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Optimiza tu contenido con A/B testing

Utiliza la funcionalidad de pruebas A/B de HubSpot para experimentar con variaciones de página. Compara los resultados basados en el contenido, ofertas, imágenes y campos de formulario para determinar la versión más efectiva.

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  • Optimiza la participación de tus usuarios con pruebas A/B

  • Analiza fácilmente y elige las variaciones de página o texto ganadoras

  • Implementa cambios de manera rápida y efectiva

  1. Qué es el A/B Testing en HubSpot

    El A/B testing te permite mejorar tu estrategia digital al ofrecerte información sobre el comportamiento de los visitantes. Ya sea que estés ajustando el contenido, modificando los diseños de llamadas a la acción o alterando campañas de correo electrónico, nuestras herramientas de A/B testing te brindan un camino claro para entender y optimizar tu contenido para obtener mejores resultados.

    Con HubSpot, la variante ganadora de la prueba se selecciona automáticamente para facilitar la implementación, simplificando el proceso y mejorando tus esfuerzos para lograr resultados óptimos.

     

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  1. Mejora el rendimiento de tus correos electrónicos con A/B Testing

    Una prueba A/B mide el engagement de diferentes versiones del mismo correo electrónico con una muestra de tus destinatarios. Después de crear tu correo electrónico de marketing, crearás una versión B para probar cómo una única variación afecta las aperturas o clics del correo. Dependiendo de cómo se desempeñe cada versión de tu correo electrónico durante un período de tiempo, HubSpot elegirá una versión ganadora para enviar al resto de tu lista de destinatarios.

  2. Prueba diferentes elementos de contenido para maximizar el impacto de tus páginas

    Las pruebas A/B te permiten probar dos versiones de una página en la misma URL para ver cuál funciona mejor. La mitad de tus visitantes verá una versión de la página, mientras que la otra mitad verá la versión alternativa. Puedes comparar el rendimiento de cada versión en los datos de rendimiento de la página , y luego seleccionar una variante ganadora. Esto establecerá la variación ganadora como la única versión activa de la página y revertirá la otra variación a borrador.

  3. Experimenta con CTAs para aumentar tu tasa de conversión

    HubSpot permite realizar pruebas A/B en CTAs para evaluar la efectividad de diferentes diseños y textos. Puedes crear varias variantes y medir su rendimiento basado en clics, visualizaciones y envíos. Al recopilar suficientes datos, HubSpot selecciona automáticamente la variante ganadora según la tasa de clics, ayudándote a optimizar tus estrategias de marketing.

¿Tienes preguntas? Llámanos y te ayudaremos.

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Preguntas frecuentes

Para configurar una prueba A/B en HubSpot, puedes crear diferentes versiones de contenido en CTAs, correos electrónicos o variaciones de páginas web, y configurar la plataforma para mostrar estas variaciones a diferentes segmentos de tu audiencia. Esto te permite comparar métricas de rendimiento entre las diferentes versiones para identificar cuál es más efectiva.

En una prueba A/B, se pueden incluir variaciones en ofertas, estilo de contenido, remitente del correo electrónico, imágenes, líneas de asunto, e incluso páginas o correos completos. El objetivo es determinar qué variación genera mayor participación y conversiones.

Una variación ganadora en una prueba A/B se selecciona normalmente en base a métricas predefinidas como la tasa de clics, la tasa de aperturas o la tasa de conversión. Una vez que se recopilan suficientes datos para lograr significancia estadística, se elige la variante con mejor rendimiento como ganadora.

Sí, es posible volver a ejecutar una variación anterior de una prueba A/B. Esto es útil si deseas ver si una variación previamente probada podría tener un desempeño diferente en otro momento o bajo nuevas condiciones.

Si los resultados de tu prueba A/B son inconclusos, podrías necesitar extender la duración de la prueba para recopilar más datos o reconsiderar la configuración de la prueba. Por ejemplo, asegúrate de que el tamaño de la muestra sea adecuado y que las variaciones sean significativamente diferentes entre sí. Además, HubSpot podría predeterminar una variación si los resultados no son claros.