El A/B testing es un elemento fundamental del evidence-based marketing. Aprender a realizar pruebas A/B que arrojen resultados válidos y generalizables es un compromiso a largo plazo. No obstante, puede valer la pena dedicarle un tiempo pues, en definitiva, un buen programa de A/B testing puede tener una incidencia significativa en tu actividad.
Existen muchas razones para recurrir a las pruebas A/B y uno de los casos de uso más frecuentes es el de medir el creciente impacto de los medios. Este test responde a la pregunta: ¿qué impacto tienen diferentes medios juntos en lugar de separados? Conocer la respuesta a esta pregunta te permitirá asignar los presupuestos de medios de manera más eficaz, con el fin de obtener los mejores resultados comerciales.
A continuación encontrarás cuatro buenas prácticas de A/B testing que te ayudarán a desarrollar un programa eficaz:
1- Para empezar, simplifica
Cuando una empresa se inicia en las pruebas A/B, resulta inevitable que cometa errores en el proceso de prueba end-to-end. Si comienzas con una prueba simple, tu equipo podrá concentrarse en comprender los conceptos básicos e identificar y resolver los problemas más fácilmente.
Sigue estas etapas para establecer un test de segmento agnóstico monocanal:
- Formula una hipótesis simple basada en los ingresos.
- Diseña tu plan de prueba: decide cuáles van a ser las audiencias objetivo de tu medio y determina la cantidad de exposición y los ingresos deseados para obtener resultados claros.
- Planifica tu medio en función de las exigencias de la prueba.
- Identifica una audiencia de referencia y una audiencia de prueba. La audiencia de prueba debe poder ver el medio; la audiencia de referencia, no.
- Una vez que se haya realizado el test, mide el aumento de ingresos entre tus audiencias de referencia y de prueba.
Una vez que hayas entendido la base, podrás plantearte complicar más las pruebas:
- Realizando tests simultáneos y transversales;
- Dividiendo las pruebas en varios grupos (test A/B/C/… /Z);
- Midiendo el aumento progresivo en los puntos de conversión no tradicionales.
A medida que vayas añadiendo variables, recuerda que una prueba simple que permita tomar decisiones firmes y claras será más rentable que una prueba sofisticada que arroje datos poco sólidos.
2- Define las decisiones que tomaría tu empresa en función de los resultados de tu test progresivo
Los tests no revelan el ROI exacto de tu medio. Te ofrecen una horquilla que puede ser más o menos amplia, en función de la manera en la que hayas realizado la prueba y del número de clientes que hayas medido.
La precisión de los resultados debe corresponder a la resolución que necesitas para tomar decisiones importantes. Si tu organización requiere un cierto nivel de confianza antes de poder ajustar su estrategia de medios o de gastos, puedes estimar la duración de la prueba en función de la frecuencia con la que van a exponerse los individuos al test y del alcance del impacto que prevés. Esto te permitirá limitar el riesgo de efectuar un test que no genere valor comercial.
No obstante, ten en cuenta que esta etapa debe estar bien coordinada entre los equipos de medios y los de análisis. Si todavía no habéis colaborado en ningún proyecto, el test progresivo puede ser un buen comienzo.
3- Identifica tus grupos de prueba y referencia después de haber sincronizado las audiencias con una plataforma de Identity Resolution
Cuanto más cercanos sean tus grupos de prueba y de referencia al entorno del medio, más fácil será reducir el ruido. De esta manera, no deberás incluir a los individuos que no puedan ser influidos por el sesgo de este medio.
Por ejemplo, la marca A quería crear grupos de prueba y de referencia sobre diferentes segmentos de audiencia en su CRM. Al tratar de evitar los problemas relativos al funcionamiento de las pruebas sin registros de exposición de medios o archivos de correspondencia, estaría generando en realidad otro problema: no saber qué clientes corresponden o no al final del periodo de prueba.
Es mejor integrar la audiencia completa con la que deseas trabajar mediante una plataforma de Identity Resolution, para que la información basada en personas sea fiable.
4- Utiliza tus datos CRM para el A/B testing:
La inclusión de datos CRM puede enriquecer ampliamente la calidad de la información. Incluir datos CRM en el A/B testing permite medir mejor el rendimiento entre dos segmentos de audiencia, así como el impacto digital de la empresa en el objetivo.
Cuando utilices ficheros CRM como datos para leer los tests, trabaja con tus equipos de análisis y CRM para entender mejor qué porcentaje total de ventas/ conversiones se sigue en el CRM.
Las compras realizadas por audiencias fieles son más fáciles de seguir con un sistema POS o CRM que las realizadas por clientes nuevos. Si no le dedicas tiempo a extrapolar, subestimarás el ROI del medio probado con los clientes nuevos.
Esto resulta especialmente relevante en la venta minorista, en la que los sistemas POS no recogen necesariamente los datos para establecer una conexión CRM durante una conversión.
Calcular el ROI real: yes, you can!
Aunque el proceso desarrollado sea complejo, puede cambiar radicalmente la manera en la que las empresas miden la eficacia de sus gastos en marketing. Un A/B testing repetido permite afinar continuamente los datos de los clientes. Su capacidad para proporcionar una relación de causa-efecto entre las interacciones específicas y las compras lo hace indispensable para el cálculo del ROI real, el que todas las empresas buscan en realidad.