Cómo la Inteligencia Artificial puede ayudarte en tus pruebas A/B

Los tests A/B implican mostrar a dos grupos de personas diferentes versiones de una aplicación o página web, y luego investigar para ver qué versión obtuvo una mejor respuesta.

Los profesionales del marketing confían enormemente en los tests A/B para mejorar el rendimiento de su campaña y tomar mejores decisiones.

La inteligencia artificial (IA) también puede medir con gran eficiencia y efectividad esas respuestas. Como resultado, la gente está preguntándose si esto es el fin de los tests A/B.

¿Las pruebas A/B están muertas?

Veamos en profundidad este tema...

Los tests A/B tienen algunas deficiencias conocidas

Aunque los tests A/B son útiles en algunos escenarios, tienen numerosos inconvenientes. Por ejemplo, solo un pequeño segmento de la audiencia participa en la prueba, y los especialistas en marketing asumen que los resultados representan al grupo en general. Sin embargo, ese no es siempre el caso.

Además, es difícil determinar si las personas respondieron de manera diferente debido a las variaciones en el sitio web o el anuncio o debido a una variable desconocida que no se tuvo en cuenta durante las pruebas.

A pesar de estas desventajas potenciales, los sitios web pueden experimentar mejoras significativas después de ejecutar pruebas A/B y realizar cambios en consecuencia.

1. IA podría ayudar a los marketers a mejorar los tests A/B.

Una de las ventajas de utilizar IA y hacer tests A/B es que una plataforma de IA puede analizar varias variables a la vez en lugar de sólo unas pocas o solo una. Por ende, las pruebas se vuelven más efectivas y ayudan a los profesionales del marketing a ver las preferencias de la audiencia que de otro modo podrían haber perdido.

En un caso de estudio, Cosabella, una empresa de indumentaria íntima utilizó una plataforma IA para correr tests en su sitio web. Durante una prueba de siete semanas, la compañía dependió de la tecnología para testear cuatro características, entre ellas los encabezados y el tamaño de la imagen, con un total de 15 cambios implementados en esos componentes. La plataforma también le permitió a la empresa examinar los efectos de 160 diseños diferentes.

Cosabella vio un aumento del 38 por ciento en las conversiones. Y más importante aún, la compañía se dio cuenta de que a la audiencia le gustaban los botones rosados ​​más que los negros. Además, las personas tuvieron respuestas más favorables a los mensajes sobre la cultura de Cosabella en comparación con sus precios.

Los tests A/B tradicionales podrían haber generado algunos de esos hallazgos, pero hubieran tardado más de siete semanas. Las mejoras son posibles porque las plataformas de IA clasifican enormes cantidades de datos y sacan conclusiones más rápidamente que las personas.

2. IA entrega contenido personalizado basado en los comportamientos del usuario. Cuando las empresas realizan tests A/B, el objetivo es a menudo ver si los pequeños cambios provocan aumentos en los comportamientos positivos. Sin embargo, IA hace las cosas de manera diferente al ver cómo se comportan las personas primero, y luego entregar contenido para que coincida con esos rasgos.

Por ejemplo, Chime, un banco digital, obtuvo resultados con IA durante una campaña para aumentar las suscripciones de los usuarios. Primero, el equipo creó varias versiones del sitio web que incluían diferencias en características y frases. Luego, puso a la IA a trabajar para encontrar los sitios web con el mejor rendimiento para los segmentos de la audiencia.

Finalmente, la tecnología de IA envió a las personas a sitios web específicos según su comportamiento u otras características. El análisis descubrió que algunos sitios funcionaban mejor con los espectadores en ciudades particulares o en dispositivos móviles. La hora del día para una visita al sitio web fue otra variable.

En última instancia, IA ayudó al equipo de marketing de Chime a probar 21 ideas y 216 versiones de sitios web en solo tres meses. Usar los tests A/B sin IA habría requerido nueve años de trabajo para obtener el mismo resultado.

3. Los tests A/B todavía tienen valor. El aumento de los tests dirigidos por la IA no significan que los tests A/B estén obsoletos. En el caso de Cosabella, el equipo de marketing quería probar varias variables. Debido al alto nivel de variación, las pruebas de inteligencia artificial tenían sentido. Sin embargo, las pruebas A/B pueden funcionar bien para confirmar una hipótesis.

Un estudio de caso de Netflix del 2013 cuenta que la empresa quería saber si permitir que los no suscriptores naveguen en la selección de títulos aumentaría las nuevas inscripciones. La idea surgió de los comentarios de los usuarios, y el equipo de diseño de Netflix pensó que parecía un cambio sensato. La compañía realizó cinco pruebas que compararon una página de destino que permitía la navegación de contenido contra la original que no lo hacía.

Los resultados sorprendieron a Netflix, ya que la nueva versión que mostraba contenido para navegar no superaba a la versión original en ninguna de las pruebas. Este ejemplo muestra por qué los tests A/B no deben dejarse de lado. Lo bueno es que con el avance de la tecnología, implementar IA en tu empresa es cada vez más fácil y más accesible.

4. IA complementa los tests A/B. Aunque la IA puede llegar a conclusiones más eficientemente con mayores cantidades de datos que los tests A/B, no siempre es la mejor opción. Hay formas útiles de emplear ambos métodos y sacar lo mejor de cada uno.

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