¿Qué es A/B o Split Testing? // Explicado (con vídeo)

Las pruebas A/B consisten en desarrollar y lanzar dos versiones de un mismo elemento y medir cuál funciona mejor. Es una prueba que nos ayuda a optimizar una estrategia de marketing por correo electrónico o a mejorar la eficacia de una página de aterrizaje.

Este vídeo le ayudará a explicarlo todo con detalle:

Si ha detectado que su página atraviesa un mal momento, es hora de aplicar acciones para mejorar su tasa de apertura y de clics

¿Cómo funciona una prueba A/B?

Este método consiste en desarrollar dos versiones del mismo elemento que vamos a lanzar al mercado (por ejemplo, un botón CTA azul y otro amarillo), y luego utilizar las métricas de cada variación para evaluar cuál funciona mejor.

Al contrario de lo que pueda parecer, hacer muchas variaciones no tiene por qué producir impactos negativos; son cambios incrementales que mantendrán a sus usuarios conectados y más cerca del último eslabón del ciclo de compra.

Para hacer un buen uso del Test A/B debemos centrar nuestra atención en aquellos elementos que influyen en la tasa de apertura de un correo electrónico y en los clics que el usuario hace en una página de aterrizaje. Estos son algunos de los elementos que podemos probar en un Test A/B:

Las palabras, colores, tamaños y ubicación de sus CTAS.
Los titulares y el cuerpo de la descripción de sus productos.
La longitud de un formulario y los tipos de campos.
El diseño o la estructura visual de su sitio web.
Cómo presentar el precio de sus productos y ofertas promocionales.
Las imágenes (ubicación, finalidad, contenido y cantidad) de las landings y páginas de su producto.
La cantidad de texto de una página web o entrada de blog.

Aplíquelo Observará curiosas tendencias de comportamiento en las pruebas A/B que pueden ayudarle a detectar mejoras de forma más eficaz que, por ejemplo, mediante un estudio de mercado. Al fin y al cabo, no deja de ser un enfoque cuantitativo que puede medir los patrones de comportamiento de nuestros visitantes y proporcionar los conocimientos necesarios para desarrollar soluciones.

Otras preguntas más frecuentes:

¿Qué significan las pruebas AB?

En realidad, no significa nada. Sin embargo, significa prueba dividida, que es el método que consiste en probar una variable con una o más versiones para determinar un ganador y optimizar una campaña de marketing.

¿Cómo se realiza una prueba AB?

Elija una variable para prueba.
Identifique su objetivo.
Cree al menos dos versiones para probarlas entre sí.
Divida sus grupos de versiones de forma equitativa y aleatoria.
Determine la duración de la prueba.
Decida lo significativos que deben ser sus resultados.
Asegúrese de que sólo está probando una variable a la vez en cualquier campaña.

¿Por qué hacemos pruebas AB?

En resumen, las pruebas A/B ayudan a optimizar cualquier campaña de marketing probando variables individuales con usuarios reales para determinar cuál es la mejor. Puede probar diferentes titulares, el diseño de la página, el color del botón CTA, etc.

Comprender las pruebas A-B, una inmersión profunda

Las pruebas A-B, frecuentemente denominadas pruebas divididas, son una técnica estratégica muy utilizada en el ámbito del marketing digital para optimizar el contenido en línea y mejorar el rendimiento general. En esencia, la prueba A-B es un experimento controlado con dos variantes -A y B- diseñado para evaluar la eficacia de distintos componentes de una página web, un correo electrónico, un anuncio u otros activos de marketing digital.

El concepto de las pruebas A-B es relativamente sencillo, pero increíblemente poderoso. Supongamos que tiene una página web con un botón de llamada a la acción. No está seguro de si un botón verde (versión A) o un botón rojo (versión B) atraerían más clics de los visitantes de su página. Podría formular una hipótesis, pero sin pruebas empíricas, su elección se basaría en conjeturas.

Aquí es donde intervienen las pruebas A-B, que sustituyen la especulación por resultados basados en pruebas. A la mitad de los visitantes de su sitio web se les muestra el botón verde, mientras que la otra mitad ve el botón rojo. Controlando y comparando los porcentajes de clics de ambas variantes, podrá identificar qué color conduce a un mayor nivel de interacción por parte del usuario.

En las pruebas A-B, la versión original (en este caso, el botón verde) suele denominarse "control", mientras que la versión alternativa (el botón rojo) es la "variación". El control y la variación se presentan a los usuarios de forma aleatoria para garantizar resultados imparciales.

Sin embargo, la prueba A-B no se limita a los cambios de color. Puede utilizarse para probar diferentes titulares, imágenes, textos, diseños e incluso páginas web enteras. El objetivo es determinar qué variación impulsa la acción deseada del usuario, como suscribirse a un boletín, realizar una compra o rellenar un formulario de contacto.

Aunque pueda parecer una tarea sencilla, realizar una prueba A-B sólida requiere una planificación y una ejecución cuidadosas. Es crucial definir sus objetivos, seleccionar el elemento adecuado para la prueba, dividir a su público de forma apropiada y ejecutar la prueba durante un periodo adecuado. El proceso puede parecer desalentador, pero los conocimientos adquiridos pueden mejorar significativamente sus estrategias de marketing, lo que se traducirá en un aumento de las conversiones y una mejora de la experiencia del usuario.

Por lo tanto, comprender y aprovechar las pruebas A-B no sólo es beneficioso, sino que es esencial para las empresas que buscan tener éxito en el actual panorama digital impulsado por los datos. Este método de marketing permite a las empresas tomar decisiones más informadas, reducir las conjeturas y comprender mejor las preferencias de su público, lo que conduce a esfuerzos de marketing más eficaces y personalizados.

El proceso de las pruebas A-B, una guía paso a paso

Las pruebas A-B, aunque aparentemente sencillas, requieren una cuidadosa planificación y ejecución para producir resultados precisos y procesables. En esta sección, le guiaremos a través de los pasos esenciales para llevar a cabo una prueba A-B con éxito.

Paso 1: Identifique su objetivo

El primer paso en las pruebas A-B es identificar lo que quiere conseguir. Este objetivo, también conocido como objetivo de conversión, puede ser cualquier cosa, desde aumentar los porcentajes de clics y las suscripciones a boletines informativos hasta impulsar las ventas de productos. Tener un objetivo claro y medible es crucial, ya que sirve como punto de referencia para determinar qué versión -A o B- funciona mejor.

Paso 2: Seleccione el elemento a probar

Una vez definido su objetivo, el siguiente paso es elegir el elemento específico que desea probar. Puede tratarse de un titular, un botón de llamada a la acción, una imagen, un texto o incluso el diseño completo de una página web. Recuerde que el elemento elegido debe tener un impacto directo en su objetivo de conversión.

Paso 3: Cree sus variaciones

Ahora, cree sus dos versiones: el control (A) y la variación (B). El control es la versión actual, mientras que la variación contiene el elemento modificado. Es crucial cambiar sólo un elemento a la vez para determinar con precisión qué causó cualquier diferencia en el rendimiento.

Paso 4: Divida a su público

Divida a su público en dos grupos iguales al azar. Un grupo estará expuesto a la versión de control y el otro grupo verá la variación. Esta aleatorización garantiza que los resultados de su prueba no estén sesgados por factores externos.

Paso 5: Realice la prueba

Con todo en su sitio, es hora de realizar su prueba A-B. Asegúrese de ejecutar la prueba simultáneamente para ambos grupos para evitar cualquier sesgo relacionado con el tiempo. La prueba debe ejecutarse hasta que haya recopilado suficientes datos para obtener resultados estadísticamente significativos, lo que normalmente requiere una cantidad sustancial de tráfico y conversiones.

Paso 6: Analizar los resultados

Una vez concluida la prueba, analice los datos y compare el rendimiento del control y de la variación. La versión que mejor alcance su objetivo definido será la ganadora.

Las pruebas A-B pueden requerir cierto tiempo y esfuerzo, pero los conocimientos que proporcionan son inestimables. Si sigue este proceso, podrá tomar decisiones respaldadas por datos que mejoren la eficacia de su sitio web, lo que en última instancia conducirá a mayores tasas de conversión y a una experiencia de usuario más atractiva.

Interpretar los resultados de las pruebas A-B: Dar sentido a los datos

Una vez que haya concluido su prueba A-B, el siguiente paso consiste en interpretar los resultados para determinar la variante más eficaz. Este proceso, aunque forma parte integrante del procedimiento de las pruebas A-B, puede resultar un poco complejo. Desglosémoslo.

Comprender sus métricas

En las pruebas A-B, sus resultados suelen presentarse como tasas de conversión: el porcentaje de usuarios que completaron la acción deseada. Por ejemplo, si su objetivo fuera aumentar las suscripciones al boletín, la tasa de conversión representaría el porcentaje de usuarios que se suscribieron tras ver la versión A o B.

Significación estadística: Un factor crucial

Sin embargo, no basta con comparar las tasas de conversión de las dos versiones. Para garantizar la validez de los resultados de sus pruebas, debe alcanzar un nivel de significación estadística, normalmente fijado en 95%. La significación estadística garantiza que la diferencia en las tasas de conversión no se debe al azar, sino que es el resultado de los cambios realizados.

Intervalos de confianza y valores P

Además de la significación estadística, puede encontrarse con términos como "intervalos de confianza" y "valores p" al interpretar los resultados de las pruebas A-B. Los intervalos de confianza proporcionan un rango dentro del cual es probable que se sitúe la verdadera tasa de conversión, mientras que el valor p mide la probabilidad de que cualquier diferencia observada se haya producido por casualidad.

Interpretación de los resultados

Una vez que haya considerado las métricas, la significación estadística, los intervalos de confianza y los valores p, podrá interpretar los resultados. Si una versión tiene una tasa de conversión más alta y los resultados son estadísticamente significativos, entonces tiene un claro ganador.

Sin embargo, si los resultados no son estadísticamente significativos, significa que la prueba no ha proporcionado un claro ganador. En tal caso, puede que necesite realizar la prueba durante más tiempo, introducir cambios más notables en sus variaciones o volver a evaluar el elemento que está probando.

Interpretar los resultados de las pruebas A-B es algo más que entender los números; se trata de aprovechar estos conocimientos para tomar decisiones informadas. Si analiza correctamente los datos, podrá aplicar con confianza los cambios que optimizarán sus activos digitales y mejorarán el rendimiento general de su marketing.

Beneficios de las pruebas A-B: Mejorar el rendimiento digital

Las pruebas A-B, aunque requieren una planificación y un análisis cuidadosos, ofrecen varias ventajas sustanciales que pueden mejorar significativamente su estrategia de marketing digital. Profundicemos en algunas de estas ventajas.

Decisiones basadas en datos

Una de las principales ventajas de las pruebas A-B es que facilitan la toma de decisiones basada en datos. Al probar dos versiones diferentes y analizar el comportamiento de los usuarios, puede tomar decisiones informadas sobre lo que funciona mejor para su público, eliminando así las conjeturas.

Experiencia de usuario mejorada

Las pruebas A-B le permiten comprender mejor a sus usuarios al revelar qué resuena con ellos y qué no. Al implementar los cambios que su público prefiere, puede ofrecer una experiencia de usuario más personalizada y atractiva, lo que a menudo conduce a una mayor satisfacción y fidelidad de los usuarios.

Aumento de las tasas de conversión

La optimización de la tasa de conversión es un objetivo primordial de las pruebas A-B. Al identificar e implementar la versión que fomenta más acciones deseadas -ya sea hacer clic en un botón, realizar una compra o suscribirse a un boletín- puede aumentar significativamente sus tasas de conversión.

Reducción de las tasas de rebote

Las páginas web mal diseñadas o confusas suelen provocar tasas de rebote elevadas. Las pruebas A-B pueden ayudar a identificar los elementos que los usuarios consideran poco atractivos o difíciles de navegar, lo que le permitirá introducir las mejoras necesarias y reducir así las tasas de rebote.

Rentable

Las pruebas A-B le ayudan a optimizar sus recursos existentes, lo que las convierte en una estrategia rentable. En lugar de invertir en nuevas campañas de marketing o en la revisión de su sitio web, puede realizar pequeños cambios respaldados por datos que produzcan resultados significativos.

En conclusión, el test A-B es una poderosa herramienta que ofrece numerosos beneficios. Al permitir la toma de decisiones basada en datos, mejorar la experiencia del usuario, aumentar las tasas de conversión, reducir las tasas de rebote y ser rentable, el A-B testing desempeña un papel crucial en la mejora de la eficacia de sus esfuerzos de marketing digital. Por lo tanto, las empresas que incorporan las pruebas A-B a su estrategia digital tienen más probabilidades de triunfar en el competitivo panorama digital.

Errores y trampas comunes en las pruebas A-B: Qué evitar

Aunque las pruebas A-B son una herramienta poderosa para optimizar los activos digitales, no están exentas de dificultades. Entender mal el proceso puede conducir a resultados inexactos y decisiones equivocadas. Exploremos algunos conceptos erróneos y errores comunes.

Concepto erróneo: Más cambios conducen a mejores resultados

Una falacia común es que realizar múltiples cambios en su variación puede conducir a mejores resultados. Sin embargo, cambiar demasiados elementos a la vez puede dificultar la determinación de qué cambio condujo a los resultados observados, lo que en última instancia anula el propósito de las pruebas A-B.

Error: Ignorar la significación estadística

Es fácil sacar conclusiones precipitadas basándose en las observaciones iniciales. Sin embargo, declarar un ganador antes de alcanzar un resultado estadísticamente significativo puede llevar a conclusiones inexactas. Es importante realizar la prueba hasta disponer de datos suficientes para tomar una decisión fiable.

Idea errónea: La prueba A-B es una tarea de una sola vez

Algunos creen que las pruebas A-B son una tarea puntual. Sin embargo, el comportamiento y las preferencias de los usuarios pueden cambiar con el tiempo. Las pruebas periódicas le permiten estar al día de estos cambios y optimizar continuamente sus activos digitales.

Error: Pruebas sin una hipótesis clara

Realizar una prueba sin una hipótesis o un objetivo claros puede llevar a la confusión y al despilfarro de recursos. Es esencial definir su objetivo y lo que está probando antes de iniciar el proceso.

Concepto erróneo: Las pruebas A-B siempre proporcionan claros ganadores

A veces, las pruebas A-B pueden no arrojar un claro ganador. Esto no significa que la prueba haya fracasado; sugiere que el elemento probado no tiene un impacto significativo en el comportamiento del usuario, y puede que necesite probar un elemento diferente.

Comprender estos conceptos erróneos y escollos puede ayudarle a navegar por el proceso de las pruebas A-B con mayor eficacia, asegurándole que obtendrá información fiable y procesable para mejorar el rendimiento de su marketing digital.

Ejemplos reales de pruebas A-B con éxito: Aprender de los mejores

Las pruebas A-B han permitido a numerosas empresas tomar decisiones basadas en datos que mejoran su rendimiento digital. He aquí un par de ejemplos reales que ilustran el poder de las pruebas A-B.

Ejemplo 1: HubSpot

HubSpot, una plataforma de marketing líder, realizó una prueba A-B sobre su botón de llamada a la acción (CTA). Descubrieron que un botón CTA rojo superaba a uno verde en 21% en términos de porcentaje de clics. A pesar de la noción común de que el verde implica "adelante" y el rojo significa "alto", los resultados de sus pruebas desafiaron esta suposición, lo que condujo a un aumento significativo de las conversiones.

Ejemplo 2: Google

Google, el gigante tecnológico, es un firme defensor de las pruebas A-B. Famosamente, probaron 41 tonos de azul para determinar cuál preferían los usuarios para sus enlaces de resultados de búsqueda. El tono ganador supuso un aumento estimado de los ingresos anuales de $200 millones. Este ejemplo subraya cómo incluso cambios aparentemente menores pueden conducir a resultados sustanciales cuando se guían por las pruebas A-B.

Estos ejemplos ponen de relieve que ningún supuesto es demasiado pequeño para realizar pruebas y que ninguna empresa es demasiado grande para beneficiarse de las pruebas A-B. Mediante la realización periódica de estas pruebas, las empresas pueden mejorar continuamente sus activos digitales e impulsar un mayor rendimiento.

Adoptar las pruebas A-B: La clave del éxito del marketing digital

Las pruebas A-B, o pruebas divididas, constituyen una herramienta vital en la caja de herramientas del marketing digital, ya que permiten a las empresas tomar decisiones informadas y basadas en datos. Al comparar dos versiones de un activo digital y analizar el comportamiento del usuario, las pruebas A-B pueden mejorar significativamente la experiencia del usuario, impulsar las tasas de conversión y reducir las tasas de rebote.

Sin embargo, realizar una prueba A-B con éxito requiere un objetivo claro, una hipótesis bien definida y un profundo conocimiento de la significación estadística para interpretar los resultados con precisión.

Aunque hay conceptos erróneos y escollos comunes de los que hay que ser consciente, como esperar ganadores claros cada vez o hacer demasiados cambios a la vez, comprender estos retos puede ayudar a las empresas a navegar por el proceso de pruebas A-B con mayor eficacia.

Como ejemplifican los casos reales de éxito de empresas como HubSpot y Google, incluso los cambios menores, cuando se basan en pruebas A-B, pueden producir mejoras significativas. Por lo tanto, el A-B testing sigue siendo una estrategia indispensable para las empresas que se esfuerzan por alcanzar el éxito en el competitivo panorama digital actual.