Cómo obtener nuevos conocimientos mediante las pruebas A/B

Haciendo un mayor uso de los datos y los análisis que con el sencillo (pero eficaz) ejemplo anterior, las pruebas A/B pueden utilizarse para medir el impacto de una serie de pruebas diferentes, como el marketing por correo electrónico, las pruebas de campañas de PPC, el contenido del sitio web y mucho más.

Pero aquí, vamos a discutir un escenario muy simple. Supongamos que queremos realizar una prueba de marketing regional y, por lo tanto, medir su impacto para saber si merece la pena repetirla en el futuro o no. Pero, ¿qué es exactamente el test A/B y cómo puede ayudarnos en este caso? ¿Cómo debemos realizar la prueba? ¿Y cómo medir realmente su impacto?

¿Qué es el test A/B?

La prueba A/B, también conocida como prueba dividida o prueba y control, se utiliza para comparar dos versiones de algo y medir el impacto de un elemento que se cambia. En nuestro ejemplo de prueba de marketing regional, queremos medir el aumento (si lo hay) en las regiones en las que se realizó el marketing, en comparación con las regiones en las que no se realizó.

¿Cómo se realiza una prueba A/B?

Empiece con la hipótesis que desea probar. Por ejemplo, usted cree que un determinado elemento de marketing superará a la norma. Esto puede venir motivado por una pregunta, como "¿Por qué no funciona un canal concreto?" o "Nos gustaría explorar esta estrategia en el futuro, ¿cómo podemos probar si funciona?" Esto último encaja bien con nuestro ejemplo de marketing regional.

A partir de aquí, asegúrese de que dispone de los datos necesarios para medir la prueba y configurarla de la forma correcta. Por ejemplo, si realiza una prueba regional, asegúrese de que puede recopilar datos a nivel regional o de tienda. Y asegúrese de discutir la prueba con las partes pertinentes para garantizar que el gasto, el vuelo y las regiones elegidas para la prueba son suficientes.

En un momento dado, habrá toda una serie de factores que influyan en las ventas. Sin embargo, manteniendo todo igual excepto el marketing que se está probando, podemos asumir con confianza que cualquier mejora procede de la propia prueba.

¿Cómo se miden los resultados de las pruebas A/B?

En primer lugar, hay que recopilar todos los datos necesarios. En nuestro ejemplo de prueba regional, dividimos los datos de ventas en dos conjuntos distintos: un conjunto de prueba y un conjunto de control. La recopilación de datos de ventas a nivel de tienda informaría de la división de los datos de ventas en nuestro caso.

A continuación, debemos indexar los conjuntos de prueba y de control para que tengan la misma línea de base, de modo que se pueda realizar una comparación justa. Dado que pueden tener valores absolutos diferentes, esta es la mejor forma de comparar los dos cuando se observa el cambio en las ventas.

Como se ha mencionado anteriormente, al mantener todos los demás factores iguales (es decir, la disponibilidad del producto, la ausencia de diferencias en la oferta entre tiendas, etc.), cualquier diferencia observada en el conjunto de prueba puede atribuirse a la actividad de marketing que hemos llevado a cabo. Consulte el gráfico siguiente para ver un buen ejemplo visual de esto.

Qué se consigue con las pruebas A/B.

Las pruebas A/B nos permiten calcular el ROI con más precisión de lo que podríamos hacerlo de otro modo, por ejemplo, modelizando las ventas nacionales totales con el MMM tradicional. La modelización a nivel de tienda es otra solución, pero para las pruebas ad hoc más pequeñas a menudo no es rentable debido a los recursos necesarios y el gasto relativo detrás de la prueba.

Las pruebas A/B no sólo proporcionan pruebas basadas en datos de que una prueba ha funcionado o no. También ofrece la oportunidad de aplicar los conocimientos sobre el comportamiento de los consumidores a otras áreas de marketing. Si una prueba regional ha funcionado al comercializar un producto concreto, puede que vuelva a funcionar utilizando un canal diferente.

Realizar pruebas con regularidad es lo mejor, ya que ayuda a alcanzar más rápidamente el gasto y la distribución de marketing óptimos dentro de cada canal, lo que hace que el marketing sea más fructífero. Y, por supuesto, al igual que nuestro experimento favorito con las semillas, arrojar más luz sobre el marketing sólo contribuirá a aumentar su impacto