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Cómo configurar y supervisar una prueba A/B: Una guía completa

Nota importante: Hemos hecho todo lo posible para que esta traducción del inglés sea precisa, pero es posible que haya algunos errores, por los cuales pedimos disculpas. Si existe alguna confusión sobre el contenido, por favor consulte la versión en inglés de esta página.


Introducción

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son un método para comparar dos o más versiones de una página web, correo electrónico o experiencia digital para determinar cuál funciona mejor. Al asignar aleatoriamente a los usuarios a diferentes variaciones, comúnmente etiquetadas como A (control) y B (variación), las organizaciones pueden observar cómo los cambios en el diseño, la mensajería o la funcionalidad afectan el comportamiento del usuario. El objetivo es identificar qué versión produce mayores conversiones, mayor participación o una mejor satisfacción del usuario.

En un panorama digital cada vez más competitivo, las pruebas A/B se han convertido en uno de los métodos más fiables para validar las decisiones basadas en datos. Su importancia radica en el hecho de que las suposiciones sobre las preferencias de los usuarios a menudo son erróneas o incompletas. En lugar de confiar en conjeturas, las pruebas A/B ofrecen un enfoque sistemático para comprender lo que realmente resuena con los usuarios. Esto puede incluir probar diferentes titulares en un blog, modificar el color de un botón de llamada a la acción o incluso experimentar con diseños completamente nuevos para una página de inicio.

Esta guía completa lo guiará a través de todo el proceso de prueba A/B, desde la comprensión de los conceptos fundamentales hasta el análisis de los resultados y la implementación de cambios efectivos. Ya sea que sea un recién llegado a la optimización digital o un comercializador experimentado que busca refinar sus estrategias, encontrará información práctica, ejemplos prácticos y estudios de casos para guiar sus próximos experimentos.

A continuación, se muestra la estructura que seguiremos en nuestra exploración en profundidad de las pruebas A/B:

Al final de esta guía, no solo comprenderá la mecánica de las pruebas divididas, sino que también ganará confianza para configurar pruebas, interpretar resultados e implementar experimentos exitosos que mejoren el rendimiento de su sitio web y la experiencia del usuario. ¡Empecemos!

Sección 1: Comprensión de las pruebas A/B

Científicos mirando sus tubos de ensayo de química

Las pruebas A/B, en esencia, implican dividir a su audiencia en segmentos y mostrar a cada segmento una versión diferente de la misma página, correo electrónico o mensaje. La versión 'A' generalmente se refiere a la versión existente (el control), mientras que la versión 'B' es la que incluye los cambios propuestos (la variación). En algunos casos, podría probar múltiples variaciones simultáneamente (comúnmente conocido como pruebas multivariante), pero para simplificar, nos centraremos en el formato A/B básico en esta guía.

Una prueba A/B tiene como objetivo responder una pregunta específica: "¿El cambio X mejora la métrica Y en comparación con la versión original?" Por ejemplo, podría preguntarse si agregar un banner de testimonios en la página de su producto aumentará las compras en al menos un 5%. Al ejecutar una prueba dividida, puede comparar cuántas personas que vieron el banner finalmente compraron (variación) versus aquellas que no vieron el banner (control).

Los beneficios de las pruebas A/B son numerosos. En primer lugar, reduce las conjeturas. En lugar de implementar cambios en todo el sitio sin saber si tendrán un impacto positivo o negativo, puede aislar el efecto de una sola variable. En segundo lugar, permite la toma de decisiones basada en datos. Al recopilar y analizar datos de rendimiento, su equipo puede determinar objetivamente si una variación es realmente beneficiosa. En tercer lugar, fomenta una cultura de mejora continua dentro de su organización, alentando a los equipos a formular hipótesis, probar, medir y refinar constantemente sus iniciativas.

Las pruebas A/B se pueden aplicar a varios aspectos de una presencia digital. Los ejemplos comunes incluyen:

A medida que profundizamos, tenga en cuenta que las pruebas A/B son más efectivas cuando se abordan con una metodología clara. No se trata solo de hacer cambios aleatorios y esperar lo mejor; se trata de formular cuidadosamente hipótesis, definir métricas de éxito y ejecutar pruebas el tiempo suficiente para alcanzar significación estadística. En las siguientes secciones, exploraremos cómo preparar y planificar sus pruebas para garantizar resultados fiables y procesables.

Sección 2: Preparación para su prueba A/B

Un científico con equipo de química - ¡es hora del experimento!

Una preparación exhaustiva sienta las bases para una prueba A/B exitosa. Antes de saltar a las variaciones y herramientas, es fundamental definir lo que quiere lograr y cómo medirá el éxito. Esta sección se centra en tres componentes esenciales: identificar su objetivo principal, seleccionar las métricas correctas y determinar el alcance de su prueba y audiencia.

Identificación del objetivo de su prueba A/B

Cada prueba A/B debe estar impulsada por un propósito. Pregúntese: "¿Qué estoy tratando de mejorar?" y "¿Por qué importa esta mejora?" Los objetivos comunes incluyen aumentar las tasas de conversión (como ventas, registros o cumplimentación de formularios), impulsar la participación del usuario (tiempo en la página, profundidad de desplazamiento o tasa de rebote) o mejorar la satisfacción del usuario (menor rotación, uso más frecuente del producto). Un objetivo bien definido asegura que todos los involucrados en la prueba conozcan el resultado previsto.

Por ejemplo, si desea que más usuarios se registren en un boletín informativo, su objetivo podría ser aumentar la tasa de conversión de registro en un 10%. Si su objetivo es reducir el abandono del carrito, su objetivo podría ser disminuir la deserción de pago en un 15%. Los objetivos concretos y medibles mantienen el proceso de prueba enfocado y facilitan la evaluación de si una variación fue exitosa.

Selección de las métricas correctas para rastrear

Una vez que tenga un objetivo claro, debe determinar qué métricas, a menudo denominadas indicadores clave de rendimiento (KPI), son más relevantes. El KPI debe reflejar directamente su objetivo. Si su objetivo es aumentar las suscripciones al boletín informativo, su KPI podría ser el número de nuevas suscripciones. Si está probando diseños de páginas de productos, su KPI podrían ser los clics en el pago o incluso las compras completadas.

También es recomendable rastrear una o dos métricas secundarias. Estas métricas secundarias pueden ofrecer información sobre cambios más amplios en el comportamiento del usuario. Por ejemplo, si su KPI principal son los registros de boletines informativos, también puede rastrear el tiempo en la página o la tasa de rebote para asegurarse de que la variación no esté afectando negativamente la experiencia general del usuario.

Los KPI comunes de las pruebas A/B incluyen:

Determinación del alcance y la audiencia de la prueba

No todos los usuarios deben incluirse en cada prueba. A veces, puede optar por probar solo los visitantes primerizos o un grupo demográfico específico (por ejemplo, usuarios móviles en una región en particular). El alcance depende de la naturaleza de su hipótesis. Si el tráfico de su sitio es sustancial, es posible que solo necesite una parte de los visitantes para lograr resultados fiables. Por el contrario, si el tráfico es limitado, es probable que incluya más usuarios en el experimento para alcanzar la significación estadística en un plazo razonable.

El tamaño de la muestra y la significación estadística son consideraciones cruciales. Ejecutar una prueba con muy pocos participantes podría arrojar resultados no concluyentes. Del mismo modo, terminar una prueba demasiado pronto puede dar lugar a falsos positivos. Herramientas como calculadoras de pruebas A/B y calculadoras de significación estadística pueden ayudarlo a estimar la cantidad de visitantes o conversiones que necesita recopilar antes de tomar decisiones. Como regla general, sea paciente y deje que su prueba se ejecute hasta que esté seguro de que cualquier diferencia observada entre el control y la variación no se debe al azar.

Para cuando finalice sus objetivos, métricas y alcance, debe tener un plan de prueba claro: una declaración que defina lo que está probando, por qué lo está probando, qué métricas rastreará y quién estará expuesto a cada variación. Este enfoque estructurado asegura que sus pruebas A/B no solo estén bien organizadas, sino también alineadas con objetivos comerciales más amplios y objetivos centrados en el usuario.

Sección 3: Diseño de su prueba A/B

gráficos en papel, siendo examinados por una persona invisible

Una vez que se establecen sus objetivos y métricas, es hora de diseñar su prueba A/B. Esta fase implica la elaboración de hipótesis, la creación de variaciones y la garantía de la coherencia en todas las experiencias de usuario. El diseño adecuado de la prueba aumenta la probabilidad de que sus resultados sean válidos y procesables.

Elaboración de hipótesis para su prueba

Una hipótesis es una declaración clara que vincula un cambio propuesto con un resultado esperado. Las buenas hipótesis son tanto probables como específicas. Por ejemplo, "Cambiar el texto del botón de llamada a la acción de 'Comprar ahora' a 'Comenzar' aumentará la tasa de clics en un 10%" es una hipótesis más práctica que "Cambiar el texto del botón podría ayudar".

Su hipótesis debe provenir de la investigación o la información, tal vez de los comentarios de los usuarios, los datos analíticos o las observaciones sobre las mejores prácticas de la industria. Si su análisis revela una alta tasa de abandono en la página de pago, su hipótesis podría ser que agregar texto tranquilizador sobre la política de devoluciones reducirá el abandono del carrito en un 5%. Formular hipótesis tan específicas y medibles ayuda a enfocar el experimento y lo alinea con un criterio de éxito claro.

Creación de variaciones

Después de definir su hipótesis, creará una o más variaciones para probar contra su control. La naturaleza de estas variaciones puede variar desde cambios sutiles, como ajustar el tamaño o el color de un botón, hasta revisiones más significativas, como rediseñar una sección completa de la página de inicio. Tenga en cuenta:

Existen varias herramientas para ayudarlo a crear y administrar variaciones sin requerir que codifique todo manualmente. Plataformas como Optimizely son populares por sus editores visuales y capacidades robustas, incluida la segmentación de audiencia, la programación de experimentos y el análisis integral.

Garantizar la coherencia de las pruebas

Las experiencias de usuario difieren entre dispositivos y plataformas, por lo que debe mantener la coherencia en la forma en que se muestran las variaciones. Si está probando un cambio en el sitio web, verifique que tanto el control como la variación se muestren correctamente en el escritorio, móvil y tableta. Si está probando una línea de asunto de correo electrónico, asegúrese de que los clientes de correo electrónico la representen de manera coherente. La coherencia de las pruebas es clave para evitar la corrupción de datos; por ejemplo, una variación rota en el móvil podría sesgar los resultados generales.

Otro elemento de coherencia implica la asignación de usuarios. Por lo general, un usuario que ve la variación 'B' debe seguir viéndola durante toda la prueba, incluso si regresa más tarde o navega por varias páginas. Muchas herramientas de prueba proporcionan una cookie persistente o un identificador específico del usuario para mantener esta coherencia. Este enfoque evita que a los usuarios se les sirvan diferentes variaciones en diferentes visitas, lo que podría generar confusión y datos no fiables.

Sección 4: Implementación de su prueba A/B

Una flor estilizada

Con su diseño en su lugar, está listo para implementar la prueba. Esta etapa implica configurar el experimento dentro de una plataforma de pruebas, asegurar que sus métricas se rastreen correctamente y elegir cuidadosamente cuándo y cuánto tiempo ejecutar la prueba.

Configuración de su prueba A/B

El proceso de configuración de una prueba puede variar dependiendo de la herramienta o plataforma que esté utilizando. Sin embargo, la mayoría de las soluciones de pruebas A/B siguen un flujo de trabajo similar:

  1. Instale el fragmento de prueba o el complemento: Muchas plataformas requieren que se instale un pequeño script en su sitio web, o un complemento si está utilizando un CMS específico (por ejemplo, WordPress).
  2. Cree un experimento: Nombre su prueba y especifique el objetivo (por ejemplo, tasa de clics, cumplimentación de formularios). Luego, seleccione qué páginas o elementos se probarán.
  3. Defina variaciones: Cargue o cree las variaciones dentro de la plataforma de pruebas utilizando su editor visual o editor de código.
  4. Configure la segmentación de audiencia: Elija si desea mostrar la prueba a todos los usuarios o a un segmento específico (por ejemplo, nuevos visitantes, usuarios móviles).
  5. Vista previa y control de calidad: Siempre previsualice las variaciones de su prueba en diferentes navegadores y dispositivos para asegurarse de que todo funcione correctamente.

Las plataformas populares de pruebas A/B incluyen VWO (Visual Website Optimizer), Adobe Target, y los ya mencionados Google Optimize y Optimizely. Estas herramientas ofrecen funciones de informes robustas, interfaces fáciles de usar e integración con otro software de análisis. Muchos también proporcionan métodos integrados para manejar escenarios avanzados como pruebas de embudo de varias páginas o personalización.

Lanzamiento de la prueba

Un transbordador espacial despegando hacia el espacio. ¡Se está lanzando!

El tiempo y la duración pueden afectar significativamente los resultados de las pruebas A/B. Lanzar una prueba justo antes de una gran venta de vacaciones o durante un pico de tráfico irregular puede distorsionar sus resultados, ya que el comportamiento del usuario podría no ser representativo de la norma. Del mismo modo, si su sitio experimenta ciclos de tráfico semanales (por ejemplo, mayor tráfico entre semana que los fines de semana), debe tenerlo en cuenta al determinar cuánto tiempo ejecutar la prueba.

En general, es aconsejable ejecutar una prueba A/B durante un mínimo de un ciclo comercial completo (a menudo una o dos semanas, dependiendo de sus patrones de tráfico) para capturar el comportamiento típico del usuario. Sin embargo, la duración ideal de la prueba depende en última instancia del tamaño de la muestra requerido y del tamaño del efecto que esté midiendo. Si la variación produce un aumento (o caída) sustancial en el rendimiento rápidamente, puede alcanzar significación estadística antes. Por el contrario, las diferencias sutiles podrían requerir más tiempo y muestras más grandes para producir datos concluyentes.

Una vez lanzada, supervise la prueba para asegurarse de que todo funcione correctamente. Busque problemas inmediatos como formularios rotos, imágenes faltantes o errores de seguimiento. Es mejor corregir cualquier falla técnica temprano para evitar sesgar los datos y potencialmente invalidar la prueba.

Sección 5: Supervisión de su prueba A/B

Después de implementar y lanzar su prueba, la siguiente fase es la supervisión activa. Si bien algunos equipos podrían verse tentados a "configurarlo y olvidarlo", vigilar la prueba puede ayudarlo a detectar problemas tempranamente y comprender las tendencias preliminares. La supervisión asegura que su experimento esté en camino y que cualquier anomalía significativa se aborde de inmediato.

Seguimiento del progreso en tiempo real

La mayoría de las plataformas de pruebas A/B ofrecen paneles en tiempo real o casi en tiempo real donde puede ver cómo se está desempeñando cada variación. Las métricas comunes que querrá observar incluyen el KPI principal que estableció (por ejemplo, tasa de clics, tasa de conversión) y cualquier métrica secundaria que pueda indicar consecuencias no deseadas o problemas de rendimiento (por ejemplo, tiempo de carga de la página, tasa de rebote).

Si su plataforma de experimentación no proporciona toda la información que necesita, considere integrarla con su herramienta de análisis principal, como Google Analytics. Esto le permite profundizar en el comportamiento del usuario, segmentar los resultados de las pruebas por demografía o geografía y hacer referencias cruzadas de los resultados de sus pruebas A/B con otros eventos o campañas en todo el sitio.

Solución de problemas comunes

Incluso las pruebas bien planificadas pueden encontrar obstáculos. Algunos desafíos frecuentes incluyen:

Si se producen resultados inesperados, como una caída drástica del rendimiento en la variación, considere pausar la prueba para diagnosticar el problema. A veces, la variación realmente funciona peor, pero también es posible que un error técnico sea el culpable. Los controles frecuentes pueden ayudar a distinguir entre los dos escenarios.

Recuerde que los resultados parciales o tempranos pueden ser engañosos. El hecho de que una variación parezca estar ganando o perdiendo en los primeros días no significa que esa tendencia se mantendrá. Es por eso que siempre debe esperar hasta que haya alcanzado el tamaño de muestra necesario para la significación estadística antes de sacar conclusiones finales.

Sección 6: Análisis de los resultados de las pruebas A/B

Piezas de juego en un tablero de juego

Una vez que su prueba ha seguido su curso y ha recopilado datos suficientes, es hora de analizar los resultados. El análisis es donde toda la planificación y ejecución previas se unen, proporcionando información que puede informar decisiones críticas. La interpretación adecuada asegura que sus hallazgos sean precisos y procesables.

Recopilación e interpretación de datos

Comience por revisar su KPI principal. ¿La variación superó al control por un margen estadísticamente significativo? Las herramientas y plataformas a menudo muestran métricas como la probabilidad de superar el control o los intervalos de confianza. Un umbral típico para la significación estadística es del 95%, pero el umbral apropiado puede variar según la tolerancia al riesgo y el impacto del cambio.

Si rastreó métricas secundarias, compárelas también entre las variaciones. Una variación podría haber ganado en términos de clics, pero podría haber aumentado inadvertidamente la tasa de rebote. Tales compensaciones requieren una cuidadosa consideración, especialmente si impactan sus objetivos a largo plazo o la percepción de la marca.

También es útil segmentar sus datos cuando sea posible. A veces, una variación funciona excepcionalmente bien con usuarios móviles pero no con usuarios de escritorio, o puede resonar más con los nuevos visitantes en comparación con los visitantes que regresan. Segmentar sus resultados puede revelar patrones ocultos y guiar optimizaciones más específicas.

Toma de decisiones basada en datos

Después de interpretar los datos, el siguiente paso es decidir si implementar los cambios de la variación ganadora, volver al control o posiblemente diseñar una prueba de seguimiento. En muchos casos, si la variación muestra una mejora clara y no hay efectos secundarios adversos, puede avanzar con confianza con la implementación de ese cambio.

Sin embargo, no todas las pruebas producen un "ganador" concluyente. Su variación podría no mostrar ninguna diferencia significativa o incluso tener un rendimiento inferior al control. Si bien esto puede ser decepcionante, sigue siendo información valiosa. Un resultado nulo o negativo le informa que el cambio propuesto podría no ser la solución o que necesita un enfoque diferente. Este conocimiento ayuda a dirigir las pruebas futuras en una dirección más prometedora.

Finalmente, considere el contexto más amplio de su sitio web o producto. Incluso si una variación superó al control por poco, el costo de implementar ese cambio podría superar el beneficio en algunos escenarios. Sopesar la ganancia potencial de ingresos o la mejora de la experiencia del usuario frente a los gastos de desarrollo, diseño u otros recursos. Una prueba que arroja una mejora del 1% para un sitio de comercio electrónico de alto tráfico podría ser significativa, mientras que la misma mejora en un blog de bajo tráfico podría no justificar el esfuerzo.

Sección 7: Mejores prácticas y consejos para las pruebas A/B

Datos mostrados en gráficos en papel

Las pruebas A/B son tanto un arte como una ciencia. Si bien está arraigado en el rigor estadístico, la planificación y la creatividad involucradas en la selección de variaciones pueden afectar significativamente los resultados. A continuación, se presentan algunas de las mejores prácticas y consejos para ayudarlo a aprovechar al máximo cada experimento.

Errores comunes que debe evitar

1. Probar demasiados elementos a la vez: Cuando intenta cambiar varios aspectos simultáneamente, se vuelve difícil determinar qué cambio específico influyó en el resultado. A menos que esté ejecutando una prueba multivariante con controles adecuados, manténgalo simple.

2. Detener la prueba demasiado pronto: Si finaliza la prueba antes de alcanzar el tamaño de muestra requerido o la significación estadística, corre el riesgo de tomar decisiones basadas en ruido o coincidencia. Tenga paciencia para recopilar datos sólidos. Esto puede ser difícil cuando se enfrenta a la presión de las partes interesadas, pero parte del trabajo de un analista es administrar a esas partes interesadas y asegurarse de que la información que produce sea significativa.

3. Ignorar los segmentos de usuarios: Una variación podría parecer un claro ganador en la superficie, pero diferentes segmentos de usuarios pueden responder de manera diferente. Segmente sus datos para comprender cómo reaccionan los diversos datos demográficos o fuentes de tráfico.

4. Dependencia excesiva de pequeñas victorias: Los pequeños ajustes (como cambiar el color de un botón) pueden mejorar las métricas, pero a menudo producen ganancias marginales. Para un crecimiento sustancial, considere pruebas más impactantes o una serie de pruebas que se basen en un cambio mayor.

Consejos para maximizar la eficacia

1. Base las pruebas en datos e investigación: Utilice encuestas de usuarios, informes de análisis, mapas de calor y comentarios para identificar posibles problemas u oportunidades. La información basada en datos forma la columna vertebral de las hipótesis efectivas.

2. Mantenga una hoja de ruta de pruebas: Planificar sus pruebas en una hoja de ruta o calendario asegura que las alinee con las campañas de marketing, los lanzamientos de nuevos productos y la estacionalidad. Esto también ayuda a evitar pruebas superpuestas que puedan confundir los resultados de cada una.

3. Fomente una cultura de pruebas: Comparta los resultados y los aprendizajes en toda su organización. Una cultura que valora la experimentación fomenta la innovación y la mejora continua, beneficiando a todos, desde los diseñadores de productos hasta el equipo de atención al cliente.

4. Itere sobre las pruebas exitosas: Una prueba ganadora no marca el final del viaje. A menudo, es solo el primer paso. Construya sobre ese éxito experimentando con ideas o características relacionadas, impulsando una mayor optimización.

Cómo iterar y construir sobre los resultados de las pruebas

Una vez que identifique una variación ganadora, puede crear nuevas hipótesis que capitalicen la mejora confirmada. Por ejemplo, si un diseño de formulario simplificado mejoró las tasas de conversión, su próxima prueba podría centrarse en la velocidad de la página o en una mayor simplificación del recorrido del usuario en torno a ese formulario. Con el tiempo, las ganancias incrementales pueden sumar ganancias generales significativas en el rendimiento.

Además, revise las suposiciones antiguas periódicamente. Algo que no funcionó hace un año podría funcionar en nuevas condiciones de mercado o con diseños de sitio actualizados. La revisión periódica de las pruebas exitosas y fallidas mantiene su estrategia de optimización fresca y adaptable.

Un trofeo - ¡esto es lo que ganó por implementar las mejores prácticas!

Conclusión

Las pruebas A/B se erigen como uno de los métodos más directos y eficaces para optimizar las experiencias de usuario e impulsar el crecimiento empresarial a través de información basada en datos. Al dividir a su audiencia en grupos de control y variación, obtiene la capacidad de aislar el impacto de cambios específicos, validarlos con rigor estadístico y tomar decisiones informadas sobre qué estrategias implementar.

A lo largo de esta guía, hemos cubierto cada paso crucial, comenzando por sentar una base sólida definiendo objetivos y métricas claras, elaborando hipótesis y diseñando variaciones bien pensadas. Luego discutimos los detalles de la implementación, supervisión y análisis de pruebas, culminando en la importancia de abrazar una cultura que valore la experimentación continua.

El viaje de las pruebas A/B no termina con un solo experimento; es un proceso continuo de aprendizaje, innovación y refinamiento. Ya sea que su prueba reciente haya sido un éxito abrumador o no haya producido ningún cambio significativo, cada prueba contribuye con un conocimiento valioso que ayuda a dar forma a futuros experimentos e impulsa su estrategia digital.

A medida que se embarque en sus propias iniciativas de pruebas A/B, recuerde que la clave del éxito radica en la paciencia, la curiosidad y la voluntad de aprender de cada resultado. Con esta comprensión integral, ahora está bien equipado para configurar y supervisar pruebas A/B que realmente muevan la aguja para su sitio web, campañas y satisfacción general del usuario.

¿Qué sigue?

¿Listo para dar el siguiente paso en la optimización del rendimiento de su sitio web? Comience seleccionando una de las herramientas populares de pruebas A/B e intente ejecutar una prueba simple esta semana. Apunte a objetivos pequeños y alcanzables inicialmente, y construya gradualmente su hoja de ruta de pruebas a medida que gane confianza.

Si tiene hambre de más información, asegúrese de explorar recursos adicionales en este sitio donde profundizamos en estrategias, metodologías de prueba avanzadas y estudios de casos. No dude en conectarse con nosotros para cualquier pregunta o para compartir sus emocionantes resultados de pruebas. Al probar y refinar continuamente, posicionará su sitio web y sus campañas a la vanguardia de la excelencia en la experiencia del usuario.