calculadora de pruebas a/b

Ejemplo de test A/B en un sitio web. Al servir aleatoriamente a los visitantes dos versiones de un sitio web que difieren sólo en el diseño de un único elemento de botón, se puede medir la eficacia relativa de los dos diseños.
Las pruebas A/B (también conocidas como pruebas de cubo o pruebas de división) son una metodología de investigación de la experiencia del usuario[1]. Las pruebas A/B consisten en un experimento aleatorio con dos variantes, A y B.[2][3] Incluye la aplicación de pruebas de hipótesis estadísticas o “pruebas de hipótesis de dos muestras”, tal como se utilizan en el campo de la estadística. El test A/B es una forma de comparar dos versiones de una misma variable, normalmente probando la respuesta de un sujeto a la variante A frente a la variante B, y determinando cuál de las dos variantes es más eficaz[4].
El test A/B es una abreviatura de un simple experimento controlado[1] en el que se comparan dos muestras (A y B) de una única variable vectorial. Estos valores son similares excepto por una variación que puede afectar al comportamiento del usuario. Los tests A/B se consideran la forma más sencilla de experimento controlado. Sin embargo, al añadir más variantes a la prueba, su complejidad aumenta[5].

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Después de crear tus diseños, das una landing a un grupo y envías la otra versión al segundo grupo. Entonces ves cómo se comporta cada página de aterrizaje en métricas como el tráfico, los clics o las conversiones.
Yo prefiero las pruebas A/B porque quiero saber qué elementos contribuyen realmente a las diferencias en los datos. Por ejemplo, si comparo dos versiones completamente diferentes de la misma página, ¿cómo puedo saber si más personas convirtieron en base al color, la imagen o el texto?
[tweet_box design=”default”]Mucha gente piensa que puede salirse con la suya con una sola prueba A/B. En realidad, deberías hacer pruebas continuamente para poder optimizar tus creatividades de marketing y publicidad para tu audiencia[/tweet_box].
Algunos elementos de un activo de marketing contribuyen a las conversiones más que otros. Cambiar una palabra en el cuerpo del texto de un correo electrónico, por ejemplo, probablemente no supondrá una gran diferencia en las tasas de conversión o de clics.
Dado que tiene un tiempo limitado, dedique su energía a los elementos más impactantes de su página web u otro activo de marketing. Para darle una visión general de en qué centrarse primero, veamos diez de los elementos más eficaces de las pruebas A/B.

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Pero basar las decisiones de marketing en una “sensación” puede ser bastante perjudicial para los resultados. En lugar de basarse en conjeturas o suposiciones para tomar estas decisiones, es mucho mejor realizar una prueba A/B, a veces llamada prueba de división.
Las pruebas A/B pueden ser valiosas porque las diferentes audiencias se comportan, bueno, de manera diferente. Algo que funciona para una empresa puede no funcionar necesariamente para otra. De hecho, los expertos en optimización de la tasa de conversión (CRO) odian el término “mejores prácticas” porque puede que no sea realmente la mejor práctica para usted.
Pero las pruebas A/B también pueden ser complejas. Si no tiene cuidado, podría hacer suposiciones incorrectas sobre lo que le gusta a la gente y lo que les hace hacer clic, decisiones que podrían fácilmente desinformar a otras partes de su estrategia.
Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas de división, son un experimento de marketing en el que se divide a la audiencia para probar una serie de variaciones de una campaña y determinar cuál funciona mejor. En otras palabras, puede mostrar la versión A de un contenido de marketing a una mitad de su audiencia y la versión B a otra.

ejemplos de pruebas a/b

Ejemplo de test A/B en un sitio web. Al ofrecer a los visitantes, de forma aleatoria, dos versiones de un sitio web que sólo difieren en el diseño de un único elemento de botón, se puede medir la eficacia relativa de los dos diseños.
Las pruebas A/B (también conocidas como pruebas de cubo o pruebas de división) son una metodología de investigación de la experiencia del usuario.[1] Las pruebas A/B consisten en un experimento aleatorio con dos variantes, A y B.[2][3] Incluye la aplicación de pruebas de hipótesis estadísticas o “pruebas de hipótesis de dos muestras”, tal como se utilizan en el campo de la estadística. El test A/B es una forma de comparar dos versiones de una misma variable, normalmente probando la respuesta de un sujeto a la variante A frente a la variante B, y determinando cuál de las dos variantes es más eficaz[4].
El test A/B es una abreviatura de un simple experimento controlado[1] en el que se comparan dos muestras (A y B) de una única variable vectorial. Estos valores son similares excepto por una variación que puede afectar al comportamiento del usuario. Los tests A/B se consideran la forma más sencilla de experimento controlado. Sin embargo, al añadir más variantes a la prueba, su complejidad aumenta[5].

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