¿Qué es A/B Testing y cuáles son sus ventajas?

18/07/2022 Author: Rafael Gallegos 7 min

El A/B testing consiste en mostrar dos versiones de una misma página a diferentes usuarios para descubrir cuál tiene mejores resultados. 

Eliminar las conjeturas de la optimización de tu sitio web te permite tomar decisiones basadas en datos. Gracias a ello, tus conversaciones comerciales pasan de “pensamos” a “sabemos” y esa certeza impulsa las métricas del negocio.

Al medir el impacto que tienen los cambios en tus métricas, puedes asegurarte de que cada cambio que elijas hacer en los próximos meses, produzca mejores resultados.

Cómo funciona el A/B testing

Las pruebas A/B representan una herramienta para optimizar la tasa de conversión de una página web. A través de ellas puedes saber qué tan satisfechos están tus usuarios con ella o qué no les gusta y podría estar haciéndote perder ingresos. 

En el A/B testing, “A” se refiere al control o la variable de prueba original, mientras que “B” hace referencia a una variación o a una nueva versión de la prueba original. La versión "ganadora" es aquella que tiene una mayor conversión dentro de tu sitio.

En un A/B testing se toma una página web o la pantalla de una aplicación y se modifica para crear una segunda versión de la misma página. La alteración puede ser desde un simple cambio de texto, botón o color, hasta un rediseño completo de la página.

A la mitad de tu tráfico se le muestra la versión original de la página (la cual dijimos que se conoce como el control) y a la otra mitad se le muestra la versión modificada de la página (la variación).

A medida que expones a tus visitantes al control o a la variación, su compromiso con cada experiencia se mide y se recoge en un tablero que se analiza a través de un motor estadístico. 

De esa manera se puede determinar si el cambio de experiencia tuvo un efecto positivo, negativo o neutro en el comportamiento del visitante.

El proceso del A/B testing

¿Te interesa empezar a realizar pruebas A/B? Echa un vistazo al proceso: 

Recoge datos

Analizar te dará la información que necesitas para saber dónde empezar a optimizar. Es muy útil comenzar con las áreas de alto tráfico de tu sitio o aplicación para recopilar datos de forma más rápida. 

Un buen tip es buscar las páginas con bajas tasas de conversión o altas tasas de abandono que puedan ser mejoradas. 

Identifica los objetivos

Tus objetivos de conversión son las métricas que utilizas para determinar si la variación tiene más éxito que la versión original. Los objetivos pueden ser hacer clic en un enlace, comprar un producto, suscribirte a un boletín o llenar un formulario.

Genera hipótesis

Cuando hayas identificado los objetivos, genera ideas de pruebas A/B e hipótesis de por qué crees que serán mejores que la versión actual. Una vez que las tengas, priorizarlas en términos de impacto esperado y dificultad de implementación.

Crea variaciones

Aquí puedes utilizar un software de A/B testing donde puedas realizar los cambios deseados en un elemento de tu sitio web o experiencia de tu aplicación móvil. Eso incluye cambiar el color de un botón, intercambiar el orden de los elementos en la página u ocultarlos.

Ejecuta el experimento

Pon en marcha tu experimento y espera a que los visitantes participen. En este punto, los visitantes de tu sitio o app serán asignados aleatoriamente a la página control o a la variación de tu experiencia. 

Su interacción con cada experiencia se mide, se cuenta y se compara para determinar el rendimiento de cada una.

Es importante que el experimento dure por lo menos dos semanas y que esté recibiendo tráfico constante durante ese periodo.

Analiza los resultados

Una vez completado el experimento, será el momento de analizar los resultados. El software de A/B testing te mostrará la diferencia entre el rendimiento de las dos versiones de tu página y si hay una diferencia estadísticamente significativa.

Si la variación es la ganadora, ¡felicidades!, realizaste un experimento exitoso.  Revisa si puedes aplicar lo aprendido en el experimento en otras páginas de tu sitio web y sigue repitiendo experimentos para mejorar tus resultados. 

Si tu experimento genera un resultado negativo o ningún resultado, no te preocupes. Tómalo como una experiencia de aprendizaje y genera nuevas hipótesis que puedas poner a prueba. 

¿Por qué deberías considerar el A/B testing?

Las pruebas A/B permiten a las empresas realizar cambios cuidadosos en su sitio web mientras recogen datos sobre los resultados. 

Eso les permite aprender por qué ciertos elementos de sus experiencias impactan en el comportamiento del usuario; también se puede demostrar que una supuesta “gran experiencia” en realidad no lo es a través de un A/B testing.

Más que responder a una pregunta puntual o resolver un desacuerdo, las pruebas A/B se utilizan para mejorar continuamente una experiencia determinada o mejorar un único objetivo, como la tasa de conversión, a lo largo del tiempo.

Veamos un ejemplo: 

Si una empresa tecnológica B2B quiere mejorar la calidad y el volumen de sus clientes potenciales desde las landing pages de la campaña, el equipo podría hacer cambios A/B en el titular, las imágenes, los campos del formulario, la llamada a la acción y el diseño general de la página.

Probar un cambio a la vez ayuda a determinar qué cambios tuvieron efecto en el comportamiento de los visitantes y cuáles no. Si haces varios cambios a una sola página, no sabrás qué cambio en específico fue el que hizo que mejorará o empeorará la conversión del sitio.  

¿Qué tipo de sitios web son relevantes para hacer A/B testing?

Cualquier sitio web puede beneficiarse del A/B testing, pues todos tienen una razón de ser y esta es cuantificable. Ya sea una tienda online, un sitio de noticias o un sitio de generación de leads, su objetivo es mejorar su tasa de conversión, sea cual sea el tipo de conversión.

Leads

Las empresas que crean landing pages con el fin de generar leads para su equipo comercial se benefician cuando un usuario llena un formulario con sus datos de contacto. En este caso, se pueden hacer experimentos para mejorar el diseño del formulario o mostrar textos diferentes en una landing page.

Medios de comunicación

En este contexto es más pertinente hablar de "pruebas A/B editoriales".  La idea detrás de este tipo de A/B testing es, por ejemplo, probar si determinada categoría de contenido encaja con cierto público objetivo.  

De esta forma, una empresa puede probar qué titular de alguna noticia recibe mayor cantidad de clics por parte de los visitantes. 

Comercio electrónico

El objetivo del A/B testing en el contexto del eCommerce es medir la eficacia de la venta de un sitio web o una aplicación comercial en línea. Las pruebas A/B utilizan el número de ventas realizadas para determinar qué versión funciona mejor. 

Se pueden llevar a cabo experimentos con distintos call to actions, imágenes o probar con distintas descripciones de producto.

¿Qué pruebas A/B debo utilizar?

Hay varios tipos de A/B testing. Elige el que mejor se adapte a tu situación particular:

Test A/B clásico: presenta a los usuarios dos variaciones de tus páginas en la misma URL. De este modo, puedes comparar dos o varias variaciones de un mismo elemento.

Pruebas de redirección: redirige tu tráfico hacia una o varias URLs distintas. Si alojas nuevas páginas en tu servidor, este puede ser un enfoque eficaz.

Test multivariante o MVT: las pruebas multivariantes miden el impacto de múltiples cambios en la misma página web. Por ejemplo, puedes modificar el banner, el color del texto, la presentación, etcétera. 

¿Cuáles son los errores que se deben evitar durante el A/B testing?

Realizar pruebas A/B es una de las formas más efectivas de mover las métricas de tu negocio en una dirección positiva y aumentar el flujo de entrada de ingresos. Pero exigen planificación, paciencia y precisión. 

Cometer errores puede costarle a tu negocio tiempo y dinero, algo que no puedes permitirte. He aquí una lista de algunos de los resbalones más comunes al realizar una prueba A/B:

1.Arrancar con una hipótesis inválida

Como vimos, en las pruebas A/B, se formula una hipótesis antes de realizar una prueba. Todos los pasos siguientes dependen de ella. Si se empieza con una hipótesis errónea, la probabilidad de que la prueba tenga éxito disminuye.

2.Probar demasiados elementos a la vez 

Probar muchos elementos hace que sea difícil determinar cuál ha influido más en el éxito o el fracaso de la prueba. Cuantos más elementos se prueben, mayor debe ser el tráfico en esa página para justificar una prueba estadísticamente significativa. 

Por lo tanto, la priorización de las pruebas es indispensable para el éxito de las pruebas A/B.

3.Utilizar un tráfico desequilibrado

Las empresas a menudo terminan probando un tráfico desequilibrado. Un A/B testing debe realizarse con el tráfico adecuado para obtener resultados significativos. 

Utilizar un tráfico inferior o superior al necesario para las pruebas aumenta las posibilidades de que tu campaña fracase o genere resultados no concluyentes.

4.Probar con una duración incorrecta

Ejecuta las pruebas A/B durante un período de tiempo específico para lograr la significación estadística en función de tu tráfico y tus objetivos. Hacerlo por un periodo muy largo o muy corto puede hacer que la prueba fracase. 

Que una versión de tu sitio web parezca estar ganando en los primeros días de iniciar la prueba no significa que debas cancelarla antes de tiempo y declarar un ganador. 

Dejar que una campaña se prolongue demasiado es también un error común, la duración de la prueba depende de varios factores como el tráfico existente, la tasa de conversión existente, la mejora esperada, entre otros. 

5.No seguir un proceso iterativo

El A/B testing es un proceso iterativo, en el que cada prueba se basa en los resultados de las pruebas anteriores. A veces, las empresas abandonan las pruebas A/B después de que su primera prueba fracasa. 

Para mejorar las posibilidades de éxito de tu próxima prueba, debes extraer información de las últimas pruebas mientras planificas y despliegas la siguiente. Esto aumenta la probabilidad de alcanzar resultados estadísticamente significativos.

6.Usar las herramientas equivocadas

Con el aumento de la popularidad de las pruebas A/B, también han surgido múltiples herramientas de bajo costo. Algunas ralentizan drásticamente tu sitio, mientras que otras no están integradas con las herramientas cualitativas necesarias (mapas de calor, grabaciones de sesiones, etcétera).

Lo anterior conduce a un deterioro de los datos. Las pruebas A/B con estas herramientas defectuosas pueden poner en riesgo el éxito de tu prueba desde el principio.

Herramientas para hacer A/B Testing

Estas son algunas herramientas de A/B testing que te ayudarán a optimizar el diseño de tu sitios web para aumentar tus clientes potenciales:

Adobe target

Es una herramienta de software personalizada que permite a los usuarios encontrar tu mejor contenido a través de pruebas fáciles de ejecutar. Incluye pruebas y automatización a escala impulsadas por IA.

Además, proporciona una plataforma para realizar la orientación geográfica diseñada para hacer pruebas de canales cruzados, entrega de contenido y mejora de ventas cruzadas.

A/B Smartly

Permite a varios equipos ejecutar cientos de experimentos simultáneos. Ofrece informes en tiempo real, tiene un panel de control fácil de usar y avisa a los equipos si algo salió mal para corregirlo rápidamente

Optimizely

Es una de las mejores y más reconocidas plataformas, es compatible con el comercio digital, la personalización de sitios web y la gestión de contenidos web.

Es idónea para autónomos y empresas de todos los tamaños. Ofrece cinco productos diferentes: Digital Experience Platform, Full Stack, Optimization-as-a-Service, Rollouts y Web Experimentation.

Oracle Maxymiser

Ofrece diferentes servicios, como pruebas de sitios web, personalización en sesión, segmentación por comportamiento en tiempo real y recomendaciones de productos para aplicaciones móviles y sitios web.

Además, ayuda a aumentar la velocidad de tu sitio web para mejorar la experiencia del cliente, ofreciendo personalización en tus campañas de marketing B2B.

HubSpot

Es una herramienta "todo en uno" para las necesidades de marketing. Su función de pruebas A/B permite probar dos versiones diferentes del mismo sitio web en la misma URL. Por lo tanto, la mitad de los visitantes pueden ver una versión y la otra mitad la otra parte.

Como pudiste ver, el A/B testing tiene un valor incalculable cuando se trata de mejorar las tasas de conversión de tu sitio web. Si se hace de la forma adecuada, podrás reducir muchos de los riesgos que implica emprender un programa de optimización.

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Miércoles 5 de octubre 11:00 am CST