¿Qué son las pruebas A/B?
Las pruebas A/B son un proceso en el que dos variantes -la versión A (control) y la versión B (variante)- se distribuyen uniformemente entre distintos usuarios como parte de un experimento digital para determinar estadísticamente qué variante funciona mejor.
El objetivo de las pruebas A/B es comprobar cambios específicos en condiciones reales y medir objetivamente si realmente tienen un efecto positivo.
Términos como split testing o bucket testing se utilizan a menudo como sinónimos. En esencia, describen el mismo principio.
Las pruebas A/B aportan estas ventajas a todas las empresas
La mayoría de las decisiones digitales se toman bajo incertidumbre...
¿Qué diseño convierte mejor? ¿Qué mensaje es más convincente? ¿Qué función reduce la tasa de rebote?
Las pruebas A/B ofrecen respuestas fiables precisamente a estas preguntas y lo hacen con un riesgo mínimo.
Las 5 mayores ventajas de las pruebas A/B:
Mayores tasas de conversión, gracias a una optimización continua basada en datos.
menor riesgo porque los cambios se introducen de forma controlada
Mejor comprensión del comportamiento de los usuarios, porque los datos reales de los usuarios son la base para un mayor desarrollo
Introducciones más rápidas, porque lo que realmente funciona mejor se hace significativamente más visible.
Uso más eficiente del presupuesto y los recursos porque las medidas se basan en un impacto demostrable.
Las empresas que están dispuestas a experimentar con regularidad crean una clara ventaja para sí mismas. En lugar de basarse en suposiciones, aprenden lo que realmente funciona mediante cambios específicos.
Un ejemplo:
Si una empresa mediana consigue aumentar la tasa de conversión del 3 al 4 por ciento optimizando el proceso de pago, con 50.000 visitantes mensuales y una cesta de la compra media de 100 dólares, esto se traduce en un volumen de negocio adicional de 50.000 dólares al mes.
Sin embargo, las pruebas A/B no sólo ofrecen oportunidades, sino también seguridad:
De este modo, las pruebas A/B no sólo permiten probar nuevas ideas de forma selectiva, sino que también protegen simultáneamente todos los cambios antes de que se generalicen.
Ya sea en el diseño, el formulario, la oferta o el proceso de compra: los cambios se prueban en condiciones reales y sólo se aplican si resultan cuantificables.
Esto elimina todas las incertidumbres a la hora de tomar decisiones, ya que se comprueba de antemano el efecto de cada cambio.
Ejemplos concretos de empresas digitales de éxito también muestran cómo pueden funcionar las pruebas A/B.
En 2009, Google probó un total de 41 variantes del color azul para los textos de los enlaces en los anuncios de búsqueda. El objetivo era aumentar el porcentaje de clics. La diferencia entre los colores era mínima, pero el efecto fue medible: según estimaciones internas, la variante más exitosa generó unos 200 millones de dólares en ingresos anuales adicionales¹.
Netflix y Booking.com también se basan en pruebas constantes. A veces, Booking realiza 1000 pruebas A/B al mismo tiempo para validar incluso el cambio más pequeño antes de su lanzamiento.² Netflix experimenta con las portadas, la duración de los tráileres o la presentación de los contenidos para comprender qué atrae realmente a los usuarios y aumentar el tiempo de permanencia y la participación.
¿Dónde se utilizan las pruebas A/B?
Las pruebas A/B son útiles siempre que se pueda medir digitalmente el comportamiento de los usuarios. Es especialmente eficaz en áreas en las que incluso pequeñas mejoras pueden tener un gran impacto en las conversiones, los clics y, en última instancia, las ventas.
Los ámbitos de aplicación típicos son, por ejemplo
- Sitios web o páginas de destino:
Pruebe formularios, titulares, procesos de reserva/registro, embudos de conversión, llamadas a la acción, imágenes y diseños con el objetivo de conseguir más clics, consultas o conversiones. - Tiendas online:
Optimice la visualización de precios, el proceso de compra, la colocación de productos o la lógica de filtrado para reducir el abandono de la cesta de la compra y aumentar las ventas. - Boletines y marketing por correo electrónico:
Pruebe las líneas de asunto, los tiempos de envío, el contenido o las llamadas a la acción para mejorar las tasas de apertura y de clics. - Performance Marketing & Ads:
Prueba diferentes textos de anuncios, imágenes o páginas de aterrizaje, medidas SEO para maximizar el ROI de las campañas. - Desarrollo de productos y aplicaciones:Optimice las funciones, los menús o la orientación al usuario: medible y sin riesgos antes de la implantación.
- Plataformas SaaS y cuadros de mando:
Pruebas específicas de navegación, indicaciones de funciones o incorporación para aumentar la utilización y activar mejor a los usuarios. - UX y usabilidad
Mejore los formularios, simplifique los puntos de entrada o pruebe nuevas funciones para optimizar de forma cuantificable la usabilidad, la orientación al usuario y la experiencia general.
¿Cómo se realiza una prueba A/B?
Una prueba A/B exitosa no sigue un principio aleatorio. Se basa en un objetivo claro, una hipótesis bien planteada, la creación de una variante y una configuración limpia. Todo sigue un proceso estructurado, que mostramos a continuación:
1. definir y fijar un objetivo
Una prueba A/B necesita un objetivo claro. Dependiendo del contexto, el objetivo puede ser diferente: más clics en una llamada a la acción, mayor conversión en una página de destino / página de producto o mayor interacción con contenidos o formularios importantes.
Es crucial que el objetivo no sólo sea significativo, sino también medible y analizable. De este modo, más adelante quedará claro dónde se han hecho verdaderos progresos y si una variante se ha impuesto realmente en una comparación directa.
2. formular una hipótesis
Al objetivo le sigue la hipótesis. En ella se describe la hipótesis sobre qué cambio concreto podría conducir a una mejora.
Idealmente, una hipótesis bien fundamentada se basa en datos existentes, comentarios de los usuarios o mejores prácticas establecidas y da a la prueba una dirección clara.
Ejemplos:
- Si el color de la CTA es más llamativo, aumenta el porcentaje de clics.
- Si se solicitan menos campos de formulario, aumenta la conversión.
- Más concretamente: Si al visitante se le muestra un claro efecto antes/después en forma de 2 imágenes,
entonces la tasa de reservas aumenta porque la decisión sobre si se debe reservar un producto adicional se toma de forma espontánea y emocional.
3. preparar la prueba
En el tercer paso, se crea la variante y se compara con la versión original. Es importante que ambas versiones sólo difieran en un elemento relevante. De este modo, el efecto sigue siendo claramente medible y asignable.
La herramienta de pruebas A/B garantiza que los visitantes se distribuyan uniformemente entre las dos versiones. Al mismo tiempo, el objetivo y los eventos deben almacenarse correctamente en la herramienta de análisis web para que se registren todos los datos relevantes.
4. iniciar y ejecutar la prueba
En cuanto las variantes estén configuradas y todos los puntos de seguimiento funcionen, la prueba puede ponerse en marcha. A partir de ese momento, la regla es: observar, pero no intervenir. Un error frecuente es cancelar las pruebas demasiado pronto porque aparecen las primeras tendencias.
Una prueba significativa necesita tiempo y datos suficientes. La duración exacta depende del tráfico, el objetivo deseado y el cambio esperado. Sólo se pueden hacer afirmaciones fiables cuando se ha alcanzado una muestra suficientemente grande y se ha comprobado la significación.
5. analizar y aplicar los resultados
Al final, el resultado es decisivo: ¿qué variante cumple mejor el objetivo previamente definido? No sólo cuenta la diferencia en sí, sino sobre todo si es estadísticamente significativa. Las herramientas de pruebas A/B o los ordenadores externos ayudan a comprobar correctamente la significatividad.
Si la variante de prueba muestra una clara ventaja, debe implantarse sistemáticamente.
Si, por el contrario, el original funciona significativamente mejor, se confirma el planteamiento anterior y se evitan inversiones innecesarias en una solución más débil.
Si la prueba no arroja un ganador claro, también es un resultado valioso. Demuestra que el cambio probado no tuvo una influencia relevante y proporciona información sobre dónde podría ser útil una mayor optimización.
Cada prueba proporciona información que puede incorporarse directamente al siguiente paso de optimización. Así se crea un proceso de mejora continua que genera más conversiones y mejores decisiones a largo plazo.
Tipos de pruebas A/B
En función del objetivo y la configuración, existen distintos tipos de prueba que varían en complejidad y ámbito de aplicación. El más común es el clásico test A/B, en el que se cambia específicamente un elemento de la variante. Encontrará otros tipos en el siguiente resumen:
Prueba A/B clásica
Cuando hablamos de pruebas A/B, solemos referirnos precisamente a este tipo de pruebas. Se compara una variante de control A (la original) con una variante B optimizada específicamente. Ambas se ejecutan por igual para medir qué versión tiene un rendimiento estadísticamente significativo mejor.
Ideal para hallazgos rápidos con poco riesgo. La gran ventaja: fácil de configurar, claro de analizar y, a menudo, con un efecto claramente mensurable.
Prueba multivariante
En una prueba multivariante, varios elementos se modifican simultáneamente y se reproducen en distintas combinaciones. Por ejemplo, tres variantes de un titular combinadas con dos imágenes. Así se crean varias versiones (por ejemplo A, B y C) que se prueban en paralelo.
El objetivo es averiguar qué combinación funciona mejor. La prueba muestra cómo se influyen mutuamente los distintos elementos y qué combinación consigue el efecto más potente.
La evaluación es bastante más compleja que con una prueba A/B clásica. Se necesita más tráfico para obtener resultados fiables. Por lo tanto, es importante comprobar de antemano si hay suficientes visitantes para poder analizar todas las combinaciones de forma significativa.
Prueba de URL dividida
En la prueba de URL dividida, se realiza una prueba A/B clásica, pero utilizando URL diferentes, como testing.de/original y testing.de/variante. Los usuarios solo ven una de las variantes a la vez.
Este método es especialmente adecuado para comparaciones exhaustivas de diseños o conceptos, por ejemplo para rediseños o páginas de destino alternativas.
Técnicamente, la prueba suele implementarse en el lado del servidor, ya que se dirige al usuario a una variante antes de cargar la página. Algunas herramientas de prueba también permiten la implementación en el lado del cliente, pero esto puede ser problemático si hay grandes diferencias de página.
Prueba A/A
En la prueba A/A, se juega dos veces exactamente la misma variante. El objetivo no es la optimización, sino la validación técnica. ¿Está bien configurada la herramienta de pruebas A/B? ¿Funciona correctamente el seguimiento? ¿La distribución del tráfico es uniforme? ¿Se registra correctamente el comportamiento del usuario?
Con una prueba A/A, las posibles fuentes de error pueden reconocerse en una fase temprana antes de que comience una prueba A/B real. Resulta especialmente útil cuando se utiliza por primera vez una nueva configuración de pruebas o para garantizar que los resultados sean fiables más adelante.
Prueba del bandido multibrazo
En la prueba del bandido armado múltiple, el tráfico no se distribuye uniformemente entre las variantes. La distribución se adapta dinámicamente. Una lógica de aprendizaje reconoce qué variante funciona mejor y dirige gradualmente más usuarios a esta versión.
Así se ahorra tiempo y se aprovecha mejor el tráfico existente. En comparación con la prueba A/B clásica, este enfoque ofrece resultados fiables más rápidamente sin tener que esperar mucho tiempo para obtener significación estadística.
Sin embargo, esto requiere una definición clara del objetivo y un tráfico suficiente. Si se configura incorrectamente, se corre el riesgo de optar prematuramente por una variante aparentemente exitosa, aunque no sea claramente superior desde el punto de vista estadístico.
Prueba de características
En las pruebas de características, las funciones nuevas o revisadas se prueban específicamente en varias variantes. Por ejemplo, puede tratarse de diferentes versiones de una función de búsqueda, un menú de navegación o un componente de recomendación. El objetivo es averiguar qué versión ofrece una mejor experiencia de usuario antes de generalizar la función.
En términos técnicos, a menudo se utilizan banderas de características. Permiten dirigir a los usuarios a diferentes versiones del código sin despliegues separados. Muchas herramientas modernas también permiten configuraciones sin código para que incluso los equipos no técnicos, como los de gestión de productos o UX, puedan llevar a cabo pruebas de características de forma independiente.
La configuración adecuada: Las pruebas A/B necesitan estas herramientas
Para aplicar las pruebas A/B de forma profesional, necesita dos bases técnicas: una herramienta de pruebas A/B y una herramienta de seguimiento o análisis web.
La herramienta de pruebas A/B se encarga de la reproducción de las variantes y garantiza que el tráfico se divida limpiamente entre la versión original y la variante de prueba. Esto garantiza una comparación justa entre la original y la variante.
La herramienta de seguimiento o análisis web se encarga de registrar el comportamiento del usuario y vincularlo a la variante mostrada. Mide los clics, las finalizaciones u otros eventos relevantes y muestra así qué variante tuvo qué efecto.
Lo importante aquí es que la asignación sea exactamente la correcta y que ambos sistemas funcionen juntos a la perfección.
La herramienta de pruebas A/B más adecuada depende de la configuración, los requisitos, los recursos propios y el presupuesto disponible. En el siguiente resumen, presentamos una selección comparativa de las herramientas de pruebas A/B más comunes:
| Herramienta | Varify.io | Optimizely | VWO | AB Sabroso |
|---|---|---|---|---|
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Página web |
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Características |
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País de origen |
Alemania |
EE.UU. |
India |
Francia |
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Características especiales |
Tráfico ilimitado a un precio fijo Los análisis de prueba pueden implementarse con las herramientas de análisis web existentes. Desarrollado por expertos en CRO |
Una de las primeras herramientas de pruebas A/B y el mayor proveedor. Hoy es un producto puramente empresarial centrado en otras áreas que van más allá de las pruebas A/B. |
Larga historia y uno de los mayores proveedores. Posicionado más en el segmento empresarial. También incluye mapas de calor y grabaciones de sesiones.
|
Cuenta con una amplia gama de widgets e integraciones.
|
|
Precios transparentes |
Sí |
No |
Sí |
No |
|
Modelo de facturación |
Tarifa plana |
A petición |
Tráfico (escalonado) |
A petición |
|
¿Cancelable mensualmente? |
Sí |
No se ha encontrado |
Sí |
No se ha encontrado |
|
Precio para 100.000 usuarios al mes |
$129 |
Desde $665 |
A petición |
A petición |
|
Precio para 500.000 usuarios al mes |
$129 |
$2961 |
A petición |
A petición |
|
Versión gratuita |
No |
No |
Sí (hasta 50000 usuarios/mes, gama limitada de funciones) |
No |
|
Versión de prueba |
30 días |
A petición |
30 días |
A petición |
|
¿Tasa fija de tráfico? |
Sí |
No |
No |
No |
Lo que realmente aportan las pruebas A/B: dos ejemplos reales
Algunos proyectos concretos demuestran lo eficaces que pueden ser las pruebas A/B en la práctica. Los siguientes ejemplos proceden de dos sectores diferentes, pero muestran algo en común: pequeños cambios con una hipótesis clara han dado lugar a resultados mensurablemente mejores.
a) Carglass: +28,5 % más de reservas gracias a la sobreimpresión selectiva
Carglass es conocida principalmente por la reparación y sustitución de parabrisas de automóviles. Menos presente: la empresa también ofrece servicios adicionales, como el sellado de parabrisas, y son precisamente estos los que deberían destacarse más mediante pruebas A/B específicas.
Original (A)
👉 Proceso de reserva estándar sin referencia adicional a "Protect" (sellador de parabrisas)
Variante (B)
Situación inicial:
El servicio adicional ya se podía reservar, pero rara vez se seleccionaba activamente. El objetivo era hacerlo visible en el momento crucial sin interrumpir el flujo de reservas.
Hipótesis:
Una nota breve y contextualizada directamente antes de la conclusión, claramente formulada y apoyada visualmente, aumenta la probabilidad de que los usuarios añadan activamente la oferta.
Configuración de la prueba:
Las dos variantes se realizaron utilizando la herramienta de pruebas A/B de Varify.io. La única diferencia era la superposición. Por lo demás, el diseño y el proceso se mantuvieron sin cambios
Resultado:
La variante B consiguió un aumento de 28,5 % en la tasa de reservas para "Proteger". Tras nuevas iteraciones, se logró un aumento acumulado de 81,9 %. A largo plazo, el índice de reservas del servicio adicional aumentó en 182 % a lo largo del año.
b) AlpacaCamping: +33 % más conversiones gracias a un pequeño cambio de UX
AlpacaCamping reúne a viajeros con parcelas excepcionales en terrenos privados. La autenticidad y la emoción están en el centro de la experiencia del usuario. Pero aquí es precisamente donde se puso de manifiesto un punto débil en la búsqueda.
Original (A)
Variante (B)
Situación inicial:
La mayoría de los usuarios entran a través de la página de búsqueda. Ésta sólo mostraba un mapa por defecto. Si querían ver más detalles sobre una parcela, tenían que cambiar activamente a la vista de lista. Muchos no lo hacían y cancelaban la búsqueda al principio.
Objetivo:
Crear más visibilidad para los lanzamientos directamente en la entrada, sin clics adicionales. La lista debe mostrar inmediatamente a los usuarios lo que pueden esperar.
Hipótesis:
Si un lugar específico es visible nada más entrar, la conexión emocional aumenta y con ella la probabilidad de interacción y reserva.
Configuración de la prueba:
La prueba A/B se desarrolló durante un periodo de 16 días con una distribución uniforme del tráfico a ambas variantes. En total, participaron más de 92 000 usuarios. La prueba se realizó a través de Varify.io, con una significación estadística del 97,7%.
Resultado:
La variante con una vista previa visible consiguió un 33% más de tasas de conversión y un 21% más de usuarios que iniciaron el proceso de compra.
La prueba A/B se realizó durante 16 días con más de 92.000 usuarios. El resultado fue estadísticamente significativo: un 97,7%.
Conclusión:
Los puntos de entrada visuales activan más rápido que una sobria vista de mapa. La emoción gana a la ubicación. La vista previa es ahora una parte integral de la experiencia de búsqueda, con un claro impacto en la conversión.
Estadísticas en las pruebas A/B: lo que de verdad importa
Las pruebas A/B sólo proporcionan información real si el resultado es estadísticamente fiable. Un pequeño porcentaje de diferencia en el resultado suele parecer impresionante en el panel de control. Pero, ¿es realmente mejor o solo una coincidencia?
Por qué la importancia es crucial:
Una prueba sólo se completa cuando se puede afirmar con certeza que una variante tiene un rendimiento significativamente mejor. En la práctica, un nivel de confianza del 95 % se ha establecido como la norma común. Esto significa que existe una probabilidad máxima del 5% de que la diferencia se deba únicamente al azar.
Debe conocer estos tres términos estadísticos para las pruebas A/B:
- Nivel de confianza (nivel de significación): Indica el grado de certeza del resultado. Un valor de 95 % significa: El resultado se confirma en 95 de cada 100 casos.
- Tamaño de la muestra: Muestra cuántos usuarios son necesarios para que el resultado sea significativo. Muy pocos visitantes = ninguna afirmación fiable.
- Intervalo de confianza: Intervalo en el que se encuentra el valor real con una alta probabilidad. Cuanto más estrecho sea el intervalo, más preciso será el resultado.
Lo que necesita una prueba válida:
- Un objetivo métrico claro (por ejemplo, clics o reservas)
- Distribución uniforme del tráfico entre las variantes
- Una base de usuarios suficientemente amplia
- Suficiente tiempo de funcionamiento (normalmente de varios días a semanas)
- Una evaluación limpia con pruebas estadísticas
¿Quieres saber cuántos usuarios necesitas para tu prueba?
👉 Aquí tienes la calculadora de significancia
No hace falta ser un experto en estadística, pero hay que entender por qué es tan importante la significación. Si te detienes demasiado pronto o pruebas con muy pocos datos, estás tomando decisiones basadas en el azar. Y eso es lo contrario de la optimización.
FAQ - Preguntas y respuestas sobre las pruebas A/B
Para afianzar las pruebas A/B en su empresa, por ejemplo, empiece con un taller que demuestre su valor: ¿Cómo pueden los pequeños cambios tener un gran impacto?
Cree un equipo multidisciplinar que esté a bordo desde el principio para planificar y ejecutar las pruebas. Establezca objetivos comunes y proporcione una plataforma que permita a todos ver los resultados en tiempo real.
Así es como se crea una cultura en la que las decisiones basadas en datos se convierten en la norma.
Para vencer posibles resistencias, también es esencial comunicar el potencial y la importancia de este método de forma clara y convincente a los responsables de la toma de decisiones.
Demuestre cómo las pruebas A/B proporcionan información directa sobre el comportamiento de los usuarios y fundamentan las decisiones en datos sólidos, lo que se traduce en más conversiones, ventas y, en última instancia, mejores productos y servicios.
Recomendamos:
- Tenga en cuenta las posibles resistencias: Haga frente al posible escepticismo en el equipo y entre los responsables de la toma de decisiones, así como al frecuente miedo al cambio.
- Haga el trabajo de convencimiento: Demuestre el ROI y la mejora de la experiencia del usuario.
- Obtenga apoyo profesional: Considere la posibilidad de recurrir a expertos que faciliten el proceso de integración con experiencia y las mejores prácticas.
Combinando argumentos claros, ejemplos prácticos y la voluntad de invertir en apoyo profesional, las pruebas A/B pueden establecerse con éxito como una herramienta valiosa en la empresa.
Las pruebas A/B exploran la superficie de lo que funciona en su sitio web, pero alcanzan sus límites cuando se trata de descubrir los porqués más profundos.
Por eso es importante pensar con originalidad...
Sumérjase en el mundo de la optimización de la conversión y la economía del comportamiento. Estos campos le proporcionan las herramientas necesarias no sólo para reconocer qué cambios traen el éxito, sino también para entender por qué.
Se trata de desarrollar un conocimiento más profundo de las necesidades y motivaciones de sus usuarios y hacer de su sitio web un lugar que no sólo funcione, sino que también fascine y atraiga.
Uno de los mayores retos de las pruebas A/B es la paciencia. Esperar a obtener datos significativos puede ser una verdadera prueba de paciencia, ya que sacar conclusiones precipitadas podría desviar tu estrategia de optimización.
Igual de importante es mantener un equilibrio entre la cantidad y la calidad de las pruebas. Demasiadas pruebas al mismo tiempo podrían ahogarle en una avalancha de datos. En cambio, si se realizan muy pocas pruebas, no se aprovechará todo el potencial que ofrecen las pruebas A/B para la optimización y la comprensión de las preferencias de los usuarios.
El secreto está en hacer una elección estratégica:
Al priorizar las pruebas con mayor potencial para obtener información significativa, se maximiza el valor de cada prueba y se evita la sobrecarga de datos.
Para llevar a cabo pruebas A/B de forma eficaz y conforme a las prácticas de SEO, es esencial adoptar el siguiente enfoque.
En primer lugar, las buenas noticias: los motores de búsqueda como Google apoyan y fomentan las pruebas A/B. Siempre que se implementen correctamente, las clasificaciones en los motores de búsqueda no se verán afectadas negativamente.
Aquí tienes tres pautas básicas que te ayudarán:
1. Evita estrictamente el cloaking: El cloaking, es decir, mostrar contenidos diferentes a los visitantes y a los motores de búsqueda, puede dañar tu sitio web. Es importante que todos los usuarios, incluido Googlebot, vean el mismo contenido. Este enfoque garantiza que tus pruebas A/B sigan siendo transparentes y conformes a las directrices de Google, lo que protege la integridad de tus esfuerzos de SEO.
2. Uso de redirecciones 302: Para las pruebas A/B que requieren una redirección de la URL original a una URL de prueba, es preferible utilizar redirecciones 302 en lugar de 301. Las redirecciones 302 indican que la redirección es sólo temporal, lo que garantiza que la URL original permanece en el índice del motor de búsqueda. 302 indica que la redirección es sólo temporal, asegurando que la URL original permanece en el índice del motor de búsqueda.
3. Uso del atributo rel="canonical": Para evitar confusiones a los motores de búsqueda y señalar qué página debe considerarse el contenido principal, debe utilizarse el atributo rel="canonical" en todas las URL de prueba que enlacen a la página original. Sin embargo, esto sólo se aplica a las pruebas de URL divididas.
Siguiendo estas directrices, puede asegurarse de que sus pruebas A/B complementan sus esfuerzos de SEO en lugar de socavarlos. Es fundamental aprovechar al máximo las pruebas A/B sin poner en peligro su posicionamiento en los motores de búsqueda.
Al elegir una plataforma de pruebas A/B, debe prestar atención a la facilidad de uso, la integración con otras herramientas y el tipo de análisis de datos.
Una buena plataforma le permitirá crear, gestionar y analizar pruebas fácilmente sin tener que convertirse en un científico de datos. Asegúrate también de que se integra a la perfección con tu pila tecnológica actual.
Las plataformas de alta calidad pueden ser caras, por lo que es importante encontrar una buena relación calidad-precio.
Nuestra plataforma Varify.io® ofrece una solución integral que no solo cumple a la perfección los criterios mencionados, sino que también es eficiente en términos de costes. Incluso con un tráfico creciente, los precios no aumentan gracias a nuestra tarifa plana de tráfico.
Obtenga más información sobre las funciones de nuestra plataforma de pruebas A/B aquí.
Las pruebas A/B no son sólo para los vendedores en línea...
Los equipos de producto pueden utilizarla para perfeccionar funciones, los de desarrollo para mejorar la usabilidad y los de contenido para medir el impacto de sus textos.
La clave está en que cada equipo establece sus propias hipótesis y realiza pruebas a la medida de sus objetivos. Esto convierte a las pruebas A/B en una herramienta versátil que crea valor más allá de los límites departamentales.
Los mejores expertos en pruebas A/B y optimización de la conversión
Inspírese, establezca contactos y aprenda. Estas personalidades están dando forma al campo de las pruebas A/B y la optimización de la conversión.
Ronny Kohavi
Profesional de la experimentación y las pruebas A/B reconocido en todo el mundo. Ha dirigido equipos de análisis y experimentación en Microsoft, Airbnb y Amazon. Coautor de Trustworthy Online Controlled Experiments.
Dan Siroker
Peep Laja
Fundador de CXL.com, Speero & Wynter. Reconocido líder de opinión en A/B Testing y CRO, publica semanalmente investigaciones y dirige el podcast "How to Win" sobre estrategias B2B.
Talia Wolf
Fundador de GetUplift, una agencia especializada en estrategias de segmentación emocional y conversión. Desarrollador del Emotional Targeting Framework, que lleva más de 10 años ayudando a las marcas a crecer.
Thomas Kraus
Cofundador de Varify.io® y experto en conversión desde hace muchos años. Desarrolla estrategias de optimización personalizadas para puntos de contacto digitales y ayuda a las empresas a poner en práctica decisiones basadas en datos.
Steffen Schulz
Cofundador de Varify.io®, que crea un producto SaaS que hace que las pruebas A/B sean asequibles y accesibles para empresas de todos los tamaños. Combina una profunda experiencia en optimización de la conversión con el objetivo de democratizar las pruebas basadas en datos.
André Morys
Fundador de KonversionsKRAFT y pionero en el campo de la optimización de la conversión. Desarrolló su propio marco de conversión y publicó el libro Conversion Optimisation. Organizador de la Growth Marketing Summit.
Karl Gilis
Cofundador de AGConsult, una agencia belga de usabilidad y optimización de la conversión. Incluido en la lista de PPC Hero como uno de los 3 mejores expertos en conversión del mundo y reconocido internacionalmente como conferenciante.
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