La calidad no es un acto, es un hábito
Aristóteles
Como profesional del marketing, es probable que se haya encontrado al menos una vez con esta desconcertante situación: su campaña de marketing no rinde y sabe que tiene que cambiar las cosas, pero ¿por dónde empezar?
¿Debería cambiar primero el contenido? Tal vez deba centrarse en elegir canales de marketing diferentes. O quizá el problema sea simplemente la evolución de los gustos de los consumidores.
Por supuesto, probar muchos de estos cambios uno por uno lleva mucho tiempo y no siempre es la mejor opción. Afortunadamente, existe una solución que le permite probar diferentes opciones simultáneamente: las pruebas B/B.
Las pruebas A/B son una metodología establecida que consiste en probar diferentes opciones simultáneamente para comparar su rendimiento. Inicialmente utilizadas en varios campos, ahora son una estrategia fundamental en marketing. Este artículo analiza algunas de las buenas prácticas y ejemplos de pruebas A/B.
¿Sabías que...? En la actualidad, varias empresas líderes realizan más de 10 000 pruebas A/B al año muchas de las cuales involucran a millones de usuarios.
¿Qué son las pruebas A/B?
Las pruebas A/B comparan dos versiones de algo para determinar cuál funciona mejor. Sus principios fueron establecidos en la década de 1920 por el estadístico Ronald Fisher y más tarde adoptados por los profesionales del marketing en las décadas de 1960 y 1970 para evaluar sus resultados experiencia de usuario de sus campañas .
Las pruebas A/B modernas, tal y como las conocemos, surgieron a principios de la década de 1990. Aunque los conceptos básicos no han cambiado, la escala se ha transformado: ahora las pruebas llegan a millones de usuarios, se ejecutan en tiempo real y ofrecen resultados instantáneos.
¿Se pregunta qué conseguirá con las pruebas A/B? Exploremos las ventajas y cómo pueden impulsar decisiones impactantes para su empresa.
Beneficios de A/B Testing
La comprensión de los beneficios de las pruebas A / B pone de relieve por qué es un deber-tener en su caja de herramientas de marketing.
Veamos sus ventajas clave.
- Medir el compromiso del usuario: Probar variaciones de elementos como páginas web, CTA y líneas de asunto de correo electrónico para medir su impacto en el comportamiento del usuario
- Tome decisiones basadas en datos: Obtenga resultados estadísticamente significativos, eliminando las conjeturas de sus decisiones
- Aumente las tasas de conversión mediante pruebas A/B periódicas. Aumentar las tasas de conversión* Simplifique el análisis: Identifique métricas como la interacción del usuario, las tasas de conversión, el tráfico del sitio, etc., fácilmente para diferenciar entre el intento correcto y el fracaso de sus pruebas
- Obtenga resultados instantáneos: Obtenga resultados rápidos para una optimización más rápida incluso con conjuntos de datos pequeños
- Pruebe todos los elementos: Pruebe titulares, botones CTA o incluso nuevas funciones (en anuncios, aplicaciones o sitios web) para mejorar el comportamiento de los visitantes y las conversiones. Cada idea puede ser aprobada o rechazada sobre la base de los puntos de vista de los usuarios a partir de una prueba
Ahora que ya conoce las ventajas de utilizar este formulario de pruebas, veamos los componentes clave necesarios para su aplicación.
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Componentes clave de las pruebas A/B
Diseñar una prueba A/B es un proceso meticuloso.
Hay varios componentes clave que debe tener en cuenta para lograr resultados adecuados:
- Hipótesis: Defina claramente una afirmación específica sobre el impacto de un cambio que esté probando
- Grupos de variación y control: Asigne diferentes versiones a grupos separados, garantizando una variación mínima en los datos demográficos y el comportamiento para evitar sesgos
- Tamaño de la muestra: Ajuste el tamaño de los grupos en función de los efectos esperados y la significación estadística para detectar diferencias significativas
- Enmascaramiento: Decidir si ocultar la variación a los participantes, a los investigadores o a ambos para reducir el sesgo
- Duración: Determine cuánto tiempo se tardará en recopilar datos lo suficientemente significativos como para obtener información valiosa. Ejecute las pruebas el tiempo suficiente para recopilar datos sustanciales, pero evite excederse para evitar influencias irrelevantes
- Métrica principal: Definir una variable medible que refleje directamente la hipótesis
- Métricas secundarias: Realizar un seguimiento de métricas adicionales para conocer mejor los resultados
- Método de análisis: Seleccionar un método de prueba pararealizar el análisis para determinar la significación estadística
- Proceso de elaboración de informes: Establecer una forma sencilla de compartir resultados, perspectivas y recomendaciones con las partes interesadas que puedan impulsar la planificación de futuras pruebas y decisiones empresariales importantes
También lea: Un día en la vida de un director de marketing: Ideas de expertos Ahora vamos a explorar el proceso que reúne todos estos componentes clave para realizar pruebas prácticas.
Proceso de Pruebas A/B
Las pruebas A/B implican la generación de percepciones significativas, como la recopilación de datos, crear casos de prueba y analizar los resultados. Veamos un marco sencillo que puede utilizar para todas sus estrategias de pruebas A/B:
Paso #1: Recopilar datos
Utilice herramientas como Google Analytics para la elaboración de informes y formarse una hipótesis recopilando datos de calidad.
Empiece por las páginas con más tráfico para obtener información rápidamente, centrándose en las áreas con altas tasas de rebote o abandono. Métodos como los mapas de calor, las grabaciones de sesiones y las encuestas pueden revelar áreas de mejora.
Paso #2: Generar hipótesis
Con los datos listos, finalice su meta de pruebas A/B. Desarrolle una hipótesis basada en las nuevas ideas y en cómo podrían superar a la versión actual.
Su hipótesis de prueba debería:
- Identificar claramente el problema o desafío
- Sugerir una solución concreta
- Definir el impacto previsto de la solución
Paso #3: Crear variaciones
Con la hipótesis preparada, crea variaciones de prueba cambiando elementos como el color del botón, el texto del sitio web o la ubicación de la CTA. Para simplificar el proceso, utilice herramientas de pruebas A/B con editores visuales.
Paso #4: Ejecutar la prueba
En esta fase, ejecute el experimento y obtenga información sobre el comportamiento de los visitantes. Puede asignar aleatoriamente a los visitantes del sitio web a la muestra del grupo de control o de variación.
Como se habrá dado cuenta, la ejecución de pruebas A/B requiere precisión y concentración: demasiadas partes móviles pueden dificultar el seguimiento.
Organizar todos sus datos puede terminarse con las herramientas adecuadas. Una de ellas es ClickUp clickUp es una herramienta versátil de gestión de proyectos que puede optimizar su proceso de pruebas. Exploremos juntos sus funciones.
Plantilla de Pruebas A/B ClickUp
Tomemos, por ejemplo, la plantilla Plantilla de pruebas A/B de ClickUp . Esta plantilla le permite supervisar sus pruebas de forma eficaz y realizar un seguimiento y visualizar el calendario, las variaciones, las métricas para la optimización de la tasa de conversión y mucho más.
Plantilla de pruebas A/B de ClickUp
Así es como puede simplificar sus pruebas A/B con esta plantilla:
- Organice los flujos de trabajo de las pruebas: Utilice las vistas Lista y Tablero con Campos personalizados y estados para mantener sus iniciativas de pruebas estructuradas y fáciles de gestionar
- Visualice los plazos: Planifique y ajuste las fechas de inicio y finalización sin esfuerzo con las vistas de Calendario y Cronograma
- Seguimiento de métricas clave: Utilice Campos personalizados para supervisar el progreso, los resultados de las pruebas, las tasas de conversión y otros detalles esenciales
- Optimice los procesos: Manténgase al día de las fases de las pruebas mediante estados personalizados, desde el plan y el lanzamiento hasta el análisis de los resultados
Además, puede utilizar Automatizaciones ClickUp para automatizar tareas improductivas y aumentar su tiempo. Puede crear automatizaciones para cambiar estados en función de desencadenantes específicos. También puede configurar desencadenantes para obtener informes de proyecto generados por IA.
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Paso #5: Esperar resultados
Deje que el experimento siga su curso. La duración depende del tamaño de su público objetivo. Sabrás que los resultados están listos para el análisis cuando sean estadísticamente significativos y fiables. De lo contrario, es difícil decir si el cambio ha tenido impacto o no.
Recordatorio amistoso: No apresure ni retrase la obtención de los resultados. Esto es crucial porque para que la prueba A/B sea estadísticamente significativa, tendría que esperar a que los datos muestren patrones.
Paso #6: Analizar los resultados de la prueba
¡El experimento está completado! Ahora, es el momento de ver los resultados. Su herramienta de pruebas A/B proporciona datos sobre el rendimiento de cada versión. Para evaluar los resultados, compruebe la significación estadística. Utilice la información obtenida tanto de los intentos correctos como de los fracasos para mejorar las pruebas futuras. Puede seguir este proceso para todas las pruebas futuras.
Paneles de ClickUp
Otra gran función es Paneles de ClickUp . Ofrece una amplia variedad de plantillas de paneles para su análisis. Puede personalizar su panel de marketing en función de las métricas y los KPI específicos de North Star.
Genere análisis e información visualmente atractivos con los paneles de ClickUp
Una vez que el análisis está listo, puede presentar la información a todas las partes interesadas.
La comunicación eficaz es clave en este punto, ya que es posible que algunas partes interesadas no hayan participado en el proceso y se basen únicamente en el análisis para tomar decisiones.
La comunicación del estado y el rendimiento de nuestras campañas de marketing globales y regionales a nuestras unidades de negocio distaba mucho de ser óptima. Con nuestros nuevos paneles, ahorramos tiempo y las partes interesadas tienen acceso en tiempo real a la información que necesitan, cuando la necesitan
Joerg Klueckmann, Vicepresidente de Marketing, Finastra
Chat ClickUp
Una vez que sus resultados estén listos, comparta su análisis con sus compañeros y partes interesadas. Esto puede ser aún más fácil con Chat de ClickUp . Con el chat, no es necesario cambiar a otra plataforma para preguntar por el contexto o por un parque. Todo se integra a la perfección en su flujo de trabajo.
Comuníquese con las partes interesadas mediante el chat de ClickUp
ClickUp Chat le permite centralizar la comunicación en torno a las pruebas A/B, enlazando los debates directamente con las tareas para una colaboración en tiempo real.
Facilita la elaboración de informes al convertir los puntos clave del chat en elementos procesables y proporciona resúmenes automáticos para mantener informados a los interesados, incluso si se perdieron conversaciones anteriores. Esto ayuda a garantizar una mejor organización y una toma de decisiones más rápida en todo el proceso de pruebas.
Kits de pruebas A/B para profesionales del marketing
Las pruebas A/B pueden resultar engorrosas sin las herramientas adecuadas. Existen varios kits de pruebas A/B que simplifican el proceso.
Estos kits suelen incluir lo siguiente:
- Un manual de pruebas A/B
- Una herramienta para ayudarle a generar diferentes versiones del elemento que desea probar
- Una herramienta de pruebas A/B para diseñar y gestionar eficazmente su prueba
- Una calculadora de significación
- Plantillas o herramientas de gestión de proyectos para el seguimiento y la mejora de las pruebas
El uso de un kit de este tipo y de herramientas como ClickUp puede ayudarle a realizar pruebas A/B en sus flujos de trabajo y a gestionar los resultados de forma eficaz.
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Ejemplos de Pruebas A/B en el Mundo Real
Es hora de ver ejemplos prácticos de cómo las pruebas A/B han ayudado a las empresas a mejorar sus estrategias y elementos. Antes de repasar estos ejemplos, debe comprender que puede aplicar las pruebas A/B en diferentes contextos.
He aquí una rápida Panorámica de estos contextos.
- Sitio web: Las pruebas se centran en modificar elementos como las páginas de destino para aumentar el tráfico o incrementar las inscripciones
- Correo electrónico: Se envían diferentes versiones de correo electrónico a públicos distintos para mejorar el porcentaje de clics o recopilar información
- Redes sociales: Se utilizan principalmente en marketing digital para probar variaciones destinadas a aumentar los ingresos
- Móvil: Se centra en aplicaciones o sitios web para móviles con el fin de aumentar la participación de los usuarios
Veremos casos prácticos basados en estos contextos para ayudarle a comprenderlos mejor.
1. Ejemplos de pruebas A/B en sitios web
Estos son algunos ejemplos de empresas que han decidido realizar pruebas de división de elementos en sus sitios web.
Grene
Grene, una marca polaca de comercio electrónico especializada en productos agrícolas, realizó con éxito pruebas A/B en su sitio web. Una de sus pruebas consistió en renovar la página del minicarrito para mejorar la experiencia del usuario.
Problema: El equipo de Grene detectó varios problemas en la página de la mini cesta: los usuarios pensaban erróneamente que se podía hacer clic en el rótulo "Envío gratuito" para obtener más detalles, no podían ver los costes de los elementos y tenían que desplazarse hacia abajo para encontrar el botón "Ir a la cesta". Estos factores afectaban negativamente a la experiencia del usuario y a las conversiones.
Este es el aspecto de la versión de control de esta página:
vía Grene Solución: El equipo mejoró el minicarrito añadiendo un botón "Ir al carrito" en la parte superior, mostrando los costes de los elementos y un botón para eliminarlos, y aumentando el tamaño del botón inferior para que destacara sobre el rótulo "Envío gratuito". Con estos cambios se pretendía mejorar la navegación y la experiencia general del usuario.
Este es el aspecto de la variación:
vía Grene Resultado: Grene vio resultados significativos como un aumento de las visitas a la página del carrito, un rebote general en la tasa de conversión del 1,83% al 1,96% y un aumento del doble en la cantidad total comprada.
ShopClues
ShopClues, una marca de ropa de comercio electrónico en alza en la India, compite con gigantes como Flipkart y Amazon. A pesar de ser nuevos, experimentan activamente con su sitio web para mejorar sus productos y servicios.
Problema: ShopClues quería aumentar las visitas a pedidos desde su página de inicio. Después de analizar los elementos de la página de inicio, descubrieron que los enlaces de la barra de navegación principal de la barra superior recibían muchos clics, especialmente la sección de Venta al por mayor. Se dieron cuenta de que dirigir el tráfico a las páginas de categorías sería más eficaz que dejar que los usuarios navegaran por la página de inicio.
Esta es su versión de control:
vía VWO Solución: El equipo planteó la hipótesis de sustituir la categoría Mayorista por otras categorías como Bazar Super Ahorro y reposicionar el botón Mayorista de la parte superior a la izquierda. La meta era mejorar la alineación visual y guiar a los visitantes de forma más eficiente hacia las páginas de categorías.
Así es como decidieron renovar la página:
vía VWO Resultado: Esta prueba aumentó las visitas por pedido en un 26% y mejoró el porcentaje de clics del botón "Venta al por mayor".
Beckett Simonon
Beckett Simonon es una tienda en línea de zapatos de piel hechos a mano. Es diligente en cuanto a sus normas éticas de empresa y sostenibilidad.
Problema: La empresa quería aumentar sus tasas de conversión y la eficacia de la adquisición de pago. Su versión de control era como cualquier otra página de aterrizaje de comercio electrónico.
vía Marquiz Solución: Tras un análisis cualitativo del sitio web, la empresa incluyó mensajes que destacaban sus prácticas empresariales sostenibles, centradas en la calidad del producto.
La variación resultó ser la página siguiente:
Resultado: Páginas web con mensajes que destacan la responsabilidad ética y la sostenibilidad. Además, productos experimentaron un aumento masivo del 5% en las tasas de conversión y un rendimiento anualizado de la inversión del 237%.
Federación Mundial de la Naturaleza
La World Wildlife Federation es una ONG que conserva la vida salvaje y las especies amenazadas. También trabaja en amenazas globales más importantes como el cambio climático, las crisis alimentaria y del agua, etc.
Problema: Querían centrarse en aumentar la tasa de suscripción a su boletín mensual.
Su página de registro era la siguiente:
vía Marquiz Solución: El equipo realizó dos sencillos cambios en el formulario de suscripción: añadió una vista previa del boletín a la derecha para ayudar a los usuarios a entender a qué se estaban suscribiendo y desplazó el botón de CTA del centro a la izquierda para que se ajustara mejor al recorrido visual del usuario.
Esta fue la variación que crearon:
Resultado: La diferencia entre las inscripciones de estas dos versiones fue de un 83% .
2. Ejemplos de pruebas A/B por correo electrónico
A continuación, el escenario de las pruebas A/B por correo electrónico, que muestra cómo los cambios más sencillos en los correos electrónicos pueden atraer a más usuarios
MailerLite
MailerLite, una empresa de marketing por correo electrónico, realiza periódicamente pruebas A/B de las líneas de asunto para seguir siendo competitiva y determinar las estrategias más eficaces para captar la atención de los usuarios.
Problema: El equipo quería comprobar si a sus suscriptores les gustaban las líneas de asunto llamativas y llenas de jerga o si bastaba con información clara y concisa. Crearon una hipótesis de prueba dividida para este experimento.
Solución: La empresa envió diferentes versiones de líneas de asunto a varios públicos para probar esta hipótesis. La medida del intento correcto en esta prueba fue el número de clics en el enlace del artículo después de que los suscriptores abrieran el correo. Este es el resultado:
vía MailerLite Resultado: Del experimento se desprende que el prefería líneas de asunto claras y concisas .
3. Ejemplos de pruebas A/B en redes sociales
Estos casos prácticos de redes sociales le mostrarán cómo funcionan las pruebas A/B en una estrategia de marketing digital.
Vestiaire
Vestiaire es un mercado global de artículos de moda de lujo.
Problema: Querían dar a conocer su nueva función de compra directa en TikTok. También querían aumentar su notoriedad entre la generación Z.
Solución: La agencia de marketing digital de Vestiaire se puso en contacto con ocho personas influyentes diferentes para crear contenidos con diferentes CTA en consonancia con las metas de la marca. La agencia dio a estos influencers amplia libertad creativa para desarrollar diversos intervalos de publicaciones en las redes sociales.
vía Influencer MarketingHub Resultado: Estos impulsaron más de 1.000 instalaciones orgánicas de Vestiaire . Además, tomaron las creatividades con mejor rendimiento y empezaron a publicarlas como anuncios de pago. El resultado fueron más de 4.000 instalaciones con una reducción del 50% en el coste por instalación.
Grupo hotelero Palladium
Palladium Hotel Group es un grupo hotelero de lujo fundado en España. Tienen varias propiedades de lujo en todo el mundo que ofrecen servicios de primera clase a sus clientes.
Problema: Querían experimentar con el crecimiento de su empresa utilizando la función de multiplicador de ofertas de Meta y su campaña de compras Advantage+.
Solución: Realizaron una prueba A/B, una con su campaña de compras Advantage+ habitual y otra con multiplicadores de pujas además de la campaña de compras Advantage+. Ambas campañas incluían anuncios de fotos y vídeo con una distribución equitativa del gasto publicitario. Ambos conjuntos mostraban ofertas promocionales y se mostraron a adultos en Estados Unidos.
Resultado: La prueba duró 15 días, y el grupo hotelero descubrió que sus campañas de compras Advantage+ funcionan mejor solas. Demostraron un 84% más de rentabilidad de la inversión publicitaria, un 50% menos de coste por compra y el doble de número de compras
La Redoute
La Redoute es una marca francesa de muebles y decoración para el hogar conocida por sus diseños elegantes y sostenibles, cuyo objetivo es mejorar la vida familiar de los clientes.
Problema: La marca quería llegar a nuevos públicos e impulsar sus equipos de ventas online.
Solución: La agencia de marketing de La Redoute colaboró con creadores populares para diseñar anuncios con un estilo adecuado para las redes sociales. Los creadores utilizaron efectos visuales, música y narración para que los anuncios resultaran atractivos, relacionables y agradables para el público objetivo.
A continuación, la agencia realizó pruebas A/B de sus campañas habituales de Advantage+ y sus anuncios en redes sociales con los elegantes anuncios del "lenguaje de las bobinas" y renovó sus campañas.
Resultado: Los anuncios dirigidos por creadores impulsaron la presencia en redes sociales y las ventas de La Redoute. En 35 días, los anuncios del "lenguaje de los rodillos" generaron un aumento de las ventas de 1,5 millones de euros 51% de rentabilidad de la inversión publicitaria un 35% más de compras, un 26% menos de coste por compra y un 37% más de impresiones en bobinas y reportajes.
4. Ejemplos de pruebas A/B para móviles
Por último, he aquí algunos ejemplos de pruebas divididas en apps para móviles y páginas web optimizadas para móviles.
Simplemente
Simply es una aplicación móvil que ayuda a aprender diferentes instrumentos musicales de forma divertida y sencilla.
Problema: Querían aumentar sus equipos de ventas renovando la pantalla de compra. El problema potencial reconocido era que el CTA no destacaba lo suficiente. Además, los iconos blancos no se traducían en información significativa, y la colocación horizontal no era fácil de usar.
Así es como se veía su página actual:
vía Medio Solución: Crearon múltiples opciones para la pantalla de compra con testimonios en forma de vídeos o citas y redujeron el número de clics para comprar. Además, la lista de insights era vertical en los nuevos diseños:
vía Medio Resultado: Siguieron de cerca los resultados desde el primer día, pero esperaron a analizarlos hasta disponer de un conjunto de muestras suficientemente grande. Una vez listos, sus análisis revelaron que el nuevo diseño daba como resultado un 10% de aumento en las compras .
Red de hostelería
Hospitality Net es un motor de reservas hoteleras que permite a los usuarios reservar hoteles en línea a través de sus ordenadores de sobremesa o dispositivos móviles.
Problema: Tras la pandemia, las reservas por móvil se dispararon. Para aprovechar este aumento, querían probar por separado las dos versiones de su motor de reservas para móviles, "simplificada" y "dinámica"
He aquí una rápida comparación de sus modelos de reservas "simplificado" y "dinámico":
vía Red de hospitalidad Solución: Utilizaron el tipo de prueba A/B de redirección para realizar su prueba. Todas las sesiones se dividieron a partes iguales entre el motor de reservas simplificado y el dinámico. La prueba se desarrolló durante 34 días, recopilando datos de 113.617 sesiones durante el transcurso de la misma.
Resultado: La empresa esperaba una diferencia del 10-15% en las tasas de conversión entre los dos motores de reservas. Sin embargo, el motor de reservas dinámico mostró un 33% de aumento en las conversiones .
Errores comunes de las pruebas A/B que debe evitar
Las pruebas A/B requieren esfuerzo y recursos significativos. Es frustrante no alcanzar los resultados deseados debido a errores evitables. Repasemos algunos errores comunes que cometen las partes interesadas para ayudarle a evitarlos.
Decisiones prematuras
Muchos directivos no esperan a que la prueba haya seguido su curso. Como pueden ver los resultados en tiempo real, a menudo toman decisiones precipitadas para ganar tiempo. Esto puede dar lugar a decisiones basadas en información a medias.
Selección desenfocada de métricas
Si analiza muchas métricas a la vez, empezará a establecer correlaciones espurias. Un diseño de prueba ideal le permite seleccionar sólo métricas importantes para el seguimiento . Si decide medir muchas métricas, corre el riesgo de observar fluctuaciones aleatorias. También corre el riesgo de distraerse de centrarse en una variable concreta y fijarse en cambios potencialmente insignificantes.
Repetición insuficiente de las pruebas
No son muchas las empresas que realizan retests. Muchas de ellas tienden a creer que sus resultados son correctos. Incluso con una elevada significación estadística, algunos resultados pueden ser falsos positivos.
La repetición de las pruebas puede resultar bastante compleja, ya que los directivos no suelen querer socavar sus resultados anteriores. Sin embargo, cuantas más pruebas A/B realice, mayor será la probabilidad de que al menos uno de sus resultados sea erróneo.
Convierta la información en impacto con las pruebas A/B y ClickUp
Las pruebas A/B pueden darle una ventaja significativa sobre sus competidores. Cada prueba correcta le ayuda a acercarse más a sus clientes. Con cada iteración, encontrará lo que funciona mejor con su público objetivo.
ClickUp ofrece amplios paneles y plantillas para optimizar su proceso de pruebas A/B mediante el control de las percepciones y la visualización de los resultados. De este modo, dispondrá de más tiempo para centrarse en las tareas que requieren más concentración.
Funciones como el chat de ClickUp pueden mejorar la eficiencia al actuar como su espacio de trabajo y canal de comunicación. Regístrese para obtener una cuenta gratuita de ClickUp hoy mismo para utilizar las mejores herramientas y potenciar su empresa