El método A/B testing juega un papel crucial en el desarrollo de estrategias de marketing efectivas y productivas. Se trata de una de las metodologías de medición y optimización más aplicadas en marketing digital, pero ¿en qué consiste exactamente y cómo debe aplicarse para conseguir resultados eficientes?
El A/B testing es una de las metodologías más eficaces para medir el rendimiento de nuestros esfuerzos de marketing digital. La virtud de este método es que no se queda en la simple medición, sino que fomenta la corrección y la optimización de los contenidos analizados. Asimismo, se trata de un método que analiza los contenidos al detalle y, por tanto, proporciona resultados concretos que dan lugar a medidas correctoras muy específicas.
La puesta en marcha de tests o pruebas A/B resulta crucial para que los equipos de marketing descubran cuáles de sus estrategias y contenidos funcionan mejor y qué factores o elementos se deben mejorar.
A continuación, exploramos en qué consiste el A/B testing y cómo debería llevarse a cabo para conseguir resultados óptimos.
El A/B Testing —también llamado "Split Testing"— es una metodología de medición y optimización aplicada en el ámbito del marketing digital que consiste en comparar los resultados de dos variables —habitualmente A y B—.
El objetivo del A/B testing es identificar qué variable proporciona un mejor resultado en relación con el objetivo de marketing que queremos conseguir. Precisamente por esto es tan importante que las variables que comparemos sean del mismo tipo. No tendría sentido hacer una prueba A/B comparando el título de un artículo con el cuerpo de un correo electrónico. Si comparamos dos variables de distinta tipología, los resultados del test A/B serán incongruentes.
Una de las grandes ventajas del A/B testing es que se puede aplicar a muchos elementos y contenidos: páginas web, llamadas a la acción (CTA), correos electrónicos, anuncios, mensajes, copys, etc. En realidad, prácticamente cualquier elemento puede someterse a un test A/B, incluso el título de un artículo o la imagen que lo acompaña.
A continuación, exploramos en detalle cómo se lleva a cabo este método y cómo puede beneficiar tus estrategias de marketing.
Como ya hemos avanzado, el A/B testing consiste en comparar dos variables (A y B) de la misma tipología —por ejemplo, el subject de un email— para determinar cuál de ellas tiene un mejor desempeño. De entre las dos variables, una de ellas actúa como la variable de control y la otra como variable de tratamiento.
La variable de control es el elemento base o la versión actual que queremos poner a prueba, mientras que la variable de tratamiento es aquella a la que aplicamos cambios y usamos como contraste para evaluar el rendimiento de la variable de control.
Así, podemos realizar múltiples test A/B, alternando las variables de tratamiento, hasta dar con una que consiga mejores resultados que la variable de control.
Es muy habitual que el A/B Testing se confunda con las pruebas multivariables debido a la similitud entre ambos métodos. Sin embargo, son metodologías diferentes y se aplican de forma distinta.
El A/B testing se basa en la comparación de una sola variable de tratamiento con otra de control, de ahí su nombre genérico de "A" y "B". Aunque es posible utilizar más de una variable de tratamiento, como B1, B2 y B3, esto no implica que todas se utilicen simultáneamente en un solo análisis.
Es decir, en un test A/B siempre comparamos dos variables. Si queremos poner a prueba múltiples variables de tratamiento para una sola variable de control, deberemos realizar tantos test A/B como variables de tratamiento queramos testar:
Por el contrario, el análisis multivariable permite examinar un mayor número de variables de manera simultánea, generando combinaciones más complejas que el A/B testing, como por ejemplo, A/B/C/D. Con este enfoque, es posible realizar dos o más pruebas A/B al mismo tiempo.
El análisis multivariable se suele aplicar en casos de sitios web con altos volúmenes de tráfico para garantizar que hay suficientes datos como para obtener resultados significativos y fiables entre más de dos variables.
El A/B testing se puede aplicar a múltiples elementos: páginas de destino, correos electrónicos, llamadas a la acción, etc. De hecho, podemos medir prácticamente cualquier parte de nuestras campañas de marketing.
Sin embargo, si estás empezando a adentrarte en el mundo del A/B testing, a continuación listamos algunos de los elementos que más se suelen poner a prueba mediante tests A/B.
Evidentemente, cada negocio es un mundo y las variables o elementos a medir deben estar alineados con las necesidades y objetivos de marketing de cada organización.
Por último, ofrecemos 5 buenas prácticas para preparar y llevar a cabo tests A/B de manera efectiva.
Una vez hemos testeado los elementos más obvios listados en el apartado anterior de este artículo, es recomendable apostar por la experimentación y empezar a aplicar el A/B testing a otros elementos menos habituales, pero que pueden ser cruciales para nuestro modelo de negocio.
De hecho, es posible que los resultados que más nos sorprendan sean aquellos obtenidos analizando variables que, en un primer momento, parecían o bien obvias o bien poco evidentes. Por ejemplo, el público objetivo de un email, la hora de lanzamiento de un contenido o la alineación entre un correo electrónico y una página de destino, entre muchas otras posibilidades.
Es importante realizar pruebas específicas para cada variable, con un nivel de detalle que nos permita comprender cómo afecta realmente la variable a la métrica que queremos optimizar.
En otras palabras, en un test A/B es fundamental probar cada hipótesis por separado. Por ejemplo, si estamos lanzando una nueva campaña de email marketing y queremos averiguar el impacto del subject, del cuerpo y de la imagen adjunta del correo en la generación de leads, deberemos realizar una prueba para cada uno de estos elementos, con su respectiva variable de control y variable de tratamiento.
Si intentamos probar todos los elementos a la vez, nos resultará imposible identificar qué variable está generando el mayor impacto en la conversión. Por lo tanto, es fundamental realizar pruebas individuales para cada variable identificada, sin importar lo insignificante que pueda parecer.
Si las pruebas individuales para las variables más pequeñas, como los elementos de un CTA o un correo electrónico, no brindan resultados consistentes que nos permitan tomar una decisión, es posible que debamos probar a realizar un test A/B en un elemento completo, ya sea un correo electrónico o un formulario de contacto.
A veces, es necesario realizar cambios radicales para evaluar cómo se comporta todo el elemento en comparación con su versión original. Por ejemplo, si se trata de un correo electrónico, podemos llevar a cabo una prueba A/B considerando el correo electrónico completo como una sola variable. Lo mismo aplica para una página de destino o un CTA.
A pesar de estar compuestos por diversas partes, realizar una primera prueba general nos puede ayudar a sacar primeras conclusiones de valor. Una vez hemos realizado un primer test A/B a nivel macro, podemos llevar a cabo una serie de test A/B sobre variables más específicas para acabar de ajustar aún más los detalles del elemento analizado. Cuantas más pruebas llevemos a cabo, mejores serán los resultados de nuestras campañas.
Es comúnmente conocido que el A/B testing es ideal para medir la tasa de conversión, pero no debemos limitarnos a esta métrica. De hecho, se recomienda aplicar pruebas A/B a lo largo de todo el proceso de venta y del customer journey para monitorear diversas métricas, como las visitas, la tasa de clics, el tráfico, las solicitudes de demostración, las ventas y mucho más.
El objetivo es utilizar el A/B testing como una herramienta integral para medir y mejorar el rendimiento de cada etapa del funnel de conversión. Así, obtendremos una visión más completa y precisa de cómo influyen los cambios en realizados en el éxito general de nuestras campañas de marketing digital.
El A/B testing debe ser un proceso continuado que se lleva a cabo cada cierto tiempo. Que hayamos analizado un elemento concreto de nuestra campaña de marketing y hayamos obtenido resultados eficientes, no significa que no debamos explorar este elemento en el futuro.
Es probable que los resultados obtenidos sobre un mismo elemento varien a lo largo del tiempo, ya que las necesidades y preferencias de los clientes están en constante evolución.
Conclusión
El A/B testing es una metodología crucial para medir y optimizar las estrategias de marketing digital. Este método permite identificar qué variables generan mejores resultados y proporciona medidas correctoras específicas.
Para llevar a cabo tests A/B de manera efectiva, es importante elegir bien las variables a testear, realizar pruebas individuales para cada variable, probar desde lo general hasta lo particular, aplicar el A/B testing en todo el customer journey y ser constante en el proceso.