Los tiempos han cambiado (y mucho). El entorno digital es cada vez más rápido e impredecible y las viejas fórmulas a largo plazo con resultados estables ya no funcionan. Solo las empresas dispuestas a arriesgar y equivocarse para aprender son las que serán lo suficientemente ágiles y flexibles como para sobrevivir en el futuro.
Esa mentalidad de arriesgarse y probar no siempre significa poner en juego tu negocio digital al completo. No es el todo o la nada. A veces son pequeñas apuestas, pequeñas pruebas en las que puedes conseguir que tu negocio mejore sus resultados poco a poco. Y la mejor manera de hacerlo es con tests A/B.
En este artículo te vamos a explicar qué es un test A/B, cómo hacerlo paso a paso y por qué es el método más efectivo para optimizar tus resultados, sin poner en riesgo tu negocio ni cambiar por completo tu web.
Hablar de un test A/B no es hablar de cualquier prueba en el que se ofrecen dos alternativas diferentes. Para entenderlo de verdad es indispensable entender que se trata de algo más que eso. Se trata de una metodología basada en datos y estadística.
Un test A/B es un tipo de prueba llevada a cabo en un entorno controlado, igualitario y objetivo en el que dos o más alternativas compiten entre sí, variando exclusivamente en una sola variable con el objetivo de validar una hipótesis concreta. Se trata de un test que compara las diferentes variantes en igualdad de condiciones, obteniendo resultados extrapolables estadísticamente.
En otras palabras: se trata de un experimento en el que parte del tráfico de una web ve una variante A, mientras que otra parte proporcional ve la variante B. Solo existe una sola variación entre ambas y, en caso de que los datos sean proyectables a nivel estadístico, la ganadora es aquella que genera un uplift en las métricas claves.
Para entenderlo del todo, a veces es más conveniente entender qué no lo es. Porque no cualquier prueba se puede considerar un test A/B. Te explicamos las características:
No basta con saberlo y saber cómo hacerlo. También es importante saber cuándo y por qué hacerlo. Y es que un test A/B es una metodología útil para ciertos objetivos de negocio, pero no todos. Estos son algunos de los más útiles:
La clave de este proceso es seguir al pie de la letra la metodología que le define. Una metodología que está demostrado que funciona y que se divide en los siguientes pasos:
El proceso de cualquier test A/B arranca en una analítica digital. Es decir, en revisar los datos de tu sitio o producto digital para identificar dónde están esas áreas de fricción en las que hay que solucionar algo.
Los datos son la guía de cualquier test. Y es gracias a ellos que se define una hipótesis que se quiera validar a través de la misma prueba. Esas hipótesis buscan explorar si cambiando cierta variable, alguna de las métricas u objetivos cambiará.
En muchas ocasiones las hipótesis pueden girar en torno a diferentes variables: cambiar un copy, una imagen, un botón… Diferentes opciones para lograr un mismo objetivo o validar una hipótesis. Pero siempre hay que apostar por una de ellas.
Estas pruebas siempre se llevan a cabo con una única variable. Tan solo un cambio para poder medir su impacto y sacar conclusiones firmes y significativas. De lo contrario, si algo funciona puede deberse a múltiples factores.
Cuando tengas las variables definidas, es hora de dar forma al propio test. Para ello, es indispensable definir el tamaño de la muestra y el porcentaje de tráfico que quieres que participe en él. De ello dependerá el tiempo que tardes en sacar conclusiones representativas.
En ocasiones, no puedes contar con el tráfico idóneo. Por problemas técnicos, por necesidades del negocio, por múltiples tests al mismo tiempo… Eso no significa que el test no valga, simplemente llevará más tiempo.
Lo más importante es contar con una buena programación técnica de tu test A/B. Con ella podrás recoger los datos correctamente, asegurarte de que las cifras que manejas son fiables y que tus conclusiones son sólidas.
Algo de vital importancia para que sea un éxito, es contar con el tráfico web correcto. Siempre debes asegurarte de que el volumen de visitas que reciban las páginas del test realmente coincidan con el diseño inicial que hiciste del mismo. De lo contrario, tus planes pueden cambiar.
Por último, debes dejar que el propio proceso haga su magia. Es decir, activarlo y esperar a ver cómo evoluciona hasta conseguir resultados que sean extrapolables a todo tu tráfico web.
En ocasiones, hay tests que no logran la significancia mínima como para ser concluyentes. Ya sea por el tráfico u otras variables, este tipo de pruebas deben repetirse en un entorno diferente para conseguir datos más sólidos.
Aquí tienes algunos ejemplos reales y medibles que hemos llevado a cabo desde Boost con algunos de nuestros clientes. Son ejemplos sobre cómo, con tan solo un test A/B y una única variante, logramos resultados completamente contundentes:
Rediseño visual de métodos de pago para Catalonia Hotels & Resorts: Reestructuramos la presentación de los métodos de pago en el checkout móvil como tarjetas visuales seleccionables con iconos reconocibles. Resultado → Esta única modificación logró el aumento completo del 11,26% en la tasa de conversión en dispositivos móviles, demostrando el impacto de la transparencia en el momento más crítico del funnel.
Sticky banner con envío gratuito y precio para Goodies Nutrition: Añadimos un banner fijo en la parte inferior de las páginas de producto en mobile con el mensaje 'Envío gratuito en un día', el precio con descuento y el botón 'Add to Cart'. **Resultado **→ La tasa de Add to Cart se duplicó: de 7,17% a 13,67% (+91% de mejora), con significancia estadística al 99,91%.
Mayor visibilidad de los elementos y los beneficios para Vortex Labs: Hicimos más visible el botón principal y aclaramos el beneficio de la propuesta de valor desde el primer momento. Resultado → Logramos un incremento adicional del +10,58% en la conversión, demostrando que cuando el usuario entiende rápido qué tiene que hacer y tiene menos dudas en el inicio, avanza más en la solicitud.
Este tipo de pruebas son cada vez más habituales en el entorno digital. Y como es de esperar, existen muchas opciones de software y programas informáticos para llevarlos a cabo. Cada uno de ellos cuenta con diferentes ventajas e inconvenientes, pero independientemente de ellos, lo importante es encontrar uno que se ajuste a tus necesidades:
Planes completos y limitados – Cada herramienta ofrece diferentes opciones de planes. Dependiendo del volumen de tráfico que dispongas y el número de tests que quieras llevar a cabo, deberás encontrar un plan que te ofrezca una buena relación calidad-precio.
Conexión directa con tu analítica web – Como pasa de forma habitual con otras herramientas, a veces los datos quedan aislados y es difícil sacar conclusiones sólidas. En el caso de los tests A/B es clave contar con una herramienta que realmente se conecte con tus datos y te permita cruzarlos de forma efectiva.
Ideación y pronósticos – Por último, existen herramientas más o menos completas que ofrecen servicios de ideación de nuevas hipótesis y diseño de tests, así como mayor capacidad de previsión de tendencias y comportamientos de usuarios. Dependiendo de las prioridades de tu negocio, podrás apostar por ellas.
Nosotros en Boost, apostamos por Mida, una herramienta completa que nos permite llevar a cabo múltiples tests A/B con diferentes clientes, conectándose con sus propias analíticas y ofreciendo un servicio completo de principio a fin.
Ahora que sabes qué es un test A/B y cómo hacerlo paso a paso, te invitamos a que empieces a pensar en qué quieres enfocarte. Para ello, es indispensable que hagas un buen análisis o auditoría de tu web para saber por dónde empezar.
Y estás de suerte. Con nuestra herramienta Scan&Boost puedes hacer una auditoría digital completa de tu web en menos de 2 minutos y totalmente gratis. Solo tienes que introducir tu web y te enviaremos a tu correo electrónico el análisis completo.
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