5 consejos para implementar el A/B testing en tus campañas de redes sociales

Ejecutar pruebas de A/B testing en campañas de redes sociales es una de las formas más efectivas de optimizar sus resultados. Tu objetivo con esas campañas puede ir desde aumentar la visibilidad hasta impulsar el engagement o mejorar el servicio al cliente. Un dato muy revelador es que optimizar la presencia en las redes sociales ayuda a generar un crecimiento rápido y constante. Según una encuesta de Sprout Social, más del 80% de los consumidores comprarían en las empresas a las que siguen en las redes sociales. Motivo por el cual el marketing online debería contemplar las redes de manera constante.

Qué es el AB testing

Las pruebas A/B consisten en comparar dos versiones de un contenido, producto o servicio para determinar cuál funciona mejor. Aunque las pruebas A/B modernas han mejorado significativamente, esta práctica data de hace un siglo.

La primera prueba documentada fue realizada por el experto en estadística Ronald Fisher, en experimentos agrícolas. Pero no fue hasta varias décadas después cuando los especialistas en marketing comenzaron a utilizar las pruebas A/B para evaluar las campañas de respuesta directa. Como supondrás, al principio las pruebas manuales eran lentas y tediosas. Hoy en día, las pruebas A/B testing en campañas de redes sociales se llevan a cabo en tiempo real y son muy fáciles de implementar.

Nuestro primer consejo de hoy es este: para que las pruebas A/B testing en campañas de redes sociales funcionen, hay que comprobar una variación a la vez. Por ejemplo, si deseas evaluar qué anuncios gráficos y de video funcionan mejor, debes mantener constante la demografía de la audiencia.

¿Por qué deberías implementar pruebas A/B?

La idea subyacente en las pruebas A/B testing en campañas de redes sociales es establecer la forma más efectiva de llegar a diferentes grupos demográficos. Este tipo de tests te ayudarán a comprender a tu audiencia, lo que resultará en una mayor optimización del esfuerzo que inviertas en marketing en este canal. Además, el AB testing es el medio idóneo para probar tus productos y servicios incluso antes de producirlos.

Por ejemplo, a partir de la encuesta que mencionábamos más arriba, sabemos que los usuarios de redes sociales están más dispuestos a comparar a las empresas a las que siguen. De ahí deducimos que tener presencia en redes sociales es bueno. El hecho es que existen varias plataformas de redes sociales, y la idoneidad de cada una de ellas variará para cada marca o empresa concreta. A algunas marcas les va bien en LinkedIn y otras prosperan en Facebook, Instagram, Twitter, etc.

Las pruebas A/B testing en campañas de redes sociales pueden ayudar a determinar qué canales son ideales para su marca. Una vez identificados, lo que corresponde es concentrar los esfuerzos de la empresa en esos y no en otros.  Y, por supuesto, el siguiente paso será continuar haciendo tests A/B para optimizar la presencia en las redes escogidas.

Nuestro segundo consejo, por tanto, es que hagas tu primera prueba A/B para determinar las redes sociales en las que te conviene estar presente.

Qué se puede probar mediante pruebas A/B testing en campañas de redes sociales

Lo cierto es que no hay restricciones en este sentido. Puedes probar cualquier idea, producto o servicio.  Lo crucial es que, para que la información que obtengas sea valiosa, solo puedes probar un elemento a la vez.

Esta es una lista de parámetros de prueba comunes para que pueda comenzar.

Texto

Puedes probar diferentes variaciones del texto de una publicación. Por ejemplo, puedes experimentar con publicaciones de extensión diferente para averiguar lo que tu audiencia considera la extensión ideal.

También puedes evaluar qué estilos de publicación se adaptan mejor a tu audiencia: cita, pregunta, estadística, etc. En este sentido, una prueba A/B puede ayudarte a saber a qué segmento de tu audiencia debes dirigirte con emojis y qué otro segmento los odia. También puedes probar el tono de la publicación, la longitud de las frases, etc.

Imagen/Vídeo

Generalmente, el contenido visual (imagen y video) funciona mejor que el escrito. Pero eso puede variar dependiendo de la audiencia. Por lo tanto, las pruebas A/B testing en campañas de redes sociales te ayudarán a saber qué contenido visual prefiere tu audiencia.

También puedes comparar cómo las diferentes imágenes (imágenes normales, infografías, GIF, etc.) afectan el engagement. Incluso puedes experimentar con varios elementos de video, por ejemplo, su duración del video, para establecer lo que tus usuarios prefieren.

Tercer consejo: no des nada por supuesto. Aunque el vídeo es el contenido estrella, quizá tu audiencia prefiere leer. Un test A/B siempre es mejor que una suposición.

Anuncios

Las pruebas A/B testing en campañas de redes sociales te permiten probar varios formatos de anuncios antes de lanzar la campaña definitiva. Conocer el formato que tu audiencia prefiere te garantiza que el impacto de la campaña será mayor.

Público objetivo

También puedes probar cómo los diferentes datos demográficos de tu audiencia responden a un contenido en particular. Para esto sería necesario segmentar a tu público y luego mostrarles contenido similar. Después, puedes usar los resultados para diseñar campañas que vayan a ser relevantes para cada grupo. El análisis de los datos obtenidos es una parte vital de los tests A/B.

Nuestro cuarto consejo es que, independientemente de lo que vayas a probar, segmentes siempre a tu audiencia. Así, los datos que obtengas serán mucho más precisos y, por tanto, más útiles.

Y el quinto consejo es que, si no estás familiarizado con los tests A/B, recurras a profesionales. En Ideafoster estaremos encantados de ayudarte a diseñar y aplicar tus pruebas A/B testing en campañas de redes sociales.

Ejemplo Práctico de A/B Testing en Redes Sociales para productos físicos

Para ilustrar aún mejor cómo funciona el A/B testing en redes sociales, vamos a estudiar un ejemplo concreto (y absolutamente ficticio) relacionado con una empresa ficticia llamada EcoFit. Veremos como seguir muchos de los mejores consejos que te recomendamos para hacer tus pruebas A/B.

EcoFit es una marca de ropa deportiva que vende sus productos principalmente online. Su equipo de marketing utiliza las redes sociales para promocionar sus productos y generar ventas. Están interesados en optimizar sus publicaciones de Instagram para aumentar el engagement y, en última instancia, las conversiones.

Paso 1: Definición del experimento

Para lograr su objetivo, han decidido llevar a cabo un A/B testing para evaluar cómo el uso de hashtags influye en la interacción de su audiencia con las publicaciones. Su objetivo es determinar qué tipo de hashtags genera una mayor participación por parte de los seguidores, los específicos o los genéricos. Vemos, pues, que solo varían un elemento y que sobre ese elemento se realizará toda la prueba A/B,

• Variación A: Uso de Hashtags Genéricos: EcoFit crea publicaciones en Instagram usando hashtags genéricos relacionados con la ropa deportiva y el fitness en general. Por ejemplo, #Fitness, #ModaDeportiva, #Salud, etc. Estos hashtags son ampliamente populares y se utilizan en una gran variedad de publicaciones relacionadas con el deporte.

• Variación B: EcoFit decide emplear hashtags específicos de la marca que ellos mismos han creado, como #EcoFitRun, #EcoFitStyle, y #EcoFitHealthy. Estos hashtags están diseñados para destacar la identidad de la marca y su enfoque en la moda deportiva sostenible y el estilo de vida saludable.

Paso 2: Segmentación de la audiencia

Para garantizar resultados precisos, EcoFit decide segmentar su audiencia en dos grupos, Grupo A y Grupo B. Cada grupo se compone de seguidores con perfiles demográficos similares, intereses en común y niveles de interacción previos con la marca también comunes.

Paso 3: Ejecución del experimento

Durante un mes, EcoFit implementa su prueba A/B para evaluar el impacto del uso de hashtags genéricos y específicos de la marca en sus publicaciones de Instagram.

Cada post, reel y story se programa cuidadosamente para que se publique en el mismo horario y día de la semana para ambos grupos, garantizando condiciones comparables en términos de horario de publicación y contenido.

A lo largo del mes, EcoFit registra de manera meticulosa métricas como me gusta, comentarios y compartidos en ambas variaciones. Esto proporcionará datos sólidos para determinar la efectividad de cada estrategia de hashtags en el engagement de su audiencia. Este período de prueba meticulosamente planificado permitirá a EcoFit tomar decisiones informadas sobre cómo ajustar su estrategia de hashtags para optimizar la interacción y la visibilidad de su marca en Instagram.

Paso 4: Análisis de resultados del A/B testing

EcoFit analizará sus resultados de la prueba A/B sobre el uso de hashtags de la siguiente manera:

1. Comparación de métricas clave: que incluyen me gusta, comentarios y compartidos en ambas variaciones (hashtags genéricos vs. hashtags específicos de la marca).
2. Estadísticas significativas: la marca utilizará herramientas de análisis de datos para determinar si las diferencias en las métricas son estadísticamente significativas. Esto ayudará a discernir si los resultados observados son el resultado de una verdadera diferencia en la estrategia de hashtags o si podrían ser simplemente aleatorios.
3. Evaluar el engagement Total: EcoFit calculará el engagement total obtenido en ambas variaciones durante el período de prueba. Esto incluirá la suma de me gusta, comentarios y compartidos en cada grupo.
4. Comparación de rendimiento por métrica: esto permitirá identificar si una estrategia de hashtags generó un mayor número de me gusta, mientras que la otra tuvo más comentarios, por ejemplo.
5. Análisis de comentarios cualitativos: la empresa prestará atención a los comentarios recibidos en ambas variaciones para evaluar la calidad y el tono de la interacción. Los comentarios cualitativos proporcionan información valiosa sobre cómo la audiencia responde a las publicaciones y los hashtags utilizados.
6. Impacto en el crecimiento de la audiencia: también se considerará si el uso de hashtags genéricos o específicos de la marca tuvo un impacto en el crecimiento de su audiencia durante el período de prueba.
7. Tendencias a lo Largo del Mes: EcoFit observará las tendencias a lo largo del mes, buscando posibles cambios en la efectividad de las estrategias de hashtags con el tiempo. Esto podría revelar si una estrategia se volvió más efectiva con el tiempo o si su efectividad disminuyó.

Toma de decisiones: el paso final del A/B testing

Basándose en todos estos análisis, EcoFit tomará decisiones informadas sobre si continuar utilizando hashtags genéricos, específicos de la marca o una combinación de ambos en su estrategia de Instagram. También podría decidir ajustar la proporción de uso de cada tipo de hashtag en función de los resultados.

Por supuesto, aquí tienes una conclusión final que enfatiza la complejidad del proceso de A/B testing en redes sociales y la recomendación de contar con profesionales como Ideafoster:

Conclusión: La Importancia de contar con un socio profesional del A/B Testing en redes sociales

A lo largo de este ejemplo práctico de A/B testing en redes sociales, hemos analizado el meticuloso proceso que una empresa debería seguir para mejorar su estrategia en Instagram. Desde la definición del experimento hasta la segmentación de la audiencia y la ejecución cuidadosa del mismo, queda claro que el A/B testing es una herramienta tan poderosa como compleja.

El análisis de los resultados, la interpretación de las métricas, la evaluación de estadísticas significativas y la toma de decisiones informadas requieren conocimiento y experiencia en análisis de datos y marketing digital. Es aquí donde la ayuda directa de profesionales como Ideafoster puede marcar la diferencia.

La complejidad de los datos recopilados y la necesidad de discernir entre resultados significativos y aleatorios hacen que contar con expertos en A/B testing sea fundamental. Ideafoster te ofrece el conocimiento y la experiencia necesarios para llevar a cabo pruebas A/B efectivas, interpretar los resultados y aplicar los hallazgos en tu estrategia de marketing en redes sociales. ¡Contacta con nosotros!