{"id":23342,"date":"2025-07-02T09:53:25","date_gmt":"2025-07-02T07:53:25","guid":{"rendered":"https:\/\/ddigitals.net\/?p=23342"},"modified":"2025-07-06T15:24:32","modified_gmt":"2025-07-06T13:24:32","slug":"creativity-that-converts-how-to-apply-test-a-b-to-your-brand-storytelling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ddigitals.net\/en\/blog\/marketing-digital\/creatividad-que-convierte-como-aplicar-test-a-b-a-tu-narrativa-de-marca\/","title":{"rendered":"Creativity that converts: how to apply A\/B testing to your brand storytelling"},"content":{"rendered":"\n

La creatividad<\/strong> es un ingrediente m\u00e1gico que hace que una marca destaque, emocione y se quede en la mente de las personas. A d\u00eda de hoy, la inspiraci\u00f3n sin direcci\u00f3n no basta. Las buenas ideas necesitan validaci\u00f3n, y ah\u00ed entra el test A\/B<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En el d\u00eda a d\u00eda, los creativos se plantean muchas preguntas que a priori parecen que tienen una respuesta subjetiva, \u00bfqu\u00e9 color transmite mejor la propuesta de valor?, \u00bfc\u00f3mo afecta el CTA que lleva al formulario a la conversi\u00f3n final?, \u00bfeste mensaje conecta de verdad con nuestro p\u00fablico objetivo? <\/p>\n\n\n\n

El test A\/B<\/strong> es la herramienta que nos permite responder a estas preguntas sin recurrir a suposiciones, aplicando datos reales para refinar incluso los aspectos m\u00e1s creativos<\/strong>, y aparentemente subjetivos, de una marca o producto digital.<\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo te voy a contar c\u00f3mo solemos aplicar tests A\/B<\/strong>, no solo a landings, sino tambi\u00e9n a tu narrativa de marca, porque incluso la historia que cuentas puede optimizarse sin quitarle autenticidad.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 es un test A\/B y c\u00f3mo funciona?<\/h2>\n\n\n\n

El A\/B testing<\/strong> consiste en crear dos versiones (o m\u00e1s) de un mismo elemento y mostrarlas al mismo tiempo a segmentos aleatorios de la audiencia, con el fin de comprobar cu\u00e1l funciona mejor<\/strong> seg\u00fan un objetivo medible (clics, conversiones, engagement, etc.).<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan Mailchimp<\/strong>, \u201clas pruebas A\/B implican la creaci\u00f3n de 2 versiones de un activo digital (p\u00e1gina web, anuncios, email, etc.) para ver a cu\u00e1l responden mejor los usuarios. La mitad de tu p\u00fablico recibe la \u2018versi\u00f3n A\u2019 y la otra mitad, la \u2018versi\u00f3n B\u2019, midiendo cu\u00e1l consigue una mejor conversi\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Tradicionalmente, se usa en marketing para optimizar landing pages, botones o campa\u00f1as publicitarias<\/strong>, pero \u00bfy si aplicamos este enfoque a la narrativa de marca<\/strong>? En lugar de cambiar solo colores o ubicaciones de CTA, podemos poner a prueba elementos que componen la identidad de marca, como titulares, esl\u00f3ganes, im\u00e1genes o videos promocionales, estilos de ilustraci\u00f3n, etc. <\/p>\n\n\n\n

El objetivo no es solo aumentar una venta puntual, sino tambi\u00e9n conectar mejor con la audiencia<\/strong> y transmitir el mensaje de marca de forma mucho m\u00e1s efectiva.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo funciona y su aplicaci\u00f3n al branding<\/h3>\n\n\n\n

El procedimiento b\u00e1sico sigue siendo el mismo: se formula una hip\u00f3tesis (\u201cSi cambiamos X por Y, esperamos que mejore Z\u201d), se dise\u00f1a la variante A (actual) y la variante B (nueva), se divide la audiencia aleatoriamente y se mide la respuesta. Al finalizar el test se analiza cu\u00e1l variante alcanz\u00f3 mejores m\u00e9tricas<\/strong> (por ejemplo, m\u00e1s clics en un anuncio, mayor tiempo de lectura o m\u00e1s suscriptores).<\/p>\n\n\n\n

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Con estos datos emp\u00edricos podemos tomar decisiones informadas sobre cu\u00e1l de las opciones va a funcionar mejor. Como resum\u00eda Optimizely<\/strong><\/a>:<\/strong> el A\/B testing \u201cconvierte la optimizaci\u00f3n web de adivinar en decisiones basadas en datos, pasando de \u2018creo\u2019<\/strong> a \u2018s\u00e9\u2019<\/strong> \u201d.<\/p>\n\n\n\n

Podemos aplicarlo al branding,<\/strong> esto significa por ejemplo probar dos versiones de un eslogan, dos estilos de creatividades para una campa\u00f1a, o incluso presentaciones de producto diferentes. Desde el logo hasta el copy<\/strong>, todo se puede poner a prueba en el test A\/B. <\/p>\n\n\n\n

Cada variante A\/B debe distinguirse en un solo elemento<\/strong> (para aislar el efecto) y mantenerse el resto constante, ya que si por el contrario, utilizamos dos variantes que queremos medir con varios puntos diferentes, perderemos el control para saber cu\u00e1l de los puntos es el que genera el efecto. <\/p>\n\n\n\n

De esta manera, podemos comprobar con n\u00fameros c\u00f3mo responde el p\u00fablico a distintos matices de nuestra narrativa de marca. <\/p>\n\n\n\n

Ventajas y desventajas del A\/B testing en dise\u00f1o de marca<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El uso de pruebas A\/B tiene ventajas claras, pero tambi\u00e9n desaf\u00edos. A continuaci\u00f3n te explico los que, para m\u00ed, son los puntos m\u00e1s relevantes:<\/p>\n\n\n\n