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A/B testing: qué es y cómo hacerlo

A/B testing

En este post vamos a ofrecer una completa aproximación a una de las técnicas más importantes para la optimización de la experiencias de usuario y la conversión en las páginas web y las aplicaciones online. Explicaremos qué es el A/B testing, cuáles son las principales herramientas para poder realizarlo, junto con diversos consejos útiles que permitirán mejorar los resultados obtenidos.

¿Qué es A/B testing?

A/B testing es una técnica para la optimización de la experiencia de usuario, así como la mejora de la optimización de los productos online (CRO). Resulta importante tanto para aumentar la satisfacción de los usuarios como para mejorar los ratios de conversión.

Consiste en ofrecer a los usuarios de los sitios y las aplicaciones distintas alternativas, para compararlas en función a unas métricas determinadas, de modo que podamos saber cuál de ellas presenta un mejor rendimiento a la hora de cubrir los objetivos de los productos online.

Las alternativas presentadas pueden consistir en distintas interfaces, experiencias de usuario, contenidos, distribución de maquetación y cosas similares. Mediante la implementación de varias alternativas los equipos de marketing son capaces de entender cuáles son las mejores soluciones a la hora de implementar los sitios web, basando sus conclusiones en datos reales que permitan cuantificar el rendimiento.

¿Para qué se utilizan las pruebas A/B?

Como hemos dicho, las pruebas A/B nos permiten experimentar con alternativas diferentes de un mismo producto. Gracias a esa confrontación de posibilidades, y mediante el análisis de datos estadísticos sobre el funcionamiento del sitio y las conversiones obtenidas, los profesionales que se dedican al diseño web o al marketing online pueden saber cuáles son las alternativas mejores, para implementarlas en los sitios. Algunas de las ventajas de utilizar estas técnicas las vamos a describir a continuación:

Optimización de la experiencia del usuario

Gracias a las pruebas A/B podemos mejorar la optimización de la experiencia de usuario de los sitios web, haciendo que sean más fáciles de comprender por los usuarios y más sencillas de utilizar.

Mejora de la tasa de conversión

Otro de los factores especialmente importante es la mejora de las tasas de conversión. Esto se consigue mediante el análisis de los datos estadísticos que ofrecen las dos pruebas que se están validando.

Validación de hipótesis y decisiones de diseño

Cuando realizamos un diseño web es muy fácil establecer conjeturas en función de las impresiones que tienen los administradores del sitio o los equipos de marketing, sin embargo esas suposiciones no siempre son acertadas. A veces solo responden a simples impresiones de los profesionales y no a datos reales sobre el uso de las aplicaciones. Mediante las pruebas AB es posible tomar las decisiones en función de datos verídicos y contrastados.

Personalización de contenido

Además de las experiencias de usuario las técnicas A/B testing también pueden resultar interesantes a la hora de personalizar el contenido de los sitios. En este caso, en lugar de verificar y validar las interfaces de usuario podemos verificar qué textos o imágenes resultan más útiles a la hora de cumplir los objetivos para los que el sitio se ha construido.

Evaluación del impacto de cambios en el sitio web

Cuando tenemos nuevas ideas también resulta muy útil realizar pruebas A/B, ya que nos permiten saber si los cambios realizados para implementarlas están siendo de utilidad para la mejora de los objetivos de los sitios.

Aumento del Retorno de la Inversión (ROI)

Al final, se trata de obtener mejores resultados y con ello conseguir un mejor retorno de la inversión. Gracias a los Test A/B contamos con una de las mejores herramientas para asegurarnos de que las inversiones están teniendo el rendimiento deseado.

Reducción del riesgo en la implementación de cambios

Los cambios siempre son delicados y tomar decisiones inadecuadas puede condenar la marcha de un sitio. En este sentido, es siempre recomendable realizar interacciones sencillas y validarlas mediante las pruebas A/B.

¿Cómo implementar un A/B testing en tu página web?

Ahora vamos a ver de manera resumida los pasos que deberías realizar para la implementación de pruebas A/B en un sitio web.

Selecciona una herramienta de A/B testing

Debemos comenzar por analizar las herramientas disponibles en Internet para la implementación de las pruebas A/B. Existen en el mercado online numerosas alternativas para conseguir realizar esta tarea de una manera ágil y relativamente sencilla. Más adelante en este post vamos a señalar las herramientas más populares que facilitarán la configuración de los tests A/B y el análisis de los datos. 

Define tu objetivo y variable a testear

El segundo paso consiste en definir los objetivos que queremos evaluar. Para ello es importante establecer métricas que nos permitan cuantificar los resultados obtenidos. Un ejemplo posible sería conocer cómo podría afectar el color de un botón a la tasa de conversión.

Diseña las variantes de la prueba

Para realizar el A/B testing tenemos que diseñar las dos variantes que serán implementadas en las pruebas (variante A y variante B). Esto puede englobar la creación de textos distintos, la disposición de distintos elementos en la página o la forma o colores de las interfaces de usuario.

Configura el test y la audiencia

Ahora con nuestra herramienta de gestión de pruebas A/B podemos configurar los test con las variantes que acabamos de diseñar. Gracias a las herramientas A/B testing podremos establecer las variantes y definir qué segmento de la audiencia participará en cada prueba.

Analiza los resultados y toma decisiones

Mediante las herramientas de analítica obtendremos datos que permitirán comparar la efectividad de cada una de las propuestas implementadas en los test A/B. El equipo de marketing podrá ahora tomar decisiones de manera fundamentada.

¿Cómo analizar los resultados de las pruebas A/B?

Ahora vamos a ver algunos consejos relevantes para realizar el análisis de los datos obtenidos mediante las pruebas A/B.

1. Recopilación de datos y métricas relevantes

Como hemos dicho antes, es muy importante establecer unas métricas adecuadas que nos permitan tomar decisiones en función de los objetivos del sitio. Ejemplos podrían ser accesos a una determinada sección, clics en un botón o conversiones obtenidas.  Para conseguir una buena toma de datos tendremos que configurar las herramientas de analítica web.

2. Comparación de variantes y métricas clave

A través de la comparación de las métricas obtenidas en las pruebas A/B para cada una de variantes testeadas se podrá comparar el rendimiento que se ha obtenido en cada una de las métricas establecidas. Además, es importante contrastar los datos con diversos contextos que pueden influir en los usuarios, como el dispositivo con el que están accediendo. 

3. Evaluación de la significancia estadística

La significancia estadística nos permite entender hasta qué punto las diferencias observadas entre las variantes son significativas estadísticamente hablando. Tienes que asegurarte que los datos de los que dispones son relevantes y dependen de los cambios implementados por las variantes testeadas y no se deben a variaciones aleatorias o los contextos en los que fueron realizados los test A/B.

4. Interpretación de resultados y conclusiones

La correcta interpretación de los resultados nos permitirá obtener conclusiones de diversos tipos. Más allá de saber la variante que pueda haber ganado, deberías ser capaz de entender o deducir por qué han surgido esos resultados. Esta información será importante para conocer a tu audiencia y tener más clara la línea para futuros cambios. También permitirá saber qué nuevos cambios debes validar en las siguientes pruebas A/B.

5. Implementación de cambios basados en los resultados

Una vez que hemos averiguado cuáles son las soluciones más adecuadas para mejorar nuestros objetivos, podemos implementar los cambios de manera permanente, con la seguridad de saber que funcionarán mejor. Si no hay un claro ganador sería importante reflexionar y decidir qué nuevas pruebas deberían realizarse.

Herramientas recomendadas para A/B testing

Antes de acabar queremos destacar algunas de las herramientas más relevantes que podemos utilizar a la hora de implementar testing A/B en nuestros proyectos.

Optimizely

Esta es una de las herramientas más conocidas para las pruebas AB. Ofrece toda una suite de herramientas para la optimización de los sitios web. Permite hacer A/B testing con múltiples variantes, definir la planificación, orquestar las pruebas en en sitio y con la audiencia y mucho más. 

VWO (Visual Website Optimizer)

También tiene un enfoque integral para la investigación mediante pruebas A/B. Es intuitiva y ofrece herramientas que satisfacen generalmente a principiantes y expertos.

AB Tasty

Enfocada en la creación de experiencias de usuario que permitan la retención y satisfacción de los clientes, Para ello nos permite generar personalizaciones y tomar decisiones fundamentadas mediante pruebas A/B.

Convert Experiences

Convert Experiences es otra opción popular que nos permite lidiar con todos los aspectos relacionados con la creación de las pruebas, como la implementación, la segmentación de la audiencia, la obtención de los datos, etc. Destaca también por su enfoque en la privacidad y la seguridad de los datos, adaptándose a leyes como GDPR.