Calculadora Test A/B. ¿Alguna vez te has preguntado si los cambios que realizas en tu web realmente están ayudándote a mejorar la tasa de conversión? Puede que aquello que creemos que mejora la experiencia de usuario no sea tan efectivo.

Es aquí precisamente donde entra en juego el A/B Testing. Una de las herramientas de marketing digital más potentes que existen, permitiendo comparar dos versiones de una página web, aplicación o campaña para determinar cuál de ellas es la que genera mejores resultados. Gracias a los cuales, podemos mejorar la toma de decisiones basadas en datos.

Sin embargo, como ocurre con cualquier estrategia, el éxito radica en su correcta implementación. Para que un test A/B realmente sea eficaz y obtener conclusiones válidas, debemos entender ciertos aspectos fundamentales como la significación estadística, la tasa de conversión y los KPIs.

 
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Calculadora Test A/B. ¿Qué ventajas tiene el A/B Testing?

Las pruebas A/B ofrecen numerosas ventajas, pero la más importante es la capacidad de tomar decisiones basadas en datos objetivos, contribuyendo a mejorar la tasa de conversión.

En lugar de hacer suposiciones y adivinar si un cambio en tendrá el impacto esperado, podemos realizar una prueba controlada para determinar cuál es la versión que realmente está generando mejores resultados. Por ejemplo, al realizar pruebas de diferentes colores de botones de llamada a la acción (CTA), podemos saber cuál es la que atrae más clics.

Pero también ayudan a:

  1. Minimizar el riesgo de cambios ineficaces: en lugar de realizar grandes cambios sin saber si funcionarán, podemos realizar pruebas más pequeñas y graduales que ayuden a reducir el impacto de cualquier ajuste negativo.
  2. Mejorar la experiencia de usuario (UX): al probar variaciones de contenido, diseño o incluso flujo de navegación, podemos asegurarnos de que los usuarios disfruten de una experiencia más positiva.
  3. Tomar decisiones informadas y fundamentadas: cuando los cambios están basados en datos sólidos, la toma de decisiones es más fiable y se vuelve mucho más ágil.

Calculadora de Pruebas A/B

Variante A

Variante B

Calculadora de Duración de Test A/B

Calculadora Test A/B. ¿Durante cuánto tiempo se debe ejecutar una prueba A/B?

A la hora de ejecutar pruebas A/B, uno de los errores más habituales es no dejar correr el test el tiempo suficiente para obtener resultados confiables. Es cierto que no existe un tiempo fijo para todas las pruebas, pero hay una serie de factores que debemos tener en cuenta:

  1. Tamaño de la muestra: si tienes un alto volumen de tráfico en tu web, puedes realizar una prueba A/B en un periodo más corto. De esta forma, se recopilarán suficientes datos más rápidamente. Sin embargo, si tu web tiene menos tráfico, las pruebas necesitarán más tiempo para alcanzar una cantidad de datos estadísticamente significativa.
  2. La naturaleza del cambio probado: si estás planteándote un cambio mayor, como un rediseño completo de la página o una nueva estrategia de precios, es recomendable que la prueba dure más tiempo para medir su impacto real. En cambio, los ajustes más pequeños, como el color de un botón o el texto de un anuncio, pueden requerir menos tiempo.
   

En cualquier caso, lo ideal es que la prueba se ejecute hasta que haya datos suficientes para detectar una diferencia importante entre las distintas versiones que pueda darnos un nivel de confianza del 95%.

Calculadora Test A/B. Relevancia estadística

La relevancia estadística es la probabilidad de que los resultados obtenidos en la prueba sean auténticos. En otras palabras, ¿podemos confiar en que las diferencias entre la versión A y la versión B no se deben a un error arbitrario?

Para calcular la relevancia estadística, normalmente utilizamos valor p. Si este es inferior a 0.05, podemos decir que hay un 95% de certeza de que la diferencia observada no sea producto de la casualidad.

De esta forma, podrás tener la seguridad de que los cambios que estás haciendo repercutirán positivamente en la experiencia de los usuarios y, por tanto, en la tasa de conversión.

 
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Calculadora Test A/B. Alza mínima fiable detectable

La alza mínima fiable detectable (MDE) es un concepto que hace referencia a la mínima mejora que podemos detectar con un nivel de confianza determinado, es decir, cuánto tráfico necesitamos para detectar una mejora significativa.

Por ejemplo, si estamos optimizando un botón de llamada a la acción (CTA) y queremos detectar una mejora del 10% en la tasa de clics, el alza mínima fiable detectable nos dirá cuántos usuarios necesitamos en la prueba para tener la seguridad de que cualquier mejora observada no es el resultado de un efecto aleatorio.

Normalmente, es preferible un MDE bajo, ya que permite detectar cambios más pequeños. Eso sí, para ello, es necesario un mayor número de visitantes.

Tasa de conversión de línea de base

Para saber si las mejoras implementadas tendrán un impacto real, es importante que, antes de realizar cualquier prueba A/B, sepas cuál es tu tasa de conversión de línea de base, es decir, la tasa de conversión actual sin realizar ningún cambio en tu aplicación o página web.

Supongamos que tu tasa de conversión actual es del 2%. Si después de realizar una prueba A/B con una nueva variante de tu página de destino obtienes un 2,5%, quiere decir que el incremento es del 25%, lo cual es un resultado positivo.

Número de visitantes

Aunque podemos obtener resultados con un tráfico bajo, para obtener una mayor precisión, normalmente se requiere de un volumen considerable de usuarios para obtener datos confiables. Cuantos más visitantes tengas, más preciso será el análisis de los resultados y el sesgo será menor.

¿KPIs clave para evaluar en Tests A/B y cómo elegir el nuestro?

A la hora de realizar un test A/B, debemos identificar cuáles son los KPIs más importantes para valorar el rendimiento de las variaciones. Algunos de los KPIs más habituales son los siguientes:

  • Tasa de conversión: mide cuántos usuarios completan una acción deseada (como realizar una compra o registrarse).
  • Tasa de clics (CTR): mide el porcentaje de visitantes que hacen clic en un botón o enlace.
  • Tiempo de permanencia: mide cuánto tiempo pasan los usuarios en una página determinada, dándonos una idea del interés o la efectividad de un contenido.

Elegir los KPIs correctos depende de tus objetivos comerciales. Si tu principal objetivo es aumentar las ventas, el KPI de conversión será el más relevante. Si estás probando una página de destino, será preferible centrarse en métricas de interacción como el tiempo de permanencia o el CTR.

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¿Cómo implementar un Test A/B?

Implementar un test A/B es un proceso relativamente sencillo, pero requiere de cierta planificación. Los pasos básicos son los siguientes:

  1. Define tu objetivo: ¿Qué problema estás intentando resolver o qué aspecto buscas mejorar? Por ejemplo, ¿quieres aumentar las ventas, mejorar la interacción con un contenido o reducir la tasa de rebote?
  2. Crea dos variantes: la versión original y la versión modificada (A y B). Asegúrate de que las diferencias sean claras y medibles.
  3. Selecciona un grupo de control: el grupo de control es el conjunto de usuarios que verán la versión original, mientras que el grupo experimental verá la versión modificada.
  4. Ejecuta la prueba durante el tiempo adecuado: deja que la prueba se ejecute hasta que tengas suficientes datos para evaluar los resultados de manera fiable.
  5. Analiza los resultados: evalúa la significación estadística y el rendimiento de ambas versiones.
   

Ejemplos de test

A continuación, te dejamos algunos ejemplos prácticos de tests A/B que podrías llevar a cabo:

  1. Test de botón de CTA: cambiar el color, el texto o la ubicación del botón de llamada a la acción para evaluar cuál de las dos opciones atrae más clics.
  2. Test de página de inicio: probar diferentes versiones del diseño de la home para ver cuál tiene mejor tasa de conversión, ya sea cambiando la imagen principal, el título o el contenido.
  3. Test de precios: probar con diferentes precios para un producto o servicio y medir cómo influye en la tasa de conversión.

Como puedes ver, el A/B Testing no es solo una cuestión de probar cambios al azar, sino que se trata de un proceso complejo que requiere de planificación, análisis y, sobre todo, una estrategia clara para obtener resultados que realmente puedan ayudarnos a mejorar nuestra tasa de conversión. ¿Listo para ponerlo en práctica?

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