Test A/B: una herramienta poderosa de optimización

Usar tests A/B es una de las formas más efectivas de aumentar las conversiones en su sitio web.

En este artículo explicaremos cómo funcionan los tests A/B y cómo puede implementarlos en su negocio.

• ¿Cuándo usar un test A/B?
• ¿Cómo hacer un test A/B?
• ¿Qué hacer con el resultado del test A/B?
• Consejo #1: ¡Detenga el test!
• Consejo #2: Tenga un repositorio de tests A/B.
• Consejo #3: ¡Haga más tests!

¿Cuándo usar un test A/B?

Cuando realizamos un test A/B, queremos entender algún comportamiento de un grupo.

Con esa información, podemos optimizar alguna métrica importante para el resultado del negocio, como visitas, clics, generación de leads o ventas. Se puede testear casi todo: un anuncio, un correo, el precio y, sobre todo, la experiencia en la página de destino.

Para ilustrar, hablaré de João, que tiene un e-commerce de camisas. João tiene la importante tarea de decidir qué camisa pone en promoción en su tienda online.

Como no sabe qué elección le traerá mejor resultado en ventas, decide hacer un test: poner al aire dos versiones diferentes de su sitio, donde la mitad de los usuarios es redirigida a la variación A y la otra mitad a la variación B.

¿Cómo hacer un test A/B?

Después de crear las variaciones A y B para los tests y medir sus resultados (métricas como clics, ventas o leads), usted necesita calcular el nivel de confianza estadística.

Ese nivel de confianza le dirá si hay o no significancia estadística para concluir si una de las variaciones del test es la ganadora. Y la significancia depende del tamaño de la muestra: con pocas visitas y conversiones, ninguna diferencia es confiable, por grande que parezca.

Por ejemplo, imaginemos que João obtuvo los siguientes datos al final del test:

Según los datos, la variación B obtuvo una tasa de conversión mayor en comparación con la variación A.

Para calcular el nivel de confianza de este experimento, podemos utilizar una calculadora online de test A/B. Al ingresar estos datos en ese tipo de calculadora, obtenemos un nivel de confianza del 97% para el experimento, por encima del corte usual del 95%.

Es decir, hay confianza estadística relevante para afirmar que la variación B es la ganadora.

¿Qué hacer con el resultado del test A/B?

Después de realizar el test A/B, algunas acciones son esenciales para sacar el máximo provecho del experimento realizado:

Consejo #1: ¡Detenga el test!

Después de obtener confianza estadística y comprender cuál es la mejor variación, es importante que usted retire del aire la variación perdedora.

La variación perdedora es la que tiene menor eficiencia, con confianza estadística. Por ejemplo, en el caso de João, la variación A fue la perdedora del test.

Lo contrario también vale: no termine el test antes de tiempo. Detenerlo temprano, con una muestra pequeña, es la forma más rápida de coronar a un falso ganador.

Consejo #2: Tenga un repositorio de tests A/B.

El test, además de ser una herramienta de optimización poderosa, le dará una información de negocio relevante que debe almacenarse.

En el ejemplo de la tienda de João, se descubrió que su público reacciona mejor a las promociones de la camisa amarilla.

Si João hace una promoción el próximo mes, elegirá la camisa amarilla y así aprovechará el conocimiento de negocio que obtuvo en ese test A/B.

Consejo #3: ¡Haga más tests!

Es importante hacer tests A/B siempre, para optimizar continuamente el sitio y los resultados. El mismo razonamiento vale para los anuncios: probar títulos y descripciones diferentes es el camino más corto para mejorar la relevancia de los anuncios en Google Ads. Marktech mantiene herramientas gratuitas para quienes anuncian: la calculadora de test A/B es una de ellas.

¿Quiere ayuda para diseñar y ejecutar sus tests? Hable con nosotros.