Blog Todo lo que debes saber sobre la prueba A/B para aplicaciones móviles

Todo lo que debes saber sobre la prueba A/B para aplicaciones móviles

El mercado de aplicaciones ahora es más competitivo que nunca, por lo que es indispensable aprender a optimizar tu aplicación y tus campañas de marketing. Hasta los cambios más pequeños en la experiencia de los usuarios de tu aplicación pueden tener un impacto significativo en las tasas de conversión, por lo que es importante hacer pruebas para averiguar cuáles son las estrategias que funcionan mejor. Por ejemplo, la empresa de comercio electrónico WallMonkeys aumentó su tasa de conversión en un 550% al utilizar herramientas de prueba A/B. Este tipo de prueba es una práctica esencial para todos los profesionales del marketing de aplicaciones, ya que muestra con claridad las maneras en que se puede optimizar la aplicación. En esta guía, te mostraremos todo lo que debes saber acerca de la prueba A/B, incluyendo las prácticas recomendadas para obtener los mejores resultados.

¿Qué es una prueba A/B?

La prueba A/B para aplicaciones móviles se realiza al segmentar un público en dos (o más) grupos y estudiar las maneras en que una variable afecta el comportamiento de los usuarios. Este tipo de prueba se utiliza para identificar la mejor experiencia para los usuarios y generar los mejores resultados posibles. Por ejemplo, digamos que quieres impulsar las instalaciones de tu juego móvil. Como parte de tu estrategia de adquisición de usuarios, decides orientar tus anuncios en video hacia los usuarios jóvenes del género masculino basados en los Estados Unidos. En lugar de gastar mucho dinero en anuncios cuya eficacia no está demostrada, una estrategia más inteligente sería mostrar tus anuncios a un grupo reducido de ese público, y sería aún mejor hacer una prueba A/B con tu anuncio en video. En este caso, puedes averiguar cuál de tus anuncios en video genera los mejores resultados. Si el video A tiene un texto más pequeño que el video B y el video B tuvo una tasa de conversión 20% más alta, sería lógico mostrar el video con el texto más grande a un público mayor.

Al hacer la prueba A/B, es indispensable desarrollar una hipótesis antes de pasar a la fase de testeo. Esto te ayudará a mejorar los resultados con el paso del tiempo. Esta práctica común les brinda a las empresas información práctica que puede ayudarles a alcanzar sus objetivos. Por ejemplo, Sony probó diferentes llamados a la acción con sus anuncios en banners. La empresa probó las frases "Make it personal" y "Customize your VAIO", y descubrió que la segunda aumentó las tasas de clics en un 6% y los productos agregados el carrito en un 21,3%.

¿Cuáles son los beneficios de la prueba A/B?

La realización de pruebas A/B para las aplicaciones móviles es una práctica común en todo el sector, debido a los diferentes beneficios que ofrece este método y los altos niveles de confianza que los profesionales del marketing pueden tener en su análisis. El ejemplo anterior muestra que puedes descubrir cómo aumentar las conversiones sin arriesgar una gran parte de tu gasto publicitario. Además, la prueba A/B ofrece muchos otros beneficios. Por ejemplo, puedes hacer lo siguiente:

  • Optimizar los engagements in-app
  • Averiguar lo que funciona para diferentes grupos de públicos
  • Observar el impacto de una nueva función
  • Entender mejor el comportamiento de los usuarios

El beneficio principal de todos estos ejemplos es que la prueba A/B elimina las conjeturas y les permite a los profesionales del marketing de aplicaciones confiar en las conclusiones orientadas a los datos. No puedes permitirte pasar por alto este tipo de beneficio y, entre más pronto puedas comenzar a hacer pruebas A/B y desarrollar tu hipótesis continua, más pronto podrás asegurarte de que tu aplicación (y tus anuncios) alcancen el mejor estado posible.

¿Qué herramientas puedo utilizar para la prueba A/B?

Debido a que la realización de pruebas A/B es tan importante para el desarrollo de cualquier aplicación móvil, existen muchas herramientas disponibles para los profesionales del marketing de aplicaciones. Sin embargo, esto también hace que sea más difícil elegir las herramientas que te pueden ayudar a generar los mejores resultados. Adjust Audience Builder es una herramienta de segmentación que impulsa el crecimiento mediante la realización de pruebas A/B y el retargeting. Esta herramienta utiliza tus datos de Adjust y te permite definir públicos de forma inmediata, con lo que tanto tú como tu equipo pueden ahorrar cantidades considerables de tiempo y energía.

Con nuestra herramienta Audience Builder, puedes crear segmentos de público detallados y enviarlos a tus socios en un instante. Después de crear tus grupos de público para la realización de pruebas A/B, puedes enviar a tus socios una URL dinámica con toda la información necesaria para alcanzar a esos usuarios. Para obtener más información sobre las maneras en que Adjust Audience Builder puede ayudarte a ahorrar tiempo y hacer tus pruebas A/B con facilidad, visita la página de producto oficial. Esta página también describe las maneras en que nuestra solución Audience Builder te ayuda a configurar campañas de retargeting.

Diferentes tipos de pruebas A/B para las aplicaciones móviles

Existen dos tipos de pruebas A/B relevantes para los profesionales del marketing y los desarrolladores de aplicaciones. Ambos tipos funcionan con el mismo principio (utilizar grupos de públicos comparables a fin de encontrar una variable positiva), pero tienen diferentes funciones.

Prueba A/B in-app

Los desarrolladores utilizan este método para investigar la manera en que los cambios en la UX y la UI de la aplicación afectan las diferentes métricas, como la duración de las sesiones, los engagements, la tasa de retención, la fidelización y el LTV. También hay algunas métricas específicas que dependen de la función particular de tu aplicación.

Prueba A/B para las campañas de marketing

Para los profesionales del marketing de aplicaciones, la prueba A/B es una herramienta que les permite optimizar las tasas de conversión, impulsar las instalaciones y hacer un retargeting exitoso de los usuarios. Por ejemplo, puede ayudarles a descubrir cuál elemento creativo de los anuncios funciona mejor para las campañas de adquisición de usuarios nuevos, o cuál elemento creativo hace que los usuarios que abandonaron la aplicación tengan más probabilidades de regresar a la misma.

La manera correcta de hacer una prueba A/B

La prueba A/B es un proceso cíclico que puedes utilizar para optimizar tu aplicación y tus campañas de forma continua. Estos consejos te ayudarán a hacer tu prueba A/B de la manera correcta:

  1. Desarrolla una hipótesis

    En primer lugar, debes investigar y analizar la información disponible a fin de desarrollar tu hipótesis. Sin ella, no podrás definir cuál es la variable que se debe probar. Por ejemplo, tu hipótesis puede ser que, si muestras menos productos cuando se abre tu aplicación de comercio electrónico, aumentará la duración de las sesiones. Esta hipótesis, que debe estar basada en tus investigaciones anteriores, se puede utilizar para definir tu variable (en este caso, el número de productos publicados en la página de inicio).

Lista de verificación previa a la implementación de la prueba A/B:

  • ¿Qué quieres probar?

  • ¿Quién es tu público objetivo?

  • ¿Qué harás si tu hipótesis se comprueba o se refuta?

    Si tienes dificultades para definir qué es lo que quieres probar, empieza por describir un problema que deseas resolver. Esto te dará un buen punto de partida, con el que puedes definir lo que se debe monitorear a fin de resolver ese problema.

  1. Segmenta a tu público

    Cuando tengas tu hipótesis y tu variable, podrás probar estas variantes en las muestras de público. Recuerda que el uso de diferentes variables reduce el nivel de confianza durante tu análisis. En términos simples, será mucho más difícil identificar el factor que influyó en el rendimiento de tu campaña.

    Al utilizar una herramienta de prueba A/B, como nuestra solución Audience Builder, debes segmentar tus grupos de público y exponerlos a las versiones A y B. Necesitarás que el público sea lo suficientemente grande como para proporcionarte datos confiables para tu análisis. Si tu público es demasiado pequeño, corres el riesgo de identificar erróneamente las optimizaciones para tu aplicación, las cuales no tendrán la influencia deseada en los grupos de público de mayor tamaño.

  2. Analiza los resultados

    Ahora puedes determinar cuál variante genera mejores resultados. Recuerda revisar todas las métricas importantes que puedan haberse visto influenciadas, ya que esto te permitirá obtener mucho más información con una sola prueba. Por ejemplo, aunque tu objetivo sea aumentar las conversiones, tal vez se generó un impacto inesperado en el engagement o la duración de las sesiones.

  3. Implementa los cambios

    Si encontraste un resultado positivo, tendrás la confianza para exponer a un público mayor a esos cambios exitosos. Si tu prueba no arrojó resultados definitivos, los datos aún pueden resultar útiles al actualizar tu hipótesis.

  4. Adapta tu hipótesis y repite el proceso

    Las pruebas A/B te permiten desarrollar hipótesis de forma continua con el paso del tiempo. Haz pruebas todo el tiempo a fin de encontrar nuevas maneras para impulsar las conversiones, pues siempre habrá detalles que se pueden mejorar. Continúa desarrollando tus hipótesis con base en los datos más recientes e implementando nuevas pruebas para mantenerte un paso adelante de la competencia.

5 prácticas recomendadas para la prueba A/B

  1. Define lo que deseas probar

    En las primeras etapas, es indispensable conocer la razón por la que deseas probar cierta variable. Comienza tu prueba hasta que tengas una hipótesis clara y sepas lo que harás en los diferentes escenarios posibles. Aunque este parece un paso sencillo, el hecho de conocer las razones por las que implementas estas pruebas te ayuda a evitar pérdidas de tiempo y dinero con una prueba que no genera información práctica.

  2. Mantén la mente abierta a las sorpresas potenciales en tu análisis

    El comportamiento de los usuarios siempre será complejo, por lo que tus pruebas pueden generar resultados sorprendentes en algunas ocasiones. En este caso, es importante mantener la mente abierta e investigar estos hallazgos a profundidad. De lo contrario, te arriesgarás a dejar de ganar dinero si no aprendes lo necesario con tus propios datos.

  3. No concluyas tus pruebas antes de tiempo, incluso si no obtienes resultados.

    Las pruebas A/B son muy valiosas, incluso si tu hipótesis resulta ser falsa o si los resultados parecen ser definitivos desde las primeras etapas del período de prueba. Es esencial continuar con tus pruebas durante el tiempo necesario para alcanzar un alto nivel de confianza en el resultado.

  4. No interrumpas tus pruebas con cambios adicionales

    Las pruebas A/B para aplicaciones móviles tienen el objetivo de identificar las variables que mejoran el rendimiento, por lo que es indispensable no hacer ningún cambio a la mitad de la prueba. Este tipo de cambios disminuye la confianza que puedes tener en los resultados, ya que no podrás saber cuáles cambios produjeron el resultado deseado. Recuerda que estás intentando encontrar una causa y un efecto basados en resultados definitivos.

  5. Haz pruebas por temporada

    Independientemente de la vertical, los resultados dependerán de la época en que realices tu prueba. Por lo tanto, puedes probar las mismas variables en diferentes temporadas y obtener resultados diferentes. Por ejemplo, un elemento creativo en particular podría no tener un buen rendimiento durante el verano y generar resultados impresionantes en invierno. Esto es especialmente importante en algunas verticales, como la de comercio electrónico, donde los usuarios tienen incentivos claros para comportarse de maneras diferentes según la temporada.

  6. Aprende de tus propias pruebas, no solo de los casos de estudio

    En su artículo sobre casos de estudio de pruebas A/B, Yaniv Navot, vicepresidente de marketing de la plataforma de personalización omnicanal Designer Yield, afirma que "La generalización de cualquier resultado de prueba A/B basada en un solo caso se considera como una suposición falsa. Al hacer esto, se ignoran el espacio de la vertical específica, el público objetivo y los atributos de la marca". También afirma que "Algunas ideas pueden funcionar bien para tu sitio web y tu público, pero la mayoría no se replican con tanta facilidad". Existen muchos casos de estudio de pruebas A/B con los que los profesionales del marketing pueden obtener información, por lo que es importante recordar que los hallazgos de esas pruebas no necesariamente se repetirán con tu público. Recuerda que el desarrollo y el testeo de tus propias hipótesis son los mejores indicadores de los factores que generan resultados.

La prueba A/B es una herramienta esencial que ayuda a los profesionales del marketing a mejorar continuamente sus campañas. Si deseas conocer diferentes maneras para mejorar tus campañas, consulta nuestra guía de marketing en redes sociales. También tenemos diferentes recursos para la adquisición de usuarios nuevos y la automatización del mobile marketing.

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