¿Qué es la prueba A/B?
La prueba A/B es un método de experimentación en el que una audiencia se separa en dos grupos. A cada uno se le muestran variaciones de una campaña de marketing para determinar cuál tiene un mejor rendimiento.
También conocida como prueba dividida o de cubeta, el software de prueba A/B muestra al grupo A una versión de un segmento de contenido de marketing. Este es típicamente el grupo de control. Al grupo B, el grupo retador, se le muestra el mismo contenido con un aspecto cambiado. Los evaluadores luego analizan los resultados para ver cuál tiene una mayor tasa de conversión.
Los mercadólogos utilizan la prueba A/B para entender con mayor precisión el impacto de pequeños cambios medibles realizados en el diseño de un sitio web o aplicación y recopilar datos importantes sobre esos cambios. Esto significa que cualquier actualización se basará en datos reales de la audiencia, en lugar de suposiciones sobre lo que podría funcionar bien.
Tipos de pruebas A/B
La mayoría de las pruebas A/B se realizan en piezas de contenido de marketing enfocadas en la audiencia, como páginas web, correos electrónicos o anuncios pagados. Estos experimentos generalmente se clasifican en uno de tres tipos de prueba:
- Prueba dividida: es el tipo más tradicional de prueba A/B, donde se recrea una página web existente con cambios en una variable y luego se presenta a dos audiencias. Estas son útiles antes de un rediseño de sitio web para ver a cuál responde mejor la audiencia.
- Prueba multivariable: cambia variables en una página. Sin embargo, estas pruebas cambian varias variables a la vez y crean muchas más versiones de página que en una prueba dividida, a veces hasta 8 a 12 variaciones. El objetivo de las pruebas multivariables es encontrar la combinación ganadora de variables para una mayor conversión.
- Prueba de múltiples páginas: cambia o agrega un elemento a varias páginas al mismo tiempo. Por ejemplo, un botón de llamada a la acción podría agregarse a la página de inicio y a varias páginas de servicios durante estos experimentos.
La mayoría de las mejores herramientas de prueba A/B admiten todos estos tipos de pruebas.
Elementos básicos para cambiar en las pruebas A/B
Los mercadólogos eligen una variable según el tipo de contenido que están probando. Ya sea un anuncio pagado, un correo electrónico o una página de destino, las variables experimentales pueden incluir:
- Títulos y subtítulos. Los titulares captan la atención. Probar variaciones de títulos y subtítulos puede refinar el texto en la publicidad, que luego debería replicarse en páginas de destino para la consistencia del mensaje de marketing. No solo se puede probar el texto en sí. La ubicación, el tipo o tamaño de fuente, e incluso la alineación del título pueden alterarse durante la prueba A/B.
- Imágenes. Al igual que los títulos, las imágenes atraen tráfico desde un anuncio o se desvanecen en el éter de internet. Ejecutar variaciones de anuncios con diferentes imágenes o videos puede generar datos interesantes para futuras campañas de marketing.
- Botones de llamada a la acción. Los materiales de marketing están destinados a alentar a los usuarios a convertirse en clientes de pago. Los botones de llamada a la acción y los enlaces son la mejor manera de comunicar un comportamiento deseado a un visitante del sitio; la ubicación y el estilo de estos en una página de destino o dentro de un correo electrónico son cruciales.
- Menús de navegación y enlaces. Cualquier medio para mover a los usuarios por un sitio debe ser claro y fácil de usar. Probar las barras de navegación y los campos es una parte importante de cualquier proceso de rediseño de sitio web, asegurando que la experiencia del usuario sea la mejor posible.
Beneficios de la prueba A/B
Cualquier experimento de marketing lleva tiempo para completarse, pero la prueba A/B ofrece varios beneficios que pueden, en última instancia, ahorrar dinero y aumentar la tasa de conversión.
- Información sobre la audiencia objetivo. Todos interactúan con los sitios web de manera diferente, pero la prueba A/B apoya a los mercadólogos en la identificación de patrones de uso que indican problemas con el contenido o el diseño del sitio web. Esto es especialmente cierto si las audiencias se segmentan por un tema común en lugar de al azar. Las pruebas pueden delinear ideas críticas para los cambios que deben realizarse para una mejor experiencia de usuario.
- Reducción de la tasa de rebote del sitio web. Mantener la tasa de rebote de un sitio web lo más baja posible es lo mejor tanto para las conversiones a largo plazo como para la optimización para motores de búsqueda (SEO). Al probar y mejorar continuamente el diseño y la usabilidad de un sitio web, la tasa de rebote disminuye naturalmente a medida que se abordan los puntos de dolor del usuario.
- Presupuestación más precisa. La publicidad es costosa, por lo que probar variaciones de anuncios para encontrar la que tiene la tasa de conversión más alta podría ahorrar miles en diseños que no son adecuados para una audiencia objetivo.
- Comprensión basada en datos. Las mejores campañas de marketing se construyen alrededor de datos tangibles de audiencias reales. Con la prueba A/B, los cambios se pueden realizar rápidamente y desplegar a las audiencias en tiempo real.
Mejores prácticas en la prueba A/B
Casi cualquier aspecto de una página de destino, correo electrónico o anuncio puede usar la prueba A/B. Puede ser fácil dejarse llevar haciendo cientos de cambios a la vez. Esto no solo sesga los datos, sino que también hace imposible entender qué ha impulsado realmente mejores resultados.
En cambio, al seguir las mejores prácticas para la prueba A/B, el impacto de las variables establecidas es más fácil de identificar.
- Entender los problemas actuales del usuario. No tiene sentido arreglar algo que no está roto. Comienza revisando la atención al cliente y la información de encuestas, junto con los datos de comportamiento de los usuarios en el sitio, para determinar con qué problemas están teniendo los usuarios y cómo abordarlos.
- Cambiar una variable a la vez. A menos que se realice una prueba multivariable para un propósito específico, es mejor comenzar con pruebas divididas tradicionales con solo una variable cambiada y un grupo de control configurado para contrarrestar la diferencia. Aislar esta variable independiente hace que los resultados sean mucho más claros una vez que se completa la prueba.
- Decidir sobre un tamaño de muestra y tiempo de prueba apropiados. Como cualquier forma de experimentación, las pruebas requieren tiempo para recopilar datos significativos y utilizables. Para asegurarse de que los resultados sean relevantes para cualquier campaña de marketing futura, también es vital que la población de prueba sea de un tamaño y composición representativos en relación con la audiencia objetivo habitual para los materiales de marketing que se están probando.
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Holly Landis
Holly Landis is a freelance writer for G2. She also specializes in being a digital marketing consultant, focusing in on-page SEO, copy, and content writing. She works with SMEs and creative businesses that want to be more intentional with their digital strategies and grow organically on channels they own. As a Brit now living in the USA, you'll usually find her drinking copious amounts of tea in her cherished Anne Boleyn mug while watching endless reruns of Parks and Rec.
