El A/B Testing es una práctica sumamente popular en el mundo del marketing. Aquí te contamos todo lo que necesitas saber para sacarle el máximo provecho.
Si hay algo desafiante en el mundo del marketing, es saber con certeza qué contenidos realmente funcionan. Por lo general, el mejor consejo para resolver esa incertidumbre es seguir las tendencias del mercado. Con ellas te aseguras ser parte de la discusión y, a priori, le brindas a los usuarios aquello que realmente desean consumir.
Sin embargo, nada de ello asegura el éxito. Tus publicaciones pueden ser excelentes, pero existen otros factores que influyen a la hora de medir los resultados. Entre ellos, por nombrar algunos, están la hora en que se publica el contenido; la red social o medio a través del cual lo haces; el objetivo que persigues; el tono que aplicas en el mensaje para dirigirte al público; los colores que utilizas y más.
Cuando descubres la cantidad de variables que entran en juego, la mera adecuación a las tendencias del mercado ya no son suficiente. Allí surgen numerosas interrogantes: ¿cómo puedes saber cuáles de tus contenidos performan mejor? ¿Qué influye para que se dé esa diferencia? ¿Cuáles tienen mejor acogida de parte de los usuarios y por qué?
Afortunadamente, la madurez de la industria hoy nos permite despejar todas esas incógnitas mediante diversas pruebas o experimentos. Una de ellas es el A/B testing, una práctica que te garantiza la obtención de resultados medibles y enriquecedores.
¿Qué es el A/B testing?
También conocido como versus, el A/B testing es una técnica utilizada para comparar el desempeño de dos elementos distintos. Suelen ser dos variantes de un mismo contenido que son enviadas a dos audiencias idénticas en extensión, pero completamente diferentes entre sí. El fin que persigue es contraponer dos versiones diferentes y, en función de los datos recabados, estimar cuál tuvo mejor desempeño.
Esta comparativa entre dos contenidos con leves diferencias será fundamental para recabar información de calidad. A su vez, dichos datos te ayudarán a obtener insights sumamente valiosos para potenciar tus estrategias de marketing. De tal modo, serás capaz de saber si el auto gris gusta más que el blanco; si el tono de tu mensaje debe ser más o menos “vendedor” y más.
¿Qué variantes debes considerar?
Al momento de aplicar un A/B testing debes tener más que claros los parámetros de aquello que pretendes evaluar. ¿El tono de tu mensaje es el correcto? ¿Qué color tiene mejor recepción para el arte de tu publicación? ¿La estructura de esta landing page es mejor que la de esta otra para obtener leads? ¿Deseas estimar si el precio de un producto debe aparecer explícito en tu campaña de email marketing?
La necesidad de definir los KPI es fundamental para tener claro qué pretendes lograr. En función de ellos, sabrás qué métricas serán las ideales para medir el desempeño de ambos contenidos. Resulta bastante lógico: no es lo mismo una campaña de email marketing enfocada en aumentar el tráfico a tu sitio web, que otra enfocada en generar leads.
En esa línea, entonces, deberás tener muy claros los objetivos y cuál variable entre ambos contenidos tiene mayor éxito en pos de alcanzar esa meta. Por eso es aconsejable que entre ambas versiones del A/B testing se ponga a prueba un único elemento. Apostar por varios a la vez no solo complejiza (y hasta contamina) el resultado final, sino que representa otro tipo de test: el multivariable.
En paralelo, también será fundamental saber por cuánto tiempo deseas que se extienda el experimento. Un error común en este tipo de pruebas es que la ansiedad a veces puede más. Como consecuencia, los resultados se analizan en un período muy corto de tiempo, lo que les impide que maduren lo suficiente.
De ese modo, una campaña que podría arrojar mediciones exitosas tras una semana, no llega a hacerlo porque es cortada a los dos días. Hay que dar margen para que el experimento se consolide.
¿Cuál es su utilidad práctica?
Definidos los parámetros de acción, los resultados que obtengas serán mucho más enriquecedores. Con un A/B testing no solo obtendrás información valiosa acerca de las preferencias de tus consumidores; también entenderás en qué debes cambiar para mejorar tu performance digital.
Quizá los usuarios llegan más a tu landing page gracias a un contenido A que a otro B. No obstante, notas que el índice de rebote en el primero es mayor que en el segundo. En primera instancia, esto no sería un problema si la meta solo fuera generar tráfico. No obstante, y considerando que las landing page son creadas para generar leads, sí lo es. El principal damnificado es tu CRO (Convertion Rate Optimization).
Gracias al comportamiento de los usuarios, puedes visualizar cuáles estrategias de captación rinden mejor, pero también cuáles no lo hacen. En el ejemplo descrito, probablemente tu landing presente algún tipo de dificultad que genera una alta deserción sin concretar la acción deseada. Puede ser porque el diseño del sitio no es atractivo; porque los tiempos de carga son muy prolongados, entre tantas otras opciones.
La cantidad de aristas que abarca el A/B testing la transforma en una práctica altamente beneficiosa. Puedes obtener resultados de distintos artes, publicaciones, sitios web, campañas de mailing, anuncios, etc. Su universo de acción es tan amplio como tú estés dispuestos a experimentar.
En efecto, apelar a él representa una inversión mucho menor que un estudio de mercado. Es un recurso cualitativo y cuantitativo que, bien explotado, te permitirá potenciar tus estrategias; te ayudará a mejorar las distintas fases en el embudo de conversión; y enriquecerá considerablemente la experiencia que le ofreces al usuario.
Etapas (y consejos) en su implementación
Como todo lo que conlleva una correcta planificación, trazar los parámetros de tu A/B testing no debe tomarse a la ligera. Ya vimos los diferentes factores a considerar. Ahora analizaremos las etapas concretas del proceso y algunos consejos para tomar las mejores decisiones.
1. Detectar una oportunidad
No todas las estrategias de marketing ameritan realizar un A/B testing. La oportunidad para implementarlo surge en función del análisis de la data recabada. ¿Dónde está flaqueando tu estrategia? ¿Cuál es la razón? Si ves que tus KPI no están siendo alcanzados, quizá sea útil realizar la comparativa para testear la recepción de las audiencias y así ver lo que realmente funciona.
2. Trazar metas clara
Una cosa es el objetivo general que persigues y otra diferente es cómo lo vas a medir. Quizá pretendes aumentar tu tasa de conversión, pero ¿qué acciones dentro del comportamiento del usuario definen tal acción? ¿Alcanza con que se suscriba a tu newsletter? ¿Quieres generar leads? Tener claras las métricas que utilizarás para medir los resultados te ayudará a definir mejor los objetivos.
3. Crear diferentes variantes
Una vez definido lo esencial, crearás dos variantes que influyan de maneras distintas en la experiencia del usuario. En lo posible, intenta que las diferencias entre ambas versiones no sean demasiado grandes. De lo contrario, pasarán a ser dos elementos independientes entre sí y será imposible saber cuáles variaciones han funcionado realmente.
4. Plantear una hipótesis
¿Por qué crees que la versión modificada tendrá mejor rendimiento que la original? Una vez que hayas definido claramente tus objetivos y cómo medirlos, podrás trazar varias hipótesis de por qué crees que el cambio funcionará. Una vez que tengas una lista de ideas, las jerarquizarás en función de las que crees que tendrán mayor impacto.
5. Ejecutar el A/B testing
Solo quedará lanzar la prueba A/B y esperar a que los usuarios participen. Lo ideal sería que el experimento fuese enviado a audiencias con el mismo número de participantes. En lo posible, el mínimo de personas por muestra debería ser de unas mil. Cuanto más amplios sean tus listados, más rica será la data recabada y mejores reultarán los insights.
6. Analizar los resultados
Una vez transcurrido el tiempo de testeo, será hora de analizar los resultados obtenidos. Estos te mostrarán las diferencias entre ambas versiones y delatarán cuál tuvo mejor recepción en función de los objetivos trazados al comienzo. En esa línea, determinarás si tus hipótesis eran correctas y obtendrás los conocimientos necesarios para optimizar tus esfuerzos de marketing.
El A/B testing es una dinámica sumamente recomendada si deseas conocer de verdad a tus audiencias. Las tendencias siempre son una buena guía, pero poner a prueba contenidos para medir la recepción de los usuarios es sustancialmente mejor.
No debes limitarte con estas pruebas. Una vez realizada la primera, será necesario que hagas otra para contrastar la ganadora y corroborar si los resultados son óptimos o aún pueden mejorarse.
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