Implementa el testeo A/B en tu estrategia

Primero: ¿Qué es el testeo A/B?

Las pruebas A/B son esencialmente un experimento en el que dos o más variantes de una página se muestran a usuarios al azar, y el análisis estadístico se utiliza para determinar qué variación funciona mejor para un objetivo de conversión determinado. En pocas palabras, ¿a tus usuarios les gusta la opción A o la opción B?

En la década de los 60’s, los profesionales del marketing empezaron a ver cómo este tipo de pruebas podría ayudarles a comprender el impacto de su publicidad. ¿Un anuncio de televisión o de radio atraería más negocios? ¿Son las cartas o las postales mejores para el marketing directo?

Las pruebas A/B eliminan las conjeturas sobre la optimización y permiten tomar decisiones basadas en datos que cambian la conversión comercial de “nosotros pensamos” a “nosotros sabemos”. Al medir el impacto que los cambios tienen en sus métricas, puede asegurarse de que cada decisión produzca resultados positivos. 

¿Por qué debería hacer pruebas A/B?

Más que responder a una pregunta única o resolver un desacuerdo, las pruebas AB se pueden utilizar de forma consistente para mejorar continuamente una experiencia determinada, mejorando un objetivo único como la tasa de conversión a través del tiempo.

Nos permiten realizar cambios precisos en la experiencia del usuario mientras se recopilan datos sobre los resultados. Esto nos ayuda a construir hipótesis y aprender mejor por qué ciertos aspectos de sus experimentos influyen en el comportamiento de los usuarios.

Por ejemplo, una empresa de tipo B2B puede querer mejorar la calidad y el volumen de sus ventas a través de las páginas de destino de la campaña. Para lograr ese objetivo, el equipo probará los cambios en los titulares, las imágenes visuales, los campos de formulario, la llamada a la acción y el diseño general de la página.

Entiendo, pero… ¿Cómo funcionan?

Un programa estructurado de pruebas A/B puede hacer que los esfuerzos de marketing sean más rentables al identificar las áreas problemáticas más cruciales que necesitan optimizar.

Las pruebas A/B están pasando de ser una actividad independiente que se realiza de vez en cuando a una actividad más estructurada y continua que debería realizarse siempre a través de un proceso CRO bien definido.

A medida que los visitantes reciben el control o la variación, su compromiso con cada experiencia se mide y se recopila en un panel de análisis y se analiza a través de un motor estadístico. A continuación, se determina si el cambio de la experiencia tuvo un efecto positivo, negativo o nulo en el comportamiento de los visitantes.

Aprende a mejorar tus conversiones implementando el testeo A/B en tus campañas.

Las pruebas A/B comienzan con la elección de lo que se va a probar. Todo el proceso consta de varios pasos

1. Recopilar datos: Su analítica a menudo le proporcionará información sobre dónde puede empezar a optimizar. Es útil comenzar con las áreas de alto tráfico de su sitio o aplicación, ya que esto le permitirá recopilar datos más rápidamente. Busque páginas con bajas tasas de conversión o altas tasas de caída que puedan ser mejoradas.

Ejemplo: Usted trabaja para una agencia de viajes y la gente está abriendo sus correos electrónicos, así que no hay nada de malo en cómo escribes tus líneas de asunto. También pasan tiempo leyéndolos, así que no hay nada que los haga desaparecer instantáneamente.

Debido a que muchos de los usuarios que encuentran su sitio web de otros lugares terminan convirtiéndose en clientes, usted puede darse cuenta de que no hay nada malo en la forma en que presenta sus productos, tampoco. Esto sugiere que aunque la gente encuentra tus emails convincentes, se están perdiendo de alguna manera cuando van a hacer clic en tu sitio.

2. Identificar un problema: Asegúrese de identificar un problema específico. “No hay suficiente conversión”, por ejemplo, es demasiado general. Hay demasiados factores que influyen en si un visitante de un sitio web se convierte o no en cliente o si un destinatario de correo electrónico hace clic en su sitio. Usted necesita saber por qué su material no se está convirtiendo.

Ejemplo: Su agencia tiene muchas ventas en línea, pero muy pocas de esas ventas provienen de sus campañas de correo electrónico. Usted va a sus datos analíticos y se da cuenta de que un alto porcentaje de usuarios están abriendo sus correos electrónicos con ofertas especiales y leyéndolos, pero son pocos los que realmente se están convirtiendo.

3. Generar hipótesis: Una vez que haya identificado una meta, puede comenzar a generar ideas e hipótesis de pruebas A/B para determinar por qué cree que serán mejores que las de la versión actual. Una vez que tenga una lista de ideas, priorice en términos de impacto esperado y dificultad de implementación.

Ejemplo: Usted nota que el botón que lleva a la gente a su tienda en línea está escondido en la parte inferior del correo electrónico, debajo del pliegue. Sospecha que si lo sube a la parte superior de la pantalla, puede animar más eficazmente a la gente a visitar su sitio.

4. Ejecutar experimento: Comience su experimento y espere a que los visitantes participen! En este punto, los visitantes de su sitio o aplicación serán asignados aleatoriamente al control o a la variación de su experiencia. Su interacción con cada experiencia se mide, se cuenta y se compara para determinar cómo se desempeña cada uno.

Ejemplo: Usted crea una versión del correo electrónico con el botón situado encima del pliegue. No se cambia su diseño, sólo su posición. Usted decide ejecutar la prueba durante 24 horas, por lo que lo configura como su parámetro de tiempo e inicia la prueba.

5. Analizar resultados: Una vez que su experimento esté completo, es hora de analizar los resultados. Su software de pruebas A/B presentará los datos del experimento y le mostrará la diferencia entre el rendimiento de las dos versiones de su página y si existe una diferencia estadísticamente significativa.

Ejemplo: Su nuevo correo electrónico aumentó ligeramente la conversión, pero su jefe quiere saber si algo más podría hacerlo mejor. Como su variable era la posición del botón, usted decide intentar colocarla en otras dos ubicaciones.

Si su variación es ganadora, ¡felicitaciones! Vea si puede aplicar los aprendizajes del experimento en otras páginas de su sitio y continúe iterando sobre el experimento para mejorar sus resultados.

Por otro lado, si su experimento genera un resultado negativo o ningún resultado, no se preocupe. Utilice el experimento como una experiencia de aprendizaje y genere nuevas hipótesis que pueda probar.

Las pruebas A/B son una forma eficaz y rentable de medir la respuesta de su audiencia a un diseño o idea de contenido, ya que no interfieren con la experiencia de sus usuarios ni envían encuestas de retroalimentación perturbadora. Pruebe algo nuevo y deje que los resultados hablen por sí solos

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