Qué es un test A/B y por qué debes aplicarlo a tu proyecto digital

Álex Martínez Vidal
Desde Barcelona me dedico al diseño gráfico, web y al branding en Copymouse Studio.

 

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Un test A/B es una de las mejores acciones que puedes implementar en tu proyecto digital ya sea una web, blog, mailing, etc… y ojalá se pudiera aplicar en la vida real.

¿Qué es un test A/B?

Imagina un cómico probando dos chistes a la vez, uno que solo lo oyera la mitad del público y el otro el resto del respetable. El cómico se quedaría con el chiste que más hayan reído y su espectáculo mejoraría mucho más rápido función tras función. Toma metáfora que me acabo de sacar de la manga.

louieFoto: Cómico Louie C.K.

Pues eso es un test A/B ni más ni menos: mostrar el contenido de un modo distinto a diferentes usuarios al mismo tiempo para ver qué versión te da mejor resultado. Y por resultado me refiero a conversiones, y por conversiones me refiero a ventas, suscripciones a una lista de correo, rellenar un formulario de contacto, etc… En definitiva, uno de los objetivos principales que toda web debe tener. Cuando tenemos la versión que nos da mejor conversión la dejamos como fija y eliminamos la ‘mala’.

En el siguiente gráfico puedes ver un ejemplo. Tenemos dos diseños distintos y tras un tiempo de prueba, vemos que el B da mejores resultados, más conversiones. En consecuencia este diseño B se quedará como diseño ganador. ¡Viva, nuestra web ya ha mejorado!

¿En qué casos puedes aplicarlo?

Siempre es positivo aplicar un test A/B, aunque será más efectivo si tienes un volumen considerable de visitas en el caso de una web/blog o abundantes suscriptores en el caso de una base de datos de Email Marketing. ¿Por qué? Pues para que los resultados sean realmente útiles. Imagina un test A/B para 4 usuarios, sería absurdo porque las conclusiones que sacarías de esa media no te servirían para nada. Cuantos más usuarios hagan ese test, más fiable será el resultado y con más seguridad avanzaremos hacia el siguiente cambio. Pongo los ejemplos de test A/B en web y Mail, pero también se pueden aplicar a una app evidentemente, y a cualquier proyecto digital.

Test A/B en una web

Una ventana (lightbox) de registro, una ficha de producto o una landing page son tres ejemplos donde aplicar un test A/B. Por ejemplo cambiando los colores. ¿Parece mentira verdad? Si pones una web con un azul predominante y la misma web cambiando ese color a rojo, una vende más que otra. ¿Si? Entonces, si sé que las webs azules venden más, las pondré siempre de este color y… A triunfar!! ¡No, quieto, cuidao! Aquí es donde está la gracia. Dependiendo del producto, del target, de TODO, una web puede vender más en azul y otra más en rojo. Por eso, probar y mejorar mediante estos tests es siempre la mejor opción. El marketing es ensayo y error, cada proyecto es diferente y nadie tiene fórmulas mágicas.

Usaré como ejemplo la típica ventana de registro que se abre cuando entras a una web. ¿Crees que es intrusiva? Pues con este formato ganamos 40 suscritores diarios en TeatreBarcelona.com, pero sobre eso escribiré en otro post. Al lío: haríamos dos versiones distintas y veríamos cuál nos genera más suscriptores, es decir, cuál convierte más. Nota: no te fijes en los textos, es solo la idea:

test-ab

Test A/B en un mailing

En el caso de email marketing los tests A/B pueden tener muchas variables: asunto del email, contenido, etc… Mailchimp, por ejemplo, dispone de una opción de test A/B que puedes programar automáticamente. Mailchimp te recomienda que tengas, por lo menos, 5.000 suscriptores en cada segmentación para sacar conclusiones útiles. Pongamos que tienes 20000 usuarios en tu lista de correo. En este caso puedes decirle a mailchimp que mande un asunto A al 20% de los usuarios y otro asunto B a otro 20%. El que tenga más tasa de apertura, será el que se mande al 60% restante. ¡Ohyeah!

Claves a tener en cuenta

Cada caso es distinto, pero asegúrate de programarlo bien y de que no dure demasiado para que Google no te penalice.

Cualquier detalle puede ser importante. Todos los elementos que forman una web pueden influir cuando se trata de conversiones. Aplica la creatividad y juega, prueba! Cambia el color de un botón, hazlo más grande, el color de fondo, el texto… nunca sabes por dónde irán los resultados y puedes descubrir grandes e inesperadas mejoras.

Saca conclusiones de tu test A/B y sobretodo: APLÍCALAS. No sirve de nada hacer tests sin no analizas el resultado y sacas conclusiones que mejoren tu proyecto digital. Esta es la clave más importante a tener en cuenta.

¿Cómo aplicarlo a tu web?

Tienes varias opciones. Puedes hacerlo con plugins ya existentes como Nelio A/B testing  o bien mi recomendación personal: programarlo a medida con un profesional de confianza. No te puedo contar cómo programar un test A/B porque no soy programador. A ver si algún día lío a uno de mis compañeros en Copymouse (Quim o Jordi) para escribir un post contando esta parte más técnica. La intención de este post es transmitirte la importancia de mejorar tu proyecto digital y este fantástico método para hacerlo.

Conclusión

Aplica tests A/B YA de manera regular en tu proyecto digital para mejorarlo día a día. Obtendrás mejores resultados y conocerás mejor a tus usuarios. Y lo más importante: APLICA las conclusiones que saques.

Comentarios

2 respuestas a “Qué es un test A/B y por qué debes aplicarlo a tu proyecto digital”

  1. ¡Ey Álex! Me ha encantado la metáfora que has utilizado para explicar lo que es un test A/B jajaja…

    Tu artículo es muy claro, creo que me lo guardaré para enseñárselo a algún cliente cuando me pregunte sobre lo que hace realmente un test A/B , para que lo vea de una manera más simple. A mí también me parece muy importante aplicar tests, pero algo de lo que me doy cuenta desde hace ya bastante tiempo, es que tampoco podemos aplicarlo de manera aislada. Es decir, desde mi punto de vista, tenemos que ver cuáles son los puntos de nuestra web que son mejorables a nivel de conversión, para ello hay que medir y analizar constantemente mediante la analítica web todo lo que sea necesario. Y luego, después de priorizar aquellos puntos en los que podamos hacer una mejora significativa, extraer una hipótesis del cambio que podría mejorar la conversión y entonces crear una nueva variación con la variable del elemento que queramos probar y hacer el test A/B.

    ¡Un abrazo Álex y feliz año nuevo!

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