Un A/B test es una técnica de marketing que se utiliza para comparar dos versiones de un mismo elemento, como un sitio web, una página de destino, un anuncio, un correo electrónico, etc. El objetivo de un A/B test es determinar qué versión tiene un mejor rendimiento en términos de conseguir una determinada acción del usuario, como hacer clic en un botón, completar un formulario o realizar una compra.

Para llevar a cabo un A/B test, se divide la audiencia en dos grupos al azar y se muestra a cada grupo una versión diferente del elemento que se está probando. Se mide la respuesta de cada grupo para determinar cuál de las dos versiones es la más efectiva. Los resultados del A/B test se utilizan para tomar decisiones informadas sobre la estrategia de marketing y para mejorar la eficacia de los elementos que se están probando.

Características

En los testing A/B hay distintas características ya que depende del punto de vista del creador de estos test ya que se puede usar de distintas maneras. 

Algunas de las características clave de un A/B test son las siguientes:

• Experimentación controlada: se prueba una variable controlando todas las demás, para poder medir el impacto de una única variable.
• Objetividad: los resultados del test están basados en datos objetivos y cuantificables, en lugar de opiniones subjetivas.
• Enfoque en el usuario: se trata de encontrar la mejor experiencia para el usuario y, por lo tanto, la variante ganadora es la que obtiene el mejor resultado en términos de acción del usuario.
• Flexibilidad: el A/B test puede aplicarse a cualquier elemento de la experiencia de usuario, desde una página web hasta un correo electrónico.
• Iterativo: los resultados de un A/B test pueden utilizarse para continuar mejorando el elemento probado y para realizar nuevas pruebas A/B en el futuro.

Top 10 mejores herramientas de A/B testing.

En el mundo del testing hay distintos tipos de formato ya que, normalmente, las personas tienen una manera distinta de hacer las cosas, por lo tanto, se crean distintos tipos de formatos.

• Google Optimize : Liderando el camino con la potencia de Google para optimizar tu sitio web en tiempo real y aumentar las conversiones.
• Optimizely : La herramienta definitiva para la experimentación visual, ¡desata tu creatividad y toma decisiones basadas en datos!
• VWO : Con su sencilla interfaz y potentes capacidades, VWO te ayuda a destacar y dominar el juego de las pruebas A/B.
• Crazy Egg : Descubre lo que tus usuarios aman u odian con mapas de calor y pruebas A/B, ¡la clave para el éxito está a solo un clic!
• Adobe Target : Deja que la inteligencia artificial guie tus decisiones con una herramienta A/B testing que conoce a tus clientes como nadie más.
• AB Tasty : Pruebas A/B y personalización simplificadas en una plataforma intuitiva, ¡toma el control y aumenta tus conversiones!
• Convert : La joya escondida para aumentar tus tasas de conversión con pruebas A/B fáciles de usar y resultados impactantes.
• SplitWeet : La herramienta A/B testing que analiza tus resultados como un genio, ¡descubre oportunidades ocultas para el éxito!
• Kameleon : La plataforma de personalización y pruebas A/B que hace realidad tus sueños de crecimiento exponencial.
• Leanplum : Da un impulso a tu aplicación móvil con pruebas A/B impulsadas por inteligencia artificial, ¡la diferencia está en los detalles!

Pasos para realizar un testing A/B.

Aunque no lo parezca, no es fácil crear un testing A/B ya que en él se incluyen factores muy importantes para hacer las cosas.

• Definir el objetivo: Establece claramente el objetivo que deseas alcanzar con el test A/B, como aumentar las conversiones o mejorar la retención de usuarios.
• Crear variantes: Diseña dos o más versiones diferentes del elemento a probar, como una página web o un anuncio, asegurándose de que cada variante contenga sólo una diferencia significativa.
• Dividir el tráfico: Divide aleatoriamente el tráfico o los usuarios entre las variantes y el grupo de control para asegurar una distribución equitativa.
• Ejecutar y medir: Lanza el test A/B y recopila datos sobre el rendimiento de cada variante en relación con el objetivo establecido.
• Analizar resultados: Utiliza herramientas estadísticas para analizar los datos y determinar si hay diferencias significativas entre las variantes. Con base en los resultados, elige la variante que mejor cumpla con el objetivo.
• Iterar y mejorar: Si los resultados son positivos, implementa la variante ganadora. Si los resultados no son concluyentes, itera y prueba nuevas variantes para seguir optimizando el elemento en cuestión.

¿Por qué se hacen los testing A/B?

Realizamos pruebas A/B para mejorar la eficacia y eficiencia de elementos digitales, como sitios web, anuncios o aplicaciones. Estas pruebas nos permiten comparar diferentes variantes y determinar cuál ofrece mejores resultados en función de objetivos específicos, como tasas de conversión o retención de usuarios. Al llevar a cabo tests A/B, obtenemos información objetiva basada en datos reales, lo que nos ayuda a tomar decisiones informadas y respaldadas por evidencia. Además, nos permite identificar oportunidades de mejora y optimizar continuamente nuestros activos digitales para lograr un rendimiento óptimo y alcanzar nuestros objetivos comerciales.

Los orígenes de los testing A/B

Los orígenes de los tests A/B se remontan a la década de 1940, cuando se realizaron las primeras pruebas controladas en campos como la agricultura y la medicina. Sin embargo, su aplicación en el ámbito digital comenzó en la década de 1990. Se popularizaron en la industria tecnológica a principios de los años 2000 gracias a empresas como Google y Amazon, que utilizaron pruebas A/B para mejorar la experiencia del usuario y aumentar sus ingresos en línea. Con el tiempo, esta metodología se ha convertido en una herramienta fundamental para el marketing digital y la optimización de sitios web y aplicaciones.