¿Cuál es el objetivo de las pruebas A/B?
Tu principal objetivo en las pruebas A/B es ver a qué reacciona mejor tu audiencia con diferentes tipos de contenido. Puedes utilizar este tipo de experimentación tanto para la creación de contenido que se basa en algoritmos naturales como para el contenido que utiliza publicidad pagada. Es importante establecer métricas específicas con antelación, que pueden cubrir cualquiera de los siguientes aspectos:
- Tasa de clics (CTR): Usuarios que hacen clic en un enlace/botón y van a la página que deseas.
- Tasa de conversión: Cuántos usuarios se registran para un período de prueba, compran un producto o completan otra acción específica.
- Tiempo en la página: El número promedio de minutos que los usuarios pasan en las páginas antes de hacer clic en otro lugar.
- Tasa de rebote: El número de usuarios que ven una página en un sitio web antes de ir a otra.
Establezca sus objetivos de prueba A/B con anticipación basándose en sus objetivos. También es una buena idea concentrarse en una métrica en lugar de intentar medir todo, ya que lo que es exitoso para una empresa puede no serlo para otra.
¿Cuáles son los diferentes tipos de pruebas A/B?
Las pruebas A/B son una idea simple en la práctica, pero también debe conocer los diferentes tipos antes de realizar sus propios experimentos. Estos son algunos de los más comunes:
- Pruebas A/B/C: En lugar de probar solo dos variaciones, experimentarás con tres o más opciones.
- Pruebas multivariantes: El contenido principal puede ser el mismo, pero otras partes del contenido cambiarán. Por ejemplo, puede experimentar con diferentes titulares y botones de llamada a la acción (CTA).
- Pruebas de URL divididas: Aquí, pruebas diferentes páginas de destino para diversas plataformas. Lo que alguien ve cuando hace clic en las redes sociales puede ser diferente de lo que ve cuando visita a través de un motor de búsqueda.
- Pruebas basadas en cookies: Determine qué usuarios resuenan más con sus mensajes y cuáles no, teniendo en cuenta su historial de navegación anterior.
Algunos de estos funcionarán dentro del contexto de su marketing, mientras que otros podrían no ser tan útiles. Deberá elegir cuáles tienen más sentido en función de sus objetivos; esto podría requerir algo de experimentación.
¿Cuáles son las métricas clave para el seguimiento en las pruebas A/B?
Aunque las métricas pueden diferir según lo que esté tratando de rastrear, existen algunas estadísticas comunes de pruebas A/B que vale la pena comprender. Estas incluyen:
- Significación estadística: Esto le mostrará si sus dos versiones probadas tienen suficiente importancia estadística entre ellas.
- Tamaño del efecto: Esto determina qué tan grande es la diferencia entre sus recursos de prueba A/B.
- Nivel de confianza: Esto sugiere si las diferencias entre sus páginas son lo suficientemente legítimas o si, en cambio, se basan en la casualidad.
- Tamaño de la muestra: Utilice esto para determinar si tiene un tamaño de muestra lo suficientemente grande o si necesita hacer ajustes.
Determine si fue efectivo o no mediante el seguimiento de cada una de estas métricas. Luego, puede decidir sus próximos pasos, basándose en la información que ha adquirido al ejecutar estos experimentos.
¿Cuáles son los desafíos de las pruebas A/B?
Las pruebas A/B son esenciales para muchas empresas, pero es necesario pensar en los diferentes problemas que podría encontrar. Aquí hay algunas cosas que debe tener en cuenta:
- Implementación: Contratar los conocimientos técnicos adecuados para sus pruebas A/B y establecer plazos razonables. También debe contar con sistemas/software para medir sus resultados.
- Interpretación: Comprenda cómo medir los datos que ve en sus pruebas A/B. Es posible que desee comenzar con muestras y experimentos más pequeños antes de intentar con los más grandes.
- Consideraciones éticas: Sea ético con sus pruebas y asegúrese de mantener la transparencia con su audiencia.
Algunas de las maneras en que debería pensar en abordar estos problemas de antemano son:
- Uso de herramientas: Implemente las herramientas adecuadas que supervisarán los datos y harán que todo sea más legible.
- Orientación: Consulte a alguien que sepa sobre las pruebas A/B para la interpretación de resultados; puede parecer caro, pero es probable que ahorre tiempo.
- Haga de la ética una prioridad: Independientemente de las pruebas que realice, mantenga la experiencia del usuario a la vanguardia de su mente.
Conclusión
Las pruebas A/B son una necesidad para muchas empresas; antes de implementar sus experimentos, deberá configurar los sistemas correctos. También es importante saber qué está tratando de medir y cómo interpretar sus datos.
Comprender los fundamentos de las pruebas A/B es importante, pero también debe tener en cuenta los desafíos potenciales que podrían surgir. Asegúrese de tener en cuenta la ética; comience con pruebas más pequeñas antes de pasar a otras más complejas.
