Prueba A/B en marketing: qué es, cómo hacerla y ejemplos prácticos

Para maximizar la efectividad del marketing digital, es importante probar y optimizar constantemente las campañas. Crear variaciones de las mismas antes de lanzarlas es una buena manera de comenzar, y aquí es donde entra en juego la prueba A/B en marketing.

¿Qué es una prueba A/B?        

Una prueba A/B en marketing es una forma de someter a examen las diferentes variables que pueden afectar a una campaña. Así descubren cuál es la manera más efectiva de lograr un objetivo. Por ejemplo, generar leads y conversiones. 

Un test A/B web realizado adecuadamente proporcionará resultados procesables, medibles y, a veces, inmediatos. Cuando se trata de detalles como los títulos de los correos electrónicos de una campaña de email marketing, a veces el cambio más pequeño puede marcar una gran diferencia. De hecho, el A/B testing se utiliza sobre todo de la mano del Marketing Automation.

El concepto de A/B testing es bastante simple: implica usar dos versiones de un mismo elemento y probar cada una en un segmento de la audiencia. El ejemplo más básico podría ser el envío de dos correos con un cuerpo idéntico pero diferentes enunciados en el asunto. Cada uno de esos dos enunciados se enviaría al 50% de la lista de correo. Al final, la versión que funcione mejor se utilizará en el futuro. También es habitual usar estas pruebas para optimizar una landing page. 

Diferencias entre test A/B, multivariante y split test

El test A/B compara dos versiones de un mismo elemento o de una página para identificar cuál funciona mejor en términos de conversión. El test multivariante va un paso más allá y analiza múltiples combinaciones de varios elementos. Por ejemplo, un titular, una imagen y un CTA al mismo tiempo. Por tanto, se puede entender cómo interactúan entre sí, aunque tiene que haber tráfico suficiente para que los resultados sean fiables.  

En cuanto a las pruebas split o split test, consiste en comparar dos versiones completamente distintas de una página, con diferencias importantes en la estructura o en el diseño. Le elección entra una u otra depende del objetivo que se tenga, como hacer algún cambio en concreto, un análisis combinado o un rediseño radical.

¿Para qué sirve una prueba A/B en marketing digital?

Las pruebas A/B mejoran el rendimiento de cualquier acción digital, como una página web, un email o un anuncio porque se comparan diferentes versiones. Pero lo importante no es elegir la mejor opción, sino entender por qué lo es, ya que esta información es la que permitirá seguir optimizando.

Optimización de tasas de conversión (CRO)

El A/B testing mejora el rendimiento de una web o campaña dentro de una estrategia de CRO, porque algo tan simple como cambiar un titular, un botón de sitio, un formulario o un diseño pueden conseguir una optimización de las conversiones. Esta mejora se consigue porque se utilizan datos para testear pequeñas variaciones.

Toma de decisiones basada en datos

La subjetividad, como las opiniones o las intuiciones, quedan fuera de la toma de decisiones, porque las hipótesis se validan con datos reales. Gracias a ello, los equipos de marketing saben qué dirección deben seguir a la hora de hacer cambios.

Reducción de riesgos en campañas

Un cambio que no se valida con datos puede perjudicar el rendimiento. Pero si se hace un testeo antes de implementar una modificación, se reduce el riesgo de que se cometan errores. Por tanto, se itera con más seguridad y se van introduciendo mejoras progresivas sin arriesgar el resultado final. 

¿Cómo se hace una prueba A/B paso a paso? 

Cuando se usan las herramientas A/B, se debe seguir un proceso estructurado que empieza con un análisis y que termina con la toma de decisiones basada en datos. Además de para mejorar el rendimiento de manera constante, es importante hacer bien estas pruebas porque también ayudan a detectar oportunidades reales de mejora. Vamos a ver cómo hacer una prueba A/B de marketing.

Paso 1: Identificar un problema y analizar datos

Todo empieza con una observación en el rendimiento. Puede ser que una página está teniendo una conversión baja, que el porcentaje de abandono es alto o que un CTA no funciona como debería. A partir de ahí, se analizan datos cuantitativos (analítica web) y cualitativos (comportamiento del usuario) para entender dónde está el problema y por qué se produce.

Paso 2: Formular una hipótesis

Una vez que se han recopilado los datos, se plantea una hipótesis clara y medible. Por ejemplo: “Si cambiamos el texto del botón por uno más directo, aumentarán los clics”. Una buena hipótesis en marketing digital conecta un cambio concreto con un resultado esperado, y siempre debe poder validarse.

Paso 3: Diseñar la prueba A y la variante B

Se crean dos versiones: la original (A) y la modificada (B). El objetivo es cambiar un único elemento o un conjunto muy controlado para que se les puedan atribuir los resultados. Por eso, las variables que se introduzcan deben ser muy pocas porque dificultarán el análisis.

Paso 4: Ejecutar la prueba con herramientas adecuadas

La prueba se lanza con herramientas específicas que dividen el tráfico de forma equitativa entre ambas versiones. No obstante, para que el experimento se considere estadísticamente fiable, debe haber un volumen de usuarios suficiente. Y además, una duración mínima. 

Paso 5: Analizar resultados y tomar decisiones

Una vez finalizada la prueba, se analizan los resultados en función del objetivo definido. No siempre gana la versión más llamativa, sino la que mejor responde al comportamiento del usuario. A partir de ahí, se implementa el cambio o se plantean nuevas hipótesis para seguir optimizando.

Herramientas recomendadas para realizar test A/B

Para hacer tests A/B de marketing de forma eficaz, se necesitan herramientas especializadas que faciliten la experimentación y el análisis. Las más usadas son Google Optimize, que se integra con analítica web; VWO y Optimizely, con capacidades avanzadas de testing y personalización; AB Tasty, que es una solución completa orientada a la optimización de la experiencia digital, y Nelio, para entornos WordPress. Todas ellas segmentan el tráfico, miden los resultados y validan hipótesis de forma precisa usando datos reales.

Buenas prácticas para tests A/B fiables

Hacer un test A/B de marketing no garantiza buenos resultados a no ser que se use la metodología correcta. Para conseguirlo se recomienda incorporar las siguientes prácticas: 

Prueba una sola variable

Cuando se cambian múltiples elementos a la vez no se puede saber cuál de ellos es el que ha hecho que el resultado se vea modificado. Lo más eficaz para poder sacar conclusiones claras es aislar una única variable.

Asegura la significancia estadística

Para considerar que una versión tiene realmente mejores resultados, la diferencia debe ser relevante desde el punto de vista estadístico. El volumen de datos debe ser lo suficientemente alto para que se puedan usar en las decisiones. 

No detengas la prueba antes de tiempo

Otra recomendación es dar tiempo a las pruebas, porque si se finalizan antes de lo previsto, las conclusiones podrían ser erróneas. También es una forma de evitar sesgos. 

Fórmate en optimización y marketing digital con Inesdi

El uso de la inteligencia artificial forma parte de las tendencias en marketing para este año. Por eso, en Inesdi la incluimos en nuestros programas de formación. Si quieres aprender a trabajar con análisis de datos y a optimizar campañas en función de los hallazgos, inscríbete en nuestro Máster en Marketing Digital e Inteligencia Artificial (Online). 

El programa incluye CRO, automatización, estrategia digital e inteligencia artificial aplicada al marketing. Siempre con una metodología muy práctica y adaptada a las necesidades actuales del mercado.