Cuáles son los ingredientes secretos de los mejores Tests A/B

Toda estrategia tiene sus secretos. Y en marketing, los ingredientes de un Test A/B han pasado a ser un tesoro bien guardado por los responsables de marketing inteligentes.

De hecho, siguiendo la ley de Sturgeon “el 90% de cualquier acción no sirve para nada”. No importa el campo, la industria ni la especialidad. El 90% de algo producido, recomendado o discutido no merece la pena. Esto también se aplica al marketing y a todas sus estrategias. Y ser conocedor de los ingredientes de un Test A/B, en este caso, te ayudará a dar en la clave y evitar tocar ese porcentaje tan peligroso.

Un test A/B te ayuda a tomar decisiones basadas en datos en lugar de dejar en manos del azar el futuro de tu negocio. De esta manera podrás estar 100% seguro de que una determinada técnica funciona sobre tu público objetivo.

Pero también te ayudará a evitar la trampa de los casos de estudio. Es decir, en muchas ocasiones, los responsables de marketing ven campañas ganadoras de la competencia y automáticamente actúan. ¿Cómo? Copiándolas sin estar seguros de si funcionarán para sus propios negocios. Pero como sabes, cada negocio es diferente. Y lo que para unos funciona, para otros puede ser un auténtico desastre.

La solución aquí está en adaptar esas estrategias a tu modelo de negocio, aunque para ello necesites experimentar con diferentes ideas. Algo que los ingredientes de un Test A/B te permiten desarrollar a la perfección.

Desglosando un Test A/B

Los Test A/B son procesos en los que se ejecutan experimentos simultáneos entre dos elementos para ver cuál funciona mejor. Y esto puede aplicarse a cualquier canal. Ya sea en email marketing, en un sitio web o en una landing page específica, entre otros.

Se trata de un método para validar que cualquier nueva adición o cambio a una landing page, por ejemplo, en realidad servirá para mejorar su tasa de conversión.

Por lo tanto, un Test A/B consiste en crear páginas alternativas a una landing en concreto. Aunque debes tener claro que solo puedes trabajar con dos versiones diferentes. Y cada una de ellas debe contar con una variación concreta. De esta manera, se muestra cada landing a un porcentaje concreto de visitantes y se estudia su impacto.

De hecho, a menudo se utilizan para experimentar con opciones de diseño. Entre ellas la posición de un texto, la imagen, el color de fondo, la estructura de navegación, etc.

Por lo tanto, conocer los ingredientes de un Test A/B es vital para conseguir un enfoque estructurado que consiga mejorar las tasas de conversión. De hecho, una encuesta realizada por Econsultancy y RedEye, apunta que el 74% que cuenta con un enfoque estructurado de la conversión ha mejorado sus ventas.

Y todo gracias a pisar sobre seguro.

Ingredientes de un Test A/B

Ya conoces las mejores prácticas para crear test de prueba óptimos, pero es fundamental que conozcas los ingredientes de un Test A/B para llevarlos a otro nivel. En este caso son tres, y deberás utilizarlos y tenerlos en cuenta en cada parte del proceso de creación.

¡Vamos a ello!

1.- Crea una hipótesis ligada a una métrica específica

Hacer pruebas es vital para cualquier negocio. Pero si cada cosa que se te viene a la mente, la pruebas, puedes convertir ese comportamiento en una práctica bastante peligrosa para tu negocio. Si pruebas algo es porque tienes un objetivo en mente. No sirve lo de «hacer por hacer«.

La mejor vía para asegurarte de que un test tiene una meta en mente, es ligarlo a una métrica concreta.

La forma en la que puedes asegurarte de que un test tiene un propósito es al ligarlo a una métrica específica. El kit para crear hipótesis de Craig Sullivan es un buen punto de partida para entender el primero de los ingredientes de un Test A/B. Básicamente destaca tres pasos o comportamientos principales.

1. Cualquier negocio tiene datos y recibe un feedback por parte de su target.
2. Gracias a esa información, se realizan cambios. Y se espera que un cambio produzca un efecto.
3. Como consecuencia, se miden los cambios para ver los resultados.

Quizás con un ejemplo lo entiendas mejor. Verás, imagina que te das cuenta de que tu público potencial móvil no está convirtiendo en una landing page específica. Trabajas con herramientas para visualizar el comportamiento de los usuarios, como un mapa de calor, y descubres que tan solo el 20% de los usuarios hace scroll para ver tu CTA. El resto se lo pierde.

Con este problema en mente, puedes crear tu hipótesis de la siguiente forma:

1. Teniendo en cuenta que únicamente un 20% visualiza los CTA,
2. Al cambiar el botón de llamada a la acción de sitio, podrían aumentar las conversiones.
3. Se medirá teniendo en cuenta la tasa de conversión que consigue ese CTA.

Como ves, el primero de los ingredientes de un Test A/B consiste en crear una hipótesis que además de poder probarse, tiene una meta. Deja a un lado la idea de que puede probarse cualquier elemento.

2.- Crea una hipótesis basada en datos cualitativos y cuantitativos

No te confíes, no todos los ingredientes de un Test A/B potentes son tan sencillos de elaborar como la primera hipótesis. De hecho, los problemas que surgen con sitios web suelen ser mucho más difíciles de detectar.

Es decir, la solución no suele ser tan obvia como en el caso del CTA anterior.

Por supuesto, las herramientas de analítica del comportamiento de los usuarios son de gran ayuda para hacerte una idea de lo que puede fallar. Pero en cuanto a las soluciones, lo óptimo es acudir a las grabaciones de la sesión del usuario.

De esta manera no solo podrás ver cómo se comporta el visitante. Sino que serás consciente de los fallos que comete en su navegación. Es decir, podrás ver cómo mueve el ratón, dónde hace clic, a qué tipo de contenido le dedica más tiempo, etc. Y por ejemplo, si ves que está rellenando un formulario, salta un pop-up y se va, entenderás por qué quizás no termina el proceso.

Toda esta información te ayudará tremendamente a encontrar insights más emocionales que te permitirán realizar cambios gracias a tu empatía con el usuario. Y como puedes imaginar, llegar hasta aquí no sería posible con herramientas como las utilizadas hasta el momento.

Otro dato cualitativo que puedes tener en cuenta es el feedback de tus clientes. No hay nada mejor que utilizar las redes, lanzar formularios o emails para conocer su percepción.

3.- No te obsesiones con las hipótesis

Lo ideal es que automáticamente consigas enlazar tu hipótesis a una métrica concreta teniendo en cuenta toda la información recogida tanto en lo que se refiere a datos cuantitativos como cualitativos. Estos son los ingredientes de un Test A/B sin igual. Pero no te confíes.

Realizar un test A/B no es sinónimo de encontrar el éxito. De hecho, puede que tus cambios no funcionen del todo y que haya que observar más variables que aumenten las inversiones finales.

Por supuesto, comprueba las veces que haga falta que tanto tu herramienta de analítica como la de testing están bien configuradas, pero, una vez hecho y obtenidos los datos, asume el resultado que obtengas y sigue adelante. Además, un test fallido no es sinónimo de error o fracaso. Quiere decir que tienes más datos en los que basar tus próximas hipótesis.

Con todo, hay ciertos pasos que no puedes saltarte en el proceso de creación de un Test A/B:

1. Prueba o testea los ítems correctos. Si no mides lo que es adecuado el camino que encontrarás no será el correcto.
2. Presta atención al tamaño de la muestra.
3. Asegúrate de que tus datos sean confiables.
4. Crea la hipótesis correcta.
5. Programa tus pruebas A/B correctamente.
6. Fija la duración correcta de cada una de ellas.
7. No realices cambios a mitad de la prueba.
8. Prueba un único elemento en cada test.
9. Mantén las variaciones bajo control.
10. Presta atención a los datos siempre.
11. Nunca dejes de probar para garantizar tu éxito.

¿Existe alguna herramienta o software para hacerlo?

La respuesta es sí. En MDirector contamos con la herramienta Landing Optimizer. Se trata de un software diseñado para simplificar el proceso de realización de Tests A/B de landing pages. Gracias a ella, podrás crear landing pages con diferentes características. Y te permitirá crear tests con el fin de encontrar la página de destino que mejor convierta.