Pruebas A/B: qué son y cómo funcionan

En el contexto del marketing basado en cuentas (ABM), las pruebas A/B se vuelven aún más importantes. Al segmentar tus cuentas objetivo y personalizar tus mensajes, puedes adaptar tus pruebas A/B a segmentos de audiencia específicos y, de este modo, crear una experiencia del cliente más positiva.

Tipos de pruebas A/B que debes conocer

• Pruebas multivariantes: permiten probar varias variables simultáneamente dentro de un único recurso, lo que facilita identificar la combinación de elementos más eficaz.
• Pruebas de varias páginas: son ideales para embudos de ventas complejos o sitios web con varias páginas, ya que evalúan las variaciones en varias páginas para optimizar toda la experiencia del usuario.
• Pruebas de URL dividida: también conocidas como pruebas A/B, las pruebas de URL dividida consisten en dirigir a los usuarios a distintas URL según la variante que se les haya asignado, lo que permite probar cambios más amplios.

¿Por qué debería utilizar pruebas A/B?

La importancia de las pruebas A/B no puede subestimarse. Según Tech Report, alrededor del 60 % de las grandes empresas consideraron que las pruebas A/B fueron útiles para aumentar su crecimiento y sus ventas, así como para reducir la tasa de rebote de sus sitios web en 2023.

Las razones de su amplia adopción son claras: las pruebas A/B permiten a los especialistas en marketing tomar decisiones basadas en datos en lugar de hacer suposiciones. Al probar sistemáticamente distintos elementos de sus campañas o nuevas funcionalidades de un sitio web, los especialistas en marketing pueden descubrir información valiosa y en tiempo real sobre las preferencias y los comportamientos de su audiencia, optimizar su embudo de marketing con estos nuevos datos, lo que se traduce en un mayor compromiso, más conversiones y, en última instancia, un crecimiento de los ingresos.

Cómo utilizar el proceso de pruebas A/B

1. Selecciona lo que quieres mejorar

Antes de comenzar una prueba A/B, es fundamental identificar el aspecto concreto de tu campaña de marketing que quieres mejorar. Puede ser cualquier cosa, desde aumentar las tasas de apertura y de clics de los correos electrónicos hasta mejorar las tasas de conversión de tu página de destino. Al identificar con precisión el área que quieres mejorar, puedes centrar tus esfuerzos y medir el impacto de forma más eficaz.

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2. Formula una hipótesis

Una vez identificado el elemento que quieres mejorar, es hora de formular una hipótesis de prueba. Una hipótesis es una afirmación que predice cómo afectará el cambio de una determinada variable al resultado deseado. Por ejemplo, si estás probando distintas líneas de asunto de correo electrónico para mejorar las tasas de apertura, tu hipótesis podría ser: «Cambiar la línea de asunto del correo electrónico para incluir una sensación de urgencia aumentará las tasas de apertura un 20 %».

3. Crea variaciones

Con tu hipótesis en mente, ahora puedes crear las variaciones que probarás entre sí. Por ejemplo, si estás probando líneas de asunto de correo electrónico, podrías crear dos versiones diferentes: una con sentido de urgencia y otra sin él. Asegúrate de que cada variación difiera únicamente en la variable que estás probando y mantén constantes todos los demás elementos. Esto te permite aislar el impacto de la variable que estás probando.

4. Realiza el experimento

Una vez que hayas creado tus variaciones, es el momento de lanzar tu prueba A/B. Dependiendo de la plataforma y del software de marketing que utilices, esto puede implicar configurar diferentes campañas de correo electrónico, crear variaciones de una página de destino o configurar campañas publicitarias con diferentes recursos creativos. Asegúrate de configurar un seguimiento adecuado y de que la prueba se esté ejecutando correctamente.

5. Mide los resultados

Después de que la prueba se haya ejecutado durante el tiempo suficiente para recopilar datos significativos (normalmente hasta alcanzar significación estadística), es el momento de analizar los resultados. Compara el rendimiento de cada variación con las métricas de éxito que hayas establecido previamente. Por ejemplo, si estuvieras probando líneas de asunto de correo electrónico, compara las tasas de apertura de cada variación para ver cuál obtuvo mejores resultados. Asegúrate de tener en cuenta cualquier factor externo que pueda haber influido en los resultados.

¿Qué puedo optimizar con las pruebas A/B?

Con las pruebas A/B, puedes probar cambios en varios componentes de tus campañas de marketing:

• Texto: Prueba diferentes titulares de páginas web o de destino, plantillas, textos principales y mensajes para dar prioridad a aquello que más conecte con tu audiencia.
• Llamada a la acción (CTA): Experimenta con diferentes colores, textos y ubicaciones de los botones de CTA para maximizar las tasas de clics.
• Diseño y disposición: Evalúa el impacto de diferentes elementos visuales, fuentes, disposiciones y formatos en la interacción de los usuarios.
• Navegación: Prueba diferentes variaciones de las estructuras de navegación y los recorridos de los usuarios para optimizar la experiencia de navegación desde la página de destino hasta el pago.
• Formularios: Optimiza los campos, las extensiones y las disposiciones de los formularios para mejorar su funcionalidad y aumentar los envíos.

¿Dónde puedo utilizar las pruebas A/B?

Para ser un poco más específicos, estos son los diferentes canales en los que puedes utilizar pruebas A/B, junto con ejemplos de los componentes concretos que puedes probar.

Marketing por correo electrónico

• Líneas de asunto: Experimenta con diferentes extensiones, tonos, estilos e incluso con el uso de emojis para determinar cuáles generan mayores tasas de apertura.
• Nombres del remitente: Prueba diferentes nombres del remitente o direcciones de correo electrónico del remitente para comprobar si determinadas variaciones aumentan la confianza y las tasas de apertura.
• Contenido del correo electrónico: Prueba diferentes mensajes, técnicas de personalización del correo electrónico y formatos de contenido (por ejemplo, solo texto frente a HTML) para identificar qué conecta mejor con tu audiencia.
• Momentos de envío: Prueba diferentes días de la semana y horas del día para encontrar el momento de envío óptimo que maximice las tasas de apertura y de clics.

Redes sociales

• Creatividades publicitarias: Experimenta con diferentes imágenes, vídeos y gráficos para ver cuáles atraen más atención y generan clics.
• Opciones de segmentación: Prueba diferentes segmentos de audiencia, datos demográficos, intereses y comportamientos para identificar los segmentos de audiencia más receptivos.
• Formatos publicitarios: Prueba diferentes formatos de anuncios (por ejemplo, anuncios en carrusel y anuncios de vídeo) para determinar cuáles generan una mayor interacción y más conversiones.
• Mensajes: Prueba diferentes textos publicitarios, titulares y llamadas a la acción (CTA) para ver qué mensajes conectan mejor con tu audiencia objetivo.

Páginas de destino

• Titulares: Experimenta con diferentes variaciones de titulares en tu página de destino de ABM para comprobar cuáles captan la atención de las cuentas y las animan a permanecer en la página.
• Imágenes: Prueba diferentes imágenes, gráficos, esquemas de color y vídeos para determinar qué elementos visuales conectan mejor con tu audiencia y generan más conversiones.
• Campos del formulario: Prueba diferentes longitudes, formatos y diseños de formularios para reducir la fricción y aumentar los envíos.
• Diseño: Experimenta con diferentes diseños de página, incluida la colocación de elementos como titulares, imágenes, formularios y CTA, para optimizar el flujo de los usuarios y las rutas de conversión.

Publicidad de pago (PPC)

• Texto del anuncio: Experimenta con diferentes variaciones del texto de los anuncios, incluidos titulares, descripciones y CTA en tus campañas de Google Ads, para comprobar cuáles generan las tasas más altas de clics y conversiones.
• Palabras clave: Prueba diferentes variaciones de palabras clave y tipos de concordancia para identificar las palabras clave más eficaces a la hora de generar conversiones.
• Estrategias de puja: Experimenta con diferentes estrategias de puja (por ejemplo, puja manual frente a puja automatizada) para optimizar tu inversión publicitaria y maximizar el ROI.
• Parámetros de segmentación: Prueba diferentes parámetros de segmentación, incluidos datos demográficos, intereses y comportamientos, para identificar los segmentos de audiencia más receptivos.

Optimización para motores de búsqueda (SEO)

• Títulos y descripciones meta: Experimenta con diferentes etiquetas de título y metadescripciones para comprobar cuáles generan tasas de clics más altas en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP).
• Estructuras de URL: Prueba diferentes estructuras y formatos de URL para determinar cuáles son más fáciles de usar y están mejor optimizados para los motores de búsqueda. Un acortador de URL puede ayudarte a crear variaciones en este caso.
• Variaciones de contenido: Prueba diferentes formatos, extensiones y temas de contenido para comprobar cuáles conectan mejor con tu audiencia y atraen a un mayor número de visitantes.
• Enlazado interno: Experimenta con diferentes estrategias de enlazado interno y variaciones del texto de anclaje para mejorar la navegación del sitio web y su rastreabilidad por parte de los motores de búsqueda.

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Estudios de caso: ejemplos de pruebas A/B

Para ilustrar todo lo que he explicado hasta ahora en este artículo, aquí tienes tres estudios de caso que puedes consultar como ejemplos de pruebas A/B en acción.

Highrise: marketing de la página de destino

Las pruebas A/B en el sitio de marketing de Highrise dieron excelentes resultados. El equipo pensaba que un diseño sencillo llamado «Página de persona» atraería a más usuarios y conseguiría más registros. Así que realizó una prueba comparándolo con un diseño más extenso. 

¿El resultado? La «Página de persona» consiguió un impresionante 47 % más de registros de pago (es decir, más del doble del rendimiento del diseño original). Sin embargo, cuando mejoraron el diseño con información adicional, el rendimiento cayó un 22 %.

En otra prueba, descubrieron que las fotos grandes de clientes felices y los testimonios aumentaban los registros, ¡sin importar quién apareciera en la imagen!

MailerLite: marketing por correo electrónico

MailerLite también experimentó con varios elementos de sus correos electrónicos para comprobar cuáles ofrecían los mejores resultados.

Una de las cosas que probaron fue el uso de emojis en las líneas de asunto. Al principio, en 2020, no parecía marcar una gran diferencia. Pero a medida que siguieron haciendo pruebas, observaron una tendencia: los emojis empezaron a ganarse a su audiencia. Los resultados recientes de las pruebas A/B mostraron que las líneas de asunto con emojis tenían una tasa de apertura significativamente más alta: 37,33 % frente al 36,87 % sin emojis.

Otro experimento interesante consistió en probar la longitud de las líneas de asunto. Descubrieron que las líneas de asunto más cortas funcionaban mejor para generar clics entre los suscriptores. De hecho, las líneas de asunto concisas lograron una tasa de apertura del 100 % y una impresionante tasa de clics del 85,71 %.

Estos hallazgos destacan la importancia de probar diferentes elementos en tus campañas de correo electrónico para descubrir qué es lo que mejor conecta con tu audiencia.

Tomer Dean: comercio electrónico con UGC

Tomer Dean investigó si el contenido generado por los usuarios (UGC) o las fotos de archivo funcionaban mejor para su estrategia de comercio electrónico. Realizaron muchas pruebas, principalmente con artículos de moda, comparando a personas reales con fotos de archivo tomadas por profesionales.

Por ejemplo, en una comparación enfrentaron una foto de archivo de un sujetador deportivo de Nike con otra de Instagram. ¿Los resultados de la prueba A/B? La foto de Instagram consiguió que muchas más personas compraran: un 0,90 % frente a solo un 0,31 % con la foto de archivo. Hicieron lo mismo con una falda de Zara y unos zapatos de Nike, con resultados dispares. Sin embargo, cuando combinaron una foto de archivo de unos zapatos de tacón rojos con tres fotos de usuarios en una página de destino, las ventas aumentaron considerablemente.

Estas pruebas demostraron que el UGC puede impulsar las ventas. Y aquí viene lo interesante: los sitios de comercio electrónico generan unos 3 $ por visitante, pero con pruebas exitosas como estas, ¡esa cifra puede aumentar un 50 %!

Errores comunes que debes evitar en las pruebas A/B

Para lograr el mayor impacto con el mínimo esfuerzo, sigue mi consejo y evita:

• Probar demasiadas variables a la vez: Limita el número de cambios entre las variantes para aislar con precisión el impacto de cada modificación.
• Ignorar la significación estadística: Asegúrate de que el tamaño de la muestra sea suficiente y de que los resultados sean estadísticamente significativos antes de extraer conclusiones.
• Probar con un tráfico desequilibrado o durante un periodo incorrecto: Mantén una distribución coherente del tráfico entre las variantes y realiza las pruebas durante un periodo adecuado para tener en cuenta las variaciones en los patrones de tráfico.

P. D. Si quieres aprender más sobre las pruebas A/B, tenemos una excelente lista de cursos de optimización de la tasa de conversión para que profundices en el tema.

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Las pruebas A/B son una herramienta fundamental para los profesionales del marketing, ya que permiten tomar decisiones basadas en datos y mejorar continuamente. Desde ajustar las llamadas a la acción hasta perfeccionar las páginas de destino y las campañas de correo electrónico, ofrecen información muy valiosa para optimizar las estrategias.

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