Cambias el diseño de tu landing page, reescribes el titular de tu CTA o ajustas el flujo de pago, y aun así no sabes con certeza si ese cambio realmente funcionó. Exactamente para eso existen las pruebas A/B: el método que transforma las decisiones por intuición en decisiones respaldadas por datos reales y medibles.
Una prueba A/B es un experimento controlado en el que se presentan dos versiones de un mismo elemento digital, como una página web, un correo electrónico o un botón de llamada a la acción, a segmentos distintos de usuarios de forma aleatoria. El objetivo es determinar, con base en análisis estadístico, cuál versión genera mayor conversión, menor tasa de rebote o mejor desempeño en cualquier métrica clave de negocio. En este artículo te explicamos qué son, cuáles son sus principales beneficios y cómo implementarlas paso a paso en tu estrategia.
¿Qué es una prueba A/B?
Las pruebas A/B son un proceso de experimentación aleatorio en el que se comparan dos o más versiones de una variable (página web, elemento de la página, etc.) para determinar cuál rinde más.
La prueba A se refiere al “control” o la variable original de la prueba, mientras que la B se refiere a la “variación” o a una nueva versión de la variable de prueba original. Según la entrada sobre prueba A/B en Wikipedia en español, este método es ampliamente usado en el marketing digital para tomar decisiones basadas en datos reales de comportamiento.
Con este método, se muestran diferentes variantes de un producto a distintos consumidores o segmentos de visitantes del sitio web de forma aleatoria para determinar qué versión deja el máximo impacto e impulsa las métricas de negocio mediante un análisis estadístico.
Las pruebas A/B permiten a los optimizadores de sitios web experimentados y a los encargados del UX en ecommerce tomar decisiones basadas en datos.
Tipos de pruebas A/B
Hay dos tipos principales de pruebas A/B:
- Prueba A vs. B: En este tipo de prueba, se comparan dos versiones de una página web o de un correo electrónico para ver cuál rinde más.
- Prueba dividida: En una prueba dividida, se dividen aleatoriamente a los encuestados en dos grupos y se envía a cada grupo una versión diferente de la encuesta. Este tipo de prueba se utiliza para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre los dos grupos.
Al realizar las pruebas A/B, es importante asegurarse de que se está probando algo que tendrá un impacto significativo en el rendimiento de tu sitio web.
Por ejemplo, no deberías probar el color de un botón o el texto de un titular. En su lugar, debes probar variables que probablemente tengan un impacto en la tasa de conversión de tu sitio web, como el diseño de una página o el texto de una llamada a la acción.
7 beneficios de las pruebas A/B
Algunos de los beneficios más relevantes que aporta la realización de pruebas A/B son:
1. Mejora la experiencia del usuario
Las pruebas A/B pueden utilizarse para mejorar continuamente la experiencia del usuario y realizar cambios cuidadosos y efectivos mientras se recogen datos sobre los resultados.
Para mejorar la calidad y el volumen de las ventas de las landing pages de campañas, un equipo puede probar los cambios de las pruebas A/B en el titular, las imágenes visuales, los campos del formulario, la llamada a la acción y el diseño general de la página.
Probar un cambio a la vez ayuda a determinar qué cambios tuvieron efecto en el comportamiento de los visitantes y cuáles no. Con el tiempo, pueden combinar el efecto de varios cambios ganadores de los experimentos para demostrar la mejora medible de una nueva experiencia sobre la anterior.
2. Resuelve los puntos de dolor de los visitantes
Los visitantes acuden a tu sitio web para alcanzar un objetivo específico. Puede ser entender más sobre tu producto o servicio, comprar un producto concreto, leer/aprender más sobre un tema específico o simplemente navegar.
Sea cual sea el objetivo del visitante, es posible que se enfrente a algunos pain points comunes mientras logra su objetivo. Puede tratarse de un texto confuso o de la dificultad para encontrar el botón de Call To Action, como comprar ahora, solicitar una demostración, etc.
No ser capaz de alcanzar sus objetivos conduce a una mala experiencia de usuario. Esto incrementa la fricción y eventualmente impacta en las tasas de conversión.
Utiliza los datos recogidos a través de herramientas de análisis del comportamiento de los visitantes, como los mapas de calor, Google Analytics y las encuestas del sitio web para resolver los puntos de dolor de tus visitantes.
Esto es válido para todos los negocios: comercio electrónico, viajes, SaaS, educación, medios de comunicación y publicaciones.
3. Reduce el abandono del carrito
Las empresas de comercio electrónico ven cómo una media del 70 % de clientes abandonan su sitio web con artículos en la cesta de la compra.
~70%
de los carritos de compra en ecommerce son abandonados antes de completar el proceso de pago. Las pruebas A/B aplicadas al flujo de checkout son una de las vías más efectivas para recuperar esas conversiones perdidas.
Fuente: Baymard Institute, 2024, vía Stripe México
Las pruebas A/B aplicadas al flujo de pago, los mensajes de urgencia, los costos de envío y las imágenes de producto permiten identificar cuál versión retiene mejor al usuario y lo lleva hasta completar la compra.
Esto se conoce como “abandono del carro de la compra” y es, por supuesto, perjudicial para cualquier tienda online. Probar diferentes fotos de productos, diseños de páginas de pago e incluso dónde se muestran los gastos de envío puede reducir esta tasa de abandono.
4. Aumenta la tasa de conversión
Probar diferentes ubicaciones, colores o incluso textos de anclaje en tus CTAs puede ayudar a cambiar el número de personas que hacen clic para llegar a una página de destino y satisfacer al cliente de una tienda online.
Esto puede aumentar el número de personas que llenan los formularios de tu sitio web, envían su información de contacto y se “convierten” en clientes potenciales.
5. Ayuda a rediseñar mejor el sitio web
El rediseño de un sitio web puede ir desde un pequeño ajuste del texto de la CTA o del color de determinadas páginas web hasta la renovación completa.
La decisión de implementar una versión u otra siempre debe estar basada en datos cuando se realizan pruebas A/B. No dejes de hacer pruebas cuando el diseño esté terminado.
A medida que la nueva versión se pone en marcha, prueba otros elementos de la página web para asegurarte de que se está utilizando la versión más atractiva para los visitantes.
6. Permite obtener un mejor ROI del tráfico existente
Como la mayoría de los optimizadores de la experiencia se han dado cuenta, el coste de adquirir tráfico de calidad en tu sitio web es enorme.
Las pruebas A/B te permiten sacar el máximo provecho de tu tráfico existente y te ayudan a aumentar las conversiones sin tener que invertir más en la adquisición de nuevo tráfico.
Las pruebas A/B pueden proporcionar un alto rendimiento de la inversión, ya que a veces, incluso el más mínimo cambio en tu sitio web puede dar lugar a un aumento significativo de las conversiones generales del negocio.
“Las pruebas A/B son una de las pocas técnicas de marketing donde el dato reemplaza completamente a la opinión. No importa cuánta experiencia tenga el equipo: si no pruebas, estás dejando conversiones sobre la mesa.”
QuestionPro Team, Investigación y Analítica
Este enfoque de experimentación continua permite que los equipos justifiquen cada cambio con datos concretos, reduzcan el riesgo de decisiones costosas y demuestren el impacto de sus esfuerzos con métricas objetivas.
¿Cuándo conviene usar las pruebas A/B?
No todas las decisiones de producto o marketing requieren una prueba formal. Las pruebas A/B son más valiosas cuando tienes suficiente tráfico para alcanzar significancia estadística en un plazo razonable, cuando el impacto potencial del cambio es alto y cuando la intuición del equipo se divide en opiniones contrarias sin datos que las respalde.
Un caso típico: tienes dos versiones de un titular para tu página de precios y el equipo no se pone de acuerdo. Una prueba A/B elimina la discusión y la reemplaza con datos reales de comportamiento. Si el cambio que quieres probar no afecta ninguna métrica de negocio relevante, probablemente no vale la pena instrumentarlo.
Hay contextos donde las pruebas A/B no aplican bien: cuando el tráfico es muy bajo (menos de 500 visitas mensuales en esa página específica), cuando se prueba un rediseño total de la experiencia o cuando los resultados están influenciados por factores externos no controlables como una temporada estacional o una campaña activa.
¿Cómo hacer pruebas A/B?
Ahora te presentaremos cómo realizar una prueba A/B en 7 pasos:
Los 7 pasos de una prueba A/B efectiva
Recopila datos
Usa mapas de calor, análisis web y encuestas para identificar páginas de bajo rendimiento o alta tasa de abandono.
Elige una variable
Selecciona un solo elemento a probar: titular, imagen, CTA o diseño de página. Una variable por experimento.
Define objetivos y audiencia
Establece la métrica principal (tasa de conversión, clics, tiempo en página) y segmenta la audiencia de forma equitativa.
Genera hipótesis
Formula una predicción clara: ¿qué cambio esperas y por qué mejorará la métrica objetivo?
Crea las variaciones
Diseña la versión alternativa (B) con el cambio que quieres probar y verifica que funciona correctamente antes del lanzamiento.
Ejecuta el experimento
Lanza ambas versiones al mismo tiempo y deja que el tráfico real interactúe con ellas. No interrumpas el test antes de tiempo.
Analiza los resultados
Evalúa si la diferencia entre versiones es estadísticamente significativa antes de declarar un ganador e implementar el cambio.
1. Recopila datos
El análisis de las pruebas A/B a menudo te proporcionará información sobre dónde puedes empezar a optimizar. En este paso puedes implementar herramientas de mapas de calor, encuestas online o incluso datos biométricos para obtener información variada y confiable.
Es útil comenzar con las áreas de alto tráfico de tu sitio o aplicación para recopilar una mayor cantidad de datos y más rápidamente, o puedes identificar las páginas que tengan una tasa de conversión o de abandono muy alta para optimizarla.
2. Elige una variable para probar.
Aquí está la clave: probar varias variables al mismo tiempo hace imposible saber cuál de ellas fue responsable del cambio en el rendimiento. Una variable por prueba, siempre.
A medida que optimizas tus páginas web y correos electrónicos, es posible que descubras que hay una serie de variables que deseas probar.
Pero para evaluar la eficacia de un cambio, querrás aislar una “variable independiente” y medir su rendimiento. De lo contrario, no podrás estar seguro de cuál es la variable responsable de los cambios en el rendimiento.
3. Identifica los objetivos y la audiencia
Aunque midas varias métricas durante cualquier prueba, elige una métrica principal en la que puedas centrarte antes de realizar la prueba A/B.
Los objetivos de conversión son las métricas que se utilizan para determinar si la variación tiene más éxito que la versión original. Los objetivos pueden ser cualquier cosa, desde hacer clic en un botón o un enlace hasta la compra de un producto o la suscripción a un correo electrónico.
Para las pruebas en las que se tiene más control sobre el público, como en el caso de los correos electrónicos, es necesario realizar la prueba con dos o más audiencias iguales para obtener resultados concluyentes.
4. Genera hipótesis
Una vez que hayas identificado un objetivo y una audiencia, puedes empezar a generar ideas de pruebas A/B e hipótesis de por qué crees que serán mejores que la versión actual.
Una vez que tengas una lista de ideas, debes priorizarlas en términos del impacto esperado y dificultad de implementación.
5. Realiza variaciones de diseño
Para poner a prueba una teoría, diseña una alternativa a tu sitio web o aplicación móvil con una diferencia que lleve a la misma página de aterrizaje que el control.
Muchas de las principales herramientas de pruebas A/B tienen un editor visual que facilitará estos cambios. Asegúrate de realizar un control de calidad de tu experimento para garantizar que funciona como se espera.
6. Ejecuta el experimento
Pon en marcha el experimento y espera a que los visitantes participen. En este punto, los visitantes de tu sitio o aplicación serán asignados aleatoriamente al control o a la variación de su experiencia.
La interacción en cada experiencia se mide, se cuenta y se compara para determinar el rendimiento de cada una.
7. Analiza los resultados
Y esto es lo que importa en esta fase: los datos no mienten, pero sí pueden interpretarse mal si la prueba se detiene antes de alcanzar la significancia estadística necesaria para declarar un ganador con confianza.
Una vez completado el experimento, es el momento de analizar los resultados de las pruebas A/B. Aquí deberás evaluar los datos del experimento, observar la diferencia entre el rendimiento de las dos versiones de tu página, y si hay una diferencia estadísticamente significativa.
¿Cómo hacer una prueba A/B con encuestas en QuestionPro?
Las pruebas A/B se pueden realizar en QuestionPro asignando al azar dos (o más) condiciones a los encuestados, sin que éstos sepan cómo es la otra condición. Esto permite que los encuestados proporcionen opiniones imparciales por el deseo de comparar y contrastar opciones.
A continuación te presentamos los pasos para realizar una prueba A/B de encuestas en QuestionPro:
1. Configuración de los bloques de la encuesta. Al crear tu encuesta, antes de añadir alguna pregunta, verás los bloques de la plantilla de la encuesta donde puedes añadir o combinarlos.
2. Aleatorización de bloques: Dirígete a “Herramientas”. Haz clic en “Flujo de bloque” en el menú desplegable.
3. Haz clic en “Añadir aleatorizador” para añadir una sección para el aleatorizador. Arrastra y suelta los bloques en la sección y selecciona el número de bloques que deseas mostrar aleatoriamente a los encuestados.
4. Haz clic en guardar. Listo. La configuración de la prueba A/B está terminada. Ten en cuenta que el orden decidido en el aleatorizador de bloques será el orden por defecto de tu encuesta.
También puedes ver qué bloques se han mostrado y en qué orden para cada encuestado, ya que todos los datos de la aleatorización se guardan para cada encuestado y se pueden descargar en:
Ir a: Mis encuestas – Selecciona la encuesta – Análisis – Gestionar datos – Exportar. Aquí, activa el botón para incluir los datos de aleatorización.
Herramientas de QuestionPro para pruebas A/B
Para la realización de pruebas A/B, QuestionPro cuenta con una infraestructura robusta de aleatorización y módulos de evaluación de conceptos. Las principales herramientas y metodologías disponibles en la plataforma incluyen:
Aleatorizador de bloques (Block Randomizer)
Es la herramienta principal para estructurar un Split Test dentro de QuestionPro. Permite a los administradores agrupar preguntas en múltiples bloques (secciones) y configurar reglas desde el menú Tools para determinar qué bloques se muestran de manera aleatoria a los participantes.
La plataforma registra y almacena silenciosamente el orden de los bloques que visualizó cada encuestado. Esta información se puede descargar posteriormente activando la opción Include Randomization Data en la exportación, lo que garantiza trazabilidad completa del experimento y permite cruzar el comportamiento de respuesta con el estímulo recibido.
Prueba A/B de imagen y texto (A/B Testing Image/Text)
Como parte de las herramientas avanzadas de investigación, QuestionPro permite mostrar distintas variaciones visuales, como opciones de diseño o empaques de producto, o variaciones textuales, como mensajes de marca o descripciones de producto, a diferentes segmentos de la audiencia.
Esta funcionalidad ayuda a identificar con datos empíricos qué variante resuena mejor con los consumidores, sin necesidad de configurar experimentos externos ni integrar herramientas de terceros: todo ocurre dentro del flujo de la encuesta.
Pruebas monádicas secuenciales (Sequential Monadic Testing)
Utilizando el motor de bloques, los investigadores pueden mostrar múltiples conceptos o diseños de A/B testing a los encuestados en un orden totalmente aleatorio. Esta metodología previene los sesgos de orden y permite recolectar retroalimentación imparcial al aislar la evaluación de cada concepto.
A diferencia de las pruebas comparativas directas, el enfoque monádico secuencial expone a cada encuestado a todos los estímulos de forma individual. El resultado: evaluaciones más precisas y libres del efecto de contraste que inevitablemente introduce la comparación simultánea entre versiones.
Conclusión
Como puedes ver, realizar pruebas A/B ayudan a identificar en qué estamos equivocados, ya que nuestra opinión como empresarios o desarrolladores sobre la mejor experiencia para un objetivo determinado puede ser errónea, y esto se puede corroborar a través de una prueba A/B.
Recuerda que la función de pruebas A/B de QuestionPro está disponible en la licencia Research. Si quieres saber cómo QuestionPro puede ayudarte a validar decisiones con datos reales, habla con nuestro equipo hoy.
Preguntas frecuentes sobre pruebas A/B
Una prueba A/B compara exactamente dos versiones de un solo elemento para determinar cuál genera mejores resultados. Un test multivariante, en cambio, prueba múltiples variables al mismo tiempo dentro de la misma página o experiencia. La prueba A/B es ideal para equipos que empiezan a experimentar o tienen tráfico limitado. El test multivariante requiere volúmenes de tráfico considerablemente más altos para que cada combinación alcance significancia estadística.
El tiempo mínimo recomendado es de dos semanas completas, independientemente del número de conversiones obtenidas. Esto permite capturar variaciones del comportamiento del usuario a lo largo de la semana, como diferencias entre días laborables y fines de semana. Finalizar una prueba antes de que los datos sean estadísticamente significativos es uno de los errores más comunes en la experimentación digital y puede llevar a conclusiones incorrectas.
No existe un número mágico, pero como referencia general se recomienda al menos 1,000 visitantes por variación para obtener resultados confiables en páginas con tasas de conversión estándar. Herramientas especializadas calculan el tamaño de muestra necesario en función del tamaño del efecto esperado, la tasa de conversión actual y el nivel de confianza deseado, que suele fijarse en el 95%.
Los elementos más probados son los titulares de páginas de destino, los textos y colores de los botones de llamada a la acción (CTA), las imágenes de producto, los formularios de registro, los flujos de pago y los asuntos de correos electrónicos de marketing. Cualquier elemento que influya directamente en la decisión del usuario es un candidato válido para experimentar. La clave es priorizar los que tienen mayor impacto potencial sobre la métrica principal.
La significancia estadística indica que la diferencia observada entre las dos versiones no se debe al azar. La convención más utilizada es un nivel de confianza del 95%, lo que equivale a un p-valor menor a 0.05. La mayoría de las herramientas de pruebas A/B calculan este valor automáticamente. Si el resultado no es estadísticamente significativo, no se debe declarar un ganador, aunque visualmente parezca que una versión supera a la otra.
