Las pruebas A/B son una herramienta vital que puede y debe usarse en una variedad de situaciones. Los vendedores de productos, especialistas en marketing digital y ecommerce, diseñadores webs y más que utilizan activamente las pruebas A/B son capaces de decidir los mejores caminos, gracias a los datos que generan resultados reales y cuantificables.
El método de prueba A/B determina cuál de las dos versiones de algo produce los mejores resultados. A menudo se denomina «prueba dividida» porque los grupos de usuarios se dividen en dos grupos (el grupo «A» y el grupo «B») y se canalizan en experiencias digitales separadas.
Las pruebas A/B te van a ayudar a diseñar campañas de marketing optimizadas de mejor rendimiento en la incorporación de productos. Los cambios en tu producto se pueden probar en pequeños grupos segmentados para verificar la efectividad y minimizar la fricción.
Los Objetivos de las pruebas
Una prueba A/B ayuda a determinar cuál de dos activos diferentes funciona mejor.
Las pruebas A/B se utilizan para optimizar las campañas de marketing, mejorar la UI/UX y aumentar las conversiones.
Existen múltiples versiones de pruebas A/B para probar páginas individuales, múltiples variables y flujos de trabajo y embudos completos.
Las pruebas A/B deben segmentarse, validarse y repetirse para obtener los máximos resultados.
Principales beneficios de las pruebas A/B
Las pruebas A/B responden a una pregunta básica: ¿Prefieren los clientes la Opción 1 o la Opción 2? En el mundo de los productos digitales, la respuesta a esta pregunta es valiosa en varias situaciones, incluidos dos campos principales: mejorar la experiencia del cliente y mejorar las campañas de marketing.
Mejora de la interfaz de usuario/UX
Los ajustes de la interfaz de usuario de tus productos pueden tener consecuencias no intencionales que crean fricción para los usuarios. Puede cambiar la ubicación de una pestaña en tus dispositivos para atraer a nuevos usuarios pero frustrar accidentalmente a los usuarios existentes.
Realizar una serie de pruebas A/B minimiza el riesgo de realizar cambios radicales al probar primero un segmento más pequeño de su base de usuarios. Por ejemplo, puedes crear un pequeño segmento de nuevos usuarios y canalizarlos a través de la nueva iteración de tu producto con la pestaña reubicada.
Al mismo tiempo, puede crear un grupo similar de nuevos usuarios pero realizar un seguimiento de ellos a medida que utilizan la versión existente. Al final del experimento, debes comparar los comportamientos del grupo experimental con los comportamientos de tu grupo de control para ver qué versión del producto produce los mejores resultados.
Optimización de campañas de marketing
Las pruebas A/B se pueden utilizar para aumentar el rendimiento de las campañas de marketing y también para aumentar la conversión de tu ecommerce. Es probable que tus datos de comportamiento revelan que es probable que los clientes compartan comportamientos o datos demográficos similares:
Algunas preguntas que surgen:
- ¿Qué mensajes resultan más efectivos para impulsar las conversiones?
- ¿A qué oferta o incentivo responden mejor los clientes potenciales?
- ¿Un diseño diferente para un botón de CTA produce más clics?
Podrás construir una campaña basada en tu experiencia e instinto y esperar lo mejor, pero esto aún conlleva riesgos. Puedes enviar correos electrónicos o campañas en las redes sociales pagas sin llegar al objetivo con tu mensaje. La campaña puede generar muchas conversiones, pero nunca sabrá si las opciones que no eligió hubieran generado más.
Las pruebas A/B identifican sus mejores opciones de marketing al proporcionar resultados respaldados por datos. Una serie de pruebas A/B puede revelar que los usuarios responden mejor a las CTA verdes que a las azules o que una oferta de prueba gratuita funciona a niveles más altos que un descuento único. Este proceso ayuda a minimizar el gasto que se habría desperdiciado en anuncios de menor rendimiento.
3 tipos diferentes de pruebas A/B, y cuándo utilizarlas
Además de las pruebas A/B convencionales, existen tres tipos de pruebas A/B que se pueden aprovechar según la situación:
Prueba de URL dividida
Ajustar un botón en su página de inicio es una cosa, pero ¿qué sucede si pruebas un diseño de página completamente nuevo? La prueba de URL dividida toma el concepto de prueba A/B y lo expande a una escala mayor. Este tipo de prueba crea una URL completamente separada para que pueda rediseñar completamente una página web desde cero. Luego, tu grupo puede canalizarse a esta nueva página para que los resultados se puedan comparar con la existente.
Las pruebas de URL divididas y las pruebas A/B tradicionales se pueden usar juntas para optimizar el rendimiento de la página. Una prueba de URL dividida revelará cuál de los dos diseños de la página en cuestión funciona mejor.
Pruebas multivariadas
Este tipo de experimento prueba opciones que contienen más de una variable. Una prueba A/B tradicional puede evaluar cuál de los dos tamaños de botones de CTA es el preferido. Comparativamente, una prueba multivariada podría incluir diferentes tamaños de CTA, títulos e imágenes, lo que le permite determinar cuál de las opciones funciona mejor para su campaña.
Las pruebas multivariadas son útiles para confirmar o negar sus suposiciones sobre qué activo de muchos funcionará mejor. Puede creer que cierta combinación de elementos de diseño funciona mejor para su base objetivo.
El principal inconveniente de las pruebas multivariadas es que cada variable adicional agrega otra versión del activo que debe crearse.
Pruebas de varias páginas
Una prueba de varias páginas mide el éxito de una versión alternativa de flujos de trabajo o embudo. Se pueden realizar cambios radicales en varias páginas en una secuencia para crear un embudo separado que se pueda probar con el original. Una prueba de varias páginas también es apropiada en situaciones en las que simplemente deseas agregar o eliminar un elemento de cada página de un flujo o embudo y probar los efectos.
Puedes comprobar si mover el botón «Siguiente paso» en las primeras tres páginas ayuda o perjudica las tasas de compra.
Sabrás que los resultados de tu experimento serán más precisos si pruebas las páginas en orden.
Como cualquier variación de las pruebas A/B, el objetivo es determinar qué embudo funciona mejor frente al original.
Gracias a las pruebas A/B , podrás optimizar tus estrategias de marketing y obtener los mejores resultados posibles.