Qué es A-B Testing

¬ŅQu√© es el A/B testing?

Sabemos que es muy dif√≠cil acertar a la hora de vender a tu p√ļblico objetivo un servicio o producto. Muchas veces invertimos mucho tiempo y recursos en un tipo de campa√Īa que no sabemos si va a funcionar o no. Y cuando no funciona, nos estrellamos. Pero para todo eso hay una soluci√≥n muy utilizada por los expertos del sector: El A/B Testing.

En este post vamos a ver qu√© es una prueba A/B, por qu√© no puedes dejar de hacerlas a la hora de implementar estrategias y c√≥mo puedes realizar tu propia prueba. Y no solo eso, te vamos a dar algunos peque√Īos trucos para que puedas empezar con buen pie en tu proyecto.

¬ŅQu√© es A/B Testing?

El A/B testing es un proceso por el cual se comparan dos opciones diferentes en base, normalmente, a un mismo tema para analizar más tarde los resultados. Se puede utilizar para probar, comparar y analizar casi cualquier cosa. La mayoría de las veces se asocia con páginas web y, recientemente, con aplicaciones para móviles.

El A/B testing se utilizan principalmente para la optimización de la tasa de conversión. Los negocios en línea optimizan regularmente sus páginas de destino y mejoran el retorno de la inversión con la ayuda de estas pruebas.

 

¬ŅPor qu√© debes hacer A/B testing?

El A/B testing permite a los individuos, equipos y compa√Ī√≠as hacer cambios cuidadosos en sus experiencias de usuario mientras recogen datos sobre los resultados. Esto les permite construir hip√≥tesis, y aprender mejor por qu√© ciertos elementos de sus experiencias impactan en el comportamiento del usuario. De la misma manera, podemos probar y encontrar con que elementos nos estamos equivocando.

Más que responder a una pregunta puntual o resolver un dilema, esta prueba A/B puede ser usada consistentemente para mejorar continuamente la experiencia de usuario, alcanzando un objetivo primordial como es mejorar la tasa de conversión a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, una empresa de tecnolog√≠a B2B puede querer mejorar la calidad y el volumen de sus contactos de ventas desde las p√°ginas de destino de las campa√Īas. Para lograr ese objetivo, el equipo probar√≠a cambios en el titular, im√°genes visuales, campos de formulario, CTA‚Äôs o alterando peque√Īos elementos del dise√Īo general de la p√°gina.

Con el A/B testing podemos estudiar el comportamiento de los usuarios para optimizar nuestros procesos y ser m√°s eficaces a la hora de vender nuestros productos y servicios.

Probar un cambio a la vez te ayuda a identificar qu√© cambios tuvieron un efecto en el comportamiento de tus visitantes y cu√°les no. Con el tiempo, puedes combinar el efecto de los m√ļltiples cambios ganadores de los experimentos para observar las mejoras de la nueva experiencia sobre la anterior. Este m√©todo de introducir cambios en la experiencia del usuario tambi√©n permite optimizar la experiencia para obtener un resultado √≥ptimo, y puede hacer que los pasos esenciales de una campa√Īa de venta sean m√°s eficaces.

Por ejemplo, cuando creamos un anuncio, deber√≠amos crear varios ejemplos similares, pero con peque√Īas alteraciones. De esta manera, podemos descubrir qu√© versi√≥n atrae m√°s clics. Al probar con diferentes p√°ginas de destino, podemos ver qu√© dise√Īo convierte mejor a los visitantes en clientes. El gasto total en una campa√Īa de marketing realmente se puede disminuir si los elementos de cada paso funcionan de la manera m√°s eficaz posible para la adquisici√≥n de posibles clientes.

 

¬ŅC√≥mo realizar correctamente el A/B testing?

Para realizar bien un A/B Testing simplemente hay que seguir unos pasos que a continuación te vamos a detallar. Existen muchos procesos válidos a la hora de hacerlo, pero al final todos coinciden en estos pasos que son los imprescindibles para poder hacerlo correctamente. Al fin y al cabo son puntos básicos de todo proceso, y en función del tipo de estrategia o elementos con los que trabajes podrás tener algunas diferencias con lo que ahora te contaremos.

 

Realiza una investigación

Determina tu objetivo. La investigación es el paso inicial de todo proceso que se precie, y el A/B Testing no podía ser menos. Lo que sea que estés probando debería llevar a un objetivo mayor, como una tasa de conversión más alta, recibir más clics en un banner, etc. Lo ideal es que las pruebas te ayuden a resolver un problema con su aplicación, pero si no has hecho una investigación previa para determinar que te podría servir y así después testearlo, será complicado cumplir con tus objetivos..

 

Determina cu√°les son sus variables

¬ŅQu√© es lo que quieres comparar? Identifica un problema que te gustar√≠a resolver. Puede ser un elemento de dise√Īo, CTA o un anuncio entre otros.

Por ejemplo, ¬Ņqu√© es m√°s importante para tus usuarios: el env√≠o gratuito o un descuento de 30‚ā¨ en su primer pedido? ¬ŅQu√© tipo de imagen generar√° m√°s instalaciones para una aplicaci√≥n: retrato o paisaje? ¬ŅQu√© estilo de icono de aplicaci√≥n es m√°s llamativo: multicolor o monocrom√°tico?¬† Los Test A/B son elementos ideales para poder tratar de averiguar todo este tipo de preguntas que muchas veces nos planteamos, y que no acabamos de tener del todo claro sobre nuestro target.

variables ab testing

Realiza tu primera prueba

Una vez que has formulado tu teor√≠a e identificado el elemento que quieres probar, necesitas crear dos variaciones de la landing page. (Llam√©moslas A y B.) Deben ser exactamente iguales, la √ļnica diferencia es el elemento que quieres probar (icono, imagen, descripci√≥n, etc.)

Una vez que tenga las dos p√°ginas listas, debe identificar a su p√ļblico y conducirlo a estas p√°ginas (dirigiendo el 50% de los visitantes a la p√°gina A y el otro 50% a la p√°gina B). A continuaci√≥n, mide cu√°ntas instalaciones genera cada versi√≥n para determinar la versi√≥n vencedora.

Aseg√ļrate de que tienes suficientes usuarios para lograr resultados significativos; no es prudente hacer grandes cambios en tu aplicaci√≥n en base a los resultados de un peque√Īo n√ļmero de usuarios. Una vez que hayas atra√≠do a suficientes visitantes a tu experimento, se considera que sus resultados tienen un alto nivel de confianza por lo que deber√≠amos tener en cuenta los resultados obtenidos.

 

Analiza los datos y revisa los resultados

Llega el momento de la verdad, determinar el ganador. Hay una serie de factores a tener en cuenta: tiempo en la p√°gina, interacciones con diferentes elementos de la p√°gina, profundidad del desplazamiento, etc. Pero, en √ļltima instancia, deber√≠as ver cu√°nta gente hace click en el CTA, ya que es tu objetivo principal.

Recuerda que, si encuentras poca o ninguna diferencia, siempre puedes cambiar tus variables y hacer una prueba A/B de nuevo.

 

Haz cambios basados en los resultados

Si tienes un claro ganador, empieza a hacer cambios basados en los resultados que has generado. Ahora actualizar√≠as el dise√Īo para reflejar el ganador. Si un precio m√°s alto produce m√°s ingresos, entonces puedes considerar actualizar tu precio.

Recuerda que la optimizaci√≥n de la conversi√≥n es un proceso continuo sin fin. Siempre puedes realizar experimentos para determinar c√≥mo se puede mejorar a√ļn m√°s la tasa de conversi√≥n y aumentar el resultado final.

diferentes pruebas a/b

 

Peque√Īos trucos a la hora de realizar A/B testing

Como sabemos que de inicio es complicado lanzarse a realizar un test A/B, vamos a darte una peque√Īa gu√≠a o trucos que no pueden faltar a la hora de comenzar con tu prueba. Ya sea que pruebes una aplicaci√≥n o un sitio web, las siguientes son las tres mejores pr√°cticas a tener en cuenta:

 

Debes tener claro el objetivo buscado

Deberías decidir las métricas que vas a mirar antes de ejecutar una prueba y seleccionar unas cuantas. Cuanto más estés midiendo, más probable es que veas fluctuaciones aleatorias.

 

Debes tener suficientes usuarios

Para el A/B testing, es necesario que haya una cierta cantidad de tr√°fico para que los resultados sean v√°lidos. Por otra parte, aseg√ļrate de que cada usuario es s√≥lo una parte de una prueba a la vez. Si quieres realizar dos pruebas a la vez, pero no tiene suficientes usuarios para dividir el grupo, realice una prueba y luego la otra. Puede haber contaminaci√≥n no intencionada si cada usuario ve m√°s de un cambio a la vez.

 

Dale tiempo a tus pruebas

Uno de los mayores errores que la gente comete es terminar el experimento antes de tiempo. No sólo terminar una prueba antes de tiempo hace que tus esfuerzos se desperdicien, sino que también socava las estadísticas que has recogido hasta el momento.

Como siempre, si te ha servido este post y quieres, puedes compartirlo en tus redes sociales para que otras personas aprendan más sobre el A/B Testing. Si tienes alguna duda o sugerencia para ampliar este artículo, no dudes en dejarnos un comentario.

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