¿Qué es el A/B testing y por qué utilizarlo?

El A/B Testing es un método utilizado en marketing para evaluar dos versiones de un mismo elemento con el fin de determinar cuál es más efectiva. El término A/B Testing podría traducirse al francés como "test de comparación".

Por lo tanto, el A/B Testing implica la creación de dos versiones:

• Una versión A, la versión base, de referencia.

• Una versión B, que es una versión modificada de A en mayor o menor medida. La versión puede tener 1 o varias variaciones con respecto a la versión A.

En marketing, el A/B Testing se puede utilizar para probar muchos elementos: páginas web, asuntos de emails, anuncios de Google Ads, llamados a la acción... Las modificaciones entre las dos versiones pueden referirse al diseño, ubicación o incluso el contenido de los elementos.

El objetivo de los tests A/B es identificar las modificaciones que generan incrementos en el rendimiento o en el compromiso del cliente. Realizar A/B Testings es parte de un proceso de optimización de los soportes y acciones de marketing.

Para dar más sustancia a nuestro tema, tomemos un ejemplo clásico de A/B Testing: el test de asuntos de emails.

Imaginemos que deseas mejorar la tasa de apertura de tus campañas de email marketing. Decides hacer una prueba de asunto para tu nueva campaña. Creas dos versiones:

• El asunto A, con una formulación directa de tu oferta: "¡Obtén un 20% de descuento en nuestros nuevos productos!".

• El asunto B adopta un enfoque más original, más sugerente, más intrigante: "Nombre, te vas a perder algo importante".

Envías parte de los emails con el asunto A y la otra parte con el asunto B. Analizas la tasa de apertura en función del asunto utilizado, lo que te permite determinar cuál es el más efectivo.

Has realizado lo que se llama un A/B Testing.

Consejo: te recomendamos que analices la tasa de clics en lugar de la tasa de apertura, porque hoy en día, con los cambios en las normas de Apple y Google, cada vez es más difícil medir de forma fiable las tasas de apertura de los correos electrónicos.

También te recomendamos que personalices todo lo que puedas. No nos cansaremos de repetirlo: la personalización es la clave para mejorar el rendimiento. Pruebe, personalice y analice.

Actito permite probar diferentes elementos de un correo electrónico, no solo los asuntos del email. Por ejemplo, puedes probar el remitente, el pre-encabezado, pero también el contenido del correo electrónico.

Como mencionamos anteriormente, el A/B Testing es ampliamente utilizado en marketing y no solo en correos electrónicos. Por ejemplo, puedes "A/B testear":

• Páginas de aterrizaje (u otras páginas web), variando de una versión a otra la disposición, las imágenes, los llamados a la acción...

• Banners publicitarios, variando los colores, los mensajes, las imágenes...

• Botones de llamada a la acción (CTA), haciendo pruebas sobre el texto del botón, el color, su posición en la página...

• Estrategias de precios (descuentos, pruebas gratuitas...) para identificar cuál genera el mejor rendimiento.

• Canales de distribución.

• Segmentaciones de audiencias...

En Actito, recomendamos a todos nuestros clientes el uso del A/B Testing. Estos son los principales intereses o ventajas de realizar A/B Tests en marketing.

1 - Medir la efectividad de las modificaciones

Una de las principales ventajas del A/B Testing es su capacidad para medir con precisión la efectividad de las modificaciones hechas a un elemento de marketing específico.

Ya sea un cambio en el diseño de una página web, la formulación de un llamado a la acción o incluso el color de un botón, el A/B Testing permite evaluar el impacto directo de estas modificaciones en el comportamiento de los usuarios, el rendimiento y los resultados.

El marketing es un campo creativo. Los profesionales del marketing diseñan estrategias, acciones y mensajes basándose en una serie de hipótesis sobre las necesidades, expectativas y nivel de receptividad de los clientes.

Cuando se despliega una acción de marketing, sea cual sea, es importante asegurarse de la validez de estas hipótesis. El A/B Testing funciona como una prueba de verdad. Permite poner a prueba las ideas de marketing y estudiar cómo se traducen en términos de rendimiento real.

Ya sea que la hipótesis concierna a un mensaje publicitario, un asunto de email, una oferta promocional o la estructura de una página de aterrizaje, el A/B Testing tiene la ventaja de proporcionar respuestas claras y objetivas. Permite evitar gastos innecesarios en ideas no rentables, pero también sirve para realizar ajustes continuos que pueden tener un impacto significativo en los resultados.

Al probar diferentes versiones de una página web, un formulario, un recorrido de cliente o una interfaz de usuario, terminas identificando lo que funciona mejor para tu audiencia, lo que genera la mejor tasa de compromiso.

Los A/B Tests no solo se enfocan en elementos de diseño, sino que pueden abordar la facilidad de uso de un servicio, la rapidez de navegación en un sitio web y, en general, la eficiencia con la que tus usuarios completan sus acciones.

Por ejemplo, puedes usar el A/B Testing para comparar dos disposiciones diferentes de un formulario de contacto para determinar cuál es completado más eficientemente por los usuarios. Basándote en los resultados de los tests, lograrás identificar las modificaciones que contribuyen a hacer el formulario más intuitivo y a aumentar la tasa de finalización.

Mejorar las tasas de conversión es el mantra de todo marketer digno de ese nombre. Ya sea en ventas, inscripciones a un boletín informativo o descargas de un libro blanco, la tasa de conversión es a menudo el indicador clave de rendimiento.

El A/B Testing, por todas las razones mencionadas anteriormente, es una herramienta muy poderosa para detectar los mensajes, las disposiciones, los diseños que más impactan en los clientes y en la acción de compra.

El A/B Testing permite optimizar costos y recursos en la medida en que el objetivo de los tests de comparación es determinar las acciones y los soportes de marketing más efectivos en términos de experiencia de usuario y tasa de conversión. Los aumentos en eficiencia se traducen automáticamente en ahorros de recursos. Te vuelves capaz de hacer más con la misma cantidad de recursos o de hacer más con recursos no incrementados.

1 - El test A/B clásico (o split testing)

El test A/B clásico es la forma más elemental y más extendida del A/B Testing. Es la forma de A/B Testing que responde a la definición simple que hemos dado al principio del artículo: consiste en comparar directamente dos versiones de un elemento de marketing para ver cuál funciona mejor.

El test A/B se basa en un muestreo aleatorio de la audiencia: cada grupo recibe una versión diferente (A o B), lo que permite luego analizar los resultados de manera clara.

Una vez más, los elementos probados pueden variar desde simples modificaciones de texto o color hasta cambios más sustanciales en el diseño o la estructura.

Un A/B Test se centra en 1 solo elemento pero puede contener varias variaciones de ese elemento. Por ejemplo, se puede probar el color y la ubicación de un botón al mismo tiempo.

Consejo: si cree que no dispone de una muestra representativa para su prueba A/B, le recomendamos que la realice con todo su público objetivo. Así, el 50% recibirá la versión A y el 50% restante la versión B. A continuación, podrá analizar los resultados entre las 2 versiones.

El test A/B/C es una variación enriquecida del test A/B clásico. Como indica su nombre, consiste en probar no una, sino dos variantes de A: B y C.

Este método puede ser interesante si tienes varias ideas de mejora y deseas comprender cuál tiene más impacto en tu objetivo sin limitar tu experimentación a una única alternativa.

Cuando se decide desplegar un test A/B/C, es importante asegurarse de que cada versión se presente a una muestra de población lo suficientemente grande para garantizar la fiabilidad de los resultados.

El ejemplo que vamos a dar será suficiente para mostrar la identidad profunda de los tests A/B y los tests A/B/C. El método es exactamente el mismo, solo cambia el número de variantes.

Aquí está el ejemplo: deseas optimizar el llamado a la acción ubicado en tu página de producto. Eliges probar 3 variantes de un mismo CTA. Lo que cambia de una variante a otra es la formulación del mensaje:

• Versión A: "Más información".

• Versión B: "Compre ahora y ahorre un 10%".

• Versión C: "Descubra nuestro producto".

¿Qué formulación permitirá obtener las mejores tasas de clics y conversión? El test A/B/C te permitirá encontrar la respuesta.

En el ejemplo de test A/B/C que acabamos de dar, solo hay un elemento que cambia de una variante a otra: el CTA.

El test multivariado (o MVT, por sus siglas en inglés, Multivariate Testing) consiste en probar no solo un elemento, sino varios elementos de manera simultánea (o, lo que es lo mismo, un elemento complejo compuesto por varios elementos).

Realizas un test multivariado cuando, por ejemplo, decides probar varias versiones muy diferentes de una página de aterrizaje. Cada una de las versiones propone una disposición diferente, un encabezado diferente, botones diferentes, etc.

La lógica del test multivariado es la misma que la del test A/B clásico. La diferencia radica únicamente en la complejidad del elemento probado: un botón o un asunto de email en el caso de un test clásico, una página web, un formulario, un email o incluso una ficha de producto en el caso de un test multivariado.

El test A/A es mucho menos común que el test A/B. Como indica su nombre, consiste en probar dos versiones absolutamente idénticas. El test A/A sirve para probar la fiabilidad de las herramientas y los procesos de test en la recopilación de datos, para verificar que el rendimiento es prácticamente idéntico de una versión a otra. Si las diferencias de rendimiento son sustanciales, esto puede revelar un problema técnico o de metodología en el test.

Los tests A/A también pueden usarse para determinar el tamaño de la muestra necesario para obtener resultados significativos en vistas de futuros tests A/B, A/B/C o multivariados. El tamaño de la muestra es fiable cuando se alcanza una variación muy baja entre las dos versiones del test A/A.

El A/B testing es una herramienta valiosa para mejorar continuamente tus acciones y tu práctica de marketing. Debería formar parte del kit de herramientas de todos los marketers. De hecho, su uso se ha extendido considerablemente hasta convertirse en una técnica común.

Este método no se limita a probar variables superficiales, sino que permite explorar en profundidad las preferencias de tus clientes, validar las iniciativas de marketing y adaptar continuamente la experiencia del usuario para fomentar el compromiso y la conversión.

El A/B Testing clásico (A/B o A/B/C) es con mucho el más utilizado. Los tests multivariados pueden ser útiles en ciertos casos, cuando se trata de probar elementos complejos, páginas web, formularios u otros elementos de tus sitios web. Pero sea cual sea el tipo de A/B testing utilizado, el método siempre es el mismo.

Las 4 claves para el éxito de la implementación de un A/B Testing son las siguientes:

• Utilizar un software de marketing que ofrezca herramientas de A/B testing, como es el caso de nuestra plataforma Actito.

• Proponer variaciones relevantes, lo suficientemente diferentes entre sí.

• Difundir el test a una muestra de clientes lo suficientemente amplia para que los resultados sean significativos.

• Analizar los resultados e identificar a lo largo de los tests lo que funciona mejor para tu propia audiencia.