A/B testing: ¿Qué es y cómo se utiliza?

AB testing, A B testing

A/B testing o simplemente AB testing es una técnica que consiste en comparar dos versiones de un estímulo digital para conocer cuál de ellas es más eficiente y entrega al usuario una mejor experiencia. Lee sobre cómo aplicarla.

Con la irrupción de las tecnologías digitales y las múltiples métricas asociadas los profesionales de marketing ya no solo pueden gestionar mediante su experiencia e intuición, sino que a estos atributos pueden agregar la toma de decisiones desde la evidencia cuantitativa que los usuarios entregan a través de su conducta de consumo con los contenidos digitales.

Lo interesante de este concepto de A/B testing es que no cumple solo con una innovación técnica. Además permite mejorar la rentabilidad del negocio si es que la comunicación está asociada a e-commerce, por ejemplo.

Pero ¿qué es el A/B testing? Es una técnica que se define como la comparación de dos versiones de un estímulo digital para conocer cuál de ellas es más eficiente y entrega al usuario una mejor experiencia.

Dentro de los estímulos digitales en los que se puede realizar un A/B testing se tienen: páginas web, banners, aplicaciones, e-mailing entre otros.

A/B testing: ¿cómo se utiliza?

La metodología de comparación se basa en definir un universo de audiencia al cual se le entregará una pieza digital.

Luego de ello, el universo se divide en tres partes. Dos partes de igual tamaño, llamadas A y B, que usualmente son de alrededor del 10% del universo cada una, elegidas de manera aleatoria, a las que se entregará un estímulo diferente; y se reserva un tercer grupo de un 80% que recibirá el estímulo ganador, el que se determina luego de analizar el rendimiento de cada grupo para seleccionar aquel de mejor rendimiento.

De esta manera, en la primera fase del A/B testing compiten dos piezas por lograr el mejor rendimiento, el cual puede ser la mayor cantidad de clics en un banner (lo que se conoce como clic thru rate o CTR) o la mejor tasa de apertura en un e-mailing. Esta última mide el atractivo de dos asuntos (subjects) que compiten por cuántos usuarios se exponen a un mensaje al interior de un correo electrónico masivo.

Caso de un sitio web

Para el caso de un sitio web en donde se hacen competir dos versiones, se tienen al menos tres tipos de objetivos que se pueden lograr:

a) Generación de prospectos (leads)

En general esta es una página que presenta una propuesta de valor más un formulario de contacto y en la que la medida de éxito está dada por la mayor cantidad de formularios completados.

b) Contenidos

En este caso el objetivo es conocer cuál contenido tiene mayor engagement o profundidad de lectura. Una métrica de éxito en este caso podría ser el tiempo de permanencia en la página.

c) E-commerce

En este tipo de páginas la medida de efectividad es la mayor cantidad de ventas logradas. En este caso pueden competir dos diseños diferentes. Por ejemplo, con layouts distintos, ubicación y/o color del botón de venta, descripción de los artículos, precios o navegación, entre otras características.

¿Cómo medir el resultado de AB testing?

Para todos estos casos planteados, la herramienta principal de medición de éxito viene directamente de las analíticas de las plataformas, tales como Google Analytics en el caso de los sitios web; el backoffice de la plataforma de envío de correos masivos o el adserver en el caso de los banners.

Por tanto, el resultado logrado es una métrica cuantitativa, segura y confiable que evita tomar decisiones guiadas solamente por la intuición.

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