¿Qué es A/B Testing? Las claves para realizar un test A/B

El test A/B es una estrategia fundamental en el ámbito del marketing, ya que permite maximizar las tasas de conversión y resolver problemas previamente indetectados. En este artículo explicamos qué es el A/B testing y cómo llevar a cabo un Test A/B en 8 pasos.

A medida que el marketing digital le va ganando terreno al marketing tradicional, el Test A/B se ha convertido en una metodología fundamental para la optimización de campañas. 

Dentro de una estrategia de marketing, las pruebas A/B ofrecen la oportunidad de potenciar las tasas de conversión, detectar posibles interrupciones, identificar el customer journey y transformar las hipótesis en certezas. 

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El beneficio más destacado de un Test A/B es que ayuda a las empresas a aplicar las estrategias que mejor funcionan con su público, contribuyendo así a incrementar la tasa de conversión y el rendimiento general de las acciones empresariales llevadas a cabo con un objetivo específico. 

Asimismo, otra gran ventaja de esta metodología es que ofrece resultados altamente específicos, por lo que su transformación en acciones de mejora es prácticamente inevitable. 

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¿Qué es el A/B testing?

Un test A/B, también conocido como método A/B Testing o split testing, es una metodología de investigación en el ámbito del marketing y de la experiencia de usuario (UX).

Consiste en realizar una prueba que mide el rendimiento de dos versiones de un mismo elemento (representadas por las variables A y B) y compara sus resultados. El resultado de la prueba suele indicar cuál de las dos muestras (A o B) es más eficiente.

• La versión "A" de un test A/B es la versión original o de "control", mientras que la "B" representa la versión modificada, también llamada "variable de tratamiento".
• Una vez finalizado el test, la versión que mejores resultados obtiene se conoce como la "versión ganadora".

Las pruebas A/B tienen múltiples ámbitos de aplicación. Sin embargo, se trata de un proceso muy utilizado en el ámbito del marketing digital, la experiencia de cliente omnicanal y la experiencia de usuario. Los profesionales del marketing utilizan el test A/B para averiguar qué acciones funcionan mejor y analizar la respuesta de su audiencia ante distintos inputs.

El A/B Testing es una de las principales metodologías de investigación del marketing de contenidos. Si bien puede usarse para cualquier tipo de contenido, es especialmente habitual para campañas de email marketing.

¿Para qué sirve exactamente el A/B Testing?

El A/B testing proporciona una metodología sistemática para evaluar la efectividad de cualquier estrategia de marketing. En un entorno en el que la adquisición de tráfico se vuelve cada vez más desafiante y costosa, garantizar una experiencia de usuario óptima en el sitio web se vuelve esencial para lograr conversiones rápidas y eficientes. En el ámbito del marketing, estos experimentos permiten maximizar el valor del tráfico existente y aumentar los beneficios.

El A/B testing es una herramienta esencial en el proceso de mejora de la tasa de conversión (CRO), contribuyendo a recopilar tanto información cualitativa como cuantitativa. Sus resultados son valiosos para conocer mejor al cliente y comprender el comportamiento de los usuarios, el grado de customer engagement, los obstáculos que puedan surgir, e incluso el nivel de satisfacción con distintos aspectos del sitio web, como nuevas funcionalidades o secciones renovadas.

Un enfoque bien estructurado de A/B testing ayuda a identificar áreas problemáticas que requieren optimización, lo que a su vez mejora los resultados empresariales. 

En resumen, la aplicación del A/B testing es fundamental para evitar perder oportunidades significativas de beneficios para la empresa.

Los conceptos clave de un Test A/B

Antes de aprender a llevar a cabo un test A/B, es importante que nos familiaricemos con una serie de conceptos que quizás no hemos oído antes. 

• Variable de control: Versión original del elemento que queremos someter a prueba. Corresponde a la variable A del test A/B. 

• Variable de tratamiento: Es la versión modificada del elemento analizado. Corresponde a la variable B del test. 

• Variable ganadora: Se trata de la versión que ha obtenido un mejor rendimiento según los resultados de la prueba. 

• Grupo de control: El grupo de control es la muestra de nuestro experimento. Es decir, el grupo de usuarios en el que basamos la prueba y de quienes dependen los resultados finales. 

• Significancia: En el contexto del A/B Testing, la significancia es la importancia que otorgamos a los resultados obtenidos. Es decir, el nivel de significancia refleja nuestro nivel de seguridad respecto a los resultados obtenidos. El nivel de significancia de un Test A/B se expresa en forma de porcentaje y suele oscilar entre el 95% y el 99%. 

¿Cómo llevar a cabo un test A/B?

El funcionamiento de un Test A/B es simple: se crean dos versiones de un mismo contenido (la versión A y la versión B), variando un solo elemento entre ambas. Es decir, las dos versiones deben ser exactamente iguales y únicamente debe cambiar el elemento específico que queremos medir. Por ejemplo, en el caso de un email, si queremos medir qué tipo de subject line (asunto) nos funciona mejor, usaremos una subject line distinta para la versión A y la B del email, pero todo lo demás será igual en ambas.

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Los errores más comunes (y que debes evitar) a la hora de llevar a cabo un Test A/B:

• Falta de planificación en cuanto a la hoja de ruta de optimización.

• Crear hipótesis inválidas: Es esencial formular hipótesis sólidas antes de llevar a cabo pruebas A/B, ya que estas hipótesis guían todo el proceso. Una hipótesis incorrecta puede disminuir significativamente las posibilidades de éxito.

• Confiar en el éxito ajeno: No se deben aplicar los resultados de otros a tu propio sitio web, puesto que cada caso es único y lo que funciona para uno puede no funcionar para otro debido a diferencias en tráfico, el público objetivo y la estrategia.

• Ejecutar demasiados tests simultáneamente: Probar demasiados elementos a la vez puede dificultar la identificación de qué cambios específicos influyeron en los resultados, lo que requiere una cantidad significativa de tráfico para obtener resultados estadísticamente relevantes. La priorización de los elementos a probar es esencial.

• Pasar por alto la significación estadística: Depender en exceso de instintos u opiniones al formular hipótesis o establecer objetivos aumenta las posibilidades de fracaso. Es fundamental permitir que un test se ejecute durante el tiempo necesario para alcanzar la significación estadística, independientemente de si los resultados son buenos o malos. Estos resultados proporcionarán información valiosa para planificar pruebas futuras.

• No acertar con la duración de las pruebas: Los tests deben tener una duración adecuada basada en factores como el tráfico y los objetivos. Tanto un tiempo de ejecución demasiado largo como demasiado corto puede dar lugar a resultados no significativos o fallidos.

• No seguir un enfoque basado en la repetición: El A/B testing es un proceso iterativo en el que cada prueba se basa en los resultados de las anteriores. Abandonar el A/B testing después de un primer intento fallido reduce las posibilidades de éxito en el futuro. Además, incluso cuando se obtienen resultados exitosos, se deben realizar pruebas repetidas para optimizar constantemente.

• Ignorar los factores externos: Las pruebas deben realizarse en periodos comparables para obtener resultados significativos. No se deben comparar datos de días con tráfico muy diferente debido a factores externos, ya que esto puede llevar a conclusiones erróneas.

• No utilizar las herramientas adecuadas: El uso de herramientas inadecuadas puede afectar negativamente la calidad de los datos y la velocidad del sitio web. Es esencial elegir herramientas de A/B testing adecuadas que estén integradas con las herramientas cualitativas necesarias.

• Exceso de precaución en la creación de tests A/B: Si bien comenzar con pequeños tests A/B puede ser útil, un exceso de precaución puede limitar el potencial a largo plazo. Dependiendo de los objetivos, es importante elegir entre pruebas A/B simples o pruebas multivariante más complejas para obtener los mejores resultados.

Las principales ventajas del A/B Testing

En la actualidad, la conversión es uno de los puntos focales de las estrategias de marketing digital. La conversión es aquello que mide los resultados de las acciones de marketing y cómo influyen en la generación de leads.

Aumentar la tasa de conversión suele ser uno de los objetivos principales de la gran mayoría de organizaciones, pero también está entre los objetivos más difíciles de conseguir.

Los test A/B están entre los recursos que mejor funcionan para incrementar la tasa de conversión. Debido a que se trata de un tipo de prueba que proporciona resultados muy específicos que se acaban traduciendo en mejoras, el A/B Testing suele propiciar una mejora del rendimiento fácilmente observable.

Otras ventajas de llevar a cabo un test A/B son: 

1. Tomar mejores decisiones basadas en datos: Un test A/B permite tomar decisiones basadas en datos concretos en lugar de depender de suposiciones o intuiciones. Esto ayuda a reducir el riesgo de tomar decisiones costosas y erróneas.

Por ejemplo, una empresa de e-commerce podría realizar un test A/B para determinar si cambiar el color del botón "Comprar ahora" de su sitio web aumenta las conversiones. Si la versión B (botón de color rojo) muestra un aumento significativo en las conversiones en comparación con la versión A (botón de color verde), se tomará la decisión de implementar el cambio basado en datos reales.

2. Optimización de la experiencia del usuario: Los tests A/B permiten identificar qué elementos o características de un sitio web o aplicación son más efectivos para atraer, retener y convertir a los usuarios. 

3. Aumento de la conversión y el ROI: Uno de los beneficios más evidentes del test A/B es la capacidad de aumentar las tasas de conversión, lo que se traduce directamente en un aumento del retorno de inversión (ROI). Por ejemplo, una empresa de software podría probar dos copys diferentes en su anuncio de pago por clic (PPC) y descubrir que la versión B genera un 20% más de clics. Esto puede conducir a un mayor número de clientes potenciales y, en última instancia, a un aumento en las ventas y el ROI.

4. Personalización efectiva: Un test A/B también es útil para crear experiencias de cliente personalizadas. Por ejemplo, una plataforma de noticias puede probar dos titulares diferentes para una noticia y mostrar el titular que atrae a más lectores en función de las métricas de clics y tiempo de permanencia.

5. Reducción de suposiciones y conflictos internos: En lugar de depender de opiniones o discusiones internas, los tests A/B brindan una base objetiva para tomar decisiones. Esto ayuda a reducir los conflictos y asegura que las decisiones se tomen en función de lo que realmente funciona para el público objetivo.

6. Ahorro de recursos: Al probar las variantes antes de implementar cambios a gran escala, las empresas pueden evitar gastar tiempo y recursos en cambios que no tienen un impacto positivo. Por ejemplo, una tienda online puede probar diferentes estructuras de navegación antes de rediseñar todo el sitio web, lo que podría ser costoso y llevar mucho tiempo.

La importancia del tiempo en un Test A/B

El proceso de A/B testing implica la evaluación continua a lo largo del tiempo. Es habitual que una mejora considerable del rendimiento suceda tras múltiples pruebas A/B. Raramente obtendremos resultados claros con un único test. 

Es posible que el primer test A/B que realicemos no obtenga resultados estadísticamente significativos que respalden nuestra hipótesis. No obstante, esto no debe interpretarse como un fracaso. Por el contrario, esta situación nos brinda una oportunidad para generar nuevas hipótesis e ir mejorando nuestros test a medida que los vamos implementando. Por ejemplo, es recomendable probar la misma variable con diferentes modificaciones para evaluar si produce un impacto notable. También podemos explorar cambios más radicales si los ajustes anteriores no han dado los resultados esperados.

En ocasiones, nos podemos llegar a plantear si la variable que estamos analizando no tiene influencia en la tasa de conversión. Sin embargo, es posible que otros elementos en la página estén influyendo en ese sentido y, por lo tanto, afectando a los resultados obtenidos. El A/B Testing correcto implica experimentar e ir descubriendo insights con el tiempo. 

Lo que importa es que, aplicando el A/B Testing estamos evaluando nuestras estrategias de marketing con el fin de mejorarlas, por lo que estamos avanzando en la dirección correcta. 

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