¿Qué son las pruebas A/B?
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Es cierto que, como dice Wikipedia, “el término test A/B se utiliza en el ámbito del Marketing Digital y la Analítica web para describir experiencias casuales con dos variantes”. Pero, cabe destacar que este tipo de experimentos se han realizado a lo largo de la historia y nos han permitido descubrir cosas increíbles .
Un ejemplo paradigmático por su relevancia en los últimos años es el proceso de testeo por el que la industria farmacéutica debe atravesar para aprobar una vacuna.
En su segunda fase, se conforman dos grupos de personas con las mismas características de los cuales a uno de ellos se les administran las dosis de la vacuna. Luego, se realizan comparaciones entre el grupo vacunado y el grupo no vacunado.
Esta es una parte mediante la cual mide el éxito de una vacuna, teniendo en cuenta las variaciones que pueden surgir en el grupo vacunado en relación con el grupo no vacunado o de control.
De esta manera hemos realizado cientos de ejemplos en distintas disciplinas, en los que se lleva a cabo un testeo de dos variantes con el objetivo de comparar y tomar decisiones.
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Al hablar de nuestro campo, el A/B testing es un aliado que nos ayuda continuamente a allanar nuestro camino ya encontrar soluciones más eficaces.
La simple actividad que se lleva adelante para encontrar respuestas más efectivas es la prueba .
Esta técnica consiste en la comparación de rendimiento . dependiendo de nuestro objetivo, veremos el aspecto que nos interesará comparar.
Imaginemos que nos encontramos en la etapa de optimizar una campaña. Tengamos en cuenta que una campaña posee muchos elementos como el título, la composición de la imagen, el texto, los colores, los llamados a la acción, entre otros.
A la hora de realizar una prueba A/B tendremos que seleccionar cuál será el elemento de nuestra campaña que nos interesa comparar . En este caso probaremos qué diseño tendrá mayor compromiso .
Es importante resaltar que el A/B testing viene a colaborar con un objetivo mayor que es mejorar el rendimiento de nuestro sitio web .
¿Cómo seguir?
En este caso, el diseño que venimos usando (A) para nuestra campaña se muestra a un grupo de usuarios, mientras que la variante nueva (B) se muestra a otro grupo de usuarios. Es importante tener en cuenta que ambos grupos son parte de la misma audiencia .
Somos parte de un emprendimiento de comida vegetariana y queremos hacer una prueba A/B para saber qué diseño puede llegar a obtener mayor compromiso por parte de los usuarios.
Ilustración 1 https://unsplash.com/es/fotos/yhc4pSbl01A y https://unsplash.com/es/fotos/ZwzZ5F_pIBU
Una vez que cada variación haya recibido una cantidad de tráfico relevante, será posible mediante las estadísticas que tomemos una decisión.
¿Cuál de los dos diseños tenderá a tener mayor interés para nuestro público? La respuesta será proporcionada una vez que llevemos a cabo este experimento.
algunos numeros
La realización de testeos A/B para campañas de Newsletters proporciona un 82% de mayor retorno de inversión que quienes no realizan estos testeos.
Pensamos otro ejemplo:
La tasa de conversión de medios de un sitio de comercio electrónico suele ser de entre un 1% y un 3%. Hay muchos factores que influyen en estos porcentajes, lo que lo hace un proceso complejo.
Las dos versiones que compararemos arrojarán como resultado la eficacia que cada una tuvo en cuanto a la conversión.
Estas variaciones, llamadas A y B, se muestran de forma aleatoria a los distintos usuarios de la página web. Una parte de ellos verán la versión A y otra parte la B.
Los porcentajes de tasa de conversión son esas estadísticas que mencionamos. Gracias a estos números podremos entender cuál de las dos variantes ha logrado tener mejores resultados.
Hay también otros indicadores que nos permitirán saber el rendimiento de nuestras pruebas. Como por ejemplo el Cost Thru Click (CTR) que es el promedio que pagaremos por cada clic en nuestro anuncio.
Funcionalidades
Si todavía no tienes claro para que pueda llegar a ser útil realizar pruebas A/B, las preguntas son siempre buenos disparadores.
- ¿Cuál de mis anuncios llama más la atención de mi audiencia?
- ¿Por qué un usuario no cliquearía en mi anuncio?
- ¿Qué título es más fácil de entender?
- ¿Qué colores tienen más compromiso ?
- ¿Me convendría que apareciera el logo?