Un test A/B es un tipo de experimento que se utiliza para comparar dos versiones de un mismo contenido de cara a evaluar cuál de ellas genera un mayor impacto.
En qué contextos se realiza un test A/B
Un test A/B suele realizarse en contextos de venta de producto, que es el contexto en el que se requiere de optimización con una mayor frecuencia y necesidad.
Es decir, normalmente se circunscribe a la mejora y optimización de anuncios en plataformas y canales digitales (Email, Google, Facebook, Instagram, Tik Tok, etc).
Que los test A/B se realicen en dichos contextos digitales tiene todo el sentido, ya que son estos los que nos permiten:
- Evaluar el impacto a través del análisis de las métricas, que nos ofrecen los resultados con precisión milimétrica.
- Realizar cambios de forma inmediata. Una vez analizado el impacto de nuestro contenido / anuncio, priorizaremos las versiones que mejor funciones y descartaremos las que lo hagan peor.
No todo lo que se mide y optimiza en entornos digitales son anuncios: también se puede hacer este ejercicio con contenido puro.
Un buen ejemplo (bastante común) de esto es el email y el newsletter: de cara a mejorar el ratio de apertura de los mailings, es bastante frecuente realizar dos versiones a nivel de copy del asunto del mail. Más abajo veremos más ejemplos concretos de test A/B.
Beneficios de hacer un test A/B
Los beneficios de realizar test A/B son múltiples:
- Tomar decisiones basadas en datos. Las pruebas A/B nos permiten tomar decisiones racionales en lugar de en opiniones subjetivas o suposiciones. Al comparar el rendimiento de dos versiones diferentes de un determinado contenido, anuncio, etc, podemos determinar qué versión es más eficaz y hacer cambios en consecuencia.
- Pequeños cambios, grandes resultados. Las pruebas A/B pueden utilizarse para identificar pequeños cambios que pueden tener un gran impacto en la eficacia de un contenido, anuncio o diseño.
- Reducción del riesgo. Los tests A/B permiten nos probar nuevas ideas o cambios en nuestras comunicaciones, antes de implementarlos por completo. Esto puede ayudar a reducir el riesgo de cometer errores costosos.
- Mejorar la satisfacción del cliente. Al probar diferentes versiones de un producto o servicio e identificar la que mejor funciona, las organizaciones pueden mejorar la experiencia del cliente y aumentar su satisfacción.
- Aumento de las tasas de conversión. Las pruebas A/B se pueden utilizar para optimizar las campañas de marketing y el diseño de sitios web con el fin de aumentar las tasas de conversión e impulsar más ventas o clientes potenciales.
- Mejorar la retención. Las pruebas A/B se pueden utilizar para identificar los cambios que pueden ayudar a mejorar la retención de clientes y reducir la rotación.
- Vender más con mejores copys. Un buen copy tiene una gran capacidad para vender. Y en entornos digitales, testarlos es tan sencillo y rápido como hacer un test A/B.
- Ganar un mayor conocimiento de nuestro target. Con el tiempo, después de realizar un buen número de tests A/B, iremos generando un corpus de conocimiento sobre nuestros clientes y los drivers de nuestro sector: no es que un test A/B pueda sustituir
En general, los test A/B son una poderosa herramienta que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, optimizar sus productos y servicios y mejorar la experiencia del cliente.
Cómo hacer un test A/B
En un test A/B, dos versiones de un mismo contenido se asignan aleatoriamente a dos grupos de usuarios.
A continuación, como hemos señalado, se analizan los resultados del test para determinar qué versión funcionó mejor. Pero es necesario tener algunos aspectos en cuenta:
- Puedes testar dos contenidos totalmente distintos. La idea del test A/B es entender qué funciona mejor, por lo que puedes testar dos campañas/anuncios/diseños/lo que sea muy diferentes entre sí.
- Una vez elegido lo que funciona mejor, puede seguir optimizando. Una vez hayas dado con la alternativa perfecta, puedes seguir cambiando elementos para optimizar al máximo. Pero a partir de aquí, los cambios deben ser sutiles: variaciones en el copy, en el color, o pequeños cambios en la fotografía, por ejemplo.
- Más de 2 versiones. Aunque se denomine test A/B, no implica que necesariamente se trate únicamente de 2 alternativas. Quizá tengas suerte y con solo 2 de ellas des en el clavo, pero lo mejor es tener preparadas algunas más, para poder recurrir a ellas en el caso de que las primeras no funcionen.
- Dinamismo. Si hablamos de ads en redes sociales o en Google, la gente se cansa más pronto que tarde de ver los mismos anuncios, por lo que por muy bien que te funcione una alternativa, es bastante raro que lo mismo funcione durante mucho tiempo seguido.
- Piensa en diferentes targets. Lo más habitual es que un producto o marca no tenga un único target: hay decenas de factores que harán que tu mensaje se reciba de diferentes formas: la edad, el origen, el tipo de consumo, el canal que utilices…cada uno de esos parámetros son posibles cambios en el target. Esto significa que es bastante probable que los contenidos funcionen de forma diferente según el target, y por eso es importante que cuando hagas un test A/B, se lo muestres al mismo target o target similares. Por poner un ejemplo extremo, no muestres el mismo contenido a chavales de 20 años que a mujeres de 60. Esto hay que verlo caso a caso, pero lo normal es que muestres las variaciones de tu contenido a targets similares.
Las pruebas A/B son útiles porque permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos sobre sus productos o servicios, en lugar de basarse en opiniones subjetivas o suposiciones. Al comparar el rendimiento de dos versiones distintas de un contenido, anuncio o diseño, las organizaciones pueden determinar qué versión es más eficaz y realizar los cambios oportunos.
Posibles errores en un test A/B
Hacer un test A/B no es nada difícil, pero a veces, si no tienes suficiente experiencia, se puede cometer algunos errores:
- Hacer el test con targets diferentes y contenidos muy parecidos. Como hemos visto, solo podremos sacar conclusiones fiables si comparamos entre targets con ciertas similitudes.
- No tener suficientes versiones de tu contenido. Si nos limitamos demasiado en nuestro test, y no exploramos más allá de un par de opciones, nunca sabremos si tenemos una alternativa lo suficientemente potente. No hay una regla general para esto, pero se suele recomendar tener un mínimo de 3 a la hora de testar.
- Pasarnos de rosca. Tener demasiadas alternativas para testar puede resultar un tanto farragoso a la hora de analizar, y provocar parálisis por el análisis. No testes solamente 2 versiones, pero tampoco testes 15. De nuevo, no hay una regla que sirva para todo, pero la mesura y el sentido común suelen ser buenos consejeros.
- Pensar que es toda la investigación que podemos hacer. Un test A/B es muy útil, barato y rápido de ejecutar, y además permite tomar decisiones de una forma ágil y basadas en datos. Pero la investigación permite muchas otras formas y técnicas para entender las reacciones del consumidor. Mediante entrevistas en profundidad y focus groups se puede profundizar mucho más en las motivaciones de los usuarios para elegir unas u otras alternativas, y entender los drivers que les mueven. Son técnicas más caras, pero pueden aportar una información y perspectiva a la que nunca llegará un test A/B.
Ejemplos concretos sobre los que se puede hacer un test A/B
Existe multitud de excusas para hacer un test A/B, pero a continuación resumimos algunas de las más habituales:
- Una empresa que vende productos online está pensando en cambiar el diseño de su sitio web y quiere ver qué diseño es más eficaz para convertir visitantes en clientes. Crean dos versiones del sitio web (A y B) y asignan aleatoriamente a la mitad de sus visitantes la versión A y a la otra mitad la versión B. A continuación, realizan un seguimiento de la tasa de conversión de cada grupo y comparan los resultados.
- Una empresa está tratando de optimizar su estrategia de email marketing, y quiere entender qué asunto es más eficaz para conseguir que la gente abra sus correos electrónicos. Crean dos versiones de la línea de asunto (A y B) y envían una versión a la mitad de su lista de correo electrónico y la otra versión a la otra mitad. Hacen un seguimiento de la tasa de apertura de cada grupo y comparan los resultados.
- Un desarrollador de aplicaciones móviles está tratando de mejorar la experiencia de usuario de su aplicación y quiere ver qué flujo de incorporación es más eficaz para retener a los nuevos usuarios. Crean dos versiones del flujo de incorporación (A y B) y asignan aleatoriamente a los nuevos usuarios a uno de los dos grupos. A continuación, realizan un seguimiento de la tasa de retención de cada grupo y comparan los resultados.
- Una cadena de restaurantes está considerando introducir un nuevo elemento en el menú y quiere ver qué estructura de precios es más eficaz para impulsar las ventas. Crean dos versiones del menú (A y B) con precios diferentes para el nuevo artículo y asignan aleatoriamente a la mitad de sus clientes la versión A y a la otra mitad la versión B. Realizan un seguimiento de las ventas del nuevo artículo en cada grupo y comparan los resultados.
- Una empresa que vende productos de cerámica está preparando una campaña de Facebook ads. Crean varias versiones del anuncio, las ponen en marcha y pasados unos días (cuando el algoritmo haya “aprendido”) tienen los datos concretos de cuál de ellas está funcionando mejor.