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Pruebas A/B

Las pruebas A/B son una herramienta que se utiliza para mejorar la tasa de conversión de una tienda online. Consiste en preparar dos versiones de una página, cada una con un diseño diferente y modificada de diferentes maneras, para ver cuál es más efectiva. Una de estas versiones se muestra a un grupo de visitantes y la otra al otro. A continuación, el resultado se evalúa en función del objetivo previsto, es decir, la tasa de conversión. Puede ser, por ejemplo, la cumplimentación de un formulario o la compra real de productos. Se pueden medir utilizando varias herramientas, como Google Analytics.

Este artículo se ha traducido mediante inteligencia artificial

 

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son un método para comparar dos versiones de una página web, correo electrónico u otro contenido digital para determinar cuál funciona mejor. Al dividir aleatoriamente a los visitantes del sitio web o a los destinatarios de correo electrónico en dos grupos, las pruebas A/B permiten a los profesionales del marketing probar la eficacia de diferentes elementos de diseño, como titulares, imágenes y llamadas a la acción.

Términos clave:

  • Pruebas divididas: Un método para comparar dos versiones de un contenido digital para determinar cuál funciona mejor.
  • Tasa de conversión: el porcentaje de usuarios que completan una acción deseada, como realizar una compra o completar un formulario.
  • Grupo de control: el grupo de usuarios que no están expuestos a la nueva versión del contenido, que se utiliza como línea de base para la comparación.
  • Grupo de tratamiento: el grupo de usuarios que están expuestos a la nueva versión del contenido.

Ejemplo: Un especialista en marketing quiere probar si un nuevo título mejorará la tasa de conversión de su sitio web. Crean dos versiones de la página de inicio: la versión A con el título anterior y la versión B con el nuevo título. Al dividir aleatoriamente a los visitantes del sitio web en dos grupos, pueden comparar el rendimiento de cada versión y determinar cuál funciona mejor.

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