Consejos de diseño de pruebas A/B para formular experimentos de marketing válidos

El diseño de pruebas A/B es una parte crucial del éxito de todo especialista en marketing digital.

Ya sea que lo use para publicidad de pago por clic (PPC), diseño de experiencia de usuario (UX) o cualquier otra ejecución digital, este pilar de la experimentación de marketing lo ayudará a identificar áreas de desempeño deficiente, crear estrategias de mejora y optimizar resultados. para cada una de tus campañas.

Para crear pruebas A/B efectivas para el diseño de UX, la creación de contenido y otras formas de marketing digital, necesita saber cómo crear variantes de prueba que no solo sean válidas, sino también confiables. Con la ayuda de esta guía basada en datos de Propelrr, puede tomar decisiones comerciales acertadas que ayudarán a impulsar el marketing digital en beneficio de su marca hoy.

¿Listo para profundizar en las pruebas divididas y el diseño de variantes? Entonces consulte esta guía para obtener más información ahora mismo.

Comprender el diseño de experimentos de pruebas A/B

¿Cómo saber si un anuncio PPC funciona o no? ¿Existe alguna forma de optimizar uno en beneficio de sus futuras campañas? Las respuestas a estas preguntas son simples: puedes saber si tu anuncio está funcionando o no y optimizarlo para futuras campañas, con la ayuda de pruebas A/B basadas en datos.

También conocida como prueba dividida, esta forma de experimentación se realiza para probar dos o más variaciones de un anuncio de redes sociales, una página de destino, un texto u otro aspecto de la publicidad en línea. Ayuda a los especialistas en marketing a ver qué variación de una ejecución funciona mejor para los objetivos de una empresa, lo que les permite optimizar más campañas a largo plazo.

Una prueba dividida básica compara una versión original "A" con una versión variante "B", de ahí el nombre "A/B". Por otro lado, una prueba multivariada compara un mayor número de variables entre sí. Un experimento de varias páginas prueba variaciones consistentes en varias páginas, lo que permite una optimización aún mayor en una mayor cantidad de páginas de destino.

Las pruebas ayudan a los especialistas en marketing de muchas maneras. Puede utilizarlo para tomar decisiones de campaña cruciales, reducir las pérdidas de anuncios de bajo rendimiento e incluso mejorar el rendimiento de la página de destino. También puedes utilizar esta forma de experimentación para optimizar casi cualquier ejecución. Desde formatos de redes sociales hasta optimización de palabras publicitarias, las pruebas divididas pueden descubrir muchas formas de mejorar los esfuerzos de marketing pago en la actualidad.

Cómo diseñar pruebas A/B que sean válidas y confiables

Dado el valor de las pruebas para sus campañas de marketing digital, es natural que desee realizar análisis A/B precisos que arrojen resultados útiles. Para hacerlo, necesita formular variantes de prueba válidas y confiables que se basen en datos para obtener información que refuerce el rendimiento de sus ejecuciones en lugar de reducirlas.

Para crear una prueba que arroje resultados basados ​​en datos para su marca, todo lo que necesita hacer es seguir estos cinco pasos:

1. Investiga tu "por qué".

Antes de comenzar cualquier prueba A/B, debes investigar para comprender por qué estás experimentando en primer lugar. ¿Qué campaña o aspecto de su marketing está analizando y por qué quiere mejorarlo para su negocio?

Sin esta investigación previa al experimento, no tendrá una idea clara de qué objetivos de marketing digital desea alcanzar en general. ¿Está intentando encontrar un llamado a la acción (CTA) que genere mejores conversiones para su página de destino de ventas? ¿Está comparando la eficacia de los titulares de sus correos electrónicos de marketing?

Estudie primero la ejecución elegida y realice una investigación para ver si hay cosas que pueda mejorar antes de ejecutar cualquier prueba. Descubra qué métricas necesita para medir la mejora notable de su campaña, como la tasa de clics, las conversiones, la participación y más.

2. Formule una hipótesis clara.

Lo siguiente que querrá hacer es formular una hipótesis clara y específica para su análisis. Esta hipótesis debe indicar el problema que intenta resolver, la métrica que intenta mejorar y el cambio que intenta ver en su campaña. Un ejemplo básico de una hipótesis podría verse así:

Cambiar el color de un botón CTA de azul a rojo aumentará la cantidad de clics en un 10% en dos semanas.

Por supuesto, esta hipótesis sólo te será útil si la fundamentas en la investigación que realizaste en el paso anterior. No cometas el error de crear una hipótesis de la nada; asegúrese de investigar y estudiar sus datos anteriores, objetivos de campaña y métricas para formular una hipótesis eficaz para su experimento.

3. Crea variaciones.

Este paso es el más importante en esta guía. Para crear variantes válidas y confiables para esta comparación, debe definir su "control" o variable A y su "retador" o variable B, en función de la hipótesis bien investigada que estableció en el paso anterior.

Algunos ejemplos de variables muy específicas para las que crear variantes incluyen:

• Titulares
• Copiar
• CTA
• Imágenes
• Antecedentes
• Colores
• Tallas
• Colocación
• Audiencias
• Demografía

Estas son sólo algunas de las innumerables variables para las que puedes crear variantes de prueba hoy en día.

Si es la primera vez que realiza este tipo de experimento de marketing, sólo debe comparar una variable a la vez. Si compara variables muy diferentes entre sí, o crea variantes con demasiadas variables diferentes, le resultará más difícil monitorear los datos y identificar resultados precisos para su campaña.

Al comparar solo una variable con otra en sus variantes, obtendrá los resultados más precisos para su experimento, garantizando así mejoras confiables para su página de destino, diseño de UX, anuncio en redes sociales o cuerpo de correo electrónico a largo plazo.

4. Ejecute la prueba.

Una vez que tenga su investigación, hipótesis y variantes implementadas, finalmente podrá ejecutar la campaña de prueba para su ejecución de marketing digital. Nuevamente, recuerde mantener intactas todas las demás variables entre sus variantes para que pueda obtener resultados precisos de su experimento. De lo contrario, obtendrá resultados vagos e inútiles, desperdiciando así su valioso tiempo y recursos para la campaña.

5. Analizar resultados e implementar cambios.

Lo último que tendrá que hacer al ejecutar su experimento A/B es analizar sus resultados e implementar el cambio respectivo. ¿Cómo les fue a las variantes de control y retador al alcanzar la métrica establecida? ¿Notó alguna diferencia o anomalía significativa durante la duración de su experimento? ¿Qué tan seguro está de la precisión de sus resultados?

Con las variantes adecuadas para su análisis, debería poder implementar una forma nueva y mejorada de hacer que la ejecución elegida sea más efectiva. Por supuesto, siempre hay más espacio para la optimización: puede optimizar otros elementos en su página de destino, estudiar otro aspecto de su UX e incluso ejecutar otra comparación de variantes basada en los resultados de su primera prueba.

Con esta guía paso a paso para la experimentación y las pruebas A/B en mente, ahora puede descubrir formas más refinadas de crear variantes efectivas para su viaje de optimización actual. Continúe leyendo para descubrir consejos de expertos para mejorar sus propias variantes de prueba para una futura prueba dividida.

Cosas que hay que preparar para el diseño del sistema de pruebas A/B

Además de realizar una investigación previa para su próxima comparación, primero deberá preparar algunas otras cosas con anticipación. Para crear un diseño de sistema de pruebas A/B que produzca resultados válidos y confiables a partir de sus variantes, necesita:

• Defina sus métricas de éxito. Las métricas de éxito son indicadores cuantitativos que utiliza para evaluar el rendimiento de sus variantes con el fin de determinar la variación ganadora. Estas métricas deben reflejar sus objetivos comerciales generales y pueden incluir ejemplos como tasa de clics, conversiones y más.
• Segmenta tu público objetivo. Para realizar comparaciones efectivas de variantes, primero debe segmentar el público objetivo de su prueba. La segmentación se refiere a cómo se divide el público objetivo en subgrupos significativos, según características o comportamientos relevantes para su experimento. Estos pueden incluir segmentos basados ​​en edad, sexo, ubicación y más.
• Implementar la aleatorización para reducir el sesgo. Antes de lanzar su análisis a las audiencias objetivo, implemente la aleatorización con anticipación para reducir el sesgo en sus resultados generales. La aleatorización consiste en asignar audiencias a cada variante de forma aleatoria y uniforme; esto reduce el sesgo de selección y garantiza una comparabilidad justa entre grupos.

Dadas todas estas preparaciones de diseño del sistema que debe realizar de antemano, deberá emplear la ayuda de una herramienta o plataforma de prueba A/B para automatizar el proceso, ahorrar dinero y esfuerzo y optimizar el diseño de su experimento de manera eficiente hoy.

Consejos para crear variantes efectivas

Una vez que haya preparado un diseño de sistema justo y confiable, podrá crear variantes con las que ejecutar una metodología de prueba A/B eficiente. Para hacer esto, asegúrese de:

• Diseñe variantes que se alineen con su hipótesis. Al basar su variante en la investigación realizada y la hipótesis establecida para su análisis, podrá responder su pregunta problemática más fácilmente y garantizar que los resultados de las pruebas reflejen los cambios en su campaña con mayor claridad también.
• Implemente cambios significativos y mensurables a partir de su variante. Una vez que termine de ejecutar la prueba y elija la mejor variante, implemente los cambios de dicha variante para ver si realmente mejora su campaña, UX o ejecución de marketing. Luego, asegúrese de medir estos cambios para futuras optimizaciones y experimentaciones.
• Evite posibles obstáculos en la creación de variantes. No pruebes varias variables a la vez, o enturbiarás el conjunto de pruebas y obtendrás resultados vagos. Recuerde determinar su público objetivo de antemano para poder ejecutar su experimento en el segmento de usuarios adecuado. Por último, identifique cuánto tiempo planea ejecutar el análisis para lograr significancia estadística de la prueba.

Si sigue estos consejos para elaborar sus variantes, obtendrá resultados más claros que comunicarán los cambios exactos que necesita realizar para optimizar la ejecución del marketing digital para el éxito de su negocio a largo plazo.

Fiabilidad y reproducibilidad de las pruebas.

¿Quiere garantizar la confiabilidad y reproducibilidad de su diseño de investigación y metodología de prueba en todas las campañas? Aquí te dejamos algunos consejos a tener en cuenta hoy:

• Comprender los tipos de validez de las pruebas. La validez interna se refiere a cómo su metodología es capaz de aislar los cambios de una variante (frente a los cambios de otros factores), lo que hace que sus resultados sean más válidos. La validez externa se refiere a cómo el diseño de su investigación puede generalizarse lo suficiente como para aplicarlo a hallazgos externos de otras situaciones, como diferentes dispositivos, navegadores o segmentos de audiencia. Al comprender estos tipos, puede realizar un seguimiento de la validez de sus resultados y reproducir de manera confiable su diseño con otras variables y variantes.
• Identifique amenazas a la validez de su prueba. Identifique todas las amenazas potenciales a la validez de su diseño de investigación, como la segmentación inadecuada de la audiencia, la duración de la prueba o el tamaño de la muestra. Luego, asegúrese de eliminar estas amenazas de su metodología para mejorar su confiabilidad y reproducibilidad generales.
• Minimizar las variables de confusión. Las variables de confusión son variables que aparecen en medio de una ejecución de prueba A/B, lo que representa una amenaza para la validez de los resultados. Los ejemplos incluyen actualizaciones de los algoritmos de los motores de búsqueda, interrupciones del sitio web o del servidor y otros cambios repentinos. Para minimizar el riesgo de variables de confusión, asegúrese de realizar un seguimiento de todas las amenazas potenciales y cronometrar su ejecución de manera inteligente para evitar encontrarse con cambios inesperados en su prueba.

La coherencia es clave cuando se trata de análisis A/B. Haga que su diseño de investigación sea confiable y reproducible garantizando la coherencia durante toda la ejecución inicial del análisis dividido.

Cómo analizar los resultados A/B con precisión

Para analizar con precisión los resultados de su experimento A/B, regrese siempre a su hipótesis original. ¿El resultado final cumplió con las expectativas del planteamiento de su problema o demostró lo contrario? ¿Qué significa si obtuvo resultados opuestos a sus expectativas?

Una vez que regrese a su hipótesis original, asegúrese de visualizar los datos que recopiló durante la ejecución del experimento. Esto le ayudará a analizar sus hallazgos con mayor claridad, lo que le ayudará a extraer más información de otros factores como sus segmentos de audiencia, la duración o el tamaño de la muestra.

Si le resulta difícil ejecutar esta parte del análisis A/B, comuníquese con expertos en su campo para obtener análisis precisos para las necesidades actuales de su negocio.

Conclusiones clave

Diseñe sus pruebas divididas como un profesional cuando sepa cómo crear variantes efectivas para comparar hoy. Aquí hay algunos recordatorios finales que debe llevar consigo al comenzar su investigación sobre el análisis A/B para el éxito del marketing digital:

• Arraiga tus estrategias en los datos. Ya sea que esté formulando una hipótesis o creando una variante para comparar, asegúrese de basar sus elecciones en datos de campañas de marketing anteriores para garantizar la precisión y relevancia de los resultados que obtendrá.
• Tómate tu tiempo para elaborar el experimento. No puede apresurarse a realizar una prueba dividida y esperar obtener resultados confiables desde el principio. Tómese su tiempo para elaborar el análisis para garantizar la confiabilidad de sus hallazgos y la reproducibilidad de su diseño de investigación.
• En caso de duda, comuníquese. ¿Aún no confías demasiado en tus habilidades para realizar pruebas A/B? No tema recurrir hoy a los servicios expertos en marketing digital de Propelrr para realizar análisis especializados y experimentar con marketing.

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