de las mismas, así como reflejando aquellas otras funcionalidades particulares a destacar de cada una de ellas. En JAKALA Iberia estamos trabajando en un benchmark detallado donde estableciendo diferentes criterios por familias de funcionalidades vamos a poder tener una fotografía precisa de cada una de las herramientas.

Los criterios de catalogación que estamos contemplado son los siguientes:

En cualquier caso, la decisión final sobre la adopción de una herramienta u otra debe contextualizarse siempre a las particularidades, capacidades y necesidades del cliente, pudiendo ser en algunos casos más interesante adoptar una solución que cubra de forma integral ciertos aspectos y en otros casos tirar a soluciones más potentes/dedicadas a áreas específicas.

¿Qué solución elegir?

Aparte del estudio detallado de las capacidades de cada herramienta, es vital considerar el grado de madurez del proyecto, la experiencia previa, las capacidades técnicas y los recursos con los que se cuenta (equipo, etc…) para inclinarse por una u otra solución.

El siguiente cuadro que presentamos a continuación es orientativo, el estudio de la madurez y capacidades debería contextualizarse y determinarse de forma individualizada.

En la comparativa, un grado de madurez bajo implica un proyecto sin metodología ó con un año o menos de experiencia bajo metodología. Una madurez media implica haber cubierto todas las funciones de una solución tipo A durante un periodo de entre uno y dos años.
En cuanto a recursos quedan englobadas tanto capacidades técnicas como número de personas para llevarlo a cabo. Recursos bajos implica que o bien la capacidad técnica es baja ó el equipo es reducido. Unos recursos medios implican unas buenas capacidades técnicas y/o un equipo con perfiles dedicados.

Otro aspecto esencial para tomar una decisión sobre la herramienta a elegir es el presupuesto del que se dispone y el precio de la solución elegida.

Hay que tener en cuenta que estas herramientas en su mayoría no disponen de precios abiertos al público, el presupuesto es variable según el plan contratado, las opciones, el volumen de tráfico y omnicanalidad si se diese el caso. Es necesario contactar mediante formulario para que un agente estudie el caso particular y ofrezca una propuesta.

Algunas herramientas ofrecen soluciones paquetizadas y la capacidad de testar las funcionalidades del producto mediante demos o free-trials, lo cual es vital para poder probar de primera mano la herramienta y determinar si es lo que estamos buscando.