Pruebas A/B: ¿qué son y cómo hacerlas?

Las pruebas A/B son una técnica creada en diseño para la experimentación. En marketing digital es fundamental acelerar el negocio y tomar decisiones basadas en datos.

Si trabajas con SEO o Marketing, en algún momento te habrás preguntado cómo saber si un cambio en la web o copy tuvo impacto en las conversiones, ¿verdad? Aquí es cuando entran en juego las pruebas A/B, un modelo de experimentación simple.

Con los tests A/B es posible probar de forma científica, es decir, los resultados serán más fiables que simples suposiciones. Además, la técnica es sencilla y súper accesible.

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas A/B son un método de prueba que consiste en comparar dos o más versiones diferentes de una página web, texto, publicidad, correo electrónico, producto, entre otros. A través de esta comparación,es posible saber qué versión genera más resultados.

¿Tienes dudas sobre si un cambio propuesto en la página principal del sitio web tendrá un impacto positivo en la conversión? ¿Como lo recomienda alguien del equipo? ¡Haz una prueba A/B! Crea una variante de la página original con el cambio en una herramienta experimental y pruébala. Esta es la mejor manera de demostrarlo.

Hacer una prueba A/B es fácil. Primero, debes tener una idea de lo que quieres probar. Luego, analiza dónde implementarlo. Con esto definido, es momento de utilizar la herramienta y lanzar el experimento y esperar a que se complete el tiempo necesario.

Además, las pruebas A/B se basan en una metodología científica y estadística. Por lo tanto, sus resultados, si se miden y recopilan correctamente, son confiables.

¿Qué importancia tienen las pruebas A/B?

Las pruebas A/B son esenciales para optimizar los resultados comerciales. Esto se debe a que las pruebas permiten a las empresas ahorrar tiempo y dinero con implementaciones complejas sin estar seguro de que funcionará.

¿Imaginas cambiar un sitio web completo con el objetivo de mejorar la conversión y que los resultados caigan drásticamente? Sin realizar una prueba A/B antes del cambio, este escenario es muy común que ocurra.

Así, el experimento permite posponer la decisión de realizar un cambio, que puede resultar costoso, hasta encontrar la respuesta correcta o qué camino tomar. Si la idea es tener un marketing basado en datos, el famoso data-driven, debes dejar de depender de conjeturas y comprender qué es lo que realmente funciona para tu audiencia.

"Ser capaz de descubrir rápidamente qué funciona y qué no puede significar la diferencia entre la supervivencia y la extinción". — Hal Varian, economista jefe de Google.

Descubre los beneficios de realizar un test A/B

Como técnica potente para conseguir los mejores resultados, realizar tests A/B periódicamente sólo aporta ventajas. Mira los principales:

Resultados más precisos

Al probar variantes de una misma página o diseño, es posible medir con precisión el desempeño de cada uno, identificando cuál es mejor para la métrica deseada.

De esta manera, se pueden tomar decisiones basadas en datos y con mayor seguridad. Al final, ya se ha validado una hipótesis y se ha demostrado estadísticamente. No más decisiones basadas en suposiciones o "corazonadas".

Decisiones más estratégicas

Debido a que las pruebas A/B proporcionan resultados más precisos, las empresas pueden tomar decisiones más estratégicas. Por ejemplo, sobre qué inversiones realizar en el producto o qué presentación funciona mejor para una audiencia determinada.

Esto puede resultar en un mayor rendimiento y un mayor retorno de la inversión. Después de todo, los cambios sólo se implementarán cuando esté seguro de que tienen sentido.

Mayor comprensión pública

Una cosa es segura acerca de la experimentación: ¡aprendemos mucho sobre nuestra audiencia! Esto se debe a que las pruebas permiten analizar los elementos e interacciones que más impactaron la experiencia y llevaron a la conversión. Esto puede replicarse en otras campañas o formatos.

Además, las pruebas A/B también son esenciales para comprender el recorrido de compra del usuario.

¿Qué variables son importantes probar?

Hay varias variables que se pueden probar, pero aquí repasaremos las más comunes. Es importante recordar que lo ideal es realizar una prueba a la vez., de esta manera será posible identificar claramente el cambio que impactó el desempeño de los resultados.

En anuncios, interacciones o banners de medios pagados, es posible probar algunas cosas. También es importante tener en cuenta que este tipo de pruebas suele ser más económico y sencillo, ya que es posible que las propias herramientas publicitarias ya tengan la funcionalidad de pruebas A/B.

• Título del anuncio: al ser uno de los textos más importantes que componen un anuncio, es interesante probar el título para entender qué resulta más atractivo para el usuario.
• Texto del anuncio: apoyando el título, este texto debe ser convincente y objetivo. Prueba tantas variables como desees hasta encontrar la que mejor se ajuste.
• Imagen o vídeo: si tienes una imagen o vídeo acompañándolo, vale la pena implementar varios. Por ejemplo, deje el original sin la imagen y agréguelo a la variable.
• Llamada a la acción (CTA): cambia el texto del botón o interacción para ver qué es más probable que funcione mejor.
• Segmentación del público objetivo: en el caso de anuncios en medios pagados y algunas plataformas de pruebas A/B, es posible segmentar el público objetivo para probar cuál está más calificado o cumple mejor con los criterios de la empresa.

Landing Page

Landing pages son páginas orientadas a la conversión y, para optimizarlas, no hay nada mejor que una prueba A/B.

• Título de la página: al igual que el anuncio, el título de una página de destino es muy importante.
• Copia de la página: puede cambiar la estructura o los argumentos de la copia para identificar qué tiene más sentido para su público objetivo.
• Formulario de contacto: el objetivo es recoger los datos de esa persona para que se convierta en lead. Así que es muy importante optimizar el formulario de la landing page. Prueba el CTA, los botones y la copia de este componente.

Además de las variables anteriores, en las landings también es interesante probar componentes visuales, como imágenes de apoyo y diseño, así como CTA.

Email Marketing

El email marketing es otro canal que vale la pena probar. Lo mejor es que los CRM más conocidos ya cuentan con función de pruebas A/B, lo que lo hace mucho más sencillo.

• Tema del correo electrónico: lo que hace que una persona abra un correo electrónico es el asunto. Por lo tanto, prueba las variables para descubrir el tipo de disparador más persuasivo y los disparadores más interesantes para la conversión.
• Texto de correo electrónico: el contenido del correo electrónico también se puede probar, aunque es menos común.
• CTA: vale la pena optimizar los CTA existentes en el correo electrónico con pruebas A/B.
• Segmentación del público objetivo: en el propio CRM puedes segmentar el público. Es interesante probar a enviar el mismo correo electrónico a diferentes audiencias para entender qué funciona para cada una.

¿Cómo realizar pruebas A/B?

Para realizar una prueba A/B, puede seguir la siguiente lista de verificación:

• Definir el objetivo: determina cuál es el objetivo de la prueba y qué se quiere conseguir. ¿Es posible generar más conversiones en la página? ¿Aumentar la permanencia en la página?
• Determina la prueba: puedes crear tu variable en base a una hipótesis o mejoras mapeadas por el equipo. Una hipótesis de ejemplo: si la sección de planes del sitio web está en la primera página, la conversión aumentará porque los usuarios tendrán un acceso más rápido a lo que importa.
• Crea las variantes: crea una o más variantes de lo que quieres probar. Asegúrese de que las variantes sean significativamente diferentes entre sí y recuerde: no pruebe más de un componente al mismo tiempo.
• Determina cuánto tiempo se ejecutará la prueba: puede elegir cuánto tiempo debe ejecutarse la prueba o dejarlo sin determinar hasta que tengas suficientes datos para analizar. El tiempo y la muestra recolectados durante el período deben ser estadísticamente significativos y representar adecuadamente al público objetivo.
• Ejecuta la prueba: realiza la prueba en vivo.
• Analiza los resultados: ¿ha llegado a su fin la prueba? ¡Es hora de analizar los resultados! Para eso, puedes utilizar sus herramientas de análisis preferidas, como Google Analytics, y analizar mapas de calor y otras métricas para llegar a una conclusión.
• Implementa la variante ganadora: ahora que sabes qué variante es mejor, implementa la versión oficial de tu anuncio, página o correo electrónico. Siga realizando pruebas con regularidad para asegurarse de mejorar siempre los resultados.

¿Cuándo se recomienda realizar la prueba?

Las pruebas A/B se recomiendan cuando el objetivo es optimizar el rendimiento de una campaña. Puede ser de marketing, página web, aplicación o cualquier otra iniciativa que tenga un objetivo claro y medible. Algunos ejemplos de cuándo se recomienda realizar pruebas A/B son:

• Lanzamiento de una nueva campaña: al lanzar una nueva campaña, es una buena idea probar diferentes variantes para determinar cuál es la más efectiva antes de lanzarla por completo.
• Mejora continua: incluso si una campaña ya está en marcha y muestra resultados satisfactorios, aún es posible mejorarla mediante pruebas A/B.
• Optimización de la conversión: si el objetivo es convertir a más usuarios en clientes o generar más clientes potenciales, las pruebas A/B pueden ayudar a optimizar la conversión y aumentar la eficacia de la campaña.
• Validación de hipótesis: si existe una hipótesis sobre lo que podría mejorar el rendimiento de la experiencia del usuario o de la campaña, se pueden utilizar pruebas A/B para confirmar o refutar la hipótesis.

Finalmente, las pruebas A/B se recomiendan en situaciones donde se busca optimizar el rendimiento de una campaña, ya sea una campaña de marketing digital, un sitio web, una aplicación o cualquier otra iniciativa que tenga un objetivo claro y medible. Las pruebas A/B se pueden utilizar tanto para probar nuevas iniciativas como para mejorar continuamente las campañas existentes.

¿Cuáles son las principales herramientas para realizar un examen?

Para realizar pruebas A/B, necesita algunas herramientas.

Brevo

Brevo es una empresa que ofrece diversas soluciones para negocios con presencia online. De hecho, tiene un completo sistema de CRM, que es parte integral de su propia herramienta de mailing y email marketing.

Puedes realizar pruebas A/B y optimizar tus campañas de correo electrónico. Prueba y elige automáticamente la versión con mejor rendimiento. Además, puedes eligir el tamaño de la muestra que deseas enviar, cuánto tiempo deseas esperar los resultados antes de elegir la versión ganadora y qué métrica deseas utilizar para el rendimiento.

Google Analytics

Con la ayuda de Google Analytics, durante y al final del experimento será posible monitorear los resultados y luego realizar los análisis necesarios. Sin embargo, para funcionar, GA debe estar conectado a la herramienta de prueba de tu elección.

Optimizely

Optimizely es una de las mejores herramientas de prueba A/B del mercado y ha sido muy elogiada por la comunidad CRO. Sin embargo, su valor es en dólares y es necesario solicitar una cotización para que la empresa evalúe el mejor plan para su caso.

VWO

Otra herramienta de pruebas A/B reconocida en el mercado, VWO tiene productos para diversas necesidades, incluidas aplicaciones para teléfonos celulares. Su costo también es en dólares y los valores varían según la cantidad de usuarios que quieras rastrear por mes, pero existe un plan gratuito para hasta 50 mil usuarios.

Unbounce

Unbounce es una herramienta para crear páginas de destino optimizadas para la conversión. Es una solución interesante para quienes no les gustan las páginas de destino proporcionadas por CRM.

Calculadora de pruebas A/B

Por último, consideramos fundamental la calculadora de pruebas CXL A/B. Las herramientas normalmente ya tienen una funcionalidad para esto, pero siempre que hay sospechas, la calculadora puede salvar vidas. Además, también es posible comprobar cuánto tiempo debe ejecutarse la prueba para garantizar la fiabilidad de los resultados, etc.

¿Cómo interpretar los resultados de las pruebas A/B?

La interpretación de los resultados de las pruebas A/B implica analizar los datos recopilados para determinar qué variante de campaña funcionó mejor con respecto al objetivo. Los pasos a continuación pueden ayudar en este punto:

• Definir la métrica de éxito: antes de iniciar la prueba, es importante definir la métrica que se utilizará para evaluar el éxito del experimento. Esto podría ser una tasa de conversión, el tiempo invertido en el sitio web, la tasa de apertura de correo electrónico, etc. Sin un objetivo establecido, es imposible analizar e interpretar los resultados.
• Recoger suficientes datos: para tener resultados confiables, es importante recolectar suficientes datos durante la prueba A/B. De esta forma, el experimento tiene significación estadística, en otras palabras, que sea posible probarlo. El tamaño de la muestra dependerá de la variabilidad de los datos y de la diferencia esperada entre las variantes.
• Análisis de resultados: después de recopilar los datos, es necesario analizarlos estadísticamente para determinar si existe una diferencia significativa entre las variantes y cuál es mejor.

Vale la pena recordar que una prueba A/B no siempre logra un resultado. Sabe que puede resultar frustrante tener una prueba no concluyente, pero incluso estos casos generan debates y conocimientos interesantes para la empresa.

¿Listo para hacer pruebas A/B?

Las pruebas A/B son una técnica importante para las empresas que quieren aplicar piratería de crecimiento y mejorar tus resultados. Probando diferentes versiones de anuncios, diseño, páginas, landing pages y correos electrónicos, es posible identificar qué elementos resultan más atractivos y persuasivos para el público objetivo. Y, así, optimizar la comunicación de la empresa en general.

Está claro que las pruebas A/B no deben ser un proceso único, sino una práctica continua, que debe realizarse periódicamente para garantizar que la empresa esté siempre actualizada y en sintonía con su audiencia. Es esencial tener una cultura de experimentación establecida para obtener los mejores resultados y tomar decisiones basadas en datos.