¿Qué es y para qué sirve un test A/B?

El test A/B se ha convertido en una herramienta fundamental para los equipos de marketing digital y analítica web a la hora de optimizar el rendimiento de sus campañas y estrategias. Desde la optimización de páginas web hasta la mejora de campañas de comunicación, este tipo de pruebas ofrecen una forma sistemática de tomar decisiones informadas. 

Índice:

1. ¿Qué es un test A/B?
2. ¿Para qué sirve un A/B test?
3. ¿Cómo funciona un A/B test?
4. ¿Qué tipos de test se pueden hacer?
5. Ejemplos de elementos que se pueden testear

¿Qué es un test A/B?

Un test A/B es una metodología de análisis utilizada para comparar dos versiones de un elemento y determinar cuál de ellas tiene un mejor desempeño en función de un objetivo específico. Esta prueba es ampliamente utilizada en el ámbito del marketing digital y la analítica web con el objetivo principal de comparar el rendimiento de dos versiones de un mismo elemento, denominadas versión A y versión B, para determinar la más adecuada para un fin. 

En el marco de un test A/B, se crean dos variantes del elemento que se desea evaluar introduciendo ciertas modificaciones. Ambas versiones se muestran a diferentes usuarios para evaluar el rendimiento de cada una de ellas y, al comparar los resultados, se puede identificar su desempeño en la consecución del objetivo planteado.

Así, los tests A/B se erigen como una herramienta fundamental que permite optimizar el rendimiento de las campañas de marketing digital y tomar decisiones estratégicas basadas en datos concretos. 

¿Para qué sirve un A/B test?

La mayor utilidad de los test A/B radica en su capacidad para comparar el comportamiento de dos versiones de un mismo elemento. Los principales beneficios que su uso aporta para las estrategias de ámbitos como el marketing digital o la analítica web son: 

• Optimización de la tasa de conversión; es decir, el porcentaje de usuarios que realizan una acción deseada, en una página web o plataforma digital.
• Mejora del engagement del usuario permitiendo medir el nivel de interacción y participación del usuario con el contenido o la plataforma. 
• Aumento de las ventas favoreciendo la evaluación de diferentes versiones de páginas de producto, carritos de compra o procesos de pago.
• Optimización de campañas de marketing, como, por ejemplo, campañas de email o campañas de publicidad online.
• Personalización de la experiencia del usuario en función de sus características, intereses o comportamiento. 
• Reducción de riesgos minimizando el impacto negativo de cambios importantes en una página o plataforma web.
• Toma de decisiones basadas en datos contrastados. 
• Reducción de costes y uso de los recursos de manera eficiente.

En general, los tests A/B se convierten en una herramienta esencial para optimizar el rendimiento de las campañas y mejorar el rendimiento y la eficacia de diversos elementos y estrategias digitales mediante la comparación de dos versiones alternativas. 

¿Cómo funciona un A/B test?

Los tests A/B se basan en la creación de dos versiones, la A y la B. En esta segunda se introducen modificaciones que difieren de la versión A, considerada la base, con el objetivo de comparar su rendimiento en base a un objetivo específico. Ambas variaciones se le muestran a un grupo de usuarios que desconocen la otra variante para recopilar sus impresiones y datos objetivos con los que tomar decisiones estratégicas.

Para hacerlos, se establece un proceso sistemático que las contrasta y que se detalla a través de una serie de pasos:

1. Definir el objetivo específico que se desea lograr con el test. Algunos ejemplos son aumentar la tasa de clics en un botón, mejorar la tasa de conversión en una página de destino, o incrementar la tasa de apertura de correos electrónicos, entre otros. En cualquier caso debe ser un objetivo SMART (específico, medible, alcanzable, relevante y temporal).
2. Identificar el elemento que se va a probar y que puede ser cualquier componente de una página web, un correo electrónico, un anuncio gráfico, etc.
3. Crear las diferentes versiones. La original se conoce como la versión A (o control), y la nueva versión se conoce como la versión B (o variación). Las diferencias entre ambas pueden ser desde muy pequeñas como detalles estéticos hasta un rediseño completo de una página web.
4. Segmentar el público dividiendo aleatoriamente a la audiencia en dos grupos para garantizar que los resultados no estén sesgados por características particulares de los usuarios. En este punto también es necesario establecer el tamaño de la muestra; es decir, el número de usuarios que participarán en el test, un factor determinante para la precisión de los resultados. 
5. Seleccionar la herramienta de testing entre todo el catálogo disponible en el mercado asegurándose de que la opción elegida se adapta a las necesidades y presupuesto del proyecto. Algunas de las herramientas más populares incluyen Google Optimize, Optimizely o Unbounce.
6. Implementar el test configurándolo de forma que cada grupo reciba una versión diferente del elemento al mismo tiempo. 
7. Recopilar los datos acerca del proceso de interacción de los usuarios con cada versión La herramienta de testing A/B proporcionará datos sobre diversas métricas, como la tasa de conversión, el número de clics, las ventas, etc. 
8. Analizar los resultados de forma regular para evaluar el rendimiento de cada versión.
9. Interpretar los resultados y tomar decisiones informadas en base a ellos para elegir la versión que mejor rendimiento presenta.

¿Qué tipos de test se pueden hacer?

Existen diferentes tipos de tests que se pueden hacer en el ámbito del marketing digital y la analítica web en función de los objetivos y características específicas de cada proceso. Los más habituales son: 

• Test A/B: comparan dos versiones de un mismo elemento para determinar cuál de ellas tiene un mejor desempeño en la consecución de un objetivo específico. Son óptimos para cambios simples, como ajustar el color de un botón o probar dos versiones de un título en una página web.
• Test A/B/n: extensión del test A/B que permite comparar más de dos versiones (A, B, C, D, etc.) de un elemento. Suele utilizarse para probar múltiples variaciones para encontrar la más efectiva.
• Test multivariantes: extensión de los tests A/B que permite probar más de dos versiones de un elemento al mismo tiempo para evaluar diferentes combinaciones de variables e identificar la combinación que optimiza el rendimiento. Adecuado para experimentar con múltiples cambios simultáneamente, como diferentes combinaciones de diseño, contenido y llamados a la acción.
• Test de divisiones (split testing): similar al test A/B, pero enfocado en probar versiones completas de páginas o flujos de usuario en lugar de solo elementos individuales. Perfecto para testear variaciones completas de una página de destino o procesos de conversión.
• Test de usabilidad: evalúan la facilidad de uso y la experiencia del usuario al interactuar con un sitio web, una aplicación o cualquier otro producto digital. Estos tests se realizan con usuarios reales que navegan por el producto y proporcionan feedback sobre su experiencia.
• Test secuencial: los usuarios se exponen a las variantes en diferentes momentos en lugar de al mismo tiempo. Se usa cuando es necesario probar en períodos de tiempo diferentes para evitar efectos de estacionalidad o fluctuaciones en el tráfico.
• Test de multipágina (multipage testing): prueba cambios a lo largo de varias páginas de un embudo de conversión. Su objetivo es optimizar la experiencia del usuario en todo el proceso de compra o registro, desde la llegada a la página de inicio hasta la conversión final.
• Test de usuarios segmentados: diferentes segmentos de usuarios ven diferentes variantes y estos segmentos pueden definirse por datos demográficos, comportamiento previo, etc. Es recomendable para la personalización y para entender cómo diferentes grupos de usuarios responden a cambios específicos.

Estos son los principales tipos de test A/B que pueden implementarse y su elección del tipo de test adecuado dependerá del objetivo específico que se pretenda alcanzar y de la información que se necesite recopilar.

Ejemplos de elementos que se pueden testear

En el ámbito del marketing digital, diseño web, y desarrollo de productos, casi cualquier elemento que pueda influir en la interacción del usuario o en el rendimiento de una página puede ser objeto de un test A/B. 

Algunos ejemplo de uso muy comunes son:

• Llamadas a la acción (CTAs): textos, color, diseño y ubicación en la página.
• Títulos y encabezados: textos, formatos y tamaños.
• Imágenes y vídeos.
• Diseño y disposición de la página: diferentes colocaciones de elementos, colores y temas.
• Formularios: facilidad para cubrirlos, diseño y estilo.
• Mensajes, textos publicitarios y descripciones de productos.
• Elementos de navegación: menús, estilos y enlaces internos.
• Páginas de destino: contenido, elementos y diseño.
• Experiencias en el checkout: proceso y opciones de pago.
• Emails y boletines: asuntos, titulares, contenido y diseño.
• Elementos de interacción: pop-ups, chatbots o formularios de contacto.
• Tiempo de carga y rendimiento: velocidad, tasa de retención de usuarios, optimización de imágenes y otros elementos.
• Estrategias de personalización: contenido y mensajes segmentados por usuarios.
• Aplicaciones móviles: interfaz de usuario, experiencia, notificaciones o estrategias de compra. 

Si bien estos son algunos de los elementos más comunes de los que se someten a test A/B, no se trata de una lista cerrada, sino que la variedad de elementos que se pueden testear es prácticamente ilimitada. La clave reside en identificar los elementos que tienen un mayor impacto en el objetivo que se pretende alcanzar y utilizar los tests A/B para evaluar de forma rigurosa y objetiva cuál de las dos versiones tiene un mejor desempeño.

Para aplicar el test A/B y otras técnicas de marketing digital con éxito, puede ser interesante formarse en la disciplina. En Santander Open Academy, por ejemplo, tienes este curso gratuito y de acceso directo sobre marketing digital y storytelling.