Master A/B y pruebas multivariadas (guía definitiva)

A estas alturas, la mayoría de los especialistas en marketing saben que necesitan integrar las pruebas A/B en su proceso para desarrollar nuevas promociones y publicidad.

Sin embargo, saber que debe usar pruebas A/B y saber cómo ejecutar pruebas A/B son dos juegos de pelota diferentes.

El mundo de las pruebas A/B puede ser confuso, ya que muchas personas usan términos como "pruebas A/B", "pruebas A/B/n" o "pruebas multivariantes" indistintamente.

Sin embargo, todos estos son diferentes tipos de pruebas. Aquí hay un resumen rápido:

Las pruebas 'A/B' y 'A/B/n' son muy similares. Ambos están probando un cambio de variable específico para ver el impacto de ese cambio. Una prueba A/B significa que está ejecutando dos versiones de la promoción, generalmente un control y una segunda versión con el cambio que desea probar. Una prueba A/B/n significa que está ejecutando múltiples versiones de la promoción, aún probando una variable específica, pero ejecutando múltiples variaciones de ese cambio de variable. Por ejemplo…

1. Prueba A/B: Estás probando el texto en tu botón CTA. Una versión dice '¡Regístrese!' la segunda versión dice '¡Únete ahora!'
2. Prueba A/B/n: Estás probando el color de tu botón CTA. Una versión es roja, la segunda versión es azul, la tercera versión es verde y así sucesivamente.

Una prueba multivariante es cualquier prueba que mide el impacto de múltiples cambios de variables a la vez. La pista está en el nombre mismo: multi (muchos) variate (variables). Por ejemplo…

1. Estás probando variaciones del color del botón CTA Y del texto al mismo tiempo.

En este artículo, cubriremos por qué debería ejecutar pruebas A/B, qué tipos de pruebas debería ejecutar y cuándo ejecutar sus pruebas A/B. ¡Saltamos!

¿Por qué debería ejecutar una prueba A/B?

Para ejecutar una prueba A/B exitosa, debe tener el razonamiento y la intención adecuados detrás de la prueba.

Una razón general para ejecutar una prueba es optimizar las conversiones, pero debe tener un razonamiento más profundo y detallado si desea tener éxito.

Profundicemos en las razones más comunes para realizar una prueba A/B.

1. Mi promoción tiene un bajo rendimiento

Esta es la razón principal por la que la mayoría de los especialistas en marketing comienzan el proceso de prueba.

Una promoción de bajo rendimiento es una preocupación real para sus ingresos y es algo que puede medir.

Al ejecutar pruebas A/B, puede modificar los detalles de su promoción para mejorar gradualmente su efectividad. Esto le permite brindar una mejor experiencia a sus clientes, al mismo tiempo que mejora sus resultados.

2. Las pautas de mi marca cambiaron

Esto sucede con más frecuencia de lo que piensas. Cada vez que una empresa pasa por una actualización de marca, normalmente las promociones requerirán diseños y contenido completamente nuevos.

Si bien las pruebas A/B son una excelente manera de implementar estos cambios rápidamente, también pueden ayudar a guiar la actualización de la marca.

Al probar diferentes colores, palabrería y estilos de diseño con pruebas A/B, puede ayudar a informar la dirección general de la marca al presentar datos de usuarios reales de a qué responden mejor sus clientes.

En este caso, no probaría los nuevos diseños con los originales.

Con una actualización de marca, generalmente tiene una guía general sobre hacia dónde se dirigirán los diseños y la voz de la marca, pero aún necesita descubrir los detalles de cosas como la fuente, la paleta de colores, etc. Está comenzando de cero y su las pruebas deben reflejar sus aprendizajes de su éxito de promoción anterior.

Antes de que empieces…

Antes de comenzar a configurar sus pruebas A/B, hay algunas cosas que debe tener en cuenta. Principalmente, algunas trampas para evitar...

Trampa n.º 1: no comparar el rendimiento de la promoción con los puntos de referencia de la industria.

Por supuesto, desea que sus promociones superen el 'promedio', pero si su promoción ya supera los promedios de la industria en un 20% o más, puede ser mejor probar algo más para alcanzar sus objetivos.

La buena noticia es que su promoción está muy por encima de la competencia. La mala noticia es que puede hacer más daño que bien al realizar pruebas A/B en esta promoción. Si la promoción ya es ideal para su cliente, la introducción de variaciones puede hacer que el rendimiento disminuya.

Escollo #2: No identificar un KPI medible.

Si 'solo desea que esta promoción funcione mejor', es probable que no haya vinculado esa promoción a un KPI que impactará en un objetivo comercial final.

Para mejorar el rendimiento de una promoción, debe estar atento a los KPI que se verán afectados para poder evaluar con precisión un cambio.

Si el KPI adjunto es aumentar el valor promedio del pedido y ejecuta una prueba y observa un aumento de las interacciones pero un valor promedio del pedido disminuido, entonces la prueba no debe considerarse un éxito.

Los KPI más comunes adjuntos a las promociones son:

1. Tasa de conversión
2. Tasa de abandono del carrito
3. Tasa de captura de correo electrónico
4. Valor promedio de pedido

Debe determinar a qué KPI se dirige antes de iniciar cualquier prueba para asegurarse de que puede realizar un seguimiento adecuado de los cambios.

¿Qué debe probar IA/B?

Ahora que tiene una mejor comprensión de los conceptos básicos, podemos profundizar en el aspecto más importante y más comúnmente incomprendido de las pruebas: cómo estructurar una prueba A/B confiable.

Elementos de una promoción

1. CTA: la llamada a la acción
2. Línea de etiqueta: copia para captar la atención del visitante
3. Copia de oferta: la copia que describe su oferta
4. Importe de la oferta: el valor tangible de la oferta.
5. Activo de imagen: imagen utilizada para representar una oferta, marca, etc.
6. Número de pasos: cuántos pasos le toma a un visitante completar el compromiso

Arriba están los elementos principales de una promoción y, por lo tanto, sus principales variables de prueba.

La copia de la oferta y el monto de la oferta están separados porque puede cambiar el monto de la oferta específica sin cambiar la copia circundante.

Aquí hay un ejemplo:

• '¡Empiece hoy mismo a obtener un 10 % de descuento en su suscripción!'
• '¡Empiece hoy mismo a obtener un 15 % de descuento en su suscripción!'

En el ejemplo anterior, la 'copia de oferta' es el texto en el que se envuelve su 'monto de oferta'. Es importante tener en cuenta esta distinción a medida que avanza en la creación de pruebas reales.

El monto de la oferta casi siempre tendrá el peso más significativo. Si piensas en esto en términos prácticos, puedes ver por qué.

Por ejemplo, ¿preferiría tener $5 de descuento en un lavado de autos premium o un lavado de autos premium GRATIS?

En igualdad de condiciones, más personas estarán más dispuestas a obtener el lavado de autos gratis que solo $ 5 de descuento.

Cómo configurar una prueba A/B

1. Identificar KPI

El primer paso más importante en la configuración de cualquier prueba para optimizar las conversiones es identificar el KPI que desea afectar.

Esto podría reducir el abandono del carrito, aumentar los registros de correo electrónico, aumentar las interacciones o cualquier KPI específico del sitio que usted y su equipo hayan identificado.

Una vez que identifique su KPI, tome la lista de componentes de arriba y comience a formular hipótesis sobre cuál de estos elementos lo ayudará mejor a mejorar el KPI al que se dirige.

Vamos a esbozarlo con un ejemplo para que puedas ver cómo se hace:

En este ejemplo, están sucediendo muchas cosas y hay mucho que desempaquetar, así que comencemos por desglosarlo usando la lista de arriba.

1. Monto de la oferta : en esta promoción en particular, en realidad hay dos ofertas diferentes: 20% de descuento y envío gratis.
2. Número de pasos – 1
3. CTA – Usar código.
4. Activo de imagen : ninguno
5. Eslogan – Ahorros instantáneos
6. Copia de oferta : quite (cantidad de oferta 1) de los artículos en su carrito ahora + (cantidad de oferta 2)

Desglosar visualmente cada parte de la promoción le dará una comprensión clara de todas las diferentes partes móviles y le permitirá priorizar sus pruebas.

Siguiendo con este ejemplo, usemos el valor promedio de pedido como nuestro KPI principal. Este es un KPI claro y medible que sin duda tendrá un impacto en los resultados de la empresa.

2. Identificar y formular hipótesis

A continuación, debe identificar los elementos que cree que generarán el mayor impacto en su KPI identificado. Para este ejemplo, usaremos la copia de la oferta y el monto de la oferta.

Para cada promoción, es importante anotar su hipótesis para que pueda seguir su línea de pensamiento.

Aquí hay un ejemplo de hipótesis:

Creo que cambiar la copia de la oferta para incluir un valor mínimo de pedido y aumentar la visibilidad de los montos de la oferta aumentará el valor promedio del pedido.

Como puede ver, una hipótesis típica no es demasiado compleja, pero es muy específica acerca de las acciones y los resultados.

3. Crea una variación

Ahora que ha formulado una hipótesis e identificado los elementos para probar, puede comenzar a crear variaciones basadas en esos elementos.

Por suerte, con Justuno esta parte suele ser muy sencilla. Echa un vistazo a la variación a continuación:

Al configurar sus pruebas A/B, es mejor probar variaciones en un solo elemento a la vez. En el ejemplo anterior, notará que solo ha cambiado la copia de la oferta, mientras que el monto de la oferta sigue siendo el mismo.

En teoría, cualquier usuario que eche un vistazo a esta ventana emergente debería comprender de inmediato los conceptos básicos de la promoción: 20% de descuento, envío gratis, tengo que comprar cosas por valor de $ 100.

En este ejemplo, también eliminamos visualmente la prioridad de los "ahorros instantáneos" porque ese texto es en gran medida irrelevante para el objetivo.

4. Probar e iterar

Ahora que tiene su variación, puede configurar su prueba.

La cantidad de tiempo que debe ejecutar una prueba depende completamente de cuánto tiempo llevará alcanzar la significación estadística, que es una forma elegante de decir: "los datos que obtiene son 90% confiables".

En la mayoría de los casos, necesitará al menos 1200 impresiones para tener una confianza razonable en los resultados.

Cuándo ejecutar una prueba A/B

Una de las partes más importantes de cualquier prueba es determinar cuándo es apropiado realizar la prueba.

Es fácil decir, 'Siempre'. Siempre debes estar probando.

A veces todavía caigo en esta mentalidad, pero antes de cada prueba, es importante dar un paso atrás y hacerse algunas preguntas:

¿Cuántos visitantes verán esta promoción durante la próxima semana? ¿Dos semanas? ¿Mes?

La respuesta a esta pregunta es increíblemente importante. En un mundo ideal, necesitará algunos miles de puntos de datos (es decir, visitantes que realmente estén realizando su prueba).

Como se indicó anteriormente, como mínimo, su prueba debe ejecutarse hasta que tenga 1200 impresiones para tener una confianza razonable en los resultados.

Con esto en mente, su primer paso es averiguar cuántos visitantes se canalizarán de manera predecible a través de su prueba por día.

Este número debería ser fácil de obtener desde su panel de control de Google Analytics o Justuno si tiene su cuenta de Analytics vinculada.

Al mirar sus números de tráfico, es importante tener en cuenta el tipo de promoción que está ejecutando y las reglas de orientación para la promoción.

Por ejemplo, si está ejecutando una promoción de intención de salida, entonces es justo suponer que todos los visitantes de su sitio verán esto. Si está ejecutando una promoción de banner que solo se muestra en la página de inicio, entonces debería mirar los datos de visitantes SOLO para su página de inicio y no para todo su sitio.

Con esas reglas generales en la mano, puede ingresar a su Google Analytics y mirar la página en la que vivirá su promoción y encontrar la información que desea. Vaya a la pestaña Audiencia y configure el rango de fechas para ver los últimos 3 a 6 meses completos y luego ordene por semana. Cada punto de datos disponible en el gráfico será una ventana de 7 en su tráfico.

Ingrese cada uno de los puntos de datos en una hoja de cálculo (Google Sheets o Excel funcionarán igual de bien) y luego promedie esos números. Ahora tiene un flujo de tráfico semanal promedio razonablemente preciso para su sitio.

Una vez que tenga el recuento promedio de visitantes por día, puede calcular el tiempo mínimo que necesitará para ejecutar su prueba para alcanzar las 1200 impresiones.

Consulte nuestra práctica tabla a continuación para obtener pautas para comenzar:

El tiempo mínimo que desea realizar una prueba es una semana completa. Su prueba debe comenzar y finalizar el mismo día e, idealmente, a la misma hora.

Esto se debe a que incluso si tiene 10,000 visitantes por día, su sitio experimentará un comportamiento de usuario diferente en diferentes días de la semana. Al comenzar y finalizar su prueba el mismo día de la semana, puede ayudar a suavizar los comportamientos y patrones inusuales de los usuarios.

Esto es de vital importancia, ya que le permite controlar las fluctuaciones en el tráfico y el comportamiento de los usuarios día a día.

Algunas palabras de advertencia:

• Evite comenzar una prueba un viernes. Si algo sale mal, es posible que no se dé cuenta hasta el lunes.
• Comience sus pruebas por la mañana. Por la misma razón anterior, trate de no comenzar sus pruebas más tarde en el día.
• No realice pruebas durante un día festivo, ya que la fluctuación en el tráfico y los patrones de compra descartarán sus datos e invalidarán la prueba.

En términos generales, el tiempo máximo que desea ejecutar una prueba A/B será de un mes.

Las razones de este límite se basan en la asignación de recursos.

Si se tarda más de un mes en alcanzar la viabilidad mínima o alrededor de 1000 visitantes, entonces debe pensar en realizar un tipo diferente de prueba.

Resumen de pros y contras:

Hacer:

1. Encuentra tu tráfico por día
2. Use números de tráfico para determinar la duración de la prueba
3. Comience y detenga su prueba el mismo día de la semana

No:

1. Iniciar una prueba A/B en un fin de semana
2. Ejecute su prueba A/B durante más de un mes
3. Ejecute su prueba A/B durante unas vacaciones
4. Comience y detenga sus pruebas en diferentes días, en diferentes momentos

Cómo se ve el éxito de la prueba A/B

Si has leído todo este artículo, ¡felicidades! Acabas de recibir un curso intensivo de pruebas A/B.

Antes de despegar y configurar su primera prueba A/B en su cuenta de Justuno, eche un vistazo a un estudio de caso reciente realizado por el minorista de joyería Shopify Plus, The GLD Shop.

¡En esta prueba A/B, The GLD Shop pudo aumentar las conversiones en un 300 %!