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¿Qué es el test A/B?

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El marketing digital es esencial para cualquier empresa interesada en aumentar las ventas de productos y servicios o, en general, conseguir un objetivo propuesto. Para ello se usan una serie de estrategias que ayudan a llegar a ese hito. Una de estas estrategias es el test A/B

¿Quieres saber de qué se trata? ¡Solo debes seguir leyendo!

¿Qué es y para qué nos sirve el testing A/B?

El ab testing o tests A/B es una técnica que consiste en comparar la efectividad de diferentes elementos, y se usa habitualmente en publicidad, campañas de email marketing y landing pages. Se muestra una versión a una parte de los usuarios y la otra versión a otro grupo de usuarios (A y B); posteriormente, con métodos numéricos y revisando las estadísticas de cada uno, se evalúa cuál es la más conveniente y la que mejor ha funcionado.

Generalmente, antes de realizar el testing, se establecen los parámetros que serán evaluados, la forma en que se evaluarán y el tiempo mínimo que lo tendremos en marcha hasta la obtención de los objetivos y las metas trazados.

Es importante remarcar que este tipo de test implica modificar únicamente una variable, un único elemento, ya que así no nos influirán en los resultados otras variables que puedan intervenir. Cuando se testean varias variables a la vez estamos ante otro tipo de test, los test multivariantes, mucho más complejos.

El verdadero valor de los test A/B

La realización de este tipo de pruebas permite detectar distintos problemas en un sitio web e incluso determinar algunos elementos puntuales que ocasionan dificultades, como una alta tasa de rebote, un bajo número de usuarios interesados en suscribirse o un bajo número de conversiones que pudieran estar directamente relacionadas con problemas de diseño, tamaño de las fuentes, exceso de información, etc.

Todas estas problemáticas afectan directamente a las ganancias monetarias del negocio o la empresa, por lo que es altamente recomendable no dejar de experimentar con este tipo de testeos para alcanzar porcentajes de conversión muy altos.

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Ventajas de los test A/B

Algunos de los motivos por los que las empresas emprenden este tipo de técnicas son:

  1. Aumenta la rentabilidad e incrementa el ROI
  2. Permite innovar en tus campañas pero de forma controlada
  3. Ayuda a valorar qué copies funcionan mejor en cuanto a longitud del texto, tono…
  4. Encuentra los detalles (color, tamaño…) que mejor conversión obtienen
  5. E incluso puede ayudar a conocer aún más a tu público y fidelizar tu base de datos

Proceso de los test A/B

El proceso para ejecutar test A/B es simple, y este es el paso a paso que recomendamos seguir:

  1. Analiza y escoge qué activo vas a testar. Recuerda que pueden ser anuncios, CTA, correos electrónicos, landing pages…
  2. Escoge qué variable vas a modificar, pues las opciones son interminables: texto, imagen, color, tono… Sobre todo, cambia solo una variable cada vez para facilitar el análisis a posteriori.
  3. Configura el grupo target del experimento: debe ser homogéneo para aislar efectos de otras variables.
  4. Crea el experimento en la herramienta elegida.
  5. No seas impaciente y dale tiempo al test a recopilar suficiente información para poder sacar conclusiones fiables.
  6. Establece la métrica con la que vas a analizar el resultado y sacar las conclusiones.
  7. Analiza los resultados obtenidos. ¿La variación ha obtenido mejores resultados? 
  8. Saca conclusiones.
  9. Planifica el próximo test A/B probando otra alternativa o modificando la variable testada.

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Ab testing: consejos útiles

Establecer la variación

Las variaciones candidatas a ser probadas con el test A/B son múltiples. Las más habituales son las siguientes:

  • Cambios en el color de fondo de la CTA o el de los botones
  • Cambios en el texto
  • Cambios de imágenes distintas

En una misma campaña, por ejemplo, se pueden probar dos llamadas a la acción con colores de fondo distintos para ver cuál de las dos recibe más clics. También podrías hacer que la diferencia entre las dos solo sea el texto del titular.

La clave se encuentra en mantener el mismo formato o estructura para ambos modelos A y B, pero realizando leves modificaciones que las convierten en dos llamadas a la acción ligeramente desiguales.

De este modo, puedes evaluar si estos elementos tienen efecto o no, y en qué grado sobre el comportamiento del usuario. A veces, pequeños detalles generan un cambio significativo de conducta y, en consecuencia, facilitan el aumento de clics sobre la CTA por parte de los visitantes al web.

Ten cuidado de implementar solo una variación cada vez, de lo contrario, no podrás comparar adecuadamente y no sabrás cuál de las modificaciones que has realizado sobre la versión original de la llamada a la acción es la que está dando resultado.

Cualquier cambio en la variable a evaluar te será de utilidad. Ahora bien, te recomiendo que al comienzo de los test intentes que la diferencia entre las variables sea la máxima posible para poder decidir de forma más precisa el camino que debes tomar.

Te pongo un ejemplo: si tienes una web con colores amarillos y verdes, y quieres optimizar tus anuncios de Adsense, no empieces haciendo un test A/B cambiando entre tonalidades de amarillo. Comienza testeando qué color funciona mejor, si el amarillo o el verde.

Otro consejo que considero bastante importante es que no te pongas un límite en el número de testeos. Casi siempre se puede mejorar un resultado, aunque pienses lo contrario; ¡no te conformes con la primera victoria! ¿Has hecho un testing y has conseguido mejorar la conversión de tu web? ¡Pues haz un segundo para seguir mejorándolo!

Recoger datos

Una vez has realizado distintas versiones de tu llamada a la acción y la has publicado, el siguiente paso es recoger los datos. Al analizarlos, serás capaz de conocer y predecir el comportamiento de los usuarios, de forma que podrás tomar las decisiones oportunas para modificar tus CTA y mejorar su eficacia. Muchas veces el aumento de clics es relevante. Estudiar qué combinaciones o tipos de CTA funcionan mejor entre tu audiencia te dará la pista para, en una próxima ocasión, acertar mejor con el diseño de tu CTA y sus elementos.

Errores frecuentes que deberías evitar

  • No mantener el target de usuarios constante
  • No dejar los test activos el tiempo suficiente para que los resultados sean fiables
  • No experimentar lo suficiente

Herramientas de test A/B

En el mercado existen muchas herramientas de pruebas A/B para contrastar los resultados, algunas disponibles bajo licencia open source, o libres como Google Analytics u otras herramientas de pago, como, por ejemplo, HubSpot, Adobe Test & Target, Optimost, etc. Veamos algunas de ellas en más detalle: 

Google Analytics

Esta aplicación gratuita ofrece información valiosa acerca de cuántas personas han hecho clic en el sitio, en qué fecha y a qué hora lo han hecho, de dónde proceden y muchos datos más. Puedes ver cuántas personas han llegado a la página de destino a través de una llamada a la acción y así tener un dato fundamental para medir su eficacia.

HubSpot

Para los que conocéis la herramienta de HubSpot sabréis que esta tiene múltiples funcionalidades. Una de ellas, los test A/B, que permiten comparar versiones del mismo contenido y extraer conclusiones sacando partido a todos tus activos: campañas de correos, botones CTA, textos en la landing pages… Si quieres descubrir cómo hacerlo, este artículo te puede interesar.

Adobe Test Target

Esta herramienta forma parte del paquete Adobe y tiene un enfoque multivariante que incluye A/B test en web, aplicaciones móviles, IoT… con un único objetivo: encontrar la mejor opción y de forma más rápida para atraer al buyer persona.

SiteSpect

SiteSpect es una herramienta con múltiples funcionalidades. entre ellas. el ab testing y el correspondiente seguimiento de sus resultados, tanto desde la perspectiva del cliente como desde un punto de vista del rendimiento del servidor.

Hewlett-Packard's Optimist

El grupo HP también dispone de una herramienta enfocada a desarrollar webs y otras campañas de marketing digital. Una de sus funcionalidades es, precisamente, llevar a cabo test fiables de una forma simplificada y sin tener que incurrir en riesgos.

Espero que te haya quedado clara la importancia de este tipo de experimentos o pruebas. Son simplemente vitales si queremos mejorar cualquier aspecto de nuestra web, y especialmente útiles en temas de diseño y conversión.

¿Tienes experiencia con el ab testing? ¿Quieres aportar algún consejo extra? Pues haz tu aportación en este post para comentarlo entre todos. ¡Te espero!

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Publicado originalmente el 8 de abril de 2016, actualizado el 20 de mayo de 2022.

Revisado y validado por Susana Meijomil, Inbound Content Manager en InboundCycle.

FAQs sobre Test A/B

  • ¿Qué es un test multivariante?

    Los test multivariantes usan una lógica similar a los test A/B pero con la principal diferencia que se analizan varias variables a la vez y cómo interactúan entre ellas. Su principal objetivo es medir la efectividad del diseño de una página a nivel global y cómo impacta con el objetivo final.

  • ¿Qué son los aa test vs los AB tests?

    Los aa test son experimentos donde se comparan dos elementos idénticos independientemente de si son CTAs, Landing Pages, correos… El principal objetivo de esta práctica es establecer valores de referencia para, en un futuro, poder comparar resultados. Además, también puede servir para comprobar que los tests están funcionando correctamente y de forma justa.

  • ¿Qué industrias usan AB tests?

    No existe una limitación relacionada en el sector/industria a la cual le empresa forma parte. Todas las empresas que implementan estrategias de marketing online (blogs, webs, correos…) pueden usar este tipo de tests. 

  • ¿Cuánto tiempo deben durar los tests AB?

    Recomendamos dejarlos activos un mínimo de 1-2 semanas, de esta manera, el test habrá estado activo durante todos los días de la semana. De todas formas, recordad que, cuanto más tiempo esté activo el experimento, más significativos serán los resultados, y por lo tanto, las conclusiones que puedas sacar.

  • ¿Cómo presento los resultados de mi test ab?

    La métrica más habitual para analizar los test A/B es la ratio de conversión: tasa de apertura, tasa de clic, tasa de envío de formularios… La mejor métrica dependerá del objetivo de tu experimento y el activo/elemento que estás testando (CTAs, Landing Pages, email subjects…).

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