Aplicación: Cómo ejecutar una prueba A/B en su página de destino (calculadoras de tamaño de muestra y de resultados ganadores)
A/B testing, también conocida como pruebas de división, es un método poderoso que utilizan las empresas para comparar dos versiones de un elemento digital y determinar cuál funciona mejor. Esto puede incluir cualquier punto de contacto interactivo en el que los usuarios interactúen con un producto o servicio, como páginas web, pantallas de aplicaciones móviles, campañas de correo electrónico, anuncios digitales, componentes de interfaz de usuario o funciones específicas de aplicaciones de software.
- Según InvespEl 60% de las empresas consideran realizar pruebas A/B más importante optimización de la tasa de conversión (CRO) método.
- VWO informa que las pruebas A/B pueden aumentar la tasa de conversión promedio (CR) de las páginas de destino en un 14%.
- HubSpot descubrieron que simplemente probar A/B sus botones de llamada a la acción resultó en una mejora del 202 % en la conversión.
Las empresas pueden recopilar datos concretos sobre las preferencias y los comportamientos de los usuarios probando sistemáticamente estos elementos. Este enfoque basado en datos ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas, optimizar la experiencia del usuario en diversas plataformas digitales y, en última instancia, impulsar el crecimiento mejorando las métricas de rendimiento clave.
Índice del Contenido
Por qué son esenciales las pruebas A/B
Las pruebas A/B son fundamentales para las empresas que buscan mejorar su presencia digital y sus iniciativas de marketing. A continuación, le explicamos por qué:
- Toma de decisiones basada en datos: Las pruebas A/B eliminan las conjeturas y permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos concretos en lugar de suposiciones.
- Mejora continua (CI): Las empresas pueden mejorar gradualmente sus tasas de conversión y la experiencia del usuario probando y perfeccionando elementos constantemente.
- Mitigación de riesgos: Probar los cambios antes de la implementación ayuda a las empresas a evitar errores potencialmente costosos.
- Enfoque centrado en el usuario: Las pruebas A/B ayudan a las empresas a comprender las preferencias y el comportamiento de los usuarios, lo que conduce a productos y servicios más fáciles de usar.
- Mayor ROI: Al optimizar en función de los resultados de las pruebas, las empresas pueden mejorar el retorno de la inversión en sus esfuerzos de marketing y desarrollo.
Errores comunes en las pruebas A/B que se deben evitar
- Probar demasiadas variables: Concéntrese en un cambio simultáneamente para obtener resultados precisos.
- Finalizar las pruebas demasiado pronto: Evite concluir las pruebas antes de alcanzar la significación estadística.
- Ignorar las pequeñas victorias: Incluso las mejoras pequeñas pueden acumularse con el tiempo.
- Sin considerar factores externos: Tenga en cuenta las tendencias o eventos estacionales que podrían afectar los resultados.
- No segmentar los resultados: Diferentes grupos de usuarios pueden responder de manera diferente a los cambios.
Guía práctica para realizar pruebas A/B de manera eficaz
Siga estos pasos para realizar pruebas A/B efectivas:
- Identifica tu objetivo:Defina claramente lo que desea lograr con su prueba. Esto podría ser aumentar las suscripciones, mejorar las tasas de clics o impulsar las ventas.
- Elija una variable: Seleccione un elemento para probar. Puede ser un título, un botón de llamada a la acción (incluido su color, texto o ubicación), imágenes, diseño, estructura de precios o campos de formulario. Al centrarse en un solo elemento, puede atribuir cualquier cambio en el rendimiento a esa modificación específica, lo que hace que los resultados de la prueba sean más prácticos e informativos.
- Crear dos versiones:Desarrolle dos versiones del elemento elegido: el control (versión actual) y la variación. Asegúrese de que solo la variable seleccionada sea diferente entre las dos versiones.
- Divida su audiencia: Divide aleatoriamente a tu audiencia en dos grupos, cada uno de los cuales verá una versión de tu prueba. Utiliza herramientas de prueba A/B para garantizar una división justa.
- Determinar el tamaño de la muestra y la duración de la prueba: Calcular el tamaño de muestra necesario para la significación estadística.
- Tasa de conversión inicial (%): Considere esto como su punto de partida. Se trata de la frecuencia con la que las personas realizan actualmente la acción que le interesa (por ejemplo, comprar algo, registrarse, hacer clic en un botón). Supongamos que 5 de cada 100 visitantes compran algo: su punto de referencia es el 5 %.
- Efecto mínimo detectable (%): Se trata de establecer sus objetivos. ¿Qué grado de mejora supondría una diferencia para su negocio? Si aumentar las ventas del 5 % al 5.1 % no merece la pena, el efecto mínimo detectable debe ser mayor, tal vez del 1 % o el 2 %.
- Poder estatico (%): Imagínese esto como una red de seguridad. Es la confianza que desea tener en que su prueba detectará una mejora real si la hay. Una mayor potencia significa menos riesgo de pasar por alto un cambio positivo, pero normalmente se necesitan más personas en su prueba.
- Nivel de significancia (%): Se trata de evitar falsas alarmas. Establece el estándar de seguridad que debes tener de que cualquier cambio que veas en la prueba no sea solo cuestión de suerte. El estándar es del 5 %, lo que significa que hay un 5 % de probabilidades de que pienses que algo funcionó cuando no fue así.
Calculadora de tamaño de muestra de prueba A/B
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- Garantizar condiciones estáticas: Para mantener la validez de la prueba, mantenga tantos factores como sea posible constantes entre las dos versiones:
- Ejecute ambas versiones simultáneamente para evitar variables basadas en el tiempo
- Utilice las mismas fuentes de tráfico para ambas versiones
- Evite realizar otros cambios en su sitio o marketing durante la prueba.
- Considere factores externos (vacaciones, eventos) que podrían sesgar los resultados.
- Utilice los mismos criterios de segmentación para ambos grupos
- Analizar resultados: Una vez que finalice la prueba, analice los datos utilizando calculadoras de significancia estadística. Antes de declarar un ganador, busque un nivel de confianza de al menos el 95 %.
Calculadora de ganadores de pruebas A/B
Prueba de control
Conteo de visitantes:
Número de eventos:
Prueba de variación
Conteo de visitantes:
Número de eventos:
- Implementar e iterar: Si su variación supera al control, implemente el cambio. Luego, comience a planificar su próxima prueba para continuar optimizando.
Conclusiones:
Las pruebas A/B son una herramienta poderosa para las empresas que buscan optimizar su presencia digital y sus esfuerzos de marketing. Las empresas pueden mejorar continuamente la experiencia del usuario, aumentar las tasas de conversión e impulsar el crecimiento tomando decisiones basadas en datos. Recuerde estos puntos clave:
- Las pruebas A/B eliminan las conjeturas y permiten tomar decisiones informadas.
- Incluso pequeñas mejoras pueden generar ganancias significativas con el tiempo.
- La consistencia en las condiciones de prueba es crucial para obtener resultados válidos.
- Intente siempre lograr significancia estadística antes de concluir las pruebas.
- Considere las pruebas A/B como un proceso de optimización continuo en lugar de un esfuerzo único.
Al incorporar pruebas A/B a su estrategia comercial, se prepara para la mejora continua y el éxito en el panorama digital. Comience de a poco, sea constante y deje que los datos guíen sus decisiones.
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