La prueba A/B o A/B Test es un experimento en línea realizado en un sitio web, una aplicación móvil o un anuncio, para probar posibles mejoras en comparación con una versión original o de control. Es un concepto utilizado por el marketing digital y la analítica web para describir experimentos fortuitos con las variables A y B, siendo la primera la original y la segunda la variante que establece la comparativa.
Las dos versiones de un mismo elemento se desarrollan y la prueba consiste en medir cuál de las dos genera mejores métricas. De esta forma, el experimento permite optimizar una estrategia de email marketing, o bien mejorar la eficacia de una landing page. En pocas palabras, se trata de una herramienta empresarial que permite observar qué variación (versión) funciona mejor para la audiencia, según el análisis estadístico.
Se realiza una comparación de la versión actual (control) de una página/elemento con una (o más) variaciones con los cambios que se desean probar. Esto podría tratarse de una página de sitio web, un elemento en una landing page, un CTA, una imagen o cambios más grandes en el recorrido del comprador. A continuación, se divide el tráfico en partes iguales y los visitantes se exponen aleatoriamente a una u otra variación durante el período de tiempo establecido cuando se ejecuta la prueba.
Luego, el rendimiento relativo, en términos de métricas como conversiones o ventas, se compara y analiza para determinar si vale la pena implementar los cambios.
Las pruebas A/B permiten verificar las hipótesis al probar directamente la idea en un segmento objetivo de la audiencia. De esta forma, cualquier modificación que se realice en un sitio web estará basada en hechos sólidos. Desde este punto de vista, las pruebas A/B ofrecen diversas ventajas:
Optimiza un sitio web continuamente para mejorar la experiencia del visitante y la tasa de conversión general.
Brinda a los visitantes de un sitio web una experiencia de usuario excepcional para involucrarlos en la marca y retenerlos a largo plazo.
Analiza cómo los diferentes elementos de las páginas impactan en el comportamiento de los usuarios con el fin de conocer más sobre sus necesidades y expectativas.
La prueba A/B verifica las hipótesis y reduce todos los factores de riesgo. Toma decisiones basadas en hechos y estadísticas confiables en lugar de evaluaciones subjetivas.
Canaliza los esfuerzos, así como el presupuesto, en lo que funciona mejor para toda la audiencia, usando lo aprendido de las pruebas A/B. A partir de las pruebas A/B, se podrá responder con seguridad a estas preguntas:
Las pruebas A/B deben basarse en una metodología rigurosa para obtener resultados relevantes e implementar prácticas que permitan a los equipos avanzar y aprender de los experimentos lanzados en el sitio web. En este apartado , encontramos 5 etapas para poner en marcha una estrategia de prueba:
Antes de optimizar la experiencia del visitante y rediseñar su sitio web, es fundamental identificar los puntos débiles y las áreas a optimizar en las páginas. Cada sitio web es diferente y las marcas deben desarrollar la estrategia en función de la naturaleza de la audiencia, sus objetivos y los resultados obtenidos después de analizar el rendimiento del sitio web.
Una vez que se hayan identificado los puntos de fricción que impiden que los visitantes realicen conversiones en el sitio web, se deben formular hipótesis para determinar qué experimentos implementar.
Para implementar una hoja de ruta de pruebas A/B efectiva y obtener resultados convincentes, es vital priorizar las acciones.
Es crucial analizar e interpretar los resultados de la prueba. En última instancia, las pruebas A/B consisten en aprender constantemente de la experiencia y del error, a fin de tomar decisiones basadas en el análisis de los experimentos.
Las pruebas A/B son básicamente experimentos online para verificar el funcionamiento de un sitio web, identificando posibles fallas o desactualizaciones de la plataforma, con el objetivo de implementar mejoras. Se realiza comparando dos versiones (A y B) a fin de identificar cuál de las dos obtiene mejores resultados, lo cual no significa que en el futuro a la versión ganadora no se le implementen también mejoras.