Puede que pienses que el marketing es una actividad divertida que cualquiera puede hacer. Sin embargo, en Redline sabemos que esto no es estrictamente cierto; sí, necesitamos ser creativos y tener la capacidad de pensar con originalidad, pero es igualmente importante comprender los procesos basados en datos y el papel del análisis. Los datos están detrás de cada decisión, ya que es la única manera de obtener los mejores resultados de una campaña.

Así que, a menos que tengas una bola de cristal, para saber qué funcionará mejor, tenemos que probar cada campaña para recopilar los datos necesarios. Las pruebas divididas son la forma más sencilla de identificar lo que funciona mejor para su público.

¿Qué es el método de pruebas A/B?

El nombre lo dice todo, es un método de dividir y probar elementos de una campaña de marketing ejecutando y comparando dos versiones simultáneamente. El objetivo es ver qué versión funciona mejor con tu audiencia, creando una versión de «control» y una versión «modificada» (llamémoslas A y B). La versión A se mostraría a un grupo y la versión B al otro, y los resultados se medirían en función de parámetros predeterminados, por ejemplo, la tasa de clics o la tasa de conversión.

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas divididas son fantásticas para el marketing digital, ya que permiten probar elementos individuales de una página web para ver el impacto en la funcionalidad y el comportamiento del usuario. Es especialmente eficaz para optimizar las páginas de destino, ya que el cambio más pequeño puede suponer una gran diferencia en las tasas de conversión. Del mismo modo, con las campañas de marketing por correo electrónico, las pruebas divididas pueden ayudar a mejorar la participación, con algo tan sencillo como cambiar el asunto o el diseño.

• Aumentar la tasa de conversion

Un pequeño cambio, como el color, el texto o la posición de un botón de llamada a la acción, puede suponer una diferencia drástica, que sólo sabrá mediante pruebas divididas.

• Contenido más interesante

Si sabes lo que le gusta a tu público, puedes crear más de lo que le interesa y menos de lo que no le gusta.

• Mejorar la experiencia del usuario y aumentar el compromiso

Si sabes qué versión es más utilizada, puedes hacer más de lo mismo para mejorar su experiencia de usuario y su satisfacción.

• Ahorro de costes

Minimizar el riesgo al realizar cambios que están basados en datos, lo que permite una asignación de recursos eficaz y eficiente.

Cómo realizar pruebas A/B

La premisa es sencilla, pero hay ocho reglas que deben seguirse para obtener los datos necesarios para tomar decisiones informadas.

1. Elige tu objetivo: Para realizar pruebas y mediciones eficaces, necesitas un objetivo claro. Por ejemplo, aumentar la tasa de clics o la tasa de apertura de un correo electrónico.
2. Elige tu variable: Para establecer qué ajuste funciona, sólo tienes que aplicar una variable cada vez, por ejemplo, el color del botón de llamada a la acción o la posición o el tamaño, pero no las tres juntas.
3. Crear activos: Necesitarás dos versiones del mismo activo: una es la «de control» original y la otra es la variable con el cambio específico que estás probando.
4. Divide a la audiencia: Divide a tu público en dos grupos iguales (al azar) para asegurarte de que son similares; envía a un grupo el control y al otro la versión variable.
5. Observaciones: Elige tu herramienta de “split testing” como Google Optimize para ayudarte a ejecutar tu análisis.
6. Campañas simultáneas: Ejecuta ambas versiones de la campaña simultáneamente hasta que tengas suficientes datos.
7. Análisis: Analiza los resultados para ver qué versión prefiere el público.
8. Decisiones basadas en datos: Implementa los cambios necesarios y aplica los conocimientos adquiridos a futuras campañas.

Si tuviéramos esa bola de cristal... veríamos que tu futuro te depara... ¡Hacer pruebas, pruebas y más pruebas!