El A/B testing es un tipo de experimento que muestra dos versiones diferentes de un mismo contenido, ya sea de una página de destino o una llamada a la acción. De esta forma, se prueba este test en dos audiencias distintas para ver cual tiene mejor rendimiento. Se trata de una técnica reconocida y utilizada en el desarrollo de software y otros productos digitales como el marketing online. 

El A/B testing tiene distintas funcionalidades y puede ayudar en varios aspectos del negocio. 

1. Hallar datos estadísticos sobre la audiencia: Se podrá recopilar información relevante sobre la preferencia de los usuarios. 
   
   
2. Tener una base para la optimización de productos digitales: Con el testing se conocerá cuales son los aspectos que funcionan y cuáles no, consiguiendo directrices en las mejoras del negocio.
   
   
3. Obtener conclusiones: Con el testing A/B se pueden poner a prueba distintas hipótesis de negocio para comprobar la que mejor funciona.
   
   
4. Optimizar los procesos de conversión: Se pueden hallar las claves para que más visitantes se conviertan en leads, y más leads en clientes. Así se puede tener una antesala para conocer a los potenciales clientes, atrayéndolos de la manera más efectiva. 
   
   
5. Sentar los precedentes de futuros proyectos: Con estos datos se simplifica la creación de nuevas soluciones al público. 
   
   
6. Reducir la tasa de rebote: La tasa de rebote muy alta significa un mal indicador para el negocio, por esto es importante hacer las mejoras necesarias para que la experiencia en el sitio web sea la mejor posible. 
   
   
7. Un menor riesgo: Cambiar el diseño o la información de un sitio web es un riesgo, sin embargo, al tener la información correcta sobre cómo hacerlo se pueden reducir o minimizar los riesgos. 
   

¿Cuáles tipos de test A/B se pueden hacer en un sitio web?

Existen diferentes variantes para hacer pruebas A/B, por lo que se deben escoger las que sean más apropiadas para cada negocio. 

En la prueba A/B simple se prueban sólo dos versiones, puede ser el diseño del botón de llamada a la acción o call to action, las gráficas del sitio, disposición de imágenes, u otras cosas. En este caso, aunque haya más de un elemento que cambia, se considera como solo una variable. 

Otra opción es la prueba de más de 2 versiones o test multivariante, que trata de hacer una prueba A/B/C, más completa con la cual se pueden llegar a conclusiones dentro de un mismo marco. 

La prueba multivariables trata de revisar el diseño de la barra principal y título al mismo tiempo, por lo que se deben considerar por separado, así se podrá analizar el aspecto variable que tengan. 

¿Cómo aplicar el A/B testing en un sitio web?

Es relevante llevar a cabo esta estrategia paso por paso para que funcione adecuadamente en cada contexto. 

En primer lugar, se debe escoger el componente que se pondrá a prueba. Lo mejor de las pruebas A/B es que tienen dos variantes de contenido a probar, además, se pueden probar elementos significativos o detalles, desde lo más mínimo a lo más importante en un sitio web. 

También, es importante establecer el objetivo de la prueba y decidir cuál será el método de medición. En cualquier proceso de investigación, el objetivo es fundamental y aún más en un A/B testing. 

Si se quiere medir el efecto que tiene el color en el llamado a la acción, es muy simple y puede funcionar bien para ser ejecutada la prueba, así se puede saber si el color tiene una repercusión en el número de personas que hacen clic más de una vez en el botón. 

La creatividad y originalidad es fundamental. Se debe crear una versión de control y una de prueba. Los conceptos de control y prueba en el A/B testing son muy simples. El control es la versión A (que normalmente se utiliza en la página de destino, formulario, llamada a la acción, encabezado, etc) La versión es la prueba B, es decir, la que tiene los cambios que se intentan comparar. 

Lanzar versiones propias es una técnica que funciona muy bien. Una vez que se haya diseñado la manera en la que funcionará el experimento, es importante realizarlo. Se debe observar las diferencias entre las versiones que se quieren probar y establecer en el A/B testing en un software de marketing. Cada herramienta es distinta y con frecuencia los pasos de esta técnica son diferentes para cada tipo de contenido. 

Promocionar la prueba puede resultar muy bien, con esta estrategia se pueden tener buenos resultados estadísticos, ya que al promover el contenido con dedicación se lograrán buenos resultados. Se recomienda enviar un mail a una lista lo suficientemente grande, promover la página de destino en las redes sociales o incluso integrar un pago por clic en el post para ver si alcanza una buena cantidad de audiencia. 

Reunir una base de datos suficiente es un paso fundamental. Lo ideal es promover la prueba hasta que tenga una significación estadística o cuando los resultados probablemente no provienen del azar. Así podrás ver qué versión es más eficaz. El A/B testing trata de experimentar, por esto es importante no tener miedo y atreverse a hacer distintas pruebas de 30, 60 o 90 días para ver qué versión efectivamente funciona. 

Uno de los últimos pasos es analizar los resultados. Cuando sabes si tu experimento funcionó o no, se debe hacer un análisis con un método de medición. Este es el único momento de la prueba donde se puede analizar el propósito original de la misma para ver si ha tenido efectos en alguna otra área de recorrido del comprador.

Al analizar otras partes del proceso de marketing se puede descubrir que un A/B testing tiene resultados no anticipados. Si esos resultados son buenos,  se puede confiar más en esos elementos. De lo contrario, es posible que se deba analizar ese cambio.

Lo importante del A/B testing es que se puede aplicar a distintos tipos de sitios web, y así mismo sacar conclusiones sobre los resultados importantes que traigan consigo este tipo de experimentos. 

En el mundo del marketing digital es muy relevante experimentar y aprender día a día de los resultados obtenidos. Los expertos en marketing deben estar en un constante análisis del comportamiento de los usuarios, la experiencia de usuario y el cambio en los motores de búsqueda que diariamente se modifican en pro del bienestar de la audiencia o leads objetivos. 

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