A/B test: guía para encontrar los elementos de oro de tu tienda

Dos mujeres analizando los resultados de un a/b test.

Un A/B test es un experimento que compara dos versiones de un mismo elemento en un sitio web, anuncio o e-mail, con el objetivo de determinar cuál genera mejores resultados. Descubrí en este artículo cómo hacer estas pruebas y ¡potenciá la conversión de tu negocio!

Si estás teniendo inconvenientes para vender con tu e-commerce o querés darle un impulso a tu facturación actual, el A/B testing te va a ayudar a encontrar los elementos de oro en tu sitio web, es decir, aquellos que puntos de la página que convencen a los potenciales clientes y los convierte en compradores.

Tomá nota de estos consejos y ¡mostrale al mundo lo que sos capaz de hacer con tu marca! 🚀

¿Qué es un A/B test?

A/B test, también conocido como prueba A/B por su traducción al español, hace referencia a un experimento que compara dos versiones de un mismo elemento de un sitio web, campaña publicitaria o correo electrónico, con el fin de encontrar cuál genera mejores resultados.

Con este método, es posible comprender qué piezas contribuyen a impulsar la performance y cómo los cambios en estos elementos pueden mejorar el rendimiento.

Las pruebas A/B son muy utilizadas por los equipos de marketing y de producto para testear el impacto de los pequeños ajustes que realizan en el diseño, la arquitectura de la información y el contenido.

💡 Tip extra: descubrí cómo lograr diseños de tiendas online que potencien tus ventas.

¿Cómo funciona el A/B test?

El A/B test tiene como objetivo validar o refutar una hipótesis. Se realiza a través de experimentos con una cantidad de usuarios definida (que llamamos “muestra”) durante un período de tiempo determinado.

En estas pruebas siempre vas a tener:

  • Un elemento de control, que es precisamente el que querés evaluar;
  • Una variación de este elemento, es decir, una segunda versión para confrontar con el de control.

Pongamos un ejemplo. Imaginemos que tenés una tienda de ropa online y querés saber qué call to action (CTA) convierte mejor en las páginas de producto.

¿Será que la frase “Comprar ahora” que está actualmente es la mejor opción? ¿Convendría cambiarla por “Agregar al carrito”? Al ejecutar una prueba A/B con ambos llamados a la acción vas a descubrir si el cambio es efectivo y si conviene implementarlo.

Este es solo un ejemplo, pero el cielo es el límite para los A/B tests. De hecho, si ya querés aplicar una prueba en los CTA, te compartimos un listado con 100 calls to action efectivos para tus campañas de marketing digital:

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Como ves, basta con realizar pequeñas alteraciones en colores, palabras y ubicación de los elementos para observar cambios positivos en las métricas de conversión.

Ahora bien, tené en cuenta que, a diferencia de un test multivariante, en las pruebas A/B se evalúa una pieza a la vez. El objetivo es comparar un elemento de control y una variación de éste para definir el mejor.

Si se incluye más de una variación en el experimento, va a ser difícil identificar cuál mejoró realmente tus indicadores.

¿Por qué realizar un A/B testing?

Los ensayos de prueba y error son comunes en las ventas online, pero ¿qué sucede si tienen un impacto negativo en tus ingresos?

A través del uso correcto del A/B test vas a probar hipótesis e implementar solo los cambios que traigan resultados positivos para tu negocio.

De acuerdo con Invesp, una consultora norteamericana especializada en CRO (optimización de la tasa de conversión), 71% de las empresas hacen dos o más A/B test por mes en diferentes áreas.

Asimismo, cerca del 60% de las marcas utilizan esta técnica para optimizar las conversiones de sus empresas y la consideran “altamente valiosa” para el desarrollo de sus negocios.

Como ves, hacer A/B testing es una práctica que otorga grandes beneficios a las marcas y se recomienda incluir estas pruebas en una estrategia de CRO más amplia. Esta disciplina analiza la conversión de manera integral, en diferentes puntos de contacto del customer journey, es decir, del recorrido del cliente.

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¿Cuándo hacer un A/B test?

Las pruebas A/B son especialmente importantes cuando tu empresa está realizando cambios de diseño en el sitio web, integraciones, migraciones de plataforma o cuando estás observando oscilaciones atípicas en tu tasa de conversión.

En este sentido, tené en cuenta que para hacer un test A/B tu tienda online debe:

  • Contar con un volumen de tráfico considerable;
  • Estar activa desde hace algún tiempo (mínimo 6 meses).

Si lanzaste tu sitio web de ventas hace muy poco y aún no tenés visitas, los resultados del test A/B no van a ser representativos, ya sea por la falta de parámetro con un periodo anterior o porque las muestras van a ser muy pequeñas.

¿Cómo hacer un A/B test?

Antes de realizar un A/B test, es necesario cumplir con dos requisitos: el primero es monitorear el rendimiento del sitio (visitas, conversiones, clics, etc.).

Compará los resultados de diferentes periodos y analizá si hay una caída en tus métricas clave. Una buena manera de hacerlo es a través de herramientas de análisis de tráfico como Google Analytics.

El segundo requisito es revisar las metas del negocio, para luego definir un objetivo medible, como por ejemplo: aumentar la conversión en un X%, obtener más clientes potenciales por día o incrementar el número de interacciones a través del chat.


Aprendé más:

Seguidamente, tenés que seguir estos pasos para hacer un A/B test:

  1. Definir un canal (tienda online, e-mail, landing page o anuncio).
  2. Formular una hipótesis y las variaciones que van a formar parte de la prueba.
  3. Configurar las variaciones en la herramienta de testeo.
  4. Aguardar el tiempo necesario para recolectar los resultados.
  5. Documentar el tipo de test, fecha de inicio y fin y los resultados obtenidos.
  6. Implementar la variación ganadora.

Tené en cuenta que el experimento se puede realizar de dos formas:

  • A través de herramientas que dividen la muestra de la siguiente forma: el 50% de la audiencia ve la versión A y la otra mitad observa la versión B de un elemento.
  • Manualmente, observando las métricas generadas por el modelo original y, posteriormente, su variante, para el mismo periodo de tiempo.

En la actualidad, las plataformas de A/B test están bastante desarrolladas. Muchas de ellas determinan, automáticamente, la división de las pruebas de forma aleatoria y, al final, hasta implementan la variación más exitosa.

Sobre estas herramientas vamos a hablar más adelante, pero primero, te queremos compartir algunos consejos que podés aplicar a la hora de hacer A/B testing.

Buenas prácticas al hacer un A/B test

Aunque las pruebas A/B son relativamente fáciles de realizar, es necesario prestar atención a los detalles para garantizar su precisión y eficacia. Tené en cuenta estos aspectos cuando hagas tus experimentos:

Considerá la estacionalidad

Tené en cuenta las fechas o épocas especiales como el Hot Sale o Navidad. Los resultados tienden a estar inflados y no necesariamente son consistentes con los hábitos normales de los usuarios.

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Establecé una duración razonable para la prueba

La duración ideal de un test A/B va a depender del objetivo que definiste. Sin embargo, el ciclo suele oscilar entre uno y tres meses.

Una prueba A/B para un e-mail puede ser más corta y generar resultados en pocas horas, dependiendo de la muestra.

Un test para el diseño de un sitio web, por ejemplo, puede tardar hasta un mes en generar conclusiones significativas, especialmente si la página tiene poco tráfico.


Te acercamos más contenido sobre definición de objetivos:

Enfocate en pocos elementos

Las modificaciones de un A/B test deben hacerse por partes para diferenciar el experimento que realmente arrojó resultados.

En este sentido, concentrate en un elemento a la vez. Si hacés pruebas con muchas variables al mismo tiempo, se vuelve más difícil entender qué cambio fue responsable de los resultados.

Existen otras metodologías multivariantes que prueban más de un elemento simultáneamente. Sin embargo, requieren herramientas y profesionales especializados para llevar a cabo este completo análisis.

¿Cuáles son los errores más comunes al realizar un A/B test?

  • Hacer una prueba con una muestra muy pequeña de usuarios y conversiones.
  • No tener una hipótesis basada en la investigación.
  • Finalizar la prueba demasiado pronto.
  • Probar muchos elementos simultáneamente.
  • No compartir los aprendizajes con el resto del equipo..
  • Ignora los resultados cuando no se alinean con tu intuición.
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¿Dónde aplicar el A/B test en una tienda online?

Ahora que conocés el proceso para hacer las pruebas, te compartimos algunos experimentos sugeridos para un sitio web de ventas.

Si tus páginas están teniendo bajas tasas de conversión y clics, altas tasas de abandono de carritos y rebotes, las pruebas A/B son una excelente estrategia para mejorar los indicadores con pequeños ajustes. Veamos en dónde se pueden hacer:

Home y categorías

En este primer caso, hay infinitas posibilidades para hacer un A/B test, ya que la página de inicio tiene varios elementos, como el menú de categorías, los banners y los productos destacados.

Acá te dejamos algunas ideas para realizar pruebas en tu tienda:

  • En el header o encabezado, podés experimentar con cambios de color y la posición de la barra de búsqueda.
  • En la parte de los banners, modificá los textos de los CTA para ver cuál tiene un mejor rendimiento.
  • Cambiá la composición y el enfoque de las fotos: en la versión A mostrá los productos solos y en la B publicá imágenes con personas usándolos.
  • En la sección de artículos destacados, hacé pruebas entre lanzamientos y productos más vendidos, para ver qué opción genera un aumento en la tasa de conversión.
  • Si una categoría no está trayendo los resultados que esperabas, cambiá su posición en el menú para medir si genera más clics y conversiones.
  • Incluí sellos de confianza digitales, como asociaciones comerciales (con la CACE, por ejemplo), el logo del hosting que usás y marcas de seguridad.

Páginas de producto

En las páginas de productos te recomendamos hacer pruebas A/B en las descripciones de los artículos y en el CTA de los botones.

En este sentido, te sugerimos:

  • Modificar colores, tipos de letra y el contraste entre el fondo del botón y el CTA.
  • Agregar una tabla de talles.
  • Cambiar el tamaño y la posición de las imágenes.
  • Incluir calificaciones y comentarios de los clientes como una forma de prueba social.
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Carrito de compra y checkout

Acá se debe prestar atención tanto a los CTA, como a los campos del formulario de envío y registro.

Uno de los cambios en la página de checkout es resaltar el texto que indica que el envío es gratuito o los descuentos progresivos, es decir, cuando el comprador obtiene mayores descuentos a medida que añade más artículos en el carrito.

Asimismo, podés hacer una prueba A/B en el formulario de registro al finalizar la compra. Con esto, vas a entender si al reducir los datos solicitados y modificar los campos para el pago hay cambios en el comportamiento del consumidor.

Otra opción es añadir un campo de productos relacionados para ver si tiene un impacto en las tasas de cross-selling y upselling, es decir, si lográs ventas cruzadas y adicionales con el objetivo de aumentar el ticket promedio.

Hasta ahora, te mostramos varias posibilidades de A/B tests para e-commerce, pero podés realizar estos experimentos en diversos canales y formatos.

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Herramientas para hacer A/B testing

A continuación, te compartimos 4 herramientas para hacer tu A/B test:

1. Google Optimize

Google Optimize es la herramienta de Google diseñada para ayudar al usuario a evaluar el rendimiento de su sitio web.

Permite realizar pruebas A/B continuas y multivariadas con más de 100 experimentos simultáneos. También cuenta con pruebas por segmentación de audiencia y ubicación.

Su diferencial radica en la integración nativa 360º con Google Analytics, que proporciona un análisis más completo de las pruebas. La herramienta también tiene una extensión en Chrome para facilitar la edición de experimentos.

Para crear tu primer A/B test en Google Optimize, solo tenés que seguir los pasos del tutorial de la herramienta.

Página de Google Optimize para configurar los tests A/B.

2. Optimizely

Después de Google Optimize, Optimizely es la plataforma más popular para realizar tests A/B. Entre sus clientes se encuentran marcas como Microsoft, eBay y Sony. La plataforma ofrece experimentos segmentados por público, origen del tráfico y dispositivos.

También se integra con Google Analytics y brinda cursos y certificados a través de su academia. Para ver ejemplos de A/B test y aprender a realizarlos, tenés que acceder al centro de ayuda de Optimizely.

Se trata de una solución paga y solo está disponible en inglés y alemán.

Panel de administración de Optimizely.

VWO

VWO es una herramienta ampliamente utilizada por grandes empresas para la optimización de la conversión general. Es ideal para realizar experimentos más complejos y te permite probar diferentes URLs, diseño y ubicación de banners, textos y botones.

También cuenta con mapas de calor y de clics y funcionalidades para cruzar los resultados de las hipótesis.

La plataforma solo está disponible en inglés y ofrece una prueba gratuita de 30 días. Para obtener más información sobre cómo funciona y cómo realizar pruebas A/B en VWO, mirá este video elaborado por la plataforma.

Notificación de la herramienta VWO sobre la performance de las variantes de un A/B test.

Test A/B en Facebook Ads

Si tu objetivo es hacer A/B testing de anuncios en las redes sociales, Facebook tiene un recurso enfocado en esto en su Administrador de Anuncios. A través de él, es posible comparar el rendimiento para diferentes audiencias y segmentaciones, diseños y productos.

Seguí estos pasos para crear un A/B test en Facebook.

El Administrador de Anuncios te permite configurar A/B tests para Facebook e Instagram.

Bonus: cómo crear un A/B test para e-mail marketing

En esta sección final, te vamos a mostrar cómo crear una prueba A/B en Mailchimp, una herramienta de e-mail marketing.

Para empezar, primero tenés que crear una cuenta gratis en Mailchimp y lanzar algunas campañas para que la funcionalidad se libere gratuitamente. En caso de que cuentes con un plan pago, el acceso a la misma estará disponible desde el primer día.

¿Qué es el A/B testing en e-mail marketing?

Consiste en enviar dos versiones diferentes de un mismo e-mail para un segmento de tu lista de contactos. El objetivo es identificar la opción que tiene los mejores resultados y enviarla así al resto de los suscriptos a la lista.

¿Qué podés probar?

Para una campaña de e-mail marketing podés hacer pruebas de las tasas de aperturas y de los ingresos a tus links dentro de un correo, a partir de las siguientes variables:

  • Asunto: probá pequeñas o grandes variaciones en el asunto del mensaje, desde un tono más personal a algo más formal. Podés variar también las llamadas promocionales, como por ejemplo ‘15% de descuento’ o ‘envío gratis’.
  • Emisario: ¿de parte de quién se envía el e-mail? Podés probar si tus clientes encuentran mayor afinidad con una dirección de correo de empresa o con el nombre de una persona.
  • Fecha y hora de envío: probá distintos horarios y días para descubrir el que mayor interacción genera por parte de tus clientes.
  • Contenido: probá imágenes, calls to action, diferentes diseños o estilo del mensaje. Personalizalo de distintas maneras y verificá cuál funciona mejor.

Recordá hacer los cambios de a poco e individualmente para tener más precisión en los resultados. Si cambiás todo junto, no sabrás qué fue lo que impactó positivamente en tus tasas de apertura y clics.

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Cómo crear un A/B test para e-mail marketing en MailChimp

1. Anda a la página de campañas (Campaigns)

2. Hacé clic en Create campaign > A/B Split campaign

Paso 1 para hacer un a/b test en mailchimp.

3. Seleccioná la opción que querés probar debajo de What would you like to test?

Paso 2 para hacer un a/b test en mailchimp.

4. En caso de que elijas probar el asunto del e-mail (Subject lines) o el nombre que aparece como remitente (From names), deberás especificar el porcentaje de usuarios que serán incluidos en la prueba donde dice ‘How should we split the campaign’.

De ese segmento de la lista que elijas (supongamos, un 34%), la mitad va a recibir la versión A del mensaje y la otra mitad recibirá la versión B. El segmento restante de la lista (siguiendo con el ejemplo, un 66%) recibirá la versión ‘ganadora’ del mensaje.

5. Consejo: probá con un segmento pequeño de tu base de datos (entre 20% y 40%). De esta manera, evitás comprometer a muchos usuarios en una prueba que justamente sirve para enviar un mensaje exitoso a la mayor cantidad de usuarios posible.

En “How should a winner be chosen?” deberás elegir el parámetro que definirá el ganador de la prueba; el cual puede ser ‘tasa de apertura’ (open rate), ‘tasa de clics’ (click rate) o ‘manual’; y el tiempo luego del cual se definirá un vencedor y se enviará el mensaje al segmento restante (cuanto mayor sea el tiempo de la prueba, más significativa será la muestra).

Paso 3 para hacer un a/b test en mailchimp.

6. Elegí la lista de destinatarios (recipients) o el segmento de la lista que quieras que reciban tus e-mails.

7. Determiná los parámetros de la campaña: email subject, from names y tags de tracking (en el caso de campañas de contenido). Si vas a probar el asunto (subject lines), lo podés hacer desde Email subject.

Paso 4 para hacer un a/b test en mailchimp.

8. Si decidís probar el nombre del emisario (From names), podés elegir tanto el e-mail de envío como el nombre que aparecerá como ‘quien envía el mensaje’.

Paso 5 para hacer un a/b test en mailchimp.

9. Elegí uno de los templates disponibles.

10. En el siguiente paso, podrás personalizar el diseño de la campaña. Recordá que el mismo contenido aplicará a ambas versiones del e-mail, salvo que lo que quieras probar sea el contenido mismo.

11. Revisá todos los pasos realizados hasta acá. Si lo que estás probando es el texto del asunto (Subject lines) y el nombre del emisario (From names), podés enviar el e-mail directamente desde Send now o agendarlo para que se envíe en un futuro próximo.

Si lo que estás probando es el día y horario de entrega (Delivery data/time), deberás hacer clic en Schedule y elegir la fecha antes de hacer clic en Schedule campaign.

Paso 6 para hacer un a/b test en mailchimp.

Elegí manualmente la versión ganadora

Si en el paso 3 anterior seleccionaste la opción “Manual” dentro de “How should a winner be chosen?”, deberás regresar a Mailchimp luego de 1 o 2 días, revisar el reporte de la prueba y seleccionar manualmente la versión ganadora, para finalmente disparar el mensaje a la lista.

Elegir manualmente la versión ganadora en un A/B test con Mailchimp.

Podés ver el reporte desde Reports > A/B split results.

Cómo elegir manualmente la versión ganadora en un A/B test con Mailchimp.

La versión ganadora del mensaje (A o B) será enviada luego del período de tiempo que establezcas. Por ejemplo, si elegiste un período de un día, tu campaña se enviará un día después de haber determinado el mensaje ganador.

Conclusión

El A/B test es, sin duda, una de las estrategias más efectivas para evaluar el rendimiento de una tienda virtual y aumentar la tasa de conversión de tu negocio.

Sin embargo, es importante enfatizar que la prueba no termina con la variable ganadora, al contrario, es solo el punto de partida. Con base en ello, vas a poder definir las próximas hipótesis y mejoras para tu e-commerce.

Esperamos que todos los consejos y ejemplos de este artículo te ayuden a potenciar la performance de tu tienda y si querés mejorar la conversión de tu negocio, te invitamos a migrar a Tiendanube, la plataforma de e-commerce líder de América Latina con más de 10 años acompañando a 100.000 marcas en la región.

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Acá vas a encontrar:
Preguntas frecuentes sobre el A/B test

  • Definir un canal (tienda online, e-mail, landing page o anuncio).
  • Formular una hipótesis y las variaciones que van a formar parte de la prueba.
  • Configurar las variaciones en la herramienta de testeo.
  • Aguardar el tiempo necesario para recolectar los resultados.
  • Documentar el tipo de test, fecha de inicio y fin y los resultados obtenidos.
  • Implementar la variación ganadora.

Un A/B test es un experimento que compara dos versiones de un mismo elemento en un sitio web, anuncio o e-mail, con el objetivo de determinar cuál genera mejores resultados.

Te recomendamos hacer un A/B test cuando:

  • Realices cambios de diseño en el sitio web.
  • Introduzcas nuevas integraciones o hagas migraciones de plataforma.
  • Observes oscilaciones atípicas en tu tasa de conversión.
Ahora bien, vas a realizar la prueba A/B en una tienda online, te recomendamos aplicarlo en:
  • Home y categorías
  • Páginas de producto
  • Carrito de compra y checkout

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