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Los Test A/B o A/B Testing han sido utilizados por empresarios en internet durante mucho tiempo. Con los enormes beneficios que promete, esto no es tan sorprendente. Las pequeñas empresas, empresas medianas y grandes empresas se benefician enormemente de los Test A/B. Pero para que seas capaz de utilizar esta herramienta a su máximo potencial, es imprescindible que primero comprendas a nivel práctico lo que es y cómo funciona. Esto es realmente una de las trampas más comunes para algunos empresarios online. Pueden llegar a no cosechar todos los beneficios de estas herramientas, si no las aplican bien. Así que no seas uno de ellos, haz tu investigación y aplica las mejores prácticas.
El Test A/B consiste en desarrollar y lanzar dos versiones de un mismo elemento y medir cuál funciona mejor. Share on X¿Qué son los Test A/B?
Esta es una de las primeras preguntas que necesitan ser contestadas. Esencialmente, es una técnica en la que dos versiones de una página web se envían a los clientes, por correo electrónico o mensaje personal. Sin embargo, en estas versiones, casi todos los elementos son los mismos a excepción de uno. ¡Ojo! Es importante que tu página tenga un diseño responsive web. De lo contrario, antes de comenzar las pruebas A/B, necesitarías rediseñar tu site. No te pierdas nuestro post Porque Google prefiere el Responsive Web Design.
El objetivo aquí es hacer un seguimiento de tu web según el comportamiento del cliente al interactuar con ella. Así, cuando una acción específica o cambio en el comportamiento se registra, no es sólo un factor a la que el cambio puede ser atribuido. Este es el único elemento que se ha ajustado.
Otra cosa que hay que tener en cuenta con los Test A/B, es que la elección de los clientes que reciban las versiones deben ser aleatorias. De esta manera, evitaremos el riesgo de adulterar los resultados de la prueba. Además, también será necesario un tamaño de muestra adecuado, que esté bien calculado. El hecho es que los A/B Testing deben ser bastante simples. De tal forma que, si tienes las herramientas adecuadas, las puedas hacer tú mismo. Hablando de herramientas, hay muchas disponibles online. Un buen ejemplo sería Google Analytics.
¿El Split Testing y el Test A/B son lo mismo?
Es normal que creas que las pruebas Split Testing y los Test A/B son lo mismo, pero nada más lejos de la realidad. Aunque la diferencia entre los dos parece mínima, son métodos distintos.
(I) Split Testing
El Split Testing se centra en presentar dos diseños totalmente diferentes para evaluar la respuesta de la audiencia. Lo que se traduce en tener que analizar un enorme abismo de datos y elementos sin ningún tipo de referencia.
Esto significa que cuando obtienes resultados de un usuario, en cada versión no sabes exactamente qué elementos funcionan y cuáles no funcionan, por lo que debes cambiar todo el diseño. Obviamente, esto implica tiempo y dinero.
(II) A/B Testing o Test A/B
Por otro lado, el A/B Testing es mucho más simple y más eficiente porque muestra exactamente qué elemento funciona mejor y cuál no funciona. Por lo que te ahorras el tener que cambiar todo el diseño o tener que adivinar si era el color, el tamaño de la imagen, el texto o cualquier otra cosa la que no le gustaba a tu público.
Es por eso que los Test A/B son una poderosa herramienta a microescala, pero con macro proyecciones, en términos de tráfico, conversiones y resultados de marketing.
El A/B testing consiste en un método muy utilizado dentro de la disciplina del CRO o optimización de la tasa de conversión, pero, el CRO no solo se reduce al A/B testing. Share on XEl A/B Testing y la optimización de conversiones
La prueba A/B es un método ampliamente utilizado en la disciplina de Optimización de la Tasa de Conversión (CRO). Gracias a una herramienta de Test A/B, puedes validar hipótesis de optimización, pero esto por sí solo no las genera y, para ello, es necesario recurrir a otras herramientas que proporcionan datos que podemos analizar. Con estos datos, puedes analizar, entre otras cosas, el comportamiento de los usuarios de tu sitio web. De esta forma podrás identificar los problemas que tus usuarios experimentan durante la conversión.
La prueba A/B se utiliza para validar hipótesis de optimización, pero no identifica ni analiza el comportamiento de los usuarios de Internet. El A/B Testing debe complementarse con otras acciones que puedan utilizarse para recopilar información y generar hipótesis de optimización que puedan probarse.
Existen muchos tipos de herramientas que puedes utilizar para obtener información acerca del rendimiento de tu sitio web.
(I) Analítica Web
Utilizando datos de análisis web, puedes analizar el tráfico de cada página de tu sitio web. Y no sólo eso, también puedes analizar el rendimiento de cada elemento de tu sitio web. Puedes descubrir problemas potenciales basados en el análisis de los diversos elementos de la página. Algunos de los más fáciles de ver son los carritos abandonados o el CTR de un artículo.
(II) Auditorías de Usabilidad
Este tipo de estudio te permite resaltar elementos que no contribuyen a una buena experiencia de usuario en tu sitio web.
(III) Pruebas de Usuario
Estos datos son más limitados debido a la muestra disponible, pero pueden proporcionar información cualitativa valiosa que no puedes obtener de otro modo. Se trata de reunir a un grupo de personas y mostrarles un sitio web o una aplicación y un objetivo que necesitan alcanzar, como hacer una compra. Posteriormente, los participantes podrán comentar la facilidad de uso y una nota de los diversos elementos y procesos.
(IV) Mapas de Calor y Grabación de Sesiones
Estas dos herramientas proporcionan un análisis muy visual del comportamiento del usuario en una página web. Los mapas de calor generan capturas de pantalla de una página en particular y muestran la interacción del usuario con los colores. Por otro lado, la grabación de sesiones consiste en registrar todos los movimientos y acciones realizadas por el usuario en una página para su posterior análisis como vídeo.
(V) Opiniones de Clientes
Muchas empresas recopilan información directamente de sus clientes a través de encuestas NPS, chats en línea, correos electrónicos, etc. Este tipo de información es muy valiosa porque tus clientes tienen el mayor contacto con tu sitio web y pueden ayudarte a mejorarlo y adaptarlo aún más a sus necesidades.
Pasos en la realización de Test A/B
(I) Determina por qué es necesario hacer Test A/B
La verdad es que los A/B Testing imitan la naturaleza del método científico. Se inicia con la definición del problema. Cuando tu página web se sacude con la disminución de las conversiones y las altas tasas de rebote, esto indica que debe sumergirse en un proceso de reestructuración. Los Test A/B también pueden ser ejecutados por los desarrolladores web que observan un pequeño número de visitas a las páginas de destino, el abandono de compra, el compromiso superficial, y otras adversidades que afectan a su comercialización.
(II) Hacer una conjetura sobre lo que podría estar causando el problema
La formulación de una hipótesis te permite identificar los elementos viables que pueden ser utilizados en el experimento. Si tus consumidores entran a tu página web, pero terminan comprando en otra tienda online algo falla. En ese caso, debes realizar los Test A/B, para averiguar qué elementos funcionan mejor para tu nicho.
(III) Elige componentes web para la prueba
Aquí tienes algunos de los elementos que puedes utilizar para los Test A/B:
- Titulares.
- Banners.
- Llamadas a los botones de acción.
- Textos de contenido.
- Membresías y formas de suscripción.
- Disposiciones.
- Iconos e imágenes.
- Temas generales.
- Fijación de precios de productos.
- Inclusión de ofertas especiales en la página web.
(IV) Descargar y ejecutar la prueba
Como ya habrás adivinado, los Test A/B requieren el uso de herramientas web. Hay varias opciones para el software que se pueden utilizar de forma gratuita, tales como Google Analytics. También la opción de adquirir programas como Optimizely y Sumo Optimize. Estos son fáciles de usar con su editor de páginas WYSIWYG. Además, te gustará saber que estas herramientas disponen de una versión de prueba gratuita.
(V) Analizar los datos
Debes establecer algunos parámetros que puedan ser utilizados como base para la evaluación. Por ejemplo, puedes evaluar el desempeño de las variantes mirando el número de clics en la página o la cantidad de ventas realizadas. El software que has descargado puede generar automáticamente un análisis basado en los datos recopilados. Pero también puedes contratar a un experto para interpretar los datos y llegar a una conclusión sólida.
(VI) Poner en práctica el diseño ideal
Luego hay que ver si hay cambios en el tráfico, la conversión y las ganancias y ejecutar la página que obtenga la mejor tasa de conversión.
Hay un montón de herramientas destinadas a tests A/B en el mercado, descubre las más recomendadas para la optimización de conversiones. Share on X¿Qué ventajas te ofrecen los Test A/B?
Ahora que ya sabes que son los Test A/B, la siguiente pregunta sería, ¿qué ventajas te ofrecen? ¿Por qué gastar tiempo y dinero en los A/B Testing? ¿Realmente pueden ayudar a tu empresa a aumentar las ventas y los beneficios? Uno de los mayores beneficios que puedes obtener de un Test A/B son las conversiones. Después de todo, este es el punto clave del posicionamiento y el mantenimiento de la página web de tu empresa.
El objetivo de tener una página web es tener un buen índice de conversión. Eso significa que cuanto más tráfico se genera, hay más visitantes en la web. Por lo tanto, hay más opciones de que se conviertan en ventas reales y se generen ganancias.
Los visitantes de tu página web ya no quedan para los usuarios de Internet pasivos que tropiezan con tu site. Ellos deben convertirse en compradores reales que patrocinen tus productos y tus servicios. Pero para que tu puedas lograr todo esto, tienes que anticiparte a sus movimientos. Debes saber cómo van a actuar y qué es lo que les hará actuar de la manera que tú deseas. Y todo ello puedes averiguarlo gracias a los resultados de A/B Testing.
Además, a través de los resultados de Test A/B, se pueden determinar muchas cosas. Por un lado, puedes saber lo que hace que ciertos visitantes o usuarios de Internet permanezcan más tiempo en tu sitio web. También puedes destacar los anuncios y contenidos específicos que encajen. De la misma manera, tendrás conocimiento de los contenidos con los que interactúan frecuentemente.
Pero, por supuesto, tendrás que pasar por un proceso tedioso para generar toda esta cantidad de datos. Esto se debe principalmente a que un solo elemento sea ajustado y probado por procedimiento. Lo bueno aquí es que los resultados son más precisos.
La aplicación de los resultados de un Test A/B para conversiones adicionales
Entonces una vez que tengamos los resultados de A/B Testing puedes usarlos para manejar tu campaña de marketing y formular un diseño web más efectivo y obtener una mejor conversión. Asimismo podrás utilizar los resultados para futuras referencias, aunque hay que tener en cuenta que el comportamiento de los consumidores pueden cambiar de vez en cuando. Por eso, debes realizar una prueba adicional cada cierto tiempo.
Puedes utilizar el test A/B para medir el rendimiento de una variable en tu mensaje de mercadotecnia, contenido, links, imágenes, etc. Share on X¿Quieres obtener resultados? ¡Exprime tus Test A/B!
Hay muchos aspectos de una página web que se benefician de hacer un Test A/B. Sin embargo, por encima de todo está el saber cómo un usuario navega por tu sitio, qué los motiva, qué los atrae y qué odian.
Gracias al A/B Testing puedes crear una campaña feroz para expandir tu presencia online y obtener todo lo que esperas (más tráfico, conversiones, menciones, suscripciones, etc.).
El éxito no será de la noche a la mañana, pero puedes empezar por mejorar un título, cambiar un color, elegir las frases correctas o subir una imagen determinada. Prueba también con un CTA llamativo, podría ser la puerta de entrada para alcanzar tus objetivos. ¡Que nada te detenga!
Te invitamos a compartir este artículo con tus amigos en las redes sociales o con aquellas personas que quieran aprender un poco sobre el Test A/B.
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