La calidad no es un acto, es un hábito.
La calidad no es un acto, es un hábito.
Como profesional del marketing, probablemente se haya encontrado al menos una vez con esta desconcertante situación: su campaña de marketing no está dando los resultados esperados y sabe que necesita cambiar las cosas, pero ¿por dónde empezar?
¿Debería cambiar primero su contenido? Quizás lo que necesite es centrarse en elegir diferentes canales de marketing. O tal vez 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 A/B.
Las pruebas A/B son una metodología consolidada y probada que consiste en probar diferentes opciones simultáneamente para comparar su rendimiento. Inicialmente utilizadas en diversos campos, ahora son una estrategia fundamental en marketing. Este artículo analiza algunas de las buenas prácticas y ejemplos de pruebas A/B.
👀 ¿Sabías que hoy en día 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 posteriormente adoptados por los profesionales del marketing en las décadas de 1960 y 1970 para evaluar la experiencia del usuario en sus campañas.
Las pruebas A/B modernas, tal y como las conocemos, surgieron a principios de la década de 1990. Aunque los conceptos básicos siguen siendo los mismos, la escala ha cambiado: ahora las pruebas llegan a millones de usuarios, se ejecutan en tiempo real y ofrecen resultados instantáneos.
¿Se pregunta qué puede obtener de las pruebas A/B? Exploremos las ventajas y cómo pueden impulsar decisiones impactantes para su empresa.
Ventajas de las pruebas A/B
Comprender las ventajas de las pruebas A/B pone de relieve por qué son imprescindibles en su kit de herramientas de marketing.
Veamos sus ventajas clave.
- Mida la participación de los usuarios: pruebe variaciones de elementos como páginas web, llamadas a la acción y líneas de asunto de correos electrónicos para medir su impacto en el comportamiento de los usuarios.
- Tome decisiones basadas en datos: consiga resultados estadísticamente significativos y elimine las conjeturas de sus decisiones.
- Aumente las tasas de conversión: impulse las tasas de conversión en las campañas de marketing con pruebas A/B periódicas.
- Simplifique el análisis: identifique fácilmente métricas como la interacción de los usuarios, las tasas de conversión, el tráfico del sitio, etc., para diferenciar entre el éxito 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, apps, o sitios web, para mejorar el comportamiento de los visitantes y las conversiones. Cada idea puede aprobarse o rechazarse en función de la información obtenida de los usuarios durante una prueba.
Ahora que conoce las ventajas de utilizar este formulario, veamos los componentes clave necesarios para su implementación.
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 obtener resultados adecuados:
- Hipótesis: defina claramente una afirmación específica sobre el impacto de un cambio que está probando.
- Grupos de variación y control: asigne diferentes versiones a grupos separados, asegurándose de que haya una variación mínima en los datos demográficos y el comportamiento para evitar sesgos.
- Tamaño de la muestra: establezca el tamaño de los grupos en función de los efectos esperados y la significación estadística para detectar diferencias significativas.
- Cegamiento: Decida si ocultar la variación a los participantes, a los investigadores o a ambos para reducir el sesgo.
- Duración: determine cuánto tiempo llevará recopilar datos que sean lo suficientemente significativos como para obtener información valiosa. Realice pruebas durante el tiempo suficiente para recopilar datos sustanciales, pero evite prolongarlas en exceso para evitar influencias irrelevantes.
- Métrica principal: defina una variable medible que refleje directamente la hipótesis.
- Métricas secundarias: realice el seguimiento de métricas adicionales para obtener información más detallada sobre los resultados.
- Método de análisis: realice la selección de un método de prueba para llevar a cabo el análisis y determinar la significación estadística.
- Proceso de elaboración de informes: establezca una forma sencilla de compartir los resultados, las conclusiones y las recomendaciones con las partes interesadas que puedan impulsar la planificación de futuras pruebas y decisiones empresariales importantes.
Ahora, exploremos el proceso que reúne todos estos componentes clave para realizar pruebas prácticas.
Proceso de pruebas A/B
Las pruebas A/B implican generar información significativa, como recopilar datos, crear casos de prueba y analizar resultados. Veamos un marco sencillo que puede utilizar para todas sus estrategias de pruebas A/B:
Paso n.º 1: Recopilar datos
Utilice herramientas como Google Analytics para generar informes y formular hipótesis mediante la recopilación de datos de calidad.
Empiece por las páginas con más tráfico para recopilar 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 n.º 2: Genere hipótesis
Una vez que tenga los datos listos, defina la meta de su prueba A/B. Desarrolle una hipótesis basada en nuevas ideas y en cómo estas podrían superar a la versión actual.
Su hipótesis de prueba debe:
- Identifique claramente el problema o el reto.
- Sugiera una solución precisa.
- Defina el impacto esperado de la solución.
Paso n.º 3: Crear variaciones
Una vez que tenga lista su hipótesis, cree variaciones de prueba cambiando elementos como el color de los botones, el texto del sitio web o la ubicación de las llamadas a la acción. Para simplificar el proceso, utilice herramientas de pruebas A/B con editores visuales.
Paso n.º 4: Realice la prueba
En esta fase, realice su experimento y obtenga información a partir del comportamiento de los visitantes. Puede asignar aleatoriamente a los visitantes del sitio web a la muestra del grupo de control o a la muestra del grupo de variación.
Como ya habrás deducido, realizar pruebas A/B requiere precisión y concentración: si hay demasiadas variables, puede resultar difícil mantener el rumbo.
Organizar todos sus datos es posible con las herramientas adecuadas. Una de ellas es ClickUp, una versátil herramienta de gestión de proyectos que puede optimizar su proceso de pruebas. Exploremos juntos sus funciones.
Plantilla de pruebas A/B de ClickUp
Tomemos, por ejemplo, la plantilla de pruebas A/B de ClickUp. Esta plantilla le permite supervisar sus pruebas de forma eficiente y realizar el seguimiento y visualizar el calendario, las variaciones, las métricas para la optimización de la tasa de conversión y mucho más.
A continuación le mostramos cómo 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.
- Realice un seguimiento de las 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 la planificación y el lanzamiento hasta el análisis de los resultados.
Además, puede utilizar ClickUp Automations para automatizar tareas improductivas y aumentar su tiempo. Puede crear automatizaciones para cambiar estados basadas en desencadenantes específicos. También puede configurar desencadenantes para obtener informes de proyectos generados por IA.
Paso n.º 5: Espere los resultados.
Deje que el experimento siga su curso. La duración depende del tamaño de su público objetivo. Sabrá que los resultados están listos para su análisis cuando sean estadísticamente significativos y fiables. De lo contrario, es difícil determinar si el cambio ha tenido algún impacto o no.
Recordatorio amistoso: No se precipite ni retrase la obtención de los resultados. Esto es fundamental porque, para que la prueba A/B sea estadísticamente significativa, es necesario esperar a que los datos muestren patrones.
Paso n.º 6: Analice los resultados de las pruebas
¡El experimento ha finalizado! Ahora es el momento de ver los resultados. Su herramienta de pruebas A/B le 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 ClickUp Dashboards. Ofrece una amplia variedad de plantillas de paneles de control para su análisis. Puede personalizar su panel de control de marketing basándose en las métricas y los KPI específicos de North Star.
Una vez que el análisis esté listo, podrá presentar la información a todas las partes interesadas.
La comunicación eficaz es clave en este caso, ya que es posible que no haya involucrado a algunas partes interesadas en el proceso y estas se basarán únicamente en el análisis para tomar decisiones.
La comunicación del estado y el rendimiento de nuestras campañas de marketing globales y regionales a nuestras empresas distaba mucho de ser óptima. Con nuestros nuevos paneles, ahorramos tiempo y nuestras partes interesadas tienen acceso en tiempo real a la información que necesitan, cuando la necesitan.
La comunicación del estado y el rendimiento de nuestras campañas de marketing globales y regionales a nuestras empresas distaba mucho de ser óptima. Con nuestros nuevos paneles, ahorramos tiempo y nuestras partes interesadas tienen acceso en tiempo real a la información que necesitan, cuando la necesitan.
Chat de ClickUp
Una vez que los resultados estén listos, comparte tu análisis con tus compañeros y partes interesadas. Esto puede ser aún más fácil con ClickUp Chat. Con Chat, no necesitas cambiar a otra plataforma para preguntar sobre el contexto o un parque. Todo está integrado en tu flujo de trabajo a la perfección.
ClickUp Chat le permite centralizar la comunicación en torno a las pruebas A/B, vinculando los debates directamente a las tareas para una colaboración en tiempo real.
Facilita la elaboración de informes al convertir la información clave de los chats en elementos procesables y proporciona resúmenes automáticos para mantener informadas a las partes interesadas, incluso si se han perdido conversaciones anteriores. Esto ayuda a garantizar una mejor organización y una toma de decisiones más rápida durante todo el proceso de prueba.
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:
- Manual de pruebas A/B
- Una herramienta que le ayudará a generar diferentes versiones del elemento que desea probar.
- Una herramienta de pruebas A/B para diseñar y gestionar eficazmente sus pruebas.
- Calculadora de significación
- Plantillas o herramientas de gestión de proyectos para realizar el seguimiento y mejorar sus pruebas.
El uso de un kit de este tipo y herramientas como ClickUp puede ayudarte a realizar pruebas A/B de tus flujos de trabajo y gestionar los resultados de forma eficiente.
Ejemplos reales de pruebas A/B
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.
A continuación, le ofrecemos una breve panorámica de estos contextos.
- Sitio web: Las pruebas se centran en modificar elementos como las páginas de destino para aumentar el tráfico o incrementar los registros.
- Correo electrónico: Se envían diferentes versiones de correos electrónicos a distintos públicos para mejorar las tasas 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 móviles o sitios web para aumentar la participación de los usuarios.
Analizaremos 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 dividir los elementos de prueba en sus sitios web.
Grene
Grene, una marca polaca de comercio electrónico especializada en productos agrícolas, implementó con éxito las pruebas A/B en su sitio web. Una de sus pruebas consistió en renovar la página del minicesto para mejorar la experiencia del usuario.
Problema: El equipo de Grene identificó varios problemas en la página de su minicesta: los usuarios pensaban erróneamente que el rótulo «Envío gratuito» era clicable 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.
Así era la versión de control de esta página:
Solución: El equipo mejoró el minicartón 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 «Entrega gratuita». Estos cambios tenían como objetivo mejorar la navegación y la experiencia general del usuario.
Así era su variación:
Resultado: Grene obtuvo resultados significativos, como un aumento en 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 auge en la India, compite con gigantes como Flipkart y Amazon. A pesar de ser nueva, experimenta activamente con su sitio web para mejorar sus productos y servicios.
Problema: ShopClues tenía como objetivo aumentar las visitas a la página de inicio que se convertían en pedidos. Tras analizar los elementos de la página de inicio, descubrieron que los enlaces de la barra de navegación principal de la barra superior recibían un número significativo de clics, especialmente la sección «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:
Solución: El equipo planteó la hipótesis de sustituir la categoría «Mayorista» por otras categorías como «Super Saver Bazaar» y cambiar la ubicación del botón «Mayorista» de la parte superior a la izquierda. La meta era mejorar la alineación visual y guiar a los visitantes de forma más eficaz a las páginas de categorías.
Así es como decidieron renovar la página:
Resultado: esta prueba aumentó las visitas por pedido en un 26 % y mejoró la tasa de clics del botón «Venta al por mayor».
Beckett Simonon
Beckett Simonon es una tienda online de zapatos de cuero hechos a mano. Se toma muy en serio sus estándares éticos de empresa y la 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 destino de comercio electrónico.
Solución: Tras un análisis cualitativo del sitio web, la empresa incluyó mensajes que destacaban sus prácticas comerciales sostenibles, centrándose en la calidad de los productos.
La variación resultó ser la siguiente página:
Resultado: páginas web con mensajes que destacan la responsabilidad ética y la sostenibilidad. Además, los productos experimentaron un aumento masivo del 5 % en las tasas de conversión y un retorno de la inversión anualizado del 237 %.
Federación Mundial de la Naturaleza
La World Wildlife Federation es una ONG dedicada a la conservación de la vida silvestre y las especies en peligro de extinción. También realiza el trabajo en amenazas globales más importantes, como el cambio climático, las crisis alimentarias y de agua, etc.
Problema: Querían centrarse en aumentar la tasa de suscripción mensual a su boletín informativo.
Su página de registro para el boletín informativo era la siguiente:
Solución: El equipo realizó dos sencillos cambios en el formulario de registro: añadieron una vista previa del boletín informativo a la derecha para ayudar a los usuarios a comprender a qué se estaban suscribiendo, y movieron el botón CTA del centro a la izquierda para alinearlo mejor con la trayectoria visual del usuario.
Esta fue la variación que crearon:
Resultado: La diferencia entre los registros de estas dos versiones fue de un impresionante 83 %.
2. Ejemplos de pruebas A/B en correos electrónicos
A continuación, se presenta el escenario de pruebas A/B en correos electrónicos, que muestra cómo los cambios más simples en los correos electrónicos pueden atraer a más usuarios.
MailerLite
MailerLite, una empresa de marketing por correo electrónico, realiza regularmente pruebas A/B en las líneas de asunto para mantener su competitividad y determinar las estrategias más eficaces para generar engagement.
Problema: El equipo quería comprobar si a sus suscriptores les gustaban los asuntos llamativos y llenos 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 comprobar esta hipótesis. La medida del éxito en esta prueba fue el número de clics en el enlace del artículo después de que los suscriptores abrieran el correo. Así es como se veía:
Resultado: El experimento dejó claro que el público prefería asuntos claros y concisos.
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 elementos de moda de lujo.
Problema: Querían dar a conocer su nueva función de compra directa en TikTok. También pretendían aumentar su notoriedad entre el público de la generación Z.
Solución: La agencia de marketing digital de Vestiaire se puso en contacto con ocho influencers diferentes para crear contenido con diferentes llamadas a la acción alineadas con las metas de la marca. La agencia dio a estos influencers una amplia libertad creativa para desarrollar una serie de publicaciones en redes sociales.
Resultado: Estas publicaciones generaron más de 1000 instalaciones orgánicas para Vestiaire. Además, tomaron los creativos con mejor rendimiento y comenzaron a publicarlos como anuncios pagados. Esto dio como resultado más de 4000 instalaciones con una reducción del 50 % en el costo por instalación.
Palladium Hotel Group
Palladium Hotel Group es un grupo hotelero de lujo fundado en España. Cuenta con varios establecimientos 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 pujas 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 puja además de la campaña de compras Advantage+. Ambas campañas incluyeron anuncios con fotos y vídeos, con una distribución del gasto publicitario equitativa. Ambos conjuntos mostraban promociones y se mostraban a adultos en Estados Unidos.
Resultado: La prueba se llevó a cabo durante 15 días y el grupo hotelero descubrió que sus campañas de Shopping Advantage+ funcionaban mejor por sí solas. Mostraron un retorno de la inversión publicitaria un 84 % mayor, un coste por compra un 50 % menor y el doble del número de compras.
La Redoute
La Redoute es una marca francesa de muebles y decoración del 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 y aumentar sus ventas online.
Solución: La agencia de marketing de La Redoute colaboró con creadores populares para diseñar anuncios con un estilo adecuado para los carretes de las redes sociales. Los creadores utilizaron efectos visuales, música y narración para que los anuncios resultaran atractivos, identificables y agradables para el público con objetivo.
A continuación, la agencia llevó a cabo pruebas A/B comparando sus campañas habituales de Advantage+ y sus anuncios en redes sociales con los elegantes anuncios «language of reels» y renovó sus campañas.
Resultado: Los anuncios dirigidos por creadores impulsaron la presencia de La Redoute en las redes sociales y sus ventas. En 35 días, los anuncios «language of reels» (el lenguaje de los carretes) generaron un aumento del 51 % en el retorno de la inversión publicitaria, un 35 % más de compras, un 26 % menos de coste por compra y un aumento del 37 % en las impresiones en carretes e historias.
4. Ejemplos de pruebas A/B en dispositivos móviles
Por último, aquí tiene algunos ejemplos de pruebas A/B en aplicaciones móviles y páginas web optimizadas para móviles.
Simplemente
Simply es una app, aplicación móvil, que ayuda a las personas a aprender a tocar diferentes instrumentos musicales de una forma divertida y sencilla.
Problema: Su objetivo era aumentar las ventas renovando la pantalla de compra. El problema potencial que se detectó fue que la llamada a la acción (CTA) no destacaba lo suficiente. Además, los iconos blancos no transmitían información significativa y la disposición horizontal no resultaba fácil de usar para los usuarios.
Así era su página actual:
Solución: Crearon múltiples opciones para la pantalla de compra con testimonios en forma de vídeos o citas y redujeron el número de clics necesarios para realizar la compra. Además, la lista de información era vertical en los nuevos diseños:
Resultado: Supervisaron los resultados de cerca desde el primer día, pero esperaron a analizarlos hasta tener una muestra lo suficientemente grande. Una vez listos, su análisis reveló que el nuevo diseño había dado lugar a un aumento del 10 % en las compras.
Hospitality Net
Hospitality Net es un motor de reservas hoteleras que permite a los usuarios reservar hoteles en línea a través de sus ordenadores de escritorio o dispositivos móviles.
Problema: Tras la pandemia, las reservas móviles se dispararon. Para sacar partido de este aumento, querían realizar pruebas A/B con las dos versiones de su motor de reservas móviles, «simplificado» y «dinámico».
A continuación, se muestra una comparación rápida entre sus modelos de reserva «simplificados» y «dinámicos»:
Solución: Utilizaron el tipo de prueba A/B de redireccionamiento para realizar su prueba. Todas las sesiones se dividieron por igual entre los motores de reservas simplificados y dinámicos. La prueba se llevó a cabo 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 aumento del 33 % en las conversiones.
Errores comunes en las pruebas A/B que se deben evitar
Las pruebas A/B requieren un esfuerzo y unos recursos considerables. Es frustrante no alcanzar los resultados deseados debido a errores que se podrían haber evitado. Repasemos algunos errores comunes que cometen las partes interesadas para ayudarle a evitarlos.
Decisiones prematuras
Muchos gerentes no esperan a que la prueba haya finalizado. Como pueden ver los resultados en tiempo real, a menudo toman decisiones precipitadas para ahorrar tiempo. Esto puede dar lugar a decisiones basadas en información incompleta.
Selección de métricas sin enfoque
Si analiza muchas métricas a la vez, empezará a establecer correlaciones espurias. Un diseño de prueba ideal le permite seleccionar solo las métricas importantes para realizar el seguimiento. Si decide medir muchas métricas, corre el riesgo de ver fluctuaciones aleatorias. También corre el riesgo de distraerse y dejar de centrarse en una variable concreta y fijarse en cambios que pueden ser insignificantes.
Repetición insuficiente de las pruebas
No son muchas las empresas que realizan nuevas pruebas. Muchas de ellas tienden a creer que sus resultados son correctos. Incluso con una alta significación estadística, algunos resultados pueden ser falsos positivos.
Realizar nuevas pruebas puede resultar bastante complejo, ya que los directivos no suelen querer socavar sus conclusiones anteriores. Sin embargo, cuantas más pruebas A/B realice, mayor será la probabilidad de que al menos uno de sus resultados sea erróneo.
Convierta los conocimientos en impacto con las pruebas A/B y ClickUp.
Las pruebas A/B pueden proporcionarle una ventaja significativa sobre sus competidores. Cada prueba satisfactoria le ayuda a acercarse más a sus clientes. Con cada iteración, descubre lo que funciona mejor con su público objetivo.
ClickUp ofrece amplios paneles de control y plantillas para optimizar su proceso de pruebas A/B mediante la supervisión de información y la visualización de resultados. Esto le da más espacio mental para centrarse en tareas que requieren capacidad intelectual.
Funciones como ClickUp Chat pueden mejorar la eficiencia al actuar como su entorno de trabajo y canal de comunicación.
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