{"id":7272,"date":"2021-12-03T17:45:36","date_gmt":"2021-12-03T17:45:36","guid":{"rendered":"https:\/\/nomaddigital.site\/a-b-testing-que-es-como-hacerlo-y-por-que-aplicarlo-a-tu-estrategia-de-marketing\/"},"modified":"2021-12-03T17:45:36","modified_gmt":"2021-12-03T17:45:36","slug":"a-b-testing-que-es-como-hacerlo-y-por-que-aplicarlo-a-tu-estrategia-de-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/a-b-testing-que-es-como-hacerlo-y-por-que-aplicarlo-a-tu-estrategia-de-marketing\/","title":{"rendered":"A\/B Testing: \u00bfQu\u00e9 es, c\u00f3mo hacerlo y por qu\u00e9 aplicarlo a tu estrategia de marketing?"},"content":{"rendered":"\n\t\t
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Todos los mercad\u00f3logos hemos estado en una <\/span><\/i>situaci\u00f3n similar<\/i><\/b>:<\/span><\/i><\/p>\n

Es jueves. 3:30 de la tarde. Ya resolviste varios \u201cbomberazos\u201d, entraste a un par de juntas (que tu honestamente consideramos bastante innecesarias) y llevas 2 horas retocando el mismo trabajo (tal vez sea una landing, una parrilla de contenido, o un dise\u00f1o que lleva 3 correcciones de parte del cliente). A\u00fan sientes que “le falta<\/strong>\u00a0algo<\/strong><\/em>“; las m\u00e9tricas que usaste son relativamente buenas pero algo a\u00fan as\u00ed sientes que podr\u00edas hacer algo m\u00e1s para mejorarlo…\u00a0<\/span><\/p>\n

Pasan las semanas y te llegan las m\u00e9tricas. Observas que los n\u00fameros son \u201cdecentes<\/em>\u201d, nada extraordinarios pero funcionan bastante bien para el reporte mensual. Y que cuando eventualmente llega el momento de la siguiente entrega, el sentido com\u00fan dicta que si el proceso anterior te dio buenos resultados\u2026 seguramente repetirlo terminar\u00e1 bien.<\/p>\n

\u00bf…cierto<\/em>? (pregunta capciosa; \u00a1Claro que no!<\/em><\/strong> Mal mercad\u00f3logo, malo).<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 no es una buena idea? Bueno, el problema es que tomar decisiones basadas en \u00e9ste tipo de intuici\u00f3n y sin datos s\u00f3lidos que la sustenten es similar a apostar: Puedes hacer apuestas m\u00e1s o menos certeras si tienes buen juicio, pero siempre habr\u00e1 cierto factor considerable de azar, de riesgo\u00a0<\/strong><\/em>innecesario<\/i><\/b>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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Al final siguen siendo eso: apuestas. Algo que debes \u201catinar\u201d en vez de sistematizar. En pocas palabras, algo completamente desconfiable. El “A\/B Testing<\/em>“, o \u201csplit testing<\/em>\u201d, es una de las mejores soluciones a la problem\u00e1tica. Y la manera en que funciona es bastante elegante.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t
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\u00bfQu\u00e9 es el “A\/B Testing”? <\/strong><\/em><\/h1>\n

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El A\/B Testing<\/strong><\/em> es, en pocas palabras, una herramienta dise\u00f1ada para crear crecimiento sostenido<\/em>, medible <\/i>y repetible<\/em>.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Consiste en crear dos variantes de un mismo producto (generalmente referido a landings, pero de igual manera puede aplicar a contenido, campa\u00f1as, y mucho m\u00e1s), ver c\u00f3mo ambos se desempe\u00f1an ante una audiencia similar tomando como base la resultados m\u00e1s positivos, repetir el proceso. Suena bastante \u201cobvio\u201d en primera instancia. Pero all\u00ed yace su elegancia; cada test nuevo te dar\u00e1 datos \u00fatiles, que luego implementar\u00e1s en el siguiente test y que te dar\u00e1 resultados todav\u00eda mejores, y as\u00ed sucesivamente hasta que por fin encuentres aquel contenido que apele exactamente a las necesidades<\/em> y preferencias<\/em> de tu audiencia. En pocas palabras, es el m\u00e9todo cient\u00edfico aplicado al marketing; \u201cexperimentos\u201d controlados que luego proporcionan datos repetibles para tus siguientes contenidos. Es una <\/span>herramienta <\/i><\/b>para encontrar soluciones, nunca una soluci\u00f3n en s\u00ed misma.<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n
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\u00bfC\u00f3mo implementarla?<\/em><\/strong><\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Aqu\u00ed es donde entra la pr\u00e1ctica. Ya que tienes lo que medir\u00e1s, es momento de crear contenido que puedas medir. Un test<\/em>.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n

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Ahora, dependiendo de d\u00f3nde busques hay muchos nombres que se usan para definir las \u201cversiones\u201d del test: la versi\u00f3n \u201cprime<\/em>\u201d\/\u201dcontrol<\/em>\u201d, la versi\u00f3n \u201cchallenger<\/em>\u201d\/\u201dvariant<\/em>\u201d, pero para evitar todo eso solo las llamaremos versi\u00f3n \u201cA<\/strong><\/em>\u201d (la versi\u00f3n original, aquella que no ser\u00e1 cambiada ni tocada) y versi\u00f3n \u201cB<\/strong><\/em>\u201d (la \u201cvariante\u201d, o la versi\u00f3n que modificar\u00e1s conforme a tu hip\u00f3tesis y que se comparar\u00e1 con la original). En tu caso hipot\u00e9tico, b\u00e1sicamente crear\u00edas dos publicaciones; una de ellas tendr\u00eda el mismo dise\u00f1o y contenido que normalmente tendr\u00eda conforme la direcci\u00f3n que tus redes ya lleve, y la otra tendr\u00eda exactamente el mismo copy e informaci\u00f3n pero su dise\u00f1o ser\u00eda aquel que deseas probar.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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4) Presenta ambas variantes a p\u00fablicos similares <\/strong><\/h3>\n

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Ya que tus dos beb\u00e9s est\u00e1n listos para mostrarlos al mundo (y m\u00e1s te vale que no tengas favoritos, mal mercad\u00f3logo<\/em>), ahora viene la parte m\u00e1s importante del proceso: mostrarlos a tu audiencia<\/strong>. La idea es exactamente la misma que cuando haces una encuesta o investigaci\u00f3n de campo: en este caso, tomar dos segmentos representativos de tu audiencia en redes (lo m\u00e1s parecidos posibles en n\u00famero, rango de edad, horas en redes, etc) y presentar a una de ellas la versi\u00f3n A<\/em>, y a la otra la versi\u00f3n B<\/em>. Ninguno de los dos segmentos sabe que hay otro segmento con otra versi\u00f3n, ni del hecho que \u201cest\u00e1n en una prueba\u201d.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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Y ten paciencia<\/em>. Los resultados ideales no llegar\u00e1n de la noche a la ma\u00f1ana, necesitan semanas (o a veces meses) para conseguir legitimidad.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\n
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5) Compara los resultados<\/strong><\/h3>\n

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Ya esperaste y ya tienes los resultados. Ahora lo \u00fanico que te queda es compararlos<\/em>. Por lo que despu\u00e9s de pasar 2 meses dejando que tus publicaciones (en las redes del modesto conglomerado internacional Apple, felicidades de nuevo) obtengan interacci\u00f3n, es hora de probar que tu hip\u00f3tesis haya sido certera. Y parece\u2026 \u00a1que tuviste raz\u00f3n! Los datos revelan que, efectivamente, el n\u00famero de interacciones de la publicaci\u00f3n con el dise\u00f1o nuevo es mayor. Sin embargo<\/em>, eres un mercad\u00f3logo de los buenos, y sabes que aunque la correlaci\u00f3n de ambos datos es bastante clara, siempre es importante dar todav\u00eda m\u00e1s peso a tu inversi\u00f3n de tiempo con la mayor cantidad de datos posibles<\/em>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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Mientras m\u00e1s datos puedas recopilar<\/em> y comparar<\/em>, entender\u00e1s mejor a tu audiencia y aquello que aprecia m\u00e1s de tu contenido (y en el mejor de los casos, conseguir\u00e1s nueva informaci\u00f3n que luego podr\u00e1s poner a la prueba en otros tests).<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u00bfVale la pena?<\/strong><\/em><\/h2>\n

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No es dif\u00edcil ver los beneficios de implementar A\/B Testing<\/em> en tus estrategias:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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  • Muy poco riesgo y muy bajo costo<\/strong>. Solamente es cuesti\u00f3n de crear una \u201ccopia\u201d de lo que sea que est\u00e9s trabajando con peque\u00f1as modificaciones. La mayor inversi\u00f3n tal vez sea la espera para obtener los resultados, pero eso solo requiere un poco de planeaci\u00f3n.<\/li>\n
  • F\u00e1cil de reiterar<\/strong>. No es necesario invertir en contenidos pagados o gastar talento y presupuesto en campa\u00f1as de gran escala Una vez obtenidos los resultados, lo \u00fanico que queda hacer es repetir el proceso para tu siguiente caso, o usar los datos obtenidos para lo que sea que necesites realizar en el futuro.<\/li>\n
  • Sostenible a corto y largo plazo<\/b>. Ya sea una publicaci\u00f3n sencilla o una campa\u00f1a a gran escala con m\u00faltiples canales, ambas situaciones son f\u00e1ciles de adaptar para hacer tests. Lo \u00fanico que se requiere es algo de organizaci\u00f3n entre el equipo para saber qu\u00e9 cosas se desean medir y qu\u00e9 m\u00e9tricas se buscan potenciar.<\/li>\n
  • Resultados acumulables<\/strong>. Por ejemplo, puede que en uno de los tests descubras que tu audiencia en Instagram interact\u00faa m\u00e1s con el contenido que cuenta con algo de copy dentro del mismo. Si eres lo suficientemente suspicaz, puedes tomar los resultados e implementar un test similar en otras plataformas para darle m\u00e1s peso a los datos. Repite esto un par de veces y, antes de que te des cuenta, descubriste una nueva manera de crear contenido aplicable para todos los canales de tu cliente o marca.<\/li>\n<\/ul>\n

    Cabe volver a mencionarlo; el A\/B Testing es una herramienta, no una soluci\u00f3n<\/strong><\/em>. Y como toda herramienta, la calidad de los resultados que obtengas depende completamente de c\u00f3mo uses tus herramientas. Y los pasos que ofrecemos funciona como una gu\u00eda de c\u00f3mo usar dicha herramienta.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    En Nomad Digital<\/strong>, no creemos en \u201csoluciones\u201d que dicen ser aplicables para toda situaci\u00f3n. Creemos, m\u00e1s bien, que las \u00fanicas soluciones v\u00e1lidas son aquellas que funcionen para tus necesidades. \u00bfBuscas mejorar<\/em> tu equipo de marketing? O mejor a\u00fan, \u00bfquieres que tus campa\u00f1as y contenido puedan crecer<\/em> de manera medible y sostenida. \u00a1Cont\u00e1ctanos! Ser\u00e1 un placer ser parte de tu equipo y crecer juntos hacia tus metas.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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    1) Escoge un problema a resolver<\/strong><\/h3>\n

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    Antes de empezar, necesitamos saber qu\u00e9 es exactamente lo qu\u00e9 quieres solucionar<\/em> con \u00e9sta herramienta.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\n
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    Pr\u00e1cticamente puede ser cualquier problema siempre y cuando sea medible<\/strong><\/em>; mejorar el n\u00famero de interacciones con tus campa\u00f1as de mailing, reducir el porcentaje de personas que entran pero salen r\u00e1pidamente de tu p\u00e1gina (o \u201cbounce rate<\/em>\u201d como le dicen los m\u00e1s conocedores), incluso escoger qu\u00e9 tipo de dise\u00f1o gr\u00e1fico funciona mejor para tu audiencia. Para hacer todo esto paso a paso, tomemos el siguiente caso como ejemplo. Est\u00e1s a cargo del contenido en redes sociales para una empresa muy importante (y para hacerlo muy complejo o ser demandados pong\u00e1mosle un nombre gen\u00e9rico, como Apple). Y espec\u00edficamente, lo que quieres es averiguar qu\u00e9 tanto efecto podr\u00eda tener el hacer un ligero cambio en el dise\u00f1o de tus publicaciones en redes, y averiguar si el costo extra de tiempo y talento de parte de tus dise\u00f1adores de verdad vale la pena.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    2) Escoge una m\u00e9trica a medir<\/strong><\/h3>\n

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    \u00bfQu\u00e9 m\u00e9tricas o valores muestran con mayor claridad el \u00e9xito o fracaso de \u00e9ste \u201ctest\u201d? Aqu\u00ed es donde entra en juego tu \u201chip\u00f3tesis\u201d, la oraci\u00f3n o enunciado que describe exactamente qu\u00e9 vas a medir y por qu\u00e9 lo medir\u00e1s. Regresando a tu humilde trabajo en Apple (muchas felicidades, por cierto), una oraci\u00f3n que podr\u00eda describir bien lo que buscas podr\u00eda ser \u201ccambiar la presentaci\u00f3n visual<\/strong> del contenido mejorar\u00e1 el n\u00famero de interacciones<\/strong>, y por lo tanto, el n\u00famero de impresiones<\/strong> en dicho contenido<\/em>\u201d. Lo que medir\u00e1s queda claro; el n\u00famero de interacciones. El porqu\u00e9 tambi\u00e9n es claro: mientras m\u00e1s interacciones se tengan con dicha publicaci\u00f3n, mayor ser\u00e1 su impacto (y n\u00famero de impresiones) a la audiencia.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    3) Crea una versi\u00f3n \u201cA\u201d y una versi\u00f3n \u201cB\u201d<\/strong><\/h3>\n

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    Aqu\u00ed es donde entra la pr\u00e1ctica. Ya que tienes lo que medir\u00e1s, es momento de crear contenido que puedas medir. Un test<\/em>.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n

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    Ahora, dependiendo de d\u00f3nde busques hay muchos nombres que se usan para definir las \u201cversiones\u201d del test: la versi\u00f3n \u201cprime<\/em>\u201d\/\u201dcontrol<\/em>\u201d, la versi\u00f3n \u201cchallenger<\/em>\u201d\/\u201dvariant<\/em>\u201d, pero para evitar todo eso solo las llamaremos versi\u00f3n \u201cA<\/strong><\/em>\u201d (la versi\u00f3n original, aquella que no ser\u00e1 cambiada ni tocada) y versi\u00f3n \u201cB<\/strong><\/em>\u201d (la \u201cvariante\u201d, o la versi\u00f3n que modificar\u00e1s conforme a tu hip\u00f3tesis y que se comparar\u00e1 con la original). En tu caso hipot\u00e9tico, b\u00e1sicamente crear\u00edas dos publicaciones; una de ellas tendr\u00eda el mismo dise\u00f1o y contenido que normalmente tendr\u00eda conforme la direcci\u00f3n que tus redes ya lleve, y la otra tendr\u00eda exactamente el mismo copy e informaci\u00f3n pero su dise\u00f1o ser\u00eda aquel que deseas probar.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    4) Presenta ambas variantes a p\u00fablicos similares <\/strong><\/h3>\n

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    Ya que tus dos beb\u00e9s est\u00e1n listos para mostrarlos al mundo (y m\u00e1s te vale que no tengas favoritos, mal mercad\u00f3logo<\/em>), ahora viene la parte m\u00e1s importante del proceso: mostrarlos a tu audiencia<\/strong>. La idea es exactamente la misma que cuando haces una encuesta o investigaci\u00f3n de campo: en este caso, tomar dos segmentos representativos de tu audiencia en redes (lo m\u00e1s parecidos posibles en n\u00famero, rango de edad, horas en redes, etc) y presentar a una de ellas la versi\u00f3n A<\/em>, y a la otra la versi\u00f3n B<\/em>. Ninguno de los dos segmentos sabe que hay otro segmento con otra versi\u00f3n, ni del hecho que \u201cest\u00e1n en una prueba\u201d.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    Y ten paciencia<\/em>. Los resultados ideales no llegar\u00e1n de la noche a la ma\u00f1ana, necesitan semanas (o a veces meses) para conseguir legitimidad.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\n
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    5) Compara los resultados<\/strong><\/h3>\n

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    Ya esperaste y ya tienes los resultados. Ahora lo \u00fanico que te queda es compararlos<\/em>. Por lo que despu\u00e9s de pasar 2 meses dejando que tus publicaciones (en las redes del modesto conglomerado internacional Apple, felicidades de nuevo) obtengan interacci\u00f3n, es hora de probar que tu hip\u00f3tesis haya sido certera. Y parece\u2026 \u00a1que tuviste raz\u00f3n! Los datos revelan que, efectivamente, el n\u00famero de interacciones de la publicaci\u00f3n con el dise\u00f1o nuevo es mayor. Sin embargo<\/em>, eres un mercad\u00f3logo de los buenos, y sabes que aunque la correlaci\u00f3n de ambos datos es bastante clara, siempre es importante dar todav\u00eda m\u00e1s peso a tu inversi\u00f3n de tiempo con la mayor cantidad de datos posibles<\/em>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    Mientras m\u00e1s datos puedas recopilar<\/em> y comparar<\/em>, entender\u00e1s mejor a tu audiencia y aquello que aprecia m\u00e1s de tu contenido (y en el mejor de los casos, conseguir\u00e1s nueva informaci\u00f3n que luego podr\u00e1s poner a la prueba en otros tests).<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n
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    \u00bfVale la pena?<\/strong><\/em><\/h2>\n

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    No es dif\u00edcil ver los beneficios de implementar A\/B Testing<\/em> en tus estrategias:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    • Muy poco riesgo y muy bajo costo<\/strong>. Solamente es cuesti\u00f3n de crear una \u201ccopia\u201d de lo que sea que est\u00e9s trabajando con peque\u00f1as modificaciones. La mayor inversi\u00f3n tal vez sea la espera para obtener los resultados, pero eso solo requiere un poco de planeaci\u00f3n.<\/li>\n
    • F\u00e1cil de reiterar<\/strong>. No es necesario invertir en contenidos pagados o gastar talento y presupuesto en campa\u00f1as de gran escala Una vez obtenidos los resultados, lo \u00fanico que queda hacer es repetir el proceso para tu siguiente caso, o usar los datos obtenidos para lo que sea que necesites realizar en el futuro.<\/li>\n
    • Sostenible a corto y largo plazo<\/b>. Ya sea una publicaci\u00f3n sencilla o una campa\u00f1a a gran escala con m\u00faltiples canales, ambas situaciones son f\u00e1ciles de adaptar para hacer tests. Lo \u00fanico que se requiere es algo de organizaci\u00f3n entre el equipo para saber qu\u00e9 cosas se desean medir y qu\u00e9 m\u00e9tricas se buscan potenciar.<\/li>\n
    • Resultados acumulables<\/strong>. Por ejemplo, puede que en uno de los tests descubras que tu audiencia en Instagram interact\u00faa m\u00e1s con el contenido que cuenta con algo de copy dentro del mismo. Si eres lo suficientemente suspicaz, puedes tomar los resultados e implementar un test similar en otras plataformas para darle m\u00e1s peso a los datos. Repite esto un par de veces y, antes de que te des cuenta, descubriste una nueva manera de crear contenido aplicable para todos los canales de tu cliente o marca.<\/li>\n<\/ul>\n

      Cabe volver a mencionarlo; el A\/B Testing es una herramienta, no una soluci\u00f3n<\/strong><\/em>. Y como toda herramienta, la calidad de los resultados que obtengas depende completamente de c\u00f3mo uses tus herramientas. Y los pasos que ofrecemos funciona como una gu\u00eda de c\u00f3mo usar dicha herramienta.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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      En Nomad Digital<\/strong>, no creemos en \u201csoluciones\u201d que dicen ser aplicables para toda situaci\u00f3n. Creemos, m\u00e1s bien, que las \u00fanicas soluciones v\u00e1lidas son aquellas que funcionen para tus necesidades. \u00bfBuscas mejorar<\/em> tu equipo de marketing? O mejor a\u00fan, \u00bfquieres que tus campa\u00f1as y contenido puedan crecer<\/em> de manera medible y sostenida. \u00a1Cont\u00e1ctanos! Ser\u00e1 un placer ser parte de tu equipo y crecer juntos hacia tus metas.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n[\/vc_column][\/vc_row]\n\t\t

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      Es muy f\u00e1cil explicar algo mal; usando jerga con palabras que pueden significar tres cosas diferentes dependiendo el contexto, explicar con tecnicismos abstractos son muy \u00fatiles pero suelen complejizar algo que en pr\u00e1ctica es bastante simple (\u201cleads\u201d, \u201cROI\u201d, \u201cCTA\u201d, por usar algunos), o simplemente explicarte c\u00f3mo hacer algo sin decirte porqu\u00e9 se usa cada paso en primer lugar. Tomando en cuenta todo eso, queremos darte una gu\u00eda lo m\u00e1s comprensible posible<\/strong><\/em>. Para ello, usaremos un caso de estudio ficticio para hacer cada paso lo m\u00e1s comprensible posible y tambi\u00e9n evitaremos en la medida de lo posible usar t\u00e9rminos innecesarios.[\/vc_column_text]\n

      \n\t

      <\/p>\n

      1) Escoge un problema a resolver<\/strong><\/h3>\n

       <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t
      \n
      \n

      Antes de empezar, necesitamos saber qu\u00e9 es exactamente lo qu\u00e9 quieres solucionar<\/em> con \u00e9sta herramienta.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\n
      \n\t

      Pr\u00e1cticamente puede ser cualquier problema siempre y cuando sea medible<\/strong><\/em>; mejorar el n\u00famero de interacciones con tus campa\u00f1as de mailing, reducir el porcentaje de personas que entran pero salen r\u00e1pidamente de tu p\u00e1gina (o \u201cbounce rate<\/em>\u201d como le dicen los m\u00e1s conocedores), incluso escoger qu\u00e9 tipo de dise\u00f1o gr\u00e1fico funciona mejor para tu audiencia. Para hacer todo esto paso a paso, tomemos el siguiente caso como ejemplo. Est\u00e1s a cargo del contenido en redes sociales para una empresa muy importante (y para hacerlo muy complejo o ser demandados pong\u00e1mosle un nombre gen\u00e9rico, como Apple). Y espec\u00edficamente, lo que quieres es averiguar qu\u00e9 tanto efecto podr\u00eda tener el hacer un ligero cambio en el dise\u00f1o de tus publicaciones en redes, y averiguar si el costo extra de tiempo y talento de parte de tus dise\u00f1adores de verdad vale la pena.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      2) Escoge una m\u00e9trica a medir<\/strong><\/h3>\n

       <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

      <\/div>\n
      \n\t

      \u00bfQu\u00e9 m\u00e9tricas o valores muestran con mayor claridad el \u00e9xito o fracaso de \u00e9ste \u201ctest\u201d? Aqu\u00ed es donde entra en juego tu \u201chip\u00f3tesis\u201d, la oraci\u00f3n o enunciado que describe exactamente qu\u00e9 vas a medir y por qu\u00e9 lo medir\u00e1s. Regresando a tu humilde trabajo en Apple (muchas felicidades, por cierto), una oraci\u00f3n que podr\u00eda describir bien lo que buscas podr\u00eda ser \u201ccambiar la presentaci\u00f3n visual<\/strong> del contenido mejorar\u00e1 el n\u00famero de interacciones<\/strong>, y por lo tanto, el n\u00famero de impresiones<\/strong> en dicho contenido<\/em>\u201d. Lo que medir\u00e1s queda claro; el n\u00famero de interacciones. El porqu\u00e9 tambi\u00e9n es claro: mientras m\u00e1s interacciones se tengan con dicha publicaci\u00f3n, mayor ser\u00e1 su impacto (y n\u00famero de impresiones) a la audiencia.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      3) Crea una versi\u00f3n \u201cA\u201d y una versi\u00f3n \u201cB\u201d<\/strong><\/h3>\n

      <\/p>\n

      <\/figure>\n

       <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t
      \n
      \n

      Aqu\u00ed es donde entra la pr\u00e1ctica. Ya que tienes lo que medir\u00e1s, es momento de crear contenido que puedas medir. Un test<\/em>.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n

       <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      Ahora, dependiendo de d\u00f3nde busques hay muchos nombres que se usan para definir las \u201cversiones\u201d del test: la versi\u00f3n \u201cprime<\/em>\u201d\/\u201dcontrol<\/em>\u201d, la versi\u00f3n \u201cchallenger<\/em>\u201d\/\u201dvariant<\/em>\u201d, pero para evitar todo eso solo las llamaremos versi\u00f3n \u201cA<\/strong><\/em>\u201d (la versi\u00f3n original, aquella que no ser\u00e1 cambiada ni tocada) y versi\u00f3n \u201cB<\/strong><\/em>\u201d (la \u201cvariante\u201d, o la versi\u00f3n que modificar\u00e1s conforme a tu hip\u00f3tesis y que se comparar\u00e1 con la original). En tu caso hipot\u00e9tico, b\u00e1sicamente crear\u00edas dos publicaciones; una de ellas tendr\u00eda el mismo dise\u00f1o y contenido que normalmente tendr\u00eda conforme la direcci\u00f3n que tus redes ya lleve, y la otra tendr\u00eda exactamente el mismo copy e informaci\u00f3n pero su dise\u00f1o ser\u00eda aquel que deseas probar.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      4) Presenta ambas variantes a p\u00fablicos similares <\/strong><\/h3>\n

      <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      Ya que tus dos beb\u00e9s est\u00e1n listos para mostrarlos al mundo (y m\u00e1s te vale que no tengas favoritos, mal mercad\u00f3logo<\/em>), ahora viene la parte m\u00e1s importante del proceso: mostrarlos a tu audiencia<\/strong>. La idea es exactamente la misma que cuando haces una encuesta o investigaci\u00f3n de campo: en este caso, tomar dos segmentos representativos de tu audiencia en redes (lo m\u00e1s parecidos posibles en n\u00famero, rango de edad, horas en redes, etc) y presentar a una de ellas la versi\u00f3n A<\/em>, y a la otra la versi\u00f3n B<\/em>. Ninguno de los dos segmentos sabe que hay otro segmento con otra versi\u00f3n, ni del hecho que \u201cest\u00e1n en una prueba\u201d.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t
      \n
      \n

      Y ten paciencia<\/em>. Los resultados ideales no llegar\u00e1n de la noche a la ma\u00f1ana, necesitan semanas (o a veces meses) para conseguir legitimidad.<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\n
      \n\t

      5) Compara los resultados<\/strong><\/h3>\n

       <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      Ya esperaste y ya tienes los resultados. Ahora lo \u00fanico que te queda es compararlos<\/em>. Por lo que despu\u00e9s de pasar 2 meses dejando que tus publicaciones (en las redes del modesto conglomerado internacional Apple, felicidades de nuevo) obtengan interacci\u00f3n, es hora de probar que tu hip\u00f3tesis haya sido certera. Y parece\u2026 \u00a1que tuviste raz\u00f3n! Los datos revelan que, efectivamente, el n\u00famero de interacciones de la publicaci\u00f3n con el dise\u00f1o nuevo es mayor. Sin embargo<\/em>, eres un mercad\u00f3logo de los buenos, y sabes que aunque la correlaci\u00f3n de ambos datos es bastante clara, siempre es importante dar todav\u00eda m\u00e1s peso a tu inversi\u00f3n de tiempo con la mayor cantidad de datos posibles<\/em>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t
      \n

      Mientras m\u00e1s datos puedas recopilar<\/em> y comparar<\/em>, entender\u00e1s mejor a tu audiencia y aquello que aprecia m\u00e1s de tu contenido (y en el mejor de los casos, conseguir\u00e1s nueva informaci\u00f3n que luego podr\u00e1s poner a la prueba en otros tests).<\/h4>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n
      <\/div><\/div>\n
      \n\t

      \u00bfVale la pena?<\/strong><\/em><\/h2>\n

       <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

      \n\t

      No es dif\u00edcil ver los beneficios de implementar A\/B Testing<\/em> en tus estrategias:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

      <\/div>\n
      \n\t

      <\/p>\n

        \n
      • Muy poco riesgo y muy bajo costo<\/strong>. Solamente es cuesti\u00f3n de crear una \u201ccopia\u201d de lo que sea que est\u00e9s trabajando con peque\u00f1as modificaciones. La mayor inversi\u00f3n tal vez sea la espera para obtener los resultados, pero eso solo requiere un poco de planeaci\u00f3n.<\/li>\n
      • F\u00e1cil de reiterar<\/strong>. No es necesario invertir en contenidos pagados o gastar talento y presupuesto en campa\u00f1as de gran escala Una vez obtenidos los resultados, lo \u00fanico que queda hacer es repetir el proceso para tu siguiente caso, o usar los datos obtenidos para lo que sea que necesites realizar en el futuro.<\/li>\n
      • Sostenible a corto y largo plazo<\/b>. Ya sea una publicaci\u00f3n sencilla o una campa\u00f1a a gran escala con m\u00faltiples canales, ambas situaciones son f\u00e1ciles de adaptar para hacer tests. Lo \u00fanico que se requiere es algo de organizaci\u00f3n entre el equipo para saber qu\u00e9 cosas se desean medir y qu\u00e9 m\u00e9tricas se buscan potenciar.<\/li>\n
      • Resultados acumulables<\/strong>. Por ejemplo, puede que en uno de los tests descubras que tu audiencia en Instagram interact\u00faa m\u00e1s con el contenido que cuenta con algo de copy dentro del mismo. Si eres lo suficientemente suspicaz, puedes tomar los resultados e implementar un test similar en otras plataformas para darle m\u00e1s peso a los datos. Repite esto un par de veces y, antes de que te des cuenta, descubriste una nueva manera de crear contenido aplicable para todos los canales de tu cliente o marca.<\/li>\n<\/ul>\n

        Cabe volver a mencionarlo; el A\/B Testing es una herramienta, no una soluci\u00f3n<\/strong><\/em>. Y como toda herramienta, la calidad de los resultados que obtengas depende completamente de c\u00f3mo uses tus herramientas. Y los pasos que ofrecemos funciona como una gu\u00eda de c\u00f3mo usar dicha herramienta.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

        \n\t

        En Nomad Digital<\/strong>, no creemos en \u201csoluciones\u201d que dicen ser aplicables para toda situaci\u00f3n. Creemos, m\u00e1s bien, que las \u00fanicas soluciones v\u00e1lidas son aquellas que funcionen para tus necesidades. \u00bfBuscas mejorar<\/em> tu equipo de marketing? O mejor a\u00fan, \u00bfquieres que tus campa\u00f1as y contenido puedan crecer<\/em> de manera medible y sostenida. \u00a1Cont\u00e1ctanos! Ser\u00e1 un placer ser parte de tu equipo y crecer juntos hacia tus metas.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n[\/vc_column][\/vc_row]\n\t\t

        <\/div><\/div><\/div>
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        \n\t\t\t
        \n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Todos los mercad\u00f3logos hemos estado en una situaci\u00f3n similar: Es jueves. 3:30 de la tarde. Ya resolviste varios \u201cbomberazos\u201d, entraste a un par de juntas...","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[44,45,21],"tags":[],"class_list":{"0":"post-7272","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-crecimiento","7":"category-marketing-es","8":"category-sin-categorizar"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7272","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7272"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7272\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7272"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7272"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/nomaddigital.site\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7272"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}