¬ŅQu√© es el AB Testing?

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, dise√Īadores webs y m√°s 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 m√©todo de prueba A/B determina cu√°l de las dos versiones de algo produce los mejores resultados. A menudo se denomina ¬ęprueba dividida¬Ľ porque los grupos de usuarios se dividen en dos grupos (el grupo ¬ęA¬Ľ y el grupo ¬ęB¬Ľ) y se canalizan en experiencias digitales separadas.

Las pruebas A/B te van a ayudar a dise√Īar campa√Īas de marketing optimizadas de mejor rendimiento en la incorporaci√≥n de productos. Los cambios en tu producto se pueden probar en peque√Īos grupos segmentados para verificar la efectividad y minimizar la fricci√≥n.

Los Objetivos de las pruebas

Una prueba A/B ayuda a determinar cu√°l de dos activos diferentes funciona mejor.

Las pruebas A/B se utilizan para optimizar las campa√Īas de marketing, mejorar la UI/UX y aumentar las conversiones.

Existen m√ļltiples versiones de pruebas A/B para probar p√°ginas individuales, m√ļltiples variables y flujos de trabajo y embudos completos.

Las pruebas A/B deben segmentarse, validarse y repetirse para obtener los m√°ximos resultados.

Principales beneficios de las pruebas A/B

Las pruebas A/B responden a una pregunta b√°sica: ¬ŅPrefieren los clientes la Opci√≥n 1 o la Opci√≥n 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 campa√Īas 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 fricci√≥n para los usuarios. Puede cambiar la ubicaci√≥n de una pesta√Īa 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 m√°s peque√Īo de su base de usuarios. Por ejemplo, puedes crear un peque√Īo segmento de nuevos usuarios y canalizarlos a trav√©s de la nueva iteraci√≥n de tu producto con la pesta√Īa 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.

Optimizaci√≥n de campa√Īas de marketing

Las pruebas A/B se pueden utilizar para aumentar el rendimiento de las campa√Īas de marketing y tambi√©n para aumentar la conversi√≥n de tu ecommerce. Es probable que tus datos de comportamiento revelan que es probable que los clientes compartan comportamientos o datos demogr√°ficos similares:

Algunas preguntas que surgen:

  • ¬ŅQu√© mensajes resultan m√°s efectivos para impulsar las conversiones?
  • ¬ŅA qu√© oferta o incentivo responden mejor los clientes potenciales?
  • ¬ŅUn dise√Īo diferente para un bot√≥n de CTA produce m√°s clics?

Podr√°s construir una campa√Īa basada en tu experiencia e instinto y esperar lo mejor, pero esto a√ļn conlleva riesgos. Puedes enviar correos electr√≥nicos o campa√Īas en las redes sociales pagas sin llegar al objetivo con tu mensaje. La campa√Īa puede generar muchas conversiones, pero nunca sabr√° si las opciones que no eligi√≥ hubieran generado m√°s.

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 m√°s altos que un descuento √ļnico. Este proceso ayuda a minimizar el gasto que se habr√≠a desperdiciado en anuncios de menor rendimiento.

3 tipos diferentes de pruebas A/B, y cu√°ndo utilizarlas

Adem√°s de las pruebas A/B convencionales, existen tres tipos de pruebas A/B que se pueden aprovechar seg√ļn la situaci√≥n:

Prueba de URL dividida

Ajustar un bot√≥n en su p√°gina de inicio es una cosa, pero ¬Ņqu√© sucede si pruebas un dise√Īo de p√°gina 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 redise√Īar completamente una p√°gina web desde cero. Luego, tu grupo puede canalizarse a esta nueva p√°gina 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 p√°gina. Una prueba de URL dividida revelar√° cu√°l de los dos dise√Īos de la p√°gina en cuesti√≥n funciona mejor.

Pruebas multivariadas

Este tipo de experimento prueba opciones que contienen m√°s de una variable. Una prueba A/B tradicional puede evaluar cu√°l de los dos tama√Īos de botones de CTA es el preferido. Comparativamente, una prueba multivariada podr√≠a incluir diferentes tama√Īos de CTA, t√≠tulos e im√°genes, lo que le permite determinar cu√°l de las opciones funciona mejor para su campa√Īa.

Las pruebas multivariadas son √ļtiles para confirmar o negar sus suposiciones sobre qu√© activo de muchos funcionar√° mejor. Puede creer que cierta combinaci√≥n de elementos de dise√Īo 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 p√°ginas

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 bot√≥n ¬ęSiguiente paso¬Ľ en las primeras tres p√°ginas ayuda o perjudica las tasas de compra.

Sabr√°s que los resultados de tu experimento ser√°n m√°s precisos si pruebas las p√°ginas 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 , podr√°s optimizar tus estrategias de marketing y obtener los mejores resultados posibles.

Deja un comentario