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¿Qué es el Testing A/B?
El Testing A/B es una herramienta que se basa en medir la efectividad de un elemento que se lanzará al mercado en un futuro a través de la difusión de una versión a una selecta parte de los usuarios y de otra versión que irá destinada a un conjunto de individuos distinto. Después, con la implementación de procedimientos numéricos y verificando las estadísticas de cada uno, se procederá a examinar cuál es la alternativa más convincente y qué tendrá mayor rédito.
Lo más común antes de ejecutar el Testing A/B es designar los parámetros que serán evaluados, el medio en que se procederá a analizarlos y el período de tiempo ideal para la consecución de las metas y proyectos planteados.
Una de las consideraciones más relevantes que hay que tener presentes sobre el Testing A/B es que permite arreglar solamente una variable, por lo que no influirá trascendentalmente en los resultados de otros elementos que puedan surgir.
La inserción de las pruebas Testing A/B conducirá a la detección de problemas que generen dificultades en una página web, como pueden ser una reducida cantidad de usuarios interesados en la suscripción, una elevada tasa de rebote o una escasa obtención de conversiones. Las soluciones pasarán por el diseño, la firmeza de las fuentes, entre otras.
Cada uno de los problemas acontecidos en el Testing A/B influirá marcadamente en las ganancias financieras de una marca o empresa, por lo que es necesario no perder la experimentación con esta clase de testeos que conducirán al alcance de porcentajes de conversión bastante grandes. Al final, lo que importa es que el usuario se convierta en cliente, y qué mejor opción que que sea él mismo quien “elija” qué web prefiere.
En cuanto al funcionamiento, es muy simple. Se trata de una metodología que se basa en el desarrollo de dos versiones de un mismo elemento, en el caso del marketing digital, puede ser una página web, que será lanzado al mercado en el futuro. Posteriormente, las personas del grupo A y del grupo B probarán sus versiones. Después, se procederá a la evaluación de los datos y de los resultados.
El correcto uso del Testing A/B, pasa por establecer la atención en cada uno de esos elementos que repercuten en el ratio de apertura asignado a un email, así como también en los clics que constantemente hacen los usuarios en la landing page.
Para qué sirve el Testing A/B
El Testing A/B sirve para terminar de tomar la decisión de qué versión o modelo será el definitivo. Gracias a los datos que obtenemos del funcionamiento de ambas, podremos saber qué versión genera más clics, más suscripciones, más ventas, etc., es decir, que son los resultados los que nos señalarán la opción ganadora, con la que nos tenemos que quedar para nuestra estrategia de marketing.
Estas son tres de las ventajas que tiene el Testing A/B:
- Genera información agradable para el usuario: el Testing A/B tiene como principal meta encontrar y analizar lo que le gusta al usuario.
- Aumenta el porcentaje de conversión: la incidencia del Testing A/B será considerada como uno de los instrumentos fundamentales del Convertion Rate Optimization, también conocido por las siglas CRO.
- Hace más protagónica y efectiva la experiencia del usuario: uno de los beneficios del Testing A/B es que es una vía grandiosa para el mejoramiento del contenido que se ofrece al público en general, haciendo que su experiencia de usuario se identifique por la personalización y por el cumplimiento de sus necesidades.
Ejemplos de Testing A/B
Son innumerables los ejemplos de Testing A/B que se suelen dar en Internet. Pongamos un ejemplo hipotético. Pensemos en que queremos hacer una página web de una tienda online pero no tenemos claro dónde ubicar los elementos o cuál es el diseño que debe tener.
Para resolver nuestras dudas y asegurarnos de que lo que elijamos dará resultados, podemos utilizar el Testing A/B. Algunos de los elementos de un e-commerce que pueden ser optimizados son la página de inicio, los elementos de la ficha de producto, las descripciones de las mismas o incluso los botones y los mensajes.
Más información sobre el Testing A/B
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