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¿Qué son las pruebas A/B?

Definición de las pruebas A/B

Las pruebas A/B (también denominadas pruebas de división o pruebas de cubos) comparan el rendimiento de dos versiones de contenido para ver cuál atrae más a los visitantes/la audiencia. Prueba una versión de control (A) con respecto a una variante (B) para medir cuál es la más exitosa en función de métricas clave. Como profesional de marketing digital tanto B2B como B2C, tus opciones para realizar pruebas A/B incluyen:

  • Pruebas A/B de sitio web (copy, imágenes, colores, diseño, llamadas a la acción), que dividen el tráfico entre dos versiones (A y B). Las acciones de los visitantes se monitorean para identificar qué versión proporciona el mayor número de 1) conversiones o 2) visitantes que realizaron la acción deseada.
  • Pruebas A/B de marketing por correo electrónico (línea de asunto, imágenes, llamadas a la acción), que reparten a los destinatarios en dos segmentos para determinar qué versión genera una mayor tasa de apertura.
  • Contenido seleccionado por editores o por un algoritmo basado en el comportamiento de los usuarios para identificar cuál se traduce en más interacciones.

Independientemente del enfoque, las pruebas A/B te ayudan a determinar cómo proporcionar la mejor experiencia del cliente (CX).

Además de las pruebas A/B, también existen las pruebas A/B/N, donde la "N" significa "desconocido". Las pruebas A/B/N ofrecen más de dos variaciones.

Cuándo y por qué se deben realizar pruebas A/B

Las pruebas A/B proporcionan mayores ventajas cuando se llevan a cabo de forma continua. Un ciclo regular de pruebas puede brindar abundantes recomendaciones para ajustar el rendimiento. Además, es posible realizar pruebas continuamente, ya que las opciones disponibles son casi ilimitadas.

Como se ha señalado anteriormente, las pruebas A/B se pueden utilizar para evaluar casi cualquier activo de marketing digital. Esto incluye:

  • correos electrónicos;
  • boletines informativos;
  • anuncios;
  • SMS;
  • páginas web;
  • elementos de páginas web;
  • aplicaciones móviles.

Las pruebas A/B desempeñan un papel importante en la gestión de campañas, ya que ayudan a determinar qué funciona y qué no. Muestran en qué está interesado y a qué responde tu público. Las pruebas A/B pueden ayudarte a evaluar qué piezas de tu estrategia de marketing tienen mayor impacto, cuáles se deben mejorar y cuáles es necesario eliminar por completo.

Ahora que hemos analizado por qué se deberían realizar pruebas A/B, examinemos dos criterios para saber cuándo llevarlas a cabo.

  • Imaginemos que una de tus campañas o elementos de marketing digital no están rindiendo a niveles óptimos y, por lo tanto, no cumplen las expectativas. Las pruebas A/B se pueden utilizar para aislar el problema de rendimiento y aumentar la efectividad.
  • O quizás estés a punto de lanzar alguna novedad (página web, campaña por correo electrónico) y no estás seguro de qué enfoque (como por ejemplo, mensajería) funcionará mejor. El uso proactivo de las pruebas A/B te permitirá comparar y contrastar el rendimiento de dos enfoques diferentes para identificar el mejor.

Ventajas de ejecutar pruebas A/B en tu sitio web

Las pruebas A/B de sitio web constituyen una excelente manera de determinar cuantitativamente las tácticas que funcionan mejor con los visitantes de tu página. Puede que simplemente quieras evaluar una idea, o que se demuestre que esta no es válida. Aun así saldrás beneficiado, porque no adoptarás una visión que no funciona. Atraerás un número mayor de visitantes que pasarán más tiempo en tu sitio y harán clic en más enlaces.

Al probar los componentes/secciones del sitio web ampliamente utilizados, podrás tomar decisiones que mejoren no solo la página en la que lleves a cabo la prueba, sino también otras páginas similares.

¿Cómo se realiza una prueba A/B?

Las pruebas A/B no son difíciles, pero requieren que los profesionales de marketing sigan un proceso bien definido. Estos nueve pasos básicos son los siguientes:

Pasos fundamentales para planificar y ejecutar una prueba A/B

  • 1. Mide y evalúa el rendimiento inicial.
  • 2. Determina el objetivo de la prueba con respecto al rendimiento inicial.
  • 3. Establece una hipótesis sobre cómo impulsará la prueba el rendimiento.
  • 4. Identifica destinos o ubicaciones de prueba.
  • 5. Crea las versiones A y B de la prueba.
  • 6. Utiliza una herramienta de control de calidad para validar la configuración.
  • 7. Ejecuta la prueba.
  • 8. Realiza un seguimiento de los resultados y evalúalos mediante análisis web y de prueba.
  • 9. Aplica los conocimientos adquiridos para mejorar la experiencia del cliente.

Seguir los pasos anteriores, con objetivos claros y una hipótesis sólida, te ayudará a evitar errores comunes en las pruebas A/B.

Las pruebas te proporcionarán datos y muestras empíricas para ayudarte a afinar y mejorar el rendimiento. El uso de lo que has aprendido en las pruebas A/B te ayudará a lograr un mayor impacto, a diseñar una experiencia del cliente (CX) más atractiva, a escribir un copy más convincente y a crear imágenes más cautivadoras. Según vayas optimizando continuamente, tus estrategias de marketing resultarán más efectivas, lo que aumentará el retorno de inversión e impulsará los ingresos.

Ejemplos de pruebas A/B

Las pruebas A/B se pueden llevar a cabo en uno o más de los elementos de marketing digital siguientes:

  • Enlaces de navegación
  • Llamadas a la acción (CTA)
  • Diseño/disposición
  • Copy
  • Oferta de contenido
  • Encabezado
  • Línea de asunto de correo electrónico
  • Dirección de origen alternativa de correo electrónico
  • Imágenes
  • Botones de redes sociales (u otros botones)
  • Logotipos y mensajes/eslóganes

Tus objetivos de negocio, el rendimiento actual y esperado y la combinación actual de campañas de marketing te ayudarán a determinar qué elementos conviene más probar.

El papel del análisis en las pruebas A/B de sitio web

A lo largo del ciclo de vida de cualquier prueba A/B, el análisis es el núcleo de las recomendaciones de planificación, ejecución y rendimiento.

El desarrollo de una hipótesis de prueba requiere un sólido análisis inicial. Debes conocer el rendimiento actual y los niveles de tráfico. En términos de análisis web (por ejemplo), el sistema te proporcionará algunos puntos de datos clave durante el proceso de planificación. Entre ellos se encuentran los siguientes:

  • tráfico (vistas de página, visitantes únicos) a la página, componente u otro elemento que se esté revisando para los escenarios de prueba;
  • interacción (tiempo dedicado, páginas por visita, tasa de rebote);
  • conversiones (clics, registros, bajas);
  • evolución del rendimiento en el tiempo.

Sin este tipo de análisis, cualquier escenario de prueba o evaluación del rendimiento se basará probablemente en preferencias o impresiones personales. Las pruebas a menudo demostrarán que esas suposiciones son incorrectas.

Una vez que se inicia una prueba A/B, el análisis también desempeña un rol fundamental. Se utiliza un panel de control para comprobar las métricas de rendimiento en tiempo real, validar que la prueba funcione según lo esperado y responder a cualquier anomalía o resultado inesperado. Esto puede incluir detener la prueba, realizar ajustes y reiniciar, o garantizar que los datos de rendimiento reflejen cualquier cambio, así como el momento de esos cambios. El panel de control del rendimiento ayuda a determinar cuánto tiempo se debe mantener la prueba en ejecución y a garantizar que se logren datos significativos desde el punto de vista estadístico.

Una vez ejecutada la prueba, el análisis es la base para determinar los pasos siguientes. Por ejemplo, se puede utilizar para decidir si la ganadora de la prueba se convertirá en la presentación estándar de la página del sitio web que se ha probado y si esta referencia será la definitiva. Los profesionales de marketing deben desarrollar una plantilla de análisis reutilizable para transmitir los resultados de las pruebas y adaptar esa plantilla para reflejar los elementos específicos de cada prueba.

Más información sobre las pruebas A/B de correo electrónico

Cómo interpretar los resultados de las pruebas A/B

Es importante establecer objetivos al planificar las pruebas para poder evaluar los resultados, determinar un ganador y actualizar tu campaña de marketing o sitio web para reflejar el resultado ganador. En muchas situaciones, se segmenta previamente un público, con un grupo de exclusión que recibirá la versión ganadora de un mensaje.

Los resultados de la prueba indicarán el éxito de un elemento sobre otro en función de lo que se haya decidido medir, como:

  • número de visitantes;
  • ratios de aperturas;
  • ratios de visitas efectivas;
  • registros (en el caso de boletines informativos, etc.);
  • suscripciones.

Durante la prueba, se monitorizan los dos elementos hasta que se consigue una medición estadísticamente significativa.

Las tasas de conversión también se pueden medir en términos de ingresos. Puedes analizar las cifras de ventas junto con el impacto de un cambio en los ingresos de ventas reales. Recuerda que es posible capturar las tasas de conversión de cualquier acción medible, no solo de los sitios web y ventas de comercio electrónico. Esto incluye:

  • ventas;
  • clientes potenciales generados/registros enviados;
  • suscripciones a boletines;
  • clics en anuncios de banner;
  • tiempo transcurrido en el sitio.

¿A qué métricas de las pruebas A/B debes prestar atención?

La respuesta a esa pregunta depende de tu hipótesis y objetivos. Sin embargo, debes centrarte en métricas que indiquen el grado de interacción de tu público con el contenido de marketing.

Si estás probando una página web, consulta el número de visitantes únicos, de visitantes que regresan a la página, el tiempo que pasan en la página, así como las tasas de rebote y salida. En el caso del marketing por correo electrónico, deberás comprobar quién abre el correo electrónico y hace clic en tus llamadas a la acción.

¿Qué son las pruebas multivariante? ¿En qué se diferencian de las pruebas A/B?

Las pruebas multivariante se suelen mencionar junto con las pruebas A/B, por lo que es importante comprender qué son y cómo difieren de estas últimas. Se trata de dos disciplinas relacionadas, pero presentan diferencias notables.

Las pruebas multivariante prueban contenido diferente en varios elementos (frente a un único elemento en las pruebas A/B) de una página o más de un sitio web o de una campaña de marketing por correo electrónico, con el fin de identificar la combinación que produce la tasa de conversión más alta.

Las pruebas multivariante aplican un modelo estadístico para probar combinaciones de cambios que dan lugar a una experiencia general y una optimización de sitio web exitosas. A continuación te indicamos varias características clave de las pruebas multivariante:

1

Amplio abanico de elementos

Las pruebas multivariante se llevan a cabo con respecto a una serie de cambios en un sitio web/correo electrónico, incluidos todos los componentes de una oferta (como imágenes, texto, color, fuentes, enlaces y botones de llamada a la acción), además de para probar el contenido y el diseño de páginas de inicio o procesos como la confirmación de pedido. No es raro que una prueba multivariante supere las 50 combinaciones.

2

De la hipótesis a los resultados

Las pruebas multivariante comienzan con una hipótesis sobre cambios de contenido que podrían mejorar las tasas de conversión. Con las pruebas multivariante, los cambios en el contenido se pueden dividir en varios elementos independientes para determinar las combinaciones que producen las tasas de conversión más altas. Los cambios en la experiencia del usuario, ya sean pequeños o significativos, pueden afectar a los resultados generales.

3

Tasas de conversión

La tasa de conversión es la tasa de realización de la acción deseada por parte de los visitantes, como hacer clic en una oferta o agregar productos a su carrito de compras. Se utilizan métricas adicionales para evaluar la prueba, como ingresos por pedido o ratio de visitas efectivas. El análisis te indica qué combinación de cambios produjo los mejores resultados en función de la tasa de conversión o del aumento en las métricas definidas.

4

Optimización continua

Ya que la prueba determina la experiencia óptima de los visitantes para alcanzar tu objetivo de negocio, considera la opción de dejar que el software optimice las experiencias automáticamente para una prueba.

¿Se pueden ejecutar pruebas A/B y multivariante en aplicaciones iOS y Android?

En 2020, las aplicaciones móviles representaban 2,9 billones de dólares en gastos de comercio electrónico. Se espera que ese número aumente en un billón adicional para finales de 2021. Y el crecimiento va más allá del comercio minorista y electrónico. La parte móvil del tráfico total en línea sigue aumentando mucho más rápido que la proporción atribuible a los equipos de sobremesa, ya que, en muchos países, los teléfonos móviles son más accesibles que los portátiles. Cada vez más a menudo, el viaje de compra del cliente empieza y finaliza en una aplicación iOS o Android. Sin embargo, dado el tamaño reducido de la pantalla, la tasa de abandono del carrito de compras es mayor en los móviles (87 por ciento) que en los ordenadores portátiles/de sobremesa (73 por ciento).

Por lo tanto, garantizar la optimización de tu experiencia móvil es más importante que nunca. No obstante, habida cuenta de las limitaciones de las aplicaciones iOS y Android, necesitas las herramientas adecuadas.

Mira el siguiente vídeo para obtener más información.

Segmentación de los visitantes y agrupación de segmentos en las pruebas multivariante

Puede que una experiencia no sea idónea para todos los visitantes/destinatarios. Una ventaja importante de las pruebas multivariante es la capacidad de identificar segmentos de visitantes y su rendimiento/interacción con diferentes experiencias. Por ejemplo, podrías averiguar que los nuevos visitantes prefieren una experiencia diferente a la de los visitantes que regresan, y lograr con ello mejores resultados generales. Los sistemas más sofisticados sugieren automáticamente la segmentación de visitantes y reducen así el tiempo necesario para analizar los resultados de las pruebas en cientos de atributos de visitantes.

Concebir diferentes experiencias para distinto segmentos de visitantes aumentará sustancialmente tus tasas de conversión. Diséñalas en función de una gran cantidad de atributos de visitantes, desde atributos ambientales hasta análisis conductual, e incluye atributos de clientes de otros sistemas como el de CRM.

¿Pruebas A/B o multivariante? Esa es la cuestión.

Una prueba A/B es una gran herramienta, pero si existen más de dos opciones que probar para determinar la mejor experiencia, es probable que te convenga realizar una prueba multivariante en su lugar.

Las pruebas con más de dos opciones tardan más en ejecutarse y no revelan nada sobre la interacción entre variables en una única página. Sin embargo, las pruebas A/B son muy fáciles de entender, y puede ser una buena forma de presentar los conceptos de optimización de sitio web y campaña a escépticos o de mostrar el impacto medible de un cambio o ajuste en el diseño.

Las pruebas multivariante son extremadamente útiles para un activo (página web o correo electrónico) en el que se deben comparar varios elementos, por ejemplo, diferentes combinaciones de imágenes y títulos atractivos. Sin embargo, con más opciones surge la necesidad de un tráfico mayor. Por lo tanto, no es conveniente probar toda la página. Cuando cambian demasiados elementos de la página, el número de combinaciones alcanza niveles muy elevados. Por ejemplo, la ejecución de una prueba en 10 elementos diferentes puede dar lugar a más de tres millones y medio de permutaciones. La mayoría de los sitios web y campañas de correo electrónico tendrían dificultades para lograr el tráfico suficiente.