A/B testing: qué es y cómo usarlo para mejorar tu sitio web

Apenas el 22 % de los negocios están satisfechos con sus ratios de conversión, por lo que es mucho más probable te esté pasando lo mismo. Y una de las mejores maneras de salir de esa situación es experimentar con un A/B testing.

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¿Qué es el A/B test?

El A/B testing es un tipo de experimento que muestra dos versiones distintas de un mismo contenido, como una página de destino o una llamada a la acción, para ver cuál tiene el mejor rendimiento.

Esta es una práctica utilizada tanto en el desarrollo de software como en el marketing digital.

¿Para qué sirve el A/B testing?

Experminetar con el A/B testing te pude ayudar a:

  • Encontrar datos estadísticos acerca de tu audiencia: información relevante acerca de las preferencias de tus usuarios.
  • Tener una base para optimizar un producto digital: sabrás exactamente cuáles son los aspectos que funcionan y los que no.
  • Te ayuda a obtener conclusiones: Es probable que si estes en un brainstorm sujan varias ideas diferentes, pero igualmente relevantes. Un A/B testing podría poner a prueba las distintas ideas para encontrar las más eficientes.
  • Optimizar tus procesos de conversión: Encontrar las claves para que más visitantes se conviertan en leads, y los leads en clientes.
  • Poner las bases de proyectos futuros: Podras obtener datos que te ayudarán a crear nuevas soluciones para tu público.
  • Reducir la tasa de rebote: las mejoras que hagas en la experiencia de usuario de tu sitio tendrá un impacto positivo en el SEO.
  • Bajar el riesgo: muchas veces, hacer cambios en tu sitio web sin un referente puede crear un margen de riesgo amplio. Sin embargo, con la información que obtengas reducirás la ocurrencia de errores.

¿Cuáles tipos de A/B tests se pueden hacer en un sitio web?

Estas son las variantes principales de las pruebas A/B:

  • Prueba simple A/B: en la prueba A/B simple se prueban dos versiones, como el diseño de tu botón de llamada a la acción, la disposición de las imágenes o el diseño tipográfico. En este caso, aunque haya más de un elemento que cambia, se considera como una sola variable.
  • Prueba de más de 2 versiones: Crear una prueba para más de 2 variables sería poco productivo si hicieras una prueba para las versiones A y B, otra para B y C y otra para A y C. Lo mejor sería realizar una prueba A/B/C, que sería más completa y te permitiría llegar a conclusiones dentro de un mismo marco.
  • Prueba de variable múltiple: También existe la opción de realizar un test con muchas variables a la vez. Si, por ejemplo, queres probar el diseño de tu barra lateral y las opciones de título al mismo tiempo, y/o considerarlas por separado, estarías centrándote en más de un aspecto variable. Dada su complejidad procedimental y estadística, incluso cuando dispongas de pocas versiones, requerirás un test especial.

Algunos aspectos que puedes revisar en la respuesta de los visitantes de tu sitio son:

  • Ubicación una llamada a la acción.
  • Acciones tras las que aparece un pop-up.
  • Localización de la barra de redes sociales.
  • Uso de imágenes en el blog.
  • Colores en un componente de una página.
  • Tipografía a utilizar en el título, en el cuerpo de los textos del blog o en el menú.
  • Forma de mostrar los esquemas de precios: mensual, anual…
  • Copy en landing pages y otras páginas.
  • Preferencia de video o texto en una landing page.
  • Tipo de formulario más efectivo en la página de inicio.
  • Ubicación del formulario de boletín.
  • Disposición de la página de producto.

Con esto en mente, veamos cómo puedes mejorar cada uno de los componentes de tu sitio web de la mano de tu A/B testing.

1. Decide el componente de tu A/B testing que pondrás a prueba

Lo mejor de las pruebas A/B es el hecho de tener dos variantes de contenido a testear. Podes poner a prueba algo tan simple como el color de una llamada a la acción, o hasta un elemento tan importante como una landing page.

Ten en cuenta que debes atribuir los resultados de cada uno de los contenidos que estás poniendo a prueba como un todo, no como diferencias individuales. Esto significa que si estás poniendo a prueba dos versiones de una página de destino y cambiaste el contenido del CTA, la longitud del formato, la imagen que has añadido y el encabezado en una de ellas, no puedes atribuir el éxito de esa página de destino al formato en sí. Tendrías que atribuir el éxito a esos elementos. 

2. Establece el objetivo y decide cuál será el método de medición

Determina cuál es tu objetivo al ejecutar el A/B testing. Por ejemplo, se puede medir el efecto de una serue de colores en alguna llamada a la acción, y ver el rendimiento de los mismos. Esta es la prueba más simple que podes hacer.

A la hora de hacer un A/B test mido el éxito de las distintas variables por el número de clicks en la llamada a la acción, esta es una manera muy simple y práctica de testear rendimientos.

3. Crea tu versión de control y de prueba

Los conceptos del control y prueba de tu A/B testing son muy sencillos. El control es simplemente la versión «A», que es lo que tenes normalmente usas en tu página de destino, formulario, llamada a la acción, encabezado, etc… Y la versión de prueba es la versión «B», es decir, la que tiene los cambios que tratas de comparar. 

Por ejemplo, el control «A» sería de color Azul. Es la situación actual o la norma. La versión de prueba «B» sería algo diferente, tal vez de color violeta. 

4. Lanza tus versiones

Primero hay que elegir «que vas a comparar con qué». En este ejemplo, el elemento a controlar es el color en general. Lo único diferente entre las dos es el color (el contenido y las imágenes son los mismos). De esa forma, podemos hacer la prueba para confirmar si el color tuvo repercusión en el número de clics. 

Versión A – Azul

Versión B – Violeta (¿Es violeta, no?)

Ahora tendrás que establecer el A/B testing en tu software de marketing. Cada herramienta es distinta y con frecuencia los pasos del A/B testing son diferentes para cada tipo de contenido al que se ejecuta la prueba.

HubSpot tiene un buen programa para hacer estos controles, aunque hay muchas más. 

5. Promociona el A/B test

Mientras más grande la muestra, mayor relevancia estadística. Haz email-marketing, y envía tu prueba a los contactos de tu lista, promueve tu test en las redes sociales, o inclucluso puedes hacer una campaña de PPC (pago por click), para que lo vea la mayor cantidad de personas posibles.

A tener en cuenta, si haces un A/B testing para una audiencia específica, necesitaras dirigir tus promociones únicamente a esa segmentación específica.

6. Reúne los datos suficientes

Ahora solo queda esperar. Continúa promoviendo tu prueba hasta que tenga significación estadística, es decir, cuando los resultados probablemente no provienen del azar. Una vez alcanzado el nivel de relevancia, podrás ver si la versión alternativa es más eficaz que el control. 

Puedes utilizar esta herramienta para conocer la significación de tu prueba.

Si ya ha pasado un mes y has dirigido bastante tráfico a tu prueba, pero no has visto ningún resultado de relevancia estadística, entonces probablemente tu prueba no tendrá un gran impacto en las conversiones. Y en este caso debes repetir el testeo.

7. Analiza los resultados

Para analizar los resultados, debes enfocarte en sólo un método de medición, este es el único momento de la prueba donde puedes analizar el propósito original de la misma para ver si ha tenido efectos en alguna otra área de recorrido del comprador.

Es muy loco pensar que, con solo cambiar el color de de tu CTA pueda impactar en la cantidad de engage que esta reciba.

Al analizar otras partes de tu proceso de marketing es posible que descubras que un A/B testing tiene resultados que no habías anticipado. Si esos resultados son buenos, puedes confiar más en estos elementos. De lo contrario, es posible que tengas que analizar si deberías hacer ese cambio.

8. Planifica tu prueba siguiente

Ya finalizaste… tu primer A/B testing, pero hay muchos otros elementos en los que puedes ejecutar pruebas. En el ejemplo de la llamada a la acción, puedes posicionar el botón en algún otro lugar en la página o ver si cambiar el texto afecta la cantidad de personas que hacen clic sobre el botón. 

O tal vez no confías en los resultados del A/B testing que acabas de ejecutar. Tal vez la ejecutaste durante las vacaciones y obtuviste mucho tráfico en tu sitio, pero ese no es un indicativo de cómo se comporta normalmente tu audiencia. Ejecuta el A/B testing de nuevo, pero ahora asegúrate de no hacerlo durante las vacaciones o días festivos. 

Si realizas pruebas con frecuencia, es posible que esto beneficie de manera significativa a tus tasas de conversión.

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