A/B Testing

Conviértete en un ninja del A/B testing

Todos los días, tomamos decisiones. Tenemos sesiones de brainstorming con compañeros para definir, diseñar y ejecutar nuevas ideas y campañas que nos permitan conseguir los resultados. En esas reuniones buscamos tomar decisiones fundadas acerca de qué haremos próximamente para conseguir los resultados deseados. Pero, ¿qué es una decisión fundada?, ¿cómo llegamos a tomar una decisión de ese tipo?, ¿cómo decidimos el diseño de nuestro sitio web? o ¿qué imagen utilizaremos en nuestros anuncios?

En la actualidad, la mayoría de las decisiones que tomamos no se basan en datos, ya sea por la falta de tiempo o de soluciones y sistemas que nos permitan hacerlo. Solemos tomarlas en base la intuición, suposiciones o en base a la propia experiencia de nuestra trayectoria. Incluso, solemos acudir a datos de terceros para algunas decisiones. ¿Son esas decisiones correctamente fundadas? El A/B Testing es una metodología que nos permite basar nuestras decisiones en relación a lo que mejor “performa” en nuestra audiencia real. Muchas plataformas, como Facebook, Google Adwords, Google Optimize y Marketo, nos permiten ejecutar pruebas A/B para tomar decisiones basadas en datos y mejorar la performance de nuestros indicadores claves. Lo mejor de todo: a menudo es un proceso automatizado, que elimina la excusa de “no hay tiempo”.

En resumen: ¿qué es A/B Testing?

Es un método para comparar dos versiones de un mismo activo para definir cuál funciona mejor con respecto a un objetivo de conversión específico. Esto ayuda a optimizar las campañas de marketing, comprender qué intereses movilizan a un público objetivo dado, desarrollar contenido que sea relevante para nuestra audiencia y, finalmente, mejorar el retorno de la inversión (ROI).

Puedes utilizarlo para mejorar un activo existente o crear algo desde cero. Son muchos los activos que se pueden probar: descubre todas las variables con las que puedes experimentar.

¿Cómo poner en marcha un A/B Testing?

Con una solución de Marketing Automation, como Marketo, poner en marcha un A/B testing es una cuestión de minutos. Para automatizar automatizar tus A/B testing, estos son los pasos que te recomendamos seguir:

1- Define una oportunidad de mejora

Antes de desarrollar tu primera prueba A/B, ten en cuenta lo que estás haciendo ahora. Piensa en un activo: puede ser una página web, un email o un anuncio de publicidad. Analiza su performance actual. Ahora pregúntate: ¿qué indicador me gustaría mejorar? Identifica la brecha entre el resultado actual y el que deseas alcanzar y la métrica que determinará la mejora en la performance de ese activo. Con este simple paso, ya has definido el alcance de las variables que puedes poner a prueba. Seguramente, si has pensado en mejorar la tasa de apertura de un correo, no será un cambio en el cuerpo de ese correo una variable que te ayude a lograrlo.

2- Determina qué variable se pondrá a prueba

Ya sea que estés comenzando desde cero o tengas un activo en particular que quieras mejorar: debes definir cuál será la versión A, luego modificar una única variable de la misma para generar la versión B. Importante: siempre debes alterar solo una variable por test realizado. Por ejemplo: si quieres mejorar la tasa de apertura de un correo, y decides poner a prueba el asunto, no puedes alterar el remitente, día y hora de envío en el mismo test.

En Marketo: tanto para emails como para landings, Marketo ya predetermina un amplio set de opciones que puedes poner a prueba.

3- Escribe una hipótesis

Intenta poner por escrito qué versión creéis que funcionará mejor y por qué. Esto te permitirá tomar decisiones con confianza en el futuro y brindar fundamentos sólidos en la presentación de nuevas ideas o cambios a tu equipo o a tus superiores.

4- Define una muestra

Cuanto más representativa sea la muestra, más precisos serán los resultados. Para que tu prueba sea representativa, asegúrate de que cada muestra tenga las mismas características, y que esas características coincidan con la audiencia del activo en cuestión. Para calcular el tamaño de tu muestra, puedes usar herramientas como Optimizely. Te recomendamos probar con una muestra de al menos el 20% de la audiencia. Y, dependiendo del tráfico o del tamaño de la base de datos, puedes ejecutar tu prueba durante más o menos tiempo para obtener una cantidad significativa de vistas.

En Marketo: cuentas con un proceso automatizo para definir la muestra. Simplemente debes seleccionar el porcentaje de la audiencia sobre el que quieres realizar la prueba.

5- Define el criterio ganador

Debes definir y tener en claro qué métrica será el punto de referencia para elegir un ganador. Según lo que estés poniendo a prueba, la métrica podría ser tasa de apertura, CTR, clics, tiempo dedicado a la página, etc.

En Marketo: cuando configuras tu prueba A/B es un paso necesario seleccionar el criterio ganador. Luego, Marketo define automáticamente un ganador cuando una vez concluída la prueba.

6- Evalúa los resultados e implementa los cambios

Pasos como este, en una solución como Marketo están completamente automatizados. Una vez obtenidos los resultados, se deben evaluar contrastándolos contra la hipótesis e intentando resolver las siguientes preguntas:

    1. ¿Es la diferencia significativa o marginal?
    2. ¿Cuál es el aprendizaje que puedo obtener de este test?
    3. ¿Puedo aplicar este aprendizaje en otras campañas?
    4. ¿El resultado podría ser relevante para otros equipos?

Una vez que esas preguntas tengan respuesta, podremos comenzar a implementar los cambios necesarios y, seguramente, mejorar los resultados conseguidos hasta el momento.

7- Probar de nuevo, una y otra vez…

Son muchas las variables y activos que podemos poner a prueba. Cada variable se puede probar tantas veces como creamos que haya una oportunidad de mejora. Siempre recomendamos tener pruebas activas, y que los resultados que obtenemos sean la base para una nueva prueba. Hacerlo puede ser tan simple como llevar el registro de tus experimentos en una plantilla de Excel. Descarga el template que utilizamos en Kapturall.

No olvides que la pruebas A/B nunca terminan. Las personas, tendencias, preferencias, cambian en el tiempo. Entonces, piensa en las pruebas A/B como una oportunidad de mejora permanente, con aprendizajes inagotables para tu equipo. Una solución de marketing automation como Marketo, es un buen aliado para lograr que tus campañas sean más efectivas, optimizar continuamente la experiencia del cliente y aumentar las conversiones. Y no lo olvides: incluso los resultados negativos y neutrales pueden ser útiles para comprender mejor a los clientes y sumar aprendizajes dentro del equipo.

¿Podemos ayudarte?

El equipo de Conversion Rate Optimization (CRO) de Kapturall estará feliz de ayudarte. Envíanos un correo electrónico a cro@kapturall.com para obtener más información o deja tus datos aquí.