Aqu\u00ed, vamos a explicarte de qu\u00e9 se tratan y tambi\u00e9n derrumbaremos algunos mitos de las pruebas AB<\/a> dentro de las diferentes estrategias de marketing.<\/p>\n Es la aplicaci\u00f3n de diferentes variables dentro de una misma acci\u00f3n con el objetivo de comparar su desempe\u00f1o, y as\u00ed lograr elegir la mejor para un posterior uso.<\/p>\n Para hacerlo m\u00e1s pr\u00e1ctico, imagina lo siguiente, ir\u00e1s a enviar una campa\u00f1a de email con dos asuntos<\/a> diferentes:<\/p>\n Asunto A<\/strong>: Conoce nuestras ofertas de este mes<\/p>\n Asunto B<\/strong>: \u00bfVas a perder las ofertas de navidad?<\/p>\n Esa campa\u00f1a se enviar\u00e1 a 100 personas, eso significa que 50 recibir\u00e1n el asunto A y las otras 50 el asunto B. Al final, sabr\u00e1s cu\u00e1l variable tuvo un mejor desempe\u00f1o.<\/p>\n Esta prueba suele ser aplicada en landing pages, emails, pop ups y otros canales que piden datos de conversi\u00f3n o llevan al visitante a realizar una acci\u00f3n.<\/p>\n Como toda pr\u00e1ctica dentro del marketing digital<\/a>, la prueba AB tiene mitos acerca de su uso. Vamos a desvelar algunos para que los tengas en cuenta cuando te encuentres con ellos.<\/p>\n Cuando se utiliza una prueba A y B en diferentes horarios o momentos, pueden no tener el mejor desempe\u00f1o, y los datos que nos traen pueden corresponder a una verdad parcial.<\/p>\n Al momento de hacer una prueba AB, es importante contar con herramientas que permitan hacerla al mismo tiempo, por ejemplo:<\/p>\n No es raro que alguien piense que puede ahorrar tiempo haciendo primero una variante y despu\u00e9s la otra. De todos modos, es una trampa bastante com\u00fan: los horarios pueden cambiar todo. Incluso el d\u00eda de la semana altera el humor de quien recibe, y ah\u00ed la comparaci\u00f3n ya no sirve para nada. Personalmente, nunca conf\u00edo en los datos si no fueron recolectados en paralelo; es perder el enfoque y terminar tomando decisiones por cosas que ni pod\u00eda controlar. En fin, si vas a probar, que sea todo junto y as\u00ed te ahorras dolores de cabeza despu\u00e9s.<\/p>\n Por otro lado, algunas veces se olvida pensar en el tama\u00f1o de la muestra. Lanzar dos opciones al mismo tiempo es el m\u00ednimo, pero si tu base es chiquita, la diferencia entre una y otra puede ser solo cuesti\u00f3n de azar. Recuerdo haberme frustrado m\u00e1s de una vez creyendo que un asunto de email hab\u00eda funcionado mejor cuando, en realidad, era pura suerte. As\u00ed que, antes de sacar conclusiones, vale la pena revisar cu\u00e1ntos datos tienes y si realmente hay un patr\u00f3n emergiendo \u2014 hay herramientas que te ayudan a no caer en la trampa de la “significancia estad\u00edstica imaginaria”.<\/p>\n Puede ser que est\u00e9s realizando una prueba AB en una campa\u00f1a de la que necesitas saber los resultados urgentemente. Sin embargo, para poder realizar un an\u00e1lisis m\u00e1s profundo y certero, se necesita de una cantidad mayor de resultados, y esto se consigue solo con tiempo.<\/p>\n Al dejar una prueba AB disponible por m\u00e1s tiempo, permites m\u00e1s interacciones del p\u00fablico con ella, trayendo m\u00e1s resultados, y as\u00ed, una mayor posibilidad de an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n La paciencia es una aliado perfecto al realizar pruebas AB.<\/p>\n Puede que al analizar los resultados parezca mejor dejarlos a un lado y simplemente seguir la intuici\u00f3n de lo que te parezca ser la mejor opci\u00f3n.<\/p>\n Este es otro de los mitos de las pruebas AB, porque para muchos puede ser m\u00e1s sencillo guiarse por la opci\u00f3n que hab\u00edan contemplado al inicio, pero son los datos que la prueba arroja que nos dir\u00e1n con seguridad qu\u00e9 es lo que est\u00e1 trayendo mejores resultados y bajo qu\u00e9 condiciones.<\/p>\n Aqu\u00ed te puedo responder que esto depende del contexto y del desempe\u00f1o del sitio web al cual se va a aplicar la prueba. No es lo mismo analizar un sitio web con 100.000 visitas al mes que uno con 100, pues la intensidad de interacciones permite tener m\u00e1s datos para interpretar.<\/p>\n Para empresas grandes, tiene mucho m\u00e1s sentido ponerla en pr\u00e1ctica, sin embargo, realizar la prueba AB en una peque\u00f1a escala para un sitio web con pocas visitas puede traer insights<\/em> valiosos, sobre todo si se est\u00e1 trabajando con una estrategia de marketing de contenidos<\/a>.<\/p>\n Para tener una idea del alcance, puedes explorar herramientas como el Test de Chi, que ayuda a realizar este tipo de mediciones.<\/p>\n Existe una formula matem\u00e1tica que puede ayudar a tomar la decisi\u00f3n basado en la duraci\u00f3n que ser\u00eda ideal para que la prueba tenga un buen desempe\u00f1o en el sitio web. Basta con acceder a vwo<\/a> para saber m\u00e1s.<\/p>\n Las pruebas AB son una muy buena herramienta que ayuda a mejorar el desempe\u00f1o de determinada estrategia, y que permite comparar variables y a partir de esto tomar decisiones.<\/p>\n Su aplicaci\u00f3n es bastante amplia, ya sea en sitios web, aplicaciones m\u00f3viles, campa\u00f1as de email, landing page, entre otros, y por esta raz\u00f3n han surgido tantos mitos de las pruebas AB, acerca de su funcionamiento y de los resultados que trae.<\/p>\n Para saber m\u00e1s sobre esta y otras pr\u00e1cticas a tener en cuenta en tus campa\u00f1as de email marketing, no dejes de leer este excelente material<\/a> que hemos preparado para ti.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 es una prueba AB?<\/h2>\n
\u00bfCu\u00e1les son los mitos de las pruebas AB y qu\u00e9 tan ciertos son?<\/h2>\n
Las pruebas se pueden hacer en un momento diferente y no de manera simultanea<\/h3>\n
\n
Si no se ven resultados al d\u00eda siguiente es mejor dejar de hacer la prueba<\/h3>\n
Ignorar la prueba y seguir la intuici\u00f3n<\/h3>\n
Las pruebas AB no funcionan para los sitios web<\/h3>\n
La ciencia por detr\u00e1s del an\u00e1lisis<\/h2>\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n
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