¿Has ejecutado una campaña de marketing y no están dando el resultado que esperabas? Tal vez las tasas de apertura no son lo que pensabas, o quizá la estrategia de e-mailing ha disminuido en los últimos meses, o simplemente el UX (experiencia de usuario) de tu página web necesita optimizarse para mejorar tus conversaciones. Si le cuesta entender por qué algunos planes tienen éxito, mientras que otros fracasan, entonces es posible saber cómo ejecutar un A/B testing. A continuación, te comparto una manera para transformar tus métodos de bajo rendimiento en ganadores con estos 5 pasos básicos.
Primero, hay que saber que los A/B testing -conocidos también como pruebas divididas- son una forma científica de resolver estos misterios del marketing. En lugar de basarse en intuiciones o seguir «mejores prácticas» genéricas, esta metodología te permitirá descubrir lo que funciona para su audiencia específica, comparando dos versiones distintas para una mejor investigación de desarrollo web, diseño de experiencia de usuario o determinar qué genera mayor interacción en tu página web.
Para entender de forma más clara cómo funcionan un A/B testing, veamos un ejemplo: Imagina que tienes dos diseños diferentes para una página de destino y quieres saber cuál funcionará mejor.
Después de crear los diseños, se le asigna una página de destino a un grupo y se envía la otra versión al segundo grupo. Luego, se observa el rendimiento de cada página de destino en términos de métricas como tráfico, clics o conversiones. Si uno funciona mejor que el otro, ¡a buena hora! Ahora podrás iniciar la investigación de por qué sucede eso y eso podría orientar tu forma de crear páginas de destino en el futuro.
Los A/B testing no son complicados, pero sí es necesario contar con una estrategia antes de iniciar. De igual manera, debes tener en mente algunas preguntas para mejorar tu futura estrategia. ¿Qué recursos de marketing necesitas que funcione mejor en tus campañas? ¿Por qué mi página de destino no genera conversiones? ¿Qué debo mejorar en mi tasa de finalización de compra? No te recomiendo realizar este método sin entender primero el rendimiento de tu campaña. En caso administres una página web, es bueno utilizar algunas herramientas de medición para tener un correcto seguimiento, fuentes de referencia y otra información valiosa que aporte a la “prueba dividida”.
Con el conocimiento de cómo responden sus clientes a su estrategia de marketing actual y con información sobre las áreas que necesitan mejoras, puede comenzar a realizar pruebas A/B para aumentar sus tasas de conversión y generar más ingresos. A continuación, te indicó cómo.
Comience con un solo elemento que desee probar. Asegúrese de que sea relevante para la métrica que desea mejorar. Por ejemplo, si estás intentando generar más tráfico orgánico, céntrate en un elemento que afecte al SEO, como la extensión de una publicación de blog. Para optimizar la tasa de conversión, puedes empezar con el título, un vídeo o una llamada a la acción.
Mide varios indicadores claves de rendimiento (KPI) durante la prueba. Es probable que uno o dos sean más importantes que otros. Luego de elegir la métrica principal, podrás medir el éxito correctamente. Si estás en una página web, estos ejemplos pueden ayudarte.
Por ejemplo, si haces un A/B testing de elementos de SEO en la página, como títulos de página o meta-descripciones, haz un seguimiento de la cantidad de impresiones y clics, como también analizar el CTR actual de tu web.
Crear variantes significa desarrollar al menos una nueva versión del contenido o elemento que desea probar, junto con la versión de control. Con este método estándar, tendrás dos variantes: variante A y variante B
La “variante A” suele ser la variante de control: la versión original de lo que estés probando. Como ya sabes cómo funciona esta versión, se convierte en nuestra referencia para cualquier resultado. Esta es tu “campeona” por defecto. Es la que hay que vencer.
La “variante B” debe incorporar los cambios en la variable que, según su hipótesis, mejorarán el rendimiento. Si nuestra hipótesis es que un botón de CTA de un color diferente generará más clics, esta es la variante en la que realizaremos ese cambio.
Aunque la mayoría de los A/B testing solo dos variantes, puedes probar variantes adicionales (variante C, variante D) simultáneamente. Pero ten en cuenta que cuantas más variantes haya, tardarás más en lograr la significación estadística y, si introduces variables adicionales en la prueba (como un título de página diferente), puede resultar casi imposible determinar por qué una versión supera a otra.
Si estás a cargo de una página web, existen Google Analytics como herramienta gratuita para analizar datos existentes. ¿Qué le indica sobre su estado actual en función de la métrica que desea mejorar? Este es tu punto de partida o línea de base. Estás buscando un cambio que haga que la situación cambie, aunque sea por un pequeño margen.
Aquí debes ser analítico ante las métricas. Considere cómo influyen no solo los objetivos inmediatos, sino los objetivos a largo plazo, como el crecimiento de la interacción, los ingresos o el ROI.
Existe una frase que indica: “La significación estadística significa que estás seguro de que los resultados de tu prueba fueron confiables”. Recuerda que los A/B testing existen en el mundo de la probabilidad, no en el mundo binario del sí y el no.
Los intentos de traducir la probabilidad al binario a menudo proporcionan una claridad falsa. “¿Es estadísticamente significativo?” y “¿Ganó ‘B’?” Estas son preguntas que le harán los gerentes que quieren respuestas de sí o no a las preguntas probabilísticas.
Lo ideal es responder con afirmaciones como: “Hay un 90 % de probabilidades de que B fuera entre un 1 % peor y un 5 % mejor” o “B fuera un 2 % mejor, con un margen de error del 3 % en el intervalo de confianza del 90 %”. Ni “B ganó” ni “B no ganó” reflejan exactamente lo que sucedió.
Si tiene que dar una respuesta de sí o no, aplique el contexto y el sentido común a las cifras. En el caso anterior, si B fue un cambio menor, declárelo ganador y siga adelante. Pero si el hecho de que B fuera peor podría tener consecuencias desastrosas, obtenga más datos antes de declarar un ganador.
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