Breve introducción sobre el A/B testing

El éxito en las estrategias de marketing dependen de la comprensión del público objetivo. En campañas llevadas a cabo a través de internet. las pruebas A/B  nos orientan en ese sentido.

 

Estas pruebas, también conocidas como A/B testing, son experimentos basados en técnicas de marketing digital donde dos factores compiten entre sí para saber cuál de ellos da mejores resultados y así, encontrar margen de mejora. Por lo general se aplican en las landing pages (páginas donde aparecen anuncios o páginas de destino), piezas de contenido enviadas a través de marketing por e-mail, diferentes tipografías con fines de SEO, mostrar las mismas notas con o sin imágenes, eventos actuales de Google (antes Adwords) y Boletines y Anuncios de Facebook.

Esto quiere decir que estas pruebas nos indican qué le gustó más o qué le atrajo a un público meta (target).

 

Los elementos que se pueden probar en un test A/B son:

  1. Las palabras, colores, tamaños y ubicación de tus Call to Action
  2. Titulares y cuerpos de la descripción de los productos
  3. Extensión de un formulario y tipos de campos
  4. El layout o estructura visual de tu página web
  5. Modo de presentación del precio de tus productos y ofertas
  6. Las imágenes de las landings y páginas de tu producto
  7. Cantidad de caracteres textuales en una página web o post

Esto último te guiará a diversas tendencias de comportamiento en el A/B testing que te ayudarán a detectar mejoras de forma más eficiente mediante una investigación de mercado, por ejemplo.

Para poder aplicar de manera correcta las pruebas A/B es necesario principalmente identificar el problema a resolver, desarrollar una hipótesis, saber ¿qué queremos probar con el test; analizar datos antes de iniciar con la prueba, llevarlas a cabo (implementar los cambios a nivel diseño gráfico) y por último, medir los resultados y compararlos.

En caso de no tener resultados favorables, se recomienda llevar a cabo nuevos cambios y repetir el A/B testing, para su optimización.

Al final, sigue siendo un approach cuantitativo que mide los patrones de comportamiento de los visitantes y el desarrollo de los insights necesarios para generar soluciones.

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