De manera recurrente podemos escuchar que “lo que no se mide, no se puede mejorar”, está frase se le atribuye a Lord Kelvin, físico matemático británico. Aunque la frase la usó como parte de sus trabajos principalmente en el campo de la termodinámica, actualmente es muy común utilizarla como parte de los procesos de mejora continua en cual industriao negocio.
En la actualidad medir es algo recurrente en las organizaciones, hacerlo de la manera correcta es sencillo, analizar lo medido es lo que se torna complejo y lo que realmente trae beneficios e insights para implementar mejoras a la estrategia de cualquier negocio. Entre las diferentes formas de medir podemos encontrar las pruebas A/B como una de las mejores opciones para entender el rendimiento de nuestra estrategia de marketing digital.
Las pruebas A/B son un proceso que nos sirve para evaluar contenido en sitios web, email marketing, en redes sociales, publicidad en display, AdWords, o cualquier mensaje que pueda entregarse a una misma audiencia de forma simultánea. Este tipo de pruebas nos ayuda a optimizar estrategias de marketing para mejorar la efectividad del objetivo evaluado.
Objetivos para realizar pruebas A/B:
- Mejorar tasas de apertura en email marketing.
- Identificar relevancia de información para la audiencia.
- Optimización de diseños para mayor atracción (lectura, acción, interacción)
- Incrementar la interacción en contenidos.
- Llamadas a la acción (CTA’s) más efectivas.
- Maximizar las tasas de clics (CTR) en campañas de display y redes sociales.
A través de las pruebas A/B, se pueden comparar los resultados obtenidos con relación a uno o varios ajustes que pueden ser CTA’s, redacción de información, colores o diseño de contenidos, títulos, etc. Las variables pueden ser tan diversas como lo sea tu imaginación, lo importante es tener claro el objetivo de la comparación y tener un proceso organizado de evaluación de resultados, en el cual se prueben variables de forma independiente para así poder medir el impacto en las métricas de forma limpia y transparente.
Elementos que puedes evaluar en las pruebas A/B:
Con el uso de Pruebas A/B puedes evaluar un sin fin de variables para encontrar la combinación que mejores resultados genera.
- Contenido: títulos,subtítulos, párrafos, imágenes.
- Llamadas a la acción (CTA): mensaje, color, posición diseño.
- Testimoniales: video, texto, reviews.
- Prueba social.
- Diseño de información en contenidos.
- Imágenes de referencia utilizadas.
- Cantidad de texto.
- Campos de un formulario.
- Landing pages (páginas destino)
- Audiencias
- Estrategias de puja o bidding.
- Experiencias de onboarding de nuevos usuarios en tu app o website.
¿Cómo funcionan las pruebas A/B?
Realizar pruebas con diferentes variables simultáneamente sólo hará más complicada la medición del resultado, así como la identificación de las mejores prácticas para cada variable. Considera que cada estímulo causa una reacción entre la audiencia, por lo tanto, es mejor evaluar variables de forma independiente, manteniendo un record claro de los resultados para así poder identificar las mejores practicas para cada una de las variables.
¿Cómo se implementan las pruebas A/B?
Te recomendamos que veas las pruebas A/B como un framework o proceso organizado para incorporar datos cualitativos y cuantitativos que te ayuden a entender el comportamiento de tu audiencia objetivo.
Recuerda que la optimización es un proceso:
El proceso que te vamos a presentar te ayudará a entender las variables a las que las personas reaccionan mejor y finalmente a sacar conclusiones de por qué lo hacen.
Paso 1: Encuentras tus principales áreas de oportunidad
Debes iniciar tu proceso de pruebas investigando cuáles son las variables que necesitas mejorar para tener un mayor impacto en tu negocio. Utiliza tus herramientas de analítica de datos para descubrir lo siguiente:
- 5 páginas de tu sitio con el bounce rate más elevado.
- 5 puntos de mayor abandono en tu embudo de conversión o marketing funnel.
- 5 páginas de mayor valor para tu negocio.
Las páginas con el bounce rate más elevado y los principales puntos de abandono en tu embudo de conversión representan oportunidades inmediatas para correr pruebas A/B y cuantificar el impacto – tu plataforma de analítica de datos debe ofrecerte esta información.Las páginas con el mayor bounce rate representan puntos en los que el usuario no está encontrando la información que busca y/o no está pudiendo completar acciones que desea llevar a cabo.
Para los puntos de abandono, busca los flujos y lugares en tu sitio en los cuales pierdes la mayor cantidad de tráfico.
Tip: analiza tus flujos de conversión a la inversa. Es decir, empezando por la compra o captura de datos y yendo hacia atrás para entender las acciones que tomó la gente que SÍ realizó la acción que deseabas.
Paso 2: Entiende y actúa sobre las necesidades de tus usuarios
Hay cuatro preguntas clave que debes hacer a tus usuarios o visitantes a tu sitio para entender sus motivaciones y necesidades:
- ¿Por qué vienen a tu sitio?
- ¿Qué los detuvo a realizar una compra?
- ¿Encontraron lo que buscaban?
Si compraron, ¿hubo algo que “casi” los detuviera?
Entender las motivaciones, frustraciones y necesidades de tus usuarios te ayudará a mejorar la navegación en tu sitio para entregar una experiencia diseñada a las necesidades de tu audiencia objetivo.
Paso 3: Utiliza datos para informar el proceso de pruebas
Ya que identificaste las páginas en las cuales vas a realizar pruebas y recolectaste información de tus usuarios, es momento de priorizar y arrancar con tus pruebas A/B.
Empieza con algo pequeño para ganar confianza y validar el proceso: Piensa en pruebas que puedas realizar de forma inmediata, que no necesites mucho tiempo para ejecutarlas. Empieza con un cambio en la imagen o en un título principal (headline). Lo que estás buscando en esta etapa es crear un impacto en el negocio para validar el proceso y conseguir que tu equipo compre la metodología.
Busca tener un alto impacto, evita hacer cambios “cosméticos”: Vas a necesitar hacer cambios significativos y “arriesgados” para mover los resultados. Los cambios cosméticos, por lo general, no generan un impacto considerable. Si corres pruebas con cambios mínimos en las variables y ves que no existe un impacto importante en los resultados, no te desanimes, no significa que hayas fracasado. Esto puede ser un indicador de que necesitas hacer cambios más grandes (más notorios) para cambiar el comportamiento de los usuarios.
Tip: implementa una mezcla de cambios pequeños con cambios más significativos. Las diez primeras pruebas que corras deben tener como objetivo validar el proceso y conseguir el apoyo de tu equipo.
Paso 4: Ejecuta tus primeras pruebas A/B
Es momento de analizar los datos y poner el plan de pruebas en acción.
Empieza haciendo un plan de diez pruebas:
- 4 pruebas de mensaje
- 4 pruebas “cruciales”
- 2 pruebas de cambio en diseño
Pruebas de Mensaje: son pruebas en las cuales puedes utilizar diferentes mensajes para dar respuesta a los puntos de frustración que enfrentan tus usuarios a lo largo de tu embudo de marketing (funnel ) y en tus páginas de mayor valor. Esto puede ser desde la inclusión de llamadas a la acción (CTA’s), hasta mensajes que refuercen la propuesta de valor que ofrece tu negocio o servicio.
Pruebas “cruciales”: son pruebas que tienen como objetivo incrementar la conversión y la retención en el largo plazo. Esto puede ser desde un video de introducción, hasta una oferta o un formulario. Analiza los flujos que han seguido tus usuarios mas valiosos y trata de replicar ese mismo proceso para todos los visitantes a tu sitio.
Pruebas de cambio en diseño: para estas pruebas, piensa en cambios grandes que quieras probar, un layout diferente en tu página, un flujo de registro más corto o más largo. Este tipo de cambios tiene a tener un resultado completamente diferente (para bien o para mal) y te ayuda a entender puntos cruciales sobre tus usuarios.
Debes iniciar tu proceso de pruebas investigando cuáles son las variables que necesitas mejorar para tener un mayor impacto en tu negocio. Utiliza tus herramientas de analítica de datos para descubrir lo siguiente:
- 5 páginas de tu sitio con el bounce rate más elevado.
- 5 puntos de mayor abandono en tu embudo de conversión o marketing funnel.
- 5 páginas de mayor valor para tu negocio.
Las páginas con el bounce rate más elevado y los principales puntos de abandono en tu embudo de conversión representan oportunidades inmediatas para correr pruebas A/B y cuantificar el impacto – tu plataforma de analítica de datos debe ofrecerte esta información.Las páginas con el mayor bounce rate representan puntos en los que el usuario no está encontrando la información que busca y/o no está pudiendo completar acciones que desea llevar a cabo.
Para los puntos de abandono, busca los flujos y lugares en tu sitio en los cuales pierdes la mayor cantidad de tráfico.
En resumen:
La optimización de pruebas A/B es un proceso guiado por datos y por insights de los usuarios. Si eres exitoso al optimizar las principales variables de tu sitio web o de tus campañas de marketing, estarás generando un impacto directo en los resultados de tu negocio.
Recuerda en incorporar data cualitativa y cuantitativa en el proceso de optimización para obtener los mejores resultados al ejecutar tus pruebas A/B.
Es momento de comenzar!
- Planea y ejecuta tus primeras 10 pruebas A/B.
- Consigue tu primer logro.
- Comparte los resultados con tu equipo.
- Comienza el ciclo de mejora continua.
