El método A/B testing juega un papel crucial en el desarrollo de estrategias de marketing efectivas y productivas. Se trata de una de las metodologías de medición y optimización más aplicadas en marketing digital, pero ¿en qué consiste exactamente y cómo debe aplicarse para conseguir resultados eficientes?
El A/B testing es una de las metodologías más eficaces para medir el rendimiento de nuestros esfuerzos de marketing digital. La virtud de este método es que no se queda en la simple medición, sino que fomenta la corrección y la optimización de los contenidos analizados. Asimismo, se trata de un método que analiza los contenidos al detalle y, por tanto, proporciona resultados concretos que dan lugar a medidas correctoras muy específicas.
La puesta en marcha de tests o pruebas A/B resulta crucial para que los equipos de marketing descubran cuáles de sus estrategias y contenidos funcionan mejor y qué factores o elementos se deben mejorar.
A continuación, exploramos en qué consiste el A/B testing y cómo debería llevarse a cabo para conseguir resultados óptimos.
¿Qué es el A/B Testing?
El A/B Testing —también llamado "Split Testing"— es una metodología de medición y optimización aplicada en el ámbito del marketing digital que consiste en comparar los resultados de dos variables —habitualmente A y B—.
El objetivo del A/B testing es identificar qué variable proporciona un mejor resultado en relación con el objetivo de marketing que queremos conseguir. Precisamente por esto es tan importante que las variables que comparemos sean del mismo tipo. No tendría sentido hacer una prueba A/B comparando el título de un artículo con el cuerpo de un correo electrónico. Si comparamos dos variables de distinta tipología, los resultados del test A/B serán incongruentes.
Una de las grandes ventajas del A/B testing es que se puede aplicar a muchos elementos y contenidos: páginas web, llamadas a la acción (CTA), correos electrónicos, anuncios, mensajes, copys, etc. En realidad, prácticamente cualquier elemento puede someterse a un test A/B, incluso el título de un artículo o la imagen que lo acompaña.
A continuación, exploramos en detalle cómo se lleva a cabo este método y cómo puede beneficiar tus estrategias de marketing.
¿Cómo llevar a cabo un test A/B?
Como ya hemos avanzado, el A/B testing consiste en comparar dos variables (A y B) de la misma tipología —por ejemplo, el subject de un email— para determinar cuál de ellas tiene un mejor desempeño. De entre las dos variables, una de ellas actúa como la variable de control y la otra como variable de tratamiento.
La variable de control es el elemento base o la versión actual que queremos poner a prueba, mientras que la variable de tratamiento es aquella a la que aplicamos cambios y usamos como contraste para evaluar el rendimiento de la variable de control.
Así, podemos realizar múltiples test A/B, alternando las variables de tratamiento, hasta dar con una que consiga mejores resultados que la variable de control.
La diferencia entre el A/B Testing y el análisis multivariable
Es muy habitual que el A/B Testing se confunda con las pruebas multivariables debido a la similitud entre ambos métodos. Sin embargo, son metodologías diferentes y se aplican de forma distinta.
El A/B testing se basa en la comparación de una sola variable de tratamiento con otra de control, de ahí su nombre genérico de "A" y "B". Aunque es posible utilizar más de una variable de tratamiento, como B1, B2 y B3, esto no implica que todas se utilicen simultáneamente en un solo análisis.
Es decir, en un test A/B siempre comparamos dos variables. Si queremos poner a prueba múltiples variables de tratamiento para una sola variable de control, deberemos realizar tantos test A/B como variables de tratamiento queramos testar:
- Test A/B1
- Test A/B2
- Test A/B3
Por el contrario, el análisis multivariable permite examinar un mayor número de variables de manera simultánea, generando combinaciones más complejas que el A/B testing, como por ejemplo, A/B/C/D. Con este enfoque, es posible realizar dos o más pruebas A/B al mismo tiempo.
El análisis multivariable se suele aplicar en casos de sitios web con altos volúmenes de tráfico para garantizar que hay suficientes datos como para obtener resultados significativos y fiables entre más de dos variables.
¿Qué elementos medir con un test A/B?
El A/B testing se puede aplicar a múltiples elementos: páginas de destino, correos electrónicos, llamadas a la acción, etc. De hecho, podemos medir prácticamente cualquier parte de nuestras campañas de marketing.
Sin embargo, si estás empezando a adentrarte en el mundo del A/B testing, a continuación listamos algunos de los elementos que más se suelen poner a prueba mediante tests A/B.
- Llamados a la acción (CTA): Las llamadas a la acción —Call To Action en inglés— están entre los elementos que mayor conversión generan. Por tanto, es importante aplicar el A/B testing en nuestros CTA para poder mejorarlos y aumentar nuestra tasa de conversión.
- Formularios de contacto: Los formularios de contacto también tienen un gran peso en las conversiones, además de proporcionar información importante sobre nuestros clientes potenciales. El A/B testing nos ayudará a determinar cómo reacciona la audiencia a las preguntas que realizamos, qué formatos son mejores o, por ejemplo, cuántas preguntas es mejor hacer.
- Copy: El mensaje es muy importante por lo que respecta al marketing, especialmente en la era del marketing de contenidos. De ahí que los copys tengan un gran peso en cualquier estrategia. Por ello, es recomendable realizar un test A/B con diferentes tipos de copy: descriptivos, narrativos, frases memorables, citas de líderes del mercado, frases cortas o párrafos grandes, hasta encontrar cuál funciona mejor.
- Ubicación de los elementos dentro de la página: Aunque no lo parezca, la ubicación dentro de la página también influye en el comportamiento del consumidor y en el éxito o no de un contenido o una campaña de comunicación. En este sentido, es importante testear el desempeño de un CTA u otros elementos según su posición.
- Tamaño: El tamaño de los elementos también es importante y susceptible de impactar en los resultados de nuestras campañas de marketing.
- Color: El color tiene efectos demostrados en el comportamiento y las emociones de las personas. Por tanto, es importante comprobar qué colores impactan de forma más positiva a nuestra audiencia, especialmente en elementos destacados como los títulos, las llamadas a la acción, etc.
- Gráficos e imágenes: Los gráficos e imágenes que acompañan cualquier producto comunicativo también tienen un efecto en el público. Con el A/B testing podemos identificar cuáles funcionan mejor y en combinación con qué elementos.
- Formato de los correos electrónicos: El formato de los emails están entre los elementos que más se someten a pruebas A/B. En cuanto al formato de un correo, podemos analizar múltiples variables: el asunto del email, la longitud del mensaje, el tono del correo, los elementos visuales, etc. Todos estos aspectos pueden marcar la diferencia en nuestras campañas de email marketing.
- Remitente: El hecho de que un correo electrónico tenga un remitente genérico o esté firmado con un nombre afecta considerablemente a su tasa de apertura. La personalización ayuda a mejorar el rendimiento de una campaña de email marketing, por lo que someter el remitente de un correo electrónico a un test A/B es una de las formas más sencillas de mejorar nuestra tasa de apertura.
- Tono del mensaje: El tono es una de las partes fundamentales del marketing de contenidos. Según el tipo de contenido y del tipo de audiencia, un tono será más o menos eficiente. Debemos recordar que la manera de decir las cosas es tan o más importante que lo que decimos.
- Público objetivo: Por último, el público objetivo es una variable muy importante cuando se trata de hacer un test A/B. La segmentación de clientes nos puede ayudar a obtener tasas de respuesta más altas en nuestros emails o a aumentar la eficacia de nuestros anuncios, entre otros.
Evidentemente, cada negocio es un mundo y las variables o elementos a medir deben estar alineados con las necesidades y objetivos de marketing de cada organización.
5 consejos para llevar a cabo un test A/B de forma eficiente
Por último, ofrecemos 5 buenas prácticas para preparar y llevar a cabo tests A/B de manera efectiva.
1. Elige bien qué elementos quieres testear
Una vez hemos testeado los elementos más obvios listados en el apartado anterior de este artículo, es recomendable apostar por la experimentación y empezar a aplicar el A/B testing a otros elementos menos habituales, pero que pueden ser cruciales para nuestro modelo de negocio.
De hecho, es posible que los resultados que más nos sorprendan sean aquellos obtenidos analizando variables que, en un primer momento, parecían o bien obvias o bien poco evidentes. Por ejemplo, el público objetivo de un email, la hora de lanzamiento de un contenido o la alineación entre un correo electrónico y una página de destino, entre muchas otras posibilidades.
2. Realiza pruebas individuales para cada variable
Es importante realizar pruebas específicas para cada variable, con un nivel de detalle que nos permita comprender cómo afecta realmente la variable a la métrica que queremos optimizar.
En otras palabras, en un test A/B es fundamental probar cada hipótesis por separado. Por ejemplo, si estamos lanzando una nueva campaña de email marketing y queremos averiguar el impacto del subject, del cuerpo y de la imagen adjunta del correo en la generación de leads, deberemos realizar una prueba para cada uno de estos elementos, con su respectiva variable de control y variable de tratamiento.
Si intentamos probar todos los elementos a la vez, nos resultará imposible identificar qué variable está generando el mayor impacto en la conversión. Por lo tanto, es fundamental realizar pruebas individuales para cada variable identificada, sin importar lo insignificante que pueda parecer.
3. De lo general a lo particular
Si las pruebas individuales para las variables más pequeñas, como los elementos de un CTA o un correo electrónico, no brindan resultados consistentes que nos permitan tomar una decisión, es posible que debamos probar a realizar un test A/B en un elemento completo, ya sea un correo electrónico o un formulario de contacto.
A veces, es necesario realizar cambios radicales para evaluar cómo se comporta todo el elemento en comparación con su versión original. Por ejemplo, si se trata de un correo electrónico, podemos llevar a cabo una prueba A/B considerando el correo electrónico completo como una sola variable. Lo mismo aplica para una página de destino o un CTA.
A pesar de estar compuestos por diversas partes, realizar una primera prueba general nos puede ayudar a sacar primeras conclusiones de valor. Una vez hemos realizado un primer test A/B a nivel macro, podemos llevar a cabo una serie de test A/B sobre variables más específicas para acabar de ajustar aún más los detalles del elemento analizado. Cuantas más pruebas llevemos a cabo, mejores serán los resultados de nuestras campañas.
4. Aplica el A/B testing durante todo el customer journey
Es comúnmente conocido que el A/B testing es ideal para medir la tasa de conversión, pero no debemos limitarnos a esta métrica. De hecho, se recomienda aplicar pruebas A/B a lo largo de todo el proceso de venta y del customer journey para monitorear diversas métricas, como las visitas, la tasa de clics, el tráfico, las solicitudes de demostración, las ventas y mucho más.
El objetivo es utilizar el A/B testing como una herramienta integral para medir y mejorar el rendimiento de cada etapa del funnel de conversión. Así, obtendremos una visión más completa y precisa de cómo influyen los cambios en realizados en el éxito general de nuestras campañas de marketing digital.
5. Sé constante
El A/B testing debe ser un proceso continuado que se lleva a cabo cada cierto tiempo. Que hayamos analizado un elemento concreto de nuestra campaña de marketing y hayamos obtenido resultados eficientes, no significa que no debamos explorar este elemento en el futuro.
Es probable que los resultados obtenidos sobre un mismo elemento varien a lo largo del tiempo, ya que las necesidades y preferencias de los clientes están en constante evolución.
Conclusión
El A/B testing es una metodología crucial para medir y optimizar las estrategias de marketing digital. Este método permite identificar qué variables generan mejores resultados y proporciona medidas correctoras específicas.
Para llevar a cabo tests A/B de manera efectiva, es importante elegir bien las variables a testear, realizar pruebas individuales para cada variable, probar desde lo general hasta lo particular, aplicar el A/B testing en todo el customer journey y ser constante en el proceso.
