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¿Qué son las pruebas A / B?

¿Qué son las pruebas A / B?
Pruebas A / B en un teléfono inteligente en la mano de una persona
una foto / Shutterstock.com

Si ha investigado el diseño web, el diseño de UX / UI o el marketing, es probable que haya escuchado el término pruebas A / B. Pero, ¿qué significa realmente la prueba A / B? Hoy echaremos un vistazo más de cerca para descubrir de qué se trata.

¿Qué son las pruebas A / B?

En pocas palabras, significa comparar dos versiones de un producto para ver cuál funciona mejor. Las pruebas A / B también se denominan «pruebas divididas» o «pruebas de grupo», como en «poner las cosas en dos grupos diferentes». Y puede ser realmente útil para refinar su diseño.

¿Por qué usarlo?

Las pruebas A / B le permiten probar una hipótesis y recopilar datos antes de comprometerse con un cambio, en lugar de hacerlo y esperar lo mejor. En un proyecto de marketing o diseño de sitios a gran escala, eso puede ahorrar una gran cantidad de tiempo y dinero.

¿Como funciona?

El concepto de pruebas A / B se perfeccionó en la década de 1920 por un estadístico y biólogo llamado Ronald Fisher, quien lo utilizó por primera vez con experimentos agrícolas. Rápidamente pasó de «qué sucede si uso un fertilizante diferente en esta parcela de tierra», a los ensayos clínicos en medicina y al diseño web y marketing de hoy.

Supongamos que está diseñando un sitio web y desea ver qué ajustes de diseño harán que las personas se queden más tiempo. Crearía dos versiones de la página, una con los cambios y otra sin: la versión A y la versión B. Una versión sirve como control, sin cambios, y la otra es la variación.

Suele funcionar así:

  1. Elija lo que quiere probar.
  2. Muestre las versiones de control y variación a grupos de personas al azar.
  3. Realice un seguimiento de los datos para mostrar qué versión influyó más en sus resultados.

La aleatorización es fundamental para este proceso de prueba, ya que ayuda a eliminar otras variables de la ecuación. Si deseas probar el tamaño del botón de suscripción para su boletín informativo, por ejemplo, le mostraría a las personas las páginas de control y variación al azar tanto en el escritorio como en el dispositivo móvil para evitar que esa variable sesgue los datos.

Las pruebas A / B se pueden hacer con más de dos páginas, pero generalmente usa dos productos para comenzar. La cantidad de personas que muestra cada versión varía según si ambas versiones son nuevas o si la nueva versión compite con una página web establecida. Si ambos son nuevos, probablemente dividirá el tráfico 50/50. Si está introduciendo cambios en una página establecida, podría ser 60/40.

Independientemente de cómo decida distribuir el tráfico a las páginas, siempre muestra a los usuarios recurrentes la misma versión para mantener la integridad de la prueba. La prueba debe ejecutarse el tiempo suficiente para recopilar datos suficientes para que sea estadísticamente significativa antes de que se pueda tomar una decisión. Esto suena complicado, pero hay herramientas gratis ahí fuera para ayudarte a trazar esto.

Cualquier elemento de cualquier página puede ser probado A / B. ¿Está intentando obtener más clics de Google? Pruebe varios titulares. ¿Intenta que la gente navegue a otras páginas de su sitio? Prueba A / B diferentes opciones de menú y diseños.

Los elementos comunes de la página que se prueban A / B son:

  • Botones de llamada a la acción (CTA) como Suscribirse, Registrarse, etc.
  • Titulares
  • Páginas de destino
  • Imagenes

Los diseñadores web pueden, literalmente, cambiar una cosa en una página, ejecutar una prueba A / B y realizar un seguimiento de los resultados. Si algo cambia, pueden estar razonablemente seguros de que fue por el ajuste que hicieron al diseño.

Nuevamente, este concepto no es exclusivo del diseño web. Puedes hacer pruebas A / B diferentes correos electrónicos de marketing unos contra otros, diferentes medicamentos, etc. Una prueba A / B es el tipo más básico de ensayo de control aleatorio y puede usarlo para mejorar continuamente la experiencia del usuario. Si está interesado en aprender más y posiblemente implementarlo en sus proyectos, vaya más allá con un profundización en las pruebas A / B.

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