21/01/2016
¿Estás seguro de conocer a tu usuario/cliente? ¿Te atreverías a poner en duda tus decisiones? Ten cuidado, puede que estés sobre-valorando tu opinión.

Podemos medir casi cualquier elemento en Internet. A diferencia del papel, la radio o la televisión, podemos saber a ciencia cierta qué audiencia tenemos. Pero, además de conocer los datos de audiencia, existen otro tipo de métricas que nos ayudan a mejorar poco a poco: los test A/B.

¿Qué son los test A/B?

Se trata de un método para analizar dos versiones distintas de un elemento para decidir cuál es más exitoso.

Antes de explicar lo que podemos medir, definamos lo que queremos decir con "éxito":

  • Que el boletín que enviamos por email se abra más.
  • Que nuestro noticiero/blog tenga más suscriptores.
  • Que nuestra tienda online tenga mayor tasa de conversión.
  • Que nuestras noticias y contenidos tengan más clicks.
  • ...

A algunos usuarios se les muestra la opción A y a otros la B. La elección de una u otra opción se hace aleatoriamente. El test se realiza en un espacio de tiempo limitado tras el cual se analiza el resultado y la opción ganadora queda como versión definitiva. Gracias a los test A/B podemos conseguir más lectores, suscriptores, ventas, etc.

Tomemos las decisiones en base a datos, no opiniones.

¿Qué podemos medir?

Podemos testar diversos elementos. No obstante, antes es conveniente definir el objetivo que queremos mejorar, como los mencionados arriba: mayor tasa de apertura de emails, incrementar el número de suscriptores, mejorar el ratio de conversión de una tienda, etc.

En el caso de una campaña de envío de email marketing podemos medir lo siguiente:

  • Asunto del mensaje: probar dos frases distintas, y ver cuál se abre más.
  • Remitente del mensaje: ¿quién tendrá mayor tasa de apertura, el remitente "CodeSyntax" o "Mikel Lizarralde, CodeSyntax"? Hagamos la prueba.
  • El propio contenido: ¿qué tipo de contenido obtiene más clicks, el que tiene la foto bien grande o la imagen pequeña?

Un sitio web puede probar los siguientes elementos, por ejemplo, para mejorar el ratio de conversión, obtener más clicks en la portada o aumentar los suscriptores del boletín:

  • La estructura o el diseño de una página concreta.
  • Los botones de compra: su color, tamaño, texto, etc.
  • Los titulares de las noticias y contenidos, para ver cuál obtiene más clicks en la portada de un noticiero, por ejemplo.
  • El proceso de suscripción: como el elemento invita a suscribirse (un texto y un botón con enlace) o el formulario.
  • Los botones para que nos sigan en las redes sociales o compartir contenido en ellas.
  • ...

Los test A/B también se pueden realizar en el mundo real, tal y como se puede escuchar en este podcast.

Un ejemplo práctico: nuestro boletín de email

Cuando estábamos preparando el envío del boletín de noviembre no nos poníamos de acuerdo respecto al asunto del mensaje. En lugar de discutir hicimos un test A/B. Las herramientas de email marketing más utilizadas (Campaign monitor, Mailchimp, etc.) ofrecen la opción de hacer tests A/B de manera automatizada.

Por lo que definimos dos asuntos para el mensaje:

  • A: Retos para empresas y medios de comunicación
  • B: Webs internacionales, soluciones

A continuación elegimos la cantidad de usuarios con los que hacer el test. En nuestro caso, el 20% de los suscriptores. La herramienta elige aleatoriamente los destinatarios, a la mitad les envía la versión A y a la otra mitad la B.  Elegimos un plazo de tiempo para llevar a cabo el test, 16 horas, por ejemplo. Cuando vence el plazo, la herramienta envía automáticamente la versión con mayor tasa de apertura al 80% restante de suscriptores.

Gracias a los test A/B se acabaron las discusiones, prueba, mide y toma decisiones.

También en sitios web

Estas pruebas también se pueden hacer en sitios web. Cuando en un sitio web tenemos dudas sobre el diseño, qué palabras utilizar o la estructura/orden de varios elementos, podemos hacer un test A/B. Al igual que en el caso del email, definimos un objetivo medible, programamos las dos versiones y podemos utilizar herramientas como Google Analytics para saber qué versión es la mejor.

Si quieres hacer un test A/B para mejorar tu sitio web ponte en contacto con nosotros.

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