Cómo revisar los resultados de tus pruebas A/B para campañas
Objetivos del artículo
Descubre qué datos puedes encontrar en la página de resultados de la prueba A/B y qué significa cada uno de estos indicadores. La información de esta guía aplica tanto a las pruebas A/B con campañas de email como a campañas de SMS.
Las campañas con pruebas A/B pueden proporcionar información valiosa sobre tu audiencia, ya que facilitan determinar qué cambios hacer en tu estrategia de envío. No solo sabrás cuál es la variante ganadora de una prueba A/B, sino también otros factores importantes, como el porcentaje de confianza de la victoria y los detalles de la métrica ganadora.
Resultados de la prueba A/B
Para ver los resultados de una prueba A/B:
- Navega hasta la campaña que estás probando.
- Selecciona la pestaña Resultados de pruebas A/B del informe principal de la campaña.
Resumen de la prueba
En la sección Resultados de pruebas, verás una vista previa con lo siguiente:
- Variante ganadora
Una vez que se complete una prueba, la variante que ganó. - Estado
Si la prueba A/B está en curso (es decir, recopilando analíticas) o completa. - Probabilidad de ganar
Qué tan probable es que la variante ganadora realmente haya tenido la tasa más alta de aperturas, clics o tasa de pedidos después de tomar en cuenta el azar, y si esta probabilidad se considera estadísticamente significativa. - Mejora
Cuánto mejor se desempeñó la variante ganadora en comparación con la otra variante. Se calcula en función de la métrica ganadora (es decir, la tasa de apertura, la tasa de clics (CR) o la tasa de pedidos realizados). Para las pruebas con más de 3 variantes, se usa la segunda prueba con mejor rendimiento para la comparación. - Métrica ganadora
Los resultados de la variante ganadora para la métrica que se usó en la prueba. Por ejemplo, si se eligió la tasa de apertura como la métrica ganadora, se mostraría el porcentaje de la tasa de apertura.
Debajo de estos resultados, puedes revisar las tasas de apertura, tasas de clics (CR) y tasa de pedidos realizados de cada variante en la prueba.
Cómo se calcula el lift
El porcentaje de lift es distinto del porcentaje que se muestra para la variante ganadora. Esto se debe a que el porcentaje que se muestra junto a cada variante es el porcentaje de personas que interactuaron con el correo electrónico (apertura, clic, realizaron un pedido), mientras que el lift es el porcentaje de mejora que tuvo la ganadora sobre la otra variante.
Por ejemplo, si estás usando la tasa de clics (CR) como la métrica ganadora y la variante A tiene 5/100 (5 %) de destinatarios que hacen clic y la variante B tiene 4/100 (4 %) de destinatarios que hacen clic, la diferencia entre las variantes es de 1 clic. Eso significa que el lift fue de 1/5 (20 %). En otras palabras, el lift fue del 20 % con la variante A con una tasa de clics (CR) del 5 % y la variante B con una tasa de clics (CR) del 4 %.
Resultados de variantes personalizadas
La opción para elegir una estrategia de prueba solo está disponible para cuentas con más de 400 000 perfiles totales. Si tu cuenta no cumple con los requisitos, Klaviyo usará la estrategia de prueba de variantes ganadora.
Si elegiste la opción de personalizar variantes para cada destinatario, verás métricas ligeramente diferentes en la página de resultados de la prueba, incluidas las siguientes:
- Incremento total de la prueba A/B
Cuánto mejor se desempeñó la mejor variante en comparación con la segunda mejor variante. Se calcula en función de la métrica ganadora (es decir, la tasa de apertura o la tasa de clics (CR)). - Incremento de personalización
Porcentaje de cuánto más exitosa fue la prueba personalizada en comparación con una prueba A/B estándar. - Tasa de clics (CR) de personalización
La tasa de clics (CR) promedio entre todas las variantes de perfiles que recibieron su variante preferida. - Características del perfil derivadas por Klaviyo AI
Una lista de los datos que usa la IA para determinar un patrón entre los perfiles que prefirieron una variante específica; es decir, qué factores probablemente hicieron que alguien prefiriera una variante sobre la otra. Haz clic en cada variante para ver los datos utilizados, ya que variarán según la variante.
Comprender la confianza de ganancia y la significancia estadística
Digamos, por ejemplo, que quieres ver si agregar emojis al asunto afecta tu tasa de apertura con tu lista de correos electrónicos. Si solo envías la prueba a 2 suscriptores y los emojis tienen una mejor tasa de apertura, no puedes decir de manera concluyente que el resto de tu lista de correos electrónicos sentirá lo mismo. En cambio, si hicieras la prueba con 100 personas de tu lista de correos electrónicos y descubrieras que los emojis tienen una tasa de apertura sustancialmente más alta, te sentirías mucho más seguro de que usar emojis en el asunto es mejor para tu público.
En Probabilidad de ganar, verás si la variante mostrada es estadísticamente significativa o no. Si se considera significativa, significa que la variante tiene una alta probabilidad de ganar (es decir, 90 % o más). Una prueba también puede ser prometedora, no concluyente o no ser estadísticamente significativa. Más información sobre la significancia estadística en Klaviyo.
Recursos adicionales
- Best practices for A/B testing reference
Learn best practices for using Klaviyo's A/B testing features to help optimize your communication with customers.
- How to A/B test a sign-up form
Learn how to use A/B testing to evaluate the performance of various elements of your sign-up forms. By effectively analyzing the results, you can ensure that your forms resonate with site visitors and contribute to list growth.
- 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 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.