¿Cómo llevar a cabo un Test A/B en Growth Hacking?
¿Qué es una prueba A/B? ¿Es realmente una herramienta de Growth Hacking? ¿Cómo implementar esta estrategia de testeo impulsa la optimización de las actividades de marketing digital de tu negocio? Echemos un vistazo más de cerca a ambos conceptos y descubramos juntos por qué deberías estar haciéndolo en la creación de landing pages, pautas digitales, estrategias de mail marketing y más.
En este artículo te contamos por qué el growth hacking es esencial en el marketing digital y cómo realizar una prueba A/B para impulsarlo. ¡Empecemos por definir los conceptos!
¿Qué es un Test A/B?
Si alguna vez has intentado optimizar una landing page o una campaña de marketing por correo electrónico, probablemente hayas estado en medio de una prueba A/B. En resumen, un test A/B compara dos versiones del mismo elemento o estrategia para ver cuál funciona mejor. Los resultados se miden por el nivel de respuestas, interacción y apertura de los elementos, lo que permite focalizar los esfuerzos de marketing digital en la optimización de los elementos más importantes para el target.
Por ejemplo, una prueba A/B aplicada a estrategias de email marketing consiste en el envío de un mismo contenido a la bandeja de entrada de tu base de datos (con fines de inbound marketing), pero con diseños de presentación diferentes. De esta forma, la prueba te permite analizar, a través de las métricas, cuál de los dos mails tiene mayor acogida y mejores resultados. Y, en consecuencia, qué tipo de diseño es más valorado en tus clientes objetivo.
Otro ejemplo clásico en las estrategias de marketing digital son las pruebas A/B de páginas web. En estas, y con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario, se realizan páginas iguales salvo con la variación de un elemento que, se presume, afectará el comportamiento del usuario.
Esto se utiliza, por ejemplo, en el lanzamiento de un nuevo producto o para mejorar el rendimiento comercial de un e-commerce. De esta forma, se analiza si con tal variación los usuarios están más, menos o igual de proclives a realizar cierta acción determinada. Sus ventajas son claras, los resultados de una prueba A/B se pueden ver en un muy corto período de tiempo (aunque varía en la aplicación) y, desarrollados correctamente, permiten insights sobre el usuario y sus preferencias de interacción en los medios digitales que de otra forma sería altamente costoso de conocer.
Ahora, ¿y qué tiene que ver este tipo de testeo con el Growth Hacking?
Growth Hacking
Si todavía te preguntas qué es el growth hacking o por qué se habla tanto de él en el marketing digital, entonces has venido al lugar correcto. En pocas palabras, el growth hacking es un conjunto de técnicas de marketing digital en las que se buscan las mejores estrategias para el crecimiento de la empresa gastando la menor cantidad de dinero, tiempo y esfuerzo.
En términos más especializados, en Growth Hacking se basa en la optimización de las múltiples variables del mercadeo digital con el fin de crecer tan rápido como es posible. Para eso, se debe identificar y analizar a profundidad la audiencia objetivo más influyente, las mejores formas de llegar a ella y el mejor mensaje de atracción. Todo al tiempo que se minimiza el tiempo y esfuerzo invertido en encontrar la fórmula óptima.
Así, se utilizan técnicas y herramientas de mercadeo digital y se adaptan a las características específicas del negocio para mejorar su implementación. El growth hacker, se sirve de una gran voluntad de aprender y experimentar constantemente para encontrar el camino correcto. Esta no es una tarea fácil; ¡No es un esquema rápido Get Rich! Más bien, se trata de explotar una combinación entre las herramientas existentes, la creatividad del growth hacker y el análisis de los datos y las pruebas realizadas.
En suma, el growth hacking es una forma innovadora de aumentar el número de usuarios a través de la identificación de las mejores estrategias de crecimiento. Por lo tanto, la utilización de ensayos y pruebas es CRUCIAL.
Es aquí donde se combinan las pruebas A/B con el growth hacking
El growth hacking se concentra en un solo término: la optimización. Por esto, en su búsqueda por conseguir el mejor tipo de estrategia, canal o camino para propiciar el crecimiento de una empresa, el growth hacker echa mano de herramientas de testeo y comparación.
Así, las pruebas A/B son un mecanismo de optimización claro y rentable en el que se clarifican los objetivos, valores y aspiraciones del público objetivo. A través del envío de mails con pruebas A/B, por ejemplo, se pueden entender con mayor claridad las preferencias de los clientes potenciales.
Cuando la prueba A o B presentan mejores estadísticas de apertura, interacción y/o conversión, para el Growth Hacker se esclarece el mejor camino de optimización de las estrategias y campañas de crecimiento de la empresa.
¿Cómo hacer una prueba A/B correctamente?
Las pruebas A/B son efectivas para analizar el efecto de los nuevos elementos de diseño en el comportamiento del usuario. Lo que significa que nos permiten mejorar la experiencia del usuario de nuestros sitios web, mails o landing pages. Comparando los resultados de dos versiones diferentes de una página para ver cuál genera más tráfico podremos entender qué valora y atrae más a nuestro objetivo.
Para esto las pruebas A/B deben contar con 3 elementos clave:
- Las dos variantes: Como es lógico, las pruebas A/B comparan dos versiones de lo mismo. Por esto, se deben tener dos tipos de variantes, una variante de control y una variante variable. En la de control, el elemento a medir permanece sin cambios, mientras que en la variable se realiza la modificación sobre la cual se supone que se pueden conseguir mejores resultados.
- Elemento de testeo: Es importante que en la creación de las versiones A y B solo se realicen variaciones en un único elemento. Esto nos permitirá atribuir los cambios en los resultados estadísticos al cambio realizado. De lo contrario, la prueba será insuficiente o inconcluyente.
- Establecer las medidas clave de medición: Para poder analizar con claridad los cambios producidos por la variación en las versiones A y B debemos establecer con anterioridad las medidas clave de medición. Estas son los parámetros o métricas que cambiarán entre las pruebas y por las que guiaremos nuestras conclusiones. Por supuesto, estas cambian según el tipo de prueba A/B y el objetivo de la misma, pero entre ellas se encuentran: Número de personas que abrieron el mail, número de personas que abrieron el link del mail, número de personas que hicieron la conversión en la landing page, tiempo pasado en una página web, conversiones realizadas por los usuarios, tasa de rebote, etc.
- La mejor manera de determinar qué variación obtiene los mejores resultados es probar diferentes versiones en diferentes dispositivos. Diferentes culturas y dispositivos producirán resultados diferentes. También debe tener en cuenta el tipo de compra que realizan los visitantes. Al realizar una prueba A/B, puede comprender mejor a su audiencia y tomar mejores decisiones de marketing. De esta manera, puede aumentar las posibilidades de convertir a sus visitantes en clientes. Una vez que sepa qué variación funciona mejor, puede hacer ajustes y optimizar sus correos electrónicos para lograr un éxito aún mayor.