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Pruebas A/B: ¿qué son y cómo hacerlas?

Infórmate sobre qué son las famosas pruebas A/B y sobre cómo su uso estratégico puede revolucionar los resultados de marketing.

Desvelar los secretos del comportamiento del usuario puede parecer una tarea ardua. Sin embargo, existe una estrategia eficaz que les ha permitido a las empresas entender exactamente qué funciona — y qué no funciona — cuando se trata de obtener el compromiso y la conversión de los usuarios: las pruebas A/B

Este abordaje puede perfectamente ser el factor diferencial que te permita optimizar tus páginas web y aumentar tus tasas de conversión. En el post de hoy exploraremos qué son las pruebas A/B, por qué son importantes y cómo puedes incorporarlas a tus propios esfuerzos de optimización.

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¿Qué es una Prueba A/B?

En un mundo cada vez más orientado por datos, entender las necesidades y preferencias de los usuarios es crucial para el éxito de cualquier negocio. Ahí es donde entran las pruebas A/B.

Básicamente, la prueba A/B es un método de comparación de dos versiones de una página de la web u otro recurso del usuario para determinar cuál de ellas tiene un mejor rendimiento. Es una experiencia con dos variantes, A y B, que son las versiones de control y de prueba, respectivamente.

Estas pruebas pueden aplicarse a cualquier elemento que influya en el comportamiento del usuario, como títulos, subtítulos, párrafos del texto, imágenes, botones, formularios e incluso colores y fuentes.

Este abordaje ofrece datos prácticos y observables para hacer elecciones más informadas y eficaces que pueden conducir a mejoras significativas.

Historia de la prueba A/B

Antes de comentar más detenidamente la importancia y los beneficios de la prueba A/B, nos parece interesante hacer una pequeña recapitulación histórica. Podemos datar el surgimiento de esta estrategia a poco tiempo después de que aparecieran las metodologías ágiles, en 2001.

Si conoces la historia de la internet, te habrás dado cuenta de que hablamos de antes de que Google utilizara el término por primera vez, lo que ocurrió recién en 2008. 

Y es así porque, desde la maduración de las estrategias de marketing, las empresas buscaban investigar y entender cómo un determinado producto penetraría en el mercado y si tendría una buena aceptación del público objetivo. Claro que, muchas veces, se daban “tiros” al azar, lo que acarreaba una enorme pérdida de dinero y tiempo. 

Buscando solucionar ese problema y optimizar las inversiones, surgieron las metodologías ágiles. Así, en vez de probar un producto robusto, con un proyecto completo de lanzamiento y divulgación, se empezaron a probar pequeños drops de productos y conceptos en un corto período de tiempo (días o semanas). A partir de ese momento, se medía el resultado final. 

Con esa propuesta de trabajar en sprints cortos, se detectó un problema: el foco, a fin de cuentas, era el planeamiento del proyecto y no la mensuración de KPI que pudieran iluminar el camino.

De esa forma, los resultados de los proyectos empeoraban aun cuando se los corregía a lo largo de los sprints. Los resultados eran muy parecidos a los que se lograban con aquellos primeros tiros al azar.

Como respuesta a ese nuevo desafío, surgió el concepto de experimentación, que pronto daría origen a la prueba A/B metrificada y estructurada que conocemos hoy.

De allí proviene la idea básica de comparación, de que todo lo que se lanza necesariamente debe ser mejor que lo que existe hoy. 

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¿Cuál es la importancia de las pruebas A/B?

Lo especial de las pruebas A/B radica en su simplicidad y en su capacidad de aportar resultados concretos. Por medio de estas pruebas, las empresas pueden identificar con precisión qué cambios conducen a resultados positivos, evitando suposiciones y conjeturas.

En esencia, es como tener un mapa de orientación que indica cuál es el camino que se debe seguir para optimizar el rendimiento.

Además, las pruebas A/B pueden ofrecer insights valiosos sobre el comportamiento de los usuarios. Estos permiten que las empresas comprendan los matices de lo que quieren y esperan los usuarios, proporcionando, de esa forma, la capacidad de atender a esas expectativas de forma más eficaz.

Esto puede resultar en una mayor involucración, tasas de conversión más altas y, en definitiva, aumento de las ganancias.

Por último, es importante recordar que la optimización del sitio es un proceso continuo. Las necesidades y preferencias de los usuarios pueden cambiar con el tiempo, así como la tecnología y las tendencias del mercado.

Las pruebas A/B permiten que las empresas se adapten a esos cambios, garantizando que sus páginas web estén siempre optimizadas para el rendimiento máximo.

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¿Cómo realizar Pruebas A/B?

Realizar una prueba A/B puede parecer una tarea compleja, pero, en realidad, es un proceso bastante directo. Esta es una estructura básica para realizar una prueba A/B:

1. Identifica un problema u oportunidad

El primer paso es identificar un problema o una oportunidad. Quizás las tasas de conversión en una determinada página sean menores que lo ideal o tal vez tengas una idea de cómo puedes mejorar la experiencia del usuario.

Supongamos que estás en duda en cuanto a una estructura de página, tomando en cuenta imágenes, jerarquía de la información y copywriting. Para poner a prueba la performance de la página y entender qué se necesita cambiar, puedes crear otra versión, que será la comparación de la prueba A/B. Por ejemplo:

Imagen retirada del sitio Unbounce.

2. Formula una hipótesis: 

En segundo lugar, necesitas formular una hipótesis. Por ejemplo, si notas que la tasa de clics de tu botón de CTA es baja, puedes formular una hipótesis de que un cambio en el color o en el texto del botón podría aumentar la tasa de clics.

En el ejemplo que dimos antes, podemos considerar que la hipótesis de mejora previó no solo cambios en el diseño de la página, sino también en el texto. 

3. Crea las versiones de prueba

Ahora, te toca crear tus versiones de prueba. Necesitarás dos versiones: la versión de control (o sea, la versión actual) y la versión de prueba (la nueva versión, la que incluirá las modificaciones).
En el ejemplo que damos a continuación, tenemos la versión A (control) y B (variación).

Fuente: What is A/B testing?

4. Conduce la prueba

Después de que tengas prontas tus versiones de prueba. Tendrás que repartir el tráfico de forma equitativa entre las dos versiones y recoger datos sobre cómo interactúan los usuarios con cada una de ellas.

5. No saques conclusiones precipitadas

Es crucial no sacar conclusiones precipitadas a partir de resultados iniciales. Cerciórate de que la prueba se haya ejecutado por tiempo suficiente como para obtener resultados significativos.

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Tipos de Prueba A/B para hacer

Ahora que sabes cómo conducir tus pruebas, veamos más detenidamente algunas posibilidades. Existen varias formas de realizar pruebas A/B y el abordaje que elegirás puede depender de una serie de factores.

Echémosle un vistazo a diez ejemplos:

  • Pruebas de títulos: Quizás el título de una página o de un post de blog no esté generando el tipo de compromiso que esperabas. Probar variaciones del titular puede ayudar a encontrar la versión que más resuene entre tu público.
  • Pruebas de call-to-action (CTA): El CTA es una de las partes más importantes de una página web. Probar diferentes textos, colores, formas y posiciones del CTA puede llevar a un aumento significativo en las tasas de conversión.
  • Pruebas de imágenes: Las imágenes pueden influir muchísimo en la manera en que las personas perciben tu sitio y en su decisión de involucrarse con él o no. Probar diferentes imágenes puede ayudar a determinar cuáles son más eficaces.
  • Pruebas de diseño de la página: El diseño de una página puede influir significativamente en la experiencia del usuario. Experimentar diferentes layouts puede ayudar a encontrar el equilibrio perfecto entre diseño y funcionalidad.
  • Pruebas de precios: Probar diferentes puntos de precio y estrategias de presentación de precios puede ser una manera eficaz de optimizar las ventas y la rentabilidad.
  • Pruebas de color: El color es un aspecto poderoso del diseño que puede influir en el comportamiento del usuario. Probar diferentes colores puede brindar insights sobre cómo afectan las tasas de conversión.
  • Pruebas de formularios de inscripción: Probar diferentes proyectos y campos de formularios de inscripción puede ayudar a optimizar las tasas de conclusión de llenado de formularios.
  • Pruebas de tipos de fuentes: La legibilidad es crucial para la experiencia del usuario. Probar diferentes tipos de fuente y tamaños puede mejorar la legibilidad y la comprensión.
  • Pruebas de páginas de destino: Experimentar diferentes elementos de diseño y contenido en páginas de destino puede ayudar a optimizar las tasas de conversión.
  • Pruebas de e-mail marketing: Probar diferentes líneas de asunto, contenido, imágenes y CTA en campañas de e-mail puede ayudar a aumentar las tasas de apertura y clics.
Imagen retirada del sitio Kinsta.


En esta imagen, podemos identificar las señales de pruebas A/B en las áreas de título, imagen y diseño de página y el respectivo número de retorno de compromiso de los usuarios.

A partir de resultados como esos, podrás implementar cambios optimizados en tu página, e-mail, app o plataforma.

Es importante recordar que las pruebas A/B se deben realizar con una determinada periodicidad, pues el comportamiento del usuario es cambiante y está intrínsecamente relacionado con elementos externos, como fechas conmemorativas, días de la semana y hasta con el tipo de contenido que ofreces. 

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Hice la prueba A/B: ¿y ahora?

Después de conducir la prueba A/B y recoger los datos, el trabajo aun no se termina. Entonces, deberás interpretar los resultados. Primero, es necesario entender lo que están diciendo los datos.

¿Qué diferencias ves entre las dos versiones? ¿Las diferencias son estadísticamente significativas?

En segundo lugar, es necesario evaluar si los cambios llevaron a resultados positivos o negativos y por qué. Esto puede demandar un análisis más detallado de los datos, así como una evaluación de la experiencia del usuario.

La última etapa es la de implementar los cambios. Si los datos sugieren que la versión de prueba es más eficaz, debes implementarla. Sin embargo, recuerda que las pruebas A/B conforman un proceso continuo.

Después de implementar los cambios, es importante seguir probando y optimizando para garantizar que tu sitio o aplicación esté siempre ofreciendo la mejor experiencia posible para los usuarios.

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¿Cómo saber si mi prueba A/B fue exitosa? 

Bueno, ha llegado el momento de examinar los resultados para entender si tu experimento fue exitoso o no. Una de las formas de hacerlo es aplicando el modelo ROAR.

Este modelo ayuda a las empresas a pensar en qué fase de negocio están y qué significancia estadística necesitan para verificar si una prueba alcanzó el objetivo.

  • Así, según el ROAR, con hasta 1.000 conversiones por mes, se requiere un 15% de éxito para comprobar una prueba.
  • Con hasta 10.000 conversiones por mes, se requiere un 5% de éxito para comprobar una prueba.

“¿Pero cómo puedo calcular el éxito de mi prueba?”, debes de estar preguntándote. Refresca tu conocimiento de la matemática y acompáñanos.

Primero, el tamaño de la muestra necesaria para calcular el éxito de la prueba A/B se basa en una fórmula:

N = z²pq
________
  e²

N: tamaño de la muestra
z: intervalo de confianza del 95% (desvío estándar de 1,96)
pq: variación de la población (0,501)
e: error permitido (5%)

La significancia indica la confiabilidad de la prueba A/B. Generalmente se la sitúa en el 95% o, en otras palabras, prevé un error aceptable (y esperado) del 5%. Si el cálculo se hace mal, puede arrojar lo que llamamos “falso positivo”, o sea, vamos a llegar a un resultado que indica éxito cuando, en realidad, la prueba no fue exitosa.

En este cálculo, pueden suceder dos tipos de error:

  • Falso positivo (Tipo 1) – se da cuando aceptas una hipótesis como mejor cuando no lo es.
  • Falso negativo (Tipo 2) – ocurre cuando rechazas una hipótesis porque es peor, pero, en realidad, no lo es.

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¿Cuáles KPI debo usar para medir la prueba A/B?

En primer lugar, es importante señalar que cada organización tiene sus principales KPI predefinidos, que suelen estar alineados entre los sectores de la empresa, sobre todo con el personal de marketing. 

Esos KPI establecidos se llaman Overall Evaluation Criterion, u OEC. Pueden ser combinaciones de métricas de diversas áreas o métricas “crudas”, que, por sí solas, ya arrojan algún tipo de resultado. 

Por ejemplo, en una fintech, el sector de préstamos debe preocuparse con el KPI de nuevos negocios (más personas tomando préstamos), mientras el área de insolvencia debe preocuparse por la tasa de impagos (cuántos pagos permanecen pendientes, sin efectuarse, de un mes a otro). 

Sin embargo, a pesar de las peculiaridades de cada segmento, algunas métricas pueden valer para la mayoría de las organizaciones en el momento de evaluar la prueba A/B. Esas métricas son: 

  • Tasa de clics;
  • Behavior (tiempo en la página; tasas de rebote o bounce);
  • Transacciones (leads; compras) – en este caso, lo ideal es que se cuente con una muestra de, como mínimo 1.000 individuos, para pruebas;
  • Ingreso por usuario;
  • Lifetime Value potencial;
  • Número de páginas.

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¿Cómo saber si una prueba A/B llegó al fin? 

En primer lugar, es necesario que se disponga de una muestra suficiente. A fin de cuentas, no puedes considerar la prueba finalizada si has hecho el experimento con un número de usuarios incorrecto.

Además, hay otras buenas prácticas que son importantes, como nunca terminar la prueba en el medio de la semana. Así, si empezaste una prueba A/B el lunes, no la termines antes del lunes siguiente.

De esa forma, evitarás que el resultado se modifique por los ciclos de comportamiento de los usuarios. Por lo tanto, siempre cierra secuencias semanales (7 días, 14 días, 21 días, etc.). 

Por otro lado, sé cuidadoso con pruebas demasiado largas, que se extiendan por más de 28 días.

En estos casos, los resultados pueden contaminarse por eventos externos relativos a aquel mes y usuarios viejos podrían volver al sitio como si fueran usuarios nuevos.

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