Cómo entender la sección de experimentos
Qué aprenderás
Aprende a analizar fácilmente el éxito de tus pruebas A/B con la sección de experimentos. La sección de experimentos recopila todas las pruebas A/B realizadas en campañas y flujos, y ofrece detalles clave sobre los elementos probados, los canales de marketing utilizados, las tasas de éxito y otros datos.
Navegar hasta la pestaña de experimentos
Ve a Análisis > Experimentos > Pruebas A/B.
Una vez estés en la sección Experiments, verás la pestaña Campaigns de forma predeterminada. Sin embargo, puedes hacer clic entre la pestaña Campaigns y la pestaña flujos para revisar las pruebas A/B específicas de cada uno de estos canal. Solo los propietarios, administradores, gestores y analistas tienen acceso a la sección de experimentos.
Solo los propietarios, administradores, gestores y analistas tienen acceso a la sección de experimentos.
Uso de las opciones de búsqueda y configuración
En la parte superior de la pestaña Campañas o Flujos, hay opciones para personalizar la vista de tus pruebas A/B y la posibilidad de buscar una prueba específica.
Búsqueda de una prueba
En el campo de búsqueda de la parte superior izquierda, introduzca el nombre de su prueba o una palabra clave asociada a la misma (por ejemplo, "Prueba Black Friday y Cyber Monday bienvenida" o "bienvenida"). Una vez que introduzca una búsqueda y pulse Intro, la vista se reducirá a una lista de resultados que coincidan con sus criterios.
La función de búsqueda es para las pestañas Campaigns y flujos por separado. En otras palabras, tus búsquedas se limitarán a los resultados de cada pestaña.
Ajuste de las opciones de configuración
Los menús desplegables de la parte superior de cada pestaña ofrecen más formas de acotar y personalizar qué resultados de pruebas A/B ves para campañas o flujos.
Los cambios de configuración solo se aplican a las pestañas Campañas y flujos de forma independiente. En otras palabras, cualquier selección de estos menús desplegables se limitará a los resultados de cada pestaña.
Configuración del periodo
En el menú desplegable de Periodo, puedes elegir revisar los resultados de tus pruebas A/B de:
- Hoy
Incluye todas las pruebas que tuvieron una fecha de inicio en el último día. - Últimos 7 días
Esto incluye todas las pruebas cuya fecha de inicio se encuentre dentro de los últimos 7 días. - Últimos 30 días
Incluye todas las pruebas que tuvieron una fecha de inicio en los últimos 30 días. - Últimos 90 días
Esto incluye todas las pruebas que se realizaron o que se están ejecutando actualmente en los últimos 90 días. - Este año
Esto incluye todas las pruebas cuya fecha de inicio se encuentre dentro del año natural actual hasta la fecha. - El año pasado
Esto incluye todas las pruebas que tuvieron una fecha de inicio en el año natural anterior. Por ejemplo, si ahora es 2023, esto serían todas las pruebas con fechas de inicio de 2022. - Todo el tiempo
Esto incluye todas las pruebas que se ejecutaron o se están ejecutando actualmente.
Ten en cuenta que «Todas las pruebas» en las definiciones anteriores incluyen pruebas que se están ejecutando actualmente, que han finalizado o que se han cancelado.
Ajustes del canal de marketing
En el desplegable de canal, puedes elegir restringir tus resultados a:
- Todos
Esta opción muestra las pruebas A/B de email y SMS. - Email
Esta opción solo muestra pruebas A/B de email. - SMS
Esta opción muestra solo pruebas A/B de SMS.
Configuración de la métrica
En el menú desplegable de Métrica ganadora, puedes elegir acotar los resultados a aquellos que solo contengan determinadas métricas ganadoras, incluidas:
- Tasa de apertura
Ver solo las pruebas A/B que usen Tasa de apertura como la métrica ganadora. - Tasa de clics
Solo se muestran las pruebas A/B que utilizan la tasa de clics como métrica ganadora. - Tasa de pedidos realizados
Solo verás las pruebas A/B que usan la tasa de pedidos realizados como métrica ganadora. - Todo
Ver todas las opciones de métricas ganadoras juntas (tasa de apertura,tasa de clics y pedido realizado).
Obtén más información sobre cómo configurar pruebas A/B para emails, SMS o flujos, incluida la métrica ganadora que debes usar para tus necesidades específicas de prueba.
Configuración de filtros
En el menú desplegable debajo de Más filtros, tienes opciones para acotar aún más los tipos de pruebas específicos, entre ellos:
- Tipo de prueba (solo en la pestaña Campañas)
En este menú desplegable secundario, selecciona Todos para ver todos los tipos de pruebas. De lo contrario, elige Prueba de contenido para pruebas A/B relacionadas con el contenido o los elementos de tus emails (por ejemplo, pruebas realizadas al usar diferentes textos de vista previa y asuntos) o Prueba de hora de envío para emails en los que pruebes cuál es la mejor hora de envío. - Estado
En este desplegable secundario, elige En curso para ver solo las pruebas A/B que se están ejecutando actualmente o Completada para ver las pruebas que ya han finalizado.
Si deseas borrar cualquiera de los resultados de búsqueda o ajustes que hayas modificado, haz clic en Borrar.
Revisar los resultados de las pruebas A/B que has recopilado
De forma predeterminada, las pestañas Campaigns y flujos reunirán todas las pruebas A/B finalizadas, en ejecución o canceladas.
La tabla no tendrá listados individuales para variantes específicas de una prueba A/B de email, SMS o flujo. En su lugar, se mostrarán los datos de cada campaña o flujo principal. Puedes hacer clic en el propio nombre de la prueba en la tabla para ver las variantes con más detalle.
Esta tabla contendrá las siguientes columnas:
- Nombre de la prueba
El nombre real de tu campaña. En el caso de los flujos, en su lugar será el nombre de tu prueba. Esta columna también incluirá la métrica ganadora utilizada en la prueba tanto para campañas como para flujos.
Ten en cuenta que, al hacer clic en el nombre de la prueba, irás a la página de resultados de pruebas A/B para ver más detalles sobre tus variantes específicas, datos y resultado ganador. - Canal
El canal de marketing que se está probando, ya sea SMS (tal como indica el icono de burbuja de diálogo) o email (tal como indica el icono de sobre).
Ten en cuenta que las notificaciones push no se pueden someter actualmente a pruebas A/B. - Tipo de prueba (solo en la pestaña Campañas)
Esto mostrará si la prueba es una prueba de contenido (como indica el icono de lápiz) o una prueba de hora de envío (como indica el icono de reloj). - Fecha de inicio
Cuándo se inició originalmente la prueba A/B. - Tamaño de la prueba
Cuántos perfiles se incluyeron en la prueba A/B en todas las variantes. - Probabilidad de ganar
La probabilidad de que una variante genere mejores resultados en función de lo bien que supere a la otra u otras variantes. Este porcentaje representa una de esas variantes.
Ten en cuenta que una variante de mensaje de flujo se considera estadísticamente significativa cuando al menos 500 destinatarios han recibido cada variante y la variante tiene al menos un 90 % de probabilidad de ganar. Mientras que una campaña se considera estadísticamente significativa cuando al menos 50 destinatarios han recibido cada variante y la variante tiene al menos un 90 % de probabilidad de ganar. - Estado
Un estado verde que indica que una prueba se ha completado o un estado gris que indica que aún está en curso.
De forma predeterminada, esta tabla se ordenará por la prueba iniciada más recientemente. Sin embargo, puedes usar las flechas junto a Nombre de la prueba, Canal, Tipo de prueba, Fecha de inicio o Estado para ordenar en orden ascendente o descendente en cada una de estas columnas.
Recursos adicionales
- How to A/B test an email campaign
Learn how to set up and run an A/B test for a campaign, how to read the test results, and a few use cases for A/B testing campaigns. Klaviyo's A/B testing feature for campaigns allows you to easily test different subject lines, message content, and send times so you can better understand what works best for your audience.
- How to A/B test a flow email
Learn how to use Klaviyo’s A/B testing experience to test individual emails in a flow, including things like subject line, discounts, and email content, etc. You can even use A/B tests to determine if plain-text emails perform better than image-heavy HTML emails.
- How to A/B test SMS campaigns
Learn how to A/B test SMS campaigns and what aspects to test in this article.
- Understanding statistical significance in Klaviyo campaigns
Learn how to tell whether or not an A/B test is considered statically significant or not. For instance, if a campaign variation A has an open rate of 15% and variation B has an open rate of 14%, how do you know for sure if variation A or B performed better?
- Understanding statistical significance in flows
Learn when an A/B test’s results are considered to be statistically significant in Klaviyo flows. This article will explain statistical significance for flows and when it is decided.