¿Qué es A/B Testing?
Muchas veces tenemos claro cómo queremos que sea el diseño de nuestra página web y cómo queremos que el usuario interactúe con ella.
Pero, más allá de eso…
Lo que necesitamos es que realmente el sitio web alcance sus objetivos y logremos encaminar a los visitantes al embudo de conversión, de ahí que debemos analizar si la página es efectiva para quienes entran a ella.
O si ya te has dado cuenta de que tu página tiene muchas visitas pero todavía no logra una tasa de conversión directamente proporcional…
Entonces llega ese momento en el que es necesario analizar su funcionalidad, tiempo de carga, etc. y para esto existe el A/B Testing.
¿Qué es A/B Testing?
El A/B Testing (Pruebas de A/B) también es conocido como “split testing” o “bucket testing”.
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.
¿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.
¿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).
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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