¿Por qué deberías crear A/B testing en tu equipo?
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Si deseamos crear una cultura de experimentación, el A/B test es un buen punto de partida por los resultados sólidos y fáciles que te puede brindar.
Esta es una forma de aprender rápido en nuestros equipos de digitales.
Mientras más pruebas realicemos, identificaremos más mejoras en el producto y por tanto un efecto de crecimiento.
NXTEP es una comunidad de expertos en Growth y Product que busca cerrar la brecha de oportunidades en LatAm dentro de la industria business-tech.
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¿Qué es A/B test?
Es una prueba en donde comparas dos versiones diferentes de un elemento a dos conjuntos de personas con las mismas condiciones, evalúando cuál es la mejor versión.
¿Qué debería pasar en un A/B testing?
Definir aleatoriamente a tus usuarios en dos grupos, “A” y “B”. El grupo “A” será el “grupo control” y el “B” será el “grupo variante”.
Medir cómo ambos grupos interactúan con cada variante. Puedes usar métodos estadísticos para saber si la diferencia es significativa o no.
¿Qué tamaño debe tener la muestra?
El tamaño de ambas muestras debe ser lo suficientemente grande para asegurar que cualquier conclusión de la prueba sea confiable y significativa.
La recomendación siempre es realizar pruebas con muestras mayores a 1,000, aunque esto dependerá del tipo de prueba que necesites. Algunas muestras pequeñas pueden arrojar conclusiones válidas si lo resultados son claros.
Por ejemplo, si tuvieras un tamaño de muestra de solo 100, pero los resultados revelaran que 99 personas eligieron la variante “A” y 1 eligió la variante “B”, puedes estar muy seguro de que la variante “A” es mejor.
El problema con tamaños de muestras más pequeños surge cuando los resultados no son tan claros. Entonces, trata de recopilar un tamaño de muestra lo más grande posible.
Te comparto una herramienta que podría ayudarte a conocer si los resultados de tu A/B test son significativos.
¿Qué puedes probar con el A/B test?
Asuntos: Dos líneas de asuntos diferentes para evaluar cuál tiene mejor tasa de apertura.
Palabras o imágenes: Probar dos key visual o elementos de la comunicación distintos.
Variables de envío: Probar la mejor hora de envío para cada perfil y si influye variables como la personalización
Estos son algunos ejemplos; sin embargo, si quieres preparar un backlog más grande de ideas, hay dos caminos que me funcionan:
Sesión de brainstorming: Crea una sesión de brainstorming entre todos los stakeholders del proceso que quieres experimentar. Es recomendable sumar a equipos técnicos como Tecnología, ya que son los mejores talentos dentro de la industria tech.
Explorar: Podemos investigar diferentes ideas en internet. Por ejemplo, usando ChatGPT, te comparto algunas ideas:
Variantes de diseño de página de destino: Realiza pruebas A/B con distintos diseños de páginas de destino.
Experimentos de precios: Realiza pruebas A/B con diferentes estructuras de precios, descuentos y estrategias de fijación de precio.
Personalización de experiencia de usuario: Prueba la personalización de la experiencia de usuario en función del comportamiento pasado o datos demográficos.
Optimización de flujo de compra: Experimenta con diferentes pasos y procesos en el flujo de compra.
Comentario personal
El A/B test es una herramienta muy útil y se basa en resultados cuantitativos.
Esto puede llegar a crear cierto sesgo por diferentes factores desde una muestra muy pequeña hasta no complementar una métrica con exploración de lo que hay detrás.
Por ello, recomiendo siempre que cuando tengas una métrica, es indispensable complementar tu análisis con una investigación al cliente como conversar con ellos, una encuesta, entrevistas, etc. Esto te ayudará a definir un insight más sólido como resultado del A/B test.
Si quieres aprender un poco más sobre cómo la experimentación influye en tu negocio, te invito a la charla que daré este jueves 11 a las 7pm.
