¿Qué es A/B Testing?
El A/B Test consiste en desarrollar y lanzar dos versiones de un mismo elemento y medir cuál funciona mejor. Es una prueba que nos sirve para optimizar cualquier contenido, usualmente lo usamos para optimización de Ads, tanto creatividades como copy. Mejorar un diseño de campaña en email marketing o mejorar la efectividad de una landing page.
Si ves que tus ads, emails, o landing pages no están rindiendo como antes o como quisieras, es momento de aplicar acciones para mejorar tu tasa de apertura y clicks.
¿Cómo funciona el A/B Test?
Simplemente debes desarrollar al menos dos versiones de un mismo componente (por ejemplo, probar una imagen con fondo rojo y otra con fondo azul o cambiar el título, uno más directo y otro más conceptual), y luego con esto utilizar las métricas de cada variación para saber cuál tiene mejores resultados.
Los A/B test funcionan muy bien para no basarte en tu ideas o las de alguien más, sino en datos y resultados reales, sobre lo que funciona mejor para tu servicio/producto en el mercado y audiencia al que te estás dirigiendo. Este es el principio de ser Data Driven.
Como buena práctica, cuando usamos un A/B Test enfócate en los elementos que más influyen en el la conversión que trates de lograr (views, clicks, leads, compras, etc.). Estos son algunos de esos elementos que solemos probar en un A/B Test:
- Las palabras, colores, tamaños y ubicación de tus CTAS.
- Los títulos y cuerpos de la descripción de tus productos.
- La extensión de un formulario y tipos de campos.
- El layout o estructura visual de tu página web.
- El modo de presentación del precio de tus productos y ofertas promocionales.
- Las imágenes (ubicación, propósito, contenido y cantidad) de las landings y páginas de tu producto.
- Cantidad de texto en un anuncio, página web o en un blog.
Ahora… es momento de que lo apliques. Comenzarás a ver tendencias de comportamiento en el A/B testing que pueden ayudarte a detectar mejoras y optimizaciones de forma más eficiente -y económica- que estudios de mercado. Al final, sigue siendo un approach cuantitativo que puede medir patrones de comportamiento de nuestras visitas y proveer los insights necesarios para desarrollar soluciones.