Si tienes una web o una app y no estás haciendo pruebas A/B, básicamente estás dejando dinero sobre la mesa. No se trata de cambiar un botón de azul a rojo y esperar milagros.
Es una estrategia bien pensada que te dice qué funciona y qué no, con datos reales, no con suposiciones. Vamos a lo importante: qué son, cómo hacerlas bien y qué errores evitar.
¿Qué es una prueba A/B y por qué debería importarte?
Una prueba A/B es un experimento en el que comparas dos versiones de un mismo elemento para ver cuál funciona mejor. Puede ser un título, una imagen, un CTA o incluso la disposición de los elementos en una página.
Por ejemplo, imagina que tienes una tienda online y quieres aumentar las conversiones. Haces dos versiones de la misma página de producto:
- Versión A: Foto grande y descripción corta.
- Versión B: Foto pequeña y descripción detallada.
Envías tráfico a ambas versiones y mides cuál vende más. Así de simple.
Importante: Esto no es cuestión de gustos ni de lo que a ti te parece mejor. Lo que decide es el dato.
Cómo hacer una prueba A/B sin desperdiciar esfuerzo
Hacer un test A/B no es solo poner dos versiones y ver qué pasa. Hay un proceso que hay que seguir para no acabar con datos inútiles.
1. Define el objetivo antes de hacer nada
No empieces cambiando cosas al azar. ¿Qué quieres mejorar? Puede ser:
- ✅ Más clics en un botón
- ✅ Más conversiones en un formulario
- ✅ Más tiempo en una página
- ✅ Más ventas en un producto
Si no tienes un objetivo claro, solo estarás jugando a las adivinanzas.
2. Cambia solo un elemento
Si tocas varias cosas a la vez (ejemplo: título, imagen y botón), no vas a saber cuál ha sido el cambio que ha funcionado. Cambia solo una cosa por prueba.
Ejemplo real: En un test A/B en una web de servicios, solo cambiamos el texto del botón de "Solicitar información" a "Quiero saber más" y aumentamos las conversiones un 17%. Un cambio mínimo con un impacto real.
3. Usa una muestra suficientemente grande
Si haces la prueba con 50 visitas, no sirve para nada. Necesitas una cantidad de tráfico decente para que los datos sean fiables. Como referencia:
- Menos de 500 visitas por variante: No te molestes.
- Entre 1.000 y 5.000 visitas por variante: Comienza a ser fiable.
- Más de 10.000 visitas por variante: Puedes estar bastante seguro del resultado.
Hay herramientas como VWO, Optimizely o la calculadora de significancia de Neil Patel que te dicen si tu muestra es lo suficientemente grande.
4. Deja correr la prueba el tiempo suficiente
No saques conclusiones antes de tiempo. Si a los dos días parece que una variante va ganando, espera. Deja que la prueba corra al menos una o dos semanas para que los datos sean más sólidos.
5. Implementa el cambio si hay un ganador claro
Si la versión B ha funcionado mejor con un 95% de confianza, aplícala. Y si no hay un ganador claro, no pasa nada, prueba otra cosa.
Recuerda: Un test A/B no es para hacer uno y ya está. Es un proceso continuo de optimización.
Errores que arruinan las pruebas A/B (y cómo evitarlos)
1. Hacer cambios insignificantes
Cambiar el color de un botón puede tener impacto, sí, pero si tu página tiene problemas más grandes, no lo notarás. Empieza por lo que realmente influye: titulares, llamadas a la acción, estructura de la página, precios, formularios.
2. Cortar el test demasiado pronto
Si a las 24 horas una variante parece ganar, no te emociones. Los datos deben acumularse con tráfico suficiente. Espera al menos una semana.
3. No analizar bien los resultados
Si solo miras clics y no conversiones, puedes sacar conclusiones equivocadas. Por ejemplo, un botón llamativo puede conseguir más clics, pero si luego los usuarios no convierten, no sirve de nada.
4. No hacer pruebas A/B de forma continua
Esto no es algo que haces una vez y listo. Debes estar siempre optimizando diferentes partes de tu web o app.
Herramientas recomendadas para hacer pruebas A/B
- Optimizely – Potente, pero de pago. Para empresas que van en serio con el CRO.
- VWO (Visual Website Optimizer) – Similar a Optimizely, con una interfaz sencilla.
- Google Optimize (cerrado) – Fue gratuito, pero Google lo cerró en 2023.
- Crazy Egg / Hotjar – No son de A/B testing, pero te ayudan a entender el comportamiento del usuario con mapas de calor.
Si necesitas ayuda con la optimización de conversiones y pruebas A/B avanzadas, en Tangram Consulting tenemos especialistas que pueden analizar tu web o app y decirte exactamente qué mejorar.
Con tan solo una sesión puedes avanzar meses de trabajo, agenda ya mismo si estas perdido y necesitas un poco de ayuda en tu proyecto.
Un test A/B que mejoró conversiones
En una tienda online, hicimos una prueba A/B en la página de producto:
Versión A: Imagen grande del producto, descripción corta.
Versión B: Imagen más pequeña, descripción larga con beneficios detallados.
Resultado: La versión B aumentó las ventas un 23%. ¿Por qué? Porque los usuarios entendían mejor el valor del producto antes de comprarlo.
Moral de la historia: Lo que tú crees que funciona no siempre es lo que mejor convierte. Prueba y deja que los datos decidan.
O haces pruebas A/B o te quedas atrás
Si quieres que tu web o app funcione mejor, no puedes depender de intuiciones o modas. Las pruebas A/B te dan datos reales sobre qué mejora las conversiones y qué no.
Paso a paso resumido:
- Define un objetivo claro
- Cambia solo un elemento a la vez
- Usa una muestra grande y significativa
- Deja la prueba correr el tiempo suficiente
- Aplica el cambio si hay un ganador claro
Las pruebas A/B no son magia, pero son lo más parecido que hay a una ciencia exacta del marketing. Así que si aún no las estás haciendo, ya sabes por dónde empezar.