El A/B Testing, Test A/B o Prueba A/B, es un término de marketing digital que se utiliza para denominar a un experimento dos variantes. El objetivo es identificar qué elementos o cambios maximizan el resultado esperado (más clics, más visitas, más interacción, etc.).
En otras palabras, consiste en mostrar un mismo elemento de nuestro marketing de dos formas diferentes a nuestra audiencia, para ver qué versión resulta más rentable. Una vez analizados los resultados, deberemos optar por utilizar la versión que mejor haya funcionado para continuar con nuestra estrategia.
El A/B testing puede aplicarse a todos los ámbitos del marketing digital: SEO, publicidad, diseño y desarrollo web…
Factores a tener en cuenta en el testing A/B
Objetivo
Debemos definir los objetivos del test A/B antes de comenzar. Por ejemplo: conseguir más clics a un elemento concreto, desviar a los usuarios a una sección en concreto, reducir la tasa de rebote o de abandono de carrito, etc.
No podemos realizar una prueba A/B sin haber definido antes unos objetivos, porque sino no sabremos qué resultados debemos analizar.
Variable «A»
La variable «A» del test A/B se considera de control, es decir, la versión sin cambios del elemento que queremos probar.
Si estamos realizando el test sobre una página de nuestro sitio web, la versión de control será la página tal y como está en ese momento. Si queremos realizar el test sobre un anuncio, será la versión que hemos planificado para nuestra campaña.
Variable «B»
La variable «B» es una copia idéntica del elemento, con algún cambio. Si realizamos grandes modificaciones sobre el elemento, aunque ofrezca buenos resultados, no podremos identificar qué cambios han producido la mejora.
Por eso, la versión B del elemento, solo debe incluir alguna leve modificación: el cambio del color de un botón, la disposición de un párrafo, el texto del encabezado…
Audiencia
Debemos mostrar cada variable a la misma cantidad de usuarios. Ambos grupos deben ser homogéneos y el elemento de marketing debe mostrarse en las mismas condiciones.
Por ejemplo, si aplicamos el testing A/B en nuestra campaña de emailing, debemos enviar la variable «A» al 50% de los suscritos y la variable «B» al resto. Esta división deberemos hacerla de forma aleatoria, sin utilizar ningún tipo de criterio.
Si, por el contrario, mostramos una de las versiones a los suscriptores que rellenaron un formulario específico y la otra a los que se suscribieron por otro, los resultados podrían estar condicionados.
La audiencia de un test A/B siempre debe ser homogénea y aleatoria, para que los resultados que obtengamos sean fiables y nos ofrezcan información real sobre el rendimiento de cada una de las variables.
Analítica
Para poder realizar un test A/B es necesario disponer de alguna herramienta analítica, que nos devuelva datos sobre cada una de las versiones creadas. Las herramientas publicitarias de las redes sociales y Google Ads incluyen este tipo de estadísticas. La mayoría de herramientas de newsletter y emailing también lo ofrecen.
Para realizar pruebas A/B en una página web será necesario implementar alguna herramienta específica. La más utilizada es Google Analytics, aunque existen otras. Otra herramienta es Google Optimize, que permite realizar experimentos A/B.
Tiempo
El tiempo durante el que se desarrolle un A/B testing depende del proyecto en el que se esté realizando. Debemos esperar a que una cierta cantidad de usuarios haya interactuado con nuestra prueba. En sitios webs con miles de visitas o grandes marcas se pueden obtener resultados en un breve espacio de tiempo. Sin embargo, sitios webs pequeños o marcas locales necesitan más tiempo para conseguir resultados relevantes.
Resultados
Durante el experimento, deberemos recopilar toda la información posible de cada una de las variables.
- Si se trata de un anuncio en internet o redes sociales, conocer cuántos clics se han recibido de cada versión, qué contenido han visualizado los usuarios después de hacer clic en nuestro anuncio, etc…
- Si se trata de un test A/B en nuestro sitio web, analizaremos la tasa de rebote de ambas variables, a qué secciones han ido los usuarios, el ratio de clics en cada uno, etc.
Con esos datos, identificaremos fácilmente qué variable está funcionando mejor que la otra, pero además, obtendremos más información. Por ejemplo, si hemos diseñado dos páginas de producto y, en una de ellas, hemos cambiado la información sobre los envíos que aparece visible. Seguramente el resultado esperado fuera que, al añadir la información de envíos, más usuarios se animasen a comprar. Pero si al realizar el A/B testing conocemos que la mayoría de usuarios en vez de continuar con su compra, deciden buscar más información sobre los métodos de envío, podría significar una falta de confianza en la marca o el negocio.
A la hora de analizar los resultados de una prueba A/B, deberemos recopilar y considerar toda la información que podamos extraer del mismo. Nos puede indicar otros problemas que no habíamos detectado hasta ahora.
Beneficios del A/B testing
Los test A/B tienen grandes ventajas para nuestro marketing:
Conocer a tu público
Al analizar los resultados de los test A/B podrás conocer qué elementos son más apreciados por tus usuarios. Esta información es de gran utilidad en nuestra estrategia de marketing, ya que nos permitirá ir un paso por delante.
Mejorar progresivamente
Los test A/B pueden desarrollarse continuamente para incorporar mejoras progresivas a nuestra estrategia digital.
Con estas pruebas se puede evaluar si los cambios que queremos hacer en nuestra estrategia digital son positivos o no antes de incorporarlos definitivamente.
Cambiar los precios
No siempre los precios más económicos son los que más conversiones nos van a atraer. Los clientes podrían pensar que los precios bajos responden a la poca calidad de los productos o servicios. Puedes realizar un test A/B ofreciendo un mismo elemento a dos precios diferentes. De este forma, podrás saber la percepción que tienen tus clientes de tus precios y poder modificarlos en consecuencia.
Resuelve problemas de los usuarios
Es posible que algún elemento de tu sitio web, especialmente los botones de iconos, a veces no son bien interpretados por los usuarios. Realizar un A/B testing reemplazando el icono por un texto relevante, puede resolver este tipo de problemas.
Si quieres que nuestro equipo de expertos implemente el A/B testing en tu estrategia digital, contacta con nosotros. Te ayudamos a mejorar tu sitio web y tu publicidad online con nuestra experiencia.