Habitualmente, nuestro público se comporta de una manera muy distinta a la nuestra, y actúa de una forma diferente a como nosotros pensamos.
Por ello es muy importante conocer el comportamiento y hábitos de nuestra audiencia.
¿En qué consisten los Test A/B?
El test A/B consiste en probar dos variantes de algún elemento para analizar el resultado, con el fin de mejorar la efectividad de nuestras acciones.
Pero para hacer bien un Test A/B, que nos aporte datos fiables, hay que tener unas nociones básicas, y tener claros unos puntos que a continuación te detallaré.
¿Para qué sirven los Test A/B?
Los test A/B nos servirán para mejorar la eficiencia y resultados de nuestras acciones.
Sobre todo para detectar y corregir puntos críticos o de mejora.
El objetivo de los Test A/B es identificar pequeños aspectos que a veces no tenemos en cuenta, por ser rutinarios, o estar demasiado familiarizados con ellos, pero que no transmiten bien su finalidad a nuestro público.
¿Dónde podemos realizar Test A/B?
Los Test A/B pueden utilizarse en todo tipo de contenidos y acciones de marketing digital, aunque los más populares son:
Test A/B en Landing Pages (o páginas de aterrizaje).
Modificando algún detalle visual o de contenido, para analizar qué versión tiene mayor conversión.
Test A/B en publicaciones en Redes Sociales.
Realizando algún pequeño cambio en cada versión, para analizar cuál tiene mejor aceptación, impacto o interacción.
Test A/B en Anuncios ADS.
Para analizar qué anuncio tiene mejor rendimiento.
Test A/B en Email Marketing.
Ya sea una oferta comercial, un correo transaccional, o una newsletter. Un Test A/B nos ayudará a motivar mejor a nuestro receptor a realizar una acción, mejorando los ratios de conversión.
Test A/B en un Lead Magnet o formulario.
Importante para detectar mejoras más eficaces a la hora de captar datos de potenciales clientes.
Test A/B en pasarelas de pago o carritos de compra.
Para analizar porque en esos momentos calientes, cuando el usuario ya ha superado todas las barreras y pasos de nuestro customer journey, existe un alto índice de fuga o baja eficiencia.
Test A/B en cualquier acción de Marketing Digital.
Indistintamente, sea cual sea la acción que vayamos a realizar, podemos aplicar los test para mejorar aspectos o elementos que simplemente decidimos por intuición, sin analizar con datos objetivos fiables.
¿Fases de un Test A/B?
A simple vista el proceso parece muy simple.
Marcar un objetivo.
Lo principal es tener una métrica clara para poder cuantificar el grado de mejora del aspecto que queremos mejorar.
Por ejemplo obtener más clicks, reducir tasa de rebote, aumentar el tiempo de permanencia, …
Analizar las posibilidades.
Estudiar qué posibles variaciones podríamos aplicar para mejorar nuestro ratio elegido.
Para ello es aconsejable preguntar a usuarios externos, o simplemente observar su comportamiento.
En la mayoría de casos, estamos tan familiarizados con las acciones que hemos diseñado, que no detectamos las barreras con las que se encontrará nuestra audiencia.
Elegir una variable para testear.
Partiendo de la versión original, creamos una única segunda versión mejorada.
Es importante modificar sólo un punto de mejora en cada test. Además de mantener siempre la versión original como control.
La razón es muy clara. Si realizamos varias modificaciones a la vez, no podremos analizar ese punto concreto de mejora. Y sólo obtendremos un resultado general de un cambio más impactante.
Por ello es mejor ir realizando pequeños test independientes, para poder llegar a ese cambio progresivo de una manera más óptima y efectiva.
El momento del Test.
Dividimos a 2 públicos muy homogéneos, que siempre respondan igual a un comportamiento.
Se les envía una versión distinta a cada uno.
Se analiza qué versión es la que mejor rendimiento tiene.
Una vez estemos seguros de que la modificación aplicada es efectiva, ya podremos continuar con el siguiente test..
¿Cuándo realizar un Test A/B?
Como hemos dejado claro, el objetivo principal de un Test A/B es detectar elementos de mejora.
Los grandes ecommerce o empresas digitalizadas, están en continuo test.
Amazon, Netflix, WhatsApp, o las RRSS, están contínuamente realizando este tipo de test entre los usuarios, sin que nosotros lo detectemos. Y así están mejorando la experiencia de uso y el rendimiento.
Por eso, no es de extrañar que a alguien le aparezca una web, landing, red social, o versión distinta a la que estamos viendo en nuestro dispositivo.
En la mayoría de casos, son pequeñas modificaciones prácticamente indetectables, pero que nos hacen actuar de manera muy distinta.
El error de muchos, es empezar desesperadamente a realizar Test A/B cuando detectan una merma considerable de rendimiento o efectividad.
Además en ese caso, sin una planificación, ni una posibilidad de análisis objetivo, es cuando se suelen hacer mal los Test A/B. Y entonces, es cuando no funcionan.
La finalidad principal de los Test A/B, es estar analizando el rendimiento y efectividad de todas las acciones, para adelantarse a rectificar puntos de mejora antes de ser detectados por bajadas de rendimiento o efectividad.
¿Qué elementos analizar en un Test A/B?
Aunque existen otros Test A/B, múltiples y más complejos, que podremos realizar cuando tengamos una suficiente masa de público para poder segmentar en diferentes grupos objetivos.
Los Test A/B básicos y más usuales para poder obtener resultados fiables, consisten en realizar una sola modificación en cada versión a testear.
Los elementos más habituales para testear son:
Elementos de diseño:
Colores, tipografías, espaciados, colocación del contenido, formas, etc..
Temas Audiovisuales:
Texto, imágenes, vídeo, música, ..
Tipos de contenido:
Distintos tipos de copy.
¿Qué medios utilizar para realizar los Test A/B?
Hoy en día existen multitud de herramientas, aplicaciones y posibilidades, para poder realizar específicamente cada test A/B.
La mayoría de plataformas en las que realizamos las acciones, ya nos permiten realizar estos test de una manera básica utilizando sus funcionalidades.
Google Ads, las distintas RRSS, las plataformas de Email Marketing, o incluso Google Analytics, plugins de WordPress, y herramientas externas específicas mucho más completas y complejas. Son algunas de las opciones más usadas.
Los agentes externos de los Test A/B.
Existen otros agentes externos indirectos que pueden influir mucho en el resultado, y que debemos de tener en cuenta a la hora de realizar los test, para obtener datos fiables.
Porque, además de entender las costumbres de nuestra audiencia, también debemos prever las variaciones estacionales, dependiendo de los acontecimientos eventuales o del calendario.
- EL TIEMPO en los Test A/B.
Y es que tenemos que acotar un periodo de tiempo suficiente para realizar un test objetivo.
Durante ese transcurso de tiempo no pueden suceder distintas variaciones eventuales de estacionalidad, que puedan causar un cambio de comportamiento puntual de los usuarios. ( Días de fiesta, celebraciones, black friday, etc.. ).
Además no debemos ser impulsivos ni impacientes, y mantener el tiempo estipulado, ya que puede haber un cambio de resultados entre el inicio y el final del periodo. Lo importante es el dato medio resultante.
- Masa suficiente:
Para obtener datos significativos, debemos de obtener una cantidad mínima y relevante de usuarios homogéneos, que cumplan un target definido.
Está claro que cuantos más usuarios realicen el test, mayor fiabilidad tendrán los datos obtenidos, y más rápidos obtendremos los resultados del test.
Los Test A/B multivariables.
Cuando disponemos de una audiencia lo suficientemente grande para poder realizar un test A/B de una forma rápida y efectiva, podemos realizar este tipo de test más complejos.
Dependiendo de la aplicación o herramienta que utilicemos, esta opción es denominada de distinta manera.
Existen 2 modalidades. La variable lineal y la vertical.
- El Test A/B multivariable lineal.
Si un test A/B básico es cuando probamos con la versión original o de control y una variación. En el test multivariable lanzamos simultáneamente el test con varias versiones diferentes a la vez.
En cada versión que lancemos, solo aplicaremos un cambio.
De esta manera analizaremos a la vez varias versiones distintas, en la que en cada una sólo se ha aplicado un cambio puntual.
Debido a que la cantidad de variables es exponencial. Esta modalidad requiere de un seguimiento más exhaustivo, pudiendo ir descartando durante el test, las opciones que veamos que van obteniendo claramente un ratito demasiado bajo.
- El Test A/B multivariable vertical.
Este test consiste en ir analizando la variable inicial, y las sucesivas variaciones con las que se encontrará el usuario en los siguientes pasos cuando continúe interactuando.
Por ejemplo, en email marketing analizar la tasa de apertura tras realizar un Test A/B con 2 asuntos distintos. Y posteriormente analizar los clicks del CTA de esos correos abiertos.
Espero te haya resultado interesante esta introducción a los Test A/B.
Para resolver cualquier duda o atender alguna sugerencia puedes escribirme directamente.
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