Cómo hacer pruebas A/B en marketing (una guía de tiras cómicas)

¿Tu marketing no está funcionando como quieres?

¿Quizás está presionando tanto como puede pero solo tiene tanto tiempo o presupuesto y necesita más impacto? ¿O tal vez tiene un presupuesto para anuncios, pero está luchando con el tráfico pagado a medida que aumenta la competencia por el espacio publicitario y le resulta cada vez más difícil competir?

¡Puede aprender a hacer que su marketing sea mucho más efectivo si lo mejora con pruebas A/B!

No importa si es una pequeña empresa o una gran empresa, las pruebas A/B pueden ayudarlo a obtener "más" de todos sus esfuerzos de marketing. Más ascensor, más conversiones, más impacto.

En este artículo, veremos 5 canales de marketing populares y cómo puede probar y mejorar los resultados de cada uno de ellos.

¿Qué son las pruebas A/B?

La prueba A/B es el proceso de tomar un "evento" que experimenta su audiencia, medir su rendimiento y luego probar una variación de esa experiencia para ver cuál funciona mejor.

Este evento podría ser el de los visitantes que interactúan con su página de ventas, pero se puede aplicar fácilmente a ellos haciendo clic en un anuncio o abriendo y leyendo un correo electrónico. Sea cual sea el evento y el objetivo que tengas, puedes probar para intentar mejorar la acción.

Si la nueva versión obtiene solo una mejora del 1%, todo esto se suma y aumenta su rendimiento. (Algunas pruebas pueden ver saltos de 10-50% de diferencia).

Cada prueba que ejecuta lo ayuda a aprender más y mejorar, o a evitar posibles fallas. Por eso vale la pena probar cualquier elemento de tu negocio para encontrar mejoras, especialmente tu marketing…

¿Qué son las pruebas A/B en marketing digital?

Tradicionalmente, podría pensar en las pruebas A/B como simplemente probar elementos de su sitio web. Tal vez probar un CTA en un botón para ver qué versión obtiene la mayor cantidad de clics.

Sin embargo, esto es solo la punta del iceberg. La realidad es que puedes probar cualquier evento, canal o plataforma que interactúe con tu audiencia e intentar mejorar su desempeño.

• ¿Ejecutar anuncios ? Puede ejecutar varias pruebas A/B para ver qué versión obtiene el CTR más alto. Todo, desde la imagen o el video, la copia, la ubicación e incluso el público objetivo.
• ¿Tienes una página de destino? Puede probar qué tan bien convierte ese tráfico en esa página. Hasta dónde leen, si rebotan, si se atascan, si convierten y cómo mejorarlo. (Incluso puede tomar estos principios y aplicarlos a su marketing de contenido).
• Enviar correos electrónicos ? Puede probar los titulares para tasas de apertura, horas del día para enviar, CTA para hacer clic, etc.

No hay canal de marketing digital que no se pueda probar y mejorar. Es posible que necesite una herramienta diferente, o incluso puede tener estas funciones integradas en lo que ya usa y no estar al tanto de ellas.

La clave para una campaña de marketing digital exitosa no son solo los embudos, la audiencia y los mensajes. Se trata de realizar pruebas divididas y mejorar esos elementos una y otra vez.

¿Pruebas A/B? ¿No es eso para aumentar las conversiones?

Si y no. Las pruebas A/B son solo un método de "experimentación" que está diseñado para ayudarlo a mejorar sus interacciones con su audiencia.

En realidad, pertenece a una metodología más grande llamada CRO o Conversion Rate Optimization. Debido al nombre, es fácil pensar que CRO se trata solo de conversiones, pero la realidad es que las conversiones son simplemente un subproducto de probar y mejorar científicamente todos los elementos que ayudan al cliente a querer comprar.

CRO se trata de:

• Mejorar la experiencia del usuario,
• Eliminar cualquier falla en el sistema que afecte su experiencia o obstaculice su capacidad para avanzar,
• Entender a tu audiencia para que puedas ofrecer las mejores ofertas y productos,
• Usar el lenguaje y las interacciones de la audiencia para conectarse con lo que quieren,
• Mejorar los procesos para ayudarlos a tomar su decisión de compra.

Claro, hay pruebas directas que pueden ayudar a obtener más conversiones, como ejecutar pruebas en su página de ventas, pero al mejorar estos elementos centrales, verá más ventas simplemente porque está afectando y mejorando todo el proceso de ventas y marketing.

¿Cómo pueden las pruebas A/B beneficiar una campaña de marketing?

Las pruebas A/B se pueden utilizar en casi cualquier elemento de su estrategia de marketing. No importa si es para un nuevo lanzamiento, o incluso si está en curso. Hay pruebas que puede ejecutar para mejorar en casi todos los puntos en los que interactúa con su audiencia.

Digamos que usted tiene un nuevo producto.

Puede usar pruebas A/B y CRO antes del lanzamiento para:

• Pruebe el producto con la audiencia ideal por adelantado para asegurarse de que es lo que quiere,
• Pruebe el idioma, el precio y las imágenes utilizadas para la oferta antes de enviarla al público, para que pueda encontrar qué versiones obtienen la mayor cantidad de acciones.
• Ejecute pruebas de control de calidad para encontrar puntos de conflicto comunes en la experiencia de compra del cliente que les impide comprar o usar su producto, y luego cree activos para ayudar a eliminar esos problemas.
• ¡Ejecute pruebas de control de calidad para asegurarse de que todo funciona!

Luego, una vez que el producto esté activo, puede mejorar aún más al:

• Ejecutar pruebas en el diseño, el diseño y la copia de la página del producto para aumentar la elevación,
• Ejecución de pruebas en los canales de tráfico para encontrar la comunicación con el mejor rendimiento,
• Ejecutar pruebas en sus activos de contenido para que funcionen mejor (clics, clasificaciones, clientes potenciales),
• Ejecute pruebas en sus correos electrónicos para obtener tasas de apertura más altas y más clics,
• Continúe realizando pruebas en cada uno de estos elementos para obtener aún más mejoras,
• Ejecute pruebas A/B para marketing en diferentes plataformas,
• O ejecute pruebas A/B para marketing a nuevos grupos de audiencia...

… ¡y mucho más!

Un error común es que las pruebas A/B son solo para la página de destino, pero imagínese si mejora todo el proceso en solo un 1% en cada etapa del viaje del comprador. ¿Más impulso en la parte delantera, más puntos de contacto, más clientes potenciales, más ventas, ventas promedio más altas y más ventas repetidas?

Todo esto se puede probar y mejorar, pero tampoco se trata solo de victorias. Es igual de importante averiguar lo que no funciona para que no tome medidas sobre las cosas que pueden dañar su negocio.

En 2017, Pepsi se sintió frustrada por el tiempo que les tomaba a las agencias crear activos de marketing y decidió formar una agencia interna para crear más rápido.

¿El resultado?

Crearon un anuncio trivializando el movimiento Black Lives Matter y tuvieron que sacar el anuncio del aire en 48 horas...

Imagínese si hubieran probado la idea con un grupo de enfoque de sus clientes y no con su personal antes de lanzarla en vivo. (¡Diablos, incluso antes de crear el anuncio!)

Pruebas A/B KPI que los especialistas en marketing deberían tener en cuenta

Los KPI dependen de la interacción de la audiencia que esté probando y cuál sea su objetivo para esa interacción. Podría ser más elevación, tiempo en la página, tasa de rebote, CTR, CVR, venta promedio, pero todo cambiará según lo que esté probando. (¿Es contenido? ¿Un anuncio? ¿Una página web?)

Las cosas clave a recordar son:

• Tenga un objetivo singular que desee mejorar que sea relevante para esa interacción de audiencia en particular y utilícelo como KPI para ese evento.
• Medir su rendimiento actual,
• Formula hipótesis sobre cómo puedes mejorarlo,
• Probar y medir ese evento contra la versión actual,
• Y luego mida cómo afecta su objetivo final o 'métricas de barandilla'.

¿Por qué probarlo contra su objetivo final?

Supongamos que publica un anuncio y descubre que obtiene muchos más clics en su página de destino, pero muchas menos ventas de esa nueva audiencia. Si solo se concentrara en el CTR de los anuncios, entonces parecería un éxito, pero en realidad, podría estar perdiendo dinero.

5 ejemplos de pruebas A/B que te dejarán boquiabierto

Echemos un vistazo a algunos ejemplos de 5 estudios de casos únicos de pruebas A/B, establecidos en los 4 canales de marketing principales que vamos a cubrir en este artículo.

1. Datasine vio un aumento del 57,48 % en el CTR mediante pruebas A/B de la imagen en sus anuncios de pago de Facebook.
   
   

   

2. GrooveHQ vio un aumento del 296 % en la lectura completa y un aumento del 520 % en el tiempo en la página al probar la introducción de su artículo.
   

   

3. Mailshake vio un aumento del 97 % en las respuestas por correo electrónico después de realizar pruebas A/B del contenido en sus correos electrónicos de divulgación.
   

   

4. Data36.com vio un aumento del 96 % en las conversiones en su página de destino al escuchar a su audiencia y aumentar la duración para brindar más contexto y eliminar objeciones. (Tomando el tiempo de lectura de 4 minutos a 16 minutos o más).
   

   

5. AmpMyContent vio un aumento del 127,4 % en los clientes potenciales cuando implementaron formularios emergentes de 2 etapas.
   

   

Ahora, veamos cómo ejecutar pruebas A/B en estas plataformas y los errores comunes a tener en cuenta...

11 mitos y errores de las pruebas A/B que los especialistas en marketing deben evitar

Ya hemos insinuado algunos de estos, pero analicemos cada mito y por qué están equivocados, para que pueda eludir los principales errores que comete la mayoría de la gente.

Pruebas A/B = Dinero

¡De nada! CRO y las pruebas, en general, tienen que ver con comprender a su audiencia y mejorar su experiencia. Sí, puede realizar pruebas en elementos específicos que impactarán de inmediato en las conversiones y los ingresos, pero su objetivo es comprender mejor a su audiencia.

Los ingresos no son el objetivo de las pruebas A/B. Es simplemente un subproducto de mejorar la experiencia de nuestra audiencia.

¡Una prueba es tan buena como su efecto en su tasa de conversión!

No todas las pruebas se tratan de conversiones. Al menos, no una 'conversión' tradicional de todos modos.

A veces, simplemente queremos saber qué funciona y qué no. Otras veces, queremos que nuestra audiencia realice una acción que quizás no clasifiquemos como una conversión.

Ideas y Opiniones Beat Data

Podemos tener grandes ideas sobre lo que funciona, pero necesitamos probar y confiar en los datos.

No todas las pruebas tendrán éxito. A veces, la variante que crees que es más débil funciona mejor. A veces es el diseño.

No importa si es su opinión personal o la de la persona mejor pagada (HiPPO), necesita probar y confiar en los datos. Así es como avanzas.

Si una prueba no gana, entonces CRO no es para usted

CRO y las pruebas no se tratan de ingresos o conversiones, sino de comprender a su audiencia.

El 90% de las pruebas que ejecute fallarán. Estamos encontrando lo que no funciona y obteniendo información sobre lo que funciona. Incluso cuando tenemos un ganador, siempre se puede mejorar. Encontramos el motivo y nos sumergimos más profundamente, probando nuevamente y obteniendo más sustentación.

Si desea que su sitio y su marketing mejoren, debe seguir el método científico. ¡Acepta las pérdidas en lugar de tratar de evitarlas!

La velocidad de las pruebas es el factor más importante

Si sabemos que el 90% de las pruebas fallan, seguramente deberíamos ejecutar tantas pruebas como sea posible, ¿no?

Sí, deberíamos apuntar a correr más, pero no antes de aprender de ellos.

Una prueba en la que una versión falla y la otra gana solo es útil si entendemos por qué ganó y por qué falló. Apresurarse para ejecutar otra prueba sin esa información es perder el tiempo.

Las pruebas A/B obtienen resultados rápidamente

En realidad, no lo hace. Incluso si tiene mucho tráfico y la capacidad de ver resultados rápidamente, debemos tener en cuenta otros factores:

• ¿Podemos confiar en que esta prueba seguirá funcionando de esta manera después de que elijamos al ganador?
• ¿Existen otros factores externos que puedan haber afectado la prueba?

Se recomienda que la mayoría de las pruebas se ejecuten en un solo ciclo de ventas (generalmente un mes o el tiempo que sea en su caso).

Esta es la razón por la que es importante reducir el tiempo de inactividad entre las pruebas, pero también por la que debemos analizar y aprender antes de apresurarnos a realizar la próxima prueba de un mes.

Incluso si tiene el tráfico para alcanzar la significación estadística rápidamente, asegúrese de ejecutar su prueba durante el tiempo suficiente para obtener una visión precisa del comportamiento de su audiencia.

Necesita mucho tráfico para poder probar

Para poder confiar en los resultados de su prueba, debe tener suficientes datos para respaldar sus resultados, O su prueba debe funcionar increíblemente bien en comparación con la original.

Sin entrar demasiado en las matemáticas, funciona así:

• Si ve una diferencia muy grande en los resultados de manera consistente, entonces se requieren menos puntos de datos para confiar en ellos.
• Pero si solo ve un cambio menor en los resultados de la prueba, entonces necesita más tráfico para poder confiar en los resultados.

Para confiar en un pequeño cambio necesitamos más datos, pero para confiar en un cambio mayor necesitamos menos. Como regla general, esto significa que necesita alrededor de 10,000 visitantes para su prueba en particular o alrededor de 500 eventos de conversión, pero realmente depende de cómo se desempeñe la prueba.

De lo contrario, podemos obtener falsos positivos y falsos negativos.

Dicho esto, puede dejar que se ejecute una prueba durante el tiempo que desee hasta que alcance ese tamaño de datos. Puede que te lleve más tiempo llegar allí.

Lo que funcionó para otros también funcionará para usted

¡No! Recuerda que tenemos que probar todo.

Podemos usar las pruebas y mejores prácticas de otras compañías para encontrar ideas de prueba, pero lo que funcionó para un sitio puede no funcionar exactamente para usted.

En lugar de copiarlos directamente, use sus ideas de prueba para crear las suyas propias.

Probar, analizar, mejorar.

Deberías probar todo

No necesita probar absolutamente todo en su sitio. En su lugar, mire probar las cosas que cree que tendrán el mayor impacto y trabaje con ellas primero.

Probar los colores de los botones de CTA es excelente, pero solo cuando no puede obtener más impulso de la versión que tiene.

Solo puedes cambiar una cosa a la vez

La mayoría de la gente piensa que cuando se trata de pruebas A/B, solo se prueba una cosa a la vez, pero no es estrictamente cierto. En su lugar, puede ejecutar lo que se denomina pruebas radicales. En lugar de simplemente probar un nuevo titular, puede probar un nuevo diseño radical que cambia todo en esa página de una sola vez.

Claro, no puede decir qué cambio tuvo el impacto de inmediato, pero puede probar modificando esos elementos después para ver qué cambia la respuesta de la audiencia.

¿Por qué haríamos esto?

Bueno, cuando una página o elemento tiene una tasa de conversión baja, ajustar una cosa a la vez para lograr un pequeño impulso llevará mucho tiempo. Ejecutar una prueba radical puede ayudarnos a encontrar ese gran cambio que podría generar un gran retorno.

El resultado ganador siempre se verá hermoso

Al igual que una opinión, debe probar y ver qué funciona. He publicado anuncios en los que el peor diseño supera al más ingenioso. Lo mismo para las páginas de destino.

¡Necesita probar y encontrar lo que funciona para usted!

Los principales errores de las pruebas A/B que los especialistas en marketing digital deben tener en cuenta

Aquí hay una lista rápida de qué hacer cuando se ejecutan pruebas para evitar esos errores comunes:

• Siempre tenga un solo objetivo para una prueba. Una falta de enfoque significa una falta de resultados.
• Mida el rendimiento actual de ese evento. Necesita saber cómo funciona ahora antes de poder mejorarlo.
• Cree una hipótesis de por qué este resultado es así, luego trate de encontrar una variación para cambiar. La clave es entender por qué está sucediendo para poder resolverlo.
• No tenga miedo de ejecutar el control de calidad y la investigación del cliente. Mira grabaciones de pantalla e incluso entrevístalos para averiguar qué está pasando si es posible. Nuestras conjeturas a veces pueden ser diferentes de lo que sucede en la mente del cliente.
• Configure la prueba y verifique que todo funcione y funcione antes de ejecutar cualquier cosa y probarla en varios dispositivos. Muchas pruebas fallan porque las personas pasan demasiado pronto.
• Permita que la prueba se ejecute el tiempo suficiente para obtener suficientes datos, conversiones y que se ejecute durante un ciclo de ventas completo para que pueda confiar en sus resultados.
• No cambies nada a mitad de la prueba.
• Siempre analice los datos. No importan las opiniones, importan los resultados.
• La mayoría de las pruebas fallarán. Algunos ganarán. De cualquier manera, ¡aprende por qué y mejora! Incluso si tiene un ganador, vea si puede mejorarlo aún más.
• ¡Mantenga siempre un registro de sus pruebas para ver qué ha probado hasta ahora, qué funcionó, qué falló y cuánto ha mejorado!

Breve introducción a las estadísticas de las pruebas A/B para especialistas en marketing

Así que hablemos de estadísticas. Cubrimos este tema aquí con mayor detalle, pero es importante comprender los conceptos básicos si desea realizar pruebas A/B en su marketing. De lo contrario, es posible que obtenga pruebas ganadoras que crea que fallan o, lo que es peor, pruebas fallidas que impulsa en vivo.

El objetivo de cualquier prueba es tanto aprender como mejorar. La cuestión es que necesitamos poder confiar en los datos de nuestra prueba. ¿Nos está dando resultados precisos o es una casualidad? Además, ¿qué tan preciso es? ¿Cuánto podemos confiar en que seguirá funcionando de esta manera?

Voy a ser honesto contigo, algunos de los conceptos y el lenguaje de las estadísticas son un poco áridos y demasiado complicados, así que vamos a desglosarlos de manera agradable y simple para que puedas entender lo que significan y por qué son importantes.

1. Muestra : Esto se refiere a la fuente de datos para su prueba. Por lo general, este es un segmento de su audiencia que visita la página específica/ve un anuncio.
2. Distribución del tráfico: Esto se refiere a cómo se distribuye el tráfico de su audiencia de muestra en su prueba. Idealmente, desea una distribución equitativa para que la versión a obtenga el 50% del tráfico y la versión b también obtenga el 50%. Al hacer esto, podemos obtener datos más precisos.
3. Efecto Mínimo Detectable (MDE) : Se refiere a la sensibilidad de su prueba. Es un cálculo que podemos realizar antes de la prueba en el que especificamos la mejora más pequeña que queremos poder medir en nuestra prueba.
4. Hipótesis: En pocas palabras, esta es la idea que tenemos para nuestra prueba. Nuestro objetivo es probar esa teoría y, con suerte, ver mejoras.
5. Significancia estadística : Se refiere a la probabilidad de que los resultados que obtuviste en tu prueba no se deban a una casualidad aleatoria. Nuestro objetivo es ejecutar pruebas con suficientes datos y durante el tiempo suficiente para obtener resultados más significativos y confiar en su precisión.
6. Confianza estadística: cuantos más visitantes reciba su prueba, más aumentará la confianza estadística en sus resultados y mayor será la probabilidad de que no confíe en un resultado falso o aleatorio. La mayoría de las pruebas están configuradas para ejecutarse con un nivel de confianza del 95 %. Esto significa que necesitamos obtener suficiente tráfico de nuestra muestra para que haya un 95% de posibilidades de que estos resultados sean correctos.
7. Poder estadístico: se refiere a la probabilidad de que usted detecte un efecto de los cambios de su prueba en los resultados de su prueba.

Los diferentes tipos de pruebas que pueden ejecutar los especialistas en marketing y su impacto en el tráfico, el compromiso y las conversiones

Aunque estamos hablando de pruebas A/B en esta guía, hay algunos otros tipos de pruebas que puede usar, así que analicemos rápidamente.

Pruebas A/B

Esta es la prueba que usará el 99% del tiempo. Simplemente está ejecutando una variación contra su 'control' actual para ver si mejora.

Debido a que solo estamos probando una variante, requiere menos tráfico que otras pruebas y obtiene resultados rápidamente sin mucha configuración. Hay algunos tipos diferentes de procesos de prueba A/B, pero casi todas las demás pruebas son algún tipo de variación de esta idea.

Pruebas divididas

¡Una prueba dividida es solo otro nombre para una prueba A/B! Básicamente, estamos diciendo que vamos a 'dividir el tráfico en esta prueba' por igual, entre la versión original (a) y la nueva (b).

Pruebas A/B/n

En una prueba A/B/n, tendrás múltiples variantes probadas contra el control.

Supongamos que tiene un título que desea probar, pero en lugar de ejecutar una prueba A/B y ejecutar solo una variación, puede ejecutar una prueba A/B/n y probar tantas variaciones diferentes de ese título como desee.

El límite aquí es el tamaño del tráfico y cuánto tiempo desea esperar para obtener resultados. Debido a que cada variación necesita alrededor de 10,000 visitantes, puede afectar la duración de la prueba.

Pruebas multivariantes

Requieren un volumen de tráfico muy alto pero te permiten probar múltiples variaciones y combinaciones.

Supongamos que desea mejorar su página de inicio y desea probar el título y la imagen principal. Una prueba multivariante le permite no solo ejecutar cada variación de título a la vez, sino también cada variación de imagen para que encuentre la mejor combinación de elementos en diferentes versiones de su página web.

(Quizás el título 1 funciona mejor por sí solo con la imagen actual, pero el título 3 funciona mejor con la imagen 4 para obtener el mayor impulso. Sin ejecutar una prueba multivariante, es posible que haya ignorado el título 3 por completo).

Hay un inconveniente, por supuesto. Debido a todas estas opciones y combinaciones, significaría que de repente tienes potencialmente 30 o más variaciones ejecutándose a la vez. Y debido a que cada prueba necesita suficiente tráfico para confiar en sus resultados, necesitaría un volumen increíblemente alto antes de poder confiar en los datos.

Las pruebas multivariadas le permiten encontrar la mejor combinación ganadora, pero me mantendría alejado a menos que vea 100,000 visitantes al mes en su página de prueba o más.

Pruebas de varias páginas

La prueba de varias páginas es el proceso de probar varias páginas conectadas a la vez, para ver cómo se impactan entre sí.

Supongamos que tiene una biblioteca de productos, una página de productos y una página de pago. En teoría, podría ejecutar pruebas A/B en cada una de estas páginas al mismo tiempo.

El problema aquí es que el resultado de cambiar una página también puede afectar a los visitantes del sitio web que pasan a la siguiente y así sucesivamente, provocando una reacción en cadena.

¿Qué sucede si la primera página hace que menos personas hagan clic? ¿Qué pasa si los cambios en la descripción del producto los confunden?

Esto dañaría la página de pago, por lo que rara vez se utilizan pruebas de varias páginas. En cambio, la mayoría de los evaluadores se concentrarían en ejecutar una sola prueba A/B en la primera página y terminarla antes de probar la página siguiente.

Como puede ver, hay varios tipos de pruebas, pero la mayoría de las veces ejecutará pruebas A/B o A/B/n simplemente por la velocidad de implementación y los requisitos de tráfico y conversión para cada una.

Pruebas A/B y privacidad: algunas cosas que los especialistas en marketing deben recordar al recopilar datos

Ha habido muchos cambios recientemente en la privacidad y la protección de datos del cliente, por lo que si está ejecutando campañas de marketing o pruebas que recopilan datos del usuario, debe estar al tanto de los cambios importantes, especialmente si está rastreando al usuario. datos en sus análisis...

RGPD, privacidad electrónica y Google Analytics

Escribimos algunas guías sobre cómo implementar esto en los enlaces a continuación, pero aquí hay una descripción general rápida.

Asegúrese de cumplir con los requisitos de GDPR y ePrivacy en sus análisis al:

• Eliminación de URL/parámetros largos que rastrean los datos del usuario, como la ubicación o la dirección de correo electrónico.
• Anonimización de las direcciones IP de los usuarios.
• Obtener el consentimiento para rastrear cookies.
• Eliminar las cookies no conformes.
• Proteger su cuenta de GA de terceros. (¡Las multas son altas por violaciones de datos!)

Ahora que su análisis cumple con los requisitos, hagamos algunas pruebas A/B...

Hay 4 canales principales que quiero ver mejorar contigo a continuación:

• Tráfico pagado (específicamente anuncios de Facebook)
• Tráfico orgánico en redes sociales
• marketing por correo electrónico, y
• Márketing de contenidos.

Algunas de estas plataformas tienen sus propias herramientas de prueba A/B integradas o puede encontrar proveedores que ofrezcan esta funcionalidad.

¿Cómo realizar pruebas A/B en las páginas de destino?

Comencemos con el canal de marketing tradicional en el que probablemente piense cuando hablamos de pruebas A/B de sus activos de marketing: ¡páginas de destino!

Es importante probar y mejorar sus páginas de destino.

¿Por qué?

Debido a 2 cosas fundamentales:

• Cada visitante de una página de destino generalmente tiene una gran intención , es decir, es una audiencia muy cálida de la que puede obtener conversiones.
• Y cada página siempre tendrá un llamado a la acción directo y medible para que lo tome su audiencia.

Debido a esto, cualquier aumento que podamos obtener de esta audiencia es casi siempre un aumento directo en el ROI y las ganancias inmediatas o de línea descendente. Ya sea de un ascensor en subs, ensayos o ventas.

Esta es la razón por la que su página de destino es una de las primeras cosas que debe probar y mejorar en sus campañas de marketing (suponiendo que esté recibiendo suficiente tráfico en la página).

Con esto en mente, veamos 3 formas sencillas en las que puede mejorar sus propias páginas de destino:

• Probando el tiro del héroe para llamar su atención,
• Probar la propuesta de valor que atrae a su audiencia y los engancha con su oferta,
• Y probando los campos del formulario que completan. Estos pueden ser una fuente de resistencia, por lo que simplificar esto ayuda a impactar de inmediato el rendimiento de la página de destino.

¿Y buenas noticias?

La prueba A/B de estos elementos con una herramienta de prueba es increíblemente fácil.

¿Por qué?

Las pruebas no solo son muy sencillas de configurar, sino que debido a cómo funcionan estas herramientas, puede realizar ediciones directas en la aplicación de forma nativa sin necesidad de cambiar nada en la página principal.

Así es. ¡Puede ejecutar pruebas sin siquiera necesitar un diseñador para realizar cambios en su página!

Simplemente puede cargar la URL de la página en la aplicación y luego arrastrar, soltar y editar para cualquier elemento que desee probar. Luego, una vez que haya terminado de configurar su prueba, la aplicación mostrará ese cambio en su página de prueba a su audiencia sin que tenga que editar nada en la página.

Ahora, veamos 3 cambios recomendados que puede probar en sus propias páginas de destino.

Instale una herramienta de prueba A/B

A menos que esté utilizando un generador de página de destino específico que tenga funciones de prueba integradas, necesitará una herramienta de prueba A/B para ejecutar las pruebas.

Puede obtener una prueba gratuita de la aplicación Convert Experiences aquí. Una vez que haya creado una cuenta de prueba, continúe e instale el código en su sitio web. Es muy fácil de hacer. Puedes instalarlo exactamente como lo harías con un píxel de Facebook:

Simplemente haga clic en el código de instalación para copiarlo.

Y luego instalarlo. Ya sea en una sección separada en su CMS (algunos tienen lugares para copiar y pegar el código), en el encabezado de su tema o en Google Tag Manager.

Ahora que está instalada, puede cargar la aplicación y comenzar a realizar cambios en su página de destino y ejecutar pruebas...

Pruebas A/B de las imágenes de 'héroes' de su página de destino

Otra cosa que recomendamos probar es la imagen principal en su página de destino.

Esta es la imagen principal en la parte superior de la página, diseñada para captar la atención de la audiencia lo antes posible.

Probamos esto porque si no podemos llamar su atención, es posible que no lean nuestra propuesta de valor o CTA.

Ahora, hay algunas cosas que podrías hacer:

• Podrías intentar mover el tiro de héroe que tienes. (¿Quizás está demasiado abajo en la página?)
• Podría intentar probar nuevas imágenes y ángulos. ¿Quizás en lugar del usuario en la foto, muestra el producto o el objetivo final que logra?

Es difícil saber cuál funcionará mejor, por eso probamos esto con nuestra herramienta de prueba. Podemos probar cada versión y ver cuál es el ganador.

Así que vamos a mostrarte lo fácil que es hacer esto.

Una vez que haya cargado la aplicación Convert Experiences, creará un nuevo proyecto para contener todas sus pruebas.

Luego, vas a crear tu primera prueba o 'experiencia'.

Seleccione la prueba 'a/b' y luego complete la información para su prueba.

Asegúrese de agregar la URL de la página que desea probar aquí. Esto cargará la página para que pueda realizar cambios de forma nativa dentro de la aplicación Convert.

Nota:

Cuando la página se cargue en la aplicación, se cargará en la pestaña 'Variación 1'.

Esto significa que puede comenzar a realizar cambios en el diseño de esta página ahora y aún tener la versión original guardada para probar y encontrar cuál funciona mejor para usted y su sitio.

Así que veamos algunos ajustes que podemos hacer a esta toma de héroe.

Simplemente puedo hacer clic en la imagen y arrastrarla a una nueva posición y cambiar el diseño de la página.

O puedo cambiar la imagen por otra diferente.

Simplemente haga clic en la imagen, seleccione editar y luego cargue una imagen diferente.

O podría eliminarlo por completo ocultando el elemento.

¡Simple!

Entonces, ahora que tengo mi imagen editada que quiero probar, solo necesito impulsar la prueba en vivo.

Haga clic en el botón azul "Guardar y continuar" en el editor de páginas y luego se cargará la página de configuración de la prueba.

Desde aquí puedes especificar algunas cosas.

El objetivo de la prueba

Puede elegir un objetivo específico para que la aplicación busque durante la prueba.

Esto podría ser una tasa de rebote más baja entre páginas, un CTR más alto o incluso adjuntarlo directamente a los ingresos para que la aplicación sepa qué versión está obteniendo el valor monetario más alto.

La audiencia a la que apuntar

Aquí puede decidir exactamente quién ve su prueba.

Puede dividirlo 50/50 entre todos los visitantes de la página, o incluso segmentarlo para mostrarlo solo a personas, datos demográficos, ubicaciones o incluso parámetros UTM específicos desde donde hicieron clic.

Estadísticas y configuración

Finalmente, también puede especificar qué tan precisa desea que sea la prueba.

Para sitios de gran volumen o pruebas en las que desea una alta confianza en los resultados, normalmente establecería esto en un índice de confianza del 97%.

Finalmente, una vez que esté satisfecho con esta configuración, puede hacer clic en el botón azul 'Activar experiencia' para configurar la prueba en vivo.

Luego, la aplicación mostrará esta variación a su público objetivo y tamaño, ¡todo sin que tenga que ir y cambiar nada en el sitio web!

Bastante genial, ¿verdad?

OK, vamos a guiarte a través de otros 2 cambios rápidos que puedes hacer en tu página de destino...

Prueba A/B de su propuesta de valor

So once you've tested the hero shot and got their attention, the next logical thing to look at on your landing page is your value proposition.

This is the text that helps hook your reader in, and it's usually to the side of the hero shot or overlaid on top of it.

The value prop is so important because it provides context and desire to click on your CTA and buy or optin.

There are a lot of ways to improve this text:

• You can try different angles or hook idea,
• Or you can research and interview your audience to listen to their needs and address that in your value prop,
• Or you can simply improve it further by adding more clarity to what you're trying to say. (Sometimes the angle idea is good, but the execution is bad)

Either way, implementing this in a test is super simple.

It's as easy as highlighting the text you want to change, and then clicking on edit.

Luego, simplemente escriba la nueva versión y configure la prueba como lo haría antes.

Fácil, ¿verdad?

Entonces, veamos una forma más en la que quizás desee mejorar el rendimiento de su página de destino.

Pruebas A/B de los campos de su formulario de usuario

Hemos cubierto esto antes en detalle aquí, pero déjame darte un resumen rápido.

Los formularios en una página de suscripción son increíblemente importantes, porque es el último paso para obtener los detalles de la audiencia y comprometerse con una acción, ya sea una suscripción, una prueba o una venta.

Lo que pasa es que la cantidad de formularios que hay que rellenar o el diseño pueden generar cierta resistencia en el usuario. Es un esfuerzo percibido que no siempre pueden molestarse en seguir y completar.

Ahora puede evitar esto:

• Proporcionar una buena UX,
• Escalonamiento de las solicitudes de detalles del formulario,
• Mejorar la copia escrita y la alineación del formulario y CTA

O simplemente pidiendo menos información. (¿Realmente necesita su nombre y número de teléfono solo para que se suscriban?)

Sencillo, ¿verdad?

Y la buena noticia es que probar todo esto es muy fácil dentro de la aplicación Convert Experiences.

Simplemente puede hacer clic en el elemento del formulario y elegir editar el texto, editar la CTA, eliminar secciones del formulario y más, todo con solo unos pocos clics.

Entonces, ahora que hemos cubierto algunas pruebas simples para mejorar sus páginas de destino, veamos algunas pruebas A/B que puede ejecutar en los canales que también pueden generar tráfico a esas páginas...

¿Cómo hacer una prueba A/B de los anuncios de Facebook?

No importa qué plataforma de medios de pago utilice, los elementos principales del rendimiento de los anuncios son:

• El público objetivo,
• El texto del anuncio y las creatividades,
• La(s) página(s) de destino.

Diríjase a la audiencia equivocada y los mejores anuncios no harán la diferencia. Diríjase a las personas adecuadas y tenga un mal anuncio, y no funcionará. Tenga un gran anuncio pero una página terrible y los clics en el anuncio serán inútiles.

Debido a que no estamos trabajando en la página de destino en este momento, nuestra principal preocupación es probar la audiencia y el anuncio para que podamos mejorar la visibilidad, la tasa de clics e, idealmente, la tasa de conversión.

La prueba A/B de una audiencia es tan simple como tomar el anuncio ganador y ejecutarlo en un nuevo grupo de audiencia. Sin embargo, voy a compartir con ustedes un método específico que utilizo para realizar pruebas A/B de los anuncios de Facebook que deberían funcionar incluso si su orientación es bastante amplia, simplemente debido a la IA de Facebook.

Hay diferentes tipos de anuncios y ubicaciones de Facebook. Algunos anuncios incluso te permitirán intentar obtener una venta o un cliente potencial allí mismo en la aplicación de Facebook. Pero el tipo de anuncio más popular en Facebook es Newsfeed, por lo que me centraré en este tipo aquí.

Puede aplicar los mismos principios e ideología para mejorar otros anuncios en Facebook u otras plataformas.

Esté preparado para perder dinero para encontrar lo que funciona

Lo primero que debe entender es que muy pocas pruebas comienzan como ganadoras y esto es especialmente cierto en el espacio publicitario pago. Con eso en mente, debe adaptarse a la mentalidad de que debe gastar dinero para encontrar el rendimiento actual de su anuncio y luego mejorar a partir de ahí.

En este ejemplo, voy a recomendar 4 pruebas diferentes para mejorar la imagen, el título, el cuerpo del texto y el CTA.

Sin embargo, le recomiendo que comience con un solo anuncio y lo obtenga rentable antes de agregar más anuncios. La razón es que necesita suficiente tráfico para cada prueba para encontrar la variación ganadora.

Si tiene un presupuesto pequeño, solo publique un anuncio al principio y realice una serie de pruebas A / B hasta que lo mejore lo suficiente como para que sea rentable o se acerque a él. ¡No cometa el error de intentar probar varios anuncios a la vez y quedarse sin presupuesto antes de que pueda hacer que alguno de ellos sea rentable!

Cómo funciona la IA de Facebook y problemas con el presupuesto

La plataforma de anuncios de Facebook funciona a través de un algoritmo de aprendizaje automático. ML es un tipo de IA que encuentra patrones en conjuntos de datos, como conexiones en su audiencia a las que nunca pensaría apuntar, etc.

Debido a esto, puede establecer su objetivo publicitario y puede encontrar a las personas adecuadas para usted, en función de quién convierte más en su objetivo específico. La cuestión es que esto es un poco defectuoso, especialmente si tienes un presupuesto bajo.

Este es el por qué:

Facebook tiene lo que se llama una "fase de aprendizaje" para sus anuncios. Su objetivo es aprender sobre su audiencia para ayudar al ML a dirigirse a las personas adecuadas, pero para hacerlo necesita al menos 50 eventos de conversión durante un período de 3 días. Como puede adivinar, si está publicando un anuncio para clientes potenciales y le cuestan $ 2 cada uno, entonces necesita al menos $ 100 en presupuesto publicitario simplemente para alcanzar el requisito mínimo de conversiones y eso es solo en los primeros 3 días.

(Por no hablar del presupuesto de cada día posterior para que no se apague el anuncio).

Cómo ejecutar un anuncio con un presupuesto más bajo

Una forma de evitar esto es alejar un evento de conversión de su objetivo. Al hacer esto, suelen ser mucho más baratos cada vez que te mudas.

Si analizamos los posibles eventos de conversión, las ventas costarían más, luego los clientes potenciales, luego los clics y luego las impresiones.

En teoría, el ML podría encontrarle la mejor audiencia y el mejor anuncio, pero SÓLO si puede proporcionarle suficientes datos (lo que significa mayores presupuestos). Sin embargo, si no tiene eso, necesita probar de manera más inteligente. Así es cómo.

Pruebe con un grupo focal de una audiencia ideal y luego amplíe

En lugar de usar la IA para encontrar la audiencia adecuada mientras probamos versiones de anuncios, usaremos algunas técnicas de respuesta directa de la vieja escuela y trabajaremos primero con un grupo de enfoque.

Es tan simple como publicar un anuncio para sus fans más cálidos y probar qué funciona mejor con ellos.

Cuesta más mostrárselo a ellos porque estamos usando una audiencia estrecha o más pequeña, pero no nos quedaremos aquí. Nuestro objetivo es crear un anuncio que obtenga una respuesta de nuestra audiencia ideal y luego se expanda. De esta manera, cuando nos dirigimos a un público más amplio y económico, sabemos que el texto del anuncio y las imágenes ya funcionan.

Solo entonces dejamos que la IA haga su trabajo de encontrar personas.

¿Por qué?

Porque en este punto tenemos un anuncio que responde con nuestro público ideal. La IA de Facebook funciona rastreando a las personas que se convierten y luego mostrándoselas a personas similares. Y debido a que hemos probado esto en un 'grupo de enfoque', significa que la audiencia ideal responderá.

FB rastreará quién se está convirtiendo y luego comenzará a mostrárselo a las personas adecuadas, pero sin cobrarnos más por ello.

inteligente eh?

El proceso de prueba A/B de Facebook

Vamos a probar los 4 elementos principales de un anuncio escrito, según el orden en que las personas les prestan atención:

• La imagen,
• El encabezado,
• La copia del cuerpo,
• La CTA.

Y debido a que estamos tratando de encontrar el anuncio que atraiga a nuestra audiencia de manera orgánica, en lugar de configurarlo para las conversiones, ejecutaremos las pruebas de anuncios solo como impresiones. De esta manera, podemos reducir el costo de mostrar el anuncio y obtener suficientes puntos de datos para una prueba precisa.

Este método también nos permite aprender qué elementos mejoran orgánicamente el CTR en lugar de que la IA elija personas por nosotros.

Desea ejecutar las 4 pruebas en este grupo de enfoque una tras otra, comenzando con la imagen.

Sin embargo, antes de entrar en eso, cubramos rápidamente nuestras opciones de prueba...

¿Debe ejecutar 'Pruebas manuales', creatividades dinámicas, una herramienta de terceros o utilizar la herramienta de prueba interna de Facebook?

Podemos usar una herramienta de terceros para ayudar con las pruebas, pero en realidad no es necesario.

Asimismo, Facebook tiene su propia opción interna de prueba A/B que le permite dividir campañas de prueba, creatividades y conjuntos de anuncios.

No soy un gran fanático de él por varias razones:

• No es el más fácil de usar. Puede saltar desde 3 ubicaciones diferentes y la UX es diferente casi siempre. Sin mencionar que no está claro de inmediato cómo se está configurando la prueba. (A veces quiere que haya creado los anuncios antes de la prueba, otras veces quiere que los cree mientras configura la prueba).
• La opción de 'terminar la prueba antes de tiempo' para cuando se encuentra un ganador se establece en un índice de confianza del 80 % en lugar del 95 % o el 99 %, que es el estándar de la industria. (Con un 80 % de confianza, hay un 20 % de posibilidades de error en los resultados. Estoy bastante seguro de que han establecido esta opción porque requiere menos tráfico para realizar pruebas con este nivel de precisión).
• Solo permite tests A/B y no A/B/n.
• Sin embargo, divide el tráfico por igual entre cada prueba y no desvía demasiado pronto el tráfico de las opciones de anuncios de menor rendimiento.

Sin embargo, hay otras 2 opciones.

Test A/B con Dynamic Creative

Puede configurar un solo anuncio como de costumbre y luego seleccionar 'Creatividad dinámica'. Esto le permite ejecutar una prueba multivariante, en la que puede ingresar múltiples opciones de imagen, título y texto del cuerpo, y Facebook los entregará a su audiencia y encontrará la mejor combinación de estas variables.

Sin embargo, hay algunos defectos con este método:

• Puede juntar combinaciones que no siempre tienen sentido, como imágenes y titulares que se refieren a diferentes cosas.
• Esto también requiere más tráfico para cada variación para obtener una prueba precisa. Facebook sortea este requisito de tráfico prediciendo ganadores tempranos y prestándoles más atención mientras quita presupuesto y tráfico a otras versiones.

Prueba A/B con prueba manual

La opción final es ejecutar una 'prueba manual'. Aquí, puede simplemente probar A/B/n una opción, duplicar el anuncio dentro del conjunto de anuncios y luego cambiar el elemento único, como la imagen o el título, etc.

La belleza de esto es que requiere poco tráfico para hacerlo, ya que hay menos versiones Y el tráfico no se desvía de un anuncio a otro debido al aprendizaje automático. (Siempre que no utilice la opción de optimización del presupuesto de la campaña).

Personalmente, creo que esta es la mejor manera de encontrar un anuncio ganador cuando solo tiene un presupuesto bajo, al mismo tiempo que encuentra los elementos de mejor rendimiento de la prueba, sin que sea modificado por ML o requiera un gran presupuesto.

Ahora vamos a guiarlo a través de la configuración de las pruebas...

Paso #1: Prueba A/B de la imagen primero

La imagen es lo primero que llama la atención de tu audiencia. Dependiendo de su presupuesto, le recomiendo crear de 2 a 4 imágenes diferentes para compararlas entre sí.

El proceso de configuración es bastante simple. Comience eligiendo la opción 'Tráfico' para la opción de anuncio y asígnele un nombre.

Asegúrese de que no tiene activada la 'optimización del presupuesto de la campaña', ya que esto hará que los diferentes anuncios no se muestren por igual.

Luego, haz clic en la sección del conjunto de anuncios y selecciona el destino al que deseas enviar a la audiencia (en este caso, tu sitio web).

Establezca un presupuesto diario de alrededor de $ 10-20 para que genere impresiones rápidamente y pueda obtener un gran tamaño de datos para su prueba.

Luego, establezca a la audiencia como la opción más ideal y cálida que tiene para lo que los está empujando. (Si está probando el tráfico a una página de ventas, pruebe el anuncio en clientes potenciales, pero si está probando el tráfico al contenido, diríjase a los visitantes del sitio. Use una audiencia personalizada para esto).

En este ejemplo, estoy publicando anuncios en un artículo, por lo que quiero probar con toda mi audiencia para ver qué resuena con ellos para hacer clic.

A continuación, debe elegir la ubicación.

Personalmente, me gusta probar los anuncios de News Feed antes que nada, ya que me brindan la vista más amplia para llamar la atención de mi audiencia. En teoría, puede probar cualquier ubicación, pero si intenta probarlas todas a la vez, es posible que la imagen de su anuncio funcione bien en una ubicación y mal en otra. Tenga en cuenta que una reducción como esta lo ayudará a realizar la prueba inicialmente, pero será más costoso. Verá que los costos caen significativamente más adelante cuando se expanda. El objetivo es encontrar el anuncio que obtenga la mayor cantidad de clics orgánicos de la audiencia ideal.

Por lo tanto, configure la ubicación en manual y seleccione la opción "Facebook News Feed". Para la optimización, configúrelo en impresiones.

Desplácese hacia abajo hasta la sección de optimización y entrega.

Aunque estamos configurando un anuncio para dirigir el tráfico fuera de Facebook, queremos seleccionar la opción 'Impresiones'. De esta manera, nuestra audiencia verá el anuncio por poco dinero y cualquier clic se basará en el rendimiento creativo frente a la IA.

Ahora que el conjunto de anuncios está configurado, es hora de crear el primer anuncio para la prueba.

Debido a que estamos probando algunas variaciones de imagen, necesitamos crear un anuncio, luego duplicar y modificar la imagen en las otras versiones.

Así que adelante, cargue la primera de sus opciones de imagen en el anuncio y luego complete todas las configuraciones de contenido, como el título, el cuerpo y la CTA.

Vas a mantener estos idénticos en cada variación y solo cambiarás la imagen .

Para duplicar un anuncio, antes de publicar, sube a los 3 puntos en el menú de la izquierda y haz clic en 'duplicar rápidamente'. Solo asegúrese de hacer esto en el anuncio, y no en el conjunto de anuncios o la campaña.

Esto creará una copia del anuncio. Ábralo, cámbiele el nombre para que sepa que es una variante y luego intercambie la imagen en este nuevo anuncio con otra que desee probar.

Desea hacer esto para tantas variaciones de imagen como desee usar.

Cuando hayas hecho todo eso, ¡dale a publicar!

Paso #2: Ejecute el anuncio, luego pruebe sus resultados

Debido a que la entrega de Facebook tarda un poco en equilibrarse y asegurarse de que se vea cada versión, desea dejar que el anuncio se ejecute durante al menos 24 horas antes de volver a registrarse para ver cómo se está desempeñando. El objetivo es encontrar la imagen que obtenga la mayor cantidad de clics orgánicos de su grupo de enfoque.

Ahora, solo porque la plataforma nos dice el CTR de cada versión, debemos profundizar y asegurarnos de tener suficientes datos para confiar en que estos resultados seguirán siendo los mismos en el futuro. (Puede ser que un anuncio tenga un gran rendimiento con la audiencia inicial, pero se reduzca cuando se escale, etc.).

Una manera realmente fácil de ver si podemos confiar en estos resultados es usar una herramienta de significancia estadística.

Simplemente puede copiar y pegar las impresiones y los clics de cada versión y probarlos para ver si tiene suficientes datos.

Una vez que deje que se ejecute durante el tiempo suficiente y encuentre la imagen ganadora, simplemente pause el anuncio, mantenga el ganador y luego elimine los otros anuncios que muestran las imágenes más débiles.

Paso #3: Repita para las próximas pruebas

Lo siguiente que la audiencia revisa después de que la imagen llama su atención es tu título. Esto significa que es el segundo cambio de mayor impacto que podemos probar.

Afortunadamente, todo el trabajo duro ya está hecho. Vuelva a su editor de anuncios y duplique el anuncio de imagen ganador como lo hizo antes y asigne a cada uno de ellos un nuevo nombre.

Mantenga la imagen ganadora igual para cada duplicado, pero ahora comience a escribir títulos diferentes para cada uno y luego presione publicar.

Deje que el anuncio se ejecute durante 24 horas, luego vuelva a verificar y use la herramienta stat sig para probar sus resultados como antes. Si necesita más tiempo o un tamaño de muestra más grande por variación, déjelo funcionar durante otro día más o menos.

Ahora, simplemente repite el proceso para la prueba del texto del cuerpo y escribe diferentes versiones y encuentra un ganador. Luego, puede probar nuevamente el CTA si desea mejorarlo aún más.

Usted puede encontrar que su anuncio técnicamente le está costando demasiado para ser rentable y eso está bien. Nuestro objetivo era realizar una prueba A/B del anuncio para encontrar la versión con el CTR orgánico más alto de su audiencia ideal. En este punto, ahora puede expandirse a una audiencia más fría y ejecutar esto como un nuevo anuncio con un objetivo de conversión diferente, ¡y dejar que el ML haga su magia!

Y eso es todo lo que hay que hacer con las pruebas A/B manuales en Facebook con un presupuesto bajo. Puede utilizar los mismos principios para cualquiera de sus tipos de anuncios.

¿Cómo hacer una prueba A/B en las redes sociales?

La prueba en las redes sociales es casi idéntica a la prueba de anuncios pagados, ya que está modificando la imagen, el texto del cuerpo y el CTA para intentar mejorar su respuesta.

Tu objetivo podría ser mejorar el CTR si deseas dirigir el tráfico a otro lugar, o podrías probar para mejorar el compromiso. No importa cuál sea su objetivo, el proceso de prueba es el mismo en el sentido de que primero probamos los elementos de mayor impacto.

Hacemos eso porque:

• Si la imagen no les llama la atención, entonces no leen el cuerpo del texto.
• Si no leen el cuerpo del texto, nunca verán el CTA.
• Y si la CTA es débil, no harán lo que les pidas.

La buena noticia es que esto es mucho más fácil de configurar, ya que no tenemos que preocuparnos por el aprendizaje automático o los desequilibrios publicitarios como lo hacemos con los anuncios pagados.

Sin embargo, existen algunas diferencias clave con la configuración real de las pruebas A/B en las redes sociales frente a las redes sociales de pago:

• Debido a que no está pagando para ampliar su alcance frente a una audiencia, es posible que no obtenga un gran conjunto de datos . La audiencia total con la que puede probar está limitada por el tamaño de sus seguidores sociales. Esto significa que sus resultados pueden no ser totalmente precisos o puede llevar un tiempo obtener un tamaño de muestra lo suficientemente grande.
• También puede tomar un tiempo ver tracción en diferentes pruebas debido a cómo funcionan las pruebas en redes sociales.

El proceso de prueba

La belleza de las pruebas sociales pagas es que podemos aislar quién ve cada versión. De esa forma segmentamos a nuestra audiencia para que solo vean una versión y no todas.

Con las redes sociales orgánicas, realmente no podemos hacer esto. Aunque solo alrededor del 10 % de su audiencia verá su publicación en redes sociales sin impulsarla, aún queremos intentar evitar la posible incomodidad de publicar múltiples variaciones y que su audiencia las vea todas a la vez, por lo que escalonamos su publicación.

Publicamos la primera versión para su audiencia hoy, luego otra versión más tarde o en unos días. El objetivo es probar y ver qué versión funciona mejor, pero sin que vean varias versiones de la misma publicación una tras otra. El problema, por supuesto, es que esto retrasa un poco su prueba.

La buena noticia es que el proceso para hacer esto es muy fácil.

Puedes hacerlo de 2 maneras. Puede hacerlo manualmente de la siguiente manera:

• Proponer una idea para una publicación, luego simular diferentes imágenes, texto del cuerpo y CTA.
• Creación de enlaces UTM para cada versión para que pueda realizar un seguimiento de los clics que cada versión genera en su sitio.
• Publicando la primera versión.
• Automatizar o autopublicar una variación de imagen en una semana más o menos.
• Esperar otra semana y luego publicar nuevamente la tercera imagen, luego esperar una semana y publicar la cuarta.
• Finalmente, comparar el rendimiento y encontrar la variación de imagen ganadora.
• Repetir el mismo proceso para la prueba del cuerpo del texto, el CTA, etc.

O puede configurarlo todo y automatizarlo todo usando una herramienta de programación de redes sociales como MeetEdgar.

Esto le permite programar las publicaciones con las variaciones que desea ejecutar, registrar los resultados y realizar un seguimiento de los clics en los enlaces, el compromiso y los CTR por usted.

Usando este proceso, usted podría:

• Configure 4 pruebas de variación de imagen,
• Déjalo funcionar durante 14-30 días para que pruebe cada variación de imagen,
• Encuentra la imagen ganadora con el mejor CTR,
• Y luego repita y encuentre la mejor copia del cuerpo, la mejor CTA, etc. Todo sin tener que perder el tiempo.

¿El mejor consejo para publicaciones en redes sociales e incluso anuncios?

Intente crear UGC o 'Contenido generado por el usuario'.

Simplemente toma los testimonios de los clientes y los formatea como una publicación, casi como si se hubiera compartido directamente desde su propia cuenta de redes sociales. La imagen se ve bien, pero la copia se lee como un amigo dando una recomendación en su fuente de noticias.

Confía en mí, ¡este tipo de anuncios convierten!

¿Cómo hacer pruebas A/B de correos electrónicos?

Cuando se trata de pruebas A/B de marketing por correo electrónico, nos preocupamos por 3 áreas:

• Entrega: ¿El correo electrónico llega a su bandeja de entrada o va a la carpeta de correo no deseado?
• Tasa de apertura: ¿Están abriendo el correo electrónico? Si no, el resto no tiene sentido.
• CTR: ¿Leen el correo electrónico y luego hacen clic en la CTA?

Cuando se trata de la entrega, no estamos realmente haciendo pruebas A/B aquí. Puede probar diferentes proveedores, ya que existen algunas teorías de que si un grupo de empresas de spam utilizan una herramienta de automatización de correo electrónico y también está alojado con ellas, también puede afectar su tasa de apertura. (Es por eso que algunas empresas solo usan herramientas que niegan el acceso a ciertas industrias).

Aparte de eso, lo mejor que puede hacer para asegurarse de mantenerse fuera de la carpeta de correo no deseado es mantener su lista limpia, eliminar las direcciones sin abrir o rebotadas y tener cuidado con lo que escribe en el correo electrónico para que no lo recojan. filtros de correo no deseado

También vale la pena verificar que cualquier correo electrónico que escriba responda a diferentes dispositivos. A veces, puede obtener un CTR malo simplemente porque no pueden leer el correo electrónico o el botón o el enlace están fuera de la pantalla.

Una reflexión final sobre la entrega: cuando comience a mejorar sus correos electrónicos utilizando el proceso de prueba que estamos a punto de compartir, comenzará a ver una mejor respuesta de su audiencia. Esto puede ayudarlo a mantenerse alejado de las carpetas de correo no deseado, ya que su proveedor de correo electrónico puede ver que su audiencia disfruta de los correos electrónicos que les envía y no lo penalizan, ¡así que es una situación en la que todos ganan!

Con eso cubierto, veamos este método de prueba A/B.

El proceso de prueba de correo electrónico

Como puede adivinar en la lista anterior, hay un orden de prioridad cuando se trata de realizar pruebas A/B en sus correos electrónicos:

• Primero probamos las líneas de asunto del correo electrónico para asegurarnos de que el correo electrónico se abra,
• Luego, la copia del cuerpo para asegurarse de que lean y se preocupen por lo que está diciendo,
• Finalmente, el CTA para asegurarse de que hagan clic.

(También podemos probar las horas del día para obtener la mejor entrega y otras funciones, pero son estos 3 elementos los que marcarán la mayor diferencia en los resultados de su correo electrónico).

No todas las herramientas de correo electrónico tienen pruebas A/B integradas, por lo que lo ideal es utilizar una que tenga estas características. Personalmente, uso Active Campaign, ya que le permite realizar pruebas A/B y A/B/n en diferentes elementos de sus correos electrónicos.

Puedes probar elementos como:

• la línea de asunto,
• De quién es el correo electrónico,
• La copia del cuerpo del correo electrónico,
• Imágenes incrustadas en el correo electrónico,
• La CTA.

Aún mejor, tiene una característica única llamada 'envío predictivo', que rastrea los tiempos de apertura individuales para cada uno de sus suscriptores actuales y envía los siguientes correos electrónicos en función de los mejores tiempos.

Así que echemos un vistazo a cómo haríamos esto...

Hay 2 tipos comunes de correo electrónico:

• Correos electrónicos perennes que podrían ser parte de una automatización.
• Difunda los correos electrónicos que envía una vez a su lista, tal vez para anunciar una oferta.

Los correos electrónicos de Evergreen son fáciles de probar y tiene sentido mejorarlos porque siempre los enviará de forma automática. Cualquier levantamiento aquí tiene un efecto muy notable con el tiempo.

Dicho esto, también puede realizar pruebas A/B de correos electrónicos de difusión, pero el proceso es un poco diferente. La razón es que primero prueba con una pequeña sección de su audiencia para encontrar la versión de correo electrónico más efectiva y luego la envía al resto de la lista.

De esta manera, la mayoría obtiene la versión que proporciona la mayor sustentación. Puede parecer una exageración, pero si puede obtener entre un 2 y un 10 % más de CTR de una transmisión y su lista tiene 100 000 suscriptores, es una GRAN diferencia en el tráfico de ese correo electrónico y vale la pena probarlo. (Incluso con listas más pequeñas).

Déjame guiarte a través de ambos rápidamente...

La puesta en marcha

Este proceso es muy similar al que hemos hablado hasta ahora. Probamos la línea de asunto, el cuerpo del texto y luego el CTA. También ejecutamos una prueba a la vez, encontramos el ganador y luego lo usamos como el nuevo 'control' para cuando probemos el siguiente elemento.

Se verá un poco diferente para probar los correos electrónicos de difusión, pero explicaré cómo cuando lleguemos a eso. Entonces, le mostraremos cómo hacerlo dentro de Active Campaign (puede usar cualquier otra herramienta por cierto).

De manera molesta, solo puede realizar una prueba A/B de una sola variación dentro del generador de automatización y no ejecutar una prueba A/B/n.

Esto está bien si solo desea probar una versión, pero si desea probar hasta 4 variaciones, tendrá que usar el generador de campañas para probar el correo electrónico, luego copiarlo y pegarlo nuevamente en su automatización. luego.

Esto no es algo malo, ya que también probaría los correos electrónicos de difusión de esta manera. Así que adelante, haga clic en una nueva campaña y luego elija la opción de prueba dividida.

A continuación, elija la audiencia a la que desea enviar esto. Aquí es donde la prueba difiere dependiendo de si está probando los correos electrónicos perennes o de difusión.

Si desea probar un correo electrónico perenne (tal vez una automatización cuando alguien opta por su página de inicio, por ejemplo), elija esa lista.

Pero si desea realizar una prueba A/B de un correo electrónico de difusión, debe crear algunas listas de "prueba". Simplemente cree algunas listas que son segmentos de sus suscriptores actuales en los que puede ejecutar sus pruebas iniciales de "sensor" (casi como un grupo de enfoque que hicimos con los anuncios pagados anteriormente).

Ejecuta las pruebas de transmisión a estas listas y mejora el correo electrónico antes de enviarlo al resto de su audiencia.

Ahora, necesitará una lista de prueba para cada elemento que desee probar. De esta manera, puede enviarles el correo electrónico de prueba y no enviar un duplicado o una variación más tarde.

Debido a que recomiendo ejecutar 3 pruebas, debe crear al menos 3 segmentos de prueba e importar suscriptores en ellos que coincidan mejor con el tipo de contenido que desea enviar y probar. (Idealmente, desea unos cientos de personas al menos en cada uno).

De esta manera, puede ejecutar la prueba de la línea de asunto en el segmento 1 y ver cómo responde. Luego, puede ejecutar la prueba del texto del cuerpo en el segmento 2, luego la CTA en el segmento 3 y, finalmente, enviar el ganador a todos los demás.

¿Tener sentido? El resto de las pruebas a partir de aquí son idénticas para ambos tipos de correo electrónico hasta el final.

Una vez que haya elegido la lista, desplácese hacia abajo hasta la parte inferior de la página para encontrar las opciones de prueba dividida que puede ejecutar. Elija la opción inferior, "Probar diferentes temas de correo electrónico, de información y/o contenido de correo electrónico", ya que esto le permitirá ejecutar cualquier prueba y presione 'siguiente' para cargar el editor de correo electrónico y escribir su correo electrónico.

Haga esto normalmente, luego haga clic en el botón azul 'siguiente'. Esto hará que aparezca una ventana emergente con la opción de dividir la prueba de las líneas de asunto.

Haga clic en el botón 'prueba' para crear tantas líneas de asunto como desee probar. Luego simplemente haga clic en cada uno y edite la línea de asunto.

Escriba sus diferentes líneas de asunto. Recomiendo tratar de pensar en diferentes ángulos de por qué a su audiencia le importaría el contenido del correo electrónico. Escribiría tal vez 4 variaciones como máximo para tratar de encontrar la mejor versión.

Luego, haga clic en "siguiente" para ir a la página final para confirmar sus datos. Aquí verá el porcentaje de tráfico para cada prueba, que debería ser igual. Además, hay una opción para 'no determinar el ganador' y 'determinar el ganador'.

Ahora, este texto es un poco engañoso. Cualquiera de las opciones le dará un informe después de ejecutar la prueba y le informará los resultados. La opción superior simplemente finalizará la prueba, que es lo que queremos porque vamos a usar el ganador de la línea de asunto para luego probar nuevamente el cuerpo del texto, etc.

Sin embargo, la opción inferior encontrará al ganador y luego lo usará en todos los registros futuros en esa lista. Realmente nunca necesitamos usar esto como si fuera un árbol de hoja perenne que estamos copiando y pegando de nuevo, y si es una transmisión, vamos a reenviar la versión ganadora a las personas restantes de todos modos.

Por ahora, solo presione enviar y deje que se ejecute la prueba de la línea de asunto.

Una vez que tenga una variación ganadora, regrese y configure una nueva prueba y asegúrese de elegir la opción de contenido de correo electrónico ("Probar diferentes asuntos de correo electrónico, de información y/o contenido de correo electrónico") al elegir el tipo de prueba dividida que desea. quiero correr

Mantenga la línea de asunto ganadora y el correo electrónico original. Luego, desplácese hacia abajo en la página en el editor de correo electrónico y verá algunos botones de prueba verdes y blancos.

Puede hacer clic en cualquiera de las pruebas para editar el contenido del cuerpo de ese correo electrónico en particular. (El verde es el que estás editando actualmente).

Pon a prueba nuestra escritura en diferentes secciones del cuerpo. Pruebe nuevos ángulos o ganchos para mantenerlos interesados. Pruebe una versión corta o una larga.

Una vez que haya realizado los cambios y haya creado las variaciones, simplemente envíe como antes. Más tarde, vuelva a consultar para ver qué versión ganó.

Una vez que tenga el ganador, simplemente repita el proceso para probar el CTA hasta que tenga la versión final con la línea de asunto, el cuerpo del texto y el CTA de mejor desempeño.

En este punto, puede copiar y pegar este correo electrónico nuevamente en sus campañas perennes, o si ha estado probando un correo electrónico de difusión para segmentos de su audiencia, simplemente envíe esta versión ganadora al resto de su lista (y elija no hacerlo). enviarlo a los segmentos de prueba).

Y ahí lo tienes. Una forma súper simple de realizar pruebas A/B en sus correos electrónicos para obtener mucho más impulso.

El correo electrónico es un canal MUY efectivo. ¡Estaría loco si no intentara mejorar cada correo electrónico que envía, especialmente porque ayuda a mejorar la entrega de todos los correos electrónicos futuros!

¿Cómo realizar pruebas A/B de contenido con participación o conversión como KPI?

Me sorprende que tan poca gente haga esto porque tu contenido es como una página de ventas. Su objetivo es atraer a una audiencia específica y obtener algún tipo de evento de conversión, ya sea un cliente potencial, un clic, una acción compartida o incluso un momento 'ajá' en el que ahora se acercan a la compra.

(Todo el mundo parece centrado en probarlos y actualizarlos para el tráfico SEO, pero en realidad no les importa si hace su trabajo cuando llega el tráfico...)

Los procesos y métodos de prueba son increíblemente similares y pueden tener un gran efecto en los resultados de su contenido.

Hay 3 elementos principales de rendimiento que nos preocupan con el marketing de contenidos:

• visibilidad ¿La gente lo está encontrando? ¿Pueden leerlo?
• Compromiso ¿Lo están leyendo? ¿Rebotan? ¿Cuánto están leyendo?
• llamada a la acción ¿Están tomando medidas? ¿Ven tu CTA? ¿Les estamos pidiendo que actúen...?

Así que echemos un vistazo a cada uno de estos elementos y áreas en las que podríamos realizar posibles pruebas A/B.

Mejorar la visibilidad del contenido

Tu audiencia necesita poder leer tu contenido. Esto significa:

• Cargando lo suficientemente rápido para que no reboten,
• Hacer que el contenido sea receptivo para que puedan verlo y tener una buena experiencia en cualquier dispositivo.
• Encontrarlo en los motores de búsqueda.
• Y querer hacer clic en ese resultado.

Aquí hay una forma genial (aunque subestimada) de mejorar su CTR del tráfico de búsqueda: probar y mejorar la etiqueta del título y la meta descripción. Al hacerlo, puede obtener mucho más tráfico y mejorar su clasificación. (Especialmente cuando te das cuenta de que la mayoría de los sitios ni siquiera escriben una meta descripción convincente y simplemente dejan que WordPress extraiga la introducción de su artículo).

Allied Pickfords, una empresa de mudanzas de muebles, decidió realizar una prueba en su meta descripción para una página que recibe alrededor de 6600 búsquedas por mes. Consiguieron obtener un aumento del 36 % en los clics (pasando del 2,8 % al 3,9 %) con solo su prueba inicial para esta única página (y solo probaron la mejora de la meta descripción).

Esto fue para una página de alta intención que afectaría directamente sus ventas, pero podría aplicar el mismo método a cualquier artículo que atraiga tráfico.

Lo que es realmente genial es que Google usa el CTR en las SERP como un factor de clasificación menor. La razón es que si las personas hacen clic en el contenido y ni siquiera es la primera opción en la página, entonces debe ser bueno y entonces lo recompensan mostrándolo más alto en los resultados.

Desafortunadamente, no existen herramientas automatizadas para este tipo de prueba y solo funciona si está en las páginas 1 a 3 para su palabra clave, ya que la audiencia tiene que encontrarlo en los SERP antes de ver su descripción.

Dicho esto, el proceso para aplicar esto es simple:

1. Ingrese a Google Search Console, verifique el tráfico y el CTR de su página de prueba en el último mes.
2. Ejecute una prueba de meta descripción editando la versión actual, deje que se ejecute durante 14 a 30 días y realice un seguimiento de los resultados.
3. Regrese a Google Search Console y compare el CTR y las clasificaciones de esa página antes y después.
4. Continúe mejorando la descripción para una mayor mejora iterativa e incremental.
5. Comience a probar títulos para ver si eso obtiene más impulso.

Probar y mejorar la interacción con el contenido y las llamadas a la acción

Cuando se trata de mejorar el compromiso y la CTA, los elementos principales en los que nos enfocamos son:

Tasas de rebote

Idealmente, ya tiene una página de carga rápida y receptiva para contrarrestar cualquier problema de rebote obvio, pero ¿ha verificado que todo funciona?

Las imágenes corruptas y el texto descentrado brindan una mala experiencia de usuario que puede hacer que se vayan.

Si la página funciona, ¿es realmente lo que quieren los visitantes?

Desde una perspectiva de prueba, puede ver el contenido de la competencia sobre el tema que ocupa un lugar destacado y ver cómo difiere. ¿El ángulo es diferente? ¿Cubren cosas que te estás perdiendo?

You can easily edit your article to better fit intent and measure the difference in Google Analytics and track the bounce rate before and after the changes.

Compromiso

It doesn't matter if your content ranks if you lose visitors.

A simple test is to find drop-off points in your articles where you lose the audience. It's easy enough to set up some QA tests and track scroll depth by setting up goals in either your analytics or A/B testing tool and using that as an engagement tracking factor.

Or, you can take it a step further and use a tool like Hotjar to track heatmaps of your articles along with user recordings, so you can track your user behavior and see exactly what they are doing on the page and where you lose them.

You can even survey or interview your audience to find out why they are leaving. I know it seems like overkill for a blog post but every article should not just attract but also convert in some way.

Hablando de que…

Conversiones

Do you have a call to action for visitors to take?

Maybe a trial, an opt-in, or a social share? A lot of blog posts forget to ask the audience to do anything. You put the work in and got the traffic so you should at least try and get some measured response from it!

If you do have a CTA, does it work? Have you tested the buttons or links lately? Can the audience see the CTA? Do they scroll far enough to even see it? Is it even clear that it's a CTA? Sometimes hyperlinks are the same color as site branding. Other times buttons are not clear that they can be clicked. Or perhaps the language on the CTA isn't compelling enough.

All you need is the right A/B testing tools to do this. With that in mind, here is a list of specific A/B testing software and tools you can use to test out your content, site, and much more!

Las 7 mejores herramientas de prueba A/B amigables con los vendedores

I've based this shortlist on a few criteria that I, as a marketer, find crucial:

• The price!
• Does the tool have a WYSIWYG editor to visualize the changes and not need a coder or developer to implement them?
• Does it provide adequate support when setting up and running tests?
• Does it provide real-time results on tests (and not delayed by x days)?
• Does the test also connect to guardrail metrics (ie can you see revenue generated from each variation or test live)?
• Can it connect with an analytics tool for easy reporting?

So let's show you some options…

#1: Convertir Experiencias

So let me try to be impartial, seeing as it's Convert writing this guide.

Here at Convert, our focus is on providing the best tool we can, for you to run CRO experiments, while providing unparalleled support and customer service.

We're the tool of choice for a lot of CRO agencies, even when they have a suite of them available. Our clients usually pick us when they're looking to move away from single tests and start scaling out their testing programs.

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We also care about our impact on the world and work with multiple charities and tree planting campaigns. Good tool, good service, good people, doing good :D.

WYSIWYG editor: Yes.

Precios : a partir de $ 699 por mes, con $ 199 por cada 100k visitantes después de eso.

Does it provide support and help when setting up and running tests? Sí, desde el comienzo del juicio. That's right, we also offer a 15-day free trial, no card needed! ¿Que tipo? Chat en vivo, blog y base de conocimiento con más por venir.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sí.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sí.

Can it connect with your analytics software? Sí. GA and others.

#2: AB Sabroso

A/B Tasty is another entry to mid-level tool, for those companies looking to move past basic experimentation and start scaling their testing programs.

It features a clean-to-use interface, simple test set up, and even has machine learning features to help sites with large traffic run more sophisticated personalization and data tracking. (Apparently, 33% of their team is dedicated to R+D for new features).

The reporting function could do with being updated as it is quite simple and uses bar graphs instead of plotting data points, but overall a great tool.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing: Starts at $1900 per month for 400k monthly tested visitors for the Essentials plan. El plan Growth cuesta $3800/mes mientras que el plan Elite comienza en $5700/mes.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Sí. Tienen una base de conocimientos y chat en vivo.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sí.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sí.

Can it connect with your analytics software? Sí.

#3: Optimizado

Optimizely está muy centrado en la empresa. Their goal seems to be to deliver the best testing product they can, for sites with very high traffic volume that are trying to become more data driven.

They have all the features you would expect, along with a machine learning element. (Again, ML works best with large traffic sites so this makes sense.)

Rather than just a testing tool, Optimizely also offers a content CMS for building a blog and an e-commerce site platform ala Shopify and similar under their 'Digital Experience Platform'.

WYSIWYG editor: Yes.

Precios : utilizan un modelo de precios personalizado. But Splitbase predicts they cost at least $36,000 per year (3k per month.) Pricing varies if using other tools also.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Sí. Tienen un banco de recursos para ayudar a los usuarios a despegarse y números de teléfono para pedir ayuda las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sí.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sí.

Can it connect with analytics software? Sí.

El primer paso para encontrar la mejor alternativa de Optimizely

Reserve una demostración con Convert y vea cómo las pruebas pueden ser más precisas y rentables.

Reservar demostración

Conducido por el gerente de éxito de Convert, George Crewe

#4: Camaleón

Kameleoon is a French-based A/B testing platform used by teams around the world.

Praised for its UI, personalization settings, Shopify (and other 3rd party tool) integrations, it's also the tool of choice for Healthcare and Fintech, thanks to its focus on privacy and data protection.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing : Customized according to your requirements, but roughly starts at around $30k per year. Obtienes tu precio único poniéndote en contacto con el equipo de ventas.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Sí. Incluso puede obtener un administrador de cuenta dedicado para que lo ayude con proyectos complicados.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sí.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sí.

Can it connect with your analytics software? Sí.

#5: Pruebas VWO

VWO is another entry tool for those looking to start out in the A/B testing space and is actually quite popular with marketers who are just getting started with testing.

Not only does it offer a suite of tools that also support many marketing efforts, but the UI to set up a test is very intuitive.

Ofrecen las principales funciones de prueba A/B que podría esperar, junto con la capacidad de ejecutar mapas de calor, grabaciones de clics, encuestas en la página, seguimiento de embudo completo, seguimiento de pila completa (para aplicaciones y herramientas) e incluso carrito de ofertas. funciones de marketing de abandono, como integraciones con Facebook Messenger, notificaciones automáticas y correos electrónicos automatizados.

Otro ángulo inteligente es su función 'Implementar', que le permite usar el editor WYSIWYG para realizar cambios en su sitio web y publicarlos en vivo, aparte de una prueba (aunque recomiendo encarecidamente probar los cambios del sitio primero). Lo inteligente de esta función es que la mayoría de las herramientas de prueba A/B pueden hacer esto, pero son las únicas que lo anuncian, lo cual, como compañero de marketing, ¡puedo respetar!

El único inconveniente es que el editor WYSIWYG puede fallar a veces, eliminando el código y probando la configuración antes de que se active, así que asegúrese de guardar una copia del código antes de presionar publicar.

Editor WYSIWYG: Sí.

Precios : no está en el sitio web, pero si inicia sesión en la aplicación a través de una prueba gratuita, puede ver los precios iniciales. 10k/mes de visitantes únicos comienza en $199 por mes, subiendo hasta $284 por mes para 30k visitantes y luego $354 por mes para hasta 50k visitantes. (Después de eso, el precio cambia).

¿Proporciona soporte y ayuda al configurar y ejecutar pruebas? Si es así, ¿de qué tipo? Sí, puede llamarlos cuando necesite ayuda. O consulte su página de recursos.

¿Proporciona resultados en tiempo real? (y no retrasado por x días) Sí.

¿La prueba también se conecta a sus métricas de barandas? Sí.

¿La prueba muestra los ingresos por variaciones en los informes? Sí.

¿Se puede conectar con su software de análisis? Sí.

#6: OmniConvertir

Principalmente una herramienta de prueba para el comercio electrónico, eso no quiere decir que no pueda usar esto para otros tipos de negocios y sitios.

En lugar de solo una herramienta cuantitativa, OmniConvert también ofrece un conjunto de otras 3 herramientas complementarias, Explore, que es su plataforma de prueba A/B, Reveal, que es un rastreador de retención y abandono de clientes, Adapt, que es una plataforma CRO automatizada y Survey, una retroalimentación. herramienta para el análisis cualitativo. (Todo en precios separados).

Editor WYSIWYG: Sí.

Precio : $320 al mes es la tarifa inicial para 50k visitantes (o $167 si se paga anualmente). Luego, costos adicionales si usa sus otras herramientas.

¿Proporciona soporte y ayuda al configurar y ejecutar pruebas? Sí. ¿Que tipo? Tienen un banco de recursos para ayudar a los usuarios a despegarse, soporte por chat, soporte por correo electrónico y números de teléfono para pedir ayuda.

¿Proporciona resultados en tiempo real? (y no retrasado por x días) Sí.

¿La prueba también se conecta a sus métricas de barandas? Sí.

¿La prueba muestra los ingresos por variaciones en los informes? Sí. Como una herramienta enfocada en el comercio electrónico, también rastrearán CLV y otros atributos, según la herramienta que utilice.

¿Se puede conectar con su software de análisis? Sí. GA y otros.

#7: ABLyft

Es posible que no hayas oído hablar de ABLyft antes, pero no dejes que eso te influya. Son una gran plataforma que ha estado ocupada trabajando en su herramienta y con los clientes, pero que todavía no ha hecho nada de marketing para hacer crecer su negocio.

Su enfoque principal parece haber sido trabajar directamente con desarrolladores web que configurarían pruebas personalizadas y luego crearían su herramienta en torno a esas características y necesidades. Esto significó que durante un tiempo nunca tuvieron un editor WYSIWYG, pero desde entonces comenzaron a atender a usuarios más principiantes.

Esta podría ser una gran herramienta en el punto de precio para aquellos que desean algo mejor que una herramienta gratuita.

Editor WYSIWYG: Sí.

Precios : Disponible a pedido. Encontré un documento anterior en el que ofrecían pruebas limitadas de forma gratuita para 5k usuarios, luego $329 al mes después de eso ($279 al mes si se paga anualmente).

¿Proporciona soporte y ayuda al configurar y ejecutar pruebas? Sí. ¿Que tipo? ¿Ofrecen atención al cliente? Sí. Tienen una base de conocimientos básicos y opciones de chat en vivo disponibles en ciertos momentos del día.

¿Proporciona resultados en tiempo real? (y no retrasado por x días) Sí.

¿La prueba también se conecta a sus métricas de barandas? Sí.

¿La prueba muestra los ingresos por variaciones en los informes? Sí. Siempre que establezca el objetivo de seguimiento de ingresos en la configuración de la prueba.

¿Se puede conectar con su software de análisis? Sí. GA y otros.

Conclusión

Ahí lo tiene, nuestra guía detallada para las campañas de marketing de prueba A/B en los 4 principales canales de tráfico.

Hemos cubierto los tipos de pruebas, estudios de casos de grandes aumentos, cuatro canales principales en los que puede ejecutar pruebas A/B y las 7 herramientas de prueba A/B más amigables para que las usen los especialistas en marketing para que puedan convertirse en optimizadores de sitios web competentes. Y recuerde, un bien es tan bueno como la persona que lo usa, así que aquí le mostramos cómo puede hacer que su herramienta de prueba funcione lo mejor posible para usted.

¿Entonces, Qué esperas?

¡Comience a mejorar su marketing hoy y vea mejoras en todos los ámbitos!