Hay grandes vendedores, y luego están los grandes vendedores que todo lo prueban A / B.
Ellos son los que obtienen tasas de apertura 40% más altas mientras usted se pregunta por qué fracasan sus campañas.
Están consiguiendo clientes con más de la tasas medias de conversión que hacen que tu jefe se lo piense dos veces.
Mientras tanto, te quedas atascado adivinando qué funciona y qué no.
La cuestión es que no son necesariamente más listos que tú. Simplemente ponen a prueba sus suposiciones en lugar de confiar en su instinto.
Las pruebas A/B no son un complejo experimento científico de datos reservado a los gigantes tecnológicos.
Es un método sencillo que cualquiera puede utilizar para tomar mejores decisiones.
Si sus tareas cotidianas consisten en redactar las líneas de asunto de los correos electrónicos, diseñar páginas de destino o redactar publicaciones en las redes sociales, las pruebas A/B eliminan las conjeturas del marketing.
Hoy le explicaremos todo lo que necesita saber sobre las pruebas A/B.
Cubriremos los aspectos básicos, veremos ejemplos reales y le mostraremos exactamente qué herramientas utilizar.
Al final, sabrá cómo configurar pruebas que realmente muevan la aguja en las métricas de su negocio.
Principales conclusiones
- Las pruebas A/B comparan dos versiones de un contenido para ver cuál funciona mejor.
- La significación estadística importa más que el instinto a la hora de tomar decisiones
- Las líneas de asunto de los correos electrónicos, los textos publicitarios y las páginas de destino son los que más se benefician de las pruebas A/B.
- Existen herramientas de comprobación gratuitas, pero las plataformas de pago ofrecen funciones más avanzadas
- La duración de las pruebas debe ser de al menos un ciclo económico completo
- Los pequeños cambios pueden dar lugar a grandes mejoras en las tasas de conversión.
¿Qué son las pruebas A/B?
Las pruebas A/B son como un experimento controlado para su marketing.
Usted crea dos versiones de algo (Versión A y Versión B), las muestra a diferentes grupos de personas y canales de comercializacióny ver cuál funciona mejor.
Piense en ello como una competición cara a cara entre sus ideas.
No vuelvas a preocuparte de que la IA detecte tus textos. Undetectable AI puede ayudarle:
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En lugar de discutir sobre qué titular es más pegadizo o qué color de botón convierte mejor, deja que los datos reales decidan.
El proceso es sencillo: divida a su público al azar, muestre a la mitad de ellos la versión A, a la otra mitad la versión B y, a continuación, mida los resultados.
La versión ganadora se distribuirá a todo el mundo.
Pero aquí es donde la mayoría de la gente mete la pata. Hacen pruebas durante tres días, ven que la versión B gana por 2% y declaran la victoria.
Las verdaderas pruebas A/B requieren significación estadística.
Eso significa recopilar datos suficientes para demostrar que la diferencia no es fruto del azar.
Las pruebas A/B funcionan porque eliminan sesgo de marketing.
Tus preferencias personales no importan. Las opiniones de su jefe no importan. Lo que importa es lo que realmente hace que la gente haga clic, compre o participe.
¿Por qué debe realizar pruebas A/B?
Porque las suposiciones matan a las empresas.
Todos los profesionales del marketing creen saber lo que funciona.
Todos tenemos teorías sobre las líneas de asunto perfectas, los colores ideales de los botones y los textos persuasivos. ¿Cuál es el problema? Nos equivocamos la mitad de las veces.
Las pruebas A/B le ahorran errores caros.
En lugar de lanzar una campaña basándose en lo que "le parece bien", primero prueba pequeños lotes. Si la versión A fracasa, solo habrás malgastado una fracción de tu presupuesto.
Las ventajas son enormes. Las pequeñas mejoras se acumulan con el tiempo.
Un aumento de 10% en las tasas de apertura de correo electrónico no suena emocionante hasta que te das cuenta de que significa 10% más clientes potenciales cada mes durante el resto del año.
Las pruebas A/B también generan confianza en la organización.
Cuando puedas demostrar que tu botón rojo superó al azul con 95% confianza, los interesados dejarán de cuestionar tus decisiones. Los datos siempre ganan a las opiniones.
Además, aprendes cosas que te sorprenden.
El titular que odiabas puede ser el que mejor funcione. El correo electrónico que creías demasiado largo puede convertir mejor que tu versión "impactante".
¿Cómo funcionan las pruebas A/B? Paso a paso
Realizar una prueba A/B no es ciencia espacial, pero hay una forma correcta y una incorrecta de hacerlo.
Paso 1: Elija una cosa para probar
Céntrese en una sola variable. Si cambia tanto el titular como el color del botón, no sabrá cuál de los cambios ha causado la mejora. Pruebe primero el titular y después el color del botón.
Paso 2: Formular una hipótesis
No te limites a probar cosas al azar. Ten una teoría sobre por qué la versión B puede superar a la A.
Tal vez piense que las líneas de asunto más cortas funcionan mejor, o que los botones rojos convierten más que los azules.
Paso 3: Cree sus variaciones
Construya la versión A (su control) y la versión B (su prueba). Mantenga todo lo demás idéntico.
Si está probando líneas de asunto de correo electrónico, el contenido del mensaje debe ser exactamente el mismo.
Paso 4: Divida a su público al azar
La mayoría de las herramientas de pruebas A/B lo hacen automáticamente. La palabra clave es "aleatoriamente". No envíe la versión A a sus mejores clientes y la versión B a todos los demás.
Paso 5: Decidir las métricas de éxito
¿Qué mide? ¿Tasa de clics? ¿Tasa de conversión? ¿Ingresos por visitante?
Elija su métrica antes de empezar las pruebas, no después de ver los resultados.
Paso 6: Determinar el tamaño de la muestra
Utilice una calculadora del tamaño de la muestra para averiguar cuántas personas necesita para la significación estadística.
Esto depende de su tasa de conversión actual y de la magnitud del aumento que desee detectar.
Paso 7: Ejecutar la prueba
Deje que funcione hasta que alcance el tamaño de muestra o el nivel de confianza deseados. No eches un vistazo diario a los resultados y no te detengas antes de tiempo solo porque una versión esté ganando.
Paso 8: Analizar los resultados
Busque la significación estadística, normalmente 95% confianza o superior.
Si no se alcanza la significación, no hay ganador. Realiza la prueba durante más tiempo o acepta que no hay diferencias significativas.
Paso 9: Implantar el ganador
Presente la versión ganadora a toda su audiencia. Documente lo que ha aprendido y utilícelo para futuras pruebas.
Paso 10: Seguir probando
Las pruebas A/B son un proceso, no un acontecimiento puntual. Una vez que encuentre un ganador, pruébelo contra un nuevo contrincante.
Pruebas A/B en marketing: Casos prácticos
Las pruebas A/B funcionan para casi todos los tipos de contenidos de marketing.
Éstas son las áreas en las que notará un mayor impacto:
1. Líneas de asunto y llamadas a la acción
El correo electrónico es el paraíso de las pruebas A/B. Puede probar líneas de asunto, texto de vista previa, tiempos de envío, nombres de remitentes y contenido del correo electrónico. Las líneas de asunto suelen mostrar las mayores diferencias.
Pruebe la longitud (corta o larga), la personalización (con o sin nombres de pila), la urgencia (por tiempo limitado o permanente) y el tono (formal o informal).
Incluso pequeñas mejoras en las tasas de apertura se traducen en más ingresos.
Llamada a la acción Los botones son otra mina de oro. Pruebe diferentes colores, textos, tamaños y posiciones. Puede que "Comprar ahora" funcione mejor que "Empezar", o viceversa.
2. Creativos publicitarios y publicaciones en redes sociales
Las plataformas de redes sociales incorporan pruebas A/B para los anuncios.
Puede probar diferentes imágenes, vídeos, titulares y descripciones para ver qué resuena entre su público.
Para las publicaciones orgánicas, prueba diferentes horarios, estrategias de hashtags y formatos de contenido.
El vídeo puede superar a las imágenes para su audiencia, y las publicaciones en carrusel pueden vencer a las imágenes individuales.
Si utiliza contenido generado por IA para anuncios o publicaciones sociales, considere la posibilidad de utilizar Humanizador AI indetectable para refinar su copia.
El texto escrito con IA a menudo carece del toque humano que impulsa el compromiso, y humanizarlo puede mejorar el rendimiento en sus pruebas A/B.
3. Páginas de destino y tasas de conversión
Las páginas de destino ofrecen un sinfín de oportunidades para realizar pruebas.
Pruebe titulares, subtítulos, imágenes, formularios, testimonios y diseños de página. Incluso los cambios más pequeños pueden tener un gran impacto en las tasas de conversión.
Concéntrese primero en los elementos por encima del pliegue. El titular, la imagen principal y la llamada a la acción principal son los que más llaman la atención.
Una vez optimizados éstos, pase a los elementos secundarios.
4. Titulares y páginas SEO
Unos titulares diferentes pueden duplicar o triplicar el porcentaje de clics en los resultados de búsqueda.
Pruebe las apelaciones emocionales frente a las lógicas, los números frente a la ausencia de números y las distintas ubicaciones de las palabras clave.
Para Contenido SEOpuede probar las etiquetas de los títulos, las meta descripciones y los titulares de las páginas.
Los datos de Search Console muestran qué páginas obtienen impresiones pero pocos clics, lo que las convierte en candidatas perfectas para las pruebas de titulares.
¿Qué son las pruebas A/B en redes sociales y contenidos de vídeo?
Las pruebas A/B en redes sociales van más allá de los anuncios.
Puede comprobar el rendimiento del contenido orgánico probando diferentes enfoques y midiendo la participación.
Para los contenidos de vídeo, pruebe las miniaturas, los títulos, la duración de los vídeos y las horas de publicación.
Los algoritmos de YouTube y TikTok favorecen el contenido que mantiene a la gente mirando, por lo que probar diferentes ganchos y estructuras de contenido puede aumentar tu alcance.
Instagram y Facebook te permiten probar Stories, Reels y publicaciones normales.
Prueba diferentes longitudes de pie de foto, estrategias de hashtag y estilos visuales. Lo que funciona en una plataforma puede fracasar en otra.
Las miniaturas de vídeo merecen especial atención. A menudo son el factor decisivo para que alguien vea tu contenido.
Pruebe diferentes expresiones faciales, superposiciones de texto y combinaciones de colores.
El contenido de LinkedIn tiene un rendimiento diferente al de Instagram. El público profesional responde a diferentes desencadenantes que el público centrado en el entretenimiento.
Pruebe el lenguaje formal frente al informal, los temas específicos del sector frente a los generales y los distintos formatos de contenido.
Herramientas para realizar pruebas A/B: Gratuitas y de pago
No necesita un costoso software empresarial para empezar a realizar pruebas A/B.
Muchas herramientas sirven para empresas de todos los tamaños.
Alternativas a Google Optimize (Sunset)
Google Optimize era la herramienta gratuita de pruebas A/B hasta que Google la cerró en 2023.
Ahora necesitas alternativas.
- Optimizely es la mejor opción. Es potente pero cara, diseñada para empresas con grandes presupuestos para pruebas. La interfaz es intuitiva y el análisis estadístico es sólido.
- VWO (Optimizador visual de sitios web) se sitúa en el medio. Es más asequible que Optimizely pero con más funciones que las herramientas básicas. Es bueno para las empresas en crecimiento que necesitan pruebas fiables sin precios de empresa.
- Unbounce ofrece pruebas A/B integradas para páginas de destino. Si ya la utilizas para crear páginas, las funciones de prueba son prácticas y eficaces.
Plataformas de correo electrónico
La mayoría de las plataformas de correo electrónico incluyen funciones de pruebas A/B. Estas son nuestras opciones:
- Mailchimp te permite probar líneas de asunto, tiempos de envío y contenido para cuentas gratuitas. Su interfaz facilita la configuración de las pruebas y la interpretación de los resultados.
- Kit (antes ConvertKit) se centra en las empresas creadoras. Sus funciones de pruebas A/B funcionan bien para boletines informativos, lanzamientos de cursos y promociones de productos. Las funciones de automatización te permiten configurar pruebas continuas.
- ActiveCampaign combina las pruebas de correo electrónico con la automatización avanzada. Puede probar secuencias de correos electrónicos, no sólo correos electrónicos individuales. Esto es muy útil para embudos de ventas complejos.
Herramientas de prueba de páginas de destino y anuncios
- Leadpages incluye pruebas A/B en la mayoría de los planes. Puedes probar diferentes versiones de la página y realizar un seguimiento de las conversiones sin necesidad de configuración técnica.
- Administrador de anuncios de Facebook incorpora pruebas A/B para las campañas publicitarias. Puedes probar audiencias, creatividades y ubicaciones simultáneamente. La interfaz no es genial, pero la funcionalidad funciona.
- Anuncios Google le permite probar textos publicitarios, palabras clave y páginas de destino. Las funciones de significación estadística te ayudan a tomar decisiones con seguridad.
Para la creación de contenidos, considere la posibilidad de utilizar Escritor SEO de Undetectable AI cuando necesite varias versiones de contenido optimizado para SEO para realizar pruebas.
Al ejecutar pruebas específicas de la plataforma, Escritor furtivo de IA indetectable garantiza que sus variaciones de prueba pasen las herramientas de detección de IA.
Los mejores recursos de pruebas A/B para principiantes
El aprendizaje de las pruebas A/B requiere tanto teoría como práctica.
Estos recursos le ayudarán a empezar por el buen camino.
- Blog de ConversionXL cubre los fundamentos de las pruebas A/B con estudios de casos reales. Sus artículos desglosan conceptos estadísticos complejos en consejos prácticos.
- Blog de Optimizely presenta ideas y estudios de casos de grandes marcas. Aunque no utilices su herramienta, el contenido es valioso para saber qué probar.
- Instituto CXL ofrece cursos sobre optimización de la conversión y pruebas A/B. El contenido es avanzado, pero merece la pena la inversión si te tomas en serio las pruebas.
- Blog de Neil Patel tiene guías de pruebas A/B para principiantes. El contenido es menos técnico pero más práctico para las pequeñas empresas.
- Academia HubSpot tiene cursos gratuitos sobre pruebas A/B y optimización de la conversión. Los certificados no significan mucho, pero el contenido es sólido.
- Blog de VWO publica estudios de casos que muestran los resultados antes y después de pruebas reales. Estos ejemplos ayudan a comprender qué tipo de mejoras son realistas.
Para calcular la significación estadística, utilice herramientas como Calculadora de pruebas A/B de Evan Miller o la calculadora de significación de VWO.
Le ayudarán a determinar el tamaño de las muestras y a interpretar correctamente los resultados.
Acceda a nuestro Detector y Humanizador de IA de confianza utilizando el widget que aparece a continuación.
Preguntas frecuentes sobre las pruebas A/B
¿Cuál es la duración ideal de una prueba A/B?
Realícelo durante 1-2 semanas para captar los patrones de los días laborables, más tiempo si trabaja en B2B. No termine antes de tiempo: espere a tener una muestra sólida y significativa desde el punto de vista estadístico.
¿Puedo hacer pruebas A/B sin codificar?
Sí. La mayoría de las herramientas ofrecen editores visuales. Las plataformas de correo electrónico, los creadores de páginas de destino y Google Tag Manager admiten pruebas sin código o de bajo código.
¿Cuál es la diferencia entre las pruebas A/B y las multivariantes?
A/B prueba una variable. Multivariante prueba varias a la vez y necesita mucho más tráfico. Empiece con algo sencillo, aprenda primero con A/B.
¿Cómo sé si mi prueba ha funcionado?
Busque una confianza estadística 95%+. Concéntrese en mejoras significativas, no solo en quién "ganó", sino en cuánto.
Confiamos en los datos
Las pruebas A/B transforman las conjeturas en conocimientos. En lugar de preguntarse si su marketing funciona, obtendrá respuestas definitivas respaldadas por datos.
El proceso no es complicado, pero requiere disciplina.
Hay que probar una variable cada vez, realizar las pruebas el tiempo suficiente para alcanzar la significación y resistirse al impulso de declarar ganadores demasiado pronto.
Elija un elemento de su marketing sobre el que siempre se haya preguntado. Tal vez sean las líneas de asunto de tus correos electrónicos o el titular de tu página de destino.
Configure una prueba sencilla, déjela funcionar correctamente y vea qué ocurre.
Los resultados pueden sorprenderle. La versión que creías que perdería podría ganar a lo grande.
El cambio que pensabas que era menor podría mover la aguja de forma significativa.
La mayoría de las empresas dejan dinero sobre la mesa porque no hacen pruebas.
Se quedan con la primera versión que funciona en lugar de encontrar la versión que mejor funciona.
Probablemente sus competidores lo estén adivinando. Y mientras ellos debaten los colores de los botones en las reuniones, usted puede ponerlos a prueba.
Mientras ellos discuten sobre titulares, tú puedes estar midiéndolos.
¿Y lo mejor? No tienes que resolverlo solo.
La IA indetectable ofrece herramientas que apoyan el proceso de pruebas, tanto si se trata de redactar textos como de generar ideas o analizar lo que ha funcionado.