Detrás de escena de cada campaña de marketing y publicidad, lo más probable es que haya un vendedor que enfrente mucha incertidumbre. Hoy en día, los profesionales de marketing operan en un mundo en constante evolución donde surgen nuevas técnicas y estrategias cada dos meses. Por lo tanto, los especialistas en marketing deben decidir regularmente si cada nueva tendencia es adecuada para su negocio y determinar las mejores prácticas a seguir. tendencias en el plan general de marketing. Afortunadamente, la existencia de herramientas de prueba A/B significa que los especialistas en marketing no tienen que depender de conjeturas al tomar estas decisiones. En cambio, pueden realizar experimentos científicos que produzcan resultados reproducibles, siempre que sigan ciertos principios en el proceso de prueba.
¿QUÉ SON LAS PRUEBAS A/B?
Las pruebas A/B son un método que comercio electrónico se utiliza para comparar dos versiones de una campaña de marketing y evaluar cuál funcionaría mejor. Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, implican crear dos versiones de una sola campaña o página web y dividir aleatoriamente una muestra de la audiencia que interactúa con cada variable en dos grupos. Entonces, al comparar el desempeño de los dos grupos, los especialistas en marketing pueden determinar qué versión es más efectiva y tomar decisiones basadas en datos para mejorar sus estrategias de marketing.
Las líneas de asunto, los encabezados y subtítulos de los correos electrónicos, el texto de los correos electrónicos, los diseños de formularios, las páginas de inicio y los botones de llamada a la acción son ejemplos de varias variables que pueden someterse a pruebas A/B. Por ejemplo, un especialista en marketing que busca optimizar la tasa de apertura de su correo electrónico de marca podría realizar una prueba dividida en el nombre del remitente del correo electrónico. En tal caso, la variable A será el nombre del remitente original que actúa como control, mientras que la variable B será un nuevo nombre. A continuación, se asignan dos grupos aleatorios a cada variable y se analizan durante algún tiempo. Cuando llegan los resultados, el especialista en marketing puede decidir cuál de los dos nombres probados entregó el resultado deseado y luego tomar medidas estratégicas basadas en los resultados en lugar de prueba y error.
Las pruebas A/B son un aspecto crucial del comercio electrónico marketing porque permite a los especialistas en marketing optimizar las tasas de conversión de sus campañas y así mejorar su ROI. Actualmente, existen numerosas herramientas que pueden automatizar los detalles más finos de las pruebas divididas para que los objetivos previstos se puedan lograr de manera eficiente y rápida. Este software proporciona capacidades de segmentación, análisis e informes para simplificar el proceso general de ejecutar estos experimentos y descubrir información útil.
¿CUÁLES SON LOS BENEFICIOS DE LAS PRUEBAS A/B?
Según un estudio realizado por BigCommerce, las pruebas A/B se están volviendo virales entre las empresas de comercio electrónico, con 80% de comerciantes de comercio electrónico que utilizan este método para mejorar sus tasas de conversión. Esto muestra cuán ampliamente se utilizan las pruebas divididas y que su popularidad es un resultado directo de los beneficios de implementarlas.
Aquí hay cinco grandes beneficios de usar las pruebas A/B:
PERÍODOS DE CONVERSIÓN MEJORADOS
Uno de los objetivos principales de las pruebas divididas es aumentar las conversiones, y las estadísticas muestran que el uso de pruebas A/B ayuda a los especialistas en marketing a convertir a más clientes y prospectos. Un estudio de HubSpot descubrió que las pruebas A/B pueden conducir a un aumento de conversión promedio de 49%. Simplemente mostrando a los clientes dos variables diferentes y analizando sus respuestas, las empresas pueden desarrollar estrategias a largo plazo que les ayudarán a optimizar sus tasas de conversión.
MEJOR EXPERIENCIA DE USUARIO
Las pruebas A/B pueden ayudar a las empresas a identificar elementos de su sitio web o campañas de marketing que los usuarios encuentran impresionantes o frustrantes cuando interactúan con la marca en diferentes puntos de contacto. Como resultado de mejorar la experiencia del usuario, las marcas pueden aumentar la participación del usuario en aproximadamente 20%, según Invesp. Una mayor participación de los usuarios conduce a tasas de rebote más bajas y relaciones más sólidas entre la marca y el cliente.
TOMA DE DECISIONES BASADA EN DATOS
Las pruebas A/B permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos basadas en métricas de rendimiento del mundo real. Esto puede ayudar a las empresas a evitar confiar en suposiciones o conjeturas sobre lo que funcionará y, en cambio, centrarse en lo que se ha demostrado que funciona a través de la experimentación.
ASIGNACIÓN DE RECURSOS MÁS EFECTIVA
Las pruebas A/B permiten a las empresas probar nuevas ideas sin comprometer recursos significativos. En lugar de invertir recursos financieros y humanos con la esperanza de que sus nuevas ideas tengan un impacto, las marcas pueden adoptar un enfoque más estratégico y rentable mediante la realización de experimentos anteriores. Esto aumentará las tasas de éxito de las nuevas campañas y garantizará que los recursos asignados estén justificados.
MÁS INGRESOS
En última instancia, el objetivo de las pruebas A/B es mejorar el rendimiento de las campañas de marketing y más. ingreso para generar. Un estudio ha demostrado que las pruebas A/B pueden conducir a un aumento de las ventas de 44%. Al optimizar las campañas a través de pruebas A/B, las empresas pueden generar más tráfico, aumentar las tasas de conversión y, en última instancia, generar más ingresos a partir de sus esfuerzos de marketing.
¿CUÁLES SON LAS MEJORES PRÁCTICAS PARA LAS PRUEBAS A/B EFICACES Y CONFIABLES?
Después de leer la abrumadora evidencia de las pruebas A/B, tiene sentido probar este experimento. Sin embargo, no todos los especialistas en marketing pueden presumir de obtener los resultados deseados de sus pruebas A/B. Esto se debe a que se deben usar tácticas específicas para optimizar los experimentos y obtener los mejores resultados posibles de las pruebas divididas.
Aquí hay seis de las mejores prácticas que puede implementar para mejorar su proceso de prueba y resultados:
DEFINE CLARAMENTE TUS METAS
Comenzar una prueba A/B sin definir claramente sus objetivos para el experimento solo hará perder tiempo y recursos. Por eso es crucial determinar la métrica específica o el indicador clave de rendimiento (KPI) que desea mejorar con su prueba A/B. Esto lo ayuda a concentrarse en un resultado claro y medible, lo que hace que los resultados de las pruebas sean más fáciles de interpretar. Para seleccionar un KPI, el comercializador debe tener una hipótesis clara. Por ejemplo, un especialista en marketing podría suponer que cambiar la posición del botón CTA en la página de destino aumentaría la tasa de clics. El KPI que impulsará las pruebas A/B ya es evidente a partir de esta hipótesis. Por lo tanto, existe una buena posibilidad de que este experimento en particular produzca información útil.
PROGRAMAR LAS PRUEBAS EN UN MOMENTO APROPIADO
Al ejecutar pruebas A/B, es importante ejecutar la prueba durante el tiempo suficiente para obtener resultados confiables. Esto ayuda a minimizar el impacto de las fluctuaciones aleatorias y garantiza que capture cualquier efecto a largo plazo. Sin embargo, determinar el período de tiempo para ejecutar la prueba puede ser un desafío. Los factores a considerar incluyen la estacionalidad y el volumen de tráfico.
Considere las tendencias estacionales o cíclicas en su tráfico o patrones de ventas. Por ejemplo, realizar una prueba durante Navidad, un período típicamente ocupado, puede arrojar resultados diferentes que durante un período de bajas ventas. Cuanto menor sea el volumen de tráfico, más tiempo llevará recopilar datos confiables. En general, el momento adecuado para realizar una prueba A/B depende de varios factores que son exclusivos de sus objetivos comerciales y de marketing. Es importante considerar cuidadosamente estos factores y planificar en consecuencia para garantizar que su prueba sea efectiva y proporcione información significativa.
ELIJA EL TAMAÑO DE MUESTRA CORRECTO
Elegir un tamaño de muestra lo suficientemente grande es importante en las pruebas A/B porque ayuda a garantizar que los resultados de la prueba sean estadísticamente significativos y precisos. Significación estadística significa que los resultados que obtiene no se deben al azar o a la variación aleatoria, sino que son una representación precisa de la población subyacente. Si el tamaño de su muestra es demasiado pequeño, es posible que no pueda detectar una diferencia estadísticamente significativa entre los grupos de prueba. Esto puede llevar a conclusiones equivocadas. Por otro lado, si el tamaño de su muestra es demasiado grande, puede estar desperdiciando recursos y tiempo recopilando datos innecesarios. Por lo tanto, es importante usar una calculadora de tamaño de muestra o herramientas estadísticas para estimar el número mínimo de participantes necesarios para detectar una diferencia significativa.
PRUEBE UNA VARIABLE A LA VEZ
Probar solo una variable a la vez es importante en las pruebas A/B porque le permite identificar el factor específico que causa el cambio en los resultados de su prueba. Al aislar y probar solo una variable, puede estar más seguro de que cualquier diferencia que observe entre sus grupos de prueba se deba a esa variable y no a algún otro factor. Por ejemplo, si prueba el título y la imagen en una página de destino al mismo tiempo y ve un aumento en las conversiones, no está seguro de qué elemento fue el responsable del cambio. Finalmente, probar una variable a la vez le ayuda a ahorrar tiempo y recursos.
ALEATORIZAR GRUPOS DE PRUEBA
Aleatorizar grupos de prueba es un paso importante en las pruebas A/B porque elimina el sesgo y garantiza que los resultados de la prueba representen a toda su audiencia. Hay varios métodos valiosos para ayudar en el proceso de aleatorización. En galletas La orientación basada en objetivos implica el uso de cookies para asignar aleatoriamente a los participantes a los grupos de prueba. De manera similar, la orientación basada en IP asigna a los participantes en función de su dirección IP. Ambos métodos ayudan a garantizar que permanezcan en el mismo grupo durante todo el período de prueba. También hay herramientas de terceros que pueden ayudar con el proceso de aleatorización mientras aseguran resultados precisos.
IMPLEMENTAR LA VARIANTE GANADORA INMEDIATAMENTE
Después de ejecutar sus pruebas y revisar sus resultados, el siguiente paso es implementar inmediatamente la variante ganadora. Esto le permite a la empresa aprovechar las mejoras que descubrió y cosechar los beneficios de inmediato.
En resumen, las pruebas A/B son cruciales para lograr resultados precisos y prácticos que puedan mejorar sus esfuerzos de marketing. Seguir estas prácticas garantiza que sus pruebas A/B sean efectivas y conduzcan a un mejor rendimiento. Estas mejores prácticas ayudan a eliminar el sesgo, mejorar la precisión y generar información valiosa que lo ayuda a tomar decisiones basadas en datos y alcanzar sus objetivos de marketing.
