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
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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 gusta la interfaz fácil de usar de VWO, que permite inicios rápidos y pruebas eficientes con un excelente soporte.
Los usuarios aprecian el soporte al cliente receptivo de VWO, lo que hace que la resolución de problemas y la asistencia sean fácilmente accesibles.
Los usuarios aprecian la velocidad y efectividad de VWO Testing para pruebas A/B, complementado por un excelente soporte y facilidad de uso.
Los usuarios encuentran una falta de funciones avanzadas en VWO Testing, especialmente para experimentos complejos que requieren ayuda de desarrolladores.
Los usuarios encuentran que las funciones limitadas de VWO Testing restringen la experimentación efectiva, a menudo necesitando la asistencia de desarrolladores para configuraciones avanzadas.
Los usuarios encuentran limitante la estructura de precios de VWO debido a la falta de segmentación avanzada y pruebas simultáneas sin planes de nivel superior.
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Los usuarios aprecian la facilidad de uso de AB Tasty, beneficiándose de su interfaz intuitiva y lanzamientos rápidos de pruebas.
Los usuarios valoran AB Tasty por su atención al cliente receptiva y asistencia con ideas innovadoras de pruebas.
Los usuarios encuentran el soporte al cliente excepcional de AB Tasty invaluable, mejorando su experiencia y éxito general.
Los usuarios a menudo enfrentan dificultades de prueba debido a errores y falta de datos, lo que puede obstaculizar la implementación de pruebas.
Los usuarios encuentran las explicaciones de las características insuficientes y enfrentan desafíos con la integración de datos a través de múltiples cuentas en AB Tasty.
Los usuarios encuentran la herramienta difícil de aprender, particularmente carece de facilidad de uso para los no desarrolladores durante la creación de pruebas AB.
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Los usuarios valoran la facilidad de uso de Statsig para ejecutar experimentos rápidamente e interpretar los resultados de manera efectiva.
Los usuarios elogian la facilidad de experimentación en Statsig, lo que permite una toma de decisiones rápida y segura sobre el rendimiento de las características.
Los usuarios aprecian la facilidad de realizar experimentos y personalizar métricas, mejorando su análisis del rendimiento de las características.
Los usuarios encuentran que la curva de aprendizaje en análisis avanzados es un poco empinada, requiriendo lectura adicional para dominarla.
Los usuarios reconocen una curva de aprendizaje pronunciada para la analítica avanzada en Statsig, lo que requiere tiempo para dominar la plataforma.
Los usuarios notan características faltantes como el soporte limitado de SDK y la documentación desactualizada, lo que obstaculiza sus capacidades de experimentación.
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Los usuarios aprecian la facilidad de uso de la plataforma de Netcore, facilitando la automatización y el diseño de campañas sin esfuerzo.
Los usuarios elogian el soporte al cliente excepcional de Netcore, destacando su dedicación para garantizar una integración y servicio efectivos.
Los usuarios valoran el soporte receptivo de Netcore, asegurando una comunicación efectiva y resolución de problemas siempre que sea necesario.
Los usuarios encuentran las características faltantes problemáticas, particularmente en lo que respecta a la complejidad de la interfaz de usuario y las cargas de datos de campaña.
Los usuarios experimentan rendimiento lento durante la segmentación y la entrega de correos electrónicos, lo que afecta la eficiencia general y la ejecución de la campaña.
Los usuarios experimentan tiempos de carga lentos para los informes de segmentación y campañas, lo que dificulta la eficiencia durante los períodos pico.
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Los usuarios elogian la facilidad de uso en Bloomreach, facilitando una integración fluida y una gestión eficiente de campañas.
Los usuarios elogian el soporte al cliente excepcional de Bloomreach, apreciando particularmente las respuestas rápidas y la asistencia profesional.
Los usuarios aprecian el soporte excepcional de Bloomreach, destacando respuestas rápidas y asistencia útil que mejoran su experiencia.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada, pero reconocen que los beneficios justifican el esfuerzo inicial.
Los usuarios indican funciones limitadas en Bloomreach, particularmente en análisis y configuración de campañas, lo que afecta la usabilidad general.
Los usuarios encuentran que Bloomreach tiene una curva de aprendizaje difícil, necesitando una formación extensa para navegar por sus características de manera efectiva.
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Los usuarios encuentran que LaunchDarkly es intuitivo y fácil de navegar, haciendo que la gestión de características sea fluida y eficiente.
Los usuarios elogian la gestión de banderas de características en LaunchDarkly, destacando su facilidad de uso e integración sin problemas con los procesos.
Los usuarios aprecian la gestión de características intuitiva de LaunchDarkly, que permite cambios sin interrupciones ni impacto en los usuarios.
Los usuarios encuentran la gestión de banderas de características engorrosa, ya que habilitar las banderas una por una en diferentes entornos es lento e ineficiente.
Los usuarios enfrentan inconsistencias y limitaciones con la gestión de banderas de características, lo que afecta las pruebas y la experiencia del usuario.
Los usuarios desean más funciones faltantes, incluyendo edición en múltiples entornos e integración mejorada con GitHub para una mejor visibilidad.
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Los usuarios valoran la facilidad de uso de MoEngage, apreciando su interfaz intuitiva y sus capacidades de integración sin problemas.
Los usuarios valoran la plataforma robusta y los análisis avanzados de MoEngage para la ejecución de campañas personalizadas y omnicanal.
Los usuarios elogian al equipo de soporte servicial y la integración fluida de nuevas funciones en la plataforma para un mayor compromiso.
Los usuarios sienten que a MoEngage le faltan características esenciales como integraciones de IA y mejores opciones de personalización para campañas.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada, lo que hace que sea un desafío para los recién llegados comprender rápidamente la plataforma.
Los usuarios encuentran que MoEngage es caro, con una estructura de precios complicada y costos adicionales por las funciones de IA.
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Los usuarios valoran la facilidad de uso de Webflow, apreciando su interfaz intuitiva y sus potentes características de CMS.
Los usuarios valoran la flexibilidad de diseño de Webflow, lo que permite un desarrollo de sitios rápido y personalizable sin depender de complementos.
Los usuarios elogian la rapidez y facilidad de construcción con Webflow, lo que permite un desarrollo rápido y autonomía para el cliente.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada, necesitando orientación para navegar por las complejas características y opciones de diseño de Webflow.
Los usuarios notan características limitadas en Webflow, lo que afecta el manejo de contenido complejo y las capacidades de comercio electrónico.
Los usuarios notan características faltantes en Webflow, incluyendo límites de anidación en el CMS y un rendimiento lento en sitios web grandes.
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Los usuarios aprecian la facilidad de uso de PostHog, encontrando la interfaz intuitiva y la configuración rápida muy beneficiosas.
A los usuarios les encanta la fácil configuración de PostHog, lo que permite una integración rápida y una experiencia amigable para el usuario.
Los usuarios valoran los análisis fáciles de usar de PostHog, que simplifican el seguimiento y mejoran la comprensión del tráfico inicial.
Los usuarios enfrentan una curva de aprendizaje pronunciada con PostHog, lo que hace que sea un desafío comprender completamente sus características y datos.
Los usuarios encuentran una curva de aprendizaje pronunciada con PostHog, sintiéndose frustrados por su complejidad y requisitos técnicos.
Los usuarios encuentran la falta de reproducción de sesiones en tiempo real y capacidades offline en PostHog limitante para sus necesidades.
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Los usuarios aprecian la facilidad de uso en AppMetrica, encontrando la implementación y la integración sencillas para las tareas diarias.
Los usuarios aprecian la fácil integración con los servicios de Yandex, mejorando su experiencia y mejorando significativamente el seguimiento de datos.
Los usuarios aprecian la interfaz fácil de usar y las analíticas avanzadas de AppMetrica, haciendo la interpretación de datos sencilla y efectiva.
Los usuarios están frustrados por la falta de características como los informes de ROAS y las opciones limitadas de personalización en AppMetrica.
Los usuarios encuentran los problemas de informes frustrantes, citando la falta de personalización y el rendimiento lento con grandes conjuntos de datos.
Los usuarios encuentran las características de informes inadecuados de AppMetrica limitantes, especialmente para rastrear el ROAS y el gasto en publicidad de manera eficiente.
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Los usuarios encuentran la facilidad de uso de EngageBay notable, lo que permite una gestión eficiente de las tareas de marketing y CRM sin esfuerzo.
Los usuarios valoran la facilidad de los flujos de trabajo y el soporte excepcional de EngageBay, mejorando la eficiencia y la comunicación dirigida.
Los usuarios aprecian el excelente soporte al cliente de EngageBay, asegurando que la asistencia esté siempre disponible cuando se necesite.
Los usuarios encuentran las funciones faltantes en EngageBay limitantes, afectando la capacidad de integraciones y análisis de datos avanzados.
Los usuarios encuentran las funciones limitadas en EngageBay insuficientes en comparación con otros CRM, especialmente en análisis e informes.
Los usuarios informan de tiempos de carga lenta significativos, especialmente durante acciones masivas y al verificar las estadísticas de las campañas.
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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 a través de una asistencia rápida y efectiva.
Los usuarios encuentran que Kameleoon es una plataforma fácil de usar, lo que hace que la implementación y la experimentación sean sencillas e intuitivas.
Los usuarios valoran la facilidad de uso e implementación de las pruebas A/B de Kameleoon, mejorando sus programas de experimentación.
Los usuarios encuentran la dependencia del desarrollador frustrante, ya que complica las pruebas A/B y alarga los plazos de implementación.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje difícil de Kameleoon desafiante, a menudo necesitando apoyo para la configuración de pruebas A/B.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje desafiante debido a los widgets complejos y la plataforma WYSIWYG poco intuitiva.
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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 Optimizely Web Experimentation, facilitando la gestión eficiente de experimentos y conocimientos.
Los usuarios aprecian la facilidad de lanzar experimentos con Optimizely, facilitando un seguimiento claro y fomentando mejoras continuas.
Los usuarios valoran la experiencia de usuario personalizable y los análisis detallados de Optimizely Web Experimentation para mejoras específicas.
Los usuarios encuentran la curva de aprendizaje empinada para Optimizely Web Experimentation, requiriendo experiencia previa y recursos dedicados para un uso eficiente.
Los usuarios encuentran que la plataforma tiene una curva de aprendizaje difícil, lo que hace que sea un desafío para los nuevos usuarios adaptarse rápidamente.
Los usuarios encuentran que la dificultad de uso en Optimizely Web Experimentation dificulta la rápida adaptación y eficiencia para los nuevos usuarios.
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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 en la Plataforma Harness empoderadora para implementaciones rápidas y una gestión efectiva de características.
Los usuarios valoran la arquitectura enchufable y escalable de la Plataforma Harness, que mejora los resultados de CI y soporta diversas funcionalidades.
Los usuarios valoran la flexibilidad de las banderas de características para realizar cambios rápidos y mejorar las pruebas sin nuevos despliegues de código.
Los usuarios destacan características faltantes como permisos de API limitados y opciones de filtrado inadecuadas que obstaculizan la funcionalidad.
Los usuarios encuentran dificultades de configuración y control limitado sobre la integración de datos con Split frustrantes y que consumen mucho tiempo.
Los usuarios encuentran que la plataforma tiene un conjunto de funciones limitado, careciendo de soporte para funcionalidades esenciales como múltiples filtros.
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.
