El término A/B test hace referencia a la herramienta utilizada para probar dos versiones diferentes de un mensaje, una imagen, una página web, un texto o cualquier otro elemento gráfico y de contenido con el fin de identificar la versión con mejor rendimiento.
En el ámbito del marketing, el A/B test es muy utilizada. De hecho, se trata de una práctica que implica diversas actividades que pueden ir desde la creación de campañas ADS hasta la realización de campañas de email marketing, pasando por todas las actividades que también implican marketing de contenidos.
Para que un A/B test se realice correctamente, es importante que se haga siguiendo un procedimiento preciso.
Analicemos las principales etapas:
- definición del objetivo a medir;
- elección del público destinatario;
- modo de administración del experimento (normalmente dividiendo el objetivo en dos conjuntos homogéneos);
- elección del elemento que se va a probar;
- duración de la prueba.
Los A/B tests se utilizan ampliamente y, como ya se ha mencionado, pueden aplicarse para evaluar diversos elementos como:
- contenido textual (headline, CTA, copy de anuncios ADS…);
- elementos gráficos (fuentes, colores, botones, imágenes, etc.);
- precios (ofertas y descuentos, fórmulas de ahorro);
- usabilidad (estructura del sitio, artículos sugeridos, layout, página de destino…).
Realizar un A/B test es esencial, ya que permite recopilar datos e información cualitativa importante para fines de marketing y más allá.
Dados sus numerosos campos de aplicación, permite analizar diferentes tipos de rendimiento y encontrar la mejor solución, permitiendo maximizar la eficacia de cada actividad.
Su rapidez de ejecución convierte a los A/B test en una potente herramienta que puede aplicarse fácilmente tantas veces como sea necesario.
Entre ellas, no podemos dejar de mencionar las plataformas de marketing automation, como Blendee, que, precisamente por sus funcionalidades vinculadas a la personalización de la experiencia de usuario, el uso de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning, y el empleo de eficaces sistemas de perfilado y segmentación de audiencias, representan soluciones eficaces y completas.
