Qué es el A/B Testing y cómo hacerlo

Es una estrategia de marketing digital en la cual se comparan dos versiones de una página web (o una landing page), de una app, de publicidad o incluso de ofertas, que permite determinar cuál funciona mejor para el alcance de objetivos por los que fue diseñada.

¿Qué es A/B Testing?

En esencia, el A/B testing elimina toda la especulación en la optimización de sitios web y permite a los optimizadores de UX tomar decisiones respaldadas por datos. En las pruebas A/B, A se refiere al “control” o la variable de prueba original, mientras que B se refiere a la “variación” o una nueva versión de la variable de prueba original.

La versión que mueve las métricas de su negocio en dirección positiva se conoce como el “ganador”. La implementación de los cambios de esta variación ganadora en su(s) página(s) o elemento(s) probado(s) puede ayudar a optimizar su sitio web y aumentar el ROI del negocio.

Las métricas de conversión son únicas para cada sitio web. Por ejemplo, en el caso del comercio electrónico, puede ser la venta de productos. Mientras tanto, para B2B, puede ser la generación de oportunidades de venta calificadas.

Las pruebas A/B son uno de los componentes del proceso general de optimización de la tasa de conversión (CRO), utilizando el cual puede recopilar ideas de usuarios tanto cualitativas como cuantitativas. Luego, puede utilizar estos datos recopilados para comprender el comportamiento del usuario, la tasa de compromiso, los puntos problemáticos e incluso la satisfacción con las características del sitio web, incluidas las nuevas características, secciones de página renovadas, etc. Si no estás realizando pruebas A/B en tu sitio web, estás perdiendo mucho potencial de ventas.

¿Por qué hacer A/B testing?

Los objetivos específicos de tu sitio web sí importan… Y mucho!

Las conversiones no suceden por arte de magia, y esto requiere dedicación, tiempo y esfuerzo. En resumidas cuentas es a lo que se dedica todo el tiempo una empresa de marketing digital.

Por lo que invertir tiempo en crear pruebas de A/B hace que identifiques cambios que debas hacer en tu sitio web para provocar esos llamados a la acción.

Veamos por qué debería hacer A/B testing:

1. Resolver los puntos problemáticos del visitante

Los visitantes llegan a su sitio web con un objetivo específico en mente. Puede ser para comprender más acerca de su producto o servicio, comprar un producto en particular, leer/aprender más sobre un tema específico o simplemente navegar. Cualquiera que sea el objetivo del visitante, pueden enfrentar algunos puntos problemáticos comunes mientras lo logran. Puede ser una copia confusa o difícil de encontrar el botón CTA como comprar ahora, solicitar una demostración, etc.

No poder lograr sus objetivos lleva a una mala experiencia del usuario. Esto aumenta la fricción y eventualmente afecta sus tasas de conversión. Utilice los datos recopilados a través de herramientas de análisis de comportamiento de los visitantes como mapas de calor, Google Analytics y encuestas de sitio web para resolver los puntos problemáticos de sus visitantes. Esto es cierto para todos los negocios: comercio electrónico, viajes, SaaS, educación, medios y publicaciones.

2. Obtener un mejor ROI del tráfico existente

Como la mayoría de los optimizadores de experiencia han llegado a darse cuenta, el costo de adquirir tráfico de calidad en su sitio web es enorme. Las pruebas A/B le permite aprovechar al máximo su tráfico existente y lo ayuda a aumentar las conversiones sin tener que gastar dólares adicionales en adquirir nuevo tráfico. Las pruebas A/B puede brindarle un alto ROI, ya que a veces, incluso los cambios más pequeños en su sitio web pueden resultar en un aumento significativo en las conversiones generales del negocio.

3. Reducción de la tasa de rebote

Una de las métricas más importantes para medir el rendimiento de tu sitio web es la tasa de rebote (bounce rate). Puede haber muchas razones detrás de la alta tasa de rebote de tu sitio web, como demasiadas opciones para elegir, expectativas diferentes a las esperadas, navegación confusa, uso de jerga técnica y mucho más.

Dado que diferentes sitios web tienen diferentes objetivos y atienden a diferentes segmentos de audiencias, no hay una solución única para reducir la tasa de rebote. Sin embargo, correr una prueba A/B puede ser beneficioso. Con las pruebas A/B, puedes probar múltiples variaciones de un elemento de tu sitio web hasta que encuentres la mejor versión posible. Esto no solo te ayuda a encontrar fricciones y puntos de dolor de los visitantes, sino que también mejora la experiencia general de los visitantes de tu sitio web, haciendo que pasen más tiempo en tu sitio y hasta convirtiéndose en un cliente que paga.

4. Realiza modificaciones de bajo riesgo

Realiza cambios menores e incrementales en tu página web con la prueba A/B en lugar de rediseñar toda la página. Esto puede reducir el riesgo de poner en peligro tu tasa de conversión actual.

A/B testing te permite enfocar tus recursos para obtener la máxima producción con modificaciones mínimas, lo que resulta en un mayor retorno de inversión. Un ejemplo de esto podría ser cambios en la descripción del producto. Puedes realizar una prueba A/B cuando planeas eliminar o actualizar las descripciones de tus productos. No sabes cómo van a reaccionar tus visitantes ante el cambio. Al ejecutar una prueba A/B, puedes analizar su reacción y determinar hacia qué lado puede inclinarse la balanza.

Otro ejemplo de modificación de bajo riesgo puede ser la introducción de un nuevo cambio de función. Antes de presentar una nueva función, lanzarla como una prueba A/B puede ayudarte a comprender si el cambio nuevo que estás sugiriendo complacerá o no a tu audiencia del sitio web.

Implementar un cambio en tu sitio web sin probarlo puede o no tener éxito en el corto y largo plazo. Probar y luego hacer cambios puede hacer que el resultado sea más cierto.

5. Logra mejoras estadísticamente significativas

Dado que las pruebas A/B se basan completamente en datos sin lugar para conjeturas, instintos o presentimientos, puedes determinar rápidamente un “ganador” y un “perdedor” basado en mejoras estadísticamente significativas en métricas como el tiempo pasado en la página, el número de solicitudes de demostración, la tasa de abandono del carrito, la tasa de clics, etc.

6. Rediseña el sitio web para aumentar futuras ganancias comerciales

El rediseño puede variar desde ajustes menores de texto o color en los CTA de páginas web particulares hasta una renovación completa del sitio web. La decisión de implementar una versión u otra siempre debe basarse en datos cuando se trata de pruebas A/B. No detengas las pruebas después de finalizar el diseño. A medida que la nueva versión se ponga en marcha, prueba otros elementos de la página web para garantizar que se sirva a los visitantes la versión más atractiva.

¿Cómo hacer A/B Testing?

Las pruebas de A/B testing se desarrollan con cambios parciales o totales del sitio web o la aplicación que deseas optimizar.

Cuando se hace cambios de algunos elementos, también se conoce como multivariate testing.

Estos cambios pueden ser:

• Botones de CTA.
• Colorimetría de todo el sitio.
• Copywriting.
• Layout (estructura de la página web).
• La publicación y ubicación de imágenes y su descripción.
• Cualquier otro elemento que busque interacción del usuario.
• En le checkout

También puede hacerse entre dos versiones completamente diferentes, que se presentan de manera aleatoria a los usuarios para conocer qué los atrae más y hacer mejoramiento constante de la experiencia de usuario (UX).

Proceso de A/B testing

A continuación se presenta un marco de trabajo de pruebas A/B que puedes utilizar para comenzar a realizar pruebas:

1. Recopilar datos

Tu herramienta de análisis (por ejemplo, Google Analytics) a menudo proporcionará información sobre dónde puedes comenzar a optimizar. Es útil empezar por áreas de alto tráfico en tu sitio o aplicación para permitir que recojas datos más rápido. Para la optimización de la tasa de conversión, asegúrate de buscar páginas con altas tasas de rebote o abandono que se puedan mejorar. También consulta otras fuentes como mapas de calor, redes sociales y encuestas para encontrar nuevas áreas de mejora.

2. Identificar objetivos

Tus objetivos de conversión son las métricas que estás utilizando para determinar si la variación es más exitosa que la versión original. Los objetivos pueden ser cualquier cosa, desde hacer clic en un botón o enlace hasta compras de productos.

3. Generar hipótesis de prueba

Una vez que hayas identificado un objetivo, puedes empezar a generar ideas de pruebas A/B y hipótesis de prueba para determinar por qué crees que serán mejores que la versión actual. Una vez que tengas una lista de ideas, priorízalas en términos de impacto esperado y dificultad de implementación.

4. Crear diferentes variaciones

Utilizando tu software de pruebas A/B (como Optimizely Experiment), realiza los cambios deseados en un elemento de tu sitio web o aplicación móvil. Esto podría ser cambiar el color de un botón, intercambiar el orden de los elementos en la plantilla de la página, ocultar elementos de navegación o algo totalmente personalizado. Muchas de las principales herramientas de pruebas A/B tienen un editor visual que hará que estos cambios sean fáciles. Asegúrate de realizar una prueba para asegurarte de que las diferentes versiones funcionen como se espera.

5. Ejecutar la prueba

Inicia tu experimento y espera a que los visitantes participen. En este punto, los visitantes a tu sitio o aplicación se asignarán al azar a la versión de control o a la variación de tu experiencia. Su interacción con cada experiencia se mide, cuenta y compara con la línea de base para determinar cómo se desempeña cada una.

6. Espera los resultados de la prueba

Dependiendo de qué tan grande sea tu tamaño de muestra (el público objetivo), puede tomar un tiempo lograr un resultado satisfactorio. Los buenos resultados del experimento te dirán cuándo los resultados son estadísticamente significativos y confiables. De lo contrario, sería difícil decir si tu cambio realmente tuvo un impacto.

7. Analiza los resultados

Una vez que tu experimento esté completo, es hora de analizar los resultados. Tu software de pruebas A/B presentará los datos del experimento y te mostrará la diferencia entre cómo funcionaron las dos versiones de tu página y si hay una diferencia estadísticamente significativa. Es importante obtener resultados estadísticamente significativos para que estés seguro del resultado de la prueba.

Si tu variación es ganadora, ¡felicitaciones! Intenta aplicar los aprendizajes del experimento en otras páginas de tu sitio y continúa iterando en el experimento para mejorar tus resultados. Si tu experimento genera un resultado negativo o no genera resultados, no te preocupes. Usa el experimento como una experiencia de aprendizaje y genera nuevas hipótesis que puedas probar.

Sea cual sea el resultado de tu experimento, usa tu experiencia para informar futuras pruebas y continúa iterando en la optimización de la experiencia de tu aplicación o sitio web.

Desafíos de A/B Testing

Hacer A/B Testing periódicamente se determina basado en la necesidad de tu sitio web, pero el ROI que genera una prueba de este tipo tiene un impacto muy positivo.

Ya que te ayudará a identificar las áreas problemáticas exactas y así dirigir los esfuerzos de marketing a los elementos más valiosos de tu página.

Veamos algunos desafíos que debes tener en cuenta al momento de hacer un A/B Testing.

Decidir qué probar

Es importante que al momento de hacer A/B testing tengas un plan. No se trata de decir simplemente “voy a cambiar esto hoy”.

Los cambios pequeños pueden ser fáciles de implementar y más cuando buscas mejorar el alcance de tus objetivos comerciales. Pero, a veces dan resultados poco significativos.

De ahí la importancia de hacer análisis de los datos obtenidos del sitio web y de los visitantes. La analítica es uno de los factores que debe ser constante cuando se quiere optimizar un sitio web.

Entonces debes elegir elementos que tienen mayor impacto en la tasa de conversión o enfocándote en aquellas páginas que tienen mayor tráfico.

Formular una hipótesis

Aquí juegan un papel muy importante los datos que hayas obtenidos de la analítica web.

Al hacer pruebas de A/B los resultados brindarán información útil para generar una hipótesis y esto solo se logra con un adecuado proceso y planificación del test.

Indicar el tamaño de la muestra

Al desarrollar un programa de A/B testing es importante tener en cuenta el tiempo y el tamaño de la muestra que nos indicará realmente cómo están los resultados. El tamaño del muestreo se escoge en función del tráfico de la página web, debe ser los suficientemente amplia como para confiar en los resultados obtenidos.

Mantener una cultura de A/B testing

Una de las características más importantes de los programas de prueba (sea A/B o multivariada, etc.) es que son procesos iterativos.

Para que el esfuerzo que inviertas en la optimización tengan un largo alcance en el tiempo, deben crearse ciclos programables para el test.

Por lo que las etapas de recolección de información de analítica web, identificación de elementos recogidos y analizados, generación de hipótesis, implementación de A/B test y plan de cambios al sitio y desarrollo y despliegue de la versión ganadora y repite el ciclo.

Herramientas para A/B Testing

Una vez realizado el test se recopilará información por medio de analítica, para determinar si esta experiencia cambia positiva o negativamente en la interacción con la prueba A y la prueba B, lo cual facilitará la toma de decisiones de cambios basados en evidencia de qué funciona mejor.

Algunas de las herramientas más usadas son:

• Optimize de Google
• Mapas de Calor (Heatmaps), mapas de sitio y mapas de clics.
• UserTesting.com

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viernes, 24 de marzo de 2023