¿Cómo implementar una estrategia de A/B testing efectiva?

1 - Realizar una auditoría inicial

Realizar una auditoría... puede parecer fuera de lugar, pero no lo es. Un A/B testing sirve para mejorar de manera incremental el rendimiento de ciertas acciones o de ciertos materiales de marketing. ¿Cuáles son las acciones o los materiales que te beneficiarían al optimizar o que necesitan ser optimizados? La auditoría sirve para responder a esta pregunta.

Por lo tanto, recomendamos, en un primer momento, evaluar el estado actual de tus rendimientos de marketing. Esta perspectiva te ayudará a identificar los tests A/B prioritarios a realizar.

Hazte las preguntas correctas:

• ¿Cuáles son las tasas de compromiso de tus campañas de correo electrónico (tasa de apertura, tasa de clics, tasa de desuscripción...)?

• ¿Cómo se comportan los usuarios en tu sitio web? Analiza las tasas de rebote, el tiempo medio de las sesiones, las tasas de conversión y los recorridos de los usuarios para identificar los puntos fuertes y los aspectos irritantes.

• ¿Cuál es el rendimiento de tus landing pages en términos de conversiones? Identifica las páginas que convierten bien y las que, por el contrario, tienen un rendimiento inferior.

• ¿Qué contenidos generan más interacciones en tus redes sociales? Evalúa los "me gusta", comentarios, compartidos y la tasa de compromiso para cada tipo de contenido.

• ¿Hay patrones en los comentarios de los clientes que pueden indicar áreas de mejora? Los comentarios de los usuarios son una mina de oro de información para detectar lo que funciona bien y lo que no.

• ¿Cómo varían tus tasas de conversión de un segmento de audiencia a otro?

Este estado de la situación te permitirá identificar las áreas prioritarias para el A/B testing, aquellas que presentan el mayor potencial de optimización e impacto.

Cada test A/B tiene un objetivo: mejorar el rendimiento de una acción o de un medio de comunicación. Para medir el rendimiento y analizar los resultados del test, debes elegir un objetivo preciso y medible, es decir, asociado a uno o varios KPI.

Por ejemplo, si deseas mejorar el compromiso del cliente con tus campañas de email, los KPI podrían ser: la tasa de apertura, la tasa de clics y la tasa de reactividad.

Te aconsejamos utilizar objetivos “SMART”, es decir, específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporalmente definidos (SMART).

La elección de objetivos se deriva de la auditoría inicial. Los insights obtenidos durante esta fase inicial te han permitido identificar las áreas prioritarias de intervención y los objetivos que pueden tener el mayor impacto en tus rendimientos.

Imagina que la auditoría te ha permitido identificar una tasa de completitud de tu formulario anormalmente baja. Tu objetivo podría ser duplicar la tasa de completitud (= tu KPI). Vas a llevar a cabo varios tests A/B o multivariantes para identificar los cambios que tienen un impacto positivo en la tasa de completitud.

Un test A/B clásico consiste en comparar variaciones de un mismo elemento. ¿Qué elemento variar? Esa es toda la cuestión. La selección del o de los elemento(s) se basa en el sentido común, cierta experiencia en marketing y, a veces, una dosis de intuición.

Por ejemplo, si tu análisis previo revela que tu página de inicio tiene una tasa de rebote alta, podrías considerar probar diferentes versiones de tu encabezado... o bien dos versiones completamente diferentes de la página de inicio.

Imagina una versión A que destaca las opiniones de los clientes y una versión B que destaca los beneficios de tu producto. En este último caso, hablaremos de tests “multivariantes” en el sentido de que el test se aplica a un elemento complejo (tu página de inicio) que es, en realidad, un conjunto de elementos.

La elección de los elementos a probar es mucho más sencilla en el caso de un test A/B clásico. Si deseas mejorar la tasa de apertura de tus campañas de email, no hay que buscar mucho: es el asunto del correo electrónico lo que habrá que probar.

Determinar el elemento a probar es más o menos evidente según los casos. Puede ser un elemento de contenido, un título, una imagen, un vídeo, un llamado a la acción, una estructura de página, una oferta... El arte del A/B testing reposa en gran medida en la elección de los elementos a probar... pero también en el contenido de las variaciones.

Has elegido los elementos a probar. El siguiente paso es crear las variantes que serán sometidas al A/B testing. Aquí, la creatividad se encuentra con la estrategia. Cada variante debe ser diseñada con el objetivo en mente. ¿Qué cambios en mi texto, en mi botón, en el asunto de mi email podrían tener un impacto positivo en los resultados?

Aquí se requiere nuevamente habilidades de marketing, intuición, sentido común, pero también creatividad, habilidades en creación de contenido, en diseño, para imaginar y editar variantes relevantes. A menudo se necesitan varios cerebros para producir variantes que tengan sentido. El A/B testing, muy a menudo, es un trabajo en equipo.

En el caso de un A/B test clásico, es muy importante que la diferencia entre las dos versiones se limite al elemento probado para asegurar que los resultados del test pueden ser atribuidos con precisión a esa variable específica. Esta observación no se aplica a los tests multivariantes que, por definición, se ocupan de un grupo diverso de elementos como una página web o el cuerpo de un email.

Además, te recomendamos elegir variantes que realmente varíen entre sí. Para retomar el ejemplo del asunto del email, elige, por ejemplo, un asunto orientado a beneficios y otro formulado como una pregunta intrigante.

Por ejemplo:

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• Nombre, ¿estás listo para cambiar tu forma de trabajar?

Un ejemplo de dos variantes demasiado similares (lo que no se debe hacer, entonces):

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Una vez que has ideado el test, el elemento a probar, las variaciones, el siguiente paso es la implementación del test.

Primero, debes elegir una herramienta de marketing que ofrezca funcionalidades de A/B testing suficientemente avanzadas para que no estés limitado en la elección de los elementos a probar y del contenido de las variaciones.

Los desarrolladores de software de marketing son, en su mayoría, conscientes de la importancia del A/B testing y han desarrollado funcionalidades dedicadas. Este es el caso, por supuesto, de Actito.

Una vez seleccionada la herramienta, debes configurar el test: la audiencia objetivo, el muestreo, la duración del test, los criterios de éxito, las condiciones para generalizar la versión ganadora en caso de un A/B test semi-automatizado, la producción en la herramienta de las dos versiones ideadas previamente, etc.

Los detalles técnicos asociados con la implementación de un test A/B dependen, por supuesto, de la naturaleza del test y del elemento probado.

La duración del test debe ser lo suficientemente larga para recolectar datos significativos, pero no tan larga para evitar que factores externos influyan en los resultados. Hay un equilibrio que encontrar. Generalmente, los períodos de prueba se extienden por algunos días.

Una vez finalizado el test A/B, llega el momento de analizar los datos recogidos para determinar cuál versión ha tenido un mejor desempeño y por qué.

Los herramientas que integran funcionalidades de A/B testing suelen ofrecer herramientas de análisis y reportes que facilitan enormemente este trabajo.

No hay que quedarse solo con el análisis superficial, es decir, con la comparación de indicadores para cada versión. También debes tomarte el tiempo para entender por qué una versión ha funcionado mejor que otra.

Un A/B testing no sirve únicamente para mejorar el rendimiento de una campaña o de una acción puntual. Un A/B test sirve también, y sobre todo, para mejorar el conocimiento de tus clientes, de sus expectativas, de los "drivers" de su compromiso con el fin de mejorar estructuralmente el rendimiento de tus acciones actuales y futuras.

No tener un objetivo

¿Qué estás buscando mejorar? Esta es la primera pregunta que debes hacerte.

La ausencia de un objetivo claro en el contexto de un A/B testing es equivalente a navegar sin brújula. Saber lo que quieres mejorar es el primer paso antes de lanzar un test.

El objetivo, como hemos visto, debe ser específico, medible, alcanzable, relevante y definido temporalmente (SMART).

No tener una hipótesis clara

La hipótesis es una suposición más o menos informada sobre lo que podría ser modificado para alcanzar tu objetivo. Carecer de una hipótesis bien definida es como hacer cambios al azar.

Una hipótesis clara debe poder ser justificada por una razón. Debes ser capaz de formular claramente por qué piensas que el cambio de tal elemento o tal variación tendrá un impacto en el rendimiento.

Por ejemplo, si el objetivo es aumentar la tasa de apertura de tus correos electrónicos, una hipótesis podría ser: "Incorporar el nombre del destinatario en el asunto del correo electrónico aumentará la tasa de apertura".

No definir claramente los criterios de éxito

Es importante definir precisamente tus criterios de éxito para el test A/B. Los criterios de éxito están directamente relacionados con el objetivo. Se definen como un grado de aumento o disminución del KPI que has elegido.

Un criterio puede formularse de esta manera: "El test A/B es exitoso si logro obtener +10 puntos de tasa de apertura en mi campaña de correo electrónico".

Tener un volumen no significativo de datos

La fiabilidad de los resultados de un A/B testing se basa en la cantidad de datos recopilados.

Un volumen de datos insuficiente puede llevar a conclusiones erróneas: si la muestra es demasiado pequeña, la variación en los resultados entre la versión A y la versión B puede deberse al azar y no a la eficacia de la variante...

El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para evitar obtener resultados no significativos.

Comenzar con tests demasiado complejos

Es prudent comenzar con pruebas A/B simples, modificando solo un elemento a la vez. Esto te ayudará a aislar y comprender el impacto específico de cada modificación en el rendimiento.

Por ejemplo, en lugar de modificar al mismo tiempo el encabezado, el diseño y el contenido de una página web, comienza por modificar únicamente el encabezado. En otras palabras, ¡evita lanzarte de inmediato a la implementación de pruebas multivariantes!

Realizar demasiadas pruebas al mismo tiempo

Realizar múltiples pruebas A/B en paralelo en el mismo público o canal puede llevar a lo que se llama interferencia de pruebas: las pruebas se influyen mutuamente, lo que dificulta el análisis de los resultados.

Este tipo de situación hace difícil determinar la causa exacta de las variaciones de rendimiento y puede distorsionar las conclusiones.

Para evitar esto, planifica tus pruebas de manera que sean mutuamente exclusivas o segmenta tu audiencia de manera que cada grupo solo esté sujeto a una sola prueba a la vez.

Modificar las variantes durante el test

Una vez que se ha iniciado un test A/B, es importante no modificar las variantes hasta que el test haya finalizado y se hayan recopilado los datos.

Modificar las variantes durante el test puede introducir sesgos y invalidar los resultados. No podrás llegar a conclusiones fiables.

Si descubres un problema o piensas en una mejora potencial durante el test, tómalo nota para futuros tests.

No dedicar suficiente tiempo al test

Una de las trampas comunes del A/B testing es concluir el test demasiado pronto, antes de haber recopilado un volumen de datos significativo.

El riesgo es llegar a conclusiones precipitadas basadas en variaciones temporales o anomalías en lugar de tendencias estables y confiables.

La duración del test varía según la naturaleza del test, el contenido o el medio probado, el día de la semana, el período del año... La duración del test debe establecerse de antemano, basándose en el tamaño de la muestra necesario y en los patrones de tráfico esperados.

Un test A/B solo es útil si los resultados son estadísticamente significativos y representativos.

Descuidar el análisis post-test

Una vez que se ha completado el test A/B, puede ser tentador apresurarse para implementar la variante ganadora sin realizar un análisis exhaustivo de los resultados.

Sin embargo, pasar directamente a la acción sin entender el porqué detrás de los números es pasar por alto la filosofía del A/B testing.

El análisis post-test no consiste solo en identificar la variante que tuvo mejor rendimiento, la finalidad también es comprender por qué la variante ganadora fue más efectiva que la otra.

En repetidas ocasiones hemos destacado el ejemplo del A/B testing en emailing. Y con razón, ya que es de lejos el test más comúnmente utilizado por los equipos de marketing. La prueba del asunto del correo electrónico es EL gran clásico.

Esto se debe a dos razones fundamentales:

• El correo electrónico sigue siendo, a pesar de todo, el principal canal de comunicación entre las empresas y sus clientes.

• Es mucho más fácil hacer un A/B test en el asunto de un correo electrónico que en una página de destino... Las pruebas de correo electrónico son técnicamente fáciles de manejar.

A/B testing una campaña de correo electrónico no se limita a probar el asunto del correo electrónico. Es posible probar otros elementos.

Nuestro software Actito le permite A/B testing de:

• El contenido de sus correos electrónicos para identificar qué enfoques de redacción, qué diseños, qué llamadas a la acción, qué productos resuenan mejor con su audiencia.

• El nombre del remitente. Actito le permite probar diferentes combinaciones de nombres de remitentes para ayudarle a encontrar la que inspire más confianza a sus contactos y genere las mejores tasas de apertura.

• El pre-header. Se trata del breve texto que aparece a la derecha del asunto en la bandeja de entrada de sus destinatarios. El pre-header complementa el asunto. Su optimización puede tener un impacto significativo en la tasa de apertura.

• La hora y el día de envío. La sincronización de una campaña de correo electrónico puede tener un impacto importante en el rendimiento. Actito le brinda la posibilidad de probar diferentes momentos de envío para identificar aquellos en los que sus destinatarios están más receptivos a sus comunicaciones.

Si estás empezando, te recomendamos que te centres en el A/B testing de tus campañas de correo electrónico. Esto te permitirá:

• Mejorar el rendimiento de lo que probablemente sea tu principal canal de marketing: el correo electrónico.

• Ganar experiencia y habilidades en A/B testing, lo que te permitirá posteriormente considerar otros tipos de pruebas A/B más elaboradas en páginas web u otros.

Ser capaz de realizar pruebas A/B es una habilidad indispensable que adquirir cuando se es profesional del marketing. Es una de las mejores herramientas para identificar qué funciona mejor con tus clientes y mejorar continuamente tus acciones y soportes de marketing.

La implementación de pruebas A/B requiere mucha rigurosidad y una sólida metodología, como hemos visto en este artículo. Identificar las pruebas A/B a realizar, definir el objetivo, elegir el elemento a probar, crear las variantes, desplegar la prueba, analizar los resultados: ninguna de estas etapas debe ser descuidada.

Te recomendamos comenzar por A/B testing en tus campañas de correo electrónico. Es la mejor manera de iniciarte en esta técnica. Si necesitas consejos o estás buscando una solución de software para realizar tus pruebas A/B, no dudes en contactarnos para hablar al respecto.