Pruebas A/B: el secreto para tomar decisiones basadas en datos

La optimización de conversiones mediante estrategias de CRO (Conversion Rate Optimization), se ha convertido en uno de los pilares de cualquier estrategia digital que cada vez más y más empresa empiezan a implementar en sus planes de marketing.

Esta estrategia se basa en 4 pilares fundamentales, que buscan la optimización constante de los elementos que conforman una web mediante el análisis de datos, la definición de hipótesis, la experimentación y la medición de resultados tras la aplicación de mejoras.

En este post nos enfocaremos en la tercera fase de toda estrategia de CRO, la experimentación, y en como utilizar una de las herramientas más efectivas en el desarrollo de esta etapa como son las pruebas A/B.

A continuación, te explicaremos en qué consisten las pruebas A/B, cómo funcionan y de qué manera pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos estratégicos.

¿Qué es una prueba A/B?

Una prueba A/B es un experimento en el que se comparan dos versiones de un elemento digital, como un anuncio, página web o correo electrónico, para determinar cuál funciona mejor basándose en unos criterios previamente definidos por el experimentador.

Para ello se divide el tráfico de la web al que se quiera incluir en el experimento en dos grupos, presentándoles una versión distinta a cada grupo (A y B), para posteriormente analizar cuál genera mejores resultados.

Pruebas A/B para qué sirven

Las pruebas A/B se pueden utilizar para experimentar en múltiples elementos de las estrategias que esté desarrollando tu sitio web o aplicación, ya sean campañas de pago, estrategias de posicionamiento SEO, estrategias de CRO o incluso en la optimización del diseño mediante técnicas de UX/UI.

Desde la selección de colores en un botón hasta el diseño de una landing page, este método te ayuda a tomar decisiones respaldadas por datos y no por suposiciones.

Beneficios de implementar pruebas A/B en tu estrategia digital:

• Optimización de conversiones. Pequeños cambios, como modificar un llamado a la acción (CTA), pueden marcar una gran diferencia en los resultados.
• Reducción de riesgos. Antes de implementar un cambio definitivo, puedes probar su impacto en una muestra controlada.
• Mayor retorno de inversión (ROI). Al aprovechar al máximo cada visita, se pueden llegar a generar más ingresos sin necesidad de aumentar el gasto.
• Decisiones basadas en datos. Las pruebas A/B te proporcionan métricas claras sobre lo que funciona mejor para tus usuarios.

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Las mejores herramientas para realizar pruebas A/B

Para implementar estas pruebas A/B de manera efectiva se suele echar mano de herramientas que te ayuden a diseñar, ejecutar y analizar los experimentos con mayor precisión. Aquí tienes una selección de las cinco mejores opciones:

1. VWO (Visual Website Optimizer)

Ideal para: Negocios medianos y grandes que buscan optimización detallada.

• VWO permite realizar pruebas A/B, análisis de embudos de conversión y usar mapas de calor.
• Su interfaz intuitiva facilita el diseño de experimentos, incluso para equipos sin conocimientos técnicos avanzados.
• Ofrece análisis de comportamiento del usuario para identificar áreas de mejora y optimizar tus resultados.

2. A/B Tasty

Ideal para: Empresas que buscan personalización avanzada junto con pruebas A/B.

• Compatible con pruebas multivariantes y personalización dinámica de contenidos.
• Proporciona informes detallados para comprender el impacto de cada experimento.
• Su flexibilidad lo convierte en una opción perfecta para empresas que buscan un análisis profundo y dinámico.

3. Optimizely

Ideal para: Empresas grandes con necesidades avanzadas y escalables.

• Ofrece pruebas A/B, multivariantes y análisis multicanal en tiempo real.
• Diseñada para optimizar experiencias en sitios web y aplicaciones móviles.
• Es una de las plataformas más completas para personalización de experiencias digitales.

4. Adobe Target

Ideal para: Empresas que utilizan el ecosistema de Adobe Experience Cloud.

• Combina pruebas A/B con personalización avanzada basada en inteligencia artificial.
• Ayuda a crear experiencias únicas adaptadas a cada segmento de audiencia.
• Es una solución integral para optimizar todas las fases del embudo de conversión.

5. Crazy Egg

Ideal para: Negocios pequeños y medianos que buscan análisis visual combinado con pruebas A/B.

• Ofrece mapas de calor web, grabaciones de sesiones y análisis de clics para identificar áreas de mejora.
• Permite optimizar elementos visuales y de diseño de manera accesible y económica.
• Es una herramienta fácil de usar que proporciona información valiosa sobre el comportamiento del usuario.

Cómo implementar pruebas A/B paso a paso

Ahora que conocemos las principales herramientas para realizar pruebas A/B, es hora de explicarte las mejores prácticas sobre el diseño de una prueba A/B paso a paso:

1. Define tu objetivo: establece qué métrica quieres mejorar (conversiones, clics, suscripciones).

Ejemplo: aumentar la tasa de clics en un botón de CTA.

1. Selecciona la variable a probar: decide qué elemento cambiarás entre las versiones A y B.

Ejemplo: texto o color de un elemento, diseños de formularios, imágenes o titulares.

1. Diseña las versiones A y B en una herramienta de experimentación: cuya versión A debe mantener el diseño original y la versión B el cambio que deseas evaluar.
2. Configura la prueba y lanza el experimento: divide el tráfico equitativamente (50/50) y activa el experimento.
3. Analiza los resultados: una vez obtenidos datos que tengan significancia estadística (95% de confianza), identifica qué versión cumple mejor con el objetivo definido.
4. Implementa cambios: aplica la versión ganadora y repite el proceso para seguir optimizando.

Prueba A/B: Ejemplo práctico

Pongamos un ejemplo práctico realizado con VWO, en el que se rediseñó el botón de CTA “Pedir muestra” ubicado en la ficha de producto y cuyo objetivo principal del experimento fue medir los clics que realizaban los usuarios en este CTA.

Se analizó también su impacto en otros elementos clave, como el botón “Añadir a favoritos”, el botón “Dónde comprar”, las interacciones con los complementos extra y las selecciones en el botón de formato del producto, evaluando así el efecto general del cambio en la experiencia del usuario dentro de esta página.

Tras la realización del experimento se comprobó que la nueva versión mejoraba los clics al CTA de pedir muestra en un 153,7%, pero que, sin embargo, empeoraban los resultados del resto de KPIS medidos.

Sin embargo, ya que el cambio afectaba directamente a la conversión, se decidió aplicarlo y medir cuál era su efecto en las conversiones reales a lo largo de los siguientes meses, en los que se mejoró en gran medida la conversión de la web.

Por tanto, podemos concluir que la implementación de pruebas a/b en marketing de manera constante, no solo permitirá que mejoren tus resultados, sino que también te servirá para comprender mejor a tus usuarios y sobre todo a cómo responder adecuadamente a sus necesidades.

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