¿Qué son los test AB?
Los tests A/B son una técnica fundamental en la optimización de experiencias de usuario (UX) y el marketing digital, que permite comparar dos versiones de un mismo elemento para determinar cuál genera mejores resultados. El objetivo es obtener datos precisos sobre qué cambios impactan positivamente en el comportamiento de los usuarios, mejorando métricas como la tasa de conversión, el engagement o el tiempo en la página.
Esta metodología de experimentación controlada es clave para tomar decisiones informadas y basadas en datos, eliminando la incertidumbre al momento de implementar cambios en productos digitales.
¿Cuándo deberías hacer un test A/B?
Los tests A/B son útiles siempre que quieras introducir cambios en tu producto digital para optimizar el rendimiento. Pueden aplicarse en cualquier punto de la experiencia de usuario: desde el diseño de una página web, una app móvil, hasta un simple formulario de registro.
Lo ideal es utilizarlos cuando ya tienes un flujo o funcionalidad existente que está generando resultados, pero sospechas que podría ser mejor. Antes de realizar grandes cambios basados en corazonadas o suposiciones, el test A/B te permite validar las mejoras con datos reales.
Por ejemplo:
Marketing: Optimizar una landing page para reducir la tasa de rebote.
UX: Cambiar la posición o diseño de un botón para aumentar el CTR.
¿Cómo realizar un test A/B exitoso?
1. Define un objetivo específico
El primer paso en cualquier prueba A/B es clarificar el objetivo. Puede ser aumentar la conversión, reducir la tasa de abandono, mejorar el engagement o cualquier otra métrica que quieras optimizar. Un objetivo claro guiará el resto del proceso y te permitirá crear pruebas relevantes y enfocadas.
2. Formula una hipótesis sólida
Con base en el objetivo, debes generar una hipótesis. Esta es una suposición sobre cómo un cambio específico puede impactar los resultados. Por ejemplo, «Si hago más visible el botón de llamada a la acción (CTA), más usuarios harán clic en él».
3. Crea la variante B
A partir de la hipótesis, diseñarás una variación de tu elemento actual. Aquí es donde nace la comparación entre la muestra A (versión original) y la muestra B (variación modificada). Este es el núcleo de cualquier prueba A/B: evaluar qué versión cumple mejor con el objetivo propuesto.
4. Implementa el test correctamente
Selecciona la herramienta adecuada para tu test, dependiendo de la plataforma que utilices. Herramientas populares como Google Optimize, Optimizely o VWO facilitan el proceso de implementación. Asegúrate de configurar las variantes y distribuir el tráfico equitativamente entre ellas (usualmente 50/50).
5. Genera tráfico para obtener datos
Una prueba A/B requiere de suficiente tráfico y volumen de usuarios para obtener resultados estadísticamente significativos. Si tienes bajo tráfico, el test puede extenderse por más tiempo hasta obtener la muestra necesaria. En productos con alto tráfico, los resultados pueden lograrse en días o semanas.
6. Analiza los resultados y toma decisiones
Finalmente, analiza los resultados para determinar si tu hipótesis fue correcta. Compara las métricas clave entre la variante A y la B, y toma decisiones basadas en los datos. Si la variante B muestra un rendimiento superior, puedes implementar ese cambio de manera definitiva.
Ejemplo de test A/B en UX
- Objetivo: Aumentar la tasa de clics en el botón «Añadir al carrito».
- Hipótesis: Si el botón de compra es más visible, más usuarios lo seleccionarán.
- Variante:
- Versión A (original): Botón CTA en contenido ubicado debajo de texto
- Versión B (modificación): Botón CTA fijo en el margen inferior del viewport.
- Resultados: La versión B generó un aumento en el CTR, pasando del 17% al 22% en el experimento realizado.
Elementos comunes para probar en tests A/B
Un test A/B puede aplicarse a cualquier elemento de una página web o producto digital. Algunos ejemplos comunes incluyen:
- Textos y llamadas a la acción (CTAs)
- Imágenes y gráficos
- Posición de botones y formularios
- Titulares y descripciones de productos
- Colores de componentes
Cada uno de estos elementos puede impactar directamente la experiencia de usuario y, en consecuencia, los resultados de negocio.
¿Cuánto tiempo debe durar un test AB?
El tiempo de duración de un test AB variará dependiendo de diferentes factores.
Para poder obtener resultados útiles debemos conseguir una muestra de usuarios que interactúen con nuestro test, por lo que, a mayor tráfico en nuestra web o producto menor tiempo será necesario para obtener los resultados necesarios para analizar.
Factores clave para un test A/B exitoso
Para que un test A/B sea efectivo, debes tener en cuenta varios factores y es recomendable que sigas los siguientes consejos:
- Segmentación: Divide tus tests por dispositivos (móvil y desktop) y tipos de usuarios (nuevos vs. recurrentes).
- Paciencia: No saques conclusiones prematuras. Deja correr el test el tiempo suficiente para que los resultados sean estadísticamente significativos.
- Evita el sesgo: No te dejes influir por lo que funcionó para otros. Lo que mejora la conversión en otro sitio o producto no necesariamente funcionará igual para el tuyo.
- No sobrecargues de variantes: Mantén las pruebas simples, ya que añadir demasiadas variaciones puede dificultar el análisis.
- Pruebas simultáneas: Puedes ejecutar varios tests a la vez siempre que no se solapen y afecten los resultados entre sí.
Herramientas para realizar un Test A/B
Hay una gran variedad de softwares disponibles para ejecutar test ab, algunas son de pago y otras son gratis o disponen de una versión free:
Plugins de Test AB WordPress:
Conclusiones
Los tests A/B son una metodología fundamental para cualquier estrategia de optimización continua. Al permitirte validar cambios antes de implementarlos a gran escala, minimizas el riesgo y aseguras que cada decisión se basa en datos reales. Además, esta metodología se alinea perfectamente con los principios del diseño centrado en el usuario (UX), permitiendo que los cambios respondan a las verdaderas necesidades y comportamientos de los usuarios.
Notas y URLS
https://vwo.com/es/ab-testing/#errores-a-evitar-con-el-a-b-testing
Óscar López Poveda
Diseñador UX/UI y de producto digital.
Soy Óscar López y vivo diseñando y creando ideas, me encanta descubrir, aprender y compartir todo lo que aprendo sobre entornos, productos digitales y UX. Me apasiona el diseño y siempre estoy abierto a apuntarme a un «bombardeo» de poryectos y descubrir personas que les apasione el mundo digital.
