A finales de 2023, la tasa de conversión promedio de una tienda de ecommerce será de 4,29 %. Por cada 100 visitantes que recibes, alrededor de 95 de ellos se van sin realizar ninguna compra.
Y eso si eres promedio. Si estás por debajo de la media o en otro sector, podrías incluso perder hasta 99 de cada 100 visitantes.
Si ya has invertido mucho en generar tráfico orgánico o de pago, querrás maximizar el retorno de la inversión (ROI) cerrando más visitantes.
Ahí es donde entran en juego las pruebas a/b; cuando creas una nueva versión de una página en tu sitio, un correo electrónico o un anuncio (una versión que crees que podría generar mejores conversiones) y la pones a prueba con visitantes reales.
Esta guía explicará exactamente qué son las pruebas a/b, cubrirá sus beneficios y te explicará cómo realizarlas tú mismo.
¿Qué son las pruebas a/b?
Las pruebas divididas consisten en establecer un experimento controlado con dos variantes de un producto, landing page u otro elemento y usar el resultado para decidir qué versión elegir en el futuro.
Es una estrategia común usada en marketing digital e investigación de productos, pero puede ayudarte a tomar decisiones fundamentadas en todas las áreas de tu negocio.
Una «variante» es una versión casi idéntica de la página con unas pocas diferencias clave (o incluso una sola). Por ejemplo, puedes cambiar el titular o la imagen destacada en la variante.
Las pruebas a/b consisten en realizar pequeños cambios aislados para ver qué es lo que realmente marca la diferencia a la hora de aumentar las ventas o el tráfico.
A continuación, puedes tomar lo que aprendas de estas pruebas y aplicarlo a tus futuras campañas y a otras páginas y productos.
Si no realizas una prueba a/b antes de realizar cambios finales en el diseño u otras decisiones importantes relacionadas con tu campaña de marketing, estás confiando en conjeturas.
Cuando realizas pruebas a/b, puedes empezar a tomar decisiones precisas y basadas en datos sobre tus campañas.
Pruebas divididas frente a pruebas a/b
Las pruebas a/b se denominan así porque se «divide» el tráfico hacia una nueva variante en una URL diferente, como «tusitio.com/página-de-destino-a» y «tusitio.com/página-de-destino-b», mientras que las pruebas A/B son cualquier prueba de experiencia de usuario en la que se comparan dos variantes diferentes, aunque no se divida el tráfico mediante una URL.
La principal diferencia es que las pruebas a/b se usan fuera del ámbito del marketing digital, mientras que las pruebas a/b son un término específico de la industria.
Las ventajas: ¿por qué hacemos pruebas a/b?
Una prueba a/b exitosa genera más ventas a partir de tu tráfico existente o más clics a partir de la misma cantidad de impresiones en un banner o anuncio de video.
Por ejemplo, Zalora, un minorista de moda en línea de Asia, aumentó su tasa de pago de ecommerce en un 12,3 % con unos pocos cambios clave en el texto de sus páginas de productos.
Pero esa no es ni de lejos la única ventaja. También consigues lo siguiente:
- Una mejor comprensión de tus clientes potenciales: saber qué titulares, imágenes o beneficios prefieren puede ayudarte a obtener nuevos conocimientos sobre lo que impulsa a tu público objetivo.
- Mejor engagement del cliente: optimizar el producto y el proceso de incorporación con pruebas a/b puede crear una base de clientes más fiel.
- Reducción de las tasas de rebote: si realizas pruebas a/b en tus páginas para encontrar la coincidencia adecuada, también puedes reducir las tasas de rebote y aumentar el tiempo de permanencia en tus páginas.
- Reducción del riesgo: puedes probar un nuevo diseño antes de lanzarte por completo.
- Mejor contenido y diseño: tus equipos creativos comenzarán a crear de forma natural texto y contenido visual que se alinee mejor con tu público objetivo.
Cómo configurar una prueba a/b de la manera correcta
El enfoque real para configurar una split test depende de la plataforma en la que te encuentres y de lo que estés tratando de probar. Además, decidir al azar probar una página o un anuncio es una mala idea. En su lugar, debes empezar por encontrar oportunidades claras y puntos débiles existentes.
Analicémoslo.
Identificar oportunidades y puntos débiles
La mayoría de las empresas y sitios web no tienen millones de usuarios activos diarios. Eso significa que no puedes darte el lujo de configurar pruebas a/b al azar en cada aspecto de tu sitio web.
Con un número limitado de visitantes, debes elegir estratégicamente probar cosas con muchas ventajas potenciales.
Por ejemplo, es mucho mejor realizar una split test de una landing page de bajo rendimiento que intentar añadir un nuevo botón de color a tu página de inicio sin ningún motivo.
Identificar estas oportunidades y puntos débiles en la experiencia se reduce a analizar los datos.
La mayoría de los sitios web usan una herramienta de análisis de sitios web, como Adobe o Google Analytics. Supervisa los informes de comportamiento de los usuarios, como la vista de landing pages, para ver qué páginas tienen un rendimiento inferior a la hora de impulsar las conversiones.
También debes fijarte en métricas como la tasa de rebote y la duración promedio de la sesión. Si alguna landing page se destaca con malos resultados, como una alta tasa de rebote y cero conversiones, debes cambiar algo.
Para encontrar oportunidades, céntrate en páginas con un alto volumen de visitantes o conversiones. Ahí es donde incluso un pequeño cambio, como un botón en un nuevo color, puede tener un impacto significativo.
Si quieres hacer una split test de anuncios o correos electrónicos de marketing, también debes examinar los datos históricos antes de crear una prueba. Busca tipos de imágenes, palabras clave y promociones que hayan funcionado muy bien o mal en el pasado.
Formulación de la prueba y la hipótesis
Ahora, es el momento de formular tu hipótesis.
¿Qué cambiarás y por qué crees que mejorará los resultados de la página o el anuncio?
Por ejemplo, si la tasa de rebote de una landing page es más alta de lo normal, se podría suponer que se debe a que el título y la imagen destacada no captan la atención del visitante.
Como resultado, puedes reescribir el título para incluir palabras impactantes (términos que evocan emociones en el lector, como exclusivo y libre de culpa) o reformularlo para resaltar mejor los beneficios de tu producto.
También puedes incluir una imagen en la que alguien use activamente tu producto, en lugar de solo una foto estática del producto, para hacerlo más atractivo.
Hay cuatro elementos para formular correctamente una hipótesis de split test:
- Encontrar una página o un anuncio de bajo rendimiento.
- Identificar y definir correctamente el problema.
- Diseñar una posible solución basada en tu comprensión del problema.
- Establecer criterios sobre lo que se considera un éxito.
Para un experto en pruebas a/b, los criterios de éxito son casi siempre una mejora estadísticamente significativa de las conversiones o el engagement.
Eso significa que una prueba no necesariamente termina después de 1000 visitas a la página o 100 ventas. Se acaba cuando se obtiene un resultado claro.
Puedes usar una de las tantas calculadoras de significación de pruebas disponibles en línea de forma gratuita; simplemente busca en Google.
Pero también es importante tener precaución al confiar demasiado pronto en estos resultados de significación estadística. Por ejemplo, si en 100 visitas la variante A obtienes 10 ventas mientras que la B obtiene 1, las calculadoras indicarán con orgullo el 100 % de significación estadística.
Pero este no es un estudio controlado y doble ciego: tienes muy poco control sobre a quién envías a cada página.
Por lo tanto, es posible que solo haya habido nueve personas más que estaban listas para comprar en los primeros 100 visitantes de la variante A.
Por lo tanto, el mejor enfoque es establecer criterios en los que necesites ver una mejora estadísticamente significativa junto con un tamaño de muestra grande, como 200 conversiones.
Pruebas a/b de una campaña de email marketing
El primer paso es usar una herramienta de automatización de correo electrónico que ofrezca la función de pruebas a/b. Con ActiveCampaign, está integrada en nuestra plataforma y puedes configurarla con unos pocos clics.
Crea una nueva campaña y selecciona pruebas a/b
En lugar de crear una campaña estándar o de respuesta automática, elige el tipo de campaña «pruebas a/b» para crear tu prueba.
A continuación, tienes que seleccionar si quieres probar solo líneas de asunto y a partir de información o también del contenido del correo electrónico.
El siguiente paso es crear tantas variantes de correo electrónico como desees y decidir cómo dividir la audiencia entre cada variante.
Puedes cambiar fácilmente entre variantes en nuestro creador de correo electrónico de arrastrar y soltar.
También puedes pasar de las pruebas a/b a las pruebas multivariantes haciendo clic en el botón «+» para agregar más correos electrónicos de prueba. Solo recomendamos esta opción si tienes un tamaño de audiencia significativo.
Aquí tienes algunas ideas de cambios para probar en tus correos electrónicos:
- Personalización de las líneas de asunto o los encabezados de los correos electrónicos
- Probar diferentes imágenes de encabezado
- Uso de emoji en las líneas de asunto
- Uso de diferentes plantillas
- Pruebas de HTML frente a texto sin formato
Para aumentar la tasa de apertura y la tasa de conversión, es fundamental realizar pruebas a/b de los mensajes de correo electrónico.
Con ActiveCampaign, también puedes realizar pruebas a/b de diferentes flujos de marketing automation. Con el tiempo, puedes crear la experiencia óptima para cada persona que visite cualquier página de tu sitio web.
¿Listo para realizar una split test de tu próximo correo electrónico (en piloto automático)?
Prueba a/b de una landing page
Crear una variante significativa
Con una herramienta, como Google Optimize, debes crear una nueva variante de la landing page.
Si creas una variante, Google Optimize duplicará la página original. Superpondrá cualquier cambio que realices en el original cuando la variante se muestre a tu audiencia.
Puedes cambiar el contenido HTML, las imágenes, el texto y el diseño de la página con CSS.
Para que una variante sea significativa, debe estar en línea con tu hipótesis original:
- Si crees que el encabezado y la imagen destacada no son efectivos debido a una alta tasa de rebote, cámbialos en la variante.
- Si la tasa de conversión es baja, intenta cambiar las llamadas a la acción o resaltar los botones de compra con espacios en blanco.
Configuración del peso e inicio de la prueba
El peso de una variante es la cantidad de tráfico que recibirá una variante de split test. Si el original y la variante están al 50 %, compartirán el tráfico de manera equitativa.
Con una herramienta como Google Optimize, también puedes configurar reglas avanzadas de orientación a la audiencia según la geografía o la fuente de tráfico. Incluso puedes conectarla a tu cuenta de Google Analytics para orientar o excluir audiencias de remarketing específicas.
Estos ajustes garantizan que la prueba se desarrolle en condiciones más equitativas y con resultados significativos.
Repite este proceso para obtener más información sobre tu audiencia y cómo venderles de manera efectiva.
Las pruebas a/b no solo son relevantes para las landing pages y los correos electrónicos. También puedes probar un conjunto de anuncios en Facebook o configurar una prueba a/b de SEO para el contenido de tu blog. Puedes realizar pruebas a/b de prácticamente cualquier cosa en tu campaña de marketing digital.
Más allá de las pruebas a/b: usa la información para segmentar y personalizar
Las pruebas a/b ofrecen información única sobre diferentes segmentos de tu audiencia.
Por ejemplo, podrías descubrir un patrón, por ejemplo, que los visitantes de las redes sociales prefieren una landing page con video de formato corto frente al tráfico orgánico que prefiere landing pages de formato largo basadas en texto.
A continuación, debes asegurarte de que cada segmento de tu audiencia vea la versión que más les interese.
El 93 % de los profesionales del marketing B2B atribuyen el crecimiento de sus ingresos a la personalización. Y también es una herramienta poderosa en los mercados B2C: 36 % de los compradores en línea quieren más personalización, no menos.
Con las landing pages de ActiveCampaign, por ejemplo, puedes adaptar fácilmente la experiencia web de cada visitante en función de sus interacciones con tu marca.
Este tipo de personalización web es el enfoque de siguiente nivel en el que debes sumergirte después de algunas pruebas a/b exitosas.
En lugar de intentar mostrar una página optimizada a todo tipo de personas, puedes mostrarle a cada persona la página que más se adapte a sus necesidades únicas.
Con esta tecnología, puedes ofrecer a cada visitante exactamente lo que quiere y espera de tu sitio.
Segmentar tu audiencia de correo electrónico
Con una herramienta de email marketing avanzada, la personalización y la segmentación son parte del paquete.
Por ejemplo, con ActiveCampaign, puedes segmentar tu lista de contactos en función de lo siguiente:
- Engagement (aperturas, clics en enlaces)
- Actividad o compras en el sitio
- Lugar de inscripción
- Perfil
- Ubicación geográfica
- Oportunidades de venta y promociones
También puedes usar nuestra herramienta de marketing automation para crear experiencias personalizadas para distintos tipos de visitantes y prospectos.
Por ejemplo, puedes enviar a un prospecto de una boda a un embudo que incluya plantillas gratuitas de invitaciones de boda, una guía de los mejores proveedores de catering para bodas de su ciudad y, por último, tus lugares recomendados.
Luego, para un prospecto, puedes crear un embudo que incluya consejos para organizar conferencias de negocios, sugerencias para que se inscriban en su evento y, por último, un cupón de descuento para alquilar uno de tus centros de conferencias.
Obtén nuestros mejores consejos sobre las pruebas a/b
Reflexiones finales
Las pruebas a/b son un método eficaz no solo para obtener más ventas, sino también para obtener información importante sobre tu audiencia.
Úsalas como una herramienta para crear una experiencia más segmentada y personalizada para cada visitante.
Si no sabes por dónde comenzar, ActiveCampaign puede ayudarte a empezar a usar pruebas a/b para mejorar tus resultados de email marketing.
Prueba la versión gratuita de ActiveCampaign hoy mismo y mira cómo nuestras pruebas a/b y nuestras herramientas de personalización avanzadas pueden transformar el impacto de tus campañas de marketing.
