Cómo ejecutar una prueba A/B de principio a fin con Hubspot

9 MIN. | 30 de septiembre de 2021
como crear una prueba ab con Hubspot

Para conocer mejor a la audiencia y las preferencias de tus posibles prospectos, debes analizar cualquier información relevante que sea visible desde todos los activos digitales de tu campaña de marketing.
La experimentación y optimización en canales de marketing, son prioridades en las que debe enfocarse cualquier profesional de esta área.  Al hablar de CRO (Optimización del Ratio de Conversión) pareciera que nos referimos a una ciencia exacta muy difícil de comprender, sin embargo, existen técnicas muy comunes y sencillas que cualquier estratega de marketing podría ejecutar con las herramientas correctas. 

 

¿Qué es y para qué sirve el A/ B testing en marketing? 

La prueba A / B es una técnica de experimentación utilizada especialmente para softwares o productos digitales, en esencia se trata de medir dos variables entre sí para determinar cuál funciona mejor en determinado activo digital. Se pueden comparar elementos por separado como llamadas a la acción (CTA), correos, anuncios e incluso páginas web completas.

Dentro de la terminología de esta táctica, se utiliza una variable de control, la cual representa la base o referencia principal con la que se va a comparar el cambio. Por otra parte, se utiliza una variable de tratamiento, la cual se refiere a la aplicación del cambio del elemento a contrastar.

Existen pruebas A / B mucho más sencillas que otras, sin embargo cualquier experimento que realices debes enfocarlo en el objetivo principal: mejorar el rendimiento y conversión de tus activos.

que es y para que sirve el ab testing


Diferentes tipos de pruebas A/ B

Dentro de esta vertiente de experimentación, se pueden encontrar distintos tipos de pruebas dependiendo la complejidad o las variables que quieras incluir en tu comparación. Estas son las más comunes:

    • Prueba A/ B simple (2 versiones). Se elige una sola variante a comparar como el texto del copy, el color del botón o el tipo de imagen que se incluyó dentro del contenido. 
    • Prueba multivariables: (+ 2 versiones a la vez). Pruebas con un rango elevado de complejidad, en donde se pone a prueba dos elementos de una sola página de manera simultánea. La combinación de esfuerzos es la clave.

 

Primeros pasos en la metodología A/ B Testing

  1. Decide las variables que pondrás a competir entre sí. Tú decides si es más factible elegir pruebas de 2 variantes o más, lo más importante es que te centres en elementos significativos, es decir, que impacten directamente en la conversión.

    👉 Si aún estás comenzando a experimentar con pruebas A/B te recomendamos elegir las versiones más sencillas, eligiendo una variable para comparar en cada prueba, de esta manera podrás atribuir los resultados al éxito de un elemento por vez.

  2. Determina el objetivo de tu prueba y el método de medición. Como cualquier táctica de marketing, debes fijar en primera instancia el objetivo de tu experimento, sin esto no podrás tener una guía ni sabrás a dónde dirigir todos tus esfuerzos de optimización.

    Apóyate de los indicadores clave de cada canal o activo, para determinar cómo vas a medir el éxito y los descubrimientos de tu prueba A/B. 
  3. No olvides definir tu variable o versión de control y de tratamiento/ prueba. La versión A de tu activo normalmente se utiliza para determinar la versión de control, y por ende, la versión B es donde se verán aplicados los cambios. 
  4. Realiza el lanzamiento de tu prueba. Después de crear el diseño y los ajustes en tus versiones de cambio, es momento de probar tus hipótesis. Estipula una duración o periodo de esta prueba para poder controlar de cerca los cambios. Es probable que necesites más de una prueba con diferentes versiones para llegar a resultados más concluyentes. No te desesperes y tampoco lo pienses demasiado, el lanzamiento aún es de los primeros pasos en este camino de la experimentación.

  5. Impulsa el activo que incluya el elemento que estás “testeando”. El CTA no va aparecer por sí solo en el camino de tus visitantes, primero tienen que acceder a tu sitio web orgánicamente o bien a través de un impulso de pauta. Considera promocionar tu contenido para que llegue a más personas a tu sitio y para que puedas tener a tu alcance más información para comparar.

    softwares para pruebas AB_hubspot



    💡Toma en cuenta que: Puede llegar a tomar hasta 30 días alcanzar el tráfico necesario para que tu prueba A/B presente resultados significativos.

  6. Reúne la data necesaria para llegar a conclusiones y dirigir la toma de tus decisiones. Las estadísticas que reúnas deben ser significativas, con un nivel de relevancia que te ayude a determinar cuál de las alternativas ha funcionado mejor y por qué.

    👉 Si después de terminar el periodo establecido de tu prueba consideras que no tienes suficiente información concluyente, es totalmente válido considerar que tu prueba no tiene impacto en las conversiones y debes modificar tu experimento. ¡Sé perseverante! 

  7. Planifica tus siguientes experimentos. No puedes detenerte ante los resultados del primer intento, la optimización es un proceso constante. No te limites a utilizar solo la técnica de pruebas A/B, existen muchos otros métodos de experimentación que puedes elegir dependiendo de las herramientas que tengas a tu alcance.


    pasos para crear un ab test


“Es muy sencillo: Mientras más experimentes, tendrás más oportunidades de ganar”.

 

Herramientas para A/ B testing ¿Por qué elegimos el software de Hubspot para optimización?

Todas las herramientas de analítica y optimización ofrecen distintas características y alcances dependiendo del grado de especialización. En este apartado te enumeramos todas los beneficios que Hubspot nos ha brindado como profesionales del marketing para lograr mejorar nuestras tasas de conversión. 


  • Pruebas A/ B en sitios web a través del CMS Hub. En cualquier página del sitio o landing page alojada en Hubspot, podrás crear test utilizando variables como: el copy, los campos del formulario, las imágenes internas, la ubicación del CTA, la ubicación de los botones de redes sociales, los colores de la página, el título o cuerpo de texto, la tipografía aplicada, los videos insertados y mucho más.
  • Otra gran ventaja que ofrece Hubspot dentro de sus páginas es la posibilidad de crear “Test adaptativos” que permiten añadir hasta 5 variables al experimento a la vez. Aquella versión que obtenga mejor rendimiento es la que se mostrará con más frecuencia a los nuevos visitantes de tu sitio web.

    👉 Las pruebas adaptativas solo están disponibles en las licencias Marketing Hub Enterprise y CMS Hub Enterprise.

ab test y test adaptativos de hubspot

Si aún no cuentas con Hubspot  ¡inicia desde aquí!

  • Pruebas A/ B en correos electrónicos a través del MKT Hub. Segmenta una muestra de tus destinatarios para probar con ellos tus distintas hipótesis, aplicando pruebas A/ B con distintas variables como: el remitente de correo, las imágenes internas del correo, la extensión de los párrafos de texto, el formato en el que presentas el contenido (oferta descargable, podcast, blog, video, etc), la línea de asunto del correo, etc.

    Una de las grandes ventajas de Hubspot, es que permite distribuir un porcentaje (%) de contactos a la versión A y otro porcentaje a la versión B, de esta manera la variación se les enviará únicamente a una cantidad específica de contactos o de la lista de destinatarios.

    Con la herramienta de correos de Hubspot también podrás elegir una métrica ganadora que será la que determine la versión ganadora, como por ejemplo, el correo que haya tenido mejor tasa de apertura, o aquel con mejor tasa de CTR(click through).

como crear ab test en correos de hubspot

  • Aprovecha la herramienta de Duración de la prueba dentro de Hubspot para establecer un periodo de tiempo en el que se recopilarán las estadísticas ganadoras, si los resultados no te arrojan un resultado concluyente, Hubspot automáticamente enviará a tus contactos el correo de la versión original (A). 

    👉 Las herramientas de A/ B testing están disponibles solo para licencias de Marketing Hub Professional o Enterprise.

    👉  Necesitarás mínimo de una lista de 1,000 contactos para poder hacer test en la herramienta de correos de Hubspot.

    👉  También podrás automatizar tus pruebas A/ B en correos desde los workflows de Hubspot.

como automatizar pruebas ab con hubspot

 

  • Pruebas A/ B con CTA´s de Hubspot. llamados a la acción (CTAS) son uno de los activos más importantes que dirigen a la conversión dentro de cualquier sitio o página destino, por esta razón las pruebas también son posibles a través del software de Hubspot.
pruebas ab en call to action de hubspot

  • Siempre tendrás alguna variable que puedas mejorar dentro de un CTA, como por ejemplo su ubicación, la forma de su diseño, el tamaño del mismo, el texto que se incluye dentro de él, el mensaje o tono de la llamada, los gráficos que lo acompañan y más.
como crear prueba ab en un cta de hubspot
testing en hubspot



El objetivo del testing no solo se trata de aumentar tus tasas de conversión, el beneficio se refleja en todas las etapas del Buyer Journey y por ende, en todos los ciclos de tu negocio. Observa todas las métricas en conjunto, desde las visitas, los leads, la conversión a contactos calificados, la compra de un cliente, e incluso las re-compras. Tus test impactarán positivamente en todo el ciclo.

Elige las herramientas correctas que te ayuden a incrementar tus porcentajes de conversión con el mindset de optimizar tiempos y disminuir costos. Considera que cualquier esfuerzo de experimentación u optimización de tus activos requerirá esfuerzo, tiempo y presupuesto, esto podría impactar en tus costos- beneficios.

Con los resultados de las pruebas A/B, obtendrás una base sólida de información que te permita determinar cuáles son las acciones más adecuadas para aumentar el ROI de tus esfuerzos de marketing.

¿Deseas acercar a tu equipo a una cultura de optimización con las herramientas adecuadas? Acércate a conocer más sobre la tecnología de Hubspot, especializada en A/ B testing.

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