Prueba A/B: qué es, por qué deberías estar haciéndolo en 2022

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas A/B, también llamadas pruebas divididas, permiten a los usuarios comparar dos versiones de algo para determinar cuál es más eficiente. Simplemente diga, ¿sus clientes prefieren más la versión A o la B?

La idea es como la del método científico. Si desea saber qué sucede cuando altera algo, debe crear un escenario en el que solo se cambie una cosa.

Echa un vistazo a los experimentos que hiciste en la escuela primaria. Por ejemplo, si plantas dos semillas en dos tazas de tierra y colocas una dentro del armario y otra cerca de la ventana, obtendrás resultados diferentes. Este tipo de experimento se llama prueba A/B.

¿Por qué debería considerar las pruebas A/B?

Las empresas en B2B de hoy no están contentas con la innumerable generación de prospectos que reciben cada mes; Las tiendas de comercio electrónico, por el contrario, luchan con una alta tasa de abandono del carrito. Mientras tanto, las empresas editoriales y de medios también están luchando con la baja participación de sus espectadores. Además, esta medida fundamental de conversión se ve afectada por problemas típicos, como brechas en este embudo de conversiones, caídas en las páginas de pago, etc.

Echemos un vistazo a las razones por las que deberías realizar pruebas A/B:

1. Ayuda a abordar los puntos débiles del visitante

Los visitantes visitan su sitio web para lograr un objetivo particular al que apuntan. Por ejemplo, podría ser para obtener más información sobre su servicio o producto, comprar un producto o servicio específico, obtener más información sobre un tema determinado o simplemente navegar. Cualquiera que sea el propósito del visitante, podría enfrentarse a problemas comunes al lograr su objetivo. Por ejemplo, puede ser difícil entender la copia o ubicar el botón CTA, como comprar ahora o solicitar una demostración o una demostración, etc.

La incapacidad de cumplir sus objetivos da como resultado una experiencia de usuario insatisfactoria. Esto crea fricción y, en última instancia, reduce las tasas de conversión. En su lugar, utilice los datos recopilados mediante herramientas de análisis del comportamiento de los visitantes, como mapas de calor, Google Analytics o encuestas web, para resolver los problemas de sus visitantes. Esto es cierto para todos los negocios, como viajes, comercio electrónico, SaaS, educación, publicación, medios y más.

2. Aumentar el ROI del tráfico existente

Como han reconocido muchos optimizadores experimentados, el costo de adquirir tráfico de alta calidad para su sitio web es enorme. Las pruebas A/B lo ayudan a aprovechar al máximo su tráfico actual y le permiten aumentar las conversiones sin gastar dinero extra en la adquisición de nuevos visitantes. Además, las pruebas a/B pueden brindarle un alto retorno de la inversión ya que, a veces, los cambios más pequeños en su sitio pueden aumentar las conversiones comerciales.

3. Reducir la tasa de rebote

Una métrica crucial que debe seguir para evaluar el rendimiento de su sitio web es la tasa de rebote. Puede haber varias razones para que la tasa de rebote de su sitio web sea alta, como tener numerosas opciones para elegir, expectativas que no coinciden con la realidad, un sistema de navegación confuso, el uso excesivo de terminología técnica, etc.

Debido a que diferentes sitios web tienen diferentes objetivos y atienden a diferentes grupos de usuarios, no existe una solución universal para reducir las tasas de rebote. Sin embargo, realizar una prueba A/B podría resultar útil. Con las pruebas A/B, puede experimentar con diferentes versiones de un elemento dentro de su sitio hasta que tenga la versión más efectiva. Esto lo ayudará a identificar cualquier fricción o problema y mejorar la experiencia general, haciendo que pasen más tiempo en su sitio web y posiblemente se conviertan en clientes de pago.

4. Haz pequeños ajustes

Realice cambios pequeños e incrementales en el contenido de su sitio mediante pruebas A/B en lugar de revivir toda la página. Esto reduce la posibilidad de degradar las tasas de conversión existentes.

Las pruebas A/B le permiten orientar sus recursos para producir el mayor rendimiento, con solo modificaciones menores, y generar un mayor retorno de la inversión. Un ejemplo podría cambiarse a la descripción de un producto. Es posible realizar una prueba A/B si tiene la intención de eliminar o modificar las descripciones de sus productos. Sin embargo, es difícil saber cómo reaccionarán sus clientes a los cambios. Si ejecuta una prueba A/B, es posible examinar la reacción de sus invitados e identificar en qué dirección se inclinará la balanza.

5. Haz mejoras estadísticamente significativas

Debido a que los datos impulsan completamente las pruebas A/B y no hay lugar para conjeturas, corazonadas o intuición, es fácil discernir la diferencia entre un "ganador" y un "perdedor" mediante el análisis de mejoras estadísticamente significativas en medidas como la cantidad de tiempo que pasa en la página, el número de solicitudes de demostraciones, tasas de abandono de carritos o tasa de clics y más.

6. Diseña un sitio web para impulsar las ganancias futuras de las empresas

El rediseño puede ser cualquier cosa, desde un pequeño CTA y un cambio de color a páginas web específicas hasta una revisión completa del sitio. La decisión de optar por uno u otro debe basarse en los datos durante las pruebas A/B. No deje de probar hasta que se desarrolle el diseño. Cuando la nueva versión se publique, puede probar los otros elementos de la página para asegurarse de que sea el más interesante disponible para sus visitantes.

Cómo realizar pruebas A/B

1. Elija una variable para probar.

Si está tratando de optimizar las páginas de su sitio web y los mensajes de correo electrónico, es posible que tenga muchas variables que le gustaría tratar de medir. Sin embargo, para determinar qué tan efectiva es una modificación, debe identificar la " variable independiente" y determinar el rendimiento de esa variable. En ausencia de esto, no podrá determinar qué variable es la causa de los cambios en el rendimiento.

Es posible probar múltiples variables para una sola página de sitio web o correo electrónico, pero asegúrese de probarlas todas simultáneamente.

La identificación de su variable examina los componentes dentro de sus herramientas de marketing y sus posibles alternativas para la redacción, el diseño y la presentación. Otros elementos que puede probar son las líneas de asunto del correo electrónico, los nombres de los remitentes y otros métodos para personalizar sus mensajes de correo electrónico.

Tenga en cuenta que los pequeños cambios mejorarán significativamente, como cambiar la imagen que usa en sus correos electrónicos o el texto en su botón de llamada a la acción. Este tipo de cambios suelen medirse más fácilmente que los más significativos.

2. Identifique sus objetivos.

Aunque probará múltiples aspectos en una sola prueba, debe elegir una medida principal en la que concentrarse antes de comenzar la prueba. Debe hacerlo antes de configurar la segunda variante. La " variable dependiente " puede cambiar en función de cómo modifique su variable independiente.

Considere dónde le gustaría que estuviera la variable dependiente cuando termine la prueba. Es posible incluso hacer hipótesis no oficiales y luego examinar los resultados de acuerdo con esta idea.

Si no espera hasta más tarde para decidir qué métricas son importantes para sus prioridades y qué cambios está proponiendo podrían afectar el comportamiento de los usuarios. Si no lo hace, es posible que no pueda configurar sus pruebas con el método más eficiente.

3. Seleccione la página que probará

Comience con su página principal. La página podría servir como su página de inicio o una página de destino de alto tráfico. En cualquier caso, será un factor importante en el resultado final de su negocio.

4. Decidir sobre la división y las métricas de evaluación

Dos cosas a considerar son: dónde y cómo dividiremos a nuestros usuarios en diferentes grupos de experimentadores cuando visiten el sitio web, así como qué métricas emplearemos para medir la efectividad o el fracaso de nuestra modificación experimental. El tipo de unidad que elegimos para el desvío (el momento en que dividimos la observación en diferentes grupos) podría afectar las métricas de evaluación que usamos.

El grupo de control, también conocido como grupo "A", verá la página de inicio original, y el grupo experimental, también conocido como 'B, obtendrá el nuevo sitio que se enfoca en la prueba de 7 días.

5. Cree su grupo de control y grupo de prueba.

Una vez que haya determinado sus hipótesis nula y alternativa, el siguiente paso es diseñar el grupo de control y probar la clase (variante). Se deben considerar dos ideas clave durante este proceso: el muestreo y el tamaño de la muestra.

Muestreo

El muestreo aleatorio es uno de los métodos de muestreo más populares. Esto se debe a que cada muestra de población tiene la posibilidad de ser seleccionada. El muestreo aleatorio es crucial en la prueba de hipótesis, ya que reduce el sesgo en el muestreo y es crucial para evitar el sesgo, ya que desea que los resultados de una prueba sean representativos de toda la población, no solo de la muestra de prueba en sí.

Tamaño de la muestra

Es crucial establecer el tamaño mínimo de la muestra para su prueba A/B antes de realizar la prueba para eliminar el sesgo debido a la falta de cobertura y el sesgo debido al muestreo de demasiadas observaciones.

6. Acumula datos

Esta es la fase de esperar y ver. Con herramientas de prueba A/B como Crazy Egg, los datos se recopilan de forma automática. Puede realizar un seguimiento de la progresión durante sus pruebas en cualquier momento y, una vez que finalice la prueba, recibirá información sobre cuántas personas asistieron a cada variación, qué dispositivos utilizaron y otros detalles.

7. Revisa las estadísticas de las pruebas A/B

Echa un vistazo a qué variante fue la ganadora, ya sea la campeona o la que fue retadora. Una vez que sepa qué prefiere su audiencia, y cuánto, puede comenzar este proceso de 10 pasos introduciendo una nueva variación.

Los 6 mejores programas de pruebas A/B

1. AB Sabroso

Ab Tasty es una herramienta de precio razonable y fácil de usar que sirve como un sólido comienzo para las empresas que recién comienzan su viaje hacia la optimización de la conversión.

AB Tasty ofrece pruebas A/B y pruebas divididas. Pruebas multivariadas Pruebas de embudo y capacidades de prueba de embudo. El uso del editor de AB Tasty en el formato visual le permite crear variaciones y pruebas rápidas y fáciles y obtener informes en tiempo real que brindan niveles de confianza en sus objetivos.

2. Google Optimize 360

Google Optimize 360 ​​es la edición premium o de pago de Google Optimize. Incluye todas las funciones esenciales de su versión gratuita, como las pruebas A/B y la integración nativa de Google Analytics, orientación por URL, orientación geográfica y más, pero sin los diferentes límites que están disponibles con la edición gratuita. Al igual que con todas las herramientas de prueba que hemos discutido hasta ahora, con Optimize 360, tiene la capacidad de:

• Prueba hasta 36 combinaciones realizando un examen que es multivariado
• Se pueden realizar más de 100 experimentos simultáneamente.
• Se pueden crear más de 100 personalizaciones a la vez

Recuerda, Google Optimize 360 ​​es una alternativa más cara sin beneficios ni ventajas adicionales en comparación con VWO, Optimizely o AB Tasty.

3. Objetivo de Adobe

Adobe Target es una herramienta empresarial de gran popularidad que ofrece pruebas dirigidas y personalización.

Adobe Target lo guía a través de los tres pasos de un flujo de trabajo en el que crea la variación y luego selecciona la variación según la segmentación del usuario. Finalmente, podrá establecer sus propios objetivos y preferencias para probar. Con este tipo de publicidad dirigida, no debería sorprender que la función más interesante se personalice automáticamente.

4. Google Analytics

Google Optimize es una excelente opción para los optimizadores experimentados que recién comienzan su viaje de exploración. Este software, un producto de Google, le permite crear y probar diferentes versiones de sitios web y luego analizar cuál es mejor.

Debido a que Google Analytics lo potencia, obtiene los beneficios de tener una herramienta de investigación integral. Al utilizar Google Optimize, puede realizar pruebas A/B simples, pruebas de URL divididas y pruebas multivariadas.

5. Conductores

Conductrics es una herramienta de última generación que proporciona métodos desde pruebas A/B y aprendizaje automático para brindar la mejor experiencia a cada usuario de forma automatizada.

Se puede usar como un servidor del lado del cliente o como una herramienta del lado del servidor, y casi puede personalizarlo de cualquier manera que desee utilizarlo.

6. Plataforma Wasabi para pruebas A/B

Servicios de prueba Wasabi A/B es un producto de nivel empresarial en vivo, 100 por ciento impulsado por API que le permite utilizar sus propios datos para ejecutar pruebas en Internet, dispositivos móviles y computadoras de escritorio. Es rápido, fácil de usar, con muchas características y la instrumentación es mínima. Wasabi es la plataforma de experimentación compatible con TurboTax, QuickBooks, Mint.com y otros productos de Intuit.

¿Cuánto tiempo tardan las pruebas A/B?

Las pruebas A/B no son una tarea de la noche a la mañana. En función del volumen de tráfico que reciba, es posible realizar pruebas desde unos pocos días hasta varias semanas. Tenga en cuenta que solo debe realizar una prueba a la vez para obtener los resultados más precisos.

Una prueba que se ejecuta con poca duración puede causar distorsión de los resultados ya que no hay un número adecuado de participantes para que la prueba sea estadísticamente confiable. Una prueba que sea demasiado larga podría generar resultados desequilibrados porque la prueba está influenciada por más elementos que no puede controlar durante un período de tiempo prolongado.

Asegúrese de mantenerse informado de cualquier cambio que pueda afectar los resultados de su prueba para poder tener en cuenta cualquier irregularidad estadística en los resultados de su prueba. Si no está seguro, realice la prueba una vez más.

Cuando considera el efecto que tienen las pruebas A/B en sus resultados, vale la pena invertir algunas semanas para asegurarse de realizar las pruebas correctamente. Pruebe una prueba a la vez y dé a cada prueba el tiempo adecuado para ejecutarla.

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