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Cómo aumentar los leads hasta un 40% con los tests A/B

Desengañémonos: nadie tiene la piedra filosofal para lograr que una acción de marketing online sea exitosa. De ahí la necesidad de recurrir a la tradicional fórmula de ensayo y error para conseguir captar la atención de los consumidores potenciales. Y aquí es precisamente donde entra en escena una estrategia indispensable para cualquier marketer: los tests A/B.

Esta fórmula se ha revelado como un poderoso aliado: de hecho, someter las landing pages a un test A/B puede aumentar entre un 30 y un 40% los leads de un sitio web business-to-business (B2B), y entre un 20 y un 25% en un site de comercio electrónico, según se recoge en la guía An introduction to A/B Testing, publicada por HubSpot.

tests-A/B-analisis

Teniendo en cuenta este dato, merece la pena no desdeñar los tests A/B en cualquier proyecto de inbound marketing.

Para que te resulte todavía más fácil, en este post hablaré de este tipo de tests y de cómo pueden ayudarte en tu día a día. Asimismo, te traigo una pequeña guía con los 7 pasos que conviene seguir para aplicarlos correctamente y de forma efectiva. Cada uno de estos pasos está ilustrado con un ejemplo de un test A/B para la call to action de un email creado en HubSpot. ¡Toma nota!

 

¿Qué son los tests A/B?

Aunque es posible que ya estés familiarizado con los tests A/B, nunca está de más recordar en qué consisten. De forma muy breve, se podría decir que se trata de un método de análisis y optimización utilizado en el área de marketing, y que permite comparar, de forma empírica, el funcionamiento de dos versiones de un mismo elemento utilizado en una campaña —por ejemplo una landing page—, para determinar cuál de las dos funciona mejor y tiene un mayor rendimiento.

Para poner en marcha un test A/B, hay que crear dos versiones completamente iguales de una misma landing page (a las que denominaremos A y B) pero introduciendo un único cambio en una de ellas. Esta modificación puede incidir en el comportamiento de los/as usuarios/as que llegan a esta página.

Una de las landing pages será la versión de control (es decir, aquella que se utiliza normalmente), mientras que la otra será la versión de testeo, y a la que se le cambiará una variable para evaluar la respuesta de los internautas.

Una vez diseñadas y maquetadas, ambas versiones se presentarán a una muestra de los usuarios que visiten la página web. Aleatoriamente, unos de ellos verán la versión de control y otros, la versión de testeo. Estos mismos/as usuarios/as serán los que determinarán cuál es la versión más efectiva en función de su comportamiento.

Finalmente, sólo nos faltará monitorizar las acciones de los internautas para saber cuál es el rendimiento de cada una de las versiones a la hora de lograr un objetivo concreto. Este propósito puede estar ligado a las visitas, la captación de leads, el tiempo que permanecen los/as usuarios/as navegando por el sitio web, el número de clics realizado o el inicio del proceso de compra, entre otros muchos aspectos.

En función de estas variables, la landing page que evidencie un mayor rendimiento ligado a los objetivos planteados será la versión ganadora y, por lo tanto, la que se mostrará al resto de los usuarios (los que no estaban en la muestra) y la que se tendrá en cuenta para optimizar las otras landing pages de la campaña o llevar a cabo nuevas acciones de captación.

 

Las ventajas de los tests A/B

El procedimiento que acabo de describir aporta numerosos beneficios a la hora de poner en marcha una campaña de marketing. A continuación, te resumo algunos de los más importantes:

  • Aplicados correctamente, los tests A/B permiten optimizar las landing pages y otros elementos utilizados en el inbound marketing, lo que contribuirá a aumentar el tráfico y el volumen de leads.
  • Con los resultados obtenidos, se puede detectar de forma empírica cuál de las dos versiones funciona mejor y si el cambio tiene un impacto positivo en las métricas.
  • Permiten anticipar las consecuencia que podría tener un cambio de contenido o de diseño antes de aplicarlo de forma definitiva o de mostrarlo a todos/as los/as usuarios/as.
  • El internauta es quien determina cuál es la versión más eficaz. Por lo tanto, se consigue una optimización partiendo del comportamiento y de las preferencias de los/as propios/as usuario/as.
  • Los tests A/B ayudan a evaluar cambios que pueden incrementar la eficacia de una acción de marketing. Además, también son útiles para obtener información de los internautas y de nuestros clientes potenciales.
  • Contribuyen a introducir mejoras partiendo de resultados reales, no de suposiciones.
  • Son fáciles de ejecutar, además de resultar económicos.

Asimismo, cabe destacar que los tests A/B no son sólo una excelente herramienta para la optimización de landing pages: en efecto, también se pueden utilizar en otros elementos que forman parte de una campaña de marketing online o inbound marketing, como los correos electrónicos o las CTA.

Algunos de los elementos más recurrentes en los que se aplica un test A/B en una landing page son:

  • La oferta
  • El copy
  • Las imágenes
  • La distribución de los contenidos
  • El campos del formulario

En el caso de los emails, la modificación introducida puede afectar al copy, la distribución de los contenidos, el asunto o la hora y el día del envío. En cuanto a las llamadas a la acción, las modificaciones pueden incidir en el copy, el color, el diseño y la ubicación.

 

Los pasos para crear un test A/B

En este apartado, te explico cuál es el proceso que deberemos seguir para crear un test A/B efectivo, acompañándolo de un ejemplo de un test A/B para la call to action de un email creado en HubSpot.

1) Tener claro qué objetivo perseguimos en el momento en que hacemos el test

Antes de llevar a cabo un test A/B, es importante detectar cuál es el principal objetivo de nuestra estrategia de inbound marketing. De esta manera, podremos adaptar el test A/B a la consecución de este propósito y comprobar, una vez efectuado, si efectivamente se han producido mejoras. Por eso, es importante analizar qué es lo que perseguimos: ¿queremos centrarnos en la generación de tráfico web o en la captación de leads? ¿Nos interesa  convertir un lead en un lead cualificado (o SQL, en sus siglas en inglés)? En la medida de lo posible, se recomienda establecer un objetivo cuantitativo, como podría ser obtener 1.000 visitas al mes en una landing page o llegar a una ratio de conversión de visita a clic del 5%.

Lo veremos mucho más claro con un ejemplo: imagina que, revisando las analíticas de un proyecto, detectamos que tenemos un problema de conversión de lead a SQL. Contamos con un número considerable de leads, pero son muy pocos los que llegan a la landing page que muestra la oferta final y, por lo tanto, no se convierten en SQL. El enlace a esta página de aterrizaje se les hace llegar a través del correo electrónico. El email posee una buena ratio de apertura, pero la ratio de clics es muy baja. El objetivo, por lo tanto, es aumentar el porcentaje de personas que hacen clic en el CTA del email que los dirige a la landing page con la oferta final. Esta ratio tendría que ser del 5%. Es decir: de cada 100 personas que abren el correo, cinco de ellas deberían de hacer clic en el botón de llamada a la acción.

2) Detectar y localizar los elementos de la estrategia de marketing que pueden repercutir sobre el objetivo

En esta fase del proceso, hay que llevar a cabo un análisis de todos aquellos aspectos que pueden incidir en el objetivo identificado en el punto anterior. 

Volviendo al caso práctico, el único elemento que puede tener impacto sobre el objetivo marcado en el punto 1 es la CTA que contiene el email.

3) Determinar qué variables se compararán, cómo y en qué orden

Una vez identificados los elementos clave, hay que escoger las variables que se comprobarán mediante el test A/B (encontrarás algunos ejemplos en el apartado anterior del artículo). También hay que decidir cómo se testearán. Es decir: qué modificaciones se introducirán —si se cambiará el color, el tamaño o la personalización del asunto, entre otros aspectos— y en qué orden, en caso que se quiera comparar más de una variable.

Retomando el ejemplo, de la CTA se pueden someter al test diversos elementos: el tamaño, el color, el copy, la distribución de estos elementos dentro del email... En el caso que nos ocupa, nos centraremos en este último factor: la ubicación. Así, pues, en una de las versiones mantendremos la CTA en el sitio donde solemos colocarla (ésta será la versión control) y en la otra versión (la de test), la pondremos en la parte superior.

4) Decidir cómo se medirán los resultados y el éxito del test

Antes de poner en marcha el test, es recomendable decidir cómo se medirán los resultados. En otras palabras, se trata de determinar cuál será la ratio que se tendrá en cuenta para saber qué versión funciona mejor. En este sentido, se puede tener en cuenta el número de clics obtenido, la ratio de apertura, las visitas registradas o el número de personas que han convertido de visita a lead, entre otras cuestiones. Además, hay que establecer a partir de qué porcentaje o número consideraremos que la variable que hemos comparado puede tener un impacto considerable sobre el objetivo definido en el punto 1.

En nuestro ejemplo, el dato que tendremos en cuenta para medir los resultados será la ratio de conversión de apertura a clic. El objetivo sería que esta ratio fuera del 5%, pero con un 3% lo consideraremos éxito, ya que a la modificación adoptada se le podrían sumar otros cambios.

5) Poner en marcha el test A/B

Es importante tener en cuenta varios requisitos: en primer lugar, y para que el test funcione correctamente, sólo hay que comparar una variable cada vez que hagamos un test A/B. De esta manera, nos aseguraremos de que la diferencia entre los resultados sólo será consecuencia de este cambio.

En segundo lugar, tenemos que garantizar que el test se realice en un momento en que la landing page (o elemento a analizar) tenga unas condiciones normales, para que los resultados sean representativos. No hay que hacer el test, por ejemplo, en fines de semana o períodos vacacionales, ni acompañándolo de una mayor inversión publicitaria o de la compra de tráfico web. Y en tercer lugar, y antes de poner en marcha el test A/B, hay que revisar que todo funcione correctamente.

Regresando a nuestro ejemplo, prepararemos y pondremos en marcha el test A/B en HubSpot (para poder hacerlo es necesario disponer de una cuenta Enterprise). Seguiremos estos pasos:

a) Crear la versión de control del email (que no presentará ningún cambio y tendrá la CTA ubicada en la parte en la que se suele poner). Podemos hacerlo desde el apartado Content/Emails.

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b) Una vez creada la versión de control, seleccionaremos el botón Create A/B Test del editor del email.

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c) A continuación, crearemos la versión de test del correo electrónico en el editor de e-mail que se nos abra (la versión será como la anterior, pero con la CTA situada en la parte superior del email). En caso de querer hacer más cambios, a través de las pestañas A/B de la parte superior, podremos seleccionar qué email editar.
 
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d) Cuando tengamos las dos versiones listas, haremos clic en el botón A/B Variations para poder configurar las características del test A/B. En esta sección, podremos elegir el tamaño del grupo test, que es el porcentaje de personas que entrarán a formar parte del test y qué porcentaje recibirá cada variación. HubSpot permite seleccionar cualquier porcentaje, pero en el caso de que optemos por dos cifras distintas, hay que tener un mínimo de 1.000 contactos por versión.
 
Asimismo, también podremos elegir a partir de qué dato se dará la opción ganadora (mediante un número específico de clics, ya sea entregados o abiertos), qué versión se enviará si la lista seleccionada es menor de 1.000 contactos, cuál será tiempo de espera antes de tener los resultados o qué versión se enviará si después del período fijado los resultados no son determinantes.
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e) Tras seleccionar estas propiedades, ya podemos efectuar el envío del email. Recuerda que es importante realizar esta acción en condiciones normales y comprobar que todo funcione correctamente antes de lanzar la acción.

6) Analizar los datos del test

Una vez puesto en marcha el test, dejaremos que esté en funcionamiento durante un período suficiente (por ejemplo, un día para los e-mails y entre 15 y 20 días para las landing pages) y esperaremos a tener un volumen considerable de usuarios (podría ser entre 1.000 y 2.000) para conseguir datos que sean representativos. En este momento, ya podremos analizar cuál de las dos versiones ha tenido unos mejores resultados en función del objetivo y métricas que habíamos establecido en los puntos 1 y 4.

Retomando nuestro ejemplo, al hacer un test A/B en HubSpot, podremos analizar los resultados cuando haya pasado el tiempo que hemos seleccionado en la sección A/B Variations. A su vez, se puede llevar a cabo la monitorización en Content/Email y haciendo sobre la versión A o la B.

7) Tener en cuenta los resultados para la optimización

Si los datos y las conclusiones del test son relevantes, hay que optimizar la landing page (o el elemento testeado) para que contenga la versión ganadora de la variable que hemos testeado. Tras la optimización, también es recomendable aplicar este mismo cambio a las otras landing pages de la campaña o proyecto de inbound marketing.

Y ya para cerrar el caso práctico, cabe destacar que, HubSpot detectará automáticamente cuál es la versión del email ganadora y la enviará al resto de contactos. Por descontado, será recomendable aplicar este cambio en el CTA en el resto de emails.

 

El último paso: no dejar de testear

Por lo tanto, y a modo de resumen, cabe destacar que mediante la aplicación de los 7 pasos indicados se puede desarrollar un test A/B eficiente, que permita mejorar la optimización de un proyecto de inbound marketing de forma empírica y partiendo de un objetivo concreto, así como aumentar la captación de leadsPara ello, sólo se necesita una inversión de tiempo y dinero que, como hemos visto, es baja y nos brinda resultados que pueden tener un fuerte impacto en nuestra estrategia.

En cualquier caso, ten en cuenta que estos 7 pasos no terminan aquí, ya que la optimización y el análisis en marketing tienen que realizarse de forma continuada.

¿Qué te ha parecido? ¿Te animas a poner en marcha tu propio test A/B siguiendo estas pautas? Si es así, no dudes en compartir con nosotros tu experiencia.

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