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Pruebas A / B: Tres desafíos que debe vencer para obtener grandes beneficios

Posted by Alejandro Durán on 10/22/18 8:41 AM
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Las pruebas A / B pueden generar resultados impresionantes porque permiten a los profesionales de marketing descubrir qué funciona realmente.

Y los resultados se pueden medir y comunicar claramente a los clientes. Existen cientos de casos de éxito con las pruebas A/B, como en una estrategia de eCommerce que generó un 36% más de cierres en el carro de compra o una prueba de marketing en un servicio de atención médica que aumentó en un 638% los clientes potenciales.

Pero ese nivel de resultados no es fácil de conseguir. Al trabajar con las empresas para optimizar la conversión utilizando las pruebas A / B se ha observado algunos puntos en común en los desafíos que enfrentan las empresas, ya sean grandes o pequeñas, B2B o B2C, comercio electrónico o generación de leads o prospectos.

Desafío 1: Saber qué probar

No se puede poner dos versiones de una misma pieza comunicacional y simplemente esperar un ascenso en las métricas de compromiso. Los profesionales de marketing aprenden rápidamente que algunos pequeños cambios que son atractivos porque son fáciles de implementar, no son lo suficientemente impactantes como para impulsar un cambio. Saben también que modificaciones dramáticas pueden resultar en pérdidas.

Para saber qué probar, primero debe saber dónde probar. En este punto es que los datos de sus clientes pueden ser muy determinantes. Ejecute un análisis de métricas dentro del ciclo de vida, embudo de ventas o tipo de comunicaciones que realiza, para ir moviéndolos de un estado a otro y poder identificar dónde se filtran. ¿Dónde caen los potenciales clientes?

Desafío 2: Correr pruebas válidas

Aquí se podría caer en el error de creer que se ha descubierto una fórmula para aumentar la conversión, cuando realmente no es así. Otro error posible es pasar por alto un aumento de conversión.

Las pruebas A / B son una táctica exitosa debido a su poder predictivo. Para que los resultados de la prueba cumplan un rol realmente predictivo, debe asegurarse de que reflejen el comportamiento del cliente y de que fue el cambio realizado en la prueba lo que provocó los nuevos resultados.

Para lograrlo, se debe configurar y supervisar el experimento de forma científica y evitar amenazas de validez como:

  • Efectos de entregabilidad: por ejemplo, 10,000 emails no se entregaron debido a un mal funcionamiento del servidor.
  • Efectos de la historia: por ejemplo, publicidad inesperada en torno al producto en el momento exacto en que se ejecuta la prueba, una campaña de marketing que sesga la demanda temporalmente en una dirección, ejecutando una prueba por sólo 20 horas un martes cuando el tráfico del fin de semana se comporta de manera muy diferente, o realizar una prueba en su sitio de comercio electrónico con un tráfico de vacaciones de diciembre altamente motivado y esperando obtener los mismos resultados en enero.
  • Efectos de selección: por ejemplo, otra división publica un anuncio de pago por clic que dirige el tráfico a una landing page de su campaña al mismo tiempo que ejecuta su prueba, o los clientes seleccionan automáticamente qué tratamiento ven.
  • Muestreo de los efectos de distorsión: Esto es un fallo en la recopilación de un tamaño de muestra suficiente para superar la posibilidad aleatoria. Por ejemplo, determinar que una prueba es válida en base a 100 respuestas.

Desafío 3: Interpretar los resultados de las pruebas

Supongamos que cumple satisfactoriamente con lo indicado en los puntos 1 y 2 y obtiene un gran resultado. Todavía hay una pregunta fundamental que debe ser respondida: ¿Por qué? ¿Por qué los clientes se comportan de esa manera? ¿Qué se ha aprendido sobre el cliente y cómo puede usar este conocimiento?

La interpretación de los resultados de una prueba no debe estar limitada al momento inmediatamente posterior a su aplicación. De hecho, la clave para interpretar los resultados está justamente antes de su ejecución. Se trata de establecer la hipótesis con el objetivo de comprender a fondo los procesos de pensamiento del cliente en los puntos de entrega cruciales de su embudo, para que pueda aumentar el valor percibido y disminuir el costo percibido.

Al comprender qué piensan los prospectos en cada etapa del proceso de compra, estará en mejores condiciones para igualar su motivación y moverlos a través del embudo de ventas más rápido.

El objetivo no debe ser simplemente aumentar un KPI (indicador clave de rendimiento), sino comprender cómo puede servir mejor al cliente con sus mensajes de marketing, proceso de ventas e incluso productos. Y a través de esa comprensión, mejorará los resultados.

De tal modo, incluso si el tratamiento dado a su prueba termina produciendo menos conversiones, no es realmente una pérdida, porque se ha ganado en conocimiento del cliente. Si los datos son la moneda de cambio en la era Internet, el conocimiento del cliente es el estándar de oro: la pieza central de datos a la que todo marketing debe estar vinculado directamente.

Y, en última instancia, así es como se consiguen incrementos a largo plazo con las pruebas A / B.

 

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