¿Qué son las pruebas A/B? ¿Cómo realizar una prueba A/B?

Tabla de contenido

• ¿Qué son las pruebas A/B?
• ¿Por qué deberías hacer pruebas A/B?
• Cómo hacer pruebas A/B
  • 1. Recopilación de datos
  • 2. Establecer objetivos claros
  • 3. Crear una hipótesis de prueba
  • 4. Variaciones de diseño
  • 5. Prueba de funcionamiento
  • 6. Analizar los resultados
• Ejemplos de pruebas A/B
  • 1. Prueba A/B en la página de inicio
  • 2. De ventana emergente a ventana emergente
• Crear una cultura de pruebas A/B
  • 1. Apoyo del liderazgo
  • 2. Empoderar al equipo
  • 3. Integración de procesos
• Datos de pruebas A/B
• Las 12 mejores herramientas de pruebas A/B
  • 1. Contentsquare
  • 2. VWO
  • 3. Omniconvert
  • 4. Unbounce
  • 5. Huevo loco
  • 6. Camaleón
  • 7. AB Tasty
  • 8. Google Optimize
  • 9. Pruebas A/B de Firebase
  • 10. Optimizely
  • 11. Adobe Target
  • 12. Maximizador

¿Qué son las pruebas A/B?

La prueba A/B (también conocida como prueba dividida o prueba de cubo) es un método para comparar dos versiones de un sitio web o aplicación entre sí para determinar qué versión funciona mejor. Este método funciona mostrando aleatoriamente dos variaciones de una página a los usuarios y utilizando análisis estadístico para determinar qué variación logra mejores resultados para sus objetivos de conversión.

En la práctica, así es como funcionan las pruebas A/B:

• Cree dos versiones de una página: la versión original (de control o A) y la versión modificada (variante o B)
• Divida aleatoriamente su tráfico entre estas versiones
• Mida la participación del usuario a través de paneles de control
• Analice los resultados para determinar si los cambios tuvieron un impacto positivo, negativo o neutral.

Los cambios que pruebe pueden variar desde ajustes simples (como un título o un botón) hasta rediseños completos de páginas. Al medir el impacto de cada cambio, las pruebas A/B transforman la optimización del sitio web de conjeturas a decisiones basadas en datos, cambiando la conversación de "pensamos" a "sabemos".

A medida que se atiende a los visitantes con el método de control o de variación, su compromiso con cada experiencia se mide y se recopila en paneles de control y se analiza mediante herramientas estadísticas. Luego, puede determinar si cambiar la experiencia (método de cambio o B) tiene un efecto positivo, negativo o neutral en comparación con la versión de referencia (método de control o A).

El concepto de las pruebas A/B es simple: mostrar diferentes variantes de un sitio web a distintas personas y medir qué variante es la más efectiva para convertirlas en clientes. Por Dan Siroker y Pete Koomen (Libro | Pruebas A/B: La forma más poderosa de convertir clics en clientes)

¿Por qué deberías hacer pruebas A/B?

Las pruebas A/B permiten a las personas, equipos y empresas realizar cambios cuidadosos en la experiencia de sus usuarios mientras recopilan datos sobre su impacto. Esto les permite construir hipótesis y aprender qué elementos y optimizaciones en su experiencia tienen mayor impacto en el comportamiento del usuario. De otra manera, se les puede demostrar que están equivocados: su opinión sobre la mejor experiencia para un objetivo determinado se puede demostrar errónea mediante pruebas A/B.

Más que simplemente responder una pregunta única o resolver un desacuerdo, las pruebas A/B se pueden utilizar para mejorar continuamente una experiencia determinada o mejorar un único objetivo como la optimización de la tasa de conversión (CRO) a lo largo del tiempo.

Ejemplos de aplicaciones de pruebas A/B:

• Generación de clientes potenciales B2B : si eres una empresa de tecnología, puedes mejorar tus páginas de destino probando cambios en tus títulos, campos de formulario y CTA. Al probar cada elemento uno por uno, puede determinar qué cambios aumentan la calidad de los clientes potenciales y las tasas de conversión.
• Rendimiento de la campaña : si eres un comercializador que ejecuta una campaña de marketing de productos, puedes optimizar tu inversión publicitaria probando tanto el texto del anuncio como la página de destino. Por ejemplo, probar diferentes diseños ayuda a determinar qué versión convierte a los visitantes en clientes de manera más efectiva, lo que reduce el costo general de adquisición de clientes.
• Experiencia del producto : los equipos de productos de toda la empresa pueden utilizar pruebas A/B para validar suposiciones, priorizar características importantes y entregar productos sin riesgos. Desde los flujos de incorporación hasta las notificaciones dentro del producto, las pruebas ayudan a optimizar las experiencias del usuario manteniendo objetivos e hipótesis claros.

Las pruebas A/B ayudan a cambiar la toma de decisiones desde una basada en opiniones a una basada en datos, desafiando el término HiPPO (Opinión de la persona mejor pagada).

Como señala Dan Siroker: “Realmente no sabemos qué es lo mejor; analicemos los datos y utilicémoslos como guía ” .

Cómo hacer pruebas A/B

Aquí tienes un marco de prueba A/B que puedes utilizar para empezar a ejecutar pruebas:

1. Recopilación de datos

• Utilice herramientas de análisis como Google Analytics para identificar oportunidades
• Centrarse en las zonas de alto tráfico mediante mapas de calor
• Encuentra páginas con altas tasas de rebote

2. Establecer objetivos claros

• Identificar métricas específicas para mejorar
• Establecer criterios de medición
• Establecer objetivos de mejora

3. Crear una hipótesis de prueba

• Formular predicciones claras
• Basado en datos existentes
• Priorizar por impacto potencial

4. Variaciones de diseño

• Realizar cambios específicos y mensurables
• Garantizar un seguimiento adecuado
• Verificación de implementación técnica

5. Prueba de funcionamiento

• División aleatoria del tráfico
• Problemas de seguimiento
• Recopilar datos sistemáticamente

6. Analizar los resultados

• Prueba de significancia estadística
• Considere todas las cifras
• Registrar las lecciones aprendidas

Si tu variación gana, ¡genial! Aplique esos conocimientos en páginas similares y siga iterando para lograr el éxito. Pero recuerda: no todas las pruebas darán resultados positivos y eso es completamente normal.

En las pruebas A/B no hay fracasos, solo oportunidades de aprender. Cada prueba, ya sea positiva, negativa o neutral, proporciona información valiosa sobre el usuario y ayuda a perfeccionar su estrategia de prueba.

Ejemplos de pruebas A/B

A continuación se muestran dos ejemplos de pruebas A/B en acción.

1. Prueba A/B en la página de inicio

El objetivo es promover la participación del usuario. El equipo descubrió que la respuesta en este caso fueron muchos ladridos.

Durante la prueba, los visitantes del sitio que acaricien al perro en la página de inicio del sitio recibirán un enlace al informe "Evolución de la experimentación". Sin embargo, sólo verás al perro el 50% del tiempo.

Resultados : Las personas expuestas al perro consumieron 3 veces más contenido que aquellos que no vieron al perro.

2. De ventana emergente a ventana emergente

Ronnie Cheung, consultor sénior de estrategia de Optimizely, quería introducir una ventana emergente con detalles de las instalaciones en la vista del mapa porque cuando los usuarios hacían clic en el pin en la vista del mapa, se los dirigía a una página PDP con un paso adicional para completar el pago.

• Resultado : Menos usuarios visitan la página de pago
• En resumen : mejorar la información emergente para que los usuarios puedan proceder con el pago con confianza.

Crear una cultura de pruebas A/B

Los grandes equipos de marketing digital se aseguran de involucrar a varios departamentos en sus programas de pruebas. Al realizar pruebas en distintos departamentos y puntos de contacto, puede aumentar su confianza en que los cambios que está realizando en su marketing son estadísticamente significativos y tienen un impacto positivo en sus resultados.

Los casos de uso incluyen:

• Pruebas A/B en redes sociales : sincronización de publicaciones, formato de contenido, variaciones creativas de anuncios, segmentación de audiencia, mensajes de campaña
• Prueba de marketing A/B : campañas de correo electrónico, páginas de destino, textos publicitarios y creativos, botones de llamada a la acción, diseño de formularios
• Prueba A/B de sitios web : diseño de navegación, diseño de página, presentación de contenido, proceso de pago, funcionalidad de búsqueda

Pero sólo podrás escalar tu programa si adoptas una mentalidad de probar y aprender. A continuación se explica cómo crear una cultura de pruebas:

1. Apoyo del liderazgo

• Demuestre valor a través del éxito temprano
• Compartir historias de éxito
• Vincular los resultados a los objetivos comerciales

2. Empoderar al equipo

• Proporcionar las herramientas necesarias
• Tren
• Fomentar la generación de hipótesis

3. Integración de procesos

• Haga que las pruebas formen parte del proceso de desarrollo
• Crear protocolos de prueba claros
• Registrar y compartir experiencias

Datos de pruebas A/B

Las pruebas A/B requieren análisis que puedan rastrear una variedad de métricas mientras se conectan a su almacén de datos para obtener información más profunda.

Para empezar, esto es lo que puedes medir:

• Métricas clave de éxito : tasa de conversión, tasa de clics, ingresos por visitante, valor promedio del pedido
• Métricas de apoyo : tiempo en el sitio, tasa de rebote, páginas por sesión, patrones de recorrido del usuario
• Rendimiento técnico : tiempo de carga, tasa de errores, capacidad de respuesta móvil, compatibilidad del navegador

Lo que realmente marca la diferencia es el análisis de raíz. Le permite mantener un control total sobre la ubicación de los datos al almacenar sus datos de prueba en sus instalaciones. Además, puede probar con resultados comerciales reales y habilitar el análisis de grupo automatizado. Proporciona pruebas multicanal fluidas con una única fuente de verdad y al mismo tiempo mantiene una estricta gobernanza y cumplimiento de los datos.

Las 12 mejores herramientas de pruebas A/B

1. Contentsquare

Contentsquare es una plataforma de inteligencia de experiencia de extremo a extremo que los equipos pueden usar para monitorear la experiencia digital de su sitio web. Con herramientas y capacidades tanto cuantitativas como cualitativas, la plataforma le permite agregar conocimientos más profundos a sus pruebas A/B y comprender las motivaciones detrás de las acciones de los usuarios.

2. VWO

Visual Website Optimizer (VWO) es una plataforma de experimentación con un completo conjunto de herramientas CRO que le permite realizar pruebas A/B diferentes elementos de su sitio web y aplicaciones móviles, como titulares, botones CTA e imágenes, para ver qué variación convierte más usuarios.

3. Omniconvert

Omniconvert es una plataforma de optimización de sitios web con pruebas A/B, encuestas, personalización de sitios web, segmentación de clientes y funciones de segmentación por comportamiento.

4. Unbounce

Unbounce es un generador de páginas de destino que incluye funciones de análisis y pruebas A/B que le permiten realizar un seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI) y optimizar las tasas de conversión.

5. Huevo loco

Crazy Egg es una herramienta de optimización de sitios web que le permite analizar el comportamiento del usuario en su sitio web. Esta herramienta incluye funciones como mapas de calor, mapas de desplazamiento e informes de clics para ayudarlo a probar diferentes versiones de su sitio web y ver cuál genera más participación o conversiones.

6. Camaleón

Kameleoon es una plataforma de optimización web con capacidades de pruebas web completas que le permite ejecutar pruebas A/B en tiempo real y le brinda información basada en datos para tomar mejores decisiones sobre productos.

7. AB Tasty

AB Tasty es una plataforma de optimización web que ofrece gestión de funciones, pruebas A/B y herramientas de personalización para ayudarle a mejorar las tasas de conversión y la experiencia del cliente en tiempo real.

8. Google Optimize

Google Optimize es una de las soluciones de pruebas A/B más populares disponibles en la actualidad. La solución es completamente gratuita y está diseñada para funcionar con otros productos populares de Google como Google Analytics, Google Ads y Firebase.

9. Pruebas A/B de Firebase

Firebase es una plataforma de desarrollo de aplicaciones creada por Google . El módulo de pruebas A/B de Firebase puede ayudarte a probar cambios en las funciones de tu aplicación, la interfaz de usuario o las campañas de participación.

10. Optimizely

Optimizely es una plataforma de experiencia digital. Viene con pruebas A/B y capacidades multivariadas, así como CMS, funciones de personalización de sitios web, capacidades de cambio de funciones y más.

11. Adobe Target

Adobe Target es una plataforma de pruebas que forma parte de Adobe Experience Cloud. Al igual que toda la nube de experiencias, Adobe Target está diseñado para empresas, se centra en experiencias de usuario omnicanal y en la ejecución de pruebas en miles o incluso millones de usuarios.

12. Maximizador

Maxymiser es una herramienta de prueba y optimización adquirida por Oracle en 2015. El objetivo principal de la herramienta es poner las pruebas y la personalización en manos de los especialistas en marketing eliminando la necesidad de recursos de desarrollo.