Los test A/B son pruebas de diseño que nos permiten realizar variaciones de una misma página para comparar el comportamiento de los usuarios en las distintas opciones y así valorar cuál de las versiones es la que mejores resultados obtiene.
Estas pruebas son posibles gracias a las múltiples herramientas de test A/B que existen hoy en día en el mercado, pero dar con la que más se ajuste a tus necesidades e intereses puede resultar complicado. Por ello, hemos seleccionado a las 6 mejores, con la ayuda de 40 expertos del sector. Esta vertical forma parte de nuestra Guía Ecommtech 2024, que puedes descargar de manera gratuita en el siguiente enlace
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Estas son las 6 mejores herramientas de test A/B:
Ofrece una personalización y experimentación continua en sitios web, aplicaciones móviles y dispositivos conectados. Permite optimizar las páginas con experiencias orientadas a cada usuario teniendo en cuenta los resultados obtenidos en cada variante.
La implementación es sencilla y para preparar el test no es necesario tener conocimientos de programación. Una de sus herramientas más visuales es el mapa de calor, que muestra con claridad en qué áreas hacen clic los usuarios con mayor frecuencia.
Tiene una prueba gratuita para equipos de hasta cinco usuarios y luego realiza planes a la medida de cada cliente.
Esta herramienta permite experimentar, personalizar y gestionar funcionalidades tanto en una web como en sitios móviles y aplicaciones. Cuenta con soluciones exclusivamente pensadas para eCommerce, con tests por redirección de URLs, test multivariante y testing predictivo.
Crea segmentaciones en base a IA, cuenta con un planificador de campañas, realiza lanzamientos progresivos, dispone de widgets personalizables y ofrece estadísticas de los experimentos en tiempo real, entre muchas otras funcionalidades.
Más de 1.000 marcas utilizan sus servicios.
Esta plataforma te permite ajustar, optimizar y personalizar tu sitio web sin la necesidad de tener grandes conocimientos técnicos.
Realiza tests A/B, multivariante y pruebas de URL dividida. Puedes cambiar los títulos, las imágenes, el call to action, los colores, las fuentes o cualquier otro elemento de la página creando múltiples variaciones en una interfaz muy sencilla de usar.
También podrás acceder a una biblioteca de widgets para probar y descubrir su impacto en la mejora de las conversiones.
Es una herramienta simple de creación de landing page que te permite añadir formularios y hacer pruebas A/B para crear páginas de destino específicas para cada campaña de marketing.
A través de la técnica «arrastrar y soltar» podrás diseñar de manera fácil y sencilla, adaptando tus diseños a un formato responsive. Además, con la ayuda de la inteligencia artificial, el sistema te sugiere las opciones más acertadas según los objetivos que persigas.
Ofrece 14 días de prueba gratuitos y luego puedes elegir entre los 4 planes de suscripción, que varían entre los 68€ y los 597€/mes (con permanencia).
Es una de las herramientas más avanzadas dentro de los motores de testing y personalización que actualmente se ofertan en el mercado. Al pertenecer a Adobe, tiene una fácil integración con el resto de herramientas de la suite (Adobe Analytics, Adobe Audience Manager, Adobe Experience Manager, etc.).
Permite realizar una selección de objetivos basada en reglas, selección geográfica de objetivos y optimización en el lado del servidor. Estas posibilidades pueden utilizarse para la optimización de canales basados en navegadores, tanto en móviles como en PC de escritorio.
Es una plataforma de personalización IA y de test A/B para Product Owners y profesionales del Marketing orientados a la conversión. Ofrece una interfaz muy sencilla orientada a experimentar.
Con ella puedes probar distintas versiones de web y distintas versiones de funcionalidad. Además, con la herramienta de test multivariantes puedes poner a prueba simultáneamente todas las combinaciones posibles entre varios elementos de una misma página.
Ofrece una interfaz muy sencilla orientada a experimentar. Cuenta con más de 50 integraciones (incluidos almacenes de datos), resultados en tiempo real y motor multi estadística.
Si bien hemos hecho una selección ultra resumida con las que consideramos como mejores herramientas del mercado, a continuación nombramos en orden alfabético a muchas otras soluciones que también pueden resultar muy efectivas para tu negocio: AB Press Optimizer, ABlyft, Convert, Convertize, Google Optimize, Leadformly, Maxymiser, Marketing Optimizer, Nelio AB Testing, Omniconvert, PostHog, SiteSpect, SplitHero, Thrive Headline Optimizer, Title Experiment Free, UserZoom y Zoho PageSense.
Los tests A/B, o también conocidos como tests AB, AB Tests o A/B testing, son fundamentales para optimizar y poder lograr así mejores resultados al haber puesto a prueba, previamente, variaciones de una misma página y haber podido comparar el comportamiento de los usuarios en las diversas opciones planteadas y puestas a analizar en el test. Se trata de experimentar el comportamiento de las visitas (de los usuarios) en las diversas versiones de una misma página para poder concluir ante qué responden mejor y cuándo los resultados son más positivos.
La idea es preparar dos o más versiones de una misma página y dividir el tráfico que llega a ésta en las diversas alternativas. Puesto en marcha, la herramienta o plataforma que ejecute el test A/B recogerá los resultados y podrá ver así el rendimiento de cada opción. El objetivo es ver qué diseño funciona mejor y aplicarlo de este punto en adelante.
Ver qué parte del proceso tiene una mayor necesidad de mejora y centrarnos en esa página. El resto se podrá testear más adelante, tenemos que poner foco en una primera pantalla. Es importante tener claro el objetivo de la página específica que vamos a testear (no tanto de la página web), paso a paso.
Una vez elegida la página en la que se va a realizar el test, hay que analizar cómo está funcionando ésta para intentar encontrar puntos de mejora. Mediante herramientas como Google Analytics, puedes realizar una comparativa de las diferentes páginas que forman tu site e intentar sacar conclusiones analizado los ratios obtenidos en cada una de ellas.
Lo ideal es analizar qué elementos conforman cada página e intuir cuál de ellos puede afectar a que la página que vamos a trabajar tenga un ratio inferior. ¿Hay algún elemento que el resto de páginas tengan distinto que pueda ser el motivo?
El objetivo de esta fase es entender cómo se enfrenta el usuario a esa página y qué puede haber en el resto de páginas para que su rendimiento sea mejor.
Podemos, por ejemplo, creer que el motivo del menor ratio de conversión de una página es porque el CTA está en un lado y no en el medio, porque no se destaca suficiente el incentivo que se ofrece al usuario por registrarse o porque la imagen que se muestra es poco atractiva. Incluso, un hecho que parece insignificante y puede variar mucho el ratio de conversión, es el color del botón que se presente. Hay que analizar diversas variaciones hasta encontrar qué opción nos ofrece mejores resultados.
Normalmente le llamamos control a la página actual y variante a la nueva versión que se prepare. Es importante tener en cuenta que se tendrán que testear los elementos de uno en uno para poder estar seguros que la variación en los resultados obtenidos es por ese motivo. Una vez se llega a una conclusión, se podrá testear otro elemento volviendo a empezar el proceso, mismos pasos.
Será momento de determinar el tiempo que va a estar activo, cómo se va a distribuir el tráfico que llega a esa página en las diversas variantes y el nivel de significancia que nos interesa valorar teniendo siempre presente el volumen de visitas que tenemos.
El tráfico se divide entre las diversas variaciones preparadas y se pueden ir analizando los resultados que se van obteniendo en cada caso y qué ratios se consiguen en cada caso.
El test A/B se da por finalizado si se ha marcado una fecha específica para que finalice o, en caso que se pueda, se mantiene hasta que haya suficiente volumen como para que se considere significativo. Una vez se para y los datos nos sirven para tomar conclusiones, tendremos que ver si las hipótesis que se plantearon en un inicio se cumplen o no.
En caso que el test A/B sea significativo, se tendrá que aplicar el cambio en la página tratada incorporando la variación que mejores resultados ha obtenido. En caso que los resultados no sean significativos, tocará volver a empezar el proceso y desarrollar nuevas hipótesis hasta encontrar otros elementos que sí pueden tener un efecto directo en los resultados. También puede darse el caso que los resultados no sean significativos por tener un volumen demasiado pequeño, entonces necesitaremos mantener el test más tiempo o impulsar la página para recibir más visitas.
Aquí el proceso volvería a empezar para seguir analizando el resto de elementos y siguiendo, entonces, optimizando la página. Es un proceso constante que debería ir haciéndose de forma habitual para no dejar de mejorar los ratios.
Lo ideal es recopilar esta información en algún documento común para que toda la organización pueda saber los resultados y lo pueda tener en cuenta de cara a plantear otras páginas aunque, insistimos, lo mejor siempre es testearlo porque puede ser que los usuarios se comporten de forma distinta dependiendo de las características de éstos, del sector, del objetivo de la página y un largo etcétera que hay que tener en cuenta.
[Tweet “Te explicamos los pasos a seguir para realizar tests A/B efectivos.”]
En la página Good UI (Good User Interface) puedes ver una cantidad de consejos basados en tests que han realizado. Puede ser muy útil, además, para ver la gran variedad de variantes que se pueden plantear al testear una página. Como dicen, las páginas que ofrecen una buena interfaz tienen mayores ratios de conversión y son más fáciles de utilizar así que la navegación del usuario es más satisfactoria. Teniendo esto en cuenta, podemos afirmar que tener en cuenta estos consejos al plantear una página web positivo tanto para el negocio como para el usuario.
A continuación os dejamos, como ejemplo, cuatro consejos de esta página y os animamos a seguir indagando y a testar en vuestras páginas qué funciona mejor.
Y finalizamos con una frase que creo que explica muy bien la utilidad de realizar tests A/B: “Haciendo tests, unas veces se gana y otras se aprende”.
Foto: ChatGPT y Canva.
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