ElAB testing es un método de experimentación utilizado en marketing digital. Se ha vuelto esencial para optimizar el rendimiento de un sitio de comercio electrónico.
El principio de las pruebas AB se basa en la recopilación de datos concretos, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en el rendimiento.
En la práctica, este método consiste en comparar dos versiones de una página web o de un elemento de una campaña para ver cuál obtiene mejores resultados.
Cada versión se muestra a un grupo similar de usuarios. Comparando los resultados obtenidos, podemos determinar qué versión genera más conversiones y engagement.
Este artículo presenta una guía completa sobre las pruebas AB. Definición, tipos de pruebas, optimización de las pruebas: veamos juntos las mejores prácticas.
El testing A/B, también conocido como split testing o test A/B, es un método científico de experimentación utilizado en marketing digital 🧑🔬.
Imagine que compara dos versiones de una página web o un elemento de una campaña para ver cuál obtiene mejores resultados. Cada versión se muestra a un grupo de usuarios similares. Se analiza el rendimiento para determinar cuál convierte más.
El principio se basa en la recopilación de datos estadísticos. Mediante el uso de indicadores como el porcentaje de clics, la tasa de conversión o la tasa de adición a la cesta, las empresas pueden tomar decisiones informadas basadas en hechos reales, en lugar de conjeturas.
Los métodos de prueba AB ayudan a optimizar continuamente las páginas y las campañas para maximizar el rendimiento. En resumen, el AB Testing es un enfoque científico para mejorar la eficacia de las estrategias de marketing.
Las pruebas AB son esenciales para los sitios de comercio electrónico. Les permiteoptimizar todos los aspectos de su sitio web para mejorar las tasas de conversión 📈.
Al probar diferentes versiones de páginas de productos, páginas de destino o botones de acción, los comerciantes electrónicos pueden identificar lo que mejor satisface las expectativas de sus visitantes.
Las pruebas AB también ayudan a reducir las tasas de rebote y a mejorar la experiencia del usuario. Al saber qué funciona y qué no, los comerciantes electrónicos pueden realizar optimizaciones basadas en las preferencias reales de los usuarios.
Estas mejoras, basadas en el análisis de datos, se traducen generalmente en un aumento de las ventas y los ingresos.
Las pruebas AB son una poderosa herramienta para los e-tailers. Hay varias razones por las que aprecian este método 🤔.
En primer lugar, las pruebas AB permiten mejorar de forma continua y cuantificable el rendimiento de las páginas web.
Probando distintas versiones de páginas o elementos, los responsables de comercio electrónico o medios de comunicación pueden determinar exactamente qué funciona mejor para su público específico.
Las pruebas AB le permiten identificar los elementos de su sitio que impulsan las conversiones.
Probando diferentes versiones de páginas de productos, formularios o CTA, puede ver cuáles convierten más visitantes en clientes.
En segundo lugar, A B Testing reduce los riesgos asociados a los cambios en el sitio web.
En lugar de hacer cambios importantes basados en conjeturas, los minoristas electrónicos pueden probar los cambios gradualmente. Así se minimiza el riesgo de perder tráfico o reducir las ventas.
A continuación, la creación de pruebas AB es una solución para garantizar que el sitio de comercio electrónico evolucione de forma ágil.
Las soluciones tecnológicas permiten realizar experimentos sin recurrir a los equipos técnicos. Se acabaron las solicitudes de desarrollo que no encajan en la hoja de ruta de los equipos informáticos 😅.
Las pruebas AB permiten personalizar la experiencia del usuario.
Al adaptar un sitio de comercio electrónico a las preferencias del usuario, se pueden personalizar los contenidos, las ofertas especiales y las recomendaciones, mejorando el compromiso, la satisfacción y la fidelidad del cliente.
Por último, las pruebas AB ofrecen una gran oportunidad paraoptimizar el presupuesto de adquisición. Al identificar las mejores prácticas para su audiencia, los comercios electrónicos pueden mejorar la conversión y la captación de clientes y maximizar su inversión en medios.
Existen varios tipos de pruebas AB que los comerciantes electrónicos pueden utilizar para optimizar sus páginas web y campañas. Cada tipo de prueba tiene sus propias ventajas y puede adaptarse a los objetivos específicos de la empresa.
Las pruebas A/B simples son la forma más común y básica de las pruebas AB.
Consiste en comparar dos versiones de la misma página o elemento, denominadas versión A y versión B.
A los usuarios se les asigna aleatoriamente una de las dos versiones.
A continuación, se compara el rendimiento de cada versión con parámetros clave como la tasa de conversión y el porcentaje de clics.
La prueba multivariante va un paso más allá al probar varias variables simultáneamente. Ofrece la oportunidad de probar varias variables al mismo tiempo.
Este método identifica las combinaciones de elementos como el título, las imágenes y el botón de llamada a la acción -o CTA- que tienen mayor impacto en el rendimiento global.
Las pruebas AB multivariantes nos permiten comprender cómo interactúan estos elementos entre sí.
Las pruebas de redireccionamiento, o pruebas de URL divididas, se utilizan para comparar páginas web completamente diferentes.
A diferencia de la prueba A/B simple, que modifica elementos de la misma página, la prueba de redirección envía a los usuarios a URL completamente distintas.
Este tipo de prueba es útil para evaluar diseños de página radicalmente diferentes o para probar nuevas páginas de destino.
Las pruebas A/B en tiempo real permiten probar modificaciones en directo en un sitio web sin necesidad de crear versiones estáticas separadas.
Los cambios se aplican directamente a través de una herramienta de pruebas A/B y el rendimiento se controla en tiempo real.
Esto ofrece flexibilidad y rapidez de ejecución, ideales para ajustes rápidos y optimización continua.
La prueba A/A compara dos versiones idénticas para comprobar la precisión de los resultados de una herramienta de prueba.
Las pruebas multipágina analizan los cambios en varias páginas del mismo embudo de conversión para optimizar la experiencia global del usuario.
👉 Véase también: Rendimiento publicitario y experiencia de usuario: ¿hacia una reconciliación?
Para obtener resultados significativos con las pruebas AB, es importante seguir una metodología rigurosa.
Hemos identificado 8 etapas clave.
El primer paso es definir los objetivos de la prueba.
Qué te gustaría mejorar? 🎯
Aumentar la tasa de conversión, mejorar el compromiso, aumentar el tiempo de permanencia, reducir la tasa de rebote u otro indicador: identifique lo que quiere conseguir con su prueba.
Sólo unos objetivos bien definidos le permitirán medir con precisión el éxito de sus pruebas.
Una vez establecidos los objetivos, formule las hipótesis que aplicará a su prueba AB, sobre lo que cree que hay que mejorar y por qué.
Por ejemplo:"Creemos que cambiar el color del botón de llamada a la acción aumentará el porcentaje de clics porque atraerá más la atención." Unas hipótesis claras basadas en los comentarios de los clientes guiarán sus pruebas.
A partir de sus objetivos, sus hipótesis y el punto de dolor identificado, elija los elementos específicos de la página que desea probar.
Esto puede incluir titulares, imágenes, CTA o diseño. Asegúrese de probar una variable cada vez para obtener resultados claros.
Cree una o varias versiones alternativas de su página o elemento, modificando sólo las variables seleccionadas.
Esto garantiza que los cambios sean lo suficientemente distintos como para influir potencialmente en el comportamiento de los usuarios.
¿Están listas tus páginas? 🙌
La distribución del tráfico entre las distintas versiones de la página que se va a probar le permitirá lanzar la prueba.
Utilice una herramienta de pruebas AB para dividir equitativamente el tráfico entre las distintas versiones. Cada versión debe presentarse a una muestra representativa y suficientemente amplia de su público para obtener resultados estadísticamente significativos.
En cuanto lance sus páginas de prueba, vigile de cerca el rendimiento de cada versión de sus pruebas ab. Asegúrese de que cada página recibe tráfico, funciona correctamente y no necesita correcciones.
Utilice herramientas de análisis para controlar los indicadores clave definidos en la primera etapa. Asegúrate de que la duración de la prueba es lo suficientemente larga como para compensar las variaciones temporales y obtener resultados fiables.
Tu campaña de pruebas AB ha terminado 💪.
Ahora recopile los datos de rendimiento de cada versión. Analiza los resultados para determinar cuál es la mejor versión y aplica las conclusiones para optimizar tu sitio.
Repita el proceso para garantizar mejoras continuas para los nuevos visitantes y los clientes fieles.
Por último, ha analizado los resultados de sus experimentos de prueba AB.
Implemente la versión ganadora en todo su sitio web o campaña. Pero el proceso no acaba ahí.
Continúe iterando y probando regularmente nuevas hipótesis para una mejora continua. La optimización con una solución de pruebas AB es un proceso cíclico que debe integrarse en su estrategia de marketing de forma continua.
👉 Véase también: ¿Cómo puedo optimizar la conversión de los anuncios de Google Local Inventory?
Para maximizar los beneficios de las pruebas AB, es crucial seguir ciertas prácticas de eficacia probada 🌟.
Estas recomendaciones le ayudarán a obtener resultados fiables y a extraer conclusiones pertinentes para la optimización continua de su sitio web.
En teoría, para obtener resultados claros y precisos, recomendamos probar sólo una variable cada vez, como el título, la imagen o el botón de acción, para determinar su impacto exacto en el rendimiento.
Probar varios elementos simultáneamente puede dificultar la identificación de lo que realmente influyó en los resultados.
Porque las buenas intenciones metodológicas no siempre son las más rentables, ni las más rápidas para lograr resultados satisfactorios, nuestra tecnología Dataiads aplica un enfoque híbrido.
En Dataïads, basándonos en nuestra experiencia de apoyo a más de 200 marcas de comercio electrónico, nos gusta empezar probando estrategias, que a su vez pueden incluir diversas variables.
Con este enfoque, los incrementos de rendimiento son rápidamente significativos y se aprenden rápidamente las lecciones estratégicas de marketing.
Una vez conseguido un impacto significativo, afinamos los ajustes variable por variable en función de los resultados analíticos obtenidos.
Para comprender mejor este método, le recomendamos que lea este artículo.
Lanzar una prueba AB significa ofrecer un experimento web a una parte de la audiencia, o a veces a toda la audiencia. Es interesante segmentar la población destinataria de una prueba específica.
No obstante, hay que tener en cuenta que una muestra demasiado pequeña puede dar lugar a resultados insignificantes y engañosos.
Para ser precisos, utilice un tamaño de muestra suficiente para garantizar que los resultados sean estadísticamente significativos y fiables. Puede utilizar herramientas de cálculo del tamaño de la muestra para determinar el número mínimo de participantes necesario.
Las pruebas AB suelen realizarse durante un periodo de tiempo fijo o incluso corto.
No obstante, es importante dar a la prueba tiempo suficiente para captar las variaciones naturales del comportamiento de los usuarios.
Un periodo demasiado corto puede no proporcionar una imagen completa, especialmente si su tráfico fluctúa en función de factores como el día de la semana o las promociones en curso.
Una vez realizada la prueba, es importante analizar bien los resultados 👀.
Tómate tu tiempo para descifrar los resultados y desafíalos.
Utilice métodos estadísticos para confirmar la importancia de las diferencias observadas.
No se fíe sólo de las variaciones aparentes y asegúrese de que los resultados son estadísticamente válidos antes de sacar conclusiones.
Por último, las pruebas AB son una excelente forma de establecer un programa de mejora continua.
Para ello, registra los resultados de cada prueba, saca conclusiones y aplica mejoras.
Repita el proceso con nuevas pruebas para una optimización continua y progresiva.
* * * * *
En conclusión,las pruebas A/B son una herramienta poderosa para cualquier empresa que desee optimizar su sitio de comercio electrónico.
Utilizando este método, puede mejorar las conversiones, personalizar la experiencia del usuario y optimizar su presupuesto de marketing.
La captación de clientes puede lograrse a través de diversos canales, con presupuestos de contenidos y medios adecuados asignados en función del nivel de rentabilidad. En esta estrategia de captación, no debemos subestimar la contribución del marketing de prueba, una herramienta de rendimiento presupuestario.
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