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7 ejemplos de cómo las pruebas A/B son lo mejor del marketing digital

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Índice

Las pruebas A/B (también conocidas AB testing) son un proceso que consiste en mostrar dos variantes de la misma página web o anuncio, a diferentes segmentos de visitantes al mismo tiempo y comparar qué variante genera más conversiones.

Típicamente en las pruebas A/B, la variante que da mayores conversiones es la ganadora, y esa variante puede ayudarle a optimizar su sitio/anuncio para obtener mejores resultados.

Las métricas de conversión son únicas para cada sitio web. En el caso del e-commerce, puede ser la venta de los productos, mientras que en el caso del B2B, puede ser la generación de clientes potenciales calificados o leads. Las pruebas A/B son una de las estrategias de optimización de marketing digital, mediante el cual se pueden reunir los conocimientos cualitativos y cuantitativos de los usuarios y utilizarlos para comprender a sus clientes potenciales y optimizar su embudo de conversión en función de esos datos.

Por qué necesitas hacer pruebas AB y cómo hacerlo

Probar los textos y las imágenes de tus anuncios ayuda a determinar cuál convierte mejor y por qué. Sin hacer pruebas, sólo estás adivinando. Y aunque los resultados puedan parecer positivos, eso no significa que no estés perdiendo dinero.

Es bastante simple. ¿Pero cómo se hacen estas pruebas?

1. Empieza con una hipótesis
Toma los datos que tengas a tu disposición y utiliza tu sentido común para generar lo que crees que tu cliente quiere ver. Repetilo varias veces.

2. Crea varias versiones del mismo anuncio
Escribe varias versiones diferentes del mismo texto, y haz lo mismo con las imágenes. Haces cinco o más variaciones del anuncio, ojo porque lo ideal es hacer 1 cambio a la vez; sino luego no puedes saber a qué agradecerle.

3. Empiezas a probar
Pruebe todos los anuncios dentro de un grupo de anuncios, empezando al mismo tiempo. Esta prueba no se debería centrar en otras variables (tipo de dispositivo, color, tamaño de la imagen, etc.) sino que se debería centrar exclusivamente en una cosa sola, como el texto por ejemplo.

4. Sigue probando
Un error común es no hacer la prueba durante un período de tiempo suficientemente largo. La forma más fácil de hacerlo es establecer un período de tiempo e ignorar sus análisis hasta que la prueba esté completa. ¿Cuánto tiempo debe durar la prueba exactamente? Depende de vos, pero recuerde, cuanto mayor sea el conjunto de datos, más precisos serán los resultados.

Para Facebook o Instagram recomiendo 7 días si tenemos una inversión mínima de 200 dólares. Para Google Ads mínimo 15 días.

5. Analiza los resultados.
Estudia los datos, el CPC, el CTR, las ventas, la tasa de conversión, etc…

6. Implementa las mejoras, y empieza a probar nuevamente
Toma la información que aprendió e implementa los cambios. Pero el trabajo no está terminado, ahora que has perfeccionado el texto que es más efectivo, puedes seguir probando otras partes del texto o pasar a probar otros aspectos del anuncio.

Ejemplo para una app de niños

Esta app para niños está enfocada en personas de habla hispana, por lo que hicimos una prueba inicial con las 4 ciudades en las que la empresa estaba más interesada.

Gracias a esta prueba, pudimos comparar los resultados de cada ciudad, para así luego poder hacer otra campaña pero solo con las mejores 2 ciudades.

En este caso, ¿Cuál creen ustedes que fue la «mejor» ciudad?

 

Ejemplo con imágenes de motosierras

En este caso es una empresa Argentina que busca vender su motosierra. Rapidamente podemos apreciar que la 3er imagen fue la ganadora por lejos. Consiguió 9 ventas con un CPA de USD 15.

Lo primero que queríamos validar era «¿Qué vende mejor? ¿La foto de la motosierra sola, o la foto de la misma pero usándose?» Fácilmente podemos decir que gana la que alguien está usándola, pero no siempre. Ya que la 2da imagen también la están usando, pero tiene casi los mismos resultados que la 1era.

Acá es cuando nos podemos adentrar más en las métricas, viendo el CTR y el CPC. El CTR de la 3era es mucho mejor por lejos, y el CPC es casi igual en todas.

Descartamos que sea el texto porque es idéntico en las últimas dos. Me interesa tu opinión, comentame abajo del todo.

 

Comparamos edades en una web de Israel

pruebas a/b

A veces pasan estas cosas, queremos comprar los resultados según las edades, pero no hay mucha diferencia.

Pruebas A/B del costo por género

pruebas ab

En este caso eran anuncios para la venta de un servicio de Yoga en Tailandia. Este es un ejemplo un poco tramposo, porque aunque vemos que el CTR de los hombres es mayor, nos vamos a quedar solo con las mujeres, porque son finalmente las que compraron.

Vean en la imagen como las conversiones (en este caso ventas), fueron 2 para la mujer y 0 para el hombre. Entonces no me importa cuán alto el CTR o cuán bajo el CPC, finalmente lo que me importan son las ventas.

 

Pruebas con sitios web

La opción 2 generaba un 34% más de registros en la web. Simplemente por el hecho de poner los 2 logos de la izquierda en blanco y negro.

La razón que nos daba «WorkZone» es porque los testimonios opacaban el formulario y generaba una distracción.

 

Esta prueba es muy interesante, ya que uno puede ser más sencillo, pero otro más invasivo.

En este caso, tuvieron que utilizar la opción que la gente dejara su correo, ya que eso les dió un crecimiento en las conversiones del 24%.

Si te interesa este tipo de contenido, tenemos más ejemplos de algunas marcas como Paypal.

El ejemplo de pruebas A/B de Barack Obama

El 21 de octubre de 2010 el Presidente Obama visitó Palo Alto para recaudar dinero a la manera tradicional: una cena de recaudación de fondos de 30,400 dólares por plato. Esta técnica de recaudación de fondos es una gran manera de recaudar dinero si puedes hacer que el Presidente de los Estados Unidos se presente a la cena. ¿Pero cómo puedes recaudar dinero si nadie ha oído hablar de ti y todo lo que tienes es un sitio web? En 2007, cuando Obama se postuló para la nominación y era así.

Dan Siroker de Optimizely era el encargado de análisis de su campaña, su testimonio decía lo siguiente:

«Como director de análisis de la campaña de Obama 2008, mi trabajo era utilizar los datos para ayudar a la campaña a tomar mejores decisiones. Empezamos con un simple experimento en diciembre de 2007. Este experimento nos enseñó que cada visitante de nuestro sitio web era una oportunidad y que aprovechando esa oportunidad a través de la optimización del sitio web y las pruebas A/B podría ayudarnos a recaudar decenas de millones de dólares.»

Este experimento probó dos partes de la página de inicio: la sección de «Medios» en la parte superior y el «Botón» de llamada a la acción.

Probaron cuatro botones y seis medios diferentes (tres imágenes y tres videos). Usaron la plataforma (paga en ese entonces) Google Optimize y lo ejecutaron como una prueba multivariante de factor completo, que es sólo una forma elegante de decir que probaron todas las combinaciones de botones y medios de comunicación entre sí al mismo tiempo. Como tenían cuatro botones y seis medios diferentes, eso significaba que tenían 24 (4 x 6) combinaciones totales para probar. A cada visitante de la página de inicio se le mostraba al azar una de estas combinaciones y rastreaban si se inscribieron o no.

 

La métrica que usaron para medir el éxito fue la tasa de inscripción: el número de personas que se inscribieron dividido por el número de personas que vieron esa variación en particular. Dado que hubo un total de 310.382 visitantes a la página de salpicadura durante el experimento, eso significaba que cada variación fue vista por aproximadamente 13.000 personas.

El ganador

La combinación de botón y medios que mejor funcionó fue la «Combinación 11», que era el botón «Aprende más» y la imagen «Familia»:

Antes de hacer el experimento, el personal de la campaña estaba muy a favor del «Video de Sam» (el último en la presentación de diapositivas que se muestra arriba). Si no hubiéran hecho este experimento, muy probablemente hubiéran usado ese video en la página de presentación. Eso habría sido un gran error, ya que resulta que los vídeos fueron los que tuvieron peores resultados.

La variación ganadora tuvo una tasa de inscripción del 11,6%. La página original tenía una tasa de registro del 8,26%. Eso es una mejora del 40,6% en la tasa de registro. 

Aproximadamente 10 millones de personas se inscribieron en la página durante la campaña. Si no hubiéran hecho este experimento y se hubiéran quedado con la página original, ese número estaría más cerca de 7.120.000 inscripciones. Eso es una diferencia de 2.880.000 direcciones de correo electrónico.

Cada dirección de correo electrónico que fue enviada a través de la página de bienvenida terminó donando un promedio de 21 dólares durante la duración de la campaña. Los 2.880.000 de e-mails adicionales en la lista, se tradujeron en 60 millones de dólares adicionales en donaciones.

¿Qué aprendemos con el A/B testing?

Cada visitante de su sitio web es una oportunidad. Aproveche esa oportunidad a través de la optimización del sitio web y las pruebas A/B.
Hagan supuestos pero con cuidado. A todos los de la campaña les encantaron los videos. Todos los videos terminaron peor que todas las imágenes. Nunca lo hubiérn sabido si no hubiéran cuestionado sus suposiciones.
Experimentar temprano y seguido. Hicieron este experimento en diciembre de 2007 y cosecharon los beneficios para el resto de la campaña. Debido a que este primer experimento demostró ser tan efectivo, continuaron haciendo docenas de experimentos en todo el sitio web durante la campaña.

Video de ejemplos de marketing pruebas A/B

 

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2 comentarios en “7 ejemplos de cómo las pruebas A/B son lo mejor del marketing digital”

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