¿Qué es una Prueba A/B?

Para ti, ¿Prueba A/B es un término pomposo y lleno de humo que no significa mucho? ¡Te demostramos lo contrario!

El marketing digital es una disciplina en evolución constante que requiere una adaptación continua. Esto no puede hacerse sin la implementación de pruebas y análisis de resultados: ¡Bienvenidos al A/B Testing!

Una herramienta probada con éxitos

El principio de esta herramienta es ofrecer a tu público objetivo varias versiones de tu sitio, tu aplicación o tu campaña de publicidad digital. 

La idea es comparar en tiempo real los resultados de las versiones A, B o incluso C, para ver cuál ofrece el mejor resultados. Para esto, cada versión debe cumplir el mismo objetivo (conversión, tráfico o reputación) y debe enseñarse durante el mismo período para poder comparar los resultados de manera justa y sacar las mejores conclusiones.

En términos concretos, así es como puede ser en el contexto de mejorar la página de inicio de tu sitio web:

1. Crearás varias versiones de tu página de inicio, con diferentes variables. 
2. Cuando los usuarios lleguen a tu sitio web, se segmentarán, lo que significa que una parte verá la versión A, y la segunda parte verá la versión B.
3. Luego viene el paso de analizar comportamientos. ¿Qué versión fue la mejor? ¿Las personas pasaron más tiempo en tu página, dejaron su información de contacto o hicieron clic con más frecuencia en la versión A o B?
4. Finalmente se llevan los análisis estadísticos de los rendimientos, que te permitirán tomar una decisión para mejorar la conversión de sitio web.

Como habrás entendido, es sobre todo un medio de medir el efecto de cambiar ciertas variables de su sitio web.

La clave de una campaña de optimización de la conversión también es una buena segmentación de tu audiencia; puede ser interesante segmentar tu audiencia en grupos de manera homogénea mediante criterios bien definidos: comportamiento de compra, demografía, dispositivos de conexión, navegador utilizado, etc.

La optimización de conversión es importante porque la mayoría de las veces, las conversiones no ocurren por sí mismas. 

Digamos que tienes el producto «perfecto»; es barato, es algo que todos necesitamos, y es algo que genera mucho interés.  Aun así, es probable que te encuentres con una serie de problemas potenciales:

• Es posible que tus usuarios no entiendan cómo comprar tu producto.
• Es posible que tus usuarios no se den cuenta de que tu producto está en venta.
• Tus usuarios pueden perder interés o aplazar su compra.
• …..

En cierto nivel, la optimización de la conversión trata de hacer que las personas quieran comprar tu producto (o comprometerse con tu marca), pero lo que es más importante, se trata de darles el poder y la oportunidad de hacerlo realmente. Sin dudas. Sin fricciones.

¿Pruebas A/B para qué usos?

Este método es particularmente efectivo en las siguientes situaciones:

• Campaña (CRO) de optimización de la conversión:
  No solo podrás trabajar la mejora de la tasa de conversión de tu sitio web o aplicación, sino también se puede utilizar para mejorar la ergonomía de tu sitio o aplicación.
  
• Campaña de correo electrónico (emailing):
  Puede dividir completamente tu base de datos en dos segmentos y enviarles el mismo correo electrónico cambiando solo el contenido o el título. También puedes probar la mejor hora para tus envíos, las imágenes o el botón de llamada a la acción que utilizas en el cuerpo de correo.
  
• Campaña de publicidad digital:
  Podrás descubrir qué titulares de anuncios, textos principales, imágenes, llamadas a la acción o una combinación de los anteriores funcionan mejor para tu público objetivo. Además, puedes experimentar con varios públicos de Facebook/Instagram/Google y ubicaciones de anuncios para saber quién es tu público perfecto y con qué ubicaciones se obtener mejores resultados.

Si los resultados son más concluyentes en una versión que en otra, puedes aplicar la que tenga más rendimiento para las próximas acciones de marketing. 

Cada prueba te permitirá conocer mejor a tu audiencia y actuar en consecuencia.

¿Qué diferencia una Prueba A/B de una prueba multivariada (MVT)?

Cuando la Prueba A/B ofrecerá una versión A de tu página web a un usuario con una variante, y una versión B a otro usuario con una variante diferente, la prueba multivariante podrá proponer varios cambios de manera simultánea en la misma versión Un banner, un título, una descripción o un video, intentaremos probar un conjunto en lugar de una mejora.

En resumen, el MVT permite probar varias combinaciones de cambios en un mismo experimento. El interés es poder probar el rendimiento de una combinación completa de optimizaciones (este título, con este banner, con este pie de página), en lugar de la mejora de un solo elemento como lo propone el A / B las pruebas.

El principal punto débil de la prueba MVT es que será necesario tener un GRAN volumen de tráfico en tu sitio web para poder tener estadísticas confiables.

Pruebas A/B, fuente de conocimiento

Cuanto más uses las pruebas A/B, más conocerás a tus clientes y sabrás cómo alcanzarlo de manera más efectiva. Las posibilidades son infinitas para permitirte mejorar continuamente la forma en que abordas tu objetivo principal, tanto en sustancia como en forma. 

Sin embargo, no te puedes permitir crear pruebas A/B antes de tener claro tus objetivos, los puntos de fricción de tu página y los indicadores que usarás para medir los resultados de tu prueba A/B. La prueba A/B es un elemento más del proceso de Optimización de la Conversión (CRO). 

Las ventajas las pruebas A/B son numerosas; te permiten:

• Averiguar qué versión y qué variante responden mejor a tu público.
• Reaccionar de inmediato deteniendo las versiones que tienen el menor rendimiento, por lo tanto, invertir tu presupuesto de marketing solo en la versión o versiones que funcionen mejor.
• Medir en tiempo real el impacto de la mejora y el comportamiento de los usuarios.
• Adoptar mejores prácticas para tus próximas campañas basadas en datos reales y de confianza.

Historias famosas de pruebas A/B

NETFLIX: Las pruebas A/B son la clave del éxito de muchos gigantes, incluido Apple, pero también Netflix. En 2015 en SWSX2015, el vicepresidente de innovación de productos de Netflix, Todd Yellin, lo explicó muy bien en una entrevista. «La prueba A/B no se trata solo de mostrar dos versiones del mismo producto y observar lo que sucede. Es una cuestión de experiencia … ¡Lo que importa no es quiénes son las personas o lo que te dicen, sino lo que hacen! «. Estas extensas pruebas han permitido elegir los diseños finales de: la interfaz de Netflix en Apple TV en 2009, y la parte de «niños». Más sobre Netflix y su estrategia de pruebas A/B: https://medium.com/netflix-techblog/its-all-a-bout-testing-the-netflix-experimentation-platform-4e1ca458c15

GOOGLE: ¡La atención de Marissa Mayer al detalle y al perfeccionismo la llevó a llevar las pruebas A/B al extremo! Primera ingeniera en unirse a Google en 1999 (20a empleada de este futuro gigante), permaneció 13 años en varios puestos. Para validar el color final de las páginas del motor de búsqueda, en ese momento había probado no menos de … ¡41 tonos de azul!