Pruebas A/B

Hoy en día, los datos y las analíticas impulsan el proceso de toma de decisiones en muchos ámbitos. En un entorno online, uno de los métodos más utilizados para obtener información valiosa son las pruebas A/B.

A continuación encontrarás todo lo que necesitas saber sobre las pruebas A/B. Desde la definición de lo que es hasta la comprensión de las métricas.

Realizar manualmente las pruebas A/B es prácticamente imposible. Todas las empresas utilizan un programa de pruebas construido específicamente para las pruebas A/B con el fin de automatizar el proceso. El proceso de prueba es tan sencillo como crear dos versiones de una página web. Das una versión a un grupo de visitantes de tu web y la otra versión a otro grupo. Ambos grupos evalúan su experiencia con el producto.

Una vez completada la prueba A/B, obtendrás una visión de los resultados y descubrirás qué versión funciona mejor.

Todos estos conocimientos son muy valiosos cuando se trata de tu estrategia de marketing. Tanto si se trata de marketing de contenidos, experiencias del cliente, como de probar diversos enfoques de las estrategias publicitarias. Tus equipos de marketing se beneficiarán enormemente de una inmersión profunda en los datos directamente de tu público objetivo.

¿Qué hacer antes de empezar las pruebas A/B?

Realizar pruebas A/B antes de elaborar un plan no es práctico. Hay varias tareas esenciales que tienes que hacer antes de empezar las pruebas A/B:

• Identificar tus objetivos: hay muchos elementos de prueba a los que puedes dirigirte. Entre ellos están las descripciones de los productos, los botones específicos o los CTA. Para identificar qué elementos probar, tienes que identificar tus objetivos. Por ejemplo, tu objetivo podría ser aumentar la tasa de conversión, por lo que harías las pruebas correspondientes;

• Enuncia la hipótesis: la hipótesis te ayudará a examinar mejor los resultados de la prueba. Se trata básicamente de una predicción de los resultados que esperas ver una vez finalizada la prueba;

• Decide qué pruebas A/B quieres realizar: con los objetivos y las hipótesis, será más fácil determinar qué pruebas A/B, en concreto, necesitas realizar;

• Elige un programa de pruebas A/B: no todos los programas de pruebas A/B son iguales. Mientras que algunas pruebas de funciones se realizan, otras no. Saber qué pruebas necesitas realizar te facilitará la elección de uno. Ten en cuenta las futuras pruebas que puedas realizar mientras lo haces.

¿Cuánto tiempo debes realizar una prueba A/B?

La frecuencia de las pruebas afecta al periodo de tiempo que dejas transcurrir al experimento, lo que a su vez afecta al tamaño de la muestra y a su relevancia. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más completos serán los resultados. El número medio diario de visitantes de tu página web fluctúa. Por ello, es mejor dejar que tu prueba dure más tiempo. ¿Cuánto tiempo se tarda en obtener resultados significativos? Hay varios factores a tener en cuenta, como la forma de realizar la prueba A/B y el tamaño de la muestra. Es una buena idea esperar hasta que tengas suficiente tráfico para tener resultados estadísticamente significativos.

Herramientas de las pruebas A/B

El software de pruebas A/B está ampliamente disponible. Pero los más utilizados son las herramientas de pruebas A/B de Google Analytics y de personalización Google Optimize y el software de soporte de LiveAgent

Google Analytics es una herramienta de pruebas gratuita creada para agilizar las pruebas A/B de las páginas web. Puedes determinar qué titular atrae a los visitantes, qué diseño y maquetación hacen que pases más tiempo en tu sitio, qué CTA genera más clics y mucho más.

El software LiveAgent incluye una herramienta de pruebas A/B para el correo electrónico, para que puedas probar la capacidad de respuesta de los receptores de tus correos electrónicos y medir sus tasas de apertura y click-through.

La mayoría de las herramientas te permiten observar los resultados en tiempo real, lo que hace posible realizar cambios en tu campaña de marketing sobre la marcha.

¿Cuándo no debes utilizar una prueba A/B?

Si no puedes acceder a resultados relevantes o se trata de una evaluación complicada, debes evitar las pruebas A/B. ¿Qué significa esto? Las pruebas multivariantes y las pruebas de URL divididas, junto con los experimentos del lado del servidor, son probablemente necesarias si necesitas realizar una evaluación compleja. Las pruebas A/B no proporcionarán resultados fiables.

Para obtener resultados relevantes, necesitas tener suficiente tráfico. Sin suficiente tráfico, tus resultados no serán creíbles. Además, necesitas una hipótesis bien fundamentada y tiempo suficiente para determinar lo que vas a probar, configurar todo y examinar cuidadosamente los resultados.

¿Cómo se hacen las pruebas A/B?

Digamos que quieres averiguar si la nueva página web o la versión actual de la página te acercan a tus objetivos. Eres responsable de crear objetivos que pueden ir desde la mejora de la experiencia del usuario en general hasta la mejora de las tasas de conversión.

En las pruebas A/B, la A representa una variable de versión de control, que es tu página web actual. La B representa la variación o nueva versión de la página web. Teniendo listas las páginas A y B, tienes que decidir qué porcentaje de tu público objetivo será atendido por las páginas actuales y qué porcentaje por las páginas de la variación.

Normalmente, las empresas dividen la base de usuarios a partes iguales entre las dos. De este modo, obtenemos los resultados más fiables de las pruebas, y podemos comparar directamente las dos opciones.

¿A qué tipo de métricas deberías prestar atención cuando se trata de pruebas A/B?

Al completar la prueba A/B y configurar la distribución del tráfico, recibirá un informe. Para obtener información útil, debe prestar atención a las métricas adecuadas. Tus objetivos deben ser el factor determinante de las métricas que utilices.

Digamos que quieres atraer más visitantes a tu sitio y aumentar tu conciencia de marca. En este caso, debes prestar atención a la métrica de tráfico. Si tu objetivo es la optimización de la tasa de conversión, tienes que hacer un seguimiento de las métricas de conversión. Los clics son una métrica esencial a la que debes prestar atención si quieres conducir a más clientes por tu embudo de ventas. También puedes hacer un seguimiento de otras métricas, por ejemplo, las caídas de la aplicación, las preferencias del público y el aumento del compromiso.

Cruzar estas métricas puede proporcionarte una mejor visión y ayudarte a seleccionar la página con mejor rendimiento.

Vea un vídeo sobre las pruebas A/B

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