Este artículo se publicó por primera vez el 12 de agosto de 2021 y se ha actualizado el 20 de abril de 2023.
Las herramientas para A/B testing (también llamados test A/B) pueden ayudar a las empresas a aumentar la tasa de conversión. Al utilizar el test A/B en marketing digital, los profesionales pueden tomar mejores decisiones basadas en datos y en el comportamiento de los usuarios. Descubre cómo empezar a aplicar el A/B testing en marketing.
En este artículo
¿Qué es un test A/B en marketing? Este método contiene herramientas digitales específicas que permiten probar hipótesis sobre cambios realizados en un sitio web (a nivel de experiencia de usuario). La implementación de testing A/B en marketing digital se ha popularizado en las organizaciones, especialmente en las start-ups. Este método puede aplicarse tanto en pymes como en grandes empresas.
Si se utilizan correctamente, los test AB pueden contribuir a entender mejor a los usuarios y visitantes de los sitios web: sus motivaciones, su forma preferida de consumir la información y los aspectos que logran la conversión de un cliente.
Para entender mejor este método, es necesario mencionar la diferencia entre la analítica y los test A/B. Las herramientas de análisis web muestran qué acciones lleva a cabo el usuario o visitante en los sitios web, mientras que los resultados obtenidos con herramientas para test AB ofrecen información sobre cómo optimizar la experiencia del usuario.
En este artículo abordaremos qué es un test A/B, pasos para ejecutarlo, aplicaciones prácticas y cómo puede ser determinante para optimizar el rendimiento de un plan de marketing.
¿Qué es un test A/B en marketing digital?
En marketing digital, los A/B testing son pruebas que sirven para conocer el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de las características de los sitios web. Estas características se comparan con otras funciones, como determinados textos en los botones CTA (llamada a la acción, por sus siglas en inglés) o el posicionamiento de imágenes. El test A/B prueba hipótesis y recoge datos que luego pueden ser utilizados en diferentes estrategias de marketing digital.
En un test A/B se ofrece a la mitad de una cantidad concreta de usuarios una opción (por ejemplo, se posiciona un CTA de un email en la parte superior); y, a continuación, se ofrece a la otra mitad otra versión o variante (se posiciona la CTA al final del email, en la parte inferior). Este tipo de prueba dividida en versión A y versión B es parecida a los testing multivariable, que añaden más elementos a las pruebas, como cuatro o cinco en lugar de dos.
Cómo hacer un test A/B: guía de iniciación a las pruebas A/B
Una vez que se ha entendido qué es un test A/B (o pruebas divididas), es el momento de empezar a utilizarlas. En GetApp hemos elaborado una breve guía de iniciación para ayudar a los profesionales de pymes a orientarse al empezar a utilizar el A/B testing.
1. Definir los objetivos de la campaña y los elementos que se pondrán a prueba
Al iniciar un test A/B para una campaña de marketing digital, se deben establecer ciertos objetivos para el experimento a realizar. Algunos ejemplos de estos objetivos pueden ser: aumentar conversiones, aumentar visitas, reducir tasa de abandono del carrito de la compra, aumentar suscripciones a la newsletter, etc.
Una vez establecidos los objetivos, se deben definir qué elementos se pondrán a prueba con el usuario o usuarios. Por ejemplo, hacer dos versiones diferentes de un texto y que cada visitante lea uno diferente al entrar en la web, cambiar el color de un CTA en un email de ofertas o lanzar una campaña de publicidad en redes sociales con dos versiones del copy, entre otros. Todo esto ayudará a conocer el comportamiento del usuario.
2. Elegir la herramienta adecuada para la campaña
Para llevar a cabo un experimento A/B de marketing digital, es imprescindible contar con una herramienta de pruebas AB. En el mercado existen diferentes herramientas para A/B testing que ayudan a las empresas a analizar el comportamiento del usuario.
Es probable que los equipos de marketing que quieran realizar pruebas A/B ya estén usando herramientas con la funcionalidad de A/B testing. De hecho, muchas herramientas de email marketing ya incorporan esta funcionalidad. Sin embargo, si se van a llevar a cabo test A/B con regularidad, es recomendable contar con una herramienta más especializada en este tipo de pruebas para poder obtener datos de marketing analytics y comparar resultados de forma eficaz.
El presupuesto suele ser una de las mayores preocupaciones para los departamentos de marketing digital, por lo que siempre se puede iniciar con una herramienta gratuita. Hay una variedad de software de A/B testing ya sea con prueba gratis o versión gratis, de esta forma se pueden probar herramientas sin invertir y encontrar una se acerque a las necesidades del negocio.
3. Planificar, crear y lanzar las versiones
Una vez definidos los objetivos y elegido el software, es momento de planificar, crear y ejecutar el test A/B de marketing. En esta etapa, se crea la nueva versión o versión B del elemento con el que se quiera experimentar. Es decir, la versión A sería la versión actual o previa a la prueba. Se extraerán los resultados al comparar las métricas de la versión A y la versión B.
Una vez diseñado el experimento, es momento de lanzar la prueba. Es importante que la primera versión del A/B testing sea de prueba, de esta forma se podrá controlar que todos los datos sean correctos antes del lanzamiento definitivo. En esta etapa se debe ser muy cuidadoso y observador para que los resultados que se obtengan reflejen bien el comportamiento del usuario.
4. Reunir datos y analizar los resultados obtenidos
Después del periodo de tiempo que se haya estipulado en la fase de planificación, será posible analizar los resultados obtenidos del test A/B. Se puede dar el caso de que la nueva versión (versión B) haya obtenido mejores resultados que la versión original (versión A).
También nos podemos encontrar con la situación de que la versión A haya obtenido mejor performance. Otra situación es que no se puedan extraer datos concluyentes de la prueba. En cualquier caso, la creación del test A/B habrá sido de provecho para validar o invalidar las hipótesis y cambiar o mantener la estrategia en el siguiente test A/B que se haga.
5. Identificar los puntos fuertes y débiles tras el experimento
Al analizar los resultados de un test A/B, es posible que se identifiquen nuevos datos que no se esperaban. En la última fase del experimento, crear un informe con los datos y conclusiones obtenidas puede resultar clave para determinar si se han cumplido los objetivos.
No se debe pasar por alto que el A/B testing debe ser un proceso recurrente para mantener el sitio web o el contenido siempre al día y acorde con las preferencias del usuario. El proceso de optimización de la conversión debe ser continuado en el tiempo y siempre dinámico, con el fin de poder mostrar siempre al usuario el contenido que genere mayor impacto.
Ejemplos de A/B testing en funcionamiento
Una vez adquiridas las herramientas de marketing digital necesarias, es posible que surja la duda de qué datos se necesitan y qué es exactamente lo que hay que probar en una página web para convertir al visitante en cliente.
Esta es la parte más compleja de los test A/B y obliga a los profesionales a sacar su lado analítico para averiguarlo. A continuación proponemos orientación sobre cómo enfocar el AB testing y cómo decidir cuál es la pregunta/enfoque adecuado a la hora de hacer pruebas de analítica web.
El punto de partida clave en los test A/B es el área con valor más elevado de una página web. En esta área pueden encontrarse:
- Funnel de conversión y venta
- Páginas con el tráfico más valioso
- La página o páginas de aterrizaje (landing page en inglés) con más visitas
- Los puntos débiles o problemáticos
Una vez identificado un lugar dentro de la página web, se podrá averiguar cuáles son las pruebas que se quieren hacer exactamente. Aquí ofrecemos algunos ejemplos para la puesta en marcha:
- Botones de CTA: color, contenido del botón (copy), ubicación en la pantalla
- Navegación: etiquetas, diseño, orden
- Tiempos: día de la semana y hora para que se reciban los correos electrónicos
- Texto publicitario: elección del texto, encabezados
Empleando los test A/B para entender el éxito (o el fracaso)
La comprobación de hipótesis a través de las pruebas A/B puede ayudar a las empresas a entender qué funciona mejor y qué variables deben optimizar para alcanzar el mejor rendimiento en una campaña de marketing digital.
Así como este tipo de experimentos ayuda a aumentar las conversiones, también es útil para fracasar con mayor rapidez. Esto significa que pueden ayudar a identificar lo que no funciona para abandonar esa estrategia, crear otras nuevas y seguir adelante.
Un estudio de Harvard Business School (contenido disponible en inglés) descubrió que las start-ups que utilizaron los test A/B en sus sitios web aceleraron su crecimiento o su fracaso. Esto confirma la importancia de tener en cuenta que la demanda del consumidor es crucial para el negocio.
Por ejemplo, en las start-ups, si no existe un mercado que respalde la idea del negocio emprendedor, es posible que lo mejor sea fracasar rápidamente para poder seguir adelante con la siguiente idea de inmediato. La otra cara de la moneda es que si se alcanza el éxito con rapidez, es más sencillo identificar lo que funciona y explotarlo cada vez más.
