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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:
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)
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:
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 ” .
Aquí tienes un marco de prueba A/B que puedes utilizar para empezar a ejecutar pruebas:
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.
A continuación se muestran dos ejemplos de pruebas A/B en acción.
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.
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.
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:
Pero sólo podrás escalar tu programa si adoptas una mentalidad de probar y aprender. A continuación se explica cómo crear una cultura de pruebas:
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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