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La experimentación es una parte esencial del marketing digital. El conocer las acciones que producen más resultados para así optimizar la próxima campaña es una de las tareas diarias de muchos especialistas en marketing y entre ellas se encuentran los tests AB, aunque al parecer no ofrecen resultados significativos.

Qué son los tests AB

Los tests AB en marketing digital suelen referirse a poner a prueba variaciones de una misma web/landing page/diseño de email para comparar el comportamiento de los usuarios ante las diversas opciones planteadas. Con los tests AB se puede concluir ante qué elementos responden mejor los usuarios, y qué elementos resultan más positivos para encaminarlos hacia las acciones que queremos que realicen, por ejemplo el ratio de conversión.

La mayoría de los marketers usan los test AB para sus landing pages

De acuerdo con una investigación llevada a cabo por Econsultancy y Red Eye publicada por eMarketer, dos tercios de los especialistas en marketing utilizan los tests AB para optimizar sus páginas de aterrizaje o landing pages y mejorar sus tasas de conversión mientras que los editores las utilizan para personalizar el contenido y encontrar de este modo titulares e imágenes que generan mayor tráfico.

A pesar de ello una encuesta realizada por UserTesting a más de 3.900 profesionales en todo el mundo ha señalado que menos del 20% de los encuestados considera que sus tests AB arrojaron resultados significativos por lo menos el 80% de las veces, mientras que un 27% aseguró que los tests AB han producido resultados significativos en un 20% de las veces.

Imagen: eMarketer

Imagen: eMarketer


Los tests AB no siempre dan conclusiones relevantes para las marcas

Un análisis similar realizado por Appsumo señaló que solo uno de cada ocho de los tests AB conduce a cambios significativos para la optimización.

No obstante, los beneficios de los tests AB son innegables. Al desarrollar cualquier proyecto creativo existen muchas suposiciones y dudas acerca del resultado final, y los tests AB permiten eliminarlas. Desde luego que sería poco realista esperar que cada uno de los tests AB ofrezca resultados significativos, de la misma forma que en ciencia una gran parte de los experimentos realizados acaban si ofrecer conclusiones. De hecho estas mismas pruebas fallidas pueden resultar beneficiosas al aplicar nuevos tests en un futuro.

Muchas de estas pruebas fallan debido a un mal diseño, pero una de las razones más frecuentes para que los tests AB no ofrezcan resultados concluyentes es debido a que el tráfico de muestreo no es suficientemente grande como para dar resultados concluyentes.

El mismo análisis realizado por Appsumo señala que para lograr resultados óptimos en los tests AB se debe tener paciencia y ser persistentes, ya que el obtener resultados significativos puede tomar miles de visitas o varias semanas.

Algunos consejos para realizar tests AB con mejores resultados

El primer punto será encontrar solo un objetivo a mejorar. Al tener claro el objetivo específico de la página que quieres optimizar podrás poner manos a la obra y encontrar los puntos clave en la mejora del proceso que quieras optimizar.

Una vez que estés llevando a cabo tus tests puedes utilizar herramientas como Google Analytics para sacar conclusiones analizando los ratios obtenidos en cada una de ellas. El objetivo será entender cómo se enfrenta el usuario a una página determinada, así como saber qué elementos pueden haber en el resto de las páginas para que su entendimiento sea mejor.

En el caso de los resultados no sean significativos, habrá que volver a empezar el proceso desarrollando nuevas hipótesis hasta encontrar el elemento clave que pueda tener un efecto directo en los resultados que esperamos obtener.

Imagen: Depositphotos

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