{"id":3816,"date":"2023-10-27T13:12:04","date_gmt":"2023-10-27T13:12:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=3816"},"modified":"2024-10-22T19:10:19","modified_gmt":"2024-10-22T19:10:19","slug":"pruebas-a-b","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/pruebas-a-b\/","title":{"rendered":"Pruebas A\/B: \u00bfqu\u00e9 son y c\u00f3mo hacerlas?"},"content":{"rendered":"\n

Desvelar los secretos del comportamiento del usuario puede parecer una tarea ardua. Sin embargo, existe una estrategia eficaz que les ha permitido a las empresas entender exactamente qu\u00e9 funciona \u2014 y qu\u00e9 no funciona \u2014 cuando se trata de obtener el compromiso y la conversi\u00f3n de los usuarios: las pruebas A\/B<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Este abordaje puede perfectamente ser el factor diferencial que te permita optimizar tus p\u00e1ginas web y aumentar tus tasas de conversi\u00f3n. <\/strong>En el post de hoy exploraremos qu\u00e9 son las pruebas A\/B<\/strong>, por qu\u00e9 son importantes y c\u00f3mo puedes incorporarlas a tus propios esfuerzos de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Marketing Intelligence Report<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 es una Prueba A\/B?<\/h2>\n\n\n\n

En un mundo cada vez m\u00e1s orientado por datos, entender las necesidades y preferencias de los usuarios es crucial para el \u00e9xito de cualquier negocio. Ah\u00ed es donde entran las pruebas A\/B. <\/p>\n\n\n\n

B\u00e1sicamente, la prueba A\/B es un m\u00e9todo de comparaci\u00f3n de dos versiones de una p\u00e1gina de la web u otro recurso del usuario para determinar cu\u00e1l de ellas tiene un mejor rendimiento.<\/strong> Es una experiencia con dos variantes, A y B, que son las versiones de control y de prueba, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n

Estas pruebas pueden aplicarse a cualquier elemento que influya en el comportamiento del usuario, como t\u00edtulos, subt\u00edtulos, p\u00e1rrafos del texto, im\u00e1genes, botones, formularios e incluso colores y fuentes. <\/p>\n\n\n\n

Este abordaje ofrece datos pr\u00e1cticos y observables para hacer elecciones m\u00e1s informadas y eficaces que pueden conducir a mejoras significativas.<\/p>\n\n\n\n

Historia de la prueba A\/B<\/h2>\n\n\n\n

Antes de comentar m\u00e1s detenidamente la importancia y los beneficios de la prueba A\/B, nos parece interesante hacer una peque\u00f1a recapitulaci\u00f3n hist\u00f3rica. Podemos datar el surgimiento de esta estrategia a poco tiempo despu\u00e9s de que aparecieran las <\/strong>metodolog\u00edas \u00e1giles<\/strong><\/a>,<\/strong> en 2001. <\/p>\n\n\n\n

Si conoces la historia de la internet, te habr\u00e1s dado cuenta de que hablamos de antes de que Google utilizara el t\u00e9rmino por primera vez, lo que ocurri\u00f3 reci\u00e9n en 2008. <\/p>\n\n\n\n

Y es as\u00ed porque, desde la maduraci\u00f3n de las estrategias de marketing<\/a>, las empresas buscaban investigar y entender c\u00f3mo un determinado producto penetrar\u00eda en el mercado<\/strong> y si tendr\u00eda una buena aceptaci\u00f3n del p\u00fablico objetivo. Claro que, muchas veces, se daban \u201ctiros\u201d al azar, lo que acarreaba una enorme p\u00e9rdida de dinero y tiempo. <\/p>\n\n\n\n

Buscando solucionar ese problema y optimizar las inversiones<\/strong>, surgieron las metodolog\u00edas \u00e1giles. As\u00ed, en vez de probar un producto robusto, con un proyecto completo de lanzamiento y divulgaci\u00f3n, se empezaron a probar peque\u00f1os drops de productos y conceptos<\/strong> en un corto per\u00edodo de tiempo (d\u00edas o semanas). A partir de ese momento, se med\u00eda el resultado final. <\/p>\n\n\n\n

Con esa propuesta de trabajar en sprints cortos, se detect\u00f3 un problema: el foco, a fin de cuentas, era el planeamiento del proyecto y no la mensuraci\u00f3n de KPI <\/strong>que pudieran iluminar el camino. <\/p>\n\n\n\n

De esa forma, los resultados de los proyectos empeoraban aun cuando se los correg\u00eda a lo largo de los sprints. Los resultados eran muy parecidos a los que se lograban con aquellos primeros tiros al azar.<\/p>\n\n\n\n

Como respuesta a ese nuevo desaf\u00edo, surgi\u00f3 el concepto de experimentaci\u00f3n, que pronto dar\u00eda origen a la prueba A\/B metrificada y estructurada<\/strong> que conocemos hoy. <\/p>\n\n\n\n

De all\u00ed proviene la idea b\u00e1sica de comparaci\u00f3n, de que todo lo que se lanza necesariamente debe ser mejor que lo que existe hoy.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

LEE M\u00c1S: <\/strong>Shadowban: \u00bfqu\u00e9 es y c\u00f3mo evitarlo?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es la importancia de las pruebas A\/B?<\/h2>\n\n\n\n

Lo especial de las pruebas A\/B radica en su simplicidad y en su capacidad de aportar resultados concretos.<\/strong> Por medio de estas pruebas, las empresas pueden identificar con precisi\u00f3n qu\u00e9 cambios conducen a resultados positivos, evitando suposiciones y conjeturas. <\/p>\n\n\n\n

En esencia, es como tener un mapa de orientaci\u00f3n que indica cu\u00e1l es el camino que se debe seguir para optimizar el rendimiento.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, las pruebas A\/B pueden ofrecer insights valiosos sobre el comportamiento de los usuarios. Estos permiten que las empresas comprendan los matices de lo que quieren y esperan los usuarios<\/strong>, proporcionando, de esa forma, la capacidad de atender a esas expectativas de forma m\u00e1s eficaz. <\/p>\n\n\n\n

Esto puede resultar en una mayor involucraci\u00f3n, tasas de conversi\u00f3n m\u00e1s altas y, en definitiva, aumento de las ganancias.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, es importante recordar que la optimizaci\u00f3n del sitio es un proceso continuo. Las necesidades y preferencias de los usuarios pueden cambiar con el tiempo, as\u00ed como la tecnolog\u00eda y las tendencias del mercado. <\/p>\n\n\n\n

Las pruebas A\/B permiten que las empresas se adapten a esos cambios, garantizando que sus p\u00e1ginas web est\u00e9n siempre optimizadas para el rendimiento m\u00e1ximo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

LEE M\u00c1S:<\/strong> <\/strong>Automatizaci\u00f3n de Marketing: \u00bfpor qu\u00e9 conviene implementarla?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo realizar Pruebas A\/B?<\/h2>\n\n\n\n

Realizar una prueba A\/B puede parecer una tarea compleja, pero, en realidad, es un proceso bastante directo. Esta es una estructura b\u00e1sica para realizar una prueba A\/B:<\/p>\n\n\n\n

1. Identifica un problema u oportunidad<\/h3>\n\n\n\n

El primer paso es identificar un problema o una oportunidad.<\/strong> Quiz\u00e1s las tasas de conversi\u00f3n en una determinada p\u00e1gina sean menores que lo ideal o tal vez tengas una idea de c\u00f3mo puedes mejorar la experiencia del usuario.<\/p>\n\n\n\n

Supongamos que est\u00e1s en duda en cuanto a una estructura de p\u00e1gina<\/strong>, tomando en cuenta im\u00e1genes, jerarqu\u00eda de la informaci\u00f3n y copywriting. Para poner a prueba la performance de la p\u00e1gina y entender qu\u00e9 se necesita cambiar<\/strong>, puedes crear otra versi\u00f3n, que ser\u00e1 la comparaci\u00f3n de la prueba A\/B. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n

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Imagen retirada del sitio Unbounce.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

2. Formula una hip\u00f3tesis: <\/h3>\n\n\n\n

En segundo lugar, necesitas formular una hip\u00f3tesis. Por ejemplo, si notas que la tasa de clics de tu bot\u00f3n de CTA es baja, puedes formular una hip\u00f3tesis de que un cambio en el color o en el texto del bot\u00f3n podr\u00eda aumentar la tasa de clics.

En el ejemplo que dimos antes, podemos considerar que la hip\u00f3tesis de mejora previ\u00f3 no solo cambios en el dise\u00f1o de la p\u00e1gina, sino tambi\u00e9n en el texto. <\/p>\n\n\n\n

3. Crea las versiones de prueba<\/h3>\n\n\n\n

Ahora, te toca crear tus versiones de prueba. Necesitar\u00e1s dos versiones: la versi\u00f3n de control (o sea, la versi\u00f3n actual) y la versi\u00f3n de prueba (la nueva versi\u00f3n, la que incluir\u00e1 las modificaciones).
En el ejemplo que damos a continuaci\u00f3n, tenemos la versi\u00f3n A (control) y B (variaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button>
Fuente: What is A\/B testing?<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

4. Conduce la prueba<\/h3>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de que tengas prontas tus versiones de prueba. Tendr\u00e1s que repartir el tr\u00e1fico de forma equitativa entre las dos versiones y recoger datos sobre c\u00f3mo interact\u00faan los usuarios con cada una de ellas.<\/p>\n\n\n\n

5. No saques conclusiones precipitadas<\/h3>\n\n\n\n

Es crucial no sacar conclusiones precipitadas a partir de resultados iniciales. Cerci\u00f3rate de que la prueba se haya ejecutado por tiempo suficiente como para obtener resultados significativos.<\/p>\n\n\n\n

LEE M\u00c1S: <\/strong>C\u00f3mo utilizar IA en el Marketing Digital<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Tipos de Prueba A\/B para hacer<\/h2>\n\n\n\n

Ahora que sabes c\u00f3mo conducir tus pruebas, veamos m\u00e1s detenidamente algunas posibilidades. Existen varias formas de realizar pruebas A\/B y el abordaje que elegir\u00e1s puede depender de una serie de factores. <\/p>\n\n\n\n

Ech\u00e9mosle un vistazo a diez ejemplos:<\/p>\n\n\n\n