El A/B testing es un método utilizado para comparar dos o más versiones de un contenido, especialmente digital, y determinar cuál es más efectiva. Estas pruebas permiten a las empresas optimizar su conversión y tomar decisiones para mejorar la experiencia del usuario.
Sin duda, son técnicas de gran utilidad en la gestión de negocios. Si estás pensando en crear tu empresa, o desarrollar ciertas ideas de negocios, debes tomar en cuenta diversas pruebas para elegir las que más te favorezcan. Todo esto con datos reales y resultados tangibles.
¿Te interesa saber cómo se hace? Síguenos a lo largo del artículo y descubre mucho más. Aprende para qué sirve el A/B testing, qué ventajas tiene usarlo, en qué casos es ideal aplicarlos, los tipos que existen, cómo desarrollar las pruebas y más detalle.
¿Qué es el A/B testing?
El A/B testing es un método de investigación muy utilizado en el mundo del marketing y experiencia de usuario. Por medio del mismo se realizan pruebas de rendimiento sobre dos versiones de un contenido o elemento, los cuales llamaremos A y B.
La versión A suele ser la original y la B es la versión modificada o variable. Para elegir una u otra, se analizan los resultados al final. Esto es vital para entender qué funciona mejor para los usuarios y clientes.
¿Para qué sirven las pruebas A/B o A/B testing?
Las pruebas A/B sirven para lo siguiente:
- Contar con una base de datos para mejorar un producto digital: Te ayuda a entender qué funciona en un producto digital y te permitirá tomar decisiones sobre el mismo.
- Sirve para proyectos futuros: Te arroja datos que te ayudarán a desarrollar otros proyectos con mejores soluciones.
- Reduce la tasa de rebote: La experiencia del usuario mejorará porque ayuda a elegir los elementos correctos, eso disminuye la taza de rebote.
- El sitio web tendrá menos cambios: Podrás estructurarlo con los elementos correctos y que funcionan para tus usuarios.
Ventajas de las pruebas A/B o A/B testing
Además de las diferentes funciones, te hablaremos de las ventajas que trae utilizan el A/B testing.
Resuelven puntos de fricción en estrategias
La prueba A/B permite que haya menos puntos de fricción entre los espacios digitales y los usuarios que entran en el mismo. Por ejemplo, que no se encuentren con tantos errores y que tengan una experiencia más favorable porque se ha elegido un buen elemento para que navegue, contacte o conozca sobre la empresa.
Mejoran el ROI
Con el A/B se logra optimizar el ROI al tener mejor tráfico y retención en los visitantes. Además, no serán usuarios cualquiera, sino el público objetivo de calidad que necesita un negocio o una campaña específica. Recordemos que en las páginas web y en el mundo digital, los pequeños cambios hacen mucha diferencia cuando apuntan a la dirección correcta.
Ayuda en la toma de decisiones
De hecho, este puede ser uno de los principales propósitos de utilizar las pruebas A/B, son una base fuerte para entender qué funciona y tomar mejores decisiones. Del mismo modo, optimiza recursos y evita el riesgo de elegir aquello que pueda afectar al negocio o el espacio digital concreto.
Obtención de mejores estadísticas
Al arrojar datos precisos, la versión ganadora es aquella que tiene mejores estadísticas y aporta más beneficios. Las métricas son las que validan factores como el tiempo en que un visitante está en una página o el funcionamiento del CTR, entre otras cosas.
Rediseño de estrategias empresariales
Permite rediseñar estrategias empresariales, y remodelar espacios digitales con cambios relevantes. Esto pueden ser cosas sencillas como un buen color de fondo, texto o ciertas palabras en el Copy, pero que serán trascendentales para la experiencia del usuario y las ventas.
¿Cuándo aplicar estrategias A/B testing?
Las estrategias del A/B testing se pueden aplicar en muchos momentos y para diferentes canales relacionados con el marketing. En general, un sitio web, aplicación o campaña debe estar bien optimizado para poder ofrecer una buena experiencia.
¿En qué casos puedes realizar las pruebas?
- Al diseñar o rediseñar una página web para mejorar la experiencia y tener buenas conversiones.
- Al crear estrategias de email marketing y mejorar las tasas de apertura, clics y conversiones. Desde el título más convincente, hasta el contenido, pueden estar sometidos a pruebas.
- Cuando tengas que crear anuncios en línea.
- Al desarrollar aplicaciones móviles
Tipos de A/B testing
¿Hay un solo tipo de testing? Pues no, y aquí te explicamos las que debes conocer.
Pruebas A/B clásicas
Es la prueba que hace comparaciones de un elemento con dos versiones diferentes. Al final, se mide cuál tuvo más rendimiento y se elige esa. Para darte un ejemplo, se puede realizar con el mejor llamado a la acción en una página.
Pruebas A/B multivariadas
A diferencia de la anterior, con las pruebas A/B multivariadas, se pueden comparar más de dos versiones de un mismo elemento. Es vital cuando se están trabajando en muchos cambios relevantes y se necesita ver el rendimiento.
Pruebas A/B secuenciales
En el caso de las pruebas secuenciales, son las que se hacen por etapas. Cuando finaliza una etapa, se hacen ajustes y continúa con la siguiente prueba. Por ejemplo, crear varios emails y según las tasas de apertura, ajustar y seguir con otra prueba.
¿Cómo realizar una estrategia A/B testing?
Estas pruebas deben estar bien organizadas para que no sea una pérdida de tiempo. A continuación, te explicamos los aspectos que debes considerar para desarrollarlas.
Decide qué poner a prueba
Debes comenzar por elegir aquello que quieres probar. Aquí es ideal incluir varios elementos que puedan ser cruciales para el espacio digital y la experiencia del usuario. También debes verlo como un todo y entender que algo puede mejorar porque es el complemento de lo existente más los otros cambios.
Establece objetivos de las pruebas
¿Por qué estás haciendo pruebas A/B? Debes tener objetivos claros sobre esto. Existen muchas razones para que una marca lo ejecute, pero es ideal plasmar tus propósitos. ¿Saber cómo reaccionan a un nuevo diseño de letras? ¿Que abran más emails? Entre otras cosas.
Crea versiones de control
Las versiones de control son las versiones originales, tu punto de partida. Estas serán comparadas con la versión B, la cual tiene modificaciones, pero sin la versión principal, es complicado llevar un orden de los cambios.
Ejecuta las diferentes pruebas
Después de tener todo lo anterior, realiza las diferentes pruebas. Las mismas te arrojarán datos importantes para entender el funcionamiento de los cambios. Recuerda siempre diferenciar las versiones para poder llevar un orden. Existen herramientas de marketing ideales para ver cada contenido y cómo evoluciona.
Realiza promociones de las pruebas
Las pruebas deben ser promocionadas para obtener suficientes datos. Por ejemplo, si son pruebas de email, deberás enviarlos a una gran cantidad de usuarios. Además, recuerda que el tipo de audiencia es importante, si lo haces más específico, es porque serán elementos únicos para ese tipo de público que pusiste a prueba.
Reúne los datos necesarios
El A/B testing irá arrojando estadísticas, las cuales se modifican y aumentan mientras más personas interactúen con tus cambios. Cuando tengas suficientes datos, entenderás qué versión funciona mejor, pero recuerda que el tiempo puede ser muy variable, depende de cómo hayas promovido o el tipo de elementos que estés probando.
Analiza los datos obtenidos
En este punto debes analizar las estadísticas y qué tan han ido las pruebas. Además, te permite verlo como un todo y si existen modificaciones significativas en la experiencia general del usuario. También es el paso en que descubres qué resulta o qué debes seguir probando.
Planifica un test final y toma decisiones
Puedes haber hecho una prueba exitosa y ejecutar los cambios de inmediato, o requerir otra prueba final con mejores elementos y otras modificaciones. Es el punto culminante, con una fuente de estadísticas inicial y que te guiarán a seguir probando y tomar las decisiones correctas.
Principales errores que se cometen en A/B testing
- No hacen una buena planificación ni una hoja de ruta.
- No formulan buenas hipótesis antes de realizar la prueba.
- Pensar que lo que funciona para otras, también funciona para su caso particular.
- Realizan muchas pruebas al mismo tiempo y les cuesta identificar los cambios que están funcionando.
- Olvidan las estadísticas y no esperan el tiempo suficiente para obtener datos.
- Ejecutan las pruebas por muy poco tiempo, deben considerar que hay elementos que se tardan más que otros.
- No siguen haciendo pruebas y olvidan que es un sistema interactivo y con el cual se puede continuar experimentando a futuro.
- No utilizan herramientas adecuadas para analizar los cambios y resultados.
- Pensar en un solo tipo de prueba y limitarse a los resultados.
Ejemplos de estrategias A/B testing
- Electronic Arts y su prueba con descuento: La empresa hizo un anuncio con 20 dólares de descuento para saber si los usuarios compraban un videojuego. Sin embargo, la versión sin dicho descuento tuvo más éxito porque sus clientes querían ofertas específicas y no adquirir otros productos aunque estuviesen en rebaja.
- Pruebas con texto e imagen: Se hicieron pruebas con un anuncio, la primera solo tenía botones y textos, mientras que la segunda, tenía imagen. Esta última fue la ganadora y se comprobó que lo visual es más atractivo en ciertos contenidos.
- Imágenes en anuncios de Facebook: En la red social se hicieron pruebas en anuncios para vender cursos sobre campañas de Facebook y Google. En la primera versión se utilizó la imagen de una chica universitaria, mientras que en la otra versión, se utilizó una imagen creada con vectores. ¿Cuál ganó? La de vectores por más del 90% de leads.
