A/B Testing: Mejora tus conversiones con el UX
Diseño web y UXPara maximizar la efectividad del marketing digital, es importante probar y optimizar constantemente las campañas. Crear variaciones de las mismas antes de lanzarlas es una buena manera de comenzar, y aquí es donde entran en juego las estrategias de A/B testing.
H2. Qué es un test A/B
Una prueba A/B es una forma de someter a examen las diferentes variables que pueden afectar a una campaña de marketing. Así descubren cuál es la manera más efectiva de lograr un objetivo. Por ejemplo, generar leads y conversiones. Un test A/b web realizado adecuadamente proporcionará resultados procesables, medibles y - a veces - inmediatos. Cuando se trata de detalles como los títulos de los correos electrónicos de una campaña de email marketing, a veces el cambio más pequeño puede marcar una gran diferencia. De hecho, el A/b testing se utiliza sobre todo de la mano del Marketing Automation.
Definición básica del A/B testing
El concepto de A/B testing es bastante simple: implica usar dos versiones de un mismo elemento y probar cada una en un segmento de la audiencia.
El ejemplo más básico podría ser el envío de dos correos con un cuerpo idéntico pero diferentes enunciados en el asunto. Cada uno de esos dos enunciados se enviaría al 50% de la lista de correo. Al final, la versión que funcione mejor se utilizará en el futuro.
Cómo usar el A/B testing en 3 pasos
1. Crear una plan de trabajo
Antes de realizar la prueba A/B, debes elegir el criterio de evaluación. Lo ideal es trabajar con un indicador clave de rendimiento (KPI), definir el plan y su objetivo y determinar una audiencia específica a la que dirigirse. Uno de los objetivos clave suele ser captar clientes de forma efectiva, así como fidelizarlos.
Una de las dificultades a la hora de sacar todo el partido al A/B testing es la impaciencia. Por eso, siempre es buena idea establecer un cronograma y ceñirse a él. Así se elimina la posibilidad de analizar los datos antes de que estos sean sólidos y capaces de devolver una información realmente fiable.
Puedes recopilar los datos de tu prueba A/B mediante multitud de herramientas, incluyendo el posible uso de una A/B test app, pero las formas más comunes son el análisis de sitios web a través de Google Analytics, la tecnología de mapas de calor y los sistemas de seguimiento de correo electrónico. Estas herramientas te proporcionarán información sobre dónde pasan el tiempo los usuarios, dónde producen las conversiones y qué funciona en realidad.
Una vez que tengas un plan, la paciencia es clave. Como decíamos, el entusiasmo puede ser peligroso y llevarte a sacar conclusiones precipitadas. También puede hacer que prestes atención a una métrica diferente a aquella en la que estés trabajando y que quizá sufra un cambio significativo.
Si el objetivo es aumentar el tiempo en página y encuentras que una de las dos variables de tu AB testing devuelve una tasa de clics más alta que la media, no deberías optar por esa opción como ganadora, pues no te ha devuelto el resultado esperado. Definir una meta y apegarse a ella producirá los mejores resultados.
2. Establecer un elemento de control
Las pruebas A/B son más efectivas si son simples y sólo incorporan un pequeño cambio. Es decir, que solo un elemento debe ser diferente entre las dos muestras. Por ejemplo, si en un correo electrónico deseas probar la eficacia del asunto, el cuerpo y el diseño del correo deben ser exactamente iguales. Si además del asunto cambias, por ejemplo, la longitud del correo, será más difícil determinar qué marcó la diferencia real respecto al objetivo.
Otro punto a tener en cuenta es que hay que probar ambas versiones al mismo tiempo. El tráfico y la participación pueden ser muy diferentes según el día de la semana o la época del año. Piensa en factores externos, como el periodo de vacaciones o los ciclos de la semana laboral.
También debes tener en cuenta la duración de las pruebas. El tiempo requerido para una prueba A/B fiable puede variar dependiendo de cuál sea tu objetivo. Muchos expertos creen que la mayoría de las pruebas A/B deberían ejecutarse durante dos semanas, con un tiempo mínimo de prueba de siete días. Esto aumentará la probabilidad de que los datos que ha recopilado sean estadísticamente significativos.
3. Definir el momento de realización de la prueba A/B
¿Cuándo es el momento adecuado para comenzar con el A/B testing de una campaña? Si bien una prueba A/B puede ser extremadamente reveladora, también será más efectiva si ya existe un flujo constante de tráfico.
Si tu volumen de tráfico o tus tasas de apertura son bajos, existe una gran posibilidad de que no obtengas resultados estadísticamente significativos, o que los pequeños ajustes que realices sean menos medibles. Cuantos más usuarios participen en la prueba, más precisos serán los resultados.
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