Cómo ejecutar pruebas A/B: Lista de verificación de pruebas divididas

¿Qué son las pruebas A/B?

Una prueba A/B, también conocida como prueba dividida, es un experimento para determinar cuál de las diferentes variaciones de una experiencia en línea funciona mejor al presentar cada versión a los usuarios al azar y analizar los resultados. Se utiliza en sitios web, aplicaciones móviles o anuncios para probar posibles mejoras en comparación con una versión controlada. Las pruebas A/B pueden hacer mucho más que probar cómo los cambios pueden afectar sus conversiones a corto plazo.

Las pruebas eliminan las conjeturas de la optimización del sitio web y permiten tomar decisiones basadas en datos que cambian las conversaciones comerciales de "pensamos" a "sabemos". Al medir el impacto que tienen los cambios en sus métricas, puede asegurarse de que cada cambio produzca resultados positivos.

Las mejores herramientas de prueba A/B como VWO, optimizado, conversión, omniconversión y AB sabroso ayudan a los especialistas en marketing a determinar qué diseño de sitio web, línea de copia o característica del producto producirá los mejores resultados para su empresa. Hay diferentes tipos de pruebas AB, pruebas AB de sitios web, pruebas AB de correo electrónico y pruebas AB de contenido, y existen diferentes métodos, así como pruebas AB de Google Analytics y pruebas con otro software de pruebas AB.

Beneficios de las pruebas A/B

Estos son algunos beneficios significativos de las pruebas divididas de AB:

Ayuda a reducir las tasas de rebote

Si sus clientes abandonan su sitio web, en otras palabras, lo dejan sin clics, las pruebas A/B del sitio web pueden ayudar. Ya sea que esté cambiando un título, reformulando una llamada a la acción o ajustando el diseño, una prueba A/B puede ayudar a identificar qué está causando los rebotes. Después de que se haya ejecutado la prueba, podrá ver algunas estadísticas de pruebas abdominales y ver qué variación obtuvo la mayor interacción de los clientes y la menor cantidad de rebotes.

Ayuda a aumentar las tasas de conversión.

Una prueba A/B saca a la luz lo que está convirtiendo a los clientes y lo que no. Al presentar dos versiones de su sitio web, una prueba A/B puede ayudar a filtrar lo que no resuena con su audiencia y mostrar qué resuena y genera más conversiones.

Los resultados de una prueba A/B son fáciles de entender

Los resultados de una prueba A/B son simples y relativamente fáciles de entender. Examine los resultados y las estadísticas de prueba AB para ver qué página, A o B, obtuvo más clics y conversiones de clientes.

es economico

Las pruebas A/B son una forma bastante barata y fácil de seguir mejorando tu marketing digital. Piensa en el marketing A/B como una forma de seguir validando decisiones en tu sitio web actual. A la larga, el ROI puede ser enorme porque el costo de la prueba es relativamente pequeño, pero puede generar aumentos significativos en los clientes potenciales, las ventas y los ingresos.

¿Cómo ejecutar una prueba A/B?

La idea de las pruebas A/B es presentar diferentes contenidos a diferentes variantes (grupos de usuarios), recopilar sus reacciones y el comportamiento de los usuarios, y utilizar los resultados para crear estrategias de productos o marketing en el futuro. Las pruebas A/B ahora están dejando de ser una actividad independiente que se realiza de vez en cuando para convertirse en una actividad más estructurada y continua, que siempre debe realizarse a través de un proceso de CRO bien definido. En términos generales, incluye los siguientes pasos:

Elija una variable

A medida que optimiza sus páginas web y correos electrónicos, es posible que descubra que hay una serie de variables que desea probar. Pero para evaluar qué tan efectivo es un cambio, querrá aislar una variable independiente y medir su desempeño; de lo contrario, no puede estar seguro de cuál fue la responsable de los cambios en el desempeño.

Puede probar más de una variable para una sola página web o correo electrónico, solo asegúrese de probarlas una a la vez. Mire los diversos elementos en sus recursos de marketing y sus posibles alternativas para el diseño, la redacción y el diseño. Otras cosas que puede probar incluyen líneas de asunto de correo electrónico, nombres de remitentes y diferentes formas de personalizar sus correos electrónicos.

Establezca su objetivo

Aunque medirá una serie de métricas para la prueba de todos, elija una métrica principal en la que centrarse antes de ejecutar la prueba. De hecho, hágalo incluso antes de configurar la segunda variación. Esta es tu variable dependiente. Piense dónde quiere que esté esta variable al final de la prueba dividida. Puede establecer una hipótesis oficial y examinar sus resultados en función de esta predicción.

Configurar un control

Ahora tiene su variable independiente, su variable dependiente y su resultado deseado. Utilice esta información para configurar la versión inalterada de lo que sea que esté probando como su control. Si está probando una página web, esta es la página web inalterada tal como ya existe. Si está probando una página de destino, este sería el diseño y la copia de la página de destino que normalmente usaría.

Divida su grupo de prueba, por lo tanto, A y B

Para las pruebas en las que tiene más control sobre la audiencia, como con los correos electrónicos, debe probar con dos o más audiencias que sean iguales para obtener resultados concluyentes.

Ejecutar prueba

¡Comienza tu prueba y espera a que los visitantes participen! En este punto, los visitantes de su sitio o aplicación serán asignados aleatoriamente al control oa la variación de su experiencia. Su interacción con cada experiencia se mide, cuenta y compara para determinar cómo se desempeña cada una.

Cómo analizar los resultados de una prueba A/B

La mayoría de las plataformas de experimentación tienen análisis incorporados para rastrear todas las métricas y KPI relevantes. Pero antes de analizar un informe de prueba A/B, es importante que comprenda las siguientes dos métricas importantes.

• Uplift: La diferencia entre el desempeño de una variación y el desempeño de una variación de referencia (generalmente el grupo de control). Por ejemplo, si una variación tiene un ingreso por usuario de $5 y el control tiene un ingreso por usuario de $4, el aumento es del 25 %.
• Probabilidad de ser el mejor: la posibilidad de que una variación tenga el mejor rendimiento a largo plazo. Esta es la métrica más accionable del informe, utilizada para definir el ganador de las pruebas A/B. Mientras que el aumento puede variar en función de la posibilidad de tamaños de muestra pequeños, la probabilidad de ser el mejor tiene en cuenta el tamaño de la muestra. La probabilidad de ser el mejor no se empieza a calcular hasta que se hayan realizado 30 conversiones o 1.000 muestras.

¿Están muertas las pruebas A/B?

Si bien es ciertamente poderoso, las pruebas A/B son fundamentalmente defectuosas en dos formas específicas:

1. El proceso de elección de un ganador es manual. Eso requiere mucho tiempo e intelectualmente desafiante.
2. La mitad de los visitantes ven la peor variación hasta que eliges un ganador.

Comience con su prueba A/B hoy

El marketing en estos días funciona con información y las pruebas A/B pueden ayudarlo a obtener esa información. Aunque es un método analítico útil, puede ser un poco complicado realizar una prueba A/B. Nuestros especialistas en marketing pueden ayudarlo a realizar una prueba A/B en su sitio web o en cualquier otra plataforma de medios para que pueda obtener información sobre cómo puede mejorar sus conocimientos y desbloquear todo su potencial.