Cómo aprovechar al máximo las pruebas AB
Puede usar las pruebas AB para determinar cuál de las dos versiones de su página de destino generará la mayor cantidad de ingresos. Esta estrategia es efectiva cuando desea determinar cuántos visitantes están realmente interesados en su producto. Puede probar la longitud de un formulario de registro o una política de privacidad, o cualquier otro elemento de su sitio web. También puede ayudarlo a identificar los factores que hacen que los visitantes abandonen su sitio sin completar la acción deseada. También puede usarlo para determinar las formas más efectivas de responder a los clientes infelices.
Para probar qué variación es más efectiva, debe usar tráfico único de dos fuentes diferentes. Esto asegurará que sus visitantes no experimenten los mismos resultados cada vez. Divida su tráfico entre las dos variantes antes de realizar una prueba AB. Esto asegurará que los resultados sean precisos e imparciales. Debe repetir este proceso hasta que obtenga un sonido de caja. Los resultados de las pruebas de A / B son importantes para entender cómo aprovechar al máximo.
Las pruebas AB son una excelente manera de tomar decisiones impulsadas por datos sobre la optimización necesaria para su campaña. Con la ayuda de un análisis estadístico, puede ver qué anuncio o copia funciona mejor para diferentes audiencias. Por ejemplo, un anuncio puede funcionar mejor en el móvil que en un escritorio o computadora portátil. Al utilizar una variedad de variaciones, puede optimizar la efectividad de sus anuncios y las páginas de destino. También puede usar las pruebas AB para optimizar las páginas de destino de su sitio.
Al usar pruebas A / B, debe tener en cuenta las diferentes categorías en las que los participantes de sus pruebas evalúan una variable. El hielo representa el impacto, la confianza, la facilidad y la eficiencia. Cada una de estas métricas se clasifica de una a diez, con la versión de mayor rango que obtiene el mayor tráfico. Las clasificaciones de hielo pueden ser subjetivas cuando se prueban con varias personas. Utilice las pautas para mantenerlos objetivos. PIE representa potencial e importancia. Un 8 podría considerarse una versión efectiva si el 90% de su tráfico se convirtió.
En la mayoría de los casos, debe probar dos variantes de lado a lado para determinar qué funciona mejor para su audiencia objetivo. Debe ejecutar sus pruebas A / B durante al menos dos semanas. Esto podría ser más corto o más largo según el tráfico y la industria. Las pruebas continuas son la mejor manera de maximizar la efectividad de las pruebas A / B. Su prueba A / B puede incluir casi cualquier aspecto de su sitio, incluida la barra de navegación. También puede probar CTAS, Titulares y Copia del cuerpo.
Las pruebas A / B le permiten comparar dos versiones de su sitio web. En el caso de una campaña de correo electrónico, se envían dos variantes a los usuarios. El equipo de marketing sabe cuál se desempeña mejor, pero es difícil saber qué componente del correo electrónico atrae a los lectores. Con la ayuda de las pruebas A / B, puede encontrar el equilibrio ideal entre la profundidad del contenido y el SEO. Cuando la prueba se ejecuta correctamente, la profundidad del contenido aumentará sus sitios web posibilidades de éxito.
Si la prueba se considera estadísticamente significativa, puede detener la prueba A / B según este hallazgo. Sin embargo, asegúrese de verificar el tamaño de la muestra, la duración y el margen de error. Los niveles más altos de significación estadística indican que la variación ganadora es más probable que genere un mayor volumen de tráfico. Si encuentra un bajo nivel de significación, es posible que tenga un falso positivo en sus manos. También debe tener en cuenta los eventos de temporada al ejecutar una prueba A / B. Unas principales vacaciones de compras pueden aumentar el tráfico a una tienda.
Las pruebas A / B son importantes para evaluar el comportamiento del usuario y maximizar sus posibilidades de éxito. Le permite apuntar a sus recursos y obtener la mayor eficiencia para sus esfuerzos. Una plataforma de aprendizaje en línea podría querer cambiar la apariencia de la página de inicio. Una página de inicio más atractiva con una página de información general centrada en la carrera, podría convencer a los usuarios a inscribirse en el curso. En última instancia, las pruebas A / B confirmarán si estos cambios marcan la diferencia en el número de usuarios que completan el curso.
La prueba de hipótesis estadística es el núcleo de las pruebas A / B. Incluso si está automatizado hoy en día, es importante comprender los cimientos de la prueba para garantizar su éxito. Básicamente, la prueba A / B se basa en dos métodos estadísticos diferentes. Si usted es nuevo en las estadísticas, debe familiarizarse con los conceptos de pruebas de hipótesis estadística. Al seguir estos consejos, tendrá una mejor oportunidad de garantizar un experimento exitoso.