Last updated on 23 ago 2024

Ante los resultados no concluyentes de las pruebas A/B, ¿cómo puede seguir dirigiendo sus decisiones de marketing con datos?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

Imagina que has realizado una prueba A/B para optimizar tu estrategia de marketing, pero los resultados son sorprendentes, no hay un ganador claro. Es un escenario común y no significa que hayas vuelto a la mesa de dibujo. Con el enfoque adecuado, los datos no concluyentes aún pueden guiar sus decisiones de marketing. La clave es profundizar en los análisis, buscar patrones y considerar el contexto más amplio de sus esfuerzos de marketing. Al aprovechar puntos de datos adicionales y emplear el pensamiento estratégico, puede navegar a través de la niebla de la incertidumbre y encontrar una dirección basada en datos para sus campañas de marketing.

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Suraj ( Ray ) Mohammed

Marketing Head | IT Services & BFSI Expert |Digital Innovation | Growth Accelerator |

1 Inmersión profunda

Cuando te enfrentes a resultados poco claros de las pruebas A/B, profundiza en tus datos. Mire más allá de las métricas principales y analice los puntos de datos secundarios, como la participación del usuario, el tiempo en la página o la profundidad de desplazamiento. Estos conocimientos a menudo pueden revelar preferencias o comportamientos sutiles que no son evidentes de inmediato. Por ejemplo, si los usuarios pasan más tiempo en la versión A de una página web, pero convierten más en la versión B, esto sugiere que, mientras que A puede ser más atractiva, B es mejor para impulsar acciones. Utilice esta comprensión matizada para refinar sus estrategias de marketing.

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Nicole C.

MarTech 🎯 | Growth 🚀 | Analytics ⚙️ & Data Storytelling 📈 in eCommerce & edTech landscapes
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Reassess the test hypothesis and audit the set up + data accuracy. To validate inconclusiveness, do the above and run the test one or two more rounds if the foundational debugging steps are done. Note if the test phase is a long cycle, then it might not be wise to rerun the same test. It IS probable that the hypothesis is not a strong one and that the test is simply inconclusive.

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2 El contexto importa

Ten en cuenta el contexto más amplio de los resultados de tus pruebas A/B. Los factores externos, como las tendencias estacionales, los cambios en el mercado o incluso los acontecimientos actuales, pueden influir en el comportamiento de los usuarios y sesgar los resultados. Al analizar estos elementos, puede comprender mejor por qué los resultados pueden no ser definitivos. Tal vez una prueba realizada durante una temporada de vacaciones no refleja el comportamiento típico del usuario. El reconocimiento de estos patrones le permite ajustar sus estrategias o el tiempo para futuras pruebas a fin de garantizar datos más fiables.

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3 Datos de segmento

La segmentación de los datos puede descubrir tendencias que una visión general podría pasar por alto. Desglosa los resultados de tus pruebas A/B por datos demográficos, uso del dispositivo o comportamiento del cliente. Esta segmentación puede revelar que ciertos grupos tienen una fuerte preferencia, incluso si los resultados generales no son concluyentes. Por ejemplo, si los usuarios móviles prefieren una versión de manera significativa, mientras que los usuarios de escritorio están divididos, puede adaptar su marketing móvil de manera diferente. Este enfoque específico garantiza que tomes decisiones informadas en función de las necesidades específicas de la audiencia.

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Suraj ( Ray ) Mohammed

Marketing Head | IT Services & BFSI Expert |Digital Innovation | Growth Accelerator |
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Segmenting your data is crucial when A/B tests don't show clear winners. Different audience segments might react differently to the same stimuli, and breaking down the data can help identify which segments are more receptive. This way, you can tailor strategies to specific groups.

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4 Calidad por encima de cantidad

A veces, la calidad de las conversiones importa más que la cantidad. Si los resultados de tu prueba A/B no son concluyentes en términos de tasa de conversión, observa el valor de las conversiones. Analice qué versión atrajo a los clientes de mayor valor o generó ventas más significativas. Este enfoque puede ayudarte a decidir qué versión se alinea mejor con tus objetivos empresariales, incluso si no genera el mayor número de conversiones. Priorizar los clientes potenciales o las ventas de alta calidad puede ser más beneficioso a largo plazo.

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Suraj ( Ray ) Mohammed

Marketing Head | IT Services & BFSI Expert |Digital Innovation | Growth Accelerator |
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Prioritizing quality over quantity is key when interpreting A/B test results. Instead of running multiple tests that may yield surface-level insights, focusing on fewer, well-designed experiments can lead to more actionable data.

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5 Pruebas continuas

Los resultados no concluyentes son una oportunidad para realizar pruebas continuas. En lugar de una prueba A/B única, considera una serie de pruebas en las que refines tu enfoque en función de los conocimientos previos. Utilice los datos de su prueba inicial para formular nuevas hipótesis y variables de prueba que podrían conducir a resultados más concluyentes. Este proceso iterativo es una piedra angular del marketing basado en datos, ya que garantiza que cada decisión se base en los datos más recientes y que sus estrategias evolucionen con las preferencias de su audiencia.

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6 Bucles de retroalimentación

Incorpore bucles de retroalimentación en su proceso de toma de decisiones. Recopila datos cualitativos de encuestas o herramientas de comentarios de los usuarios para complementar tus datos cuantitativos de pruebas A/B. Comprender por qué los usuarios prefieren una opción sobre otra puede proporcionar un contexto valioso que los números por sí solos no pueden. Estos comentarios pueden guiar sus próximos pasos y resaltar las áreas de mejora. Al combinar datos cualitativos y cuantitativos, puede tomar decisiones más informadas que resuenen con su audiencia.

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1 Inmersión profunda

2 El contexto importa

3 Datos de segmento

4 Calidad por encima de cantidad

5 Pruebas continuas

6 Bucles de retroalimentación

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