A/B testing: qué son las pruebas A/B y cómo hacerlas

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Las pruebas A/B son una de las prácticas más importantes para poder validar la efectividad de los elementos de una página web, ya que nos permiten optimizar diseños y tácticas gracias a datos reales. En este post te vamos a explicar en qué consisten, cómo las puedes realizar, junto con las mejores herramientas y prácticas.

Índice

¿Qué es el A/B testing?

El A/B testing es una metodología de validación de la efectividad de las interfaces de usuario y otros elementos que forman parte de una página web. Consiste en comparar dos versiones de un elemento determinado para saber cuál de ellas tiene un mejor rendimiento.

En una prueba A/B se realizan dos versiones de algún componente que necesitemos validar. Una será la versión «A» (original) y otra la versión B (modificada). Los elementos a comparar pueden ser de lo más variado, desde un botón, un mensaje de llamada a la acción, los colores o posiciones de alguna interfaz, etc. También podríamos validar elementos compuestos, como una página web o un correo electrónico, aunque no es tan frecuente y no responde tanto a las filosofías de las pruebas A/B, donde se busca verificar la efectividad de cambios más específicos. 

Para conseguir verificar la efectividad de las dos versiones se debe mostrar una u otra a los usuarios de manera aleatoria. Luego se miden distintos factores, como conversiones u otros indicadores clave de rendimiento (KPI), que nos permitan analizar cuál de las versiones produce mejores resultados. De este modo podemos quedarnos con aquella versión que permite alcanzar los objetivos de manera más eficiente.

Importancia del A/B testing en el marketing digital

Ahora que sabes en qué consiste, vamos a ver los motivos por los que el A/B testing es tan importante en el marketing digital.

Toma de decisiones basadas en datos

Gracias al A/B testing podemos tomar decisiones basadas en datos, en lugar de confiar en meras suposiciones. Los datos serán realistas, ya que se han usado a los propios usuarios para obtenerlos y comprobar qué estrategias funcionan mejor.

Mejora de la tasa de conversión

Como en otras técnicas de marketing online, uno de los principales objetivos de las pruebas A/B es la mejora de la tasa de conversión. Gracias a los datos reales obtenidos mediante el uso de las dos versiones, podemos identificar qué cambios tienen un impacto positivo en la cantidad de usuarios que completan una acción deseada, ya sea hacer clic en un botón o realizar una compra, por ejemplo.

Optimización de la experiencia del usuario

Gracias a las técnicas de A/B testing conseguimos optimizar la experiencia del usuario. Al presentar dos versiones de un mismo elemento, podemos saber cuál es el que resulta más atractivo y fácil de usar. 

Proceso para la realización de pruebas A/B

Hasta aquí hemos podido remarcar la importancia del A/B testing y los beneficios. Así que podemos pasar a explicar cuáles son los pasos esenciales para llevar a cabo las pruebas.

Definición de objetivos claros

El primer paso, incluso antes de comenzar a realizar las pruebas propiamente dichas, consiste en definir el objetivo que queremos conseguir mediante la optimización a realizar. Puede ser algo tan sencillo como aumentar la tasa de clics de un botón o algo un poco más general, como mejorar las ventas u optimizar cualquier otro tipo de conversión. Tener claros los objetivos permite saber qué métrica se usará para determinar el éxito de la prueba.

Selección de elementos para testear

El segundo paso es determinar qué elementos se van a testear. Como hemos dicho antes, los elementos pueden ser diversos, como textos, imágenes, llamadas a la acción (CTAs), diseño de formularios, colores, disposiciones, etc. En realidad podemos probar cualquier cosa, pero generalmente suele ser algo bastante específico. Por ejemplo, probar un sitio entero no es el enfoque habitual del A/B testing. Obviamente, estos elementos deben ser relevantes en función del objetivo de la prueba.

Creación de variantes A y B

Una vez tenemos claro el objetivo y los elementos que queremos testear, se deben crear las dos versiones: la versión A (la versión original) y la versión B (la versión modificada que tendrá el cambio específico que se desee evaluar). Estas versiones se deben diseñar e implementar con los programas de diseño o a nivel de código.

Segmentación de la audiencia

En este tipo de pruebas la audiencia se divide aleatoriamente. Simplemente presentaremos a unos usuarios la versión A y a otros la versión B. Para dividir a los usuarios e implementar la prueba generalmente se usan herramientas de las que vamos a hablar enseguida.

Ejecución de la prueba

Finalmente, se debe ejecutar la prueba A/B. Esto consiste en mostrar cada versión aleatoriamente a unos u otros usuarios. Durante la ejecución de las pruebas es vital recopilar los datos que nos permitan conocer su efectividad. 

Ya dependiendo del tráfico que tenga el sitio web o la campaña podemos ajustar el tiempo de la prueba, para que su ejecución sea suficiente como para obtener resultados estadísticamente significativos. Con los resultados obtenidos podremos determinar qué variante tuvo mejor desempeño y tomar las decisiones basadas en esos datos.

Herramientas para A/B testing

A continuación vamos a conocer las herramientas más populares para realizar pruebas A/B. Estas herramientas son importantes porque nos ayudarán durante todo el flujo del A/B testing, desde la creación de las variantes, la segmentación de las audiencias y el análisis de los resultados.

Plataformas populares de A/B testing

Existen muchas alternativas para realizar pruebas A/B. Una simple búsqueda en Google nos presentará numerosas posibilidades de servicios online específicamente creados para ello. De todos modos, las más populares son Google Optimize, Optimizely, VWO y Adobe Target. Pero como decimos, hay muchas más, con distintos niveles de servicio y precios.

Comparación de herramientas de A/B testing

Cada herramienta tiene sus propias características y posibilidades. Lo ideal es evaluarlas para poder encontrar aquella que se ajusta más a lo que estamos buscando. Generalmente esta evaluación se puede hacer gratuitamente. Algunas de las características más destacables de estas herramientas son:

Google Optimize

Es muy interesante por ser una opción gratuita. Además tiene la ventaja de integrarse  perfectamente con Google Analytics, lo que permite un análisis de datos muy completo. Sin embargo, tiene limitaciones en cuanto a funciones avanzadas y personalización.

Optimizely

Esta herramienta es muy conocida y usada, ya que aporta características flexibles y  avanzadas como segmentación personalizada y pruebas multivariantes. Por contra, tiene un coste a veces limitante, por lo que es más adecuada cuando tengas realmente necesidades que te obliguen a invertir más.

VWO

VWO ofrece una más que suficiente funcionalidad y a la vez facilidad de uso. Se paga dependiendo del uso que se hace de la herramienta, existiendo un plan básico que es gratuito. Por eso es una buena opción para comenzar con el A/B testing.

Adobe Target

Ya si tenemos proyectos más exigentes podemos decantarnos por Adobe Target, una herramienta que permite una personalización profunda y se adapta bien a estrategias complejas de marketing. Se integra con otras soluciones de Adobe, aunque su uso puede resultar complejo y la inversión considerable.

Análisis de resultados y toma de decisiones

Todo flujo de pruebas A/B requiere un análisis de los resultados, para luego tomar las decisiones adecuadas en función del rendimiento apreciado. En este punto queremos revisar las métricas que puedes seleccionar en función del objetivo de las pruebas y cómo puedes interpretar los datos.

Métricas clave para evaluar el rendimiento

Las métricas clave a evaluar dependen del objetivo que nos hayamos planteado inicialmente. Algunas de las métricas más comunes que podremos usar son:

  • Tasa de conversión, como una compra o la obtención de registros en un boletín.
  • Tasa de clics (CTR) sobre elementos como un botón o un anuncio.
  • Tiempo de permanencia en la página.
  • Tasa de rebote.

A veces podemos analizar varias métricas al mismo tiempo para conseguir determinar mejor qué versión logró los resultados más óptimos.

Interpretación de resultados

A la hora de interpretar los resultados debemos considerar algunos factores:

  • La cantidad de usuarios sobre los que se ha realizado la prueba, que debe ser suficientemente relevante, estadísticamente hablando.
  • El contexto en el que se realizó la prueba.
  • Variabilidad de los usuarios que han accedido a la prueba.

Para sacar conclusiones es importante tener suficientes datos y realizar si es posible varias pruebas para confirmar los resultados obtenidos inicialmente.

Implementación de cambios basados en datos

Al final, una vez interpretados los resultados obtenidos en las pruebas, debemos poder identificar la variante ganadora. Entonces solamente se trata de implementar los cambios que sean necesarios para asegurarnos de usar definitivamente aquellas versiones que han presentado mayor rendimiento. 

Por supuesto, debemos aún así continuar monitoreando el rendimiento de las interfaces y realizando nuevas pruebas para seguir el flujo continuo de mejora.

Mejores prácticas para realizar pruebas A/B

Ya para acabar vamos a abordar algunas de las mejores prácticas que podemos tener en cuenta para nuestras actividades de A/B testing. 

Realizar pruebas estadísticamente significativas

Como hemos dicho antes, uno de los puntos en los que debemos fijarnos es que las pruebas se hayan realizado sobre una muestra de usuarios estadísticamente significativa. Por eso, en función del tráfico del sitio necesitaremos ajustar la duración de la prueba, para asegurarnos de que los resultados sean confiables y representativos.

Evitar errores comunes en A/B testing

Debes evitar algunos errores comunes que pueden llevar a resultados incorrectos o imprecisos en el A/B testing. 

  • Probar demasiados cambios al mismo tiempo, lo que puede dificultar la identificación de la parte específica que produjo la mejora. 
  • Detener la prueba demasiado pronto.
  • No segmentar adecuadamente la audiencia.

Documentación y aprendizaje continuo

Finalmente te recomendamos documentar cada prueba A/B realizada para que el aprendizaje obtenido en cada test sea registrado, a fin de optimizar constantemente los diseños y las estrategias. Con esta documentación conseguirás acertar cada vez más con los cambios introducidos. En la documentación debemos incluir aspectos diversos del flujo de testing como los objetivos perseguidos, las variantes que fueron probadas, los resultados obtenidos y el análisis realizado. 

Alberto Blanch

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