¿Alguna vez tu jefe ha dicho: «Ya tenemos leads suficientes por hoy. ¿Por qué no se van a casa?».

La realidad es que apenas 22 % de los negocios están satisfechos con sus tasas de conversión, por lo que es mucho más probable que tu equipo esté insatisfecho en este aspecto. Y una de las mejores maneras de salir de esa situación es adoptar tu lado experimental y ejecutar un A/B testing.

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Aquí verás todo para comenzar un A/B testing. Puedes utilizar estos pasos en cualquiera de tus componentes de marketing, aunque aquí nos enfocaremos en tu sitio web.

Es una técnica ampliamente utilizada en el desarrollo de software y de otros productos digitales, así como en el marketing online.

¿Para qué sirve el A/B testing?

Llevar un proceso de A/B testing puede ayudarte a:

  • Encontrar datos estadísticos acerca de tu audiencia: podrás encontrar información relevante acerca de las preferencias de tus usuarios.
  • Tendrás una base para optimizar un producto digital: sabrás exactamente cuáles son los aspectos que funcionan y los que no, así como obtendrás directrices para las mejoras en tus títulos, llamadas a la acción, disposición visual, entre otros.
  • Te ayudará a obtener conclusiones: ¡no hay equipos creativos sin controversias! Por medio de un A/B testing podrán poner a prueba hipótesis distintas.
  • Optimizarás tus procesos de conversión: hallarás las claves para que más visitantes se conviertan en leads, y más leads en clientes.
  • Sentarás los precedentes de proyectos futuros: además de todo, obtendrás datos valiosos que te ayudarán a crear nuevas soluciones para tu público.
  • Reducirás la tasa de rebote: las mejoras que hagas en la experiencia que causa tu sitio web tendrán un impacto positivo en la permanencia de los usuarios.
  • Tendrás un riesgo menor: 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 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, por ejemplo. En este caso, aunque haya más de un elemento que cambia, se considera como una sola variable.
  • Prueba de más de 2 versiones: como lo menciona Neil Pattel en su blog, 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 multivariables: cuando quieres revisar el diseño de tu barra lateral y las opciones de título al mismo tiempo, y considerarlas por separado, por ejemplo, estarías centrándote en más de un aspecto variable. Dada su complejidad procedimental y estadística, incluso cuando dispongas de pocas versiones, requerirás un procedimiento especial.

Ahora bien, algunos aspectos que puedes revisar en la respuesta de los visitantes de tu sitio web 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, entre otros aspectos.

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 que pondrás a prueba

Lo mejor de las pruebas A/B es que tienes dos variantes de contenido a probar; además, puedes probar elementos significativos o detalles. Puedes poner a prueba algo tan simple como el color de una llamada a la acción hasta un elemento tan importante como una página que tu equipo rediseñó completamente.

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 todos esos 4 elementos. 

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

Determina cuál es tu objetivo al ejecutar el A/B testing. ¿Quieres medir el efecto que tiene el color de la llamada a la acción sobre la cantidad de personas que hacen clic en él? Esa es la prueba más simple que puedes hacer; también puedes ejecutar la prueba para ver si el color tiene una repercusión en el número de personas que hacen clic más de una vez en tu botón. 

En nuestro ejemplo de A/B testing queremos dirigir a muchas personas a nuestra página de destino y utilizar el número de clics en la llamada a la acción como el indicador del éxito. 

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» —lo que normalmente usas en tu página de destino, formulario, llamada a la acción, encabezado, etcétera—. La versión de prueba es la versión «B», es decir, la que tiene los cambios que tratas de comparar. 

En nuestro ejemplo, el control (versión A) sería de color gris oscuro. Es la situación actual o la norma. La versión de prueba (B) sería algo diferente, tal vez de color azul. 

4. Lanza tus versiones

Una vez que hayas diseñado la manera en la que funcionará tu experimento, ¡realízalo! Primero diseña y crea el contenido para tu control y tratamiento. En nuestro caso, este elemento es la llamada a la acción gris y la azul de abajo. Observa cómo 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

Ejemplo de botón de llamada a la acción gris para un AB testing

Versión B

Ejemplo de botón de llamada a la acción para un AB testing

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. Si eres un cliente de HubSpot y estás siguiendo nuestro ejemplo, puedes utilizar estas instrucciones. Si eres un cliente de HubSpot y estás ejecutando un A/B testing diferente, aquí hay otros recursos que te pueden ayudar. 

5. Promociona la prueba

Si quieres que tu prueba signifique algo, en otras palabras, que tenga relevancia estadística, lo cual veremos en el siguiente punto, tendrás que promover tu contenido con mucha dedicación. Envía tu email a una lista lo suficientemente grande, promueve tu página de destino en las redes sociales o incluso integra un pago por clic (PPC) en el post para que vean tu prueba una cantidad suficiente de personas.

Piensa que, si ejecutas un A/B testing para una audiencia específica, necesitas dirigir tus promociones únicamente a esa audiencia. Por ejemplo, digamos que tienes la curiosidad de saber si a tus visitantes recurrentes les gustará algo en tu landing page; entonces promoverías el contenido entre quienes entraron a tu sitio varias veces en un periodo, no a quienes entraron una sola vez.

En nuestro ejemplo solo vemos las conversiones de la llamada a la acción, así que necesitaríamos hacer promoción para que los interesados encuentren la página. 

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. Pero, ¿qué sucede si nunca alcanzas el nivel de significación? Espera unos días más. Algunas veces puede tomar hasta 30 días obtener el tráfico necesario para que tu contenido tenga resultados significativos.

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. No tengas miedo de implementar otro experimento.

7. Analiza los resultados

Bien, ahora sabes si tu experimento funcionó o no por las medidas que estableciste en un principio. ¡Estupendo! Pero no puedes detenerte ahí. 

A pesar de que te sugerimos enfocarte en un solo 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.

Puede resultar increíble pensar que cambiar el color de tu CTA pueda impactar en algo más que el número de clickthroughs, pero sí es posible. Si tienes closed-loop analytics (o análisis de ciclo cerrado) en funcionamiento, puedes ver si las personas que hicieron clic en ese botón realmente se convirtieron en clientes o no. Tal vez quienes hicieron clic en los botones de llamada a la acción azules pasaron a ser clientes con más rapidez (es poco probable, pero funciona como ejemplo).

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 esos elementos. De lo contrario, es posible que tengas que analizar si deberías hacer ese cambio.

Vale la pena que pienses que tu A/B testing puede tener implicaciones más extensas.

8. Planifica tu prueba siguiente

Ya reuniste los datos (relevantes o no) y comprobaste si tu A/B testing tuvo cualquier otro resultado accidental. ¡Has terminado!

Bueno... tal vez no. Ya finalizaste tu primer A/B testing y eso es un motivo para celebrar, 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. Una manera de simplificar todo el proceso es con ayuda de un CMS, pues no tendrás que recurrir a un diseñador y programadores para crear tus versiones de prueba. 

CMS Hub es el software que te permitirá realizar A/B testing en pocos pasos, tanto en tus landing pages como en cualquier otra página de tu sitio, gracias a su opción de contenidos «Hacer un test». Algunos de los aspectos que puedes variar son: tus ofertas de contenido, copy, imágenes, campos en un formulario... y todo estará respaldado con las estadísticas que necesitas.

¡Así lograrás que tu equipo esté más satisfecho con su capacidad para convertir a los visitantes en leads y en clientes!

3 ejemplos de A/B testing en sitios web

1. Centrarse en el precio o en el beneficio

Ejemplo de AB test de Server Density

Imagen vía Design for Founders

Design for Founders nos muestra el caso de Server Density, empresa que, por medio de la optimización de su página de precios, aumentó sus ganancias en 114 %. En la versión normal tenía un enfoque en los precios y creó una versión de prueba que resaltaba los beneficios. Tras las pruebas logró que se redujera el número de solicitudes de pruebas gratis y que aumentara la compra de paquetes.

2. ¿Descuento o no?

Ejemplo de AB test de Electronic Arts

Imagen vía Crazy Egg

Electronic Arts creyó, como casi todos los especialistas en marketing lo harían, que un anuncio con 20 dólares de descuento motivaría a la audiencia a hacer la compra de un videojuego. Y, contra todo pronóstico, la versión sin la oferta tuvo 40 % mejor rendimiento, posiblemente porque la mayoría del público buscaba una oferta específica y no estaba interesada en adquirir otros productos.

Versión de prueba del AB testing de Electronic Arts

Imagen vía Crazy Egg

3. Texto e imagen

Ejemplo de AB testing sobre el uso de imágenes

Imagen vía AB Tasty

¡Mira el poder de las imágenes en un anuncio! El porcentaje de conversiones de la versión que solo incluye un cuadro con botones y texto es significativamente menor que el que presenta la versión con imagen: hubo 17.46 % de diferencia en su rendimiento.

Seguramente se debe a que las imágenes nos transmiten el mensaje de una forma más directa y rápida, además de que los colores variados nos atraen más que una presentación simple.

 

Comienza tu A/B testing y lleva los niveles de conversión de tu sitio web a lo más alto (y no olvides que puedes pedir una asesoría gratuita a nuestros expertos).

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Publicado originalmente en mayo 26 2020, actualizado septiembre 22 2020

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CMS