Las pruebas A/B comparan dos o más versiones de una página web, aplicación, pantalla, superficie y otra experiencia digital para determinar cuál de ellas goza de un mejor rendimiento. Usa tasas de conversión y la interactividad de los usuarios para averiguar si una versión concreta ha tenido un efecto neutral, positivo o negativo. Los resultados te permiten mejorar las campañas, la experiencia del cliente y la conversión, así como perfeccionar orientación de la audiencia.
Para que las pruebas A/B sean un éxito, hay que abordar los desafíos del sistema y del control que puedan afectar a los resultados y a las decisiones de las campañas.
Volumen de tráfico insuficiente
Falta de reglas de evaluación definidas
Objetivos de sitio web indefinidos
Falta de métricas dirigidas a targets
Las pruebas A/B te ayudan a optimizar las campañas ofreciendo resultados medibles que se pueden comparar para revelar preferencias, intereses, riesgos y mucho más.
Al llevar a cabo pruebas que revelan comportamientos de audiencias comparativos, puedes generar datos procesables que ayudan a mejorar las campañas y a reforzar la segmentación y orientación de audiencia.
Las pruebas te permiten recurrir a la confianza estadística para perfeccionar la orientación y la mensajería en lugar de apoyarte en los ejecutivos o en el sexto sentido.
Al revelar mejores tasas de participación mediante pruebas iterativas de varios elementos de contenido, ofertas y productos, puedes optimizar las campañas para ofrecer mejores resultados.
Las pruebas A/B ayudan a reducir el riesgo de lanzamiento de campañas mal informados creando una cultura de pruebas basada en los datos.
Puedes usar pruebas automatizadas y capacidades de optimización en Adobe Target para descubrir las mejores experiencias, mensajes y ofertas para la conversión e interacción de los visitantes sin problemas de codificación y configuración.
Descubre cómo Adobe ayuda a las marcas a obtener una vista completa de sus análisis para ofrecer experiencias personalizadas.
“Utilizamos Target para demostrar (o rebatir) hipótesis. lo que ofrece un poco más de poder y de libertad”.
LJ Jones, director de optimización en Progrexion
“Antes no hacíamos muchas pruebas A/B… ahora son el centro de todo lo que hacemos”.
Ellen Lee,
vicepresidenta sénior de Global Digital en Hyatt
¿Son infalibles las pruebas A/B?
No. Las pruebas eficaces requieren una hipótesis sólida y un compromiso con las prácticas recomendadas relacionadas con los requisitos de diseño y tráfico.
¿Perjudican las pruebas A/B al SEO?
No. A pesar de las leyendas urbanas sobre los efectos negativos de las pruebas debido al contenido duplicado, las pruebas mejoran la funcionalidad del sitio, lo que supone un impacto positivo en el SEO.
¿Cuántas variaciones debo llevar a cabo?
Evalúa todas las variaciones que necesites, pero ten en cuenta los requisitos de tráfico si quieres que los resultados sean estadísticamente significativos para todas las variables. Asimismo, puedes comparar variaciones mediante distintos segmentos de audiencia.
¿Qué elementos de diseño deben evaluarse?
Se puede evaluar cualquier elemento de una página, como las formas, colores, tamaños y mensajería. Puedes evaluar experiencias digitales completas, páginas únicas o recorridos completos de clientes para ver el impacto que tienen en las métricas y los objetivos de conversión.
¿En qué se diferencian las pruebas A/B de las pruebas multivariables?
Las pruebas multivariables examinan varias combinaciones de elementos a la vez, lo que ayuda a revelar la contribución relativa que tienen los elementos al interactuar para favorecer la participación.
¿Qué es una hipótesis nula?
Una hipótesis nula se produce cuando los resultados no muestran diferencia de significación estadística en las tasas de conversión o interacción en dos o más versiones, y cualquier diferencia que se observe puede deberse a un error de muestreo o experimental.