Pruebas adaptativas: la evolución del A/B testing

La inteligencia artificial (IA) está de moda en estos días. Pero, ¿cómo funciona realmente? Y, sobre todo, ¿cómo puedo sacarle el mayor provecho? Pues bien, hoy te presentamos las pruebas adaptativas: el nivel siguiente de las pruebas A/B con la ayuda de IA.

Si llevas un tiempo navegando por los mares del marketing, apuesto a que has realizado un A/B testing. La idea de una prueba A/B es simple: para lograr un objetivo de conversión específico, publicas dos versiones de un activo de marketing, y esperas hasta determinar al ganador de la contienda. Después de un cierto período de tiempo, verificas el rendimiento de las dos variaciones y eliges al ganador. A partir de ese momento, todos ven la versión ganadora.

Las pruebas A/B son poderosas. Veamos un ejemplo: utilizando las pruebas A/B, el entonces candidato Barack Obama aumentó la conversión en su página de inicio por una suma de 60 millones en donaciones al probar variaciones de dos elementos simples: la imagen del banner y el texto del botón.

¿Cuáles son las limitaciones del A/B testing?

Si bien son poderosas, las pruebas A/B tienen dos problemas:

1. El proceso de elegir un ganador es manual. Eso requiere mucho tiempo (debes verificar los resultados con regularidad) y es un desafío intelectual. Seamos honestos: a pesar de una docena de búsquedas en Google a lo largo de los años, ¿cuántos de nosotros podríamos definir realmente la significación estadística?

2. La mitad de los visitantes ven la peor variación hasta que eliges un ganador. En el ejemplo de Obama anterior, digamos que Dan (el jefe de marketing de Obama) estaba comparando un botón rojo de «registrarse» con uno azul. Imaginemos que, de inmediato, el rojo comenzó a funcionar mejor. Hasta que hizo un cambio manual, probablemente después de esperar gran cantidad de tráfico a la página, el botón azul con el peor rendimiento continuó recibiendo la mitad del tráfico de la página. 

Los resultados se verían así:

Las pruebas adaptativas van más allá de las limitaciones del A/B testing

Llevamos este problema a nuestros ingenieros de inteligencia artificial y encontraron la solución perfecta: modelaron un sistema que intenta simultáneamente encontrar nuevos conocimientos («exploración») y optimizar sus decisiones basadas en el conocimiento existente («explotación»). En otras palabras, es una forma ideal de evolucionar las pruebas A/B: prueba nuevas variaciones de activos y, al mismo tiempo, optimiza las variaciones que muestra a los usuarios en función del rendimiento anterior.

Así es como funcionan las pruebas adaptativas en el contexto de tu cuenta de HubSpot.

Supongamos que pruebas cuatro variaciones de una página. Con las pruebas adaptativas, el tráfico se divide de manera uniforme entre las variaciones de página al principio; a medida que HubSpot aprende cómo se están desempeñando estas variaciones, ajusta el tráfico automáticamente, de modo que las variaciones con mejor desempeño se muestran más y las de peor desempeño se muestran menos. La distribución del tráfico de una prueba adaptativa podría verse así:

Como puedes ver, la mejor variación gana al final.

Ventajas de usar pruebas adaptativas sobre las pruebas A/B tradicionales

• Dado que tú como experimentador no tienes que invertir tu tiempo en esperar para ver el rendimiento de cada variación antes de elegir una ganadora, las pruebas adaptativas ofrecen resultados (es decir, mejoras en las tasas de envío de formularios) mucho más rápido. Además, no es necesario verificar los resultados manualmente, por lo que puedes dejar tu campaña en buenas, e inteligentemente artificiales, manos.
• Debido a que la distribución se optimiza con el tiempo, mejora las tasas de conversión durante el periodo de prueba. En las pruebas adaptativas, la variante con el mejor rendimiento comienza a ganar de inmediato, mientras que en las pruebas A/B clásicas muestra al 50% de los visitantes cada variante.

Cómo funcionan las pruebas adaptativas

¿Quieres ejecutar una prueba adaptativa en tu cuenta de HubSpot? A continuación, te indicamos cómo empezar.

1. Ejecuta una prueba

Comienza en el editor de páginas CMS Hub y haz clic en «ejecutar una prueba». Elige «prueba adaptativa».

2. Selecciona un objetivo y la cantidad de variantes

A continuación, elige tu objetivo y agrega hasta cinco variantes; dale a cada una un nombre único.

3. Perfecciona tus variantes

Una vez que hayas creado tus variaciones, el botón «ejecutar una prueba» se reemplaza con un menú desplegable que permite alternar entre tus variaciones y editarlas a tu gusto.

4. Publica

Cuando hayas terminado de editar todas tus variaciones, haz clic en «publicar». ¡Y listo! 

5. Analiza tu prueba

Una vez que la prueba se haya ejecutado durante un periodo suficiente, los datos de todas las variantes aparecerán en la pestaña de «resultados de la prueba». Hay tres gráficos principales para ayudarte a comprender tus resultados.

Determina qué variación logró mejor tu objetivo utilizando el gráfico de «comparación de métricas de objetivos». En este ejemplo, la variación «playa» se desempeñó mejor.

Comprende cómo se tomó la decisión utilizando el gráfico de «distribución del tráfico a lo largo del tiempo». Este gráfico muestra cómo se asignó el tráfico a las diferentes variaciones conforme el avance. En este ejemplo, al principio, las variaciones se distribuyeron uniformemente. Luego, cuando el modelo se enteró de que la variación «playa» estaba funcionando mejor, asignó más tráfico allí. Finalmente, la variación ganó y recibió todo el tráfico.

Profundiza en los datos de la tabla completa que muestran todas las métricas para cada variación en la prueba.

6. Finaliza tu prueba

La mejor parte de las pruebas adaptativas es que podrás configurarlas y luego despreocuparte. No es necesario finalizar oficialmente una prueba; funciona en todo momento, optimizando el rendimiento con el tiempo. Si no te gusta la idea de una prueba interminable, puedes finalizar la prueba por ti mismo al hacer clic en «finalizar prueba», donde elegirá la variación ganadora.

¡Ya está! Creaste cuatro variaciones de tu página y dejas que HubSpot se encargue del resto.

Ejemplos para iniciarte en las pruebas adaptativas

¿Cómo podrías implementar las pruebas adaptativas? Aquí algunas ideas para despegar:

1. Prueba diferentes videos en una página

Aquí hay un ejemplo real de HubSpot: un gimnasio alemán está probando los videos en su página para ver cuál conduce a más membresías.

2. Prueba las imágenes de fondo

Un cliente de HubSpot que fabrica software contable está probando diferentes variaciones de página para averiguar qué estilo de fondo genera la mayor cantidad de descargas de libros electrónicos.

3. Prueba tus diseños

Un editor que utiliza HubSpot está probando varios diseños de página de destino para determinar cuál conduce a más reservas de consulta.

¿Listo para empezar a optimizar? Las pruebas adaptativas ahora están disponibles en todas las cuentas de Marketing Hub Enterprise. ¡El trabajo se hará solo!