En una frase
Un test A/B consiste en mostrar dos versiones de algo a partes equivalentes del público al mismo tiempo para ver cuál funciona mejor con datos en lugar de con opiniones.
Explicación
Se prueba una sola cosa cada vez: el titular, la imagen, el asunto del email, el texto del botón. Si cambias tres elementos a la vez y la versión B gana, sabrás que gana pero no por qué, y eso no se puede aplicar a la siguiente campaña.
Las dos versiones tienen que convivir en el mismo periodo. Comparar la campaña de esta semana con la de la semana pasada no es un test A/B: cambió el día, el clima comercial y la competencia, y cualquiera de esas cosas explica la diferencia igual de bien.
Hace falta volumen para concluir algo. Con doscientas visitas por versión y diferencias de medio punto, lo que estás midiendo es el azar. Si el tráfico es pequeño, conviene probar cambios grandes —otro enfoque entero— y no matices.
Ejemplo
Dos asuntos para una newsletter
Se envía el asunto A («Novedades de marzo») a 1.500 suscriptores y el B («3 cambios en las ayudas que te afectan este mes») a otros 1.500. El A abre un 21 %, el B un 34 %. Con esa diferencia y ese volumen, el B se manda al resto de la lista y se aprende algo aplicable: concretar el beneficio gana a anunciar novedades.
Errores frecuentes
- Cambiar varias cosas a la vez y no poder atribuir el resultado a ninguna.
- Parar la prueba en cuanto una versión va ganando: las primeras horas engañan.
- Probar detalles cosméticos (el color del botón) cuando el problema está en la oferta.
Dónde lo ves en MKG Suite
Las plataformas de anuncios conectadas a MKG Suite permiten publicar varias creatividades de la misma campaña, y los informes muestran el rendimiento de cada una por separado.