Mejor Herramientas de Pruebas A/B en 2026
Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2
Destacado Herramientas de Pruebas A/B de un vistazo
Buyer's Guide: Pruebas A/B
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios aprecian la interfaz fácil de usar de VWO Testing, facilitando una experiencia de prueba rápida y efectiva.
Los usuarios aprecian el soporte al cliente receptivo de VWO Testing, mejorando su experiencia de resolución de problemas y su satisfacción general.
Los usuarios aprecian el test A/B asequible y completo en características de VWO, destacando su interfaz fácil de usar y su sólido soporte.
Los usuarios notan una falta de funciones avanzadas, lo que hace que los experimentos complejos sean difíciles para los usuarios no técnicos.
Los usuarios encuentran que las funciones limitadas de VWO Testing requieren soporte adicional, especialmente para experimentos avanzados y escenarios complejos.
Los usuarios encuentran que las limitaciones de VWO en capacidades de segmentación y pruebas obstaculizan el rendimiento y requieren planes de nivel superior para obtener todas las funciones.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios valoran la facilidad de uso de AB Tasty, elogiando su interfaz intuitiva y características flexibles para pruebas efectivas.
Los usuarios elogian el excelente servicio de atención al cliente de AB Tasty, apreciando las respuestas rápidas y la asistencia útil.
Los usuarios valoran el excelente soporte al cliente ofrecido por AB Tasty, mejorando su experiencia general con la plataforma.
Los usuarios experimentan dificultades de prueba debido a errores de control de calidad y desafíos para identificar las versiones óptimas, afectando la eficiencia.
Los usuarios encuentran dificultades para aprender AB Tasty, particularmente debido a los requisitos técnicos y la falta de orientación.
Los usuarios encuentran que la claridad de las funciones y la integración de datos son desafiantes, afectando su experiencia general con AB Tasty.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios aprecian la facilidad de uso en Statsig, lo que permite realizar experimentos rápidos y un análisis sencillo de los resultados.
Los usuarios valoran las capacidades de experimentación rápida de Statsig, lo que permite tomar decisiones rápidas y con confianza con facilidad.
Los usuarios valoran la fácil experimentación y los análisis detallados que Statsig proporciona, mejorando las perspectivas sobre el rendimiento de las características.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje en análisis avanzados desafiante, requiriendo un esfuerzo adicional para comprender completamente las características de Statsig.
Los usuarios notan una curva de aprendizaje pronunciada para la analítica avanzada, requiriendo un esfuerzo adicional para dominar las características de Statsig.
Los usuarios encuentran las características faltantes de Statsig limitantes, particularmente para ciertos experimentos como los switchbacks y los SDKs.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios encuentran LaunchDarkly intuitivo y fácil de navegar, agilizando la gestión de funciones y mejorando la colaboración del equipo.
Los usuarios valoran la fácil gestión de las banderas de características a través de los entornos, mejorando los procesos de lanzamiento y minimizando el tiempo de inactividad.
Los usuarios aprecian la gestión de características intuitiva de LaunchDarkly, permitiendo cambios sin interrupciones para los usuarios.
Los usuarios enfrentan desafíos con la gestión de banderas de características, encontrándolo engorroso habilitar configuraciones individualmente en todos los entornos.
Los usuarios experimentan inconsistencias y limitaciones en la gestión de Feature Flags que complican las pruebas de usuario dirigidas y la aleatoriedad.
Los usuarios desean funciones faltantes como la edición de múltiples entornos simultáneamente y una mejor integración con GitHub.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios aprecian la facilidad de uso de la plataforma de Netcore, permitiendo una automatización y creación de campañas sin esfuerzo a través de canales.
Los usuarios valoran el soporte receptivo de Netcore, destacando el excelente servicio al cliente y la asistencia proporcionada.
Los usuarios valoran el soporte al cliente excepcional de Netcore, mejorando su experiencia con una integración y orientación efectivas.
Los usuarios expresan preocupación por la falta de características como cargas de datos fluidas y una interfaz de usuario mejorada para facilitar la adopción.
Los usuarios experimentan rendimiento lento en la plataforma, particularmente durante la segmentación y la entrega de correos electrónicos en horas pico.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada y la configuración inicial desafiante, lo que afecta su experiencia general con Netcore.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios encuentran la facilidad de uso de Bloomreach excepcional, haciendo que el diseño de correos electrónicos y la gestión de campañas sean sencillos y eficientes.
Los usuarios aprecian las características de facilidad de uso e integración de Bloomreach, mejorando la eficiencia de las campañas y el compromiso del cliente.
Los usuarios valoran mucho el soporte excepcional de Bloomreach, asegurando una experiencia fluida y satisfactoria con cada interacción.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada al principio, pero el valioso soporte y la documentación ayudan a facilitar la transición.
Los usuarios encuentran que la dificultad de aprendizaje de Bloomreach puede obstaculizar el uso inicial, requiriendo una capacitación extensa para su plena utilización.
Los usuarios encuentran algunas funciones faltantes frustrantes, lo que afecta la confianza en la funcionalidad y usabilidad del producto.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios aprecian la facilidad de uso de MoEngage, destacando su interfaz simple y la integración fluida de herramientas para campañas.
Los usuarios aprecian las características robustas de MoEngage, mejorando el compromiso del usuario con una potente automatización y análisis perspicaz.
Los usuarios aprecian al equipo de soporte útil de MoEngage, que asegura resoluciones rápidas y mejora la experiencia del usuario.
Los usuarios encuentran que MoEngage carece de funciones esenciales como la integración de IA y opciones avanzadas de personalización de campañas.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada para MoEngage, especialmente para los nuevos usuarios que se están adaptando a la interfaz.
Los usuarios enfrentan limitaciones en MoEngage, citando problemas como un alcance limitado de notificaciones push y un soporte al cliente inadecuado.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios disfrutan de la facilidad de uso de Webflow, apreciando su diseño intuitivo y sus capacidades de publicación rápida.
Los usuarios aprecian la flexibilidad de diseño de Webflow, lo que permite la creación rápida y personalizada de sitios web sin necesidad de programación extensa.
Los usuarios valoran la velocidad de construcción rápida de Webflow, lo que permite la creación rápida de secciones y páginas con facilidad.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada, requiriendo asistencia y ajuste a la interfaz antes de un uso cómodo.
Los usuarios encuentran las funciones limitadas de Webflow frustrantes, especialmente en lo que respecta al CMS, el comercio electrónico y la gestión de contenido complejo.
Los usuarios señalan que a Webflow le faltan funciones como limitaciones de anidamiento en el CMS y restricciones en la carga de archivos, lo que afecta la flexibilidad.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
A los usuarios les encanta la facilidad de uso de PostHog, disfrutando de su interfaz intuitiva y configuración rápida para análisis.
Los usuarios encuentran la configuración fácil en PostHog intuitiva, lo que permite una integración rápida y una experiencia de usuario más limpia.
Los usuarios valoran la fácil configuración y potentes análisis de PostHog, proporcionando claridad para las primeras ideas sobre el tráfico.
Los usuarios encuentran frustrante la empinada curva de aprendizaje de PostHog, especialmente aquellos que carecen de experiencia técnica en la interpretación de datos.
Los usuarios encuentran la empinada curva de aprendizaje de PostHog desafiante, a menudo sintiéndose frustrados debido a su complejidad.
Los usuarios encuentran la complejidad de la interfaz de usuario y la implementación de PostHog desafiante, afectando la usabilidad y claridad.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios encuentran AppMetrica increíblemente fácil de usar, con una integración perfecta y herramientas útiles para obtener información en tiempo real.
Los usuarios elogian las capacidades de fácil integración de AppMetrica, simplificando el análisis del rendimiento de aplicaciones móviles.
Los usuarios encuentran las capacidades analíticas de AppMetrica invaluables, ofreciendo información en tiempo real y herramientas de visualización fáciles de usar para una toma de decisiones efectiva.
Los usuarios encuentran las funciones faltantes en AppMetrica, como los informes limitados y el seguimiento de anuncios, frustrantes y esenciales.
Los usuarios encuentran los problemas de informes frustrantes debido a la falta de personalización y al rendimiento lento con grandes conjuntos de datos.
Los usuarios encuentran las características de informes inadecuados frustrantes debido a la personalización limitada y al rendimiento lento con grandes conjuntos de datos.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios valoran el soporte al cliente receptivo de Kameleoon, mejorando su experiencia y satisfacción con la herramienta.
Los usuarios encuentran la facilidad de uso de Kameleoon excepcional, lo que permite una implementación sin problemas y experimentos y personalizaciones simultáneos efectivos.
Los usuarios aprecian la facilidad de uso y flexibilidad de Kameleoon para realizar pruebas A/B efectivas y análisis perspicaces.
Los usuarios encuentran que la dependencia del desarrollador complica las pruebas A/B, requiriendo habilidades técnicas o soporte externo.
Los usuarios encuentran la difícil curva de aprendizaje de Kameleoon desafiante, a menudo necesitando soporte para pruebas y configuraciones complejas.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada, luchan con características complejas y requieren apoyo para un uso efectivo.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios valoran la facilidad de uso de Optimizely Web Experimentation, simplificando la gestión de experimentos y los conocimientos de los usuarios.
Los usuarios encuentran fácil lanzar experimentos con Optimizely, apreciando la configuración sencilla y el seguimiento claro de los resultados.
Los usuarios valoran la experiencia de usuario personalizable y los análisis robustos de Optimizely, mejorando el enfoque y el rendimiento del sitio web de manera efectiva.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada, lo que hace que sea un desafío para los nuevos usuarios volverse competentes rápidamente.
Los usuarios encuentran que Optimizely Web Experimentation tiene una curva de aprendizaje difícil, requiriendo experiencia previa para un uso efectivo.
Los usuarios encuentran la plataforma difícil de usar, especialmente para los recién llegados y aquellos sin experiencia previa en experimentación.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios destacan la facilidad de uso de EngageBay, valorando la interfaz intuitiva y el proceso de configuración sin problemas.
Los usuarios aprecian las funciones de automatización que ahorran tiempo de EngageBay, mejorando la organización y la eficiencia en los esfuerzos de marketing.
Los usuarios aprecian la facilidad de los flujos de trabajo en EngageBay, destacando el soporte excepcional y las potentes funciones de marketing por correo electrónico.
Los usuarios expresan frustración con características faltantes, citando problemas como integraciones limitadas y falta de análisis de datos avanzados.
Los usuarios encuentran que las funciones limitadas de EngageBay son insuficientes en comparación con otros CRM, especialmente en análisis e informes.
Los usuarios encuentran que los problemas de informes en EngageBay limitan el análisis avanzado y la personalización necesarios para obtener mejores perspectivas.
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Los usuarios elogian el rápido soporte al cliente de Omniconvert, asegurando asistencia oportuna y resolución de problemas.
Los usuarios elogian la utilidad de las ideas de Omniconvert, mejorando la comprensión del público y las tasas de participación.
Los usuarios disfrutan de la facilidad de uso de Omniconvert, encontrándolo intuitivo para gestionar pruebas A/B y experimentos.
Los usuarios notan una curva de aprendizaje más pronunciada con Omniconvert, especialmente para aquellos que no están familiarizados con el marketing digital y el análisis.
Los usuarios informan de un mal servicio de atención al cliente con documentación limitada, lo que requiere asistencia frecuente a pesar de contar con personal capacitado.
Los usuarios notan una dependencia del desarrollador para pruebas complejas, lo que puede desafiar a los equipos de marketing no técnicos a pesar del soporte disponible.
Más Información Sobre Herramientas de Pruebas A/B
¿Qué son las herramientas de pruebas A/B?
Las herramientas de pruebas A/B miden cómo los clientes interactúan con el contenido creativo digital de una marca. A través de la realización de pruebas sobre la interacción del cliente, las empresas pueden extraer datos reales y métricas para optimizar productos.
Las herramientas de pruebas A/B permiten a los mercadólogos, publicistas y desarrolladores web probar diferentes versiones de contenido digital para encontrar la experiencia digital preferida por el cliente y la personalización para varios perfiles. Los visitantes del sitio web reaccionan subconscientemente a cada elemento en una página web, como el color y la agresividad de una ventana emergente de chat en vivo, la redacción de un botón de llamada a la acción (CTA) o la posición de la barra de búsqueda. Las soluciones de pruebas A/B brindan a los creadores de contenido web las herramientas para implementar las pruebas, determinar el público objetivo y analizar los resultados del experimento. Estas herramientas se utilizan para mejorar la tasa de conversión y las tasas de rebote, así como el éxito general de un sitio web.
La principal forma en que se prueba la creatividad digital es a través de una prueba A/B rotativa. Esto se hace utilizando dos iteraciones de un diseño y viendo cuál obtiene la tasa de clics más alta. Una empresa puede realizar una prueba con la versión A para 500 usuarios del público objetivo y luego otra prueba en la versión B para 500 usuarios con una variante completamente diferente. La empresa puede entonces ver cuál obtiene la tasa de clics más alta y, en última instancia, determinar qué variante debe usarse.
Las pruebas A/B pueden ofrecer los siguientes casos de uso para mejorar el rendimiento de una empresa:
- Crear la versión más exitosa del sitio de comercio electrónico, especialmente la página de inicio y las llamadas a la acción (CTA)
- Aumentar el tráfico del sitio web y reducir las tasas de rebote
- Obtener información sobre el comportamiento del usuario
- Analizar cualquier segmento de prueba para descubrir oportunidades clave
- Aumentar las tasas de conversión y las ganancias del comercio electrónico
- Adaptar el contenido y los objetivos del comercio electrónico a través de pruebas continuas
- Determinar el impacto del consumidor de diferentes diseños y formatos en la optimización del sitio web
¿Qué tipos de herramientas de pruebas A/B existen?
Pruebas A/B propietarias
Las soluciones propietarias requerirán tiempo y recursos, pero se adaptarán a estudios de caso y personalizaciones muy específicas. Los productos propietarios también brindan soporte al cliente y agilizan el proceso de configuración, seguimiento y análisis de pruebas.
Pruebas A/B de código abierto
Las soluciones de código abierto tienen un costo muy bajo (si es que tienen alguno). Si bien el software de código abierto no ofrece los mismos tipos de informes y características afinadas que las soluciones propietarias, brinda acceso a toda una comunidad de programadores y desarrolladores con abundante experiencia en pruebas.
¿Cuáles son las características comunes de las herramientas de pruebas A/B?
Pruebas A/B/n: Este tipo de prueba dividida lleva las pruebas A/B al siguiente nivel al analizar múltiples versiones de un producto creativo, una variable a la vez. Esto permite a una empresa determinar la mejor variación a través de una multitud de pruebas que miden los KPI en varias iteraciones. Las herramientas de análisis utilizadas para una simple prueba A/B también medirán los mismos KPI para las múltiples variaciones.
Pruebas multivariadas: Las pruebas multivariadas utilizan los mismos métodos que las pruebas A/B, pero en lugar de probar solo dos variables, prueban un número mayor. Esto es esencialmente como tener dos pruebas combinadas en una. Esta es una forma de realizar combinaciones de pruebas. Por ejemplo, una prueba multivariada puede probar si la combinación de un encabezado azul y texto blanco funciona mejor que un encabezado rojo con texto gris. Luego, puede probar qué sucede cuando se invierte la combinación: si un encabezado azul funcionaría mejor con texto gris o un encabezado rojo funcionaría mejor con texto blanco. Una prueba multivariada realizada con éxito mostraría entonces qué combinación tuvo la tasa de clics más alta. El principal beneficio de las pruebas multivariadas es ahorrar tiempo y garantizar que se presente en el sitio web la mejor combinación con la tasa de conversión más alta.
Pruebas de embudo multipágina: Las pruebas de embudo multipágina son una forma de probar variaciones de varias páginas consecutivas de un sitio web. Esta es una excelente manera de ver si los clientes están encontrando lo que buscan de la manera más rápida posible. El caso de uso de las pruebas de embudo multipágina puede aplicarse fácilmente al comercio minorista, el comercio electrónico y cualquier otro sitio web donde la empresa esté vendiendo un producto. Esto puede probar qué tan rápido un usuario pasó por el embudo de compra desde el interés inicial hasta el objetivo final de comprar el producto. Una prueba de embudo multipágina puede ayudar a probar la forma más efectiva de convertir el interés del cliente en una compra del cliente.
Segmentación de audiencia: La segmentación de audiencia proporciona la capacidad de elegir dónde se ejecutará la prueba y para quién. Se puede realizar una prueba A/B para ver a qué condiciones de visitantes mostrar el experimento y en qué URL específicas debe ejecutarse el experimento en el sitio. Para aumentar el compromiso de los usuarios móviles que están utilizando Google Chrome, la segmentación de audiencia puede realizar la prueba A/B en estos usuarios específicos. Esto ayuda a aumentar el compromiso con una audiencia en particular.
Análisis de embudo: El análisis de embudo permite a las empresas analizar los datos en el recorrido del comprador y realizar los cambios necesarios para facilitar la optimización de la tasa de conversión. La prueba A/B con análisis de embudo ayuda a comprender si cosas como las páginas de registro o las opciones de suscripción al sitio web están impulsando a más personas a convertir o si están alejando a los clientes. Esto permite al probador ver si necesita hacer ajustes en ciertas etapas para aumentar el compromiso.
Mapas de calor: Los mapas de calor son una herramienta muy efectiva para visualizar en qué enlaces hacen clic los usuarios cuando visitan un sitio web. Los mapas de calor aplicados a una prueba A/B mostrarán ciertos enlaces en una página web en azul, amarillo o rojo para indicar con qué frecuencia se hacen clic en esos enlaces. De esta manera, los probadores pueden analizar cómo configurar efectivamente una página y asegurarse de que los enlaces más importantes estén en lugares donde se haga clic con más frecuencia.
Encuestas: Una característica valiosa en el software de pruebas A/B son las encuestas. Esto permite a las empresas preguntar directamente a los usuarios qué tipo de variante prefieren a través de una variedad de preguntas diferentes. Los datos de la encuesta pueden luego traducirse en gráficos o tablas, lo que facilita al probador visualizar los resultados. Esto puede ayudar a las empresas a identificar qué variantes específicas están funcionando bien y cuáles están fallando. También puede dar a las empresas más detalles sobre hacia dónde dirigirse para mejorar sus diseños al hacer preguntas que hagan que los usuarios expliquen en detalle en lugar de hacer preguntas simples de sí o no.
Análisis de relevancia estadística: El análisis de relevancia estadística ayuda a confirmar si una prueba A/B tiene un tamaño de muestra lo suficientemente grande. Los usuarios pueden rastrear sus datos en tiempo real y ver si la prueba necesita más tiempo o si hay suficiente tráfico para confirmar que una variante funcionó mejor que otra. Esto ayuda a los usuarios a detener la prueba y no usar más tiempo en ella del necesario. Lograr el tamaño de muestra adecuado asegura que se logre la significancia estadística de los resultados de la prueba durante el proceso de prueba.
Programación de pruebas: Las plataformas de pruebas A/B permiten a los usuarios programar pruebas con anticipación para asegurarse de que se realicen durante un momento en que se espera que el sitio web reciba mucho tráfico.
¿Cuáles son los beneficios de las herramientas de pruebas A/B?
El software de pruebas A/B es una herramienta esencial para la optimización y el crecimiento. La mejor manera de mejorar el rendimiento de un producto es realizar continuamente nuevas pruebas para ver qué funciona y qué no. Las siguientes son razones por las que los proveedores se benefician al usar estas herramientas.
Tasas de conversión más altas: Las empresas pueden realizar una prueba para ver qué producirá la mejor tasa de conversión. Las pruebas A/B rotativas pueden dar a los creadores de contenido una representación precisa de qué tan rápido los usuarios pueden encontrar lo que buscan en un sitio web. Esto puede llevar a que los clientes compren más rápidamente o se suscriban a boletines con más frecuencia, lo que lleva a mayores conversiones y mayores ingresos para la empresa.
Pruebas en tiempo real: Las pruebas A/B pueden ahorrar mucho tiempo a las empresas al probar variaciones en tiempo real. En lugar de tener que apartar a las personas para realizar pruebas, las pruebas rotativas se realizan en usuarios que están visitando actualmente el sitio web.
Pruebas genuinas: Otro gran beneficio de las pruebas A/B es la prueba genuina. Las pruebas se realizan en visitantes reales que están llegando al sitio web, lo que significa que los resultados no están sesgados por incentivos o conocimientos preconcebidos dentro de una prueba. Dado que las pruebas se realizan en visitantes completamente aleatorios, la empresa obtendrá la imagen más precisa de cómo se comportan los clientes en tiempo real.
Reducción de la tasa de rebote: Uno de los principales objetivos de las herramientas de pruebas A/B es probar formas de mantener a las personas en un sitio web el mayor tiempo posible. Esto se puede hacer incorporando diferentes diseños de página, enlaces que lleven de vuelta al sitio web y botones de CTA. Las altas tasas de rebote son la principal razón de las bajas tasas de conversión, por lo que probar formas de reducir la tasa de rebote de una página de destino es una forma crítica de mantener a los clientes comprometidos.
¿Quién usa las herramientas de pruebas A/B?
Si bien las herramientas de pruebas A/B y el software de personalización generalmente se integran con sistemas que funcionan tanto en el front-end como en el back-end de los sitios web, el software no es solo para desarrolladores de sitios web técnicos que se especializan en codificación. Los usuarios con diferentes conjuntos de habilidades pueden usar el software para mejorar sus sitios web existentes. Apropiadamente, los proveedores de software de pruebas A/B anuncian claramente ya sea su facilidad de uso (incrustando solo una línea de código) o la flexibilidad con la que se pueden realizar sus pruebas (realizando experimentos a nivel dividido). Aquí hay algunas formas en que varios miembros del equipo pueden usar estas herramientas para mejorar el rendimiento:
Equipos de marketing digital: Los equipos de marketing digital pueden utilizar el software de pruebas A/B de varias maneras. Pueden medir la eficacia de los CTA, titulares, imágenes y copias para ver qué variaciones tendrán tasas de clics más altas con los usuarios. Además, pueden medir la frecuencia de abandono del carrito para probar qué tan probable es que un cliente se convierta en una venta.
Equipos de diseño: Perfeccionar el diseño de un sitio web es un proceso continuo. Los equipos de diseño pueden utilizar las pruebas A/B para optimizar el rendimiento de un sitio web y la calidad de la experiencia del usuario asegurándose de que los visitantes permanezcan el tiempo suficiente. Pueden hacer esto probando qué tan rápido las personas encuentran lo que buscan, dónde colocar enlaces en una página para obtener más clics y otros ajustes de diseño web para aumentar el compromiso del cliente.
Equipos de investigación y desarrollo: Los equipos de investigación que se centran en optimizar el rendimiento del sitio web pueden usar encuestas dentro de las herramientas de pruebas A/B para ver qué variantes atraen a más usuarios. Pueden preguntar sobre los deseos de los clientes, demografía y cualquier otro detalle que puedan extraer para mejorar su producto y sitio web.
Software relacionado con las herramientas de pruebas A/B
Las pruebas A/B pueden complementarse con una amplia variedad de otros software que también prueban tasas de conversión y generación de leads:
Software de marketing por correo electrónico: El software de marketing por correo electrónico incluye funciones de pruebas A/B, que se pueden usar para probar cuál de dos opciones de campaña de correo electrónico será más exitosa. Durante este proceso, se envían dos variaciones de una campaña de correo electrónico a dos grupos diferentes de destinatarios. Cualquiera que sea el grupo que tenga la tasa de clics más alta en la campaña de correo electrónico indicará cuál será más exitosa. Los resultados pueden indicar la tasa de apertura, la tasa de clics y el número de suscriptores que fueron influenciados por la campaña de correo electrónico. Esta es una gran herramienta para garantizar que la campaña de marketing sea efectiva y que generará más ingresos y clientes más felices.
Software de gestión de contenido web: Los sistemas de gestión de contenido web (WCM) permiten a los usuarios crear, editar y publicar contenido digital como texto, archivos de audio y video incrustados y gráficos interactivos para sitios web. Las herramientas de WCM ofrecen una variedad de páginas web con plantillas, de las cuales los administradores del sitio pueden navegar y elegir. Dado que el objetivo principal de la gestión de contenido web es maximizar el compromiso del cliente, es un gran software para integrar con las pruebas A/B. Se pueden realizar pruebas A/B en cierto contenido web y proporcionar tasas de conversión más altas.
Software de análisis digital: El software de análisis digital rastrea a los visitantes del sitio web y mide el tráfico web. Los mercadólogos, desarrolladores web y analistas utilizan suites de análisis digital para informar sobre la efectividad y popularidad de las experiencias web y para determinar cómo los visitantes están encontrando e interactuando con sus sitios. El análisis digital complementa las pruebas A/B al mostrar a las empresas qué áreas necesitan mejora en su sitio web. Esto puede indicar qué áreas necesitan ayuda de una prueba para determinar qué mejorará el compromiso del cliente.
Herramientas de mapas de calor: Los mercadólogos y desarrolladores web utilizan mapas de calor y análisis en página para visualizar dónde en una página web los visitantes hacen clic, pasan el cursor y se desplazan. Los mapas de calor se pueden integrar con el software de pruebas A/B para configurar efectivamente una página y asegurarse de que los enlaces más importantes estén en lugares donde se haga clic con más frecuencia.
Desafíos con las herramientas de pruebas A/B
Asegurar pruebas aleatorias: Es difícil asegurar que una prueba sea verdaderamente aleatoria. Por ejemplo, si una empresa quisiera realizar una prueba A/B sobre el tráfico de la página en un día cualquiera, podría ser difícil evaluar si los visitantes eran menos propensos a venir ese día. Si el clima era agradable o estaba demasiado cerca de las vacaciones, las personas podrían ser menos propensas a estar en sus computadoras, lo que puede sesgar los resultados de la prueba.
Probar demasiadas variables: Los equipos de producto están constantemente tratando de reinventar las páginas de productos con nuevos diseños para aumentar las ventas. Sin embargo, el exceso de pruebas puede ser un problema, especialmente cuando los usuarios están más familiarizados con un diseño sobre otro. Esto puede llevar a los equipos de producto a centrarse demasiado en ciertos diseños de sitios web que probablemente no tendrán un efecto en el usuario. La mejor manera de evitar este problema es centrarse en cambios de diseño importantes, como los diseños de página, en lugar del tamaño de fuente de ciertas palabras.
Tamaños de muestra pequeños: A menudo, las pruebas A/B se realizan en una muestra demasiado pequeña. Esto significa que no hay suficientes datos para decir con confianza que una variación es más exitosa que otra variación porque no se probaron suficientes personas. La mejor manera de evitar este problema es realizar una prueba que se concluya cuando la prueba alcance un 95% de confianza. Aunque esto puede llevar tiempo, puede asegurar que se realizó de manera efectiva.
Cómo comprar herramientas y software de pruebas A/B
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para herramientas de pruebas A/B
Al buscar la herramienta de pruebas A/B adecuada, es importante crear una lista larga basada en productos que contengan algunas de las características más necesarias para un experimento efectivo. Después de que el grupo disponible haya sido segmentado en función de características cruciales, uno puede luego clasificar en función de características agradables de tener, campanas y silbatos, y requisitos de software específicos de la industria.
Comparar productos de software de pruebas A/B
Crear una lista larga
Para crear una lista larga, los compradores deben asegurarse de que los productos que se están considerando cumplan con estos criterios básicos:
- El software es compatible con la tecnología y los programas informáticos de uno
- El almacenamiento en la nube está disponible para los datos experimentales
- El software ofrece la escalabilidad necesaria para realizar experimentos con un cierto tamaño de muestra
- El costo se alinea con el presupuesto
Crear una lista corta
Una vez que se crea una lista larga basada en características básicas, una lista corta debe reducirse aún más en función de características agradables de tener y campanas y silbatos:
- Edición WYSIWYG (lo que ves es lo que obtienes)
- Opciones de poco o ningún código para empresas que no tienen empleados con experiencia en ciencias de la computación
- Capacidades de pruebas multivariadas si se necesita experimentar con más de una variable simultáneamente
- Capacidades de pruebas de aplicaciones móviles si una empresa tiene contenido móvil
Realizar demostraciones
Los compradores deben programar llamadas con los proveedores en la lista corta para asegurarse de que su producto sea el adecuado. La forma más infalible de tomar la decisión correcta es probar realmente el software. Es importante preguntar a los proveedores cómo su producto aborda las necesidades más urgentes del negocio.
Selección de herramientas de pruebas A/B
Elegir un equipo de selección
El equipo de selección debe incluir al CEO y otros ejecutivos de finanzas, marketing y TI. El CEO estará allí para representar a toda la empresa y sus objetivos comerciales. Finanzas podrá representar a la empresa y TI determinará si el producto se adapta bien a las pilas tecnológicas existentes y la tecnología de la empresa. Lo más importante, los representantes de marketing podrán hablar con fluidez sobre los objetivos de las pruebas A/B y las necesidades de la empresa con el software, ya que el equipo de marketing será el usuario final de estas herramientas.
Negociación
Los proveedores de software de pruebas A/B traerán a su equipo más fuerte para cerrar el trato con un cliente potencial. Por lo tanto, es importante llegar al proceso de negociación con preguntas sobre ciertas características clave que uno necesita. Estas incluyen (pero no se limitan a) capacidades de pruebas multivariadas y WYSIWYG, cuánta experiencia en codificación se necesita para usar la interfaz, y AI o aprendizaje automático. Los compradores deben hacer preguntas sobre los costos y tarifas totales asociados con la compra, implementación y uso del producto. Para evitar sorpresas más adelante, es crucial asegurarse de que los términos y condiciones se lean en su totalidad y se discutan.
Decisión final
Podría ser útil crear una plantilla de puntuación que mida las diversas características mencionadas en la lista larga y corta, así como notas de las llamadas entre el cliente y el proveedor.
Tendencias de las herramientas de pruebas A/B
Llamadas a la acción (CTA): Las CTA se han convertido en la prueba más popular para realizar dentro de las pruebas A/B. Las llamadas a la acción son frases que intentan inducir urgencia en el comprador, como que una cierta oferta expirará pronto o debe comprarse de inmediato. Más empresas están utilizando enlaces de CTA, ya que ayudan con el marketing al final del embudo y pueden llevar a una venta de la manera más rápida posible. Las pruebas A/B comunes para ejecutar en un botón de CTA incluyen un tamaño de texto más grande, colores de botón más brillantes y cualquier otro ajuste para hacer que el botón sea más atractivo o atractivo visualmente.
Pruebas A/B móviles: Estas pruebas están viendo un gran aumento en el crecimiento a medida que más usuarios se están alejando de las computadoras de escritorio y se están trasladando a sus teléfonos. Las tendencias de pruebas A/B móviles pueden ayudar a las empresas a analizar cómo está funcionando el diseño de su aplicación móvil y cómo hacer que las compras móviles para los consumidores sean lo más simples posible. Dado que el tamaño de la pantalla es tan drástico desde el escritorio hasta la pantalla móvil, es importante hacer los cambios necesarios para que los usuarios puedan ver las ofertas de productos en una pantalla más pequeña.
Personalización del sitio web: Las pruebas A/B permiten a los usuarios realizar pruebas basadas en la información personal de los clientes. Las empresas pueden utilizar big data para ofrecer contenido personalizado (basado en suposiciones sobre cómo se comportará un visitante) para invocar la sensación de una experiencia de compra o navegación personalizada. Los probadores pueden realizar pruebas A/B para examinar si el contenido personalizado lleva a más conversiones o compromiso.
