Amazon realiza más de 10.000 pruebas A/B cada año, ¿sabe por qué? La razón es sencilla: ¡el uso correcto de las pruebas puede aumentar su tasa de conversión en un 300%! ¿Quién no querría mejorar tanto su tasa de conversión? Casi todo el mundo lo haría, pero la realidad es muy diferente: sólo el 44% de las empresas utilizan las pruebas A/B cuando intentan optimizar su tasa de conversión. Por lo tanto, la mayoría de las empresas aún no lo utilizan y, si usted es una de ellas, tal vez sea el momento de incluirlo en sus estrategias de marketing para sacar ventaja a la competencia. El principio es, en realidad, bastante sencillo: se prueban dos o más versiones diferentes de una página web para determinar qué combinación funciona mejor y genera tráfico o conversión. No hay límite en el número de pruebas que puede realizar, lo que le permite optimizar todos los diferentes elementos de sus páginas web o de los correos electrónicos que envía. Para ayudarle a entender este concepto, he elaborado esta guía práctica que explica qué es el A/B testing. También he utilizado estudios de casos y los pasos y herramientas que puede utilizar para realizar sus pruebas con eficacia.
Campaña de pruebas A/B
En este vídeo explico por qué son importantes las pruebas AB:
Aquí está el PPT en el que explico por qué es importante la prueba AB:
¿Qué es el test A/B o las pruebas A/B?
Las pruebas A/B son un enfoque de marketing que consiste en probar varias variantes de una página web para determinar cuál de ellas tiene mejor rendimiento.
A menudo pone a prueba la rendimiento de dos versiones diferentes de la misma página web página web con la misma cantidad de tráfico distribuido aleatoriamente. En otras palabras, usted mostrará la versión A de un contenido de marketing a una mitad de su audiencia y la versión B a otra.
Para realizar una prueba A/B, se crean dos versiones diferentes de una página web o de un correo electrónico en las que normalmente sólo se cambia una variable. A continuación, muestre las dos versiones a dos audiencias de tamaño similar para ver cuál genera más tráfico, clics o conversiones durante un periodo de tiempo.
De este modo, las pruebas A/B pueden ayudarle a evaluar el rendimiento de una versión determinada de su contenido frente a otra. Por ejemplo, digamos que quiere cambiar la posición de su botón de llamada a la acción o CTA moviéndolo al centro de su página de aterrizaje en lugar de a la izquierda.
Para realizar esta prueba, crearía otra página web alternativa que incluyera el cambio de posición que desea. La página web existente A se considera la «versión de control» y B es la «página de tratamiento» o «retadora».
Después de diseñar la página B, pasará a la fase de prueba dirigiendo un porcentaje predeterminado de visitantes a cada página. Lo ideal es establecer el mismo porcentaje de visitantes para ambas versiones [fusion_menu_anchor name=»2″ class=»»][/fusion_menu_anchor]
Dicho esto, no está limitado a dos versiones diferentes para probar. Puede comparar el rendimiento de cualquier número de páginas con los diferentes tipos de pruebas A/B.
Los diferentes tipos de pruebas A/B: A/A, Split, A/B/n y Multivariante
Hay varios tipos de pruebas A/B y no tiene que limitarse a comparar dos versiones de la misma página web.
La prueba A/A: Compruebe la precisión de las herramientas
A diferencia de las pruebas A/B, que comparan dos versiones de la misma página web, las pruebas A/A utilizan la misma versión para comprobar la precisión de una herramienta de pruebas A/B.
Si no está convencido del fiabilidad de una herramienta de pruebassi no está convencido de la fiabilidad de una herramienta de prueba, puede utilizar simplemente este tipo de prueba para comprobar su precisión y fiabilidad.
Pruebas de división: Para diferentes URLs
Mientras que las pruebas A/B utilizan versiones de la misma página creadas desde el editor de un software de pruebas, las pruebas divididas le permiten comparar dos versiones diferentes de una página alojados en diferentes URLs.
Como resultado, el visitante es redirigido a otra página en las pruebas divididas, mientras que permanece en la misma página en las pruebas A/B.
Pruebas multivariantes y pruebas A/B/n
Las pruebas A/B le permiten probar sólo dos versiones de una página en función de una única variable, pero cuando quiere probar varias páginas o variables al mismo tiempo, debe utilizar las pruebas multivariantes o A/B/n.
Las pruebas A/B/n le permiten probar varias versiones de la misma página al mismo tiempo, siempre utilizando una única variable. Por ejemplo, puede cambiar el color de su botón CTA para la versión B de su prueba y cambiar una imagen para la versión C sin afectar al CTA. Así, sólo cambia una variable de una versión a otra en comparación con la versión A.
Las pruebas multivariantes, por otro lado, funcionan casi como las pruebas A/B/n, excepto que prueban las variaciones juntas en lugar de una por una. De hecho, este tipo de pruebas le permite determinar cuál de sus diferentes combinaciones de variables rinde más.
Por ejemplo, si tiene cuatro versiones diferentes para probar, podría tener los siguientes cambios:
- R: Original ;
- B: Cambiar el color del botón CTA;
- C: Cambiar la imagen sin tocar la CTA;
- D: Cambiar el color del CTA y de la imagen.
Entonces tiene las siguientes combinaciones:
- A: Imagen original + color original de la CTA;
- B: Imagen original + nuevo color de la CTA;
- C: Nueva imagen + color original de la CTA;
- D: Nueva imagen + nuevo color del CTA [fusion_menu_anchor name=»3″ class=»»][/fusion_menu_anchor]
Es importante tener en cuenta que si añade múltiples variables o versiones de páginas, acabará teniendo un gran número de páginas que probar. Esto puede hacer que su análisis sea ineficienteespecialmente si aún no es un experto en el uso de este enfoque.
5 razones por las que debe realizar pruebas A/B en 2019
Las pruebas A/B tienen muchos beneficios y su uso le permite probar una serie de variables para optimizar su rendimiento general.
1. Pruebas A/B: Un enfoque muy económico y rentable
Las pruebas A/B son poco costosas porque puede utilizar herramientas gratuitas como Google Analytics para realizar automáticamente sus pruebas. Además, son muy rentables, por lo que debería adoptarlas.
Supongamos que quiere utilizar una solución gratuita para su prueba y que contrata a un editor al que paga 2.000 euros al mes. Este redactor publica cinco artículos a la semana, lo que supone 100 euros por contenido creado.
Ahora bien, si por término medio una entrada del blog genera 10 clientes potenciales, eso significa que para generar 10 clientes potenciales se gastan unos 100 euros. Pero para mejorar esta cifra, decide hacer algunos cambios en su contenido, es decir, añadir infografías a su contenido. Para evaluar el impacto de este cambio, se utilizan las pruebas A/B con Google Analytics.
A continuación, se pide al redactor que dedique dos días a crear dos variaciones del mismo contenido. Esto significa que perderá 100 euros y probablemente 10 clientes potenciales, ya que terminará con una sola pieza de contenido durante los dos días en lugar de dos piezas diferentes de contenido durante el mismo período de tiempo.
Pero si la adición de infografías a su contenido funciona realmente bien, hasta el punto de duplicar sus clientes potenciales, no habrá perdido nada en términos de inversión. Por el contrario, cada una de sus próximas piezas de contenido podría generar 20 clientes potenciales en lugar de 10. Así, por los mismos 100 euros, ahora generará el doble de clientes potenciales. ¿Quién no querría aprovechar esto?
Sin embargo, puede ocurrir que su prueba falle, pero tiene la oportunidad de hacerlo mejor aprendiendo de sus resultados para obtener resultados consistentes en el futuro.
Y lo que es mejor, puede hacer más mejoras para pasar de 20 a 30, 40, 60 clientes potenciales por cada 100 euros de contenido creado. Así que esto es un muy rentable y puede ser muy económico incluso cuando se utilizan herramientas de pago.
Aparte del coste y la rentabilidad, las pruebas A/B permiten a muchos profesionales del marketing alcanzar varios objetivos.
2. Aumentar el tráfico del sitio web
Las pruebas A/B pueden permitirle probar diferentes fórmulas para los títulos de sus páginas o las meta descripciones con el fin de cambiar el número de personas que hacen clic en estos diferentes elementos para llegar a su sitio web. Si encuentra la fórmula adecuada, podrá aumentar de forma sencilla el tráfico de su sitio web.
3. Mayor tasa de conversión
Probar diferentes ubicaciones, colores o incluso textos de anclaje en sus CTA puede permitirle cambiar el número de personas que hacen clic en estos CTA para llegar a una página de aterrizaje. Este aumento significa que mejorará el número de personas que rellenarán sus formularios o cualquier otra cosa. Por lo tanto, tendrá muchos más clientes potenciales o clientes.
4. Menor tasa de rebote
Si tiene una alta tasa de rebote o un gran número de visitantes que abandonan sus páginas web rápidamente después de visitarlas, puede utilizar las pruebas A/B para intentar mejorar las cosas.
Por ejemplo, puede :
- Pruebe un formato de introducción diferente;
- Utilice diferentes formatos visuales;
- Cambie el tipo de letra o el tamaño de su escritura;
- Cambie el diseño de la propia página;
- Etc..
Estas diferentes acciones, seguidas de pruebas, pueden permitirle reducir su tasa de rebote y retener muchos más visitantes.
5. Reducción del número de abandonos de la cesta de la compra
Según MightyCalllas empresas de comercio electrónico ven cómo entre el 40 y el 75% de los clientes abandonan su sitio web con artículos en su cesta de la compra. Puede reducir esta tasa de abandono probando :
- Diferentes fotos de productos;
- El diseño de las páginas de compra; [fusion_menu_anchor name=»4″ class=»»][/fusion_menu_anchor]
- La presentación de los gastos de envío;
- Etc….
No cabe duda de que el uso de las pruebas A/B es muy importante. Pasemos a la etapa de implementación.
¿Cuándo sabe que necesita hacer pruebas A/B?
Sólo hay una respuesta a esta pregunta Siempre y continuamente debe realizar pruebas A/B. A estas alturas ya conoce las numerosas ventajas de esta técnica y sería prudente utilizarla para mantenerse por delante de la competencia.
Sin embargo, sus resultados serán más precisos si se trata de un negocio ya establecido y no de uno que acaba de empezar. De hecho, un negocio establecido ya está generando tráfico dirigido y clientes potenciales cualificados, por lo que los resultados que consigue son coherentes con el mercado objetivo [fusion_menu_anchor name=»5″ class=»»][/fusion_menu_anchor]
Esto no significa que las pruebas A/B sean inútiles para un nuevo negocio. Sólo significa que puede obtener resultados menos precisos y relevantes.
3 casos prácticos de A/B testing para inspirarle
Veamos tres ejemplos de pruebas A/B para ver cómo otras empresas han conseguido mejorar su rendimiento.
Estudio de caso 1: aumento del 49% del CTR al añadir texto al botón de llamada a la acción
Este ejemplo es uno de los estudios de caso presentados por AB Tasty. La prueba A/B fue realizada por Fab que es una comunidad en línea cuyos miembros tienen la posibilidad de vender o comprar :
- Ropa ;
- Accesorios ;
- Artículos de colección; Artículos para el hogar
- Artículos del hogar;
- Etc..
El objetivo de la prueba
El objetivo de la prueba era hacer más claro el botón «Añadir a la cesta» añadiendo texto para aumentar el número de personas que añaden artículos a su cesta de la compra.
El resultado
Tras la prueba, se produjo un aumento del 49% en el porcentaje de clics en comparación con el original. Esto demuestra que añadir el texto «Añadir a la cesta» da mejores resultados que tener un símbolo.
Fuente de la imagen https://www.abtasty.com/blog/learn-from-5-ab-test-case-studies/
En la imagen podrá ver :
- Extremo izquierdo: La imagen original que tiene un pequeño carrito de la compra con un signo «+», pero sin texto;
- Centro y derecha: Estas son las dos versiones que formaron parte de la prueba y tienen texto. El primero, el del centro, aumentó las incorporaciones al carro de la compra en un 49% en comparación con el original.
Lección aprendida
Los visitantes interactúan mejor con el contenido textual que con las imágenes o los símbolos que pueden confundirlos. Por lo tanto, trate de tener una CTA directa y clara que ayude a sus visitantes a saber automáticamente lo que hace el botón. Estará de acuerdo conmigo en que no tiene sentido tener un CTA que sus visitantes no entiendan.
Estudio de caso 2: aumento del 256% de los clientes potenciales tras utilizar una página de aterrizaje optimizada para móviles
AB Tasty también da este ejemplo de prueba de Colegio Rasmussen. Se trata de una universidad privada con ánimo de lucro que quería aumentar el número de clientes potenciales a través de tráfico pagado en su página web para móviles.
El objetivo de la prueba
El objetivo de la prueba era crear un nuevo sitio web apto para móviles con un menú en el que se pudiera hacer clic para mejorar las conversiones.
El resultado
Las conversiones aumentaron un 256% tras la implantación de un nuevo sitio web apto para teléfonos.
Fuente de la imagen https://www.abtasty.com/blog/learn-from-5-ab-test-case-studies/
Lección aprendida
57 % de los consumidores no recomendarán su negocio si su sitio web para móviles está mal diseñado y 48% pensarán que no se preocupan por ellos. A la vista de estas cifras, es muy importante hacer su sitio web sensible si aún no lo ha hecho.
De hecho, es esencial si no quiere perder clientes sólo porque su sitio no se vea bien.
Estudio de caso 3: aumento del 433% del CTR al cambiar la imagen y el texto
Este estudio de caso viene dado por Crazyegg y se refiere a una prueba A/B realizada por la compañía de seguros Humana. De hecho, la empresa quería generar más interacción con su banner y por eso realizó una prueba A/B con algunas modificaciones.
El objetivo de la prueba
Humana quería aumentar su tasa de clics en el banner realizando simples cambios de texto e imagen.
Fuente https://www.designforfounders.com/ab-testing-examples/
Para ello, Humana redujo la cantidad de texto y cambió la imagen que estaba presente en su banner original. Además, el CTA se cambió de «Comprar planes de Medicare 2014» a «Empezar ahora» con un botón y un color diferentes.
Resultado
Simplemente reduciendo el texto y cambiando la imagen se consiguió un aumento del 433% en el porcentaje de clics. Después de cambiar el texto de la CTA, Humana vio un aumento adicional del 192%.
Lección aprendida
La sencillez es un factor muy importante en el marketing. De hecho, cuando tiene un producto que ofrecer, quiere destacar sus increíbles características o beneficios, pero los consumidores no quieren necesariamente esta información en todos los lugares
Este ejemplo de prueba A/B demuestra que la gente suele responder a textos reducidos y a CTA más sencillos. Esto no significa que no deba hablar de su producto, puede dedicarle una página entera. Este es un concepto muy importante y le recomiendo que lea mi artículo sobre el embudo de ventas para saber cuándo y dónde hablar de las características de sus productos. [fusion_menu_anchor name=»6″ class=»»][/fusion_menu_anchor]
Acabamos de ver tres estudios de casos que pueden inspirarle para hacer su propia prueba. Así que pasemos a los diferentes pasos para realizar sus pruebas.
15 sencillos pasos para realizar un test A/B
Para llevar a cabo una campaña de pruebas A/B con éxito, hay que realizar acciones antes, durante y después de la prueba.
Antes de la prueba A/B: lista de verificación de las cosas que hay que hacer
1. Elija una variable para probar
Son muchos los factores que entran en juego cuando se quiere optimizar una página web o una campaña en línea. Pero para evaluar la eficacia de un cambio, es una buena idea aislar una sola variable para medir su rendimiento.
De lo contrario, no sabrá con seguridad qué elemento es el responsable de los cambios que ve. Por supuesto, puede probar más de una variable para una sola página web o correo electrónico, pero asegúrese de probarlas de una en una.
He aquí nueve variables que puede incluir en las pruebas A/B:
1.1. El color de sus botones
El color de un botón de llamada a la acción puede tener un impacto en la conversión o en la interacción del visitante, dependiendo de la relación del color con el resto de la página web. Pruebe algunos colores y compruebe qué color provoca la mayor acción de los visitantes.
1.2. Los títulos de sus páginas
El cambio de unas pocas palabras en el título de su página también podría tener un gran impacto en su rendimiento, especialmente en términos de porcentaje de clics. Para ello, no dude en probar diferentes títulos en su página, especialmente en sus páginas de aterrizaje, para ver qué título atrae más clientes potenciales.
A este respecto, puede consultar mi guía sobre cómo crear títulos llamativos y pegadizos.
1.3. Imágenes en su contenido
¿Qué tamaños de imagen debe utilizar? ¿Debe utilizar imágenes originales como yo, o imágenes clásicas? Vwo cree, basándose en varias investigaciones, que una foto de una persona en una página de aterrizaje tiene un impacto positivo y aumenta la tasa de conversión. ¿No sería interesante probar también este tipo de imágenes en sus páginas de aterrizaje?
1.4. Posicionamiento del texto
¿Tiene un texto principal lo suficientemente pegadizo como para incitar a sus visitantes a realizar una acción? Si es así, ¿dónde debería colocarlo para conseguir el máximo impacto?
Además, si no puede decidir qué texto principal utilizar, unas simples pruebas A/B pueden ayudarle a determinarlo.
1.5. La posición de los CTA
¿Dónde debe colocarse una llamada a la acción en su página web para dirigir mejor a los visitantes a la página que desea? Por supuesto, lo colocará en algún lugar para que sea visible automáticamente para los visitantes. Pero, ¿debe estar a la izquierda, al centro, a la derecha, arriba o abajo? Para responder a esta pregunta, no hay más remedio que realizar una prueba A/B.
1.6. Diseño de sus páginas de destino
Pruebe diferentes diseños para optimizar la experiencia del usuario. Pruebe con una columna, dos columnas o una mezcla de colores determinada para conseguir páginas de aterrizaje que conviertan a un número significativo de sus visitantes.
1.7. número de campos del formulario
¿No sería estupendo que pudiera aumentar el número de conversiones de sus páginas web simplemente eliminando un campo de sus formularios? O tal vez le parezca una buena idea añadir otro campo a su formulario.
Realice una prueba A/B para ver si esto afecta negativa o positivamente a su tasa de conversión.
1.8. Sus diferentes ofertas
Dependiendo del contexto de la página, los visitantes interactuarán de forma diferente con sus ofertas. Por ejemplo, si ofrece una prueba gratuita de una herramienta en el contenido de su blog, el efecto será diferente si se trata de un libro electrónico gratuito.
Tal vez sería más eficaz poner las pruebas gratuitas en las páginas de sus productos y los ebooks gratuitos en las entradas de su blog.
1.9. Los correos electrónicos
¿Qué línea de asunto consigue más aperturas para sus correos electrónicos? ¿Incluir el nombre o el apellido de sus clientes potenciales le hace conseguir más conversiones? Puede probar todos estos aspectos diferentes para optimizar su rendimiento.
1.10. Precios
No se trata de presentar a sus visitantes diferentes precios en una prueba A/B. Puede cambiar la forma de exponerlos y le invito a consultar este recurso de Convertir recurso que muestra las mejores formas de mostrar los precios. Lea sobre ello y pruébelo para tener las mejores opciones.
En resumen, analice los diferentes aspectos de sus estrategias de marketing y sus posibles alternativas en términos de:
- Diseño ;
- Redacción;
- Disposición.
Tenga en cuenta que incluso los cambios más sencillos, como cambiar la imagen de su correo electrónico o las palabras de su botón de llamada a la acción, pueden tener un gran impacto en su rendimiento.
Sin embargo, a veces puede tener más sentido probar varias variables a la vez en lugar de una sola. Depende de sus objetivos, pero es importante no exagerar para no sesgar su análisis.
2. Determine su objetivo
Aunque una sola prueba A/B le proporcionará cierta cantidad de datos, es importante elija un parámetro en la que se centrará. Por ejemplo, si quiere cambiar el título de su página, ¿qué parámetro quiere mirar, es el tráfico o la conversión en la página?
La respuesta a esta pregunta le permite definir un objetivo o el resultado que desea. A continuación, puede formular una hipótesis y examinar sus resultados basándose en esa predicción
En otras palabras, tendrá en cuenta cómo afectarán a los usuarios los cambios que realice. Por ejemplo, puede suponer que cambiar el título de su página duplicará el tráfico de la misma.
Este paso es importante porque le permite diseñar la segunda versión de su página de forma que se destaque la variable que quiere evaluar.
De hecho, si espera hasta el final para pensar en qué parámetros son los más importantes para usted, cuáles son sus objetivos y cómo pueden afectar los cambios propuestos al comportamiento del usuario, su prueba puede resultar ineficaz.
3. Crear una versión «autoridad» y otra «aspirante»
Tras los pasos anteriores, utilice la información para configurar las diferentes versiones que desee probar. La versión «de autoridad» no es más que la página web que ya existe y que usted utiliza.
Basándose en esta versión, construirá la versión «retadora» de lo que quiere probar. Por ejemplo, si se pregunta si incluir un testimonio en una página de inicio marcaría la diferencia, configure su página de control sin testimonios y luego cree su variante con un testimonio.
4. Distribuya sus grupos de muestra de forma equitativa y aleatoria
Para las pruebas en las que se tiene más control sobre la audiencia, como en el caso de los correos electrónicos, es aconsejable realizar la prueba con dos o más audiencias diferentes. Sin embargo, estos deben ser iguales para que usted pueda obtener resultados concluyentes.
Debe saber que este proceso difiere según la herramienta que utilice para sus pruebas A/B. Sin embargo, la mayoría de las herramientas le permiten dividir automáticamente el tráfico entre las diferentes versiones que tiene, de modo que cada versión reciba una muestra aleatoria de visitantes.
5. Determine el tamaño de su muestra
Para determinar el tamaño de la muestra, tendrá en cuenta no sólo la herramienta que utilice, sino también el tipo de prueba A/B que haya elegido.
Si su prueba es para una campaña de mailing, probablemente enviará sus diferentes contenidos a una parte más pequeña de su lista para obtener resultados estadísticamente significativos. A continuación, elegirá la opción que mejor funcione para enviarla al resto de la lista.
Algunas herramientas le permiten realizar pruebas A/B con una división automática del tamaño de su muestra, es decir, 50/50. Esta característica no funciona para todos los parámetros y la mayoría de las veces es necesario proporcionar una lista de al menos 1000 destinatarios.
Sin embargo, si está probando algo que no tiene una audiencia finita, como una página web, el tiempo es el factor que afectará directamente al tamaño de su muestra. De hecho, tendrá que dejar que su prueba se ejecute durante el tiempo suficiente para obtener una cantidad significativa de tráfico, de lo contrario será difícil saber si hay una diferencia significativa entre sus dos versiones.
6. Decida la importancia de sus resultados
Una vez que haya definido sus objetivos, piense en la importancia de sus resultados para justificar la elección de una versión en lugar de otra. En otras palabras, tiene que responder a la pregunta ¿Los resultados que tiene son lo suficientemente relevantes como para tomar una decisión ?
El significación estadística es un concepto importante en las pruebas A/B y es conveniente dominarlo. Puede consultar este recurso de HubSpot comprender el concepto de significación estadística.
Básicamente, cuanto mayor sea el porcentaje de su nivel de confianza, más seguro podrá estar de sus resultados. En general, se requiere un nivel mínimo del 95% para aprobar la relevancia de los resultados. Sin embargo, a veces es prudente utilizar un nivel de confianza más bajo, especialmente si no necesita que la prueba sea muy rigurosa.
HubSpot dice que es más fácil pensar en la significación estadística como una apuesta. Por ejemplo, puede afirmar que «estoy 90% seguro de que este es el color correcto y estoy dispuesto a apostar todo por ello». Esta afirmación es la misma cuando se quiere utilizar una significación del 90% y luego declarar un ganador sobre esa base.
Por otro lado, es aconsejable tomar un nivel de confianza más alto para los parámetros que sólo mejoran ligeramente sus resultados. Por ejemplo, si es probable que una variable importante, como el cambio de diseño, aumente su tasa de conversión en un 10 o 15%, es prudente tener un nivel de confianza bajo. Por otro lado, si se trata de un cambio en el color de un CTA y su tasa de conversión mejorará muy ligeramente, en un 1% o menos, es más útil tener un nivel de confianza alto.
En resumen, hay que ser más científico si el cambio es puntual, ya que tendrá un impacto muy poco perceptible, y si el cambio es radical con más impacto, se puede ser menos científico.
7. Una prueba a la vez para cada campaña
Probar más de una cosa a la vez en una misma campaña puede complicar sus resultados. Por ejemplo, si prueba una variable en una página de aterrizaje y también prueba una campaña de correo electrónico que dirige a esa misma página, ¿cómo puede saber exactamente qué parámetro ha provocado el aumento de clientes potenciales?
Durante las pruebas A/B: Utilice herramientas para sus pruebas
8. Utilice una herramienta de pruebas A/B
Para realizar una prueba A/B en su sitio web o en un correo electrónico, necesitará utilizar un software que le permita recopilar datos automáticamente. Puede utilizar, por ejemplo Google Analytics que le permite probar hasta 10 versiones de la misma página web y comparar su rendimiento con una muestra aleatoria de visitantes. Esta solución gratuita no es la única y tiene más de diez herramientas a su disposición.
8.1. VWO
VWO es una plataforma de pruebas A/B utilizada por más de 4.500 marcas, como UBISOFT, eBay, Target y muchas otras. Es una solución especialmente diseñada para las empresas y permite realizar :
- Pruebas A/B;
- Pruebas de división de URL;
- Pruebas multivariantes.
Además, VWO ofrece múltiples funciones para medir el rendimiento de sus pruebas. Además, la herramienta le ofrece una función SmartStats que explota las estadísticas para ayudarle :
- Ejecute las pruebas más rápidamente;
- Controle mejor sus pruebas;
- Saque conclusiones más precisas.
8.2. Optimizely
Optimizely es una plataforma de experimentación digital utilizada por 24 de las 100 empresas más ricas. Gracias a su potente herramienta de experimentación, puede ejecutar múltiples experimentos en una sola página de forma simultánea, lo que le permitirá probar diferentes variables en su diseño web.
Optimizely va más allá al ofrecer también pruebas sobre:
- Campañas publicitarias ;
- Sitios web dinámicos;
- Geografía;
- Varios parámetros como el dispositivo, el navegador…
- Etc..
8.3. AB Tasty
Utilizado por grandes marcas como L’Oreal, Sephora, USA Today y muchas otras, AB Tasty es un software de optimización de la tasa de conversión que ofrece :
- Pruebas A/B y multivariantes
- Análisis de datos;
- Herramientas de marketing y personalización.
- Con esta herramienta, podrá conducir serenamente :
- Pruebas A/B
- Su prueba de división;
- Su prueba multivariante;
- Sus embudos de ventas.
Además, la segmentación avanzada de AB Tasty le permitirá realizar sus pruebas según diversos criterios como :
- LA URL ;
- Geolocalización; Tiempo
- El tiempo;
- Y así sucesivamente.
Para la validación de sus pruebas, AB Tasty ofrece informes que muestran en tiempo real sus pruebas y su nivel de confianza. Si tiene una empresa de tamaño medio, AB Tasty podría ser la opción perfecta para usted.
8.4. Huevo loco
Crazy Egg es un software de optimización de sitios web que ofrece herramientas para :
- Pruebas A/B
- Mapa de calor;
- Pruebas de usabilidad.
Su herramienta de pruebas A/B le permite probar variaciones de cada página de su sitio web simplemente añadiendo un trozo de código a las páginas que desea probar.
Además de crear pruebas, Crazy Egg le permite enviar automáticamente más tráfico a la variación óptima de su prueba una vez que reconoce que es la ganadora. Además, obtendrá otras herramientas intuitivas de seguimiento de la conversión y de elaboración de informes. Crazy Egg es una herramienta especialmente desarrollada para las pequeñas empresas.
8.5. Omniconvert
Al igual que las otras herramientas, Omniconvert ofrece una herramienta de pruebas A/B que viene con otras herramientas:
- Encuesta ;
- Personalización ;
- Superposición; y
- Segmentación.
Omniconvert puede ejecutarse en un ordenador de sobremesa, una tableta o un dispositivo móvil. La empresa va más allá al combinar su herramienta de pruebas A/B con su herramienta de segmentación, lo que permite probar más de 40 parámetros de segmentación como:
- Fuente de tráfico ;
- Geolocalización
- Comportamiento de los visitantes;
- Etc..
Estos datos le permiten mejorar otros elementos como
- Las características de su producto;
- La experiencia del usuario;
- La capacidad del contenido para convertir o enganchar.
Para una empresa de tamaño medio, Omniconvert podría ser una excelente solución de pruebas A/B.
8.6. Freshmarketer
Freshmarketer es una herramienta que puede integrar con Google Analytics y que le permite probar y validar sus resultados. Además, puede hacer un seguimiento de la cantidad de ingresos generados por sus experimentos.
Además, su herramienta de pruebas de URL divididas puede ayudarle :
- Pruebe múltiples variaciones de URL;
- Convierta las variaciones de prueba ganadoras en páginas web reales;
- Etc..
Freshmarketer podría ser su herramienta ideal si tiene un pequeño negocio.
8.7. Convertir
Utilizado por marcas como Sony, Unicef y Jabra, Convert es un software de pruebas A/B y de personalización web que ofrece herramientas para:
- Pruebas A/B ;
- Pruebas de división
- Pruebas multivariantes;
- Pruebas multipágina.
Convert también ofrece una herramienta de segmentación avanzada que le permite segmentar a los usuarios en función de:
- Su comportamiento
- Su historia
- Galletas;
- Eventos de JavaScript.
Además, Convert puede medir el rendimiento de todas sus pruebas informando sobre una amplia gama de métricas, desde las tasas de clics hasta el ROI.
Si desea utilizar Convert junto con sus otras herramientas, ofrecen un montón de integraciones con herramientas de terceros:
- WordPress ;
- Shopify; ;
- HubSpot ;
- Etc..
Convert es el más adecuado para las pequeñas empresas.
8.8. Fivesecondtest
Como su nombre indica, esta herramienta le permite saber qué retiene un visitante en 5 segundos de su diseño web. En otras palabras, puede averiguar fácilmente lo que a la gente le gusta o no le gusta de su sitio web.
8.9. Kameleoon
Utilizado por empresas como Renault, Toyota, L’EQUIPE, Le Monde y muchas otras, Kameleoon es una solución sencilla que le permite :
- Realice sus pruebas A/B;
- Segmente su audiencia;
- Personalice sus contenidos, sus correos electrónicos, sus productos…
- Etc..
8.10. Nelio A/B Testing para WordPress
Si utiliza el CMS WordPress, Nelio es una potente solución para :
- Comercio electrónico ;
- Editores;
- Comercializadores;
- Organizaciones sin ánimo de lucro; Educación
- Educación;
- Etc….
Nelio es una herramienta fácil de usar que le permite ejecutar sus pruebas y mejorar su rendimiento.
8.11. Unbounce
Más de 15.000 minoristas utilizan Unbounce. Esta herramienta tiene una interfaz muy sencilla que puede utilizar para probar y personalizar sus páginas web.
8.12. Google Optimize
La solución gratuita de la empresa de Mountain View está conectada a Google Alanytics y permite realizar :
- Sus pruebas A/B ;
- Sus pruebas multivariables;
- Sus pruebas de redirección ;
- Y más..
Además de un modelo estadístico avanzado, Google Optimize ofrece sofisticadas herramientas de orientación que le permiten ofrecer una experiencia adaptada a su público.
8.13. Kit de pruebas A/B de HubSpot y Kissmetrics
HubSpot ofrece un kit gratuito con todo lo necesario para realizar pruebas A/B:
- Una plantilla para el seguimiento de las pruebas A/B;
- Una guía práctica de instrucción e inspiración;
- Una calculadora de significación estadística para ver si sus pruebas ganaron, perdieron o no.
Esta herramienta es ideal para las empresas que se están iniciando en las pruebas A/B, o para las empresas que necesitan una forma de seguir sus pruebas existentes.
Nota todo el kit está en inglés, si tiene dificultades con este idioma, sería conveniente utilizar otra solución.
9. Probar ambas versiones simultáneamente
El tiempo es un factor muy importante en los resultados de una campaña de marketing. Si utiliza la versión A durante un mes y la versión B un mes más tarde, ¿cómo sabrá si el cambio en su rendimiento se debe a los cambios realizados o a la diferencia de períodos?
Por ejemplo, si vende gafas de sol y hace la primera prueba en enero y la segunda en febrero, su análisis puede ser completamente erróneo porque en febrero hay una gran demanda de gafas de sol. Como resultado, no sabrá si esta demanda es la causa de los cambios en su rendimiento.
Por lo tanto, pruebe las diferentes versiones de sus pruebas A/B simultáneamente, de lo contrario se arriesga a dudar de sus resultados.
Pero cuando compruebe la sincronización en sí, se trata de una excepción. Por ejemplo, puede determinar las mejores horas para enviar sus correos electrónicos. Hablando de tiempos, este es un factor muy interesante que puede incluir en su lista de cosas a probar.
10. Tómese el tiempo suficiente para obtener datos útiles
Para asegurarse de que tiene un gran tamaño de muestra para determinar las diferencias significativas entre sus dos versiones, es muy importante dar a su prueba A/B el tiempo suficiente.
La obtención de resultados estadísticamente significativos variará en función del tamaño de su empresa y de la forma en que realice la prueba. Si su negocio recibe mucho tráfico, tal vez sea suficiente con unas pocas horas. Pero si no tiene mucho tráfico, puede necesitar unos días o semanas.
En este punto, sugeriría no hacer pruebas A/B si acaba de lanzar su sitio web y tiene muy poco tráfico. Es posible que no disponga de datos fiables, lo que puede distorsionar su análisis.
11. Pida la opinión de los usuarios reales
Las pruebas A/B le ayudan principalmente a ver con datos cuantitativos que no necesariamente le ayudan a entender por qué la gente hace ciertas acciones en lugar de otras. Mientras realiza su prueba, ¿por qué no recoger las opiniones directamente de algunos de sus usuarios?
Realizar una encuesta es una forma muy eficaz de conocer la opinión de sus visitantes. Para ello, puede añadir una ventana emergente de salida a su sitio web o una pequeña encuesta en la página de agradecimiento que pregunte a sus visitantes por qué no hicieron clic en una determinada CTA, por ejemplo.
Después de la prueba A/B: Analizar y mejorar
12. Concéntrese en su objetivo
Aunque mida varios parámetros, concéntrese en su objetivo principal al hacer su análisis.
Por ejemplo, si ha cambiado el color de su botón CTA y ha elegido la conversión como métrica principal a medir, no se distraiga con la tasa de clics.
De hecho, la tasa de clics puede haber aumentado, pero sigue dando lugar a una baja tasa de conversión. En este caso, acabará eligiendo la variante con la tasa de conversión más alta, incluso si eso significa que la tasa de clics será baja.
13. Mida la importancia de sus resultados
Con los resultados que tenga, sabrá qué variación da los mejores resultados. Es el momento de determinar si sus resultados son estadísticamente significativos o no. En otras palabras, determinará si estos resultados son suficientes para justificar un cambio
Para averiguarlo, realizará una prueba de significación estadística, como he mencionado en los capítulos anteriores. Este cálculo puede hacerse manualmente o con una herramienta en línea. Por supuesto, la solución automática es más fácil y rápida, ya que sólo tiene que introducir los datos que ha recogido.
Puede utilizar la herramienta gratuita de Neil Patel que le permite hacer una elección rápida. De hecho, la calculadora le da el nivel de confianza que producen sus datos y la variación ganadora. A continuación, basta con medir esta cifra con el nivel de confianza que eligió al principio para determinar si hay que cambiar las cosas o no.
14. Actúe sobre sus resultados
Cuando los números muestren que una versión es sistemáticamente mejor que la otra, puede desactivar la versión perdedora de su herramienta de pruebas A/B.
Si ambas versiones de su prueba dan resultados similares, la prueba no es concluyente. Esto le permite saber que la variable que ha probado no tiene ningún impacto en su rendimiento. Puede simplemente mantener su versión original o realizar otra prueba eligiendo un parámetro diferente.
De hecho, es importante anotar las lecciones que aprende de cada prueba y utilizarlas para perfeccionar sus próximas pruebas.
15. Planifique su próxima prueba A/B
Acaba de completar una prueba A/B que le ha mostrado una nueva forma de hacer más eficaz su contenido de marketing. Pero sería una lástima detenerse ahí, sobre todo porque siempre hay margen para una mayor optimización.
Puede hacer otra prueba A/B en otra característica de la misma página paramejorar aún más su rendimiento.
Por ejemplo, si acaba de probar un botón CTA en su página de destino, ¿por qué no hacer otra prueba en el texto principal de su página de destino? ¿O utilizar un vídeo en lugar de imágenes?
Es conveniente estar siempre atento a las oportunidades de optimizar el rendimiento de su sitio web o de sus campañas de correo electrónico.
Conclusión: Pruebas A/B – Un concepto sencillo de utilizar y muy rentable
Mantener u obtener una cierta visibilidad en la web hoy en día requiere un esfuerzo constante para mejorar esfuerzo constante en la mejora del rendimiento. De hecho, un lugar adquirido hoy en las SERP puede perderse rápidamente en favor de la competencia si no se realizan optimizaciones con regularidad. Para ello, se han desarrollado varios métodos, herramientas y enfoques de marketing, incluyendo las pruebas A/B. Se trata de un planteamiento con un principio de funcionamiento muy sencillo en el sentido de que si quiere hacer mejoras en su contenido, primero puede realizar pruebas. En función de los resultados que obtenga, puede mantener la versión original o validar la nueva versión. Esto evita que haga cambios a ciegas que penalicen su rendimiento en lugar de mejorarlo. En esta lógica, las pruebas A/B le permiten realizar constantemente cambios que sólo optimizan el rendimiento de su sitio web o de sus campañas de correo electrónico. Sin embargo, es necesario saber cómo elegir las variables a probar con el fin de tener resultados significativos para tomar decisiones relevantes.
¿Quiere lanzar su primera campaña de pruebas A/B?
