6 ejemplos y casos prácticos de pruebas A/B para CRO

Las pruebas A/B son un método para comparar dos versiones de un activo de marketing, como un landing page, un titular o una CTA, para ver cuál funciona mejor. Es una de las formas más eficaces de mejorar las tasas de conversión porque se basa en el comportamiento real del usuario, no en suposiciones.

Los profesionales del marketing utilizan las pruebas A/B para validar ideas, optimizar campañas y tomar decisiones basadas en datos. Y puesto que los landing pages se crean con un único objetivo en mente -ya sean registros, compras o solicitudes de demostración- son el lugar ideal para realizar experimentos específicos de gran impacto. Incluso pequeños cambios, como el texto de un botón o el diseño de un formulario, pueden producir grandes resultados.

En este artículo, verá ejemplos reales de pruebas A/B, desde simples ajustes de titulares hasta revisiones completas del diseño, para que pueda aprender qué funciona, por qué funciona y cómo aplicarlo a sus propios landing pages.

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas A/B son un método basado en datos para comparar dos o más versiones de una página web o aplicación con el fin de determinar cuál funciona mejor. Se suele utilizar para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión identificando el diseño, el texto o la maquetación más eficaces.

Según Adelina Karpenkova en «A/B Testing in Marketing: The Best Practices Revealed», las pruebas A/B son una parte fundamental del proceso de optimización de la tasa de conversión (CRO). Consiste en mostrar dos versiones de un contenido casi idéntico a audiencias similares, cambiando sólo una variable para medir el impacto.

Dennis van der Heijden, en el artículo de CXL «5 Things We Learned from Analyzing 28,304 Experiments», informa de que las pruebas A/B representan el 97,5% de todos los experimentos en su plataforma. La popularidad de las pruebas A/B se debe a su éxito repetible y a su impacto demostrado en la mejora de los ingresos y la conversión.

¿Dónde se utilizan las pruebas A/B?

Las pruebas A/B se utilizan ampliamente en todos los sectores para mejorar el rendimiento digital a través de datos reales de los usuarios. Entre las áreas de aplicación más comunes se incluyen:

• Comercio electrónico: Probar diseños de páginas de productos, pantallas de precios o botones CTA.
• SaaS: Optimización de los flujos de incorporación, landing pages y descripciones de funciones.
• Publicación: Comparación de titulares, diseños de artículos u ofertas de suscripción.
• Aplicaciones móviles: probar la navegación, la ubicación de las funciones o la sincronización de las notificaciones.
• Marketing por correo electrónico: Afinar las líneas de asunto, el orden de los contenidos o los tiempos de envío.
• Redes sociales: Probar creatividades publicitarias, pies de foto o estrategias de segmentación del público.

Crear y probar una nueva versión de una página comparándola con la original ayuda a las empresas a aumentar las tasas de conversión y mejorar la experiencia del usuario. Esto es especialmente útil para sitios con varias páginas, donde una optimización coherente puede tener un impacto significativo en el rendimiento general.

¿Cuáles son las ventajas de las pruebas A/B?

Las pruebas A/B ayudan a eliminar las conjeturas y respaldan las decisiones basadas en resultados medibles. Permite a las empresas optimizar el rendimiento digital y obtener mejores resultados en sitios web, aplicaciones y campañas.

He aquí diez ventajas clave de las pruebas A/B:

1. Mejora de la experiencia del usuario (UX). Probar variaciones de contenido, diseño o funciones revela qué es lo que los usuarios encuentran más intuitivo. Una mejor UX aumenta la satisfacción y la retención.
2. Decisiones basadas en datos. Las pruebas A/B sustituyen las suposiciones por datos de rendimiento reales, lo que le permite realizar cambios informados que se alinean con el comportamiento de la audiencia.
3. Aumento de las tasas de conversión. Al identificar los elementos de página de alto rendimiento, puede aumentar las ventas, las inscripciones u otras acciones clave.
4. Reducción de las tasas de rebote. Cuando el contenido se ajusta mejor a las expectativas del usuario, especialmente en dispositivos móviles, los visitantes permanecen más tiempo y se reducen las tasas de rebote.
5. Optimización rentable. Las pruebas evitan el despilfarro validando los cambios antes del despliegue completo, lo que le ayuda a evitar invertir en ideas que no funcionan.
6. Menor riesgo. En lugar de lanzar cambios importantes en todo el sitio, las pruebas A/B permiten implementaciones graduales, lo que minimiza el posible impacto negativo.
7. Mayor compromiso con el contenido. Probar diferentes titulares, elementos visuales o formatos ayuda a determinar qué mantiene a los usuarios interesados y en la página.
8. Mejor retorno de la inversión (ROI). Los landing pages y anuncios optimizados conducen a mayores tasas de conversión, lo que hace que el gasto en marketing sea más eficaz.
9. Conocimiento más profundo de las preferencias de la audiencia. Con el tiempo, las pruebas A/B revelan patrones en el comportamiento del usuario, lo que permite estrategias más específicas y eficaces.
10. Mejora continua. Las pruebas A/B fomentan la experimentación y el perfeccionamiento continuos, lo que se traduce en un aumento sostenido del rendimiento.

Según el informe State of Conversion Optimization 2020 de CXL, las pruebas A/B son una de las estrategias de CRO más eficaces. Smriti Chawla, en VWO’s CRO Industry Insights, señala que las pruebas A/B estadísticamente significativas han aumentado las tasas de conversión una media del 49 %.

¿Cuáles son las desventajas de las pruebas A/B?

El principal inconveniente de las pruebas A/B esel riesgo de crear experiencias de usuario incoherentes, sobre todo si las pruebas se ejecutan con demasiada frecuencia o sin una planificación adecuada. Las pruebas mal ejecutadas pueden confundir o frustrar a los usuarios y, en última instancia, reducir la confianza y el compromiso.

Entre los escollos más comunes se incluyen:

• Pruebas apresuradas: Lanzar pruebas sin un diseño cuidadoso puede dar lugar a datos poco fiables y resultados ineficaces.
• Ignorar la significación estadística: Sacar conclusiones a partir de datos incompletos puede llevar a tomar decisiones basadas en variaciones aleatorias y no en diferencias reales.
• Actuar a partir de resultados no concluyentes: Hacer cambios antes de que una prueba llegue a conclusiones válidas puede sesgar las pruebas futuras e inducir a error en el seguimiento del rendimiento.

Para evitar estos problemas, asegúrese de que cada prueba se ejecuta el tiempo suficiente para alcanzar la significación estadística, utiliza un tamaño de muestra suficiente y no se modifica a mitad del proceso. La paciencia y una configuración adecuada son esenciales para obtener información fiable y práctica.

Elementos comunes de las pruebas A/B

Las pruebas A/B suelen centrarse en elementos que afectan directamente al comportamiento de los usuarios y a las tasas de conversión. Los componentes que se prueban con más frecuencia son:

• Encabezados y títulos: Suelen ser los primeros elementos que ven los usuarios y pueden influir en su interés.
• Botones de llamada a la acción (CTA): Las variaciones en la redacción, el color, el tamaño y la ubicación pueden afectar significativamente a los porcentajes de clics.
• Diseños: La maquetación, las imágenes y la jerarquía de contenidos se prueban con frecuencia para determinar qué mantiene a los usuarios enganchados.
• Variaciones de las campañas de correo electrónico: Las líneas de asunto, los nombres de los remitentes, la estructura del contenido y el calendario pueden influir en las tasas de apertura y de clics.

Otros elementos que se prueban con frecuencia son:

• Formularios de registro: Ajustar el número de campos o las etiquetas de los campos puede influir en las tasas de cumplimentación.
• Secciones de prueba social: Modificar reseñas, testimonios o insignias de confianza puede influir en la credibilidad y la conversión.
• Texto de los anuncios: Los pequeños cambios en la redacción pueden afectar a la participación y la rentabilidad de las campañas de pago.

La clave del éxito de las pruebas A/B es dar prioridad a los elementos que tienen más probabilidades de influir en sus objetivos de conversión específicos.

Veamos con más detalle los elementos más populares.

Encabezados y títulos del sitio web

Un titular sólido desempeña un papel fundamental a la hora de atraer y retener a los visitantes de un sitio web. Las pruebas A/B ayudan a identificar la redacción y el tono que mejor resuenan entre el público, ya que permiten comparar variaciones en el estilo, el mensaje y la redacción.

Optimizar los titulares mediante pruebas puede aumentar el porcentaje de clics, mejorar la participación y el rendimiento del sitio. Según HubSpot, probar los titulares puede aumentar el porcentaje de clics hasta en un 10 %.

Botones de llamada a la acción (CTA)

Los botones CTA son esenciales para guiar a los usuarios hacia la conversión. Las pruebas A/B permiten comparar variaciones en el texto, el color, el tamaño, el diseño y la ubicación de los botones para determinar qué versión genera mejores resultados.

Incluso pequeños ajustes pueden influir en el comportamiento del usuario y mejorar las tasas de conversión. Según ConvertVerve, probar los botones CTA puede aumentar las tasas de conversión en un 14,79 %.

Diseños

Una landing page bien estructurada repercute directamente en la experiencia del usuario y en las tasas de conversión. Las pruebas A/B y multivariantes suelen centrarse en elementos como:

• Diseño de página
• Titulares y subtítulos
• Cuerpo del texto
• Visualización de precios
• Botones CTA
• Flujo de inscripción
• Longitud del formulario
• Elementos visuales

Probar diferentes diseños landing page ayuda a identificar qué elementos favorecen la participación del usuario y las conversiones, y cuáles crean fricción o confusión. Este proceso de mejora continua mejora la calidad de los leads y aumenta las tasas de conversión.

Según MarketingExperiments, optimizar el diseño landing page puede aumentar las conversiones hasta un 30%.

Landingi, un constructor landing page dedicado, apoya este proceso de optimización. Su interfaz intuitiva y sus herramientas de prueba integradas facilitan la creación, duplicación y prueba de variaciones para mejorar el rendimiento.

Variaciones de las campañas de correo electrónico

Las campañas de correo electrónico son un componente esencial del marketing digital, y las pruebas A/B ayudan a optimizar su rendimiento. Al probar diferentes versiones de las líneas de asunto, la estructura del contenido o los tiempos de envío, puedes identificar lo que genera mayores tasas de apertura y clics.

Las pruebas A/B perfeccionan su estrategia de correo electrónico utilizando datos reales de los usuarios, lo que elimina las conjeturas y mejora los resultados.

Ejemplo:
Una marca de joyería artesanal quiere encontrar la línea de asunto más eficaz para su boletín de noticias. Crea dos versiones de correo electrónico idénticas salvo por el asunto:

• Versión A: «Nueva colección: Joyas artesanales sólo para ti»
• Versión B: «Descubra su nueva pieza favorita»

Cada versión se envía a un segmento de audiencia diferente. La línea de asunto con mayor tasa de apertura se utiliza en futuras campañas para aumentar la participación y las ventas potenciales.

Según Campaign Monitor, probar variaciones del correo electrónico puede aumentar los ingresos por correo electrónico hasta en un 20%.

¿Por qué landing pages son el núcleo de las estrategias de pruebas A/B?

Las landing pages son ideales para las pruebas A/B porque proporcionan un entorno centrado y orientado a la conversión. Tanto si está probando titulares, CTA, longitud del formulario, imágenes o esquemas de color, landing pages le permite aislar variables y ver qué elementos afectan realmente al comportamiento del usuario. Estas condiciones controladas conducen a decisiones claras y respaldadas por datos en lugar de suposiciones.

Dado que los landing pages representan a menudo el último paso antes de la conversión, incluso las pequeñas mejoras pueden producir un impacto inmediato en el ROI.

1. Ejemplo de prueba A/B

Las landing pages se encuentran entre los activos de marketing que se prueban con más frecuencia. Un ejemplo notable es el de ForestView, una agencia digital con sede en Atenas (Grecia), que realizó una prueba A/B para mejorar el rendimiento del landing page de un cliente.

El equipo planteó la hipótesis de que reducir la necesidad de un desplazamiento excesivo ayudaría a los usuarios a encontrar los productos más fácilmente, aumentando así las conversiones de formularios. Para comprobarlo, rediseñaron la página con dos cambios clave:

• Sustitución de una larga lista de productos por carruseles
• Filtrado multinivel para la búsqueda dinámica de productos

La prueba A/B duró 14 días, con más de 5.000 visitantes repartidos a partes iguales entre la versión original (control) y la rediseñada (variación).

Resultados:

• Conversiones de formularios móviles: ↑ 20.45%
• Conversiones de formularios de escritorio: ↑ 8.50%
• Compromiso de los usuarios: ↑ 70.92%

Estos resultados confirmaron la hipótesis: la navegación simplificada y el filtrado centrado mejoraron tanto la usabilidad como las tasas de conversión.

2. Ejemplo de pruebas A/B de SaaS

En el sector SaaS, las pruebas A/B desempeñan un papel clave en la optimización del diseño de sitios web y la mejora de las conversiones. Un estudio de caso del blog Signal v. Noise de Basecamp destaca las pruebas de división realizadas en el sitio de marketing de Highrise.

El equipo planteó la hipótesis de que un diseño simplificado -llamado «página personal»-superaría a una versión más larga y detallada , el «formulario largo». Para comprobarlo, realizaron un experimento A/B comparando ambas versiones.

Resultados clave:

• La página «Persona» aumentó las inscripciones de pago en un 47% en comparación con el diseño «Formulario largo».
• En comparación con el diseño original (antes de cualquiera de las versiones), el aumento fue del 102,5%.
• Sin embargo, cuando se añadió contenido adicional a la «Página de persona», las conversiones cayeron un 22%.

En otra prueba, el equipo examinó el efecto de utilizar fotos de clientes. Comprobaron que las imágenes de clientes grandes y sonrientes aumentaban las conversiones, aunque la persona concreta retratada no suponía una diferencia significativa.

Estas pruebas A/B, realizadas a lo largo de varias semanas, ayudaron al equipo a cuestionar supuestos y a descubrir qué elementos del diseño influían realmente en el comportamiento del usuario. La clave: las pruebas de cubo revelan lo que funciona, incluso cuando contradice las expectativas.

3. Ejemplo de prueba A/B inmobiliaria

El sector inmobiliario depende en gran medida de experiencias digitales optimizadas. Plataformas líderes como Zillow, Trulia y StreetEasy utilizan pruebas A/B para mejorar la usabilidad y satisfacer mejor las necesidades de los usuarios. Como se destaca en el artículo de Anadea «How Effective A/B Testing Helps to Build a Cool Real Estate App», StreetEasy realizó pruebas para adaptar su experiencia de búsqueda a los usuarios de la ciudad de Nueva York.

Lo más destacado de la prueba A/B de StreetEasy:
La plataforma probó diferentes opciones de filtro de búsqueda y descubrió que los usuarios preferían filtrar por barrio y tipo de edificio. En Nueva York, la ubicación y el estilo del inmueble son factores importantes en la toma de decisiones. Por ejemplo, alguien familiarizado con Tribeca puede no considerar un apartamento en Chinatown, incluso si coincide con sus otras preferencias.

El contenido visual importa:
Las imágenes de los anuncios son clave para la participación de los usuarios. StreetEasy ha observado que los visitantes dedican aproximadamente el 60% de su tiempo a ver las fotos de los anuncios, por lo que el tamaño y la presentación de las imágenes son elementos fundamentales que hay que probar y optimizar.

Impacto del lenguaje descriptivo:
Zillow realizó un estudio de 24.000 ventas de viviendas y descubrió que determinadas palabras clave en las descripciones de los anuncios -como «lujoso», «ajardinado» y «mejorado»- estaban relacionadascon precios de venta más altos. Esto sugiere que la redacción puede influir directamente en la conversión y el valor percibido de la propiedad.

4. Ejemplo de pruebas A/B para aplicaciones móviles

A medida que aumenta la importancia de la optimización de las aplicaciones móviles, las pruebas A/B desempeñan un papel clave en la configuración de las experiencias dentro de la aplicación y las estrategias de monetización. Un caso notable es el de AppQuantum y Red Machine, que colaboraron en las pruebas A/B de Doorman Story, un juego de gestión del tiempo en el que los jugadores dirigen un hotel. Este caso se detalla en el artículo de Medium «How to Conduct A/B Tests in Mobile Apps: Parte I».

Objetivo de la prueba:
El equipo probó si añadir una mecánica de juego de pago -unamáquina de chicles- podía convertirse en una función de monetización viable. A diferencia de otros juegos similares que ofrecen estas funciones de forma gratuita, esta versión introdujo la mecánica tras un muro de pago en determinados niveles. Se tuvo cuidado de no alterar el equilibrio del juego.

Información clave:
El objetivo era medir cómo respondían los jugadores a este elemento de pago y si se percibía como valioso. Una de las principales preocupaciones era la pérdida de usuarios si los jugadores rechazaban pagar por herramientas que antes eran gratuitas.

Resultados:
La prueba A/B reveló que la versión más sencilla de la mecánica obtuvo los mejores resultados. Este resultado desafió las suposiciones iniciales y demostró que la simplicidad puede superar a modelos de monetización más complejos.

Conclusión:
Esta prueba pone de relieve la importancia de las pruebas A/B en las aplicaciones móviles, especialmente para la monetización. Al probar el comportamiento de los jugadores antes del lanzamiento completo, el equipo evitó alienar a los usuarios e identificó el enfoque más eficaz.

5. Email Marketing A/B Testing Ejemplo

MailerLite ha realizado múltiples pruebas A/B para mejorar el rendimiento del correo electrónico, como se detalla en el artículo de Jonas Fischer, «A/B Testing Email Marketing Examples to Improve Campaigns, landing pages and More». Sus experimentos se centraron en la longitud de la línea de asunto, el uso de emojis, las aperturas basadas en preguntas, el posicionamiento de imágenes y el rendimiento de la automatización.

Uso de emoji en las líneas de asunto

En las primeras pruebas, los emojis tuvieron poco efecto. Por ejemplo, en 2020:

• Con emoji: 31,82% de tasa de apertura
• Sin emoji: 31,93% de tasa de apertura

Sin embargo, las pruebas repetidas mostraron un cambio con el tiempo. En experimentos posteriores:

• Con emoji: 37,33% de tasa de apertura
• Sin emoji: 36,87% de tasa de apertura

Esto indica que la eficacia de los emoji puede evolucionar en función de la familiaridad del público y de las tendencias generales del correo electrónico.

Longitud de la línea de asunto

MailerLite también comprobó el impacto de las líneas de asunto concisas frente a las largas. Los resultados mostraron que las líneas de asunto más cortas generaban una mayor participación:

• Hasta un 100% de tasa de apertura
• 85,71% de clics

Estos resultados ponen de relieve la importancia de probar continuamente incluso los elementos de menor importancia para mantenerse en línea con las preferencias de la audiencia.

6. Ejemplo de pruebas A/B de comercio electrónico

Un artículo de Tomer Dean, «The Battle of Conversion Rates – User Generated Content vs Stock Photos» (La batalla de las tasas de conversión: contenido generado por el usuario frente a fotos de archivo), analizaba cómo influyen los distintos tipos de imágenes en el rendimiento del comercio electrónico, sobre todo en el sector de la moda y la confección.

Enfoque de la prueba:

La campaña de pruebas A/B comparó el contenido generado por el usuario (CGU) -fotos de personas reales llevando los productos- con la fotografía tradicional de archivo.

Resultados clave:

• Para un sujetador deportivo de Nike, una imagen UGC de Instagram logró una tasa de conversión del 0,90%, frente al 0,31% de la foto de stock.
• Un landing page de tacones rojos que combinaba una imagen de archivo con tres imágenes de CGU superó significativamente a la versión que sólo utilizaba una foto de archivo.
• Otras pruebas con productos como una falda de Zara y zapatillas de correr Nike mostraron tendencias similares, aunque con algunas variaciones según el tipo de producto.

Estas pruebas demostraron que los elementos visuales auténticos pueden superar a las imágenes de stock pulidas a la hora de impulsar las conversiones. Sin embargo, el estudio también subraya la necesidad de realizar pruebas continuas y de respetar las normas sobre licencias de imágenes y derechos de autor al utilizar contenido generado por terceros.

Según Smriti Chawla en «CRO Industry Insights from Our In-App Survey Results» de VWO, los sitios de comercio electrónico generan una media de 3 dólares por visitante único, y una prueba A/B bien ejecutada puede aumentar esa cifra hasta un 50%.

¿Pueden aplicarse las pruebas A/B a todos los elementos de un sitio web?

Técnicamente, las pruebas A/B pueden aplicarse a cualquier elemento. Sin embargo, es más eficaz dar prioridad a los elementos que tienen el mayor impacto en el comportamiento del usuario y las tasas de conversión, como titulares, CTA, formularios y características clave de navegación. Las pruebas específicas garantizan que los recursos se destinan a los elementos que aportan más valor.

¿Existe el riesgo de alienar a los usuarios con pruebas A/B frecuentes?

Sí. Si las pruebas A/B se realizan con demasiada frecuencia o sin tener en cuenta la experiencia del usuario, pueden causar confusión o frustración. Para evitarlo, realice las pruebas con cuidado y mantenga la coherencia en las funciones principales del sitio. Equilibre la experimentación con una experiencia estable y fácil de usar.

¿Qué es un grupo de control en las pruebas A/B?

Un grupo de control es la versión original de una página web, aplicación o elemento utilizada como referencia en una prueba A/B. Proporciona un punto de referencia para medir el impacto de los cambios realizados en la variación de la prueba. Proporciona un punto de referencia para medir el impacto de los cambios realizados en la variación de la prueba.

¿Qué constituye un resultado estadísticamente significativo en las pruebas A/B?

Un resultado estadísticamente significativo significa que es improbable que la diferencia observada entre el control y la variación se deba al azar. La mayoría de las pruebas A/B utilizan un nivel de confianza del 95%, lo que significa que solo hay un 5% de probabilidad de que el resultado se haya producido al azar.

¿Qué porcentaje de pruebas A/B/x fracasan?

Según Smriti Chawla, de VWO’s CRO Industry Insights, sólo el 14% de las pruebas A/B dan como resultado victorias estadísticamente significativas, lo que significa que el 86% no consigue producir una mejora apreciable en las tasas de conversión. La investigación de Convert.com corrobora conclusiones similares. Sin embargo, las tasas de fracaso pueden variar en función del sector, el tamaño de la audiencia y la complejidad de la prueba.

¿Cuáles son las herramientas más utilizadas en las pruebas A/B?

Entre las herramientas de pruebas A/B más utilizadas se incluyen:

• Optimizely
• VWO (Optimizador visual de sitios web)
• Google Optimize (anochece en 2023 pero se sigue haciendo referencia a él)
• Adobe Target
• AB Tasty

Estas plataformas permiten a las empresas diseñar, ejecutar y analizar pruebas A/B, y ofrecen funciones como la segmentación, las pruebas multivariantes y la elaboración de informes detallados.

¿Qué influye más en el comportamiento del usuario: cambiar el color de la CTA o su texto?

El texto de la CTA suele tener un efecto más profundo, ya que influye directamente en cómo los usuarios interpretan y responden a la acción que se les pide. Aunque el color puede aumentar la visibilidad, el texto determina la intención y la urgencia.

• Un estudio de HubSpot realizado por Joshua Porter demostró que cambiar el color de un botón (rojo frente a verde) aumentaba las conversiones en un 21%.
• Según un estudio de Melanie Deziel, los textos de CTA personalizados pueden mejorar las tasas de conversión hasta en un 202%.

En resumen, aunque el color importa visualmente, el texto influye más en el comportamiento del usuario y en el rendimiento general de la conversión.

¿Qué sectores se benefician más de las pruebas A/B?

Los sectores que más se benefician de las pruebas A/B son los siguientes:

• Comercio electrónico: optimización de las páginas de productos, la visualización de precios y los flujos de pago.
• SaaS: mejora de los procesos de inscripción, los flujos de incorporación y la mensajería de funciones.
• Marketing digital: perfeccionamiento de las campañas de correo electrónico, landing pages y rendimiento de los anuncios
• Desarrollo de aplicaciones móviles: mejora de la interfaz de usuario y la interfaz de usuario, compras dentro de la aplicación y estrategias de retención.

Estos sectores se benefician del uso de las pruebas A/B para mejorar la experiencia del usuario, aumentar las conversiones y tomar decisiones fundamentadas y basadas en datos.

¿Qué son las pruebas A/B en el ejemplo del marketing?

Las pruebas A/B en marketing consisten en comparar diferentes versiones de campañas -como creatividades publicitarias, titulares o mensajes- para identificar cuál funciona mejor. Al probar variaciones sistemáticamente, las empresas pueden determinar qué resuena más con su público y mejora las tasas de participación o conversión. Las pruebas frecuentes también ayudan a perfeccionar la estrategia y a tomar decisiones más eficaces basadas en datos.

¿Cuál es un ejemplo de prueba A/B en las redes sociales?

Las pruebas A/B en redes sociales consisten en comparar variables como las imágenes de los anuncios, los pies de foto o la segmentación del público. Por ejemplo, una empresa puede probar dos anuncios de Facebook -uno con una foto del producto y otro con contenido generado por el usuario- para ver qué versión genera más clics o conversiones con un segmento de audiencia específico.

¿Por qué utilizamos las pruebas A/B?

Las pruebas A/B ayudan a los profesionales del marketing a tomar decisiones basadas en datos, mejorar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión. Al probar diferentes versiones de páginas web, aplicaciones o campañas, las empresas pueden identificar lo que funciona mejor, optimizar el rendimiento y mejorar el retorno de la inversión.

¿Las pruebas A/B son un KPI?

Las pruebas A/B no son un KPI en sí, sino un método utilizado para influir y medir KPI como la tasa de conversión, la tasa de clics o la tasa de rebote. Proporciona información sobre cómo cambios específicos afectan al comportamiento del usuario y ayuda a identificar estrategias que impulsan resultados medibles.

¿Cuál es un ejemplo de prueba A/B en la vida real?

Un ejemplo real de prueba A/B es comparar dos diseños de envases de productos para ver cuál genera más ventas. Otros ejemplos incluyen probar diferentes diseños de tienda o estrategias de precios para determinar qué versión mejora la experiencia del cliente o aumenta los ingresos.

¿Qué son las muestras A/B?

Las muestras A/B se refieren a las dos versiones utilizadas en una prueba: el control (versión original) y la variación (versión modificada). Comparar su rendimiento ayuda a identificar qué versión apoya mejor objetivos como un mayor compromiso o conversión.

¿Cuántas empresas utilizan las pruebas A/B?

Según el informe State of Conversion Optimization del Instituto CXL 2020, el 44% de las empresas encuestadas utilizan software de pruebas A/B. En el estudio participaron 333 empresas de diversos tamaños y sectores.

La adopción es especialmente común en sectores con fuertes operaciones digitales, como el comercio electrónico y SaaS. Otro informe de Econsultancy de 2019 reveló que el 77 % de las empresas con programas estructurados de CRO utilizan pruebas A/B con regularidad.

¿Cómo utiliza Netflix las pruebas A/B?

Netflix utiliza las pruebas A/B para mejorar la experiencia del usuario probando elementos como:

• Miniaturas de programas y películas
• Diseño de la interfaz de usuario
• Algoritmos de recomendación personalizados
• Vista previa de la reproducción automática

El objetivo es identificar qué versiones aumentan la participación del usuario, la retención y el tiempo total de visualización.

¿Tiene YouTube pruebas A/B?

YouTube no ofrece herramientas de pruebas A/B a los creadores. Sin embargo, YouTube realiza regularmente pruebas A/B internas para mejorar las funciones de la plataforma y la experiencia del usuario. Los creadores que deseen probar el rendimiento de los contenidos deben recurrir a herramientas externas o métodos manuales (por ejemplo, probar miniaturas o títulos a lo largo del tiempo).

¿Tiene Shopify pruebas A/B?

Shopify no incluye pruebas A/B integradas, pero los comerciantes pueden utilizar aplicaciones de terceros de la Shopify App Store para realizar pruebas. Estas herramientas permiten probar elementos como páginas de productos, precios y flujos de pago.

¿Puede Mailchimp realizar pruebas A/B?

Sí. Mailchimp ofrece funciones de prueba A/B que permiten a los usuarios comparar las líneas de asunto, el contenido del correo electrónico y los tiempos de envío para mejorar las tasas de apertura y de clics.

¿Puede Wix hacer pruebas A/B?

Wix no ofrece pruebas A/B nativas. Sin embargo, los usuarios pueden integrar herramientas de terceros como Google Optimize para realizar pruebas en sus sitios web. Estas herramientas permiten a los usuarios de Wix probar la maquetación, el contenido y los elementos de diseño para mejorar las conversiones y la participación de los usuarios.

¿Google realiza pruebas A/B?

Sí. Google realiza regularmente pruebas A/B y multivariantes en todos sus productos y servicios para evaluar los cambios de funciones, las actualizaciones de la interfaz y las mejoras del algoritmo. Estas pruebas ayudan a garantizar que las nuevas implementaciones cumplen los objetivos de rendimiento y de experiencia de usuario.

¿Cómo realizar pruebas A/B con Google Ads?

Para realizar una prueba A/B en Google Ads:

1. Seleccione la variable que desea probar (por ejemplo, texto del anuncio, palabras clave o landing page).
2. Cree dos versiones del anuncio: unaoriginal (control) y otra variante.
3. Ejecute ambos anuncios simultáneamente en condiciones similares.
4. Analizar los datos de rendimiento (CTR, conversiones, etc.) para determinar la versión ganadora.

¿Cómo realizar una prueba A/B en Excel?

Para realizar una prueba A/B en Excel:

1. Utilice la función T.TEST de Excel para determinar si la diferencia entre los grupos es estadísticamente significativa.
2. Organiza los datos en dos grupos: control (A) y variación (B).
3. Calcula la media y la desviación típica de cada grupo.

¿Cuántos datos se necesitan para la prueba A/B?

El tamaño de muestra necesario depende del nivel de confianza deseado, el tamaño del efecto esperado y el volumen de tráfico. Como pauta general, intente obtener al menos 100 conversiones por variación para detectar diferencias significativas. Un mayor tráfico y una mayor duración de las pruebas mejoran la fiabilidad.

¿Son caras las pruebas A/B?

Los costes varían en función de las herramientas, la complejidad y la persona que realiza la prueba.

• Herramientasgratuitas: Algunas plataformas ofrecen funciones básicas de pruebas A/B sin coste alguno.
• Herramientasde pago: Las herramientas avanzadas pueden requerir una cuota mensual o por uso.
• Internas o subcontratadas: Realizar las pruebas internamente suele ser más rentable, mientras que la externalización puede suponer costes más elevados pero ofrecer orientación estratégica.

Mejores campañas con pruebas A/B basadas en datos en landing pages

Las pruebas A/B son más que una herramienta: es una mentalidad centrada en la mejora continua. Permite a los profesionales del marketing tomar decisiones fundamentadas y basadas en datos que perfeccionan las campañas y mejoran los resultados. Ya se trate de probar un botón CTA, un diseño landing page o una variación de correo electrónico, las pruebas A/B ayudan a identificar lo que realmente impulsa el compromiso y las conversiones.

A medida que aumenta la competencia digital, sigue creciendo el papel de las pruebas divididas para mejorar la experiencia del usuario e impulsar los resultados empresariales.

Plataformas como Landingi han democratizado el acceso a esta potente herramienta, permitiendo a empresas de todos los tamaños realizar experimentos perspicaces. Con Landingi, puede crear una gran campaña y optimizarla con pruebas multivariantes, programador de campañas, sustitución dinámica de texto y opciones de personalización para conseguir los mejores resultados. Lo más emocionante es que puede empezar a utilizar la plataforma Landingi ¡gratis!