La guía para las pruebas A/B en 2022 (con ejemplos y estrategias)

Cuando un visitante llega a su sitio, es su responsabilidad brindarle una excelente experiencia, tanto porque es su trabajo como porque es la mejor manera de generar conversiones.

Y las pruebas A/B son un excelente lugar para comenzar.

Si no está familiarizado con las pruebas A/B, es una forma basada en datos de aprender qué resuena con los visitantes de su sitio. Con la información que obtiene de las pruebas A/B, puede brindar una mejor experiencia en el sitio y aumentar las posibilidades de crecimiento de su negocio.

En este artículo, aprenderá:

• Exactamente lo que significan las pruebas A/B en marketing digital
• lo que debes probar
• Cómo gestionar el proceso de pruebas A/B de principio a fin.

Incluso incluiremos algunos ejemplos reales de pruebas A/B para inspirarte.

Haga clic en cualquiera de los encabezados a continuación para leer una sección que le interese:

• ¿Qué son las pruebas A/B en marketing?
• ¿Cuándo debería usar las pruebas A/B?
• ¿Qué puedes probar A/B?
• Cómo realizar pruebas A/B en 5 sencillos pasos
• Ejemplos de pruebas A/B
• Cómo iniciar las pruebas A/B con ActiveCampaign

¿Qué son las pruebas A/B en marketing?

En marketing, las pruebas A/B implican la creación de un experimento para averiguar qué versión de un sitio web, correo electrónico o anuncio funciona mejor que otra.

Usted crea dos variaciones diferentes (Variación A y Variación B), luego divide el tráfico en esas variaciones 50/50. Usted registra cómo se comporta ese tráfico en cada variación para determinar qué diseño resultó en el mejor resultado.

Una vez que tenga su variación preferida, envíe el 100 % de su tráfico a esa variación y elimine la otra, seguro de que ahora está ofreciendo una experiencia más optimizada a sus visitantes.

Las pruebas A/B ayudan a los especialistas en marketing a comprender mejor lo que quieren sus usuarios o visitantes para entregárselo y fomentar un resultado.

Un ejemplo común es modificar las páginas de destino para ver qué diseño genera mayores conversiones. La variación podría ser tan simple como probar un título o una imagen de encabezado para ver cómo responden los usuarios.

El objetivo es ver cuál de las diferentes versiones es más popular entre sus clientes.

¿Cuándo deberías usar las pruebas A/B?

No hay una respuesta única a esta pregunta.

Las pruebas A/B tienen como objetivo mejorar la experiencia del usuario y aumentar el compromiso. Esto significa que hay una variedad de situaciones en las que se puede hacer un buen uso de las pruebas A/B.

Para darle una idea de cuáles son, hemos esbozado algunos escenarios comunes.

1. Para identificar los puntos débiles de los visitantes

Si desea saber por qué su tasa de conversión no aumenta o cómo mejorar la experiencia del cliente, debe identificar los puntos débiles.

Y aquí es donde las pruebas A/B pueden ayudar. Le permite encontrar áreas donde los visitantes luchan en su sitio web.

Imagina que tienes una alta tasa de abandono de carritos. Para averiguar por qué los visitantes abandonan el barco, ejecuta una prueba A/B.

Sospecha (la hipótesis de su prueba A/B) que los usuarios podrían tener problemas con la duración del proceso de pago. Entonces, junto con su proceso de pago original, crea una versión más corta (Variación B).

Envía el 50% de su tráfico a través de su proceso de pago original y el 50% a través de su nuevo.

Los resultados confirman lo que pensabas: los usuarios prefieren la opción más corta. Sus tasas de finalización de pago aumentan un 17 % en el transcurso de la ejecución de la prueba.

Al ejecutar la prueba A/B, identificó el obstáculo que enfrentaban los consumidores y ahora puede realizar los cambios necesarios para mejorar la experiencia del cliente en el futuro (y, con suerte, aumentar las conversiones también).

2. Para reducir las tasas de rebote y aumentar el compromiso

Las pruebas A/B son una excelente manera de asegurarse de que su contenido escrito atraiga a su audiencia.

Puede averiguar qué buscan sus visitantes, cómo desean navegar por su blog o software y con qué es probable que interactúen.

Como resultado, los usuarios pasarán menos tiempo rebotando fuera de su sitio y más tiempo interactuando con su contenido.

3. Para impulsar un mayor retorno de la inversión (ROI) de las campañas

Al ejecutar pruebas A/B en sus campañas de marketing o publicidad, tiene más posibilidades de aumentar su ROI.

Supongamos que está planeando una campaña de marketing por correo electrónico de alta inversión durante la temporada navideña. Antes del lanzamiento, ejecuta una prueba A/B en el diseño de su boletín estándar para ver cuál funciona mejor.

Con los resultados de esta prueba, sabrá cuál es la mejor forma de estructurar sus correos electrónicos cuando la campaña se active. Usted sabe lo que funciona mejor, por lo que es probable que vea mejores resultados.

¿Qué puedes probar A/B?

Si tuviéramos que responder a esta pregunta en su totalidad, la lista sería bastante larga.

Para darle una idea de lo que puede probar (y para salvarlo de una lista interminable), hemos cubierto algunas de las áreas más populares.

anuncios pagados

La prueba dividida de sus anuncios pagados es increíblemente útil.

Puede decirle cuál es la mejor manera de estructurar sus anuncios, qué incluir en ellos y a quién debe dirigirse. Y todo esto te ayudará a obtener el mejor ROI.

Pero, ¿qué puedes probar exactamente con los anuncios pagados?

Aquí hay algunos elementos que puede probar:

• Titulares: los titulares de los anuncios son lo primero que ven los usuarios cuando se encuentran con su anuncio, lo que los hace bastante importantes. Probar estos titulares significa que puede descubrir qué redacción funciona mejor para su audiencia.

(Fuente de imagen)

• Copia del anuncio: esta es la copia real de su anuncio. Para probar el texto del anuncio, puede modificar el contenido y ver cuál funciona mejor. Por ejemplo, podría probar un anuncio corto y agradable en comparación con un anuncio largo y detallado. Echa un vistazo a nuestro anuncio patrocinado como ejemplo:

(Fuente de imagen)

• Orientación: la mayoría de las plataformas sociales le permiten orientar los anuncios a una determinada audiencia. Las pruebas A/B te permiten descubrir qué funciona mejor para cada segmento de audiencia.

Páginas de destino

Las páginas de destino optimizadas juegan un papel importante en la generación de conversiones.

Pero no siempre es fácil saber cuál es la mejor forma de estructurar tus páginas de destino. Afortunadamente, las pruebas A/B te permiten encontrar la estructura que mejor se adapte a tu audiencia.

Estos son algunos de los elementos más populares que puede probar en una página de destino:

• Titulares: cuando un usuario llega a su sitio web, el título es una de las primeras cosas que ven. Debe ser claro, conciso y alentar al usuario a tomar medidas. Las pruebas A/B le permiten encontrar la redacción que mejor se adapte a su audiencia.

Eche un vistazo a la página de inicio de ActiveCampaign como ejemplo:

• Llamada a la acción (CTA): las CTA alientan a los usuarios a interactuar con su negocio, generalmente pidiéndoles que proporcionen su información de contacto o realicen una compra. Para tener la mayor posibilidad de obtener una conversión, puede probar diferentes CTA para ver cuál funciona mejor. Echa un vistazo a nuestro blog de tipos de CTA para inspirarte.
• Diseño de página: el diseño de su página puede influir en el comportamiento de los visitantes. Si su sitio web es difícil de navegar, es probable que no se queden por mucho tiempo. Para averiguar qué funciona mejor para su audiencia, puede dividir la prueba de algunos diseños diferentes.

Correos electrónicos

Las pruebas A/B de sus correos electrónicos lo ayudan a crear correos electrónicos atractivos que los usuarios realmente quieren leer. Y dado que se espera que la cantidad de correos electrónicos enviados y recibidos alcance los 376,4 mil millones para 2025, necesita toda la ayuda que pueda obtener para reducir el ruido.

(Fuente de imagen)

Aquí hay algunas áreas que puede probar en sus correos electrónicos:

• Líneas de asunto: su línea de asunto alienta a los usuarios a abrir su correo electrónico, por lo que debe ser bueno. Probar qué tipo de línea de asunto funciona mejor significa que tiene una mayor probabilidad de aumentar su tasa de apertura y su tasa de clics. Echa un vistazo a nuestro generador de líneas de asunto para inspirarte.

• Diseño: similar a sus páginas de destino, el diseño de su correo electrónico puede influir en la forma en que su audiencia interactúa con él. Puede probar A/B algunas plantillas de correo electrónico diferentes (incluido HTML o texto sin formato) para descubrir qué funciona mejor.
• CTA: Jugar con diferentes tipos de CTA te dará una indicación de qué funciona mejor para tu audiencia. Ya sea modificando el lugar donde colocas tu CTA, la forma en que se ve o el idioma que usas.

Cómo configurar pruebas A/B en 5 sencillos pasos

A estas alturas, probablemente te estés preguntando cómo realizar pruebas A/B.

Para ayudarlo, describimos cómo realizar pruebas A/B en 5 sencillos pasos para optimizar cualquier anuncio, página de destino o correo electrónico.

1. Determine el objetivo de su prueba

Lo primero es lo primero, es necesario delinear sus objetivos. Esto le dará una hipótesis sólida para las pruebas A/B y lo ayudará a mantenerse al día durante todo el proceso.

Sin mencionar que ayuda al éxito general de la empresa. Al delinear claramente los objetivos de sus pruebas A/B, puede estar seguro de que sus esfuerzos contribuirán al crecimiento y al éxito del negocio.

Entonces, ¿cómo averiguar cuáles deben ser sus objetivos?

La respuesta es simple.

Pregúntate qué quieres aprender de la prueba A/B.

¿Quieres aumentar la participación en las redes sociales? ¿Mejorar la tasa de conversión de su sitio web? ¿Aumentar sus tasas de apertura de correo electrónico?

La respuesta a estas preguntas le dirá cuáles deben ser sus objetivos.

Pero hagas lo que hagas, no saltes y comiences a probar colores de botones aleatorios. Sus pruebas deben tener un propósito para que valgan la pena.

2. Identifique una variable para probar

Has esbozado tus objetivos. Ahora necesita encontrar la variable correcta para probar, que es donde los datos son útiles.

Usando datos y análisis anteriores, puede identificar sus áreas de bajo rendimiento.

Por ejemplo, supongamos que su objetivo es mejorar la experiencia del usuario en su sitio web.

Para encontrar la variable correcta, revisa Google Analytics para encontrar las páginas con la tasa de rebote más alta.

(Fuente de imagen)

Una vez que haya acotado su búsqueda, puede comparar estas páginas con sus páginas de destino más exitosas.

¿Hay algo diferente entre ellos?

Si la respuesta es sí, esta es su variable para probar.

Incluso podría usar pruebas multivariadas para probar más de una variable.

Podría ser algo tan simple como un título, una imagen de encabezado o la redacción de tu CTA.

Esta es también su hipótesis: “Si cambiamos [X cosa] aumentaremos [objetivo]”. Ahora solo tienes que demostrar que tienes razón.

3. Utilice la herramienta de prueba adecuada

Para aprovechar al máximo su prueba A/B, debe utilizar la herramienta de prueba adecuada.

Usemos ActiveCampaign como ejemplo.

Si desea dividir la prueba de sus correos electrónicos, una plataforma como ActiveCampaign es la opción correcta.

Nuestro software está equipado para pruebas de correo electrónico. Puede realizar un seguimiento de sus campañas, automatizar sus pruebas divididas y revisar fácilmente los resultados.

Pero no todo el software es tan fácil de usar e intuitivo como ActiveCampaign.

Si toma la decisión equivocada, estará atrapado en una plataforma que restringe sus capacidades de prueba. Como resultado, sus pruebas A/B podrían sufrir, dejándolo con resultados poco confiables.

Así que asegúrese de encontrar una herramienta de prueba que se adapte perfectamente a su prueba A/B. Esto hace que todo el proceso sea más eficiente, más fácil de administrar y lo ayudará a aprovechar al máximo sus pruebas.

4. Configure su prueba

Con cualquier plataforma que haya elegido, es hora de poner las cosas en marcha.

Desafortunadamente, no podemos brindarle una guía paso a paso para configurar su prueba porque cada plataforma es diferente.

Pero le recomendamos que ejecute sus pruebas A/B con una sola fuente de tráfico (en lugar de mezclar tráfico, por ejemplo).

¿Por qué?

Porque los resultados serán más precisos.

Debe comparar productos similares. Asegurarse de segmentar sus resultados por fuente de tráfico garantizará que revise sus resultados con la mayor claridad posible.

5. Rastree y mida los resultados

A lo largo de la duración de la prueba, debe realizar un seguimiento continuo del rendimiento. Esto le permitirá realizar cualquier cambio si la prueba no se ejecuta según lo planeado.

Y cuando termine la prueba, puede medir los resultados para encontrar la variación ganadora y revisar los éxitos y los fracasos.

En esta etapa, puede determinar los cambios que debe realizar para mejorar la experiencia del cliente.

Pero si hay poca o ninguna diferencia entre sus pruebas (menos de un %), es posible que deba mantenerlo en funcionamiento.

¿Por qué?

Porque necesitas un conjunto de datos más grande para sacar conclusiones.

Aquí es donde la significación estadística es útil.

¿Qué es la significancia estadística?

La significación estadística se utiliza para confirmar que los resultados de las pruebas no se producen al azar. Es una forma de probar matemáticamente que una estadística en particular es confiable.

En otras palabras, una prueba A/B tiene significancia estadística si no es causada por casualidad.

Aquí hay una descripción general del análisis estadístico con más detalle:

Y aquí hay un desglose de los elementos de significación estadística con más detalle:

• El valor P: Este es el valor de probabilidad. Si existe una pequeña probabilidad de que los resultados hayan ocurrido por casualidad, la estadística es confiable. En otras palabras, cuanto menor sea el valor P, más fiables serán los resultados (0,05 es el estándar para confirmar la significación estadística).
• Tamaño de la muestra: ¿Qué tan grande es el conjunto de datos? Si es demasiado pequeño, es posible que los resultados no sean fiables.
• Nivel de confianza: esta es la cantidad de confianza que tiene de que el resultado de la prueba no se produjo por casualidad. El nivel de confianza típico para la significación estadística es del 95%.

Usemos un ejemplo para ponerlo en contexto.

Imagina que ejecutas una prueba A/B en tu página de destino.

En su página de destino actual, su botón CTA es rojo. En la página de prueba, es azul.

Después de 1000 visitas al sitio web, obtiene 10 ventas del botón rojo y 11 ventas del botón azul.

Debido a que estos resultados son tan similares, existe una alta probabilidad de que el cambio de color no haya hecho ninguna diferencia.

Esto significa que no es estadísticamente significativo.

Pero si la misma prueba arrojó 10 ventas del botón rojo y 261 ventas del botón azul, es poco probable que esto haya ocurrido por casualidad.

Esto significa que es estadísticamente significativo.

Si tiene dificultades para identificar si sus resultados son estadísticamente significativos, existen plataformas que pueden ayudarlo.

Ejemplos de pruebas A/B

Echemos un vistazo a algunos ejemplos exitosos de pruebas A/B que también podrían funcionar para su negocio.

anuncios pagados

Strategyzer probó un anuncio de Facebook. Su objetivo era aumentar la venta de entradas para su próximo evento. La variable fue el contenido escrito del anuncio de Facebook.

La versión A fue corta y dulce, mientras que la versión B fue más detallada:

(Fuente de imagen)

¿Los resultados?

La versión A obtuvo una venta en el transcurso de tres semanas. La versión B obtuvo 92.

Los resultados muestran que la copia más larga y detallada atrajo más a su audiencia.

Páginas de destino

Brookdale Living usó pruebas A/B en su página Find a Community.

El objetivo de su prueba dividida era aumentar las conversiones desde esta página. Las variables son el diseño de la página, el diseño y el texto.

Probaron su página original (que tenía mucho texto) junto con una nueva página con imágenes y un CTA claro:

(Fuente de imagen)

La prueba duró 2 meses con más de 30.000 visitantes.

Durante ese tiempo, la segunda variación aumentó la tasa de conversión de su sitio web en casi un 4% y logró un aumento de $100,000 en ingresos mensuales.

Por lo tanto, es seguro decir que el enfoque con mucho texto no funcionó para su público objetivo.

Recuerda realizar tus propias pruebas A/B

Todos estos ejemplos muestran las historias de éxito detrás de las pruebas A/B.

Pero el hecho de que estas pruebas hayan funcionado para estas empresas no significa que las mismas pruebas funcionen para la suya.

Para averiguar qué quiere su audiencia, deberá realizar sus propias pruebas. Puede desplazarse hacia atrás hasta nuestro '¿Qué puede probar A/B?' para obtener más información sobre cómo probar los anuncios pagados.

Comience las pruebas A/B con ActiveCampaign

Las pruebas A/B son una excelente manera de maximizar los resultados que obtiene actualmente de sus campañas de marketing a corto y mediano plazo.

Si está pensando en probar algunas campañas A/B pero no está seguro de por dónde empezar, eche un vistazo a ActiveCampaign.

Nuestro software facilita la división de sus campañas. Todo lo que necesita hacer es seleccionar 'Prueba dividida' y preparar sus correos electrónicos para enviar.

Puede probar líneas de asunto, imágenes, contenido de correo electrónico, llamadas a la acción e incluso la información "de".

Sin mencionar que puede probar hasta 5 correos electrónicos al mismo tiempo.

Y puede decidir qué métricas rastrear para determinar los resultados. Ya sean clics, aperturas o conversiones, puede ejecutar las pruebas que tengan más sentido para sus objetivos.

¿Listo para probar A/B algunos diseños de correo electrónico? ¡Regístrese para una prueba gratuita con ActiveCampaign y obtenga pruebas!