¿Qué es un Test A/B y cómo hacerlo?

Si trabajas con campañas de marketing y quieres mejorar la efectividad de tus landing pages o emailing, los test A/B son la solución a tus problemas. ¿Quieres conocer más sobre su efectividad y cómo aplicarlo en tu trabajo? ¡Sigue leyendo!

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¿Qué es un Test A/B?

Seguro que alguna vez has entrado en una página web de la que eres usuario habitual y has encontrado algo distinto. Y a lo mejor cuando has vuelto a entrar ya no lo veías igual. Pues no, no te has vuelto loco,  lo que probablemente ha pasado es que has sido víctima de un Test A/B un recurso de optimización muy habitual para páginas web o piezas publicitarias.

Este tipo de test A/B lo que permite es precisamente evaluar como se comportan los usuarios y cuáles son las diferencias con base en una variable objetivo ante un cambio. Para ello lo que se establece es un grupo de control, que son los que navegan en la misma web, app o pieza publicitaria de siempre y un grupo test a los que se les aplica el cambio.

El cambio puede ser un elemento pequeño o un elemento completo, por ejemplo dos landing page completamente diferentes o dos banners completamente diferentes. Una vez finalizado el test, no olvides que debes de contar con datos que tengan un nivel de confianza significativo para considerar el test valido, se realiza el «roll out» y se comparan los resultados.

¿Qué tipos de Test A/B puedo hacer?

Siempre lo más importante es tener dos versiones y comparar cuando iniciamos un experimento. Los más típicos son:

• Dos landing page 2completamente diferentes
• El subject de un envío de email
• La oferta que ofrecemos a los clientes
• Los incentivos y aceleradores de compra
• Un copy descriptivo de un producto
• La distribución de contenidos
• Los colores de recursos como botones
• Los claims y call to actions

El hecho de que el público escoja uno u otro ayudará a mejorar los resultados de tu página web siempre teniendo claro cuál es la variable que determina el experimento ganador. Hay numerosas herramientas que se pueden emplear para poder medir la conversión de estos test, las principales son Google Optimize, Adobe Target y Optimizely entre otras.

¿Cómo funciona el A/B Test?

Como ya bien sabes, este método trata de desarrollar dos versiones de un mismo elemento que se va a lanzar al mercado, como puede ser la prueba entre dos landing pages diferentes (una azul y otra verde, por ejemplo, con CTA´s diferentes), para después, utilizar métricas de variación y ver cuál funciona mejor.

Dentro de esto, influyen diferentes elementos a comparar y con los que se pueden realizar los tests A/B, te damos algunos de ellos:

• El texto de una landing o post y la cantidad de párrafos que se incluyan.
• Color, ubicación y tamaño de los CTAs.
• Titulares y cuerpos de descripción de productos.
• La estructura visual de la web.
• Los tipos de formulario
• La ubicación y cantidad de las imágenes en las páginas de producto

Llevar a cabo un test A/B en tu estrategia de Marketing depende mucho del tipo de página que gestionemos. Por ejemplo: no es lo mismo buscar nuevos seguidores para nuestro blog que vender un producto en un e-commerce.

Con algunos de estos ejemplos, ya has aprendido un poco más sobre cómo ver la respuesta del público ante los posibles cambios que quieras llevar a cabo.

• Escoge qué página vas a modificar y por qué. No será lo mismo modificar elementos que componen un enlace que la página principal de la web. Una vez que tengas esto claro piensa en los cambios que vas a llevar a cabo y por qué los vas a hacer. Ponte en el lugar del usuario y ve experimentando.
• Haz un plan de los elementos que vas a testar y los objetivos que quieres conseguir con los experimentos.
• Elige una herramienta que te permita montar los test para distribuir el tráfico que recibe tu página a la página de control (la que no has cambiado) y el experimento (donde has aplicado los cambios). En el caso de las herramientas de email marketing, la mayoría, ya llevan incorporado el módulo de Testing A/B.

Herramientas para hacer Test A/B

En el caso de los experimentos web es algo más complicado pero cuentas con diversos recursos para hacer tus test. En algunos casos son gratuitos como Google Analytics, y otras son de pago pero invertir en optimización siempre es dinero bien empleado. Te damos una lista de herramientas para que no te quedes atrás:

#1. Optimizely

Optimizely es una herramienta que permite programar los cambios que quieras hacer en tu propia web para poder ver como varía la experiencia.

#2.Mixpanel

Esta herramienta permite medir los resultados de todos los cambios que vayas generando que incluye funciones para mejorar el engagement con tus usuarios. Mixpanel ayuda a construir mejor el producto.

#3. KiSSmetrics

KISSmetrics que permite ver las acciones de cada visitante y está más orientado hacia el e-commerce.

#4. Nelio AB testing

Nelio A/B Testing es uno de los servicios para WordPress más poderosos y versátiles de optimización de conversión. Ayuda a definir, administrar y llevar un registro de experimentos de AB testing.

#5. Hotjar

La herramienta de mapas de calor Hotjar sirve para ver exactamente qué hacen los usuarios en la página web. Sirve para entender por qué una landing page no funciona, cuál lo hace mejor y por qué y cómo los usuarios interactúan con la página.

#6. SplitHero

Split Hero es una herramienta de pruebas AB simple y fácil de usar para WordPress. Está dirigido principalmente a freelancers, agencias y sus clientes.

#7. Thrive Headline Optimizer

Thrive Headline Optimizer es una solución para mejorar la tasa de número de clics, tiempo en el contenido, y desplazamiento. Además, es compatible con WooCommerce y se puede poner en auto-piloto.

#8. AB Press Optimizer

AB Press Optimizer  permite crear de forma rápida y sencilla docenas de versiones distintas de imágenes, botones, bloques de contenido, formularios y encabezados.

#9. Title Experiments Free

Title Experiments es muy básico. Sirve para poner a prueba los títulos y concer cuál recibe más clics. Tiene una versión gratuita y otra de pago por unos 2o dólares anuales.

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