¿Qué es el A/B Testing en Marketing?

La elección de cambiar el diseño y la presentación del sitio web o de la aplicación de su empresa puede tener un impacto significativo en la experiencia del usuario y, en última instancia, en los objetivos de su empresa. La realización de pruebas aleatorias puede ayudar a determinar qué características adicionales se deben incorporar en una actualización. La elección de un programa y un método de pruebas precisos puede ayudar a garantizar que los datos creíbles respalden sus cambios. En este artículo, analizamos qué son las pruebas A/A, por qué son importantes y cómo realizarlas para sus páginas web y aplicaciones.

¿Qué es una prueba A/A?

El test A/A es un método de prueba estadística utilizado en el diseño de webs y aplicaciones. Utiliza una herramienta de algoritmo para probar dos versiones idénticas de una aplicación o página web entre sí. Un test A/A puede ser el precursor de un test A/B o split test. Un test A/B compara dos versiones diferentes de una página web o aplicación para determinar cuál de ellas tiene un mejor rendimiento entre los usuarios.

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¿Por qué es importante la prueba A/A?

Uno de los principales objetivos de las pruebas A/A es ayudar a elegir una herramienta precisa y bien calibrada para las pruebas A/B. Al ejecutar una prueba A/A, un programa fiable informa de una tasa de conversión similar estadísticamente insignificante entre ambas páginas. También es beneficioso para mostrarle el margen potencial de error de conversión para una herramienta de prueba en particular.

¿Cuándo hay que hacer una prueba A/A?

Hay ciertas etapas en el proceso de diseño y desarrollo de la web en las que la realización de una prueba A/A puede ser más beneficiosa. Estas situaciones incluyen:

  • Cuando usted' ha instalado una nueva herramienta de pruebas en su sistema
  • Cuando usted' ha actualizado o cambiado la configuración de su herramienta de prueba actual
  • Cuando usted' está comenzando un nuevo proyecto de web o app
  • Cuando encuentre diferencias en los informes de datos de su herramienta de pruebas y otros informes de análisis

Cómo realizar las pruebas A/A

Siga estos pasos para saber cómo realizar una prueba A/A:

1. Elija su herramienta

Elija una herramienta de pruebas para iniciar su proceso de pruebas de A/A. Este tipo de programas están disponibles en varias empresas de análisis. Puede elegir una herramienta que haya utilizado en el pasado o un nuevo programa que desee probar y al que pueda cambiar para realizar pruebas A/B. Revise los documentos de formación de cualquier herramienta nueva para asegurarse de que está calibrando e introduciendo los parámetros de la prueba correctamente. Esto le ayudará a determinar si el programa ofrece un resultado preciso.

2. Elija su tipo de prueba

Dependiendo de la herramienta que elija, decida qué método implementar para su prueba de A/A. Las opciones incluyen:

Hipótesis

Las pruebas de hipótesis requieren un tamaño de muestra predeterminado. El programa se ejecuta hasta que haya suficientes muestras para cada variación. Una vez que alcanza el número de muestras deseado, puede determinar si hay una falta de diferencia en sus indicadores clave de rendimiento y detener la prueba.

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Bayesiano

Las pruebas bayesianas no requieren un tamaño de muestra predeterminado, algo que puede preferir para una prueba A/B. En su lugar, este tipo muestra, de entre las dos opciones, qué variación es mejor basándose incluso en pequeñas fracciones de diferencia en la métrica principal. Cuantos más datos se recojan para una prueba bayesiana, más sensible será a las diferencias en los indicadores clave de rendimiento. Esto significa que es más probable que elija una versión "mejor" en una prueba A/A, aunque las muestras sean exactamente iguales.

3. Configurar la experiencia del usuario

Los usuarios no sabrán que usted está recopilando datos sobre sus hábitos de navegación en su sitio web mientras realiza una prueba A/A. Una de las razones es que la experiencia del usuario que visita la página de control y la página variable puede ser idéntica. Asegúrese de que no hay cambios entre las dos y, a continuación, establezca los indicadores clave de rendimiento para ambos grupos para probar la tasa de conversión. Los indicadores clave de rendimiento pueden incluir acciones como hacer clic en un botón, ampliar una imagen, navegar a otra página específica o realizar una compra.

4. Interpreta los resultados

Analice los datos que ha recogido para ver si tienen sentido en el contexto del programa y del proyecto más amplio. Tenga en cuenta que siempre hay un elemento de aleatoriedad en las pruebas A/A. Sus páginas idénticas pueden tener tasas de conversión ligeramente diferentes según el programa y el método de prueba que elija. Una tasa de conversión es el porcentaje de usuarios que realizan las acciones deseadas indicadas en sus indicadores clave de rendimiento.

Cualquier tasa de conversión inferior al 0,05 o al 5% es estadísticamente insignificante, y puede considerarla como una generación aleatoria dentro de la prueba. Es más probable que las pruebas bayesianas elijan un resultado estadísticamente insignificante pero superior como una versión de mejor rendimiento, pero puede descartarlas durante una revisión de datos humana. Puede determinar que los resultados idénticos y estadísticamente insignificantes de las pruebas A/A muestran que un programa de pruebas funciona correctamente.

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5. Establezca el tipo de conversión de referencia

Después de completar una prueba A/A, puede determinar cuál es el margen de error de la tasa de conversión para su herramienta de prueba específica. Conocer este número puede ayudarle a establecer una tasa de conversión de referencia para su prueba A/B para determinar las áreas de cambio más significativas de su página de control a su variación.

6. Determine el tamaño de su muestra

La realización de una prueba A/A puede ayudarle a determinar cuántas interacciones de usuario debe esperar en su prueba A/B. Para una prueba de hipótesis, esto puede ayudarle a elegir un número razonable para su tamaño de muestra predeterminado. En el caso de las pruebas bayesianas, puede ayudarle a comprender en qué momento debe finalizar la prueba y analizar los resultados.

Mejores prácticas de las pruebas de A/A

Utilice estos consejos para ayudarle a realizar una prueba A/A completa y precisa:

Utilice una muestra de gran tamaño

Independientemente del método de prueba que elija, elija un tamaño de muestra mínimo que sea lo suficientemente grande como para obtener resultados reales. El número puede ser estadísticamente proporcional a su objetivo de tasa de conversión. Utilice sus datos analíticos y estadísticas actuales para elegir un número que se ajuste a su alcance o acceso diario. Recuerde que una prueba A/A sigue el método científico y puede repetirse varias veces antes de dar resultados tangibles.

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Cuidado con los tiempos

Las pruebas A/A pueden tardar más que las pruebas A/B en llegar a una conclusión sobre la precisión del rendimiento. Con programas fiables, esto es beneficioso porque le cuesta encontrar discrepancias entre las dos muestras porque no existen. Dejar que la prueba se ejecute durante más tiempo ayuda a aumentar la precisión y a recoger una amplia variedad de datos. También permite obtener resultados más consistentes y precisos.

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