¿Qué son las pruebas A/B? Una guía completa con ejemplos

¿Cuál es el objetivo final cuando crea sus páginas web, ventanas emergentes, campañas de correo electrónico y anuncios? Para que la gente se involucre y tome acción.

Pero descubrir la mejor manera de hacer que lo hagan no es tan simple. Incluso cuando toma decisiones basadas en eventos pasados, aún existe el riesgo de caer presa de la falacia del jugador: una falsa creencia de que los eventos pasados ​​influirán en los eventos futuros.

La teoría del premio Nobel Daniel Kahneman probablemente lo dice mejor: el pensamiento intuitivo es más rápido que un enfoque racional pero más propenso al error.

Ingrese a las pruebas A/B, un método basado en experimentos para tomar mejores decisiones de marketing.

Este artículo lo guiará a través de todo lo que necesita saber sobre las pruebas A/B, una estrategia simple que ayudó a Obama a recaudar $ 60 millones adicionales en donaciones para su campaña de nominación. Verá exactamente cómo las empresas usan las pruebas A/B para alcanzar sus objetivos de conversión y obtener consejos prácticos que su marca puede usar para obtener resultados similares.

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son un método utilizado para comparar el rendimiento de dos versiones diferentes de una variable. Implica mostrar las dos versiones a diferentes segmentos de visitantes y luego medir qué variante da como resultado una tasa de conversión más alta.

Esta versión está etiquetada como "la variante ganadora" y se convierte en la base para futuras pruebas destinadas a generar más conversiones.

Por ejemplo, una empresa puede querer probar dos versiones de una página de destino, con la versión A con un botón rojo y la versión B con un botón azul. Muestran la versión A a la mitad de su público objetivo y la versión B a la otra mitad.

Luego, recopilan datos sobre qué versión aumentó las tasas de conversión, mejoran esta variante ganadora (quizás a través de más pruebas A/B) y la usan en futuras campañas.

Pero las pruebas A/B no se limitan a las páginas web. También puede usar esta metodología para probar diferentes versiones de una publicación de blog, correo electrónico o copia de un anuncio. De hecho, en la encuesta de Databox, más del 57 % de las empresas confirmaron que siempre realizan pruebas A/B en sus campañas publicitarias de Facebook.

Al igual que las pruebas A/B, las pruebas multivariantes le permiten probar diferentes variantes de una campaña. Pero en las pruebas multivariadas, está probando varios elementos diferentes al mismo tiempo (por ejemplo, diferentes títulos, imágenes y llamadas a la acción) para determinar qué combinación de componentes da como resultado la tasa de conversión más alta.

Al realizar pruebas A/B, puede dejar de depender de la intuición y, en cambio, basar sus decisiones en datos confiables, lo que puede disparar las tasas de conversión de formas inimaginables. Y aunque la optimización de la tasa de conversión suele ser el resultado deseado, hay varios otros resultados positivos que puede esperar.

Consideremos algunas razones por las que las pruebas A/B deben ser parte de su estrategia de marketing, independientemente de su presupuesto o industria.

El hecho de que las pruebas A/B sean el segundo método CRO más popular muestra cuánto bien puede hacer. Estos son solo algunos de los beneficios que verá si ejecuta pruebas A/B:

1. Una mejor comprensión de su público objetivo

Ejecutar pruebas A/B lo ayuda a obtener una comprensión más profunda de lo que su público objetivo quiere a través de su comportamiento en su sitio web. Y lo que aprenda sobre su audiencia a través de las pruebas A/B lo ayudará a optimizar sus futuras campañas de marketing.

Al probar diferentes elementos en la página, también puede determinar qué elementos de diseño, copia y diseño funcionan mejor para su audiencia única.

2. Decisiones respaldadas por datos en las que puede sentirse seguro

Confiar en la intuición puede ser un riesgo que valga la pena tomar al decidir entre sabores de pizza para probar... ¡pero ciertamente NO es el mejor enfoque cuando está decidiendo cómo invertir mejor un presupuesto de marketing ajustado!

Con las pruebas A/B, puede tomar decisiones basadas en datos basadas en el comportamiento del usuario, lo cual es muy inteligente.

3. Tasas de conversión mejoradas

¡En 2022, Obvi aumentó las tasas de conversión en una ventana emergente del Black Friday en un 36% en solo una semana! Bastante increíble que hacer un simple ajuste aumentara tanto las conversiones, ¿verdad?

Al determinar la importancia estadística y analizar los resultados de las pruebas, puede tomar decisiones informadas sobre estrategias de marketing y optimizar sus páginas para obtener más conversiones.

4. Un ROI más alto

Cuando realice pruebas A/B de sus campañas, acelerará el proceso de descubrir qué funciona mejor para su audiencia. En lugar de renovar una campaña completa, es posible que descubras que puedes hacer uno o dos pequeños ajustes que marcarán una gran diferencia.

Podrás probar tus hipótesis y probarlas (o refutarlas), de modo que cada cambio que hagas dirija tu campaña en la dirección correcta. Como resultado, ahorrará tiempo y dinero, aumentando el ROI de sus campañas.

¿Convencido de que las pruebas A/B valen la pena? Gran. Ahora es el momento de echar un vistazo a exactamente qué elementos debe probar.

Aquí hay algunos ejemplos de variables que debe probar en sus páginas de destino.

1. Título principal y subtítulo

Crear y probar dos títulos y subtítulos diferentes para una página es un excelente lugar para comenzar.

Estos dos elementos se encuentran arriba del pliegue, lo que significa que casi siempre son lo primero que la gente ve. Pueden significar la diferencia entre "enganchar" a su visitante y perderlo.

Supongamos que está ejecutando una campaña de marketing para un nuevo producto en su tienda en línea. Crea una página de destino con el título principal "Presentamos los auriculares más nuevos y avanzados del mercado" y un subtítulo "Revolucione su rutina diaria con nuestra tecnología de vanguardia".

Decide realizar una prueba dividida y crear una variación de la página con el título principal "Actualice su rutina diaria con nuestros revolucionarios auriculares" y el subtítulo "Experimente la última tecnología disponible en el mercado".

Después de realizar la prueba, es posible que descubra que una variante tiene una tasa de conversión más alta y luego puede usarla para futuras pruebas o como parte de sus estrategias de marketing.

2. Propuesta de valor

Las reseñas y el contenido generado por el usuario (UGC) brindan información sobre el nivel de satisfacción de sus clientes con sus productos, pero extraerlos puede ser una tarea ardua. Los resultados de las pruebas A/B, por otro lado, le permiten medir directamente el impacto de los cambios en el comportamiento del usuario y las tasas de conversión.

Al enviar cantidades iguales de tráfico del sitio web a cada página y analizar los resultados, puede determinar qué versión de la propuesta de valor es más efectiva para convertir a los visitantes.

Continuando con nuestro ejemplo anterior, tal vez el público objetivo se preocupe más por cómo el producto puede mejorar su rutina diaria que por ser la innovación más moderna.

Una forma de averiguarlo es realizando una prueba dividida en la página de destino, centrándose en elementos como botones de llamada a la acción, imágenes y textos publicitarios para comunicar dos propuestas de valor diferentes. Obtendrá información valiosa sobre lo que resuena con su público objetivo y mejorará sus estrategias de marketing.

3. Llamadas a la acción (CTA)

Realizar pruebas A/B en tus CTA es una forma efectiva de recopilar datos confiables sobre el comportamiento del usuario.

Querrá probar cosas como la copia, el color y la posición del botón CTA. Si bien estos pueden parecer cambios pequeños, ¡pueden tener un gran impacto en su tasa de clics!

4. Formularios

Un elemento que puede probar A/B con formularios es su longitud. Es posible que desee utilizar un formulario más largo para obtener información más completa de sus visitantes, pero es posible que sus usuarios prefieran un formulario más corto y simple. Al realizar una prueba dividida, puede determinar qué longitud de formulario es más efectiva para su sitio web y hacer los ajustes correspondientes.

Considere probar también el estilo de sus formularios. Por ejemplo, puede probar un diseño minimalista contra uno más complejo. Las pruebas A/B le permiten comparar las tasas de conversión de estos dos estilos diferentes y tomar una decisión en función de los resultados.

Este también podría ser un buen lugar para probar las pruebas multivariadas, que le permiten probar varios elementos de un formulario simultáneamente. Esto le permite comprender mejor cómo las diferentes combinaciones de elementos afectan las tasas de conversión.

5. Imágenes

Las imágenes de prueba A/B son cruciales para determinar qué elementos visuales son más efectivos para captar la atención de los clientes potenciales y generar conversiones.

Puede comparar diferentes imágenes de productos para ver qué funciona mejor en términos de ángulos, iluminación y estilo. Las pruebas A/B revelarán qué imágenes muestran el producto de manera más efectiva y atraen a los clientes a realizar una compra.

Del mismo modo, puede realizar pruebas A/B de diseños de imágenes. Si está ejecutando una campaña publicitaria, es posible que desee probar diseños como una sola imagen, un carrusel o incluso un video.

6. Estructura de la página

Con la estructura de la página, hay muchos cambios diferentes que podrías hacer.

Puede realizar una prueba A/B de la ubicación de su botón de llamada a la acción para ver si moverlo de la parte superior de la página a la mitad de la página aumenta las conversiones. Puede probar una barra de navegación fija con una barra de navegación fija estándar, o ver si mostrar su prueba social directamente debajo de la sección principal hace que las personas se desplacen hacia abajo en la página.

Dado que la estructura de la página es un área tan amplia, ¡recuerde probar solo una cosa a la vez a través de las pruebas A/B!

7. Recomendaciones de productos

Cuando proporciona recomendaciones de productos , es posible que desee probar un diseño de cuadrícula frente a un diseño de lista para determinar qué formato es más atractivo visualmente y fácil de navegar para sus clientes. Probar la ubicación de las recomendaciones en la página también puede mostrarle dónde es más probable que los clientes interactúen con ellas.

8. Ofertas

Una marca de ropa puede optar por probar estas dos ofertas diferentes: "20 % de descuento en su primera compra" frente a "Envío gratis en su primer pedido". Una prueba A/B puede ayudar a la empresa a determinar qué oferta es más efectiva para generar conversiones. Este ganador se puede utilizar como oferta principal en una campaña futura.

También puede realizar pruebas A/B de diferentes elementos de una oferta, como su idioma, ubicación y diseño. Impulsar el sentido de urgencia al incluir palabras como "tiempo limitado" podría aumentar las conversiones, o simplemente usar un esquema de color diferente podría hacerlo más llamativo. ¿La única forma de saberlo con seguridad? ¡Prueba!

Si le preocupa que las pruebas A/B sean demasiado difíciles, demasiado trabajosas o demasiado complejas, manténgase informado. Cuando ejecute sus pruebas A/B de acuerdo con esta guía, estará entre el 63 % de las empresas que están de acuerdo en que las pruebas A/B se realizan sin esfuerzo.

Paso 1: Analiza tu sitio web

Querrá comenzar por estudiar el estado actual de su sitio, incluidos su diseño y diseño generales, el flujo de usuarios y el rendimiento de sus elementos existentes (botones, formularios y llamadas a la acción, etc.).

Los datos de rendimiento de su sitio web, como el tráfico y las métricas de conversión, también le brindan información sobre las áreas de bajo rendimiento para que pueda priorizarlas para la prueba.

Por ejemplo, si descubre que un alto porcentaje de visitantes se va después de ver solo una página, eso podría indicar que la navegación de su sitio web no es óptima. Un diseño de UX mejorado puede aumentar la conversión hasta en un 400% , pero todo comienza con mantener a los visitantes interesados ​​y en el sitio por más tiempo.

Google Analytics es una herramienta útil para medir objetivos. Aquí hay algunos informes que puede consultar:

• Visitantes nuevos vs recurrentes
• Visitantes que usan dispositivos móviles vs computadoras de escritorio
• Fuente/medio y campañas
• Páginas de destino
• Palabras clave
• Descripción general del comercio electrónico
• Comportamiento de compra

Paso 2: Lluvia de ideas y formulación de hipótesis

Este paso implica generar una lista de cambios potenciales que desea probar y formular una hipótesis sobre cómo cada uno de estos cambios afectará el resultado deseado.

Por ejemplo, si el objetivo es aumentar las conversiones del sitio web, una idea puede ser cambiar el color del botón "Comprar ahora" de rojo a verde. La hipótesis correspondiente sería que el cambio de color provocará un aumento de las conversiones.

Este paso ayuda a reducir el enfoque de la prueba y guía las próximas etapas del proceso.

Paso 3: prioriza las ideas

Priorizar ideas le permite afinar las hipótesis más prometedoras y probarlas primero. Un enfoque efectivo para esto es utilizar el método RICE, que combina cuatro factores (alcance, impacto, confianza y esfuerzo) para otorgar una puntuación a cada idea.

Aquí hay un desglose de las siglas:

• Alcance : la cantidad de usuarios o visitantes a los que afectará el cambio.
• Impacto : el efecto potencial del cambio en las métricas clave.
• Confianza : ¿Qué tan seguro está de que el cambio tendrá el efecto deseado?
• Esfuerzo : Se refiere a los recursos necesarios para implementar el cambio.

Tener en cuenta los cuatro factores ayuda a maximizar el rendimiento de sus esfuerzos de prueba.

Paso 4: Crea variantes desafiantes

A continuación, es hora de crear versiones alternativas del elemento del sitio web para compararlo con la versión original o de "control".

Por ejemplo, si está probando la efectividad del botón de llamada a la acción en su sitio web, la variante desafiante del botón puede ser diferente en color o tamaño, o puede tener una copia diferente.

La creación y prueba de múltiples variantes de desafíos para encontrar la mejor solución también puede ser efectiva. En el ejemplo anterior del botón de llamada a la acción, puede crear tres variantes diferentes (una con un color diferente, una con un tamaño diferente y una con una copia diferente) y probarlas todas con el botón de control para ver cuál funciona mejor.

Paso 5: Ejecutar prueba

Esta es la fase en la que ejecuta el experimento y recopila los resultados. Ejecute la prueba el tiempo suficiente para recopilar suficientes datos para tomar decisiones informadas sobre las versiones que se están probando.

Sus visitantes promedio diarios y mensuales son factores vitales aquí. Si su sitio web ve un gran volumen de visitantes diarios, probablemente pueda ejecutar la prueba por un período corto. Por el contrario, deberá realizar la prueba durante más tiempo si tiene un volumen menor de visitantes para poder recopilar suficientes datos.

La cantidad de variantes que está probando también puede afectar la duración de la prueba. Cuantas más variantes tenga, más tiempo necesitará para recopilar datos sobre cada una.

Paso 6: evaluar los resultados de las pruebas y optimizar

El paso final para realizar pruebas A/B es evaluar los resultados y optimizarlos. Aquí, analiza los datos recopilados durante la prueba para determinar qué variante funcionó mejor. Puede hacerlo comparando métricas como la tasa de conversión, la tasa de rebote y la tasa de clics entre la versión de control y la versión desafiante.

Si los resultados muestran que una variante funcionó significativamente mejor que la otra, esta versión se convierte en la ganadora. A continuación, puede optimizar la campaña utilizando la variante ganadora para mejorar el rendimiento.

Sin embargo, si los resultados no son concluyentes o no respaldan la hipótesis inicial, es necesaria una mayor optimización. Esto generalmente implica implementar nuevas ideas o realizar pruebas adicionales para comprender mejor los resultados.

Por ejemplo, si ejecuta la prueba en una campaña de correo electrónico y los resultados no mostraron una diferencia significativa en las tasas de apertura, optimice la campaña probando nuevas líneas de asunto o cambiando el diseño del correo electrónico.

¡Bien, hemos terminado de cantar las alabanzas de las pruebas A/B y su magia! Eche un vistazo a algunos ejemplos del mundo real de las mejores marcas que han utilizado pruebas divididas:

1. Prueba A/B el diseño de tus mensajes

En este ejemplo, la marca Obvi de DTC quería ver si su hipótesis de que agregar un temporizador de cuenta regresiva a su ventana emergente de descuento aumentaría la sensación de urgencia y daría como resultado tasas más altas de conversión y canje de cupones.

Crearon dos variaciones de la ventana emergente, una con temporizador y otra sin él, y las probaron con un tamaño de muestra de su público objetivo. ¡Tenían razón!

La variante con un temporizador de cuenta regresiva convirtió un 7,97 % mejor que la que no lo tenía, lo que indica que el temporizador fue eficaz para aumentar la urgencia y las conversiones.

2. Prueba A/B de la efectividad de los teasers

En este segundo ejemplo de Obvi, probaron dos versiones de su ventana emergente Black Friday: una con un adelanto (una pequeña vista previa de la ventana emergente) y otra sin él.

La variante con el teaser dio como resultado un 36 % más de suscriptores de SMS y una tasa de conversión más alta para la campaña. Entonces aprendieron que incluir un adelanto en su ventana emergente era una estrategia efectiva para aumentar el compromiso y generar más ventas.

3. Prueba A/B diferentes tipos de campañas

La prueba A/B de diferentes tipos de campañas, como en el siguiente ejemplo del equipo de Christopher Cloos, es una forma de descubrir qué versión resuena mejor con sus visitantes.

En este caso, el equipo probó una ventana emergente de bienvenida clásica con una ventana emergente conversacional más personalizada y descubrió que la ventana emergente conversacional convirtió a una tasa más alta (15,38% más alto, para ser exactos).

Esta prueba se ejecutó durante un mes, lo cual fue ideal según el tráfico de la tienda. Si hubieran realizado la prueba durante un período más corto, es posible que no le hubiera dado a la ventana emergente conversacional la oportunidad de funcionar por completo.

Además, tenga en cuenta que las pruebas de mayor duración pueden verse afectadas por factores externos, como la estacionalidad, las tendencias o los cambios en el comportamiento del consumidor, que podrían influir en los resultados.

Lo último que desea es dedicar todo ese esfuerzo y presupuesto de marketing a pruebas divididas, solo para obtener un resultado de prueba falso positivo o inexacto. Aquí le mostramos cómo evitar los errores más comunes (¡y costosos!):

Error 1: Cambiar más de un elemento

Al realizar una prueba A/B, solo debe cambiar un elemento a la vez para que pueda determinar con precisión el impacto de ese cambio específico.

¿Está probando el efecto de cambiar el color de un botón? Luego cambia solo el color del botón en la variante Challenger y nada más.Si también cambia el texto del botón o el diseño de la página, le resultará difícil determinarquécambio tuvo el mayor impacto en los resultados.

Cambiar varios elementos a la vez también puede generar resultados inexactos, ya que los cambios pueden interactuar entre sí de formas inesperadas.

Error 2: Ignorar la significancia estadística

En las pruebas A/B, es posible que los resultados de una prueba provengan de la casualidad y no de una verdadera diferencia en la efectividad de las variantes. Esto puede llevar a conclusiones falsas sobre qué variante es mejor, lo que da como resultado malas decisiones basadas en datos inexactos.

Aquí hay un ejemplo: su prueba muestra que la variación A tiene una tasa de conversión ligeramente más alta que la variación B, pero no tiene en cuenta laimportanciade los resultados. Entonces terminas concluyendo que la variación A es la mejor opción. Sin embargo, considerar la significancia estadística habría dejado en claro que no había evidencia suficiente para concluir que la variante A era realmente mejor.

Ignorar la importancia estadística en las pruebas A/B conduce a una falsa sensación de confianza en los resultados, lo que hace que implemente cambios que pueden no tener un impacto real en el rendimiento.

Error 3: no ejecutar pruebas durante el tiempo suficiente

El siguiente error va de la mano con el error n.º 2: finalizar una prueba dividida antes de que haya tenido tiempo suficiente para recopilar datos suficientes para producir un resultado estadísticamente significativo. Terminará con conclusiones inexactas sobre el elemento que está probando.

Imagina que una prueba A/B dura solo una semana y declaras ganadora a una variante en particular. En realidad, los resultados se debieron sólo al azar. Asegúrese de ejecutar pruebas durante el tiempo suficiente para capturar con precisión las diferencias entre las versiones.

Con suerte, este artículo le ha mostrado cuán críticas pueden ser las pruebas A/B para optimizar su tienda en línea. Una vez que comprende todas las diferentes formas en que las pruebas A/B pueden ayudarlo a mejorar, ¡es difícil creer que solo el 44% de las empresas usan software de pruebas divididas !

Si su negocio actualmente no está ejecutando pruebas A/B, no es demasiado tarde para darle a su tasa de conversión el TLC que se merece. Al realizar pruebas divididas de diferentes variantes, puede identificar qué elementos de su sitio web o campañas de marketing funcionan (o no) y realizar cambios estratégicos en línea con sus objetivos.

Recuerde que es tan fácil como crear diferentes versiones y comparar los resultados para determinar la versión con mejor rendimiento. Tanto si es propietario de una pequeña empresa como si es un profesional del marketing, ¡las pruebas A/B son una herramienta esencial que debe tener en su arsenal!