Comprender y aplicar el principio de las pruebas A/B

Las pruebas A/B son una herramienta muy poderosa para las empresas que desean mejorar el desempeño de su negocio. Es un método de prueba y análisis de datos utilizado por los especialistas en marketing para probar y comparar diferentes versiones de una página web o elemento de una página web para determinar qué versión proporciona la mejor experiencia a los visitantes y genera la mayor cantidad de conversiones. Este artículo tiene como objetivo presentar en detalle qué es el testing A/B, cómo configurarlo, interpretar los resultados obtenidos y explicar su importancia.

Definición y objetivos de las pruebas A B

El término « a b Testing » proviene del mundo de las tecnologías de la información donde se refiere al uso de pruebas comparativas entre las versiones original (A) y modificada (B) con el fin de medir el impacto de las modificaciones realizadas en un producto o servicio. En el contexto del marketing digital, esta técnica consiste en comparar diferentes versiones de una página web o de un elemento de una página web con el fin de encontrar la versión que mejor funcione para lograr un determinado objetivo (tasa de conversión, tasa de clics, etc.) . Por tanto, el objetivo principal es conseguir que más usuarios realicen una acción específica en su sitio web, como suscribirse a una newsletter, comprar un producto o rellenar un formulario.

https://www.youtube.com/watch?v=5YDHVKe-nIE

Métodos para implementar pruebas A B

Configurar una prueba A/B puede ser una tarea bastante compleja. Es imperativo planificar bien la prueba antes de comenzar a ejecutarla. En primer lugar, se debe definir claramente el objetivo de la prueba y el tipo de datos que se recogerán para medir su rendimiento. A continuación, se debe elegir qué página web o elemento de una página web se probará y determinar qué modificaciones realizar (cambiar el texto, cambiar la imagen, etc.). Una vez completados estos pasos, podrás pasar a la siguiente fase que consiste en configurar un sistema de pruebas divididas para distribuir aleatoriamente a los visitantes entre las diferentes versiones de tu sitio web o elementos de tu sitio web. Finalmente, deberá determinar el tamaño de muestra necesario para obtener resultados significativos y el tiempo suficiente para completar la prueba.

Herramientas necesarias para realizar pruebas A/B

Para realizar con éxito pruebas A/B efectivas, debe tener acceso a las herramientas y tecnologías adecuadas que le permitirán no sólo configurar la prueba fácilmente sino también analizar con precisión los resultados obtenidos después de su implementación. Para ello, existen en el mercado varias herramientas como Google Analytics u Optimizely que no sólo te permiten configurar fácilmente tus split testing sino también analizar los resultados obtenidos a través del informe generado por esta herramienta. En algunos casos, se pueden utilizar herramientas especialmente diseñadas para pruebas A/B para analizar más de cerca ciertos aspectos técnicos como la velocidad de las páginas web o la experiencia de usuario general que ofrece una página web en particular.

Interpretación de los resultados obtenidos mediante un test A/B

Una vez que haya configurado su prueba dividida y haya recopilado suficientes datos válidos (teniendo en cuenta los números de tiempo requeridos), ahora es el momento de interpretar los resultados obtenidos para tomar una decisión sobre la elección final entre las diferentes versiones comparativas propuestas durante este proceso. .

Para ello, se pueden analizar varios indicadores: tasa de conversión global (en cada versión), tasa de clics en una determinada llamada a la acción (botón de compra, por ejemplo), etc… Los expertos suelen recomendar cuando se identifica una versión de alto rendimiento gracias a la datos recopilados durante las pruebas, posponer la puesta en producción hasta que se recopilen suficientes datos para que esta elección sea válida. Esta técnica permite así no sólo observar si permanece estable a pesar de posibles variaciones debidas al comportamiento natural de los usuarios de Internet, sino también discriminar si seguirá siendo eficaz durante un período de tiempo prolongado.