El A/B testing es, desde hace tiempo, una práctica de sobra conocida por los profesionales del marketing. Consiste en crear variaciones de tus páginas o de los itinerarios de los clientes y ponerlas en competencia con la página original. Tus visitantes verán aleatoriamente una de las variaciones durante el periodo de la prueba, sin tener conocimiento de ella. Por lo tanto, la observación de su comportamiento no está sesgada.

A lo largo de la prueba, la herramienta de A/B testing registra las acciones y las conversiones de los usuarios afectados de cada grupo. Tú mismo definirás cuáles serán esas conversiones (acceso a una página, compra, clic sobre un elemento…) y la herramienta también podrá comparar el rendimiento de cada variación según los indicadores que te interesan. Además del impacto sobre tu tasa de conversión, poner en marcha pruebas A/B ofrece otras ventajas, a menudo desconocidas o relegadas a un segundo plano. Desde AB Tasty nos explican en este artículo los principales beneficios de realizar Test A/B:

Retorno de la inversión fácilmente medible a largo plazo

Con una buena herramienta de A/B testing, podrás determinar de forma precisa las ganancias monetarias que implica cada variación. Para ello, solo tendrás que indicarle tus datos de conversión. Lo básico es el importe del pedido, pero también podrás indicar otros datos como la tipología de los usuarios (p.ej.: hombre/mujer, franjas de edad) o las categorías de los productos comprados. Así, estos datos serán utilizados para analizar más en detalle los resultados de tus pruebas.

Estos datos monetarios te permitirán comparar tus variaciones con criterios más cualitativos que el simple número de transacciones. Si una variación registra un ligero descenso del número de transacciones pero ha aumentado la cesta media de la compra, el indicador que deberá seguirse es claramente el volumen de negocios y no solo el número de transacciones. En función de tus objetivos, quizá quieras dar más importancia al número de transacciones (como estrategia para acaparar segmentos del mercado), a la cesta media o al valor de la visita (punto de vista de la rentabilidad).

Con esta información, podrás determinar el retorno de la inversión del A/B testing. Si identificas que, durante 2 semanas, la variación 1 de tu prueba te ha hecho ganar 1 000€, podrás extrapolar la ganancia si el 100% del tráfico ha visto la variación 1 durante 1 año completo. De este modo, te será muy sencillo comparar las ganancias con el coste del A/B testing, tanto por la licencia de software como por los recursos humanos (tiempo dedicado…).

Mejor rentabilidad para las campañas de adquisición

Un estudio de Forrester revela una estadística sorprendente: de cada 100 $ gastados en acciones de marketing, solo 1 $ se invierte en mejorar las tasas de conversión. Este resultado es preocupante cuando se conoce la inversión que representan los distintos canales de adquisición de tráfico, inversión que no para de crecer (p.ej.: aumento del CPC en las redes de enlaces patrocinados), en ocasiones, con un rendimiento mínimo.

Mejorar la tasa de conversión implica aumentar las conversiones manteniendo un tráfico constante. El A/B testing, por tanto, permite rentabilizar mejor las inversiones mejorando la tasa de conversión, disminuyendo la tasa de rebote y optimizando las etapas del túnel.

En resumen, cada vez es más difícil y costoso adquirir visitantes cualificados, pero es posible comprenderles mejor y optimizar su itinerario hasta la compra.

Mejor comprensión del consumidor

Analizar los resultados de tus tests, aunque sean negativos o poco significativos, te permitirá comprender mejor las expectativas de los consumidores y tirar por otro lado en el futuro, tanto para el A/B testing como para otros aspectos de marketing (cómo perciben la oferta los usuarios, la proposición de valor…). Las herramientas avanzadas de A/B testing como AB Tasty, permiten, por ejemplo, filtrar los resultados de las pruebas según distintos criterios para ver claramente los distintos rendimientos según los segmentos de usuarios.

En efecto, un contenido puede resultar ganador entre todos los usuarios, pero perdedor si observamos estos mismos resultados solo en una población restringida. A la inversa, si una prueba no da buenos resultados globalmente, pero resulta positiva en una subpoblación, podrás aprender de tu prueba para dirigirte con tu marketing o con tu estrategia de comunicación a este público objetivo.

Las herramientas de A/B testing cada vez están más orientadas a las lógicas de personalización de los contenidos en tiempo real, según el comportamiento de los usuarios. La idea es sacarle partido a las enseñanzas extraídas de tus pruebas, identificando los mensajes más pertinentes por tipo de usuario, con la ayuda de una herramienta avanzada de informes, para después ofrecer mensajes optimizados a tus diferentes tipos de usuarios.

¿Un extra para el posicionamiento natural?

Una de las preguntas que suelen surgir en cuanto al A/B testing es su impacto sobre el posicionamiento natural. En primer lugar, hay que recordar que las soluciones de A/B testing no tienen ningún impacto negativo en tus puestos en los motores de búsqueda. En efecto, los cambios suelen aplicarse de cara al cliente: el navegador del usuario se encarga de ejecutar las instrucciones de Javascript que los robots de indexación y los crawlers no suelen leer bien. Aunque quizá algunos de ellos sí que puedan leerlas (tampoco hay que subestimar a Google), la naturaleza de las modificaciones aportadas durante una prueba A/B no suele tener como objetivo engañar a los motores de búsqueda. Para ver la postura oficial de Google sobre las pruebas A/B y recibir algunos consejos, te recomendamos leer el siguiente artículo: http://googlewebmastercentral.blogspot.fr/2012/08/website-testing-google-search.html

Mejorar tus páginas, la claridad de la oferta, el acceso a los datos o el funcionamiento técnico de tu sitio solo puede tener un impacto positivo en la experiencia del usuario. Además, los motores de búsqueda y, sobre todo, Google cada vez dan mayor importancia a los criterios de usabilidad (tasa de rebote, número de páginas consumidas, tiempo pasado, comportamiento de navegación entre las páginas de resultados de búsqueda del motor y tus páginas). Mejorar tu sitio de forma continua con la ayuda del A/B testing, jamás podrá perjudicar tu posicionamiento natural y, de hecho, podrá darte un extra, difícilmente cuantificable por los motores de búsqueda, pero fundamental para tus usuarios.