Pruebas A / B: cómo funciona y por qué las necesita

Los datos están en todas partes. Ya sea que sea un individuo, una pequeña empresa o una empresa multinacional, debe tratar con una gran cantidad de datos, incluidos los datos de clientes necesarios para atender a los clientes y mejorar sus resultados finales.

Los especialistas en marketing utilizan una variedad de técnicas para aumentar las ganancias. Es comprensible que no todas las técnicas funcionen o que no todas sean igualmente efectivas.

No se puede crear una campaña basada en corazonadas o sentimientos. Necesita números, pero es posible que no siempre estén claros. Es por eso que las empresas necesitan pruebas A / B, un método único que ayuda a las empresas a elegir la ruta correcta.

En este artículo, hablaremos sobre las pruebas A / B y destacaremos sus beneficios, al mismo tiempo que destacaremos algunos de los mejores programas de pruebas A / B.

Empecemos:

¿Qué son las pruebas A / B?

Las pruebas A / B se pueden definir como un método para comparar dos opciones utilizadas para lograr lo mismo para encontrar la que ofrece mejores resultados.

Usamos pruebas A / B casi todos los días y se dice que la técnica tiene más de 100 años. Sin embargo, ahora se está volviendo más popular gracias a la introducción del marketing online. Los especialistas en marketing utilizan pruebas A / B para comparar dos métodos de marketing y encontrar el que ofrece el mejor retorno de la inversión; sin embargo, ese no es el único uso de las pruebas A / B.

El biólogo y estadístico Ronald Fisher aleatorizó experimentos controlados en la década de 1920. Descubrió las matemáticas y los principios básicos y convirtió esta idea en una ciencia.
Fisher realizó varios experimentos agrícolas para encontrar respuestas a preguntas básicas como qué sucede si cambio de fertilizante o uso más fertilizante.

Los principios que introdujo resultaron ser ciertos y los científicos comenzaron oficialmente a realizar ensayos clínicos a principios de la década de 1950 en el campo de la medicina.

Los especialistas en marketing adaptaron la técnica a fines de la década de 1960. Quieren evaluar campañas directas, es decir, si cartas o postales personalizadas ofrecen más ventas.

Sin embargo, las pruebas A / B no eran las mismas en ese entonces. Llegó a su forma actual a mediados de la década de 1990. Utiliza los mismos conceptos pero se ha trasladado a un entorno virtual y en tiempo real.

¿Cuáles son los beneficios de las pruebas A / B?

Ahora que conoce la definición de las pruebas A / B, es hora de ver las principales ventajas de las pruebas AB.

Ahorra dinero

Las pruebas A / B permiten a las empresas ahorrar dinero al identificar procesos que ofrecen mejores rendimientos. No hay dos campañas de marketing que ofrezcan rendimientos similares, una siempre será mejor que la otra.

Con la ayuda de la ciencia de datos de pruebas A / B, las empresas pueden encontrar la opción que ofrece mejores retornos y deshacerse del proceso que ofrece retornos más bajos y gastar el dinero donde paga más.

Aumenta las ganancias

Como se destaca en la definición de prueba de AB, ayuda a aumentar las ganancias al mejorar las conversiones y permitir que la empresa llegue a más personas. Alrededor del 60 por ciento de las empresas creen que ayuda a mejorar la conversión.

Además de esto, los resultados de las pruebas A / B pueden mejorar las tasas de rebote y aumentar la participación. Estos factores son importantes para ayudar a que una empresa crezca. Al final del día, las empresas comienzan a ganar más dinero debido a la reducción de costos y al aumento de las ventas.

Ayuda a identificar problemas

Muchas campañas de marketing fallan debido a pequeños errores. Las mejores herramientas de prueba de AB pueden reconocer estos errores para que una empresa pueda funcionar sin problemas.

Puede ayudar a identificar muchos problemas, como un diseño deficiente de UX. Esto es importante porque un mejor diseño puede aumentar la conversión hasta en un 400 por ciento.

Mejora el contenido

A pesar de lo que todo el mundo dice, el contenido sigue dominando. El problema, sin embargo, es que hay muchas opciones para elegir, incluido contenido escrito, contenido visual, etc.

No siempre puede estar seguro de qué funcionará y qué no a menos que tenga un análisis de datos de prueba A / B confiable.

Buena imagen empresarial

Las pruebas A / B se han vuelto muy populares y más del 70 por ciento de las empresas realizan al menos dos pruebas al mes. Las pruebas A / B para sitios web permiten a las empresas deshacerse de procesos o pasos que dejan una mala impresión en el cliente.

Como resultado, la imagen recibe un impulso y aumenta la buena voluntad.

Facilita el análisis

Aproximadamente el 77 por ciento de las empresas realizan pruebas A / B en sus sitios web (incluidas las páginas de destino) para identificar el diseño, la fuente y otros problemas similares.

Esto ayuda a reducir el abandono del carrito al resaltar qué hace que los compradores cancelen un carrito. Puede haber una variedad de razones, como un diseño deficiente, costos ocultos, etc.

Con las pruebas A / B, las empresas pueden encontrar la causa real y trabajar en ella.

Más compromiso

Las empresas buscan seguidores y compradores comprometidos, por lo que no sorprende que el 59 por ciento de las empresas realicen pruebas A / B en los correos electrónicos. Puede ayudar a las empresas a identificar qué tipo de contenido funciona más para que puedan concentrarse más en él.

¿Cómo funcionan las pruebas A / B?

Las pruebas A / B pueden parecer un fenómeno complejo, pero en realidad son muy simples. El primer paso es decidir qué desea probar y por qué.

Supongamos que desea probar el tamaño del botón "Comprar ahora" en su sitio para ver cuántas personas "compran" si cambia el tamaño, es decir: hacerlo más grande o más pequeño. Una vez que tenga claro lo que desea probar, debe estar seguro de cómo evaluará el rendimiento.

La cantidad de personas que hacen clic en el botón, por ejemplo, puede ser una buena indicación de cómo el tamaño del botón afecta la percepción.

También puede utilizar el número de compradores finales para emitir un juicio, pero es posible que esa no sea una opción justa porque los visitantes también pueden abandonar una compra por otras razones.

En el siguiente paso, deberá dividir a los usuarios en dos conjuntos. El conjunto debe ser aleatorio, a menos que esté tratando de estudiar cómo reaccionan los usos de un grupo demográfico específico a un cambio.

A continuación, cree dos páginas similares pero con diferentes tamaños de botones. Ahora, mire los análisis y vea qué página recibe más clics.

La decisión de hacer clic depende de varios factores, como el tamaño del botón, el color del texto y el dispositivo que se esté utilizando. Para mayor claridad, puede dividir a sus usuarios en grupos específicos, es decir: usuarios móviles y usuarios de escritorio.

Esto se debe a que el mismo botón puede parecer diferente para los usuarios de dispositivos móviles y diferente para los usuarios de escritorio. De esta forma podrá saber qué botón servir a usuarios específicos.

“La prueba A / B puede considerarse el tipo más básico de experimento controlado aleatorio”, dice Kaiser Fung, el hombre detrás de varios libros, incluido el sentido numérico: cómo utilizar los macrodatos en su beneficio .

“En su forma más simple, hay dos tratamientos y uno actúa como control del otro”, agrega. Asegúrese de estimar correctamente el tamaño de su muestra para que el resultado sea correcto y no se deba al ruido de fondo.

Algunas otras variables pueden afectar los resultados. Por ejemplo, es posible que a los usuarios de dispositivos móviles no les guste hacer clic en los botones o que el botón no esté colocado correctamente en la versión de escritorio de su sitio web.

La aleatorización puede hacer que un conjunto contenga más usuarios móviles que el otro conjunto, lo que puede resultar en que un conjunto tenga una tasa más baja o más alta independientemente del tamaño del botón.

La mejor manera de evitar tales sesgos es dividir a los visitantes por usuarios de escritorio y móviles y luego asignarlos aleatoriamente a conjuntos específicos. Este truco se conoce como bloqueo.

Pruebas y resultados A / B: cómo interpretar

Este fue un ejemplo básico. En el mundo real, no solo comprobará el tamaño, sino también otros factores, como el texto, la posición y el color del botón.

Se sabe que los analistas de pruebas A / B ejecutan pruebas secuenciales para comparar diferentes elementos. Primero probarán el tamaño del botón (pequeño o grande), luego pasarán al color (rojo o azul), luego a la posición (superior o inferior), etc.

Esto les ayuda a llegar a una versión perfecta de la página. Esto es importante porque cambiar varios factores a la vez puede dificultar la conclusión de qué está causando cambios en el comportamiento (es decir, el número de clics).
Sin embargo, ahora tenemos herramientas de prueba A / B que pueden manejar pruebas complejas.

“Con las pruebas A / B, tendemos a querer ejecutar una gran cantidad de pruebas independientes simultáneas, en gran parte porque la mente se tambalea ante la cantidad de combinaciones posibles que puede probar”, dice Fung.

“Con las matemáticas, puede seleccionar y ejecutar inteligentemente solo ciertos subconjuntos de esos tratamientos; entonces puede inferir el resto a partir de los datos ”, sugiere.

Este truco se conoce como prueba "multivariante". Es una forma de prueba A / B. Significa ejecutar no solo una prueba A / B, sino una prueba A / B / C, etc.

Pruebas y resultados A / B: cómo interpretar

La mayoría de los especialistas en marketing y análisis utilizan diferentes herramientas de prueba dividida para realizar dichas pruebas. Encontrará muchos software de prueba AB, pero no todos pueden ser adecuados para usted.

Debe saber cómo realizar pruebas A / B para poder interpretar los resultados. Recuerde que la herramienta adecuada depende de lo que desee probar.

Por ejemplo, Adoric puede manejar una variedad de tareas, incluidas las pruebas A / B.

Adoric es un software completo que puede ayudarlo a ejecutar, administrar y analizar campañas para que pueda identificar la mejor y usar sus recursos de la manera correcta.

El objetivo principal de las pruebas A / B es aumentar las conversiones. Puede hacerlo cambiando una variedad de elementos, como el tamaño de la fuente, el texto y el uso de imágenes. También puede usarlo para probar elementos de diseño de sitios web y otras características similares.

Adoric se concentra principalmente en las ventanas emergentes, una herramienta de marketing que puede ofrecer una tasa de conversión del 11% si se usa correctamente. Nuestro software puede ayudarlo a comparar diferentes diseños y opciones de ventanas emergentes para elegir el correcto.

Adoric se usa con nombres como P&G, PMI y Toyota. Confíe en un nombre que confíe en las marcas que ama.

Debe buscar un software que no solo proporcione números, sino que también explique lo que significan. De lo contrario, tendrá que contratar a un probador A / B o estadístico para interpretar los resultados.

Hay software de prueba dividido de pago y gratuito; sin embargo, le sugerimos que opte por una versión de pago, ya que son más detalladas y fáciles de usar. Este software normalmente presenta tasas de conversión o informes:

Uno para los usuarios que vieron su página típica

El otro para los usuarios que vieron la página de prueba.

El informe generalmente destaca varios factores. Busque diferencias entre cifras importantes, como el número de clics.

También puede ver la siguiente información:

• Control: 15 por ciento (+/- 2,2 por ciento)
• Variación 18 por ciento (+/- 1,9 por ciento)

Esto significa que alrededor del 18 por ciento de sus visitantes o lectores abrieron el correo electrónico con su nueva línea de asunto. La cifra tiene un margen de error: 2,3 por ciento.

Esto no significa que la tasa real esté entre el 16,1 por ciento y el 19,9 por ciento.

"La interpretación real es que si ejecutó su prueba A / B varias veces, el 95 por ciento de los rangos capturará la tasa de conversión real; en otras palabras, la tasa de conversión queda fuera del margen de error el 5 por ciento de las veces (o lo que sea nivel de significación estadística que ha establecido) ”, explica Fung.

Si esto es demasiado difícil de entender, sepa que no es el único. Busque un software que pueda presentar esta información de manera ordenada para que sea fácil de comprender y usar.

Con base en este resultado, podemos decir que el nuevo método es más efectivo ya que está provocando que más personas abran un correo electrónico. Sin embargo, debido al margen de error, no podemos garantizar exactamente cuántas personas abrirán un correo electrónico, pero en función del número será más alto que la tasa de apertura actual.

Pruebas A / B: errores que se deben evitar

Estos son algunos de los errores más comunes en las pruebas A / B. Asegúrese de evitar estos:

Finalizar las pruebas demasiado pronto

Se cree que alrededor del 57 por ciento de los experimentadores terminan las pruebas A / B una vez que parece que su hipótesis original fue probada. Conocido como p-hacking, es una forma de sesgo de inflación que se considera "informes selectivos" y puede dar lugar a malos resultados.
Es importante dejar que cada prueba siga su curso incluso si puede ver los resultados en tiempo real.

No tener una muestra decente

Las pruebas A / B necesitan alrededor de 25.000 visitantes para llegar a una muestra significativa, según este artículo de VentureBeat.

Lamentablemente, la mayoría de los especialistas en marketing utilizan un tamaño de muestra más pequeño, que no es una representación real de la población total, por lo que el resultado termina siendo "poco confiable".

Pequeña repetición

Muy pocas empresas optan por volver a realizar la prueba. La mayoría lo prueba una vez y lo cree. La investigación ha demostrado que una vez puede no ser suficiente debido al riesgo de falsos positivos.

Además, debe intentarlo cada pocos meses porque las cosas pueden cambiar. Por ejemplo, puede obtener nuevos visitantes a los que les guste un color o tamaño diferente del botón.

Nunca podrá encontrar la opción correcta sin volver a realizar la prueba.

Contando demasiadas métricas

Si bien las pruebas complejas son útiles, es posible que no siempre sean eficientes. Mirar demasiadas métricas a la vez puede resultar en "correlaciones falsas".

Incluso si su software ofrece demasiadas métricas, debe saber en cuáles concentrarse. Esto ayudará a evitar fluctuaciones aleatorias y le permitirá concentrarse en las cifras importantes.

Pruebas A / B: preguntas frecuentes

¿Las grandes empresas utilizan las pruebas A / B?
Ellos si. Google realizó su primera prueba en 2000 para determinar la cantidad correcta de resultados por página. La compañía todavía utiliza activamente las pruebas A / B y realizó más de 7.000 pruebas en 2011.

Otros grandes nombres como Booking.com, Facebook y Amazon también realizan experimentos controlados con regularidad. Además, también se utiliza en política.

La campaña de Obama recaudó $ 75 millones adicionales debido a la mejora de la toma de decisiones acreditada al marketing A / B. También aumentó las conversiones de donaciones en alrededor del 79 por ciento.

¿Cuánto duran las pruebas A / B?
Pueden durar desde una hora hasta una semana según un método, según lo que intente probar.

Por ejemplo, una empresa que esté probando un modelo de suscripción debería probarlo durante al menos un mes.

Por otro lado, una prueba de marketing por correo electrónico le dará resultados en 24-48 horas, ya que más del 50 por ciento de las personas leen correos electrónicos relacionados con el trabajo en aproximadamente 24 horas.

¿Quién necesita pruebas A / B?
Todo comercializador en línea o negocio en línea necesita pruebas A / B para identificar la técnica de marketing correcta.

Se utiliza para comparar todos los elementos que pueden afectar la decisión de su comprador final. Verá que se utiliza en SEO, marketing por correo electrónico, desarrollo web, etc.

Pruebas A / B: Conclusión

En palabras simples, las pruebas A / B se utilizan para comparar dos opciones y encontrar la que ofrece mejores resultados. No permita que nada lo confunda, pruebe Adoric si está buscando un software de prueba A / B amigable y observe cómo aumentan sus ganancias.

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