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 (también conocido como split test) es un método para comparar diferentes versiones, elementos o características individuales de una página web. Por lo general, la versión original es comparada con una versión ligeramente alterada o mejorada.
Para ello, se divide a la audiencia, es decir a los visitantes o usuarios de la página web, en grupo A y grupo B. A continuación, se muestran las dos versiones del objeto de prueba (versión A y versión B) a cada grupo, se miden sus reacciones y se comparan con las del otro grupo. Las reacciones esperadas han sido previamente definidas o han sido, por ejemplo, resultado de una prueba realizada anteriormente. Para un anuncio publicitario serían la cantidad de clics o la conversión, en una página de destino podría tratarse de una cantidad determinada de descargas o de un número esperado de suscriptores a la newsletter.
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:
Además, también es posible considerar muchos escenarios de aplicación individuales. Como por ejemplo:
No es recomendable realizar un test A/B sin haberlo planeado previamente. En esta planificación los responsables de marketing siguen un esquema fijo:
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.
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.
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.
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.
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.
| Ventajas | Inconvenientes |
|---|---|
| • Comparación subjetiva | • Solo una hipótesis por test |
| • Refleja el interés del grupo objetivo | • Puede crearles confusión a los usuarios |
| • Realización sencilla gracias a herramientas específicas | • Dificultad a la hora de obtener una relevancia estadística para las páginas de pequeña envergadura |
| • Posibilidad de hacer un análisis claro | |
| • Posibilidad de llevar a la práctica los resultados de manera inmediata |
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.
¿Tu página web cuenta con muchas visitas gracias a una campaña SEO exitosa, pero el flujo de visitantes no se corresponde con el número de compras efectivas o las suscripciones a tu boletín de noticias? La solución práctica para este problema es la llamada optimización de la tasa de conversión (CRO) que analiza el marketing de tu web para detectar sus puntos débiles.
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