¿Qué es una prueba A/B y su importancia para tu estrategia CRO?

que es A/B testing

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¿Sabes qué elementos afectan la conversión de tu web? ¿Has identificado cuáles reportan una mayor tasa de conversión? Hacer un A/B Test o prueba A/B te ayuda a tomar decisiones data-driven y mejorar las conversiones en tu sitio web a través de darles a tus usuarios el contenido de valor justo en el formato que más les gusta.

¿Qué son las pruebas A/B y cómo funcionan?

Las pruebas A/B, conocidas también como A/B testing en inglés, son una técnica que compara dos versiones de cualquier elemento de marketing, como podrían ser: 

  • Páginas web
  • Contenidos 
  • Anuncios publicitarios
  • Estrategias de emailing

Esto te ayudará a determinar cuál de las dos versiones produce mejores resultados. Lo ideal es modificar aspectos específicos, de los que puedas llevar control, en cada versión, para poder testearlas.

1 prueba A B

¿Cómo se realiza una prueba A/B? (Paso a paso)

A continuación te comparto el proceso que llevo a cabo para realizar una prueba A/B:

  1. Analizo los datos previos: Para saber si aumenta o no tu conversión, debes tener súper claro cuáles son tus tasas de conversión previas.
  2. Defino objetivos: Se trata de ser realistas. Si mi tasa de conversión es 1%, mi objetivo podría ser subirla al 1.5%
  3. Calculadora de significancia estadística: No es lo mismo medir una prueba con 1,000 usuarios al mes que con 100,000. Esta calculadora te ayudará a definir cuánto tiempo debe durar tu prueba para que esta sea estadísticamente significativa.
  4. Elemento a testear: En esta etapa defino qué se va a poner a prueba, podría ser una imagen, el copy, un formulario, el diseño de una landing, etc.
  5. Elaboro dos versiones: Del elemento que deseo testear. 
  6. Divido el tráfico de manera equitativa, pero aleatoria, entre las dos versiones de mi prueba. 
  7. Mido el rendimiento: Utilizando métricas clave, como tasa de conversión, tiempo en la página, clics, etc. 
  8. Analizo los datos: Para observar qué versión tuvo un mejor rendimiento y tomar decisiones informadas basadas en estos resultados.

Este método de experimentación me ha sido muy útil, ya que me ha permitido realizar mejoras basadas en datos reales y no en suposiciones.

2 prueba A B
Imagen de hotjar.com

Importancia de realizar pruebas A/B en tu estrategia

En lo personal considero a las pruebas A/B cruciales para cualquier estrategia de marketing de optimización de la tasa de conversión (CRO), puesto que te permiten identificar qué cambios en tus campañas pueden mejorar el rendimiento y cuáles no. Esto aplica tanto en estrategias de contenido como en enfoques más técnicos, como los que implementa una estrategia de SEO data driven.

Efectuar pruebas A/B regularmente, me ha ayudado a mantener nuestro sitio actualizado, y alineado a las preferencias de nuestros usuarios. 

Por último, con estas pruebas he podido eliminar toda conjetura e incertidumbre alrededor de mi estrategia. Así puedo estar seguro de que las decisiones que tomo se basan en evidencia sólida y no en mis intuiciones.

3 prueba A B
Imagen de optimizely.com

Beneficios y ventajas de las pruebas A/B 

Como mencioné antes en este artículo, las pruebas A/B ayudan a incrementar las tasas de conversión, sin embargo, hay muchos más beneficios que considero igual de importantes, o incluso más:

Menor riesgo en la toma de decisiones

La implementación de cambios dentro de una campaña de marketing digital puede resultar muy costoso, no solo en presupuesto, sino también en tiempo y en la afectación que tenga en la relación con el cliente potencial.

Con datos concretos y precisos sobre el rendimiento de ciertos elementos, podrás reducir el riesgo de implementar cambios que no funcionen.

4 prueba A B
Imagen de: basis360.com

Mejora continua

Las pruebas te permiten seguir mejorando y optimizando un sitio web constantemente. Recuerda que lo que podría ser efectivo hoy puede no serlo en el futuro.

5 prueba A B
Imagen de: appian.com

Optimización de la experiencia del usuario

Al probar diferentes versiones puedes identificar qué elementos mejoran la usabilidad y la satisfacción del usuario. Recuerda que una buena experiencia de usuario puede aumentar la lealtad y satisfacción de tus clientes.

6 prueba A B

Aumento de retención de clientes

Con estas pruebas podrás experimentar diferentes estrategias de retención, como programas de lealtad o campañas de seguimiento y así identificar qué enfoques son más efectivos para mantener a tus clientes comprometidos y satisfechos.

7 prueba A B
Imagen de: chargebee.com

Ahorro de tiempo y recursos

Al identificar qué cambios generan los mejores resultados, puedes enfocar tus esfuerzos y presupuesto en las estrategias más efectivas.

Por ejemplo, si descubres que una versión de tu anuncio en redes sociales tiene un costo por clic (CPC) más bajo y una tasa de conversión más alta que otra versión, puedes asignar tu presupuesto publicitario y así maximizar tu rendimiento.

8 prueba A B
Imagen de: eworkorders.com

Personalización de contenido 

Al experimentar con diversos tipos de contenido, diseños y mensajes, puedes identificar qué enfoques resuenan mejor con tu audiencia.

BIG Hack: Hace unos días utilicé estas pruebas para evaluar diversas versiones de nuestra página de inicio y determinar cuál generaba mayor interés.

Además, también experimentamos con distintos segmentos de audiencia para observar cómo respondían a diferentes tipos de contenido.

9 prueba A B
Imagen de: adobe.com

Identificación de patrones y tendencias

Al analizar los resultados de tus pruebas, puedes obtener información valiosa sobre cómo interactúan tus usuarios con tu sitio web, correos electrónicos o anuncios.

Por ejemplo, descubrir qué colores o diseños son más efectivos para captar la atención de los usuarios. O identificar qué tipos de títulos en tus mails generan más interés.

10 prueba A B
Imagen de: fastercapital.com

Herramientas y plataformas para realizar pruebas A/B

Existen diferentes herramientas que estoy seguro podrían facilitarte el proceso de implementación de pruebas A/B. Algunas de las que te recomiendo incluyen:

  • Kameleoon: Es una herramienta específica para la experimentación de sitios web, además de que cuenta con la posibilidad de integrarse a otras plataformas. 
  • Optimizely: La principal diferencia de esta herramienta es su amplia gama de funcionalidades avanzadas para pruebas A/B y multivariables que ofrece. 
  • VWO (Visual Website Optimizer): Cuenta con una interfaz intuitiva y es una herramienta 100% dedicada al AB Test.

Estas plataformas no solo te permitirán configurar y ejecutar pruebas, sino que también te proporcionarán análisis detallados para ayudarte a interpretar tus resultados y tomar decisiones informadas.

Conclusión

Las pruebas A/B son una herramienta muy poderosa y esencial para cualquier empresa y su estrategia de adquisición online.

Si lo que buscas es optimizar la experiencia de tu usuario, aumentar tu tasa de conversión y retención de clientes, maximizar el ROI y personalizar el contenido para tu audiencia, lo mejor que puedes hacer es hacer pruebas A/B de manera regular y efectiva. 

Si, como yo, eres líder de una empresa, las pruebas A/B te proporcionan datos claros sobre los que tomar decisiones, así, tus esfuerzos de marketing mejoran constantemente.

Obtén nuestros servicios profesionales en implementación de pruebas A/B. Contáctanos.

Preguntas frecuentes

¿Qué aspectos se pueden testear en una prueba A/B?

En una prueba A/B, se pueden testear diferentes aspectos, como:

‭• El diseño de una página web
‭• El asunto y contenido de un correo electrónico
‭• Los elementos gráficos en redes sociales
‭• La fuente o color utilizado en un anuncio publicitario
‭• En general, cualquier elemento de marketing que pueda ser sujeto a tener mínimo dos versiones para comparar.

¿Qué es el A/B testing en marketing digital?

Es una técnica utilizada en el ámbito digital para comparar dos versiones de una misma variable, como una página web, un correo electrónico o un anuncio, con el objetivo de determinar cuál es mejor en términos de conversiones.

En este proceso, se dividen aleatoriamente a los usuarios en dos grupos: el grupo A que visualiza una versión, y el grupo B, que interactúa con la otra versión. 

Es a través de la recopilación y análisis de datos, que se identificará posteriormente cuál de las dos versiones genera mejores resultados en las estrategias de marketing.

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