Define el problema.
Puedes realizar pruebas A/B en casi cualquier contenido digital o elemento de diseño. Pero, sin importar lo que elijas probar, desde el título de un anuncio hasta el color de un botón, primero debes identificar un problema u objetivo específico. Puede ser que desees mejorar las bajas tasas de conversión o encontrar una manera de satisfacer una nueva necesidad de tus clientes. Incluso, si el problema o el objetivo parece grande, lo mejor es comenzar con pequeños cambios. Comprender cómo los ajustes menores impactan en el rendimiento te dará una base para probar cambios más ambiciosos.
Elementos de un plan de pruebas A/B.
Aunque los detalles específicos de un plan de pruebas A/B pueden diferir según la empresa o la herramienta utilizada, los fundamentos necesarios para crear un plan efectivo suelen ser similares. A continuación, se presentan algunos ejemplos de elementos comunes que puedes encontrar en la mayoría de las planificaciones de pruebas A/B.
Una vez que tengas una idea clara de lo que deseas lograr, es el momento de crear una hipótesis. En una prueba A/B, la hipótesis describe el “por qué”, “qué” y “cómo” de la evaluación. También hace una predicción sobre el resultado. Para ser efectiva, una hipótesis debe estar respaldada por investigaciones o datos y centrarse en un solo problema.
En términos generales, la hipótesis debe describir lo siguiente:
● El problema o insight que abordará la prueba.
● Lo que planeas cambiar para abordar el problema.
● El impacto esperado o el resultado del cambio.
Por ejemplo, imagina que una empresa quiere aumentar el porcentaje de destinatarios/as de correo electrónico de marketing que hacen clic para ir a su sitio web. Después de examinar los datos, determinan que los/las suscriptores/as son más propensos a hacer clic en los elementos que aparecen cerca de la parte superior de un correo electrónico. La hipótesis de prueba A/B podría ser:
● “Debido a que descubrimos que los/las clientes son más propensos/as a hacer clic en elementos que se ubican cerca de la parte superior de un correo electrónico, esperamos que al cambiar la posición de un enlace nuestra tasa de clics por apertura mejore en un 15%”.
Una hipótesis sólida facilita la presentación de los resultados de la prueba y el intercambio de ideas con las partes interesadas. Pero el proceso de crear una hipótesis es igual de importante. Esto se debe a que te obliga a indicar el motivo de la prueba en términos concretos. Si te resulta difícil crear una hipótesis convincente, puede que necesites recopilar más datos antes de ejecutar la prueba.
Variantes.
Con una hipótesis en su lugar, tu equipo puede comenzar a planificar las variantes. Las variantes son las diferentes versiones del contenido presentado a los/las usuarios/as durante una prueba A/B. La variante A representa el contenido original, mientras que la B generalmente difiere de alguna manera significativa. Sin embargo, suele ser una buena idea limitar el número de modificaciones a una sola variante. Hacer demasiados cambios a la vez puede dificultar la interpretación de los resultados de la prueba.
Por ejemplo, en marketing por correo electrónico, podrías considerar la posibilidad de mover el enlace en la variante B a la parte superior del mensaje. No obstante, si esta versión también incluye un nuevo texto de llamada a la acción (CTA) y convierte el enlace en un botón, ¿Cómo podrías medir el impacto de cada cambio individualmente? Una forma de obtener resultados claros y accionables es limitar los cambios en cada variante.
Nota: Es importante destacar que incluso una prueba “fallida” puede proporcionar datos valiosos. Si la variante B no produce la mejora esperada, no necesariamente significa que tu hipótesis sea incorrecta. En este caso, sería conveniente probar diferentes variantes para alcanzar el resultado deseado.
Métricas
Antes de comenzar las pruebas, deberás decidir cómo medir los resultados. Aunque probablemente harás un seguimiento de varias métricas para cada prueba, algunas serán más importantes que otras. En el ejemplo de marketing por correo electrónico, la métrica principal es la tasa de clics por apertura (porcentaje de destinatarios/as que hicieron clic en uno o más enlaces después de abrir un correo electrónico). Pero también podrías hacer un seguimiento de la tasa de conversión para averiguar qué porcentaje de personas que hicieron clic en ese enlace finalmente concretaron una compra.
Rendimiento actual y mejora esperada.
También debes ponerte de acuerdo sobre qué definirá el éxito de tu campaña. ¿Qué tan grande es la mejora que deseas o esperas de la prueba? ¿Un aumento del 5% es suficiente? ¿Y del 10%? El objetivo que establezcas puede ser ambicioso, pero también debe ser realista de acuerdo según los datos disponibles.
Otros detalles de la prueba.
Además, un plan de pruebas A/B puede contener otros detalles esenciales. Es importante tener en cuenta que distintas empresas pueden contener diferentes tipos de información en sus planes de pruebas A/B, pero un plan básico podría incluir:
● Una breve descripción de la prueba y su propósito.
● El canal que se está probando (por ejemplo, Google Ads, Google Optimize, etc.).
● El tipo de recurso que se está probando (por ejemplo, anuncio gráfico, texto publicitario de botón, etc.).
● La duración de la prueba (fecha de inicio y finalización).
● El número de usuarios/as por variante.
● El nivel de confianza (la probabilidad estimada de que los resultados de la prueba se mantengan consistentes si esta se extendiera por un periodo de tiempo más prolongado).
Las pruebas A/B son una herramienta valiosa para mejorar el marketing
digital y el rendimiento del comercio electrónico. Un plan de pruebas A/B te
ayuda a organizar tus esfuerzos y resultados, lo que puede llevar a mejoras más
eficientes. Con una hipótesis basada en datos, versiones cuidadosamente
seleccionadas y un plan para medir el éxito, es más probable que alcances tus
objetivos.
Comentarios
Publicar un comentario
Si deseas comentar dentro de la línea del respeto, eres bienvenido para expresarte