{"id":478,"date":"2022-11-19T18:58:50","date_gmt":"2022-11-19T18:58:50","guid":{"rendered":"http:\/\/tratar.es\/alu\/?p=1"},"modified":"2022-11-19T18:58:50","modified_gmt":"2022-11-19T18:58:50","slug":"a-btest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/learn.uao.es\/ylavandeiraa\/a-btest\/","title":{"rendered":"A\/B Test"},"content":{"rendered":"\n
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El A\/B Test\u00a0consiste en desarrollar y lanzar dos versiones de un mismo elemento y medir cu\u00e1l funciona mejor<\/strong>. Es una prueba que nos sirve para optimizar una estrategia de email marketing o\u00a0mejorar la efectividad de una landing page<\/a>.<\/p>\n

Si has detectado que tu p\u00e1gina atraviesa una mala \u00e9poca, es momento de aplicar acciones para mejorar tu tasa de apertura y click-throughs<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el A\/B Test?<\/h2>\n

Este m\u00e9todo consiste en desarrollar dos versiones de un mismo elemento que vamos a lanzar al mercado (por ejemplo, un bot\u00f3n de CTA azul y uno amarillo), y luego\u00a0utilizar las m\u00e9tricas de cada variaci\u00f3n para evaluar cu\u00e1l funciona mejor<\/strong>.<\/p>\n

Al contrario de lo que pueda parecer,\u00a0hacer muchas variaciones no tiene porqu\u00e9 producir impactos negativos<\/strong>; son cambios incrementales que mantendr\u00e1n a tus usuarios conectados y m\u00e1s cerca del \u00faltimo eslab\u00f3n del ciclo de compra.<\/p>\n

Para utilizar bien el A\/B Test debemos centrar nuestra atenci\u00f3n en esos elementos que influyen en el ratio de apertura de un email y en los clics que el usuario hace en una landing page.\u00a0Estos son algunos de esos elementos que podemos testar en un A\/B Test:<\/strong><\/p>\n