Pruebas A/B

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, comparan dos versiones de un componente de aplicación, página web, correo electrónico u otros elementos de material de marketing para determinar cuál funciona mejor. El objetivo de las pruebas A/B es mejorar las tasas de conversión, la participación o los diferentes resultados deseados.

Durante una prueba A/B, la versión original (versión A) se compara con una versión modificada (versión B). La versión B puede tener títulos, imágenes, llamados a la acción u otros elementos diferentes. Las dos versiones se muestran a diferentes segmentos de visitantes del sitio web o destinatarios de correo electrónico. Sus interacciones y conversiones se miden y comparan para determinar si una versión supera a la otra.

Según IndustryARC, para 2025, el mercado de software de pruebas A/B será probablemente alcance los 1.151 millones de dólares. Los especialistas en marketing confían en las pruebas A/B para perfeccionar sus campañas de marketing. Las pruebas A/B son una forma basada en datos para que los especialistas en marketing refinen y optimicen los activos de marketing. Elimina conjeturas y suposiciones al medir directamente cómo los cambios impactan las métricas. Empresas grandes y pequeñas utilizan las pruebas A/B para maximizar la eficacia de sitios web, aplicaciones móviles, correos electrónicos, anuncios y más.  

Las pruebas A/B se utilizan para optimizar todos los aspectos del recorrido y embudo del cliente. Los usos típicos de las pruebas A/B incluyen:

Páginas de destino

Las pruebas A/B pueden optimizar las páginas de destino para aumentar medidas de conversión. Por ejemplo, la versión B puede cambiar el título, el diseño, las imágenes o el botón de llamada a la acción para que sean completamente diferentes de elementos similares en la versión A. Las pruebas determinan qué versión convence a más visitantes para realizar una conversión.

Correos electrónicos

Los especialistas en marketing por correo electrónico utilizan pruebas A/B para refinar las líneas de asunto, obtener una vista previa del texto, las imágenes, las llamadas a la acción y el contenido del cuerpo de los correos electrónicos. Las pruebas mejoran las tasas de apertura, tasas de clicsy conversiones.

Sitios web

Se pueden realizar pruebas A/B de sitios web completos mostrando la versión A a algunos visitantes y la versión B a otros. Durante la prueba A/B, los propietarios del sitio pueden probar cambios como navegación, diseños, contenido, etc.

Aplicaciones móviles

Los desarrolladores de aplicaciones utilizan pruebas A/B para optimizar todo, desde los flujos de incorporación de usuarios hasta aplicación en la compra indicaciones. Las pruebas pueden realizarse dentro de la aplicación en vivo o con una plataforma de prueba remota.

Anuncios

Los anuncios de pago por clic se pueden probar A/B para optimizar elementos como el texto del anuncio, las palabras clave, las páginas de destino y más para obtener más clics y conversiones dentro de un objetivo. Costo por click.

Medios de comunicación social

Los especialistas en marketing pueden refinar las publicaciones sociales mediante pruebas A/B de elementos como imágenes, subtítulos, llamados a la acción y videos. El objetivo es aumentar la participación y los clics. Las pruebas A/B se utilizan a menudo para probar:

• Titulares y títulos
• Diseños de página y navegación.
• Imágenes y vídeos
• Llamados a la acción
• Contenido y mensajes
• Texto de correo electrónico/anuncio y líneas de asunto
• Precios y ofertas
• Flujos de pago
• Formularios y captura de datos.

Básicamente, cualquier elemento que afecte a los usuarios se puede realizar una prueba A/B para ver si una variación mejora el rendimiento.

Las mejores prácticas para realizar pruebas A/B efectivas incluyen:

• Tener un objetivo claro en mente (por ejemplo, aumentar la tasa de conversión en un 15%)
• Probar solo una variación a la vez
• Usar tamaños de muestra lo suficientemente grandes para lograr significación estadística
• Dejar que la prueba se ejecute el tiempo suficiente para recopilar datos suficientes
• Usar métricas relevantes para identificar la variación ganadora
• Analizar los resultados para comprender por qué una variación funcionó mejor
• Tomar decisiones basadas en evidencia, no decisiones basadas en suposiciones

Un análisis adecuado es fundamental para extraer información de las pruebas A/B. Las pruebas de significación estadística deberían determinar si los resultados se deben al azar o si una variación realmente supera a la otra. Los especialistas en marketing deben realizar un seguimiento de métricas válidas como la tasa de conversión, la tasa de clics, el tiempo en la página y la tasa de rebote. Las pruebas multivariadas combinan varios elementos de la página en una sola prueba para obtener más información.

Como empresa de análisis de marketing móvil, Singular ayuda a los especialistas en marketing móvil a utilizar datos para optimizar sus estrategias y gastos de marketing. Una parte fundamental de este proceso es aprovechar las pruebas A/B para perfeccionar las campañas y los activos en función de los datos de rendimiento.

La plataforma de Singular funciona con herramientas de prueba A/B para realizar un seguimiento de los resultados de las pruebas. Hacerlo permite a los clientes Singular conectar datos de prueba con otros análisis de campañas para tomar decisiones basadas en datos sobre las mejores variaciones de marketing.

Específicamente, Singular puede:

• Le ayuda a realizar un seguimiento de los resultados de las pruebas A/B en múltiples canales de marketing en un panel unificado. Al hacerlo, se evitan los datos aislados que surgen de la ejecución de pruebas en herramientas individuales.
• Analice cómo las variaciones de las pruebas A/B afectan las acciones de los usuarios intermedios en la aplicación móvil. Esto revela cómo los cambios en la página de destino o el texto del anuncio influyen en el comportamiento dentro de la aplicación.
• Atribuya los resultados de las pruebas a campañas y canales de marketing, descubriendo cuáles atraen a los usuarios más valiosos. Hacerlo ayuda a optimizar la asignación del presupuesto.
• Visualice datos de pruebas A/B junto con otros análisis como retorno de la inversión y TVL. Esto conecta los resultados de las pruebas con el impacto en los ingresos.
• Ejecute pruebas multivariadas que combinen cambios en varios elementos de la campaña. 
• Lanza continuamente nuevas pruebas para optimizar las campañas diariamente, no solo establece pruebas periódicas.
• Pruebe más rápido lanzando experimentos en subconjuntos de audiencia para recopilar datos antes de implementarlos a nivel mundial.
• Automatice las pruebas y la optimización de múltiples elementos de la campaña simultáneamente.

Singular ofrece a los especialistas en marketing móvil una visión holística de los resultados de las pruebas A/B en lugar de datos aislados. Hacerlo permite una optimización más inteligente de las creatividades, la orientación, los presupuestos y más en función de los datos reales de los usuarios y el impacto en los ingresos. Las pruebas A/B a través de Singular garantizan que las pruebas se ejecuten continuamente en todos los canales para maximizar el retorno de la inversión.