¿Alguna vez te has encontrado en el dilema de querer potenciar tus campañas de marketing, pero te detiene la incertidumbre sobre qué elemento modificar? ¿Temes que realizar cambios pueda afectar negativamente el rendimiento de tu estrategia? ¿La elección entre ajustar el CTA o modificar los títulos te genera inseguridad? Y, sobre todo, ¿cómo puedes discernir cuál de los cambios aplicados ha tenido el mayor impacto?
¡No te preocupes! Aquí tenemos tu aliado en la resolución de estos dilemas: los test A/B. Esta técnica, ampliamente utilizada por los profesionales del Marketing, puede aplicarse tanto para evaluar elementos en una campaña de pago como para optimizar un sitio web o un email. En este artículo, exploraremos cómo llevar a cabo un A/B testing de manera efectiva para maximizar la eficacia de tus esfuerzos de marketing y, lo que es aún más importante, permitirte tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento de tu estrategia.
¿Qué son los test A/B?
Los experimentos A/B, son una forma de comparar dos versiones diferentes de una variable en un entorno controlado. En el contexto del marketing digital, estas variables pueden incluir elementos como el diseño de una página web, el contenido de un correo electrónico, el título de un anuncio, o cualquier otro componente de una campaña. Más sencillamente, con los test A/B se pueden enfrentar dos versiones distintas de un contenido, como el asunto de un email o distintos botones de llamado a la acción, a dos
audiencias diferentes (pero con características similares) para descubrir cuál tiene mejor rendimiento.
La importancia de los experimentos A/B radica en la posibilidad de evaluar de manera objetiva qué elementos generan mejores resultados. En lugar de depender de suposiciones o intuiciones, se pueden utilizar datos concretos para tomar decisiones fundamentadas. Esto no solo optimiza el rendimiento de las campañas, sino que también ayuda a comprender mejor el comportamiento de la audiencia.
Imagina que estas por lanzar una invitación por email a un evento, o deseas poner en marcha una campaña de Google Ads en la que planeas invertir gran cantidad de dinero. Un test A/B podría ayudarte a encontrar la versión que mejor funciona para obtener el mejor rendimiento del dinero invertido.
Entre los principales beneficios de realizar un test A/B podemos nombrar:
Para realizar un test A/B se deben contar con dos versiones de un mismo recurso que deseemos implementar, pero con algún elemento distinto. El objetivo es descubrir cuál genera mejores resultados en base a la acción deseada.
Por ejemplo, en una versión de una landing page, tener un botón CTA en el encabezado y en la otra un formulario para probar cuál trae mas clientes potenciales. Otros ejemplos podrían incluir el utilizar asuntos distintos para un mail o incluso probar distintos tipos de campañas con las mismas palabras claves, como puede ser una campaña de Search y otra de Performance Max.
Ahora bien, vayamos paso a paso.
El primer paso para realizar este tipo de pruebas es identificar qué se quiere lograr con ello. ¿Deseas mejorar la tasa de conversión de tus campañas? ¿Aumentar la tasa de apertura de tus emails? ¿Incrementar el tiempo de permanencia en tu página web?
Al contar con objetivo claros y medibles podrás determinar, en primer lugar, qué elementos testear y luego evaluar de manera efectiva el impacto de las variables que estás probando.
El siguiente paso es identificar las variables que deseas probar. Esto podría incluir el texto de un llamado a la acción, el color de un botón, el diseño de una página de destino o cualquier otro elemento relevante para tu campaña. Asegúrate de elegir variables que tengan un impacto directo en tus objetivos.
Una vez identificadas las variables, crea dos versiones diferentes (A y B) que difieran solo en la variable que estás probando. Es crucial mantener todo lo demás constante para obtener resultados precisos. Por ejemplo, si estás probando el texto de un anuncio, asegúrate de que las imágenes, el diseño y otros elementos permanezcan iguales en ambas versiones.
Otro paso fundamental, es definir cuanto tiempo va a llevar tu prueba. Se recomienda que sea almenos de dos semanas, pero este tiempo puede variar dependiendo de distintos factores como el tipo de prueba, el tráfico al sitio web y el comportamiento de la audiencia.
Lanza ambas versiones de tu campaña y comienza a recopilar datos. Utiliza herramientas analíticas para rastrear métricas relevantes, y evaluar el rendimiento de cada variante, como puede ser Google Analytics o el CRM que estés utilizando.
Una vez que hayas recopilado suficientes datos, analiza los resultados con un enfoque objetivo. ¿Cuál de las variantes ha generado mejores resultados según tus objetivos? Toma decisiones informadas basadas en los datos recopilados e implementa los cambios necesarios en tus estrategias.
Ejemplos de test A/B
Hubspot Academy y la imagen destacada de la página de inicio
Trás un análisis de las métricas del tráfico de su sitio web, el equipo de Hubspot descubrió que de más de las 55.000 páginas vistas, solo el 0,9% veian el video que se encontraba en el banner principal de la página de inicio.
Para resolver esta problemática, decidieron llevar a cabo una prueba A/B con tres variantes del banner principal.
La variante A era la de control
Para la variante B incluyeron imágenes de personas y diseñaron los textos y el CTA para que figuren centrados.
Finalmente, para la variante C se añadió más color, movimiento y también se incluyeron imagenes en formato GIF en el lado derecho de la página.
Como resultado, Hubspot descubrió que la variante B mejoró en rendimiento a la variable A en un 6%, mientras que la variante C presentó un rendimiento un 1% más bajo en comparación con la variable de control.
Gracias a estos números, Hubspot pudo proyectar que usar la variable B iba a llevar a 375 más registros por mes.
Databricks y la optimización de su performance en LinkedIn Ads
Databricks, una plataforma que unifica datos en la nube, necesitaba promover un evento que iba a cambiar de ser una conferencia presencial en Londres a una virtual, por lo que necesitaban rápidamente encontrar una forma personalizada para llegar a la audiencia adecuada.
Como resultado,
la tasa de clicks y conversiones de la tercer variante fueron casi el doble que las otras dos versiones.
Campaign Monitor y el testeo de botones en emails
La empresa Campaign Monitor decidió testear dos opciones de Call to Action en sus mails.
En la primer versión incluía simplemente el texto con el hipervínculo y en la segunda versión, incluía la URL en un botón.
Campaign Monitor y el testeo de botones en emails
La empresa Campaign Monitor decidió testear dos opciones de Call to Action en sus mails.
En la
primer versión incluía simplemente el texto con el hipervínculo y en la segunda versión, incluía la URL en un botón.
Como resultado, descubrieron que utilizar botones incrementaba en un 27% el rendimiento de aperturas (Click through Rate).
Por otra parte, luego decidieron realizar pruebas A/B sobre el texto de los botones.
Para llevarlo a cabo, crearon dos versiones de email, en la versión A el botón contenía un texto más enfocado a una acción específica, en este caso “Obtén las formulas”. Por otro lado, en la versión B el texto del botón era más genérico “leer más”
Como resultado, encontraron que la versión con el llamado más genérico aumentaba en un 10% la tasa de rendimiento de aperturas.
Conclusión
Los test A/B son una técnica indispensable para buscar el crecimiento y la optimización de todos los esfuerzos de Marketing, ofreciendo una solución objetiva a la incertidumbre en la toma de decisiones.
Estos experimentos permiten evaluar elementos de manera controlada, optimizando el rendimiento de campañas y reduciendo riesgos. En última instancia, llevar a cabo test A/B impulsa el crecimiento al asegurar que los cambios estén respaldados por datos sólidos, contribuyendo a una mejora continua de las estrategias de marketing.