Los debates interminables sobre cuál es el mejor eslogan o qué imagen funciona mejor son habituales entre los equipos de marketing. ¿La buena noticia? Con las pruebas A/B, puedes dejar a un lado las suposiciones y obtener respuestas basadas en datos reales. Este enfoque no solo resuelve preguntas rápidamente, sino que también te permite aprender más sobre tus clientes, tu sitio web y tus productos, algo que de otro modo sería difícil de conseguir.

Sin embargo, para incorporar con éxito las pruebas A/B a tu estrategia de marketing, es fundamental comprender cómo funcionan y cómo aplicarlas correctamente. Sigue leyendo para saber qué son las pruebas A/B, cómo funcionan y explorar algunos ejemplos de pruebas A/B que puedes aplicar fácilmente en tu ecommerce.

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son una técnica utilizada para comparar dos o más versiones de una página web, anuncio o correo electrónico con el objetivo de determinar cuál funciona mejor. Es una de las estrategias más efectivas y comunes para optimizar el rendimiento en tiendas en línea.

En una prueba A/B bien diseñada, las dos (o más) versiones se muestran al mismo tiempo a diferentes usuarios seleccionados al azar dentro de la audiencia objetivo. Esto asegura que los resultados no estén influenciados por factores externos, a diferencia de las pruebas secuenciales de antes/después. Además, cada prueba A/B se centra en analizar una sola variable a la vez. 

Por ejemplo, si decides probar tres textos diferentes para un botón de compra, estarías realizando una prueba A/B. Sin embargo, si modificas varios elementos a la vez, como textos, imágenes y colores, estarías entrando en el terreno de las pruebas multivariantes.

Implementar pruebas A/B en tus campañas puede ser muy sencillo gracias a las herramientas disponibles. En publicidad digital, plataformas como Meta Ads o Google Ads automatizan el proceso. 

Del mismo modo, servicios de correo electrónico como Klaviyo ofrecen funciones integradas para realizar estas pruebas. Para pruebas A/B en sitios web, puedes utilizar herramientas especializadas como Google Optimize o integrar código personalizado o de terceros.

Explorar diferentes ejemplos de pruebas A/B puede ayudarte a encontrar las estrategias más efectivas para mejorar el rendimiento de tu tienda online.

Beneficios de las pruebas A/B

En marketing digital, todo genera datos: las campañas publicitarias te muestran tasas de clics, los sitios web ofrecen métricas de conversión, y los correos electrónicos revelan aperturas y clics. Pero, ¿cómo sabes qué decisiones tomar con toda esa información? Aquí es donde los ejemplos de pruebas A/B se vuelven esenciales: te permiten recopilar los datos precisos que necesitas para tomar decisiones basadas en hechos, no en suposiciones.

El punto de partida de cualquier prueba A/B es una hipótesis específica. Un ejemplo de prueba A/B podrías ser: «¿Nuestro formulario de registro funcionará mejor si ofrecemos un descuento del 10%?» Las pruebas A/B te permiten poner esa idea a prueba y obtener resultados concretos. Pero el valor de estas pruebas va más allá de la hipótesis inmediata. 

En este caso, además de confirmar si el descuento mejora la conversión, también obtienes información útil sobre la sensibilidad de tus clientes al precio.

Aunque las pruebas A/B suelen estar asociadas con marketing, sus beneficios se extienden a otras áreas clave de tu negocio. Puedes utilizarlas para optimizar la experiencia del usuario (UX), el desarrollo de producto, mejorar tu estrategia de branding y tomar decisiones más efectivas en ventas.

Si buscas ejemplos de pruebas A/B, piensa en cambios simples pero impactantes, como modificar el color de un botón de compra, ajustar un titular o experimentar con el formato de un formulario.

7 ejemplos de pruebas A/B para negocios de comercio electrónico

Realizar pruebas A/B en una tienda online puede ayudarte a identificar qué elementos funcionan mejor para tus clientes. Aquí tienes una selección de ejemplos de las pruebas A/B más comunes y eficaces que puedes llevar a cabo:

Texto del encabezado

El titular de tu página es la primera impresión que tendrá un cliente, especialmente en una página de destino. Probar diferentes versiones de este texto te permite optimizar el mensaje principal que recibe tu público.

Por ejemplo, Gymshark podría probar diferentes versiones de su encabezado: «Potencia. Hecho para fallar en…», que se muestra a continuación.

Línea de asunto

Un ejemplo de prueba A/B fácil de llevar a cabo son las líneas de asunto. En el marketing por correo electrónico, la línea de asunto es clave para aumentar las tasas de apertura. Si tus correos electrónicos no se abren, el resto del contenido no tendrá ningún impacto. Probar variaciones puede ayudarte a captar mejor a tu audiencia.

Por ejemplo, DUER podría experimentar con alternativas a su línea de asunto actual: «Presentamos: La camiseta Premium Dura Soft de peso medio».

Eslogan del anuncio

Las plataformas publicitarias facilitan la prueba rápida de diferentes textos publicitarios. Esto te proporciona datos con los que ajustar no solo tus anuncios actuales, sino también futuros eslóganes.

Por ejemplo, BN3TH podría probar la reacción de los clientes a su eslogan: «¿Entrepierna entumecida? No, gracias», o: «Viaja más tiempo y más cómodo, ahorra un 25% 🚵‍♂️».

Texto de llamada a la acción

El texto de la llamada a la acción es fundamental en sitios web, anuncios y correos electrónicos. Una CTA efectiva responde a la intención del usuario, guiándolo hacia lo que quiere lograr. 

Por ejemplo, en este formulario emergente de intención de salida de Vahdam se podría experimentar con distintos textos en el botón para determinar cuál genera más envíos del formulario.

Tipo de imagen del producto

Otro ejemplo de pruebas A/B es probar distintos tipos de imágenes de productos, lo que puede ayudarte a comprender qué factores influyen más en las conversiones. Algunos productos, más prácticos, destacan con fotos simples que resaltan sus características, mientras que otros, más enfocados en el estilo de vida, pueden beneficiarse de imágenes que los muestren en contexto.

Por ejemplo, Blender Bottle podría experimentar con una página de destino que destaque una foto de estilo de vida, como una persona vestida profesionalmente saliendo del gimnasio rumbo a la oficina, en lugar de mostrar imágenes más técnicas de la botella y sus características.

Precios y descuentos

Las pruebas A/B de precios pueden ser complicadas, tanto técnicamente como desde el punto de vista de la experiencia del cliente. 

Muchas herramientas de pruebas A/B no te permiten probar los precios directamente, y siempre existe el riesgo de que los clientes se molesten si descubren que otros pagaron menos por el mismo producto. Sin embargo, aplicaciones como Intelligems, disponible en Shopify, hacen que este proceso sea más sencillo y eficaz.

Una alternativa más segura es probar diferentes códigos de descuento. Por ejemplo, una marca podría lanzar dos campañas de marketing dirigidas al mismo público, utilizando los mismos anuncios, pero con descuentos diferentes: 25% de descuento frente a 25 € de descuento. Analizando el porcentaje de clics y la tasa de conversión, es posible identificar qué oferta genera mejores resultados.

Eliminación de elementos

A veces, menos es más. Un ejemplo de prueba A/B puede ser la eliminación de elementos para enfocar la atención del usuario y mejorar las conversiones. Si un sitio web tiene muchas opciones de navegación, los especialistas en marketing pueden experimentar ocultando una opción para evaluar su impacto en el comportamiento del cliente.

Por ejemplo, LOLA podría analizar el efecto de eliminar los enlaces a su blog, The Spot, de su menú de navegación, y medir cómo esto afecta la tasa de conversión en las compras.

Cómo realizar una prueba A/B

Realizar pruebas A/B es un proceso organizado y estratégico que sigue cinco pasos clave:

1. Formula una hipótesis

Todo empieza con una teoría sobre cómo mejorar el rendimiento. Esta teoría puede basarse en datos existentes o simplemente en tu intuición. Para convertir tu teoría en una hipótesis, exprésala de la forma:«Creo que [realizando el cambio X] aumentará [la métrica Y]».

Un ejemplo de prueba A/B podría ser: «Creo que ampliar la imagen principal del producto en las páginas de destino conllevará una mejora de la tasa de conversión». No necesitas estimar la cantidad exacta de mejora, únicamente establecer una dirección clara.

2. Crea variantes de prueba

Elabora las diferentes versiones que deseas probar utilizando un administrador de anuncios, una plataforma de correo electrónico o una herramienta de pruebas A/B específica para sitios web. Etiqueta cada variante de forma descriptiva para facilitar su análisis posterior. Por ejemplo, en lugar de nombrar una variante como «Variante B», utiliza algo más detallado como «Variante B—CTA emocional».

3. Elige tu audiencia

Decide si las pruebas A/B se aplicarán a todo tu público o a un subconjunto específico. En el caso de un sitio web, podrías dividir a todos los visitantes en dos grupos: uno de ellos ve la versión original, mientras que el otro ve la nueva variante. Alternativamente, podrías limitar la prueba al 25% de tus visitantes o segmentarla por ubicación, como España (en tal caso, la mitad de los visitantes españoles verían la original y la otra mitad verían la nueva variante). La elección del público dependerá de a quién consideres que se aplica tu hipótesis y de la rapidez con que necesites datos suficientes para sacar conclusiones.

4. Ejecuta la prueba

La mayoría de los especialistas en marketing ejecutan las pruebas A/B durante al menos dos semanas. ¿Por qué? Esto asegura que los resultados sean más fiables, ya que tienen en cuenta cosas como el comportamiento diferente de los clientes durante los fines de semana.

Un consejo importante: evita ejecutar varias pruebas A/B al mismo tiempo en la misma página o con la misma audiencia. Esto puede confundir los resultados y hacer que sea difícil sacar conclusiones claras. Si necesitas ideas para empezar, busca ejemplos de pruebas A/B exitosas que te inspiren.

5. Analiza los resultados

Al revisar los resultados de tu prueba A/B, busca algo llamado «significancia estadística». Se trata de una fórmula que indica que el resultado no es un golpe de suerte o una coincidencia, sino que realmente refleja un cambio en el comportamiento de tus usuarios. 

Por ejemplo, si trabajas con una audiencia pequeña, necesitarás una gran diferencia en los resultados para que sea concluyente. Por otro lado, con audiencias más grandes, incluso cambios pequeños pueden ser significativos. Herramientas como Google Optimize pueden hacer este cálculo por ti, o puedes usar un calculador de significancia estadística.

Una vez que tengas los resultados claros y los compartas con tu equipo, ¡es hora de pasar a la siguiente prueba!