Pruebas A/B: Guía para realizar pruebas y analizar resultados

Si eres diseñador o profesional del marketing y buscas aumentar la interacción, poner a prueba tus ideas es fundamental. Las pruebas A/B te ofrecen los datos necesarios para optimizar con confianza tu aplicación, sitio web o campañas publicitarias. Al comparar variaciones, puedes validar qué cambios generan resultados reales y evitar errores costosos.

En esta guía, te explicaremos cómo realizar una prueba A/B y compartiremos las mejores prácticas para asegurar que tus experimentos conduzcan a mejoras significativas.

¿Qué es una prueba A/B?

Las pruebas A/B, o pruebas divididas, consisten en dividir a tu audiencia en dos grupos y ofrecer a cada uno una versión diferente de un producto para ver cuál funciona mejor. Es un experimento controlado que suele aplicarse al diseño web, pero también a campañas de correo electrónico, anuncios e incluso aplicaciones móviles. Sea cual sea el medio que evalúes, el objetivo suele ser el mismo: encontrar la versión que ofrezca mejores tasas de conversión.

Durante una prueba A/B, los usuarios interactúan con una iteración del producto mientras tú observas y recopilas datos sobre su experiencia. Las métricas pueden variar desde cuánto tiempo permanecieron en una página web hasta en qué llamadas a la acción (CTA) hicieron clic.

Estos puntos de datos miden indicadores clave de rendimiento (KPI) que señalan qué tan atractiva es una versión del producto. Los diseñadores y especialistas en marketing utilizan esa información para determinar qué diseños podrían generar más conversiones.

"Empieza por el usuario. Crea hipótesis centradas en el usuario y basadas en el conocimiento de tus visitantes; no solo en lo que hacen, sino en por qué están en tu sitio web, cuál es su objetivo, dónde encuentran dificultades y cuál es su motivación. Más allá de cambiar el tono de un botón, piensa en qué podría hacer que abandonen el flujo".

- Jason Kahn, Producto, Webflow

¿Cuándo deberías realizar pruebas A/B?

Una prueba A/B es útil siempre que necesites determinar si un cambio de diseño mejoraría la eficacia de un producto o sitio web. Estas evaluaciones son aplicables a diversos medios, como:

• Páginas web: incluso cambios sutiles, como hacer que un botón sea más llamativo o destacar una nueva función, pueden mejorar la interacción y las tasas de conversión de la página.
• Aplicaciones móviles: cambiar el diseño, la imagen de marca y las funciones de una aplicación puede mejorar o empeorar su usabilidad. Las pruebas A/B ayudan a los diseñadores a medir esos cambios con usuarios reales.
• Anuncios: realizar pruebas divididas en tus anuncios te ayuda a comparar resultados para encontrar las características, diseños y eslóganes que más interesan a los clientes potenciales.
• Correos electrónicos: las campañas de correo electrónico suelen triunfar o fracasar según detalles mínimos. Las pruebas A/B pueden revelar y comparar distinciones importantes, como las líneas de asunto y las llamadas a la acción más eficaces.

Pruebas multivariables frente a pruebas A/B

La principal diferencia entre las pruebas A/B y las multivariables es la cantidad de variables que se ponen a prueba. En una prueba A/B tradicional, cambias una variable a la vez para descubrir si la nueva versión funciona mejor que la original. Esa variable puede ser una línea de asunto, el color de un botón o la redacción de un anuncio.

En una prueba multivariable, alteras varias variables a la vez para determinar cómo una combinación de cambios podría afectar a los resultados. Por ejemplo, los especialistas en marketing pueden probar si cambiar el enfoque de un anuncio web hacia una nueva audiencia es una buena idea. Para ello, pueden probar el anuncio con una imagen y un eslogan diferentes, pero manteniendo el resto del material igual.

Cómo realizar una prueba A/B en 7 pasos

La forma de realizar una prueba A/B depende del medio que estés evaluando. Sin embargo, hay algunos pasos esenciales que debes incluir en cada prueba para formular hipótesis, diseñar experimentos y medir resultados. Explora estos siete fundamentos de las pruebas A/B para empezar.

1. Define los objetivos

Primero, decide qué quieres lograr con tu prueba e identifica los KPI que usarás para medir el éxito. Por ejemplo, si tu objetivo es aumentar la tasa de conversión de una campaña de correo electrónico, haz un seguimiento de la tasa real y establece objetivos para microconversiones, como la tasa de apertura y la tasa de clics (CTR). Estos puntos de datos proporcionan información fundamental sobre dónde abandonan los lectores el recorrido del usuario.

2. Recopila datos

Reúne datos relevantes sobre el rendimiento actual de tu contenido en relación con tus objetivos. Incluye tasas de conversión, tasas de apertura, CTR y cualquier otra métrica importante. Estos datos servirán como punto de referencia para comparar. Si aún no tienes datos de usuario, aprovecha herramientas de análisis como Google Analytics o Webflow Analyze.

3. Formula hipótesis de prueba

Ahora que has establecido los objetivos y las métricas para alcanzarlos, formula una hipótesis que describa claramente el cambio que pretendes realizar y el resultado que esperas obtener.

Aquí tienes una plantilla básica que puedes usar:

“Si cambiamos ____ por ____, nuestra tasa de ____ aumentará un __%.”

Por ejemplo, algunas hipótesis para pruebas A/B podrían ser:

• Si cambiamos el color del botón de llamada a la acción a naranja, nuestro CTR aumentará un 3%.
• Si cambiamos la pantalla de inicio para incluir sugerencias, nuestro tiempo promedio de sesión aumentará un 10%.
• Si cambiamos la línea de asunto para que sea más concisa, nuestra tasa de apertura aumentará un 5%.

4. Desarrolla variaciones

Crea las variaciones que quieres probar. Luego, preséntalas a tus compañeros o colegas en una prueba A/B simulada para obtener su opinión. Invítalos a señalar cómo podrían estas variaciones ajustarse mejor a la hipótesis. Siempre es bueno obtener otra perspectiva sobre tu trabajo y perfeccionarlo antes de invertir tiempo y esfuerzo en realizar una prueba real.

5. Realiza el experimento

Para sitios web y aplicaciones móviles, elige una herramienta de pruebas A/B como Webflow Optimize para ejecutar tus experimentos. Estas herramientas te ayudan a decidir cómo segmentar a los usuarios, y algunas ofrecen análisis adicionales como mapas de calor y encuestas para ayudarte a obtener información sobre cada versión. Puedes usar estos datos extra para complementar tus análisis actuales.

Cuando busques un software de pruebas A/B, asegúrate de que mencionen cómo manejan las siguientes buenas prácticas:

• Encubrimiento (Cloaking) — El encubrimiento aprovecha las pruebas A/B para mostrar a los motores de búsqueda una versión de tu página y a los usuarios otra. Las herramientas deben garantizar que su segmentación de audiencia evite esta práctica.
• Redirecciones 302 — Las redirecciones 302 son cambios temporales que indican a los motores de búsqueda que el enlace volverá a la normalidad pronto, por lo que no deben indexarlo todavía.
• Etiquetas canónicas — Usa etiquetas meta canónicas para informar a los motores de búsqueda qué variación de la página debe considerarse la fuente principal.

Si estás realizando una prueba A/B para una campaña de marketing digital o de correo electrónico, es probable que tu plataforma o servicio de email ya sea compatible con estas pruebas. Mailchimp, por ejemplo, ofrece herramientas sólidas de pruebas A/B que te permiten probar diferentes versiones de correos, y Meta proporciona pruebas A/B integradas para evaluar anuncios en redes sociales.

6. Recopila resultados

Deja que tu experimento A/B se ejecute el tiempo suficiente para reunir datos suficientes para obtener resultados estadísticamente significativos. Una buena regla general es dejar que tus pruebas alcancen al menos el 20% de tu tráfico mensual antes de finalizarlas. Este tamaño de muestra suele ser lo suficientemente grande como para proporcionar resultados significativos con un alto nivel de confianza.

7. Evalúa los hallazgos

Consulta los objetivos y la hipótesis que formulaste al principio y revisa tus resultados para ver si alcanzaste tus metas. No te preocupes si resulta que tu hipótesis era incorrecta; incluso un resultado negativo es información valiosa, ya que ayuda a descartar cambios potenciales que no serían efectivos.

Según 127,000 experimentos realizados por Optimizely, solo alrededor del 12% de los cambios de diseño marcan una diferencia positiva. Sin embargo, las pruebas iterativas son una forma altamente efectiva de descubrir qué cambios valen la pena, por lo que sigue siendo un proceso esencial.