A/B testing ¿Qué son y cómo hacerlos?

El 72 % de los presupuestos de marketing en general se destinan a canales de marketing digital, ya que las plataformas virtuales son el medio de comunicación y venta por excelencia. Por eso, comprobar su eficacia es fundamental. 

Incluso, es posible hacer testeos previos para evaluar la efectividad de los recursos pensados para una campaña o diseño. Una herramienta clave es el A/B testing, una técnica aplicable al marketing digital y también útil para el desarrollo de softwares y otros productos digitales.

Si quieres conocer más sobre esta técnica, en este artículo te explicamos detalladamente qué es el A/B testing y para qué sirve, cuándo realizarlo y cómo llevar a cabo tus propios tests.

¿Qué es el A/B testing y para qué sirven?

El A/B testing, también conocido como prueba A/B o split testing, es una técnica de experimentación en la cual se comparan dos versiones (A y B) de un elemento específico. Puede tratarse de un llamado a la acción, el color de un botón, el asunto de un mail promocional, etc. 

El objetivo es determinar cuál de las dos versiones produce mejores resultados en términos de conversiones, tasas de clics u otras metas predefinidas.  Esto deriva en una serie de ventajas: 

• Tomar decisiones basadas en datos concretos y mejorar el rendimiento de las campañas y el retorno de la inversión (ROI).
• Aumento de la tasa de conversión.
• Reducción de tiempos y costos en campañas.
• Mejoras en la experiencia del cliente.
• Desarrollar una base de datos con directrices para el diseño de productos digitales o campañas.
• Reducir riesgos al realizar cambios en el diseño web.

¿Cuándo se puede realizar?

Como mencionamos antes, el A/B testing es adecuado en diversas situaciones dentro de una estrategia de marketing digital. Poder identificar las preferencias de la audiencia objetivo, ayuda notablemente a enfocar el tono de marca, paleta de colores, diseño, etc. 

Veamos algunas estrategias puntuales y casos en que se puede aplicar el testeo:

• Optimización de páginas web: pruebas de diseño, llamadas a la acción, formularios, entre otros.
• Email marketing: testear líneas de asunto, contenido del correo, botones de llamada a la acción.
• Publicidad digital: comparación de diferentes creatividades, mensajes o segmentos de audiencia.

Realizar A/B testing es especialmente útil cuando se busca mejorar la tasa de conversión de una acción específica, como la suscripción a un boletín, la descarga de un recurso o la compra de un producto.

Ejemplos de testing

Para ilustrar cómo funciona el A/B testing, consideremos algunos ejemplos prácticos en diferentes contextos y a partir de diversos objetivos de análisis:

Color del botón de compra

Variante A: Botón de compra verde con texto «Comprar ahora».

Variante B: Botón de compra azul con texto «Añadir al carrito».

Al dividir aleatoriamente el tráfico del sitio web entre las dos versiones y analizar las métricas de conversión, se puede determinar cuál de las dos variantes motiva a más usuarios a completar la compra.

Asunto de un email

Variante A (Control): Asunto: “¡Descubre nuestros nuevos productos de verano!»

Variante B (Prueba): Asunto: “Exclusivo: ¡Accede antes que nadie a nuestras novedades de verano!»

En este ejemplo, se está probando el impacto de dos diferentes enfoques en el asunto del mail: la Variante A es más directa y enfocada en la presentación de nuevos productos, mientras que la Variante B agrega un sentido de exclusividad y urgencia, sugiriendo que el destinatario tendrá acceso prioritario a las novedades.

El objetivo del A/B testing es determinar cuál variante obtiene una mayor tasa de apertura, clics o conversiones, y así poder optimizar futuras campañas de email marketing. Otros casos en los que puede aplicarse el test son: título de página de destino, imagen de un anuncio, diseño de pagina web, descripción de producto, video vs imágenes, horarios de envío de correo electrónico, etc.

Tipos de tests A/B

Al realizar un testeo, la clave es identificar áreas de mejora y formular hipótesis para probar variantes y optimizar. Existen varios tipos de pruebas A/B que puedes realizar según tus objetivos específicos. Repasemos algunos: 

• Test de contenido: consiste en comparar diferentes versiones de contenido, como textos, imágenes o videos.
• Test de diseño: compara diferentes diseños o layouts de una página o elemento.
• Test de llamado a la acción (CTA): implica probar distintos textos, colores o diseños de botones de CTA.
• Test de ofertas y promociones: crear diferentes ofertas o promociones para ver cuál es más atractiva.
• Test de precio: consiste en ofrecer diferentes precios o estructuras de precios.
• Test de búsqueda: se trata de variar títulos, descripciones o palabras clave en anuncios de búsqueda.
• Test de velocidad y rendimiento: compara si la velocidad de carga o el rendimiento de una página afecta las conversiones para invertir en la optimización de un sitio web.
• Test de segmentación: se analiza si la segmentación de audiencias afecta las conversiones.
• Test de timing: sirve para evaluar si el momento en que se muestra un mensaje u oferta afecta las conversiones.

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Pasos para realizar pruebas A/B

Realizar pruebas A/B efectivas requiere seguir un proceso estructurado. Al llevar a cabo el testeo, es importante probar solo una variable a la vez, tener una audiencia objetivo significativa y definir específicamente los objetivos y conclusiones. 

Además, es importante seguir una serie de pasos:

1. Definir el objetivo: es importante identificar qué necesitas mejorar o medir (conversiones, clics, aperturas, etc.).
2. Seleccionar la variable a probar: es decir, elegir sobre qué elemento se va a aplicar la generación de variantes (título, imagen, CTA, etc.).
3. Crear la hipótesis: previo a la aplicación del test, es clave formular una suposición sobre qué versión ganará.
4. Diseñar las versiones: a continuación, llega el momento de crear las dos versiones con el elemento modificado.
5. Dividir el tráfico: para hacer las pruebas, es necesario repartir el tráfico de manera aleatoria entre las dos versiones. Se trata de in proceso automatizado, para un resultado fiel y objetivo.
6. Establecer la duración del test: otra acción crucial es determinar cuánto tiempo debe durar el test para obtener datos significativos.
7. Recopilar y analizar datos: una vez ejecutado el a/b testing, es momento de recolectar datos de ambas versiones y analizarlos para determinar cuál ganó.
8. Determinar la ganadora: luego del análisis, se identifica qué versión tuvo mejor rendimiento según el objetivo definido.
9. Implementar la ganadora: luego de recopilar la información sobre las preferencias de la audiencia, llega el momento de aplicar la versión ganadora a todos los usuarios.
10. Monitorear y ajustar: aunque haya concluido el testeo, es fundamental seguir monitoreando y ajustar según sea necesario.

Implementar correctamente estos pasos garantiza que tus pruebas A/B sean efectivas y proporcionen resultados significativos para tu estrategia digital.

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El A/B testing es una herramienta poderosa para mejorar el rendimiento de las campañas de marketing digital mediante una experimentación controlada. Entender cómo y cuándo aplicarlo, ayuda a tomar decisiones informadas y optimizar tus estrategias con base en datos reales.

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