¿En qué consiste el A/B Testing?

Ya sea para el diseño de una ne­w­s­le­t­ter o para la creación de anuncios online, todo re­s­po­n­sa­ble de marketing busca mejorar co­n­s­ta­n­te­me­n­te sus es­tra­te­gias, utilizar diseños lo más amigables posible y sacarle el mejor partido a los in­s­tru­me­n­tos de marketing online que tiene a su di­s­po­si­ción. Su principal objetivo: obtener más co­n­ve­r­sio­nes y, por lo tanto, mayores ingresos. Ya sea para la op­ti­mi­za­ción general de una página web, de funciones aisladas o de páginas de destino, los tests A/B se han es­ta­ble­ci­do como un gran método a la hora de lograr el diseño óptimo de una página web.

El A/B testing se utiliza en di­fe­re­n­tes di­s­ci­pli­nas del marketing online. Ya sea para poner a prueba páginas completas, elementos in­di­vi­dua­les, los colores o la te­r­mi­no­lo­gía y estilo co­r­po­ra­ti­vo, realizar un A/B test o no dependerá siempre del interés y las ne­ce­si­da­des de cada uno. A di­fe­re­n­cia de los test mu­l­ti­va­ria­n­te, en los tests A/B solo se somete a examen una variable. Gracias a la co­m­pa­ra­ción de las dos versiones di­fe­re­n­tes, se pueden probar y optimizar los si­guie­n­tes aspectos:

• Diseño web
• Ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas y funciones que han sufrido va­ria­cio­nes
• Páginas de destino
• Elementos web como los botones de llamada a la acción (CTA)
• Anuncios en Ad­Wo­r­d­s­Ne­w­s­le­t­te­rs

Además, también es posible co­n­si­de­rar muchos es­ce­na­rios de apli­ca­ción in­di­vi­dua­les. Como por ejemplo:

• Un co­me­r­cia­n­te online ha re­gi­s­tra­do un alto índice de abandono en la cesta de la compra. Su A/B test co­n­si­s­ti­rá entonces en resaltar de­te­r­mi­na­dos elementos durante el proceso de compra y co­m­pa­rar­la con la versión original.

• Un servicio online quiere activar anuncios para alguno de sus productos en concreto. El test A/B probará dos versiones di­fe­re­n­tes de anuncio, cada uno con una palabra clave diferente.

• Un bloguero financia su trabajo por medio de anuncios online (Publisher) y quiere aumentar el número de vi­si­ta­n­tes. El A/B testing pondrá a prueba un artículo con dos títulos di­fe­re­n­tes o cambiará la posición de las imágenes dentro del texto.

No es re­co­me­n­da­ble realizar un test A/B sin haberlo planeado pre­via­me­n­te. En esta pla­ni­fi­ca­ción los re­s­po­n­sa­bles de marketing siguen un esquema fijo:

1. Ide­n­ti­fi­car los problemas

Optimizar una página web solo es posible cuando se conocen los aspectos que se deben mejorar. El primer paso es, por lo tanto, ide­n­ti­fi­car los problemas. Estos pueden ser, por ejemplo, una tasa de clics muy baja en un botón. No­r­ma­l­me­n­te, cuando se tienen claras las de­fi­cie­n­cias, es fácil fijar los objetivos. En el ejemplo sería: más clics en el botón de llamada a la acción.

2. In­ve­s­ti­ga­ción y re­co­pi­la­ción de ideas

Antes de formular hipótesis, es necesario in­fo­r­mar­se y adquirir los co­no­ci­mie­n­tos ne­ce­sa­rios al respecto. Afirmar que un botón azul fu­n­cio­na­ría mejor que uno rojo es muy fácil, pero es algo que no tiene ningún fu­n­da­me­n­to empírico. Es por esto que, quien haga una in­ve­s­ti­ga­ción detallada sobre la in­flue­n­cia de la selección de color en el co­m­po­r­ta­mie­n­to de los usuarios, tendrá los ar­gu­me­n­tos ne­ce­sa­rios y estará actuando con mayor cautela. Además, de esta manera también se obtiene in­s­pi­ra­ción a propósito de los elementos que podrían cambiarse.

3. Definir las hipótesis

Los re­su­l­ta­dos obtenidos durante la in­ve­s­ti­ga­ción permiten formular una tesis. Esta podría ser: un botón amarillo de CTA generará un mayor po­r­ce­n­ta­je de clics. También puede pasar que cambiemos la posición de un elemento en el menú y la hipótesis sugiera que dicho elemento será más fácil de encontrar en la nueva versión que en la antigua.

4. Fase de prueba

En esta fase se crean dos versiones del elemento o página a probar: variante A con un botón CTA azul y variante B con un botón CTA amarillo. El test A/B tiene lugar ofre­cie­n­do ambas versiones de manera in­de­pe­n­die­n­te, lo que puede si­g­ni­fi­car llevarlo a cabo en dos periodos separados en el tiempo o mediante URLS di­fe­re­n­tes. El software para realizar el A/B-Testing po­si­bi­li­ta que los usuarios puedan llegar a una de las versiones de manera aleatoria.

5. Análisis e informe

Si la muestra de usuarios que ha pa­r­ti­ci­pa­do en el test durante un de­te­r­mi­na­do período de tiempo es lo su­fi­cie­n­te­me­n­te grande, entonces puede llevarse a cabo el análisis. En caso de que el resultado sea que la tasa de clics ha mejorado co­n­si­de­ra­ble­me­n­te debido al uso del botón CTA amarillo, esta versión se co­n­ve­r­ti­rá en el nuevo “Original”.

La sucesión puede repetirse tantas veces como se desee. En el paso siguiente, se puede comprobar si la posición del botón CTA tiene una in­flue­n­cia adicional en la tasa de clics. En cierto modo, se pueden analizar, además, hasta los elementos más pequeños y, a la hora de definir la hipótesis, cada usuario puede fijar los elementos que han de ser ana­li­za­dos.

El test A/B tiene muchas ventajas para los pro­fe­sio­na­les del marketing online. En términos generales, permite elaborar una co­m­pa­ra­ción subjetiva que tiene lugar in­de­pe­n­die­n­te­me­n­te del punto de vista propio y que se centra en la visión del público objetivo. Gracias a las numerosas he­rra­mie­n­tas de análisis (en parte gratuitas), el A/B Testing puede llevarse a cabo aunque no se tengan co­no­ci­mie­n­tos técnicos, aportando re­su­l­ta­dos claros que pueden aplicarse in­me­dia­ta­me­n­te al final del proceso.

Por otro lado, este test solo es si­g­ni­fi­ca­ti­vo cuando se quieren comparar de­te­r­mi­na­dos elementos entre sí. Sin embargo, si se modifican muchos aspectos al mismo tiempo, el análisis ya no estará tan definido. Además, siempre se corre el peligro de exigir demasiado a los usuarios o de co­n­fu­n­di­r­los cuando se hacen y se deshacen cambios. Por ello, es aco­n­se­ja­ble que los tests estén orie­n­ta­dos a nuevos clientes. Fi­na­l­me­n­te, se plantea la cuestión de la re­le­va­n­cia es­ta­dí­s­ti­ca. En el caso de las páginas web que tengan un tráfico reducido, es más difícil y tedioso llegar a obtener cifras que sean realmente si­g­ni­fi­ca­ti­vas.

Hoy en día, el mercado ofrece in­nu­me­ra­bles  he­rra­mie­n­tas para llevar a cabo el A/B Test en las páginas web. Una opción gratuita es Content Ex­pe­ri­me­nts, una he­rra­mie­n­ta que puede uti­li­zar­se a través de Google Analytics. La fu­n­cio­na­li­dad de esta he­rra­mie­n­ta está algo más re­s­tri­n­gi­da que la de programas como Op­ti­mi­ze­ly, que, a cambio de una tarifa mensual, ofrece una he­rra­mie­n­ta muy sencilla para pequeñas y medianas empresas.

La he­rra­mie­n­ta Kameleoon re­pre­se­n­ta una po­si­bi­li­dad similar, muy intuitiva y fácil de instalar. Kameleoon ofrece, además, la opción de obtener una cuenta gratuita Freemium para hasta 2.500 vi­si­ta­n­tes al mes y es una solución a tener en cuenta por las pequeñas empresas.

Con un precio más elevado, pero con funciones adi­cio­na­les como mapas de calor (heat maps) o mapas de clics (click maps), se presenta Visual Website Optimizer. Las grandes empresas que quieran be­ne­fi­ciar­se de los tests A/B, tienen la po­si­bi­li­dad de acceder a un mayor número de opciones, aunque también más caras, como por ejemplo HP Optimost o SiteSpect.