Las pruebas A/B consisten en comparar dos (o más) variantes de un landing page para ver cuál funciona mejor. Un proceso de pruebas correctamente diseñado puede proporcionarle datos muy valiosos sobre qué ajustes aplicados a sus páginas pueden sacarle el máximo partido a sus campañas de marketing digital. Exactamente igual que le funcionó a uno de los ex presidentes de EE. UU…
Sí, unos ligeros cambios en la splash page de Barrack Obama durante la campaña presidencial estadounidense de 2008 mejoraron la tasa de suscripción en un 40,6 %, ¡lo que se tradujo en 57 millones de dólares adicionales en donaciones! Antes, por supuesto, su personal de marketing realizó una serie de pruebas para seleccionar la variante de diseño óptima (D. Siroker & P. Koomen, The most powerful way to turn clicks into customers, 2013).
Esto explica claramente por qué en 2024 el 60% de las empresas pondrán a prueba su landing pages, según informa InvespCRO.
En este post, examino la definición de prueba landing page, los pasos clave, las herramientas útiles y los estudios de casos reales más interesantes, junto con consejos profesionales y errores comunes que hay que evitar. Comencemos.
Principales conclusiones:
- Las pruebas A/B identifican el diseño landing page más eficaz confrontando dos o más alternativas.
- Probar diferentes elementos landing page puede mejorar la experiencia del usuario y aumentar las conversiones.
- Los datos obtenidos de las pruebas A/B mejoran la eficacia del marketing.
- Landingi ofrece herramientas avanzadas para realizar pruebas A/B de forma eficiente y eficaz.
- Los experimentos de incrementalidad difieren de las pruebas A/B en que se centran en el impacto global de los esfuerzos de marketing.
¿Qué es la prueba AB landing page?
El landing page A/B testing es un método utilizado para comparar dos versiones de un landing page y determinar cuál funciona mejor. Este proceso consiste en crear dos variantes de un landing page, a menudo denominadas versión A y versión B, y distribuir el tráfico del sitio web entre ellas para ver cuál genera más conversiones. Para visualizarlo, eche un vistazo al siguiente landing page:
Supongamos que es la variante “A”. Recuérdela. Ahora, echa un vistazo a la variante “B” de esta página:
¿Ve la diferencia? Los botones de ambas páginas son diferentes en cuanto al texto, el color de fondo, el borde y otros sutiles parámetros de diseño. Las pruebas A/B de estas páginas pueden mostrar cuál de ellas (si es que hay alguna) convierte mejor. Como el botón es la única diferencia, podemos estar casi seguros de que las posibles diferencias en el nivel de conversión se deben exactamente a diferencias en el diseño de este elemento. Esta es, en pocas palabras, la idea de cómo funcionan las pruebas A/B.
¿Qué es landing page Split Testing?
Las pruebas divididas (o pruebas de URL divididas) se utilizan a menudo indistintamente con las pruebas A/B, pero a veces se refieren a una función específica de las herramientas de pruebas A/B que le permite cambiar la proporción de tráfico dirigido a cada variante probada. Por ejemplo, puede que desee enviar el 70% del tráfico a la variante A y el 30% a la variante B. En las pruebas A/B simples, la distribución del tráfico está automatizada y depende totalmente de los algoritmos de su herramienta o plataforma de pruebas.
Tal vez se pregunte en qué casos es útil fijar manualmente las proporciones de tráfico. He aquí las razones más comunes para ello:
- Mitigación de riesgos: Si una variante (por ejemplo, la variante A) es la versión actual de mejor rendimiento o la versión por defecto, dirigir una mayor proporción de tráfico hacia ella (por ejemplo, el 70%) garantiza que se minimice cualquier posible impacto negativo en el rendimiento general. Esto es especialmente importante cuando hay mucho en juego, como durante los periodos de ventas máximas o las grandes campañas de marketing.
- Recogida de datos más rápida para nuevas variantes: Cuando se prueba una nueva variante (por ejemplo, la variante B) que podría mejorar significativamente el rendimiento, al enviarle más tráfico (por ejemplo, un 30%) se pueden recopilar rápidamente datos suficientes para determinar su eficacia. Esta recopilación acelerada de datos ayuda a tomar decisiones más rápidas sobre la conveniencia o no de aplicar plenamente la nueva variante.
- Asignación de recursos: Las proporciones de tráfico personalizadas permiten una mejor gestión de los recursos. Por ejemplo, si una variante requiere más recursos de servidor o atención al cliente, limitar su tráfico puede evitar la sobrecarga de los sistemas y garantizar una experiencia de usuario más fluida.
- Experimentación controlada: Ajustando las proporciones de tráfico, las empresas pueden controlar el alcance de sus experimentos. Esto resulta útil cuando se prueban cambios innovadores o de alto riesgo, en los que es necesario un despliegue gradual y una supervisión cuidadosa para evitar interrupciones significativas.
- Aplicación gradual de los cambios: Establecer proporciones de tráfico personalizadas permite un enfoque gradual de la aplicación de los cambios. Por ejemplo, empezando con un 10% del tráfico dirigido a una nueva variante y aumentándolo gradualmente a medida que aumenta la confianza en su rendimiento. Este enfoque garantiza que cualquier problema pueda identificarse y abordarse antes de un despliegue completo.
- Segmentación estratégica: Las proporciones personalizadas permiten una orientación estratégica, en la que determinados segmentos de usuarios pueden ser dirigidos a variantes específicas en función de criterios demográficos, de comportamiento o de otro tipo. Este enfoque específico puede aportar información más relevante y mejorar la eficacia general de la prueba.
En resumen, establecer proporciones de tráfico personalizadas en las pruebas divididas proporciona flexibilidad, reduce el riesgo y garantiza una experimentación más estratégica y controlada, lo que en última instancia conduce a una mejor toma de decisiones y a un rendimiento optimizado.
¿Qué elementos landing page pueden someterse a pruebas AB?
En las pruebas A/B, las variantes de página pueden diferir en elementos como titulares, elementos visuales (imágenes, vídeos, carruseles, efectos, etc.), formularios, botones de llamada a la acción, pruebas sociales e incluso diseños generales. Al medir las interacciones de los usuarios y las tasas de conversión, los profesionales del marketing pueden identificar qué versión es más eficaz para alcanzar sus objetivos, ya sea generar clientes potenciales, realizar ventas o fomentar las inscripciones.
¿Cuáles son las principales ventajas de landing page AB Testing?
La principal ventaja de las pruebas A/B es su capacidad para proporcionar información basada en datos. En lugar de basarse en conjeturas, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones fundamentadas basadas en el comportamiento real de los usuarios. Esto conduce a una mejora y optimización continuas de landing pages, mejorando en última instancia la experiencia del usuario y aumentando las tasas de conversión.
7 pasos para landing page AB Testing para mejorar las tasas de conversión
Las pruebas landing page constan de varios pasos que le ayudan a optimizar sistemáticamente sus páginas y mejorar los índices de conversión. Si los sigues, podrás identificar qué resuena mejor entre tu público y realizar mejoras basadas en datos.
1. Definición de objetivos y métricas
En primer lugar, defina objetivos y parámetros claros. Esto le ayudará a comprender lo que quiere conseguir y cómo medirá el éxito. Los objetivos pueden ser aumentar las inscripciones, mejorar el porcentaje de clics o aumentar las ventas. Las métricas son los datos concretos de los que hará un seguimiento para evaluar el rendimiento.
Ejemplo: Puede tomar como objetivo mejorar la tasa de conversión en dispositivos móviles, mientras que como medida el número de conversiones en móviles por semana.
Consejo profesional: Elija una métrica principal en la que centrarse para evitar diluir el impacto de su prueba.
Error a evitar: Evite establecer demasiados objetivos o métricas, ya que pueden complicar el análisis y diluir el enfoque.
2. Creación de hipótesis
En segundo lugar, cree algunas hipótesis sobre qué cambios podrían mejorar sus tasas de conversión. Una hipótesis bien definida orienta el diseño de la prueba y garantiza que tenga una idea clara de lo que está probando y por qué. Las hipótesis deben basarse en datos, comentarios de los usuarios o conclusiones de pruebas anteriores.
Ejemplo: Una hipótesis correcta puede sonar: “Cambiar el titular de ‘Regístrate ahora’ a ‘Recibe actualizaciones exclusivas’ aumentará las suscripciones al boletín en un 15% en un periodo de dos semanas“.
Consejo profesional: Haga que sus hipótesis sean específicas y mensurables para evaluar fácilmente los resultados.
Error a evitar: Evite establecer demasiados objetivos o métricas, ya que pueden complicar el análisis y diluir el enfoque.
3. Diseño de variaciones
En tercer lugar, diseñe al menos dos versiones (una de control y otra) de su landing page basándose en sus hipótesis. Estas variaciones se compararán para ver cuál funciona mejor. Asegúrese de que los cambios sean claros y perceptibles, pero no demasiado drásticos para no confundir a los visitantes.
Ejemplo: Como versión de control, puede tomar la versión existente de su landing page, mientras que la nueva versión debería modificarse en el elemento que pretende probar. Si desea comprobar la eficacia de su formulario de captación de clientes potenciales, deberá modificarlo en la nueva versión (por ejemplo, limitando los campos del formulario, el diseño, la copia o la longitud total del formulario).
Consejo profesional: Limite los cambios a un elemento por prueba para aislar su impacto en el rendimiento.
Error a evitar: Evite realizar demasiados cambios a la vez, ya que puede dificultar la identificación de qué cambio ha influido en los resultados.
4. División del tráfico
En cuarto lugar, divida el tráfico del sitio web entre las distintas versiones de su landing page. Esto garantiza una comparación justa al exponer cada variante a un número adecuado de visitantes. Lo más frecuente es utilizar partes iguales, pero en algunos casos concretos es aconsejable dividir el tráfico en otras proporciones (véase el apartado sobre pruebas divididas).
Ejemplo: Si lo sabe todo sobre su rendimiento landing page actual (también qué elementos influyen más en la tasa de conversión), puede ser razonable dirigir más tráfico en la nueva variante, que le da resultados y le permite aplicar cambios valiosos más rápidamente.
Consejo profesional: Asegúrese de que el tráfico se distribuye de forma aleatoria y uniforme para obtener resultados precisos.
Error a evitar: Evitar la distribución desigual del tráfico, que puede sesgar los resultados y llevar a conclusiones incorrectas.
5. Ejecución de la prueba
En quinto lugar, realice la prueba durante un periodo suficiente para recopilar suficientes datos. La duración debe ser suficiente para tener en cuenta las variaciones en el comportamiento de los visitantes, como los días laborables frente a los fines de semana.
Ejemplo: Deje que la prueba se ejecute durante al menos una semana para recopilar datos suficientes. Si tiene poco tráfico, la prueba debería durar más tiempo.
Consejo profesional: Evite realizar cambios durante el periodo de prueba para garantizar la coherencia.
Errores a evitar: No realice ningún cambio en su sitio web ni en las variables de la prueba durante el periodo de prueba. Las alteraciones pueden sesgar los resultados e invalidar la prueba.
6. Análisis de los resultados
A continuación, analice los resultados revisando los datos recopilados para determinar qué variación ha funcionado mejor. Utilice herramientas estadísticas para comparar las tasas de conversión y otras métricas relevantes basándose únicamente en los resultados estadísticamente significativos.
Ejemplo: Compare las tasas de conversión de ambas versiones para ver cuál funcionó mejor. Intente identificar la razón por la que el landing page ganador resultó mejor. Compare sus conclusiones con los resultados de estudios de casos similares disponibles en Internet para aumentar la probabilidad de que su interpretación sea correcta.
Consejo profesional 1: Desglosa tus datos por diferentes segmentos de audiencia, como datos demográficos, fuentes de tráfico o comportamiento de los usuarios. Esto puede revelar información que podría estar oculta en los datos agregados y ayudar a adaptar futuras optimizaciones.
Consejo profesional 2: Examine no sólo las tasas de conversión, sino también otras métricas relevantes como la tasa de rebote, el tiempo en el sitio y el valor de vida del cliente. Esta visión holística permite comprender mejor el comportamiento del usuario y el impacto de cada variación.
Errores que hay que evitar: Ten cuidado con el sesgo de confirmación: interpretar los datos de un modo que confirme tus ideas preconcebidas. Analice los datos objetivamente y considere todas las explicaciones posibles de los resultados observados.
7. Aplicación de la variación ganadora
En séptimo lugar, implemente la variación ganadora en el landing page en vivo. Documente los resultados y las lecciones de esta prueba para informar futuras pruebas A/B.
Ejemplo: Si el nuevo titular aumentó las inscripciones, actualice su landing page en consecuencia. En otras palabras, convierta la variante ganadora en su página web activa.
Consejo profesional: Pruebe continuamente nuevas hipótesis para seguir optimizando su landing page .
Cada paso de la prueba se basa en el anterior, creando un enfoque estructurado para lograr mejores resultados y una mayor participación de su audiencia.
Mediante la realización periódica de pruebas landing page, puede mejorar sistemáticamente las tasas de conversión, tomando decisiones basadas en datos que mejoren sus esfuerzos de marketing.
landing page Ejemplos de pruebas AB
landing page Las pruebas AB son un procedimiento habitual para las empresas de distintos sectores. A continuación encontrará varias aplicaciones ejemplares extraídas de casos prácticos reales publicados en la web. Explore y aprenda cómo es en la práctica del marketing digital y qué tipo de efectos puede esperar.
1. Bukvybag
Elemento probado: landing page titular
Antecedentes (Reto): Bukvybag, una empresa especializada en bolsos de mujer, tenía problemas con la baja tasa de conversión de su página de inicio. Sospechaban que su titular actual, “Bolsos y accesorios versátiles”, no captaba eficazmente el interés de su público objetivo.
Alcance y variantes de las pruebas A/B: Para abordar este problema, Bukvybag utilizó una función de contenido dinámico para realizar una prueba dividida en el titular de su página de inicio. El objetivo era identificar qué titular resonaría mejor con los clientes potenciales e impulsaría mayores tasas de conversión. Probaron múltiples variaciones del titular, cada una de ellas haciendo hincapié en una propuesta de valor diferente:
- Variante A: “Destaca entre la multitud con nuestros bolsos únicos y a la moda”
- Variante B: “Descubra el compañero de viaje definitivo que combina estilo y funcionalidad”
- Variante C: “Bolsas de calidad superior diseñadas para la exploración y la aventura”
Resultados: Las pruebas A/B revelaron un claro ganador, lo que llevó a un aumento del 45% en los pedidos. El significativo aumento de las conversiones demostró que el titular elegido era más eficaz para captar la atención del público. Los resultados alcanzaron significación estadística, lo que confirmó que la mejora no se debía al azar y que el nuevo titular podía mantener la tasa de conversión mejorada a lo largo del tiempo.
Basado en una historia de: Barbara Bartucz (OptiMonk)
2. Going
Elemento probado: Texto del botón de llamada a la acción
Antecedentes (reto): Going se enfrentaba a un reto importante a la hora de presentar eficazmente sus planes de suscripción. Su estrategia convencional se centraba en atraer a los visitantes de la página para que se registraran en un plan gratuito limitado con la esperanza de venderles más adelante una opción premium. Sin embargo, este enfoque no conseguía transmitir adecuadamente todo el valor de las ofertas premium de Going, lo que se traducía en unos índices de conversión decepcionantes.
Alcance y variantes de las pruebas A/B: Para abordar este problema, Going utilizó las herramientas de pruebas A/B de Unbounce para refinar su llamada a la acción (CTA). Experimentaron con dos CTAs diferentes en su página de inicio: “Regístrate gratis” frente a “Prueba gratis”.
Resultados: Este ajuste aparentemente menor -sólo un cambio de tres palabras- pretendía destacar mejor las ventajas del plan integral premium presentando un periodo de prueba gratuito. De este modo, la propuesta de valor era más transparente e inmediata para los clientes potenciales. El nuevo CTA “Prueba gratuita” redujo la tasa de abandono de formularios, lo que a su vez produjo un aumento del 104% en el número de inicios de prueba mes a mes. Esta mejora sustancial no sólo impulsó las tasas de conversión de los canales de pago, sino que también, por primera vez, superó al tráfico orgánico.
Basado en una historia de: Paul Park (Unbounce)
3. WorkZone
Elemento probado: Logotipos de testimonios de clientes junto al formulario de captación de clientes potenciales
Antecedentes (reto): WorkZone, una empresa de software estadounidense especializada en soluciones de gestión de proyectos y herramientas de colaboración documental, necesitaba mejorar sus tasas de conversión de clientes potenciales. Para reforzar la reputación de su marca, WorkZone incluyó una sección de opiniones de clientes junto al formulario de solicitud de demostración en su página de generación de clientes potenciales. Sin embargo, los coloridos logotipos de testimonios de clientes distraían a los visitantes de completar el formulario, lo que repercutía negativamente en las conversiones.
Alcance y variantes de las pruebas A/B: Para abordar este problema, WorkZone realizó una prueba A/B para determinar si cambiar los logotipos de las empresas en los testimonios de los clientes de su color original a blanco y negro reduciría la distracción y aumentaría el número de solicitudes de demostración. La prueba duró 22 días y comparó los logotipos originales en color (control) con las versiones en blanco y negro (variación).
Resultados: Los logotipos en blanco y negro consiguieron un 34% más de envíos de formularios que la versión original. Con una significación estadística del 99%, la conclusión era sencilla: los logotipos rediseñados reducen eficazmente la distracción y mejoran la conversión de clientes potenciales. Se implantaron inmediatamente después de las pruebas.
Basado en una historia de: Astha Khandelwal (VVO)
4. Orange
Elemento probado: Lightbox/Overlay
Antecedentes (reto): Las suscripciones móviles de Orange son una parte vital de su estrategia comercial. El objetivo principal era mejorar la tasa de captación de clientes potenciales del sitio web y aumentar el número de usuarios móviles activos. Los datos indicaban que la página de suscripción era la fuente clave de clientes potenciales registrados, lo que llevó a centrarse en optimizar esta página para impulsar la captación de clientes potenciales en general.
Alcance y variantes de las pruebas A/B: Anteriormente, Orange utilizaba una superposición de intención de salida (una especie de lightbox) en la versión de escritorio de su página de suscripción para captar clientes potenciales antes de que los usuarios abandonaran el sitio. La prueba A/B tenía como objetivo determinar si la implementación de una ventana superpuesta basada en el tiempo en la versión móvil mejoraría la captación de clientes potenciales. La prueba consistió en activar una superposición a los 15 segundos para los usuarios que aún no habían facilitado sus datos de contacto, comparando esta variante con la página estándar sin la superposición.
Resultados: Los resultados fueron notables, con un aumento del 106,29% en la tasa de captación de clientes potenciales. El experimento demostró que las superposiciones temporales en dispositivos móviles superan con creces a los activadores de salida en ordenadores de sobremesa, lo que se traduce en una mayor tasa de conversión.
Basado en una historia de: Oana Predoiu (Omniconvert)
5. InsightSquared (ahora: Mediafly)
Elemento probado: Campos de formulario en un formulario de generación de clientes potenciales
Antecedentes (reto): InsightSquared, una empresa B2B centrada en simplificar la previsión de ventas, se enfrentaba a un reto con sus formularios de generación de clientes potenciales. El formulario original parecía demasiado largo debido a la presencia de varios campos opcionales, lo que parecía intimidar a los posibles clientes potenciales y provocaba una mayor tasa de abandono. A pesar de que estos campos eran opcionales, su presencia disuadía a los usuarios de completar el formulario.
Alcance y variantes de las pruebas A/B: La empresa decidió probar una versión simplificada de su formulario mediante la eliminación de los campos opcionales, con el objetivo de que el formulario fuera menos intimidante y más fácil de usar. La métrica clave era el porcentaje de usuarios que facilitaban sus números de teléfono, con una observación inicial de que sólo el 15% lo hacía. La prueba consistió en desplegar el nuevo formulario simplificado en la página de descarga del libro electrónico para comprobar si la reducción de campos aumentaba la tasa de conversión.
Resultados: El formulario simplificado mejoró significativamente la participación de los usuarios, lo que se tradujo en un notable aumento del 112% en las conversiones. Esto confirmó que la simplificación del formulario mediante la eliminación de campos opcionales lo hacía más accesible, lo que animaba a más usuarios a completarlo.
Basado en una historia de: Willem Drijver
¿En qué se diferencian los landing page experimentos de incrementalidad de los experimentos A/B?
Los experimentos de incrementalidad landing page miden el verdadero impacto adicional de toda una campaña de marketing o un conjunto de intervenciones de marketing comparando el rendimiento de un grupo de prueba expuesto a la intervención (o campaña) frente a un grupo de control durante un periodo más largo, mientras que los experimentos A/B comparan dos o más versiones de un landing page (con ligeros cambios en elementos individuales, no múltiples) para determinar cuál rinde mejor en un entorno controlado a corto plazo. Veámoslo con más precisión en la tabla:
| Aspecto | Experimentos A/B | Experimentos de incrementalidad |
| Objetivo | Comparar dos o más versiones para identificar la de mejor rendimiento | Medir el impacto adicional de una campaña específica o de un conjunto de intervenciones de marketing. |
| Marco temporal | Corto plazo, resultados inmediatos | A largo plazo, evaluación del impacto sostenido |
| Tipo de información | Determinar qué versión funciona mejor | Determinar el efecto neto de toda la campaña (o al menos de un conjunto de acciones) |
| Enfoque | Elementos específicos de la página y su rendimiento | Métricas generales de rendimiento y su cambio incremental |
| Ejemplo de uso | Probar diferentes titulares o botones de llamada a la acción | Evaluar el impacto de una política de precios de una rebaja de invierno |
¿Cuál es la mejor herramienta de pruebas A/B para landing pages?
La mejor herramienta de pruebas A/B para landing pages es Landingi, ya que junto con su interfaz supersencilla, ofrece un montón de funciones no disponibles en la mayoría de las herramientas de sus competidores como Unbounce o Carrd. Aparte de las sencillas pruebas A/B que comparan dos variaciones diferentes de tu landing page (por ejemplo, dos páginas idénticas con diferentes llamadas a la acción o titulares), puedes realizar en la plataforma, entre otras:
- pruebas multivariantes (pruebas A/B/x): le permite crear varias variantes de su landing page para realizar una prueba exhaustiva de varios cambios simultáneamente,
- split testing – se refiere a comparar el rendimiento de dos o más páginas totalmente diferentes (no las variaciones de una página) enviando tráfico -en proporciones iguales (o personalizadas), no aleatorias- a la misma URL para determinar qué página convierte mejor (con esto determinará más rápidamente qué estrategia de diseño aporta mejores resultados).
Una ventaja adicional es disponer de herramientas de prueba integradas en la plataforma de construcción landing page, lo que no sólo resulta cómodo, sino que también garantiza la compatibilidad y reduce el gasto en herramientas de marketing digital.
Ejecute la prueba AB landing page con Landingi.
Aunque Landingi es principalmente un popular constructor de páginas, viene con un conjunto de herramientas para la optimización de la tasa de conversión, desde una completa suite de experimentos landing page (que incluye pruebas multivariante y pruebas divididas landing page), pasando por el seguimiento del comportamiento del usuario, hasta herramientas de IA polivalentes. Con todo esto a su alcance, así como con toneladas de plantillas e integraciones listas para usar, podrá crear landing pages no solo muy atractivas, sino también exitosas, que lleguen a su público objetivo con mayor eficacia.
Para aquellos que buscan optimizar su gasto publicitario, Landingi también permite experimentar con páginas relacionadas con sus campañas realizadas en Google Ads. Las pruebas A/B, en este caso, ayudan a determinar qué diseño de página genera más conversiones, lo que garantiza que el presupuesto para anuncios se utilice de forma eficaz.
Landingi también es una gran opción para aquellos sin experiencia previa en landing page A/B testing, ya que sus funciones de prueba están disponibles durante 7 días de forma gratuita, lo que es perfecto para familiarizarse con la idea a base de práctica. ¡Sólo tiene que registrarse y probarlo!
