A/B Test

Un A/B Test es un experimento controlado donde se comparan dos versiones de un elemento (A y B) para ver cuál funciona mejor según un objetivo concreto, por ejemplo, conseguir más clics o más ventas. En marketing digital se usa para tomar decisiones basadas en datos y no en opiniones.

En un contexto de performance y CRO (Conversion Rate Optimization), un A/B Test sirve para optimizar pequeñas partes del funnel: desde el texto de un botón hasta el diseño completo de una Landing Page. La lógica es simple: se muestra la versión A a una parte de la audiencia y la versión B a otra, se mide la Tasa de Conversión de cada variante y se declara ganadora a la que mejor cumple el objetivo.

Dicho de forma simple, un A/B Test es “poner a competir dos versiones de algo” para ver cuál genera más resultados. En vez de cambiar todo el sitio o toda la campaña de una sola vez, se hacen cambios puntuales y se prueba su impacto real. Esto reduce riesgos, ordena la experimentación y ayuda a construir una estrategia más científica de mejora continua.

En la práctica, un A/B Test puede aplicarse sobre textos (copys), titulares, imágenes, colores, layouts, tiempos de envío de emails, asuntos de newsletters, textos de CTA – Call To Action, entre otros. Lo importante es definir una hipótesis clara: qué creés que va a mejorar y por qué. Luego, se define la métrica principal (por ejemplo, clic en el CTA o envío de formulario) y se ejecuta el test durante un tiempo suficiente para obtener datos estadísticamente relevantes.

Ejemplo: una startup SaaS quiere aumentar el número de demos solicitadas desde su Landing Page. Versión A tiene el CTA “Solicitar demo” y versión B “Ver el producto en acción”. Dividen el tráfico al 50/50 entre A y B y miden cuántas personas completan el formulario de demo. Después de dos semanas, la versión B muestra una Tasa de Conversión un 18% mayor. A partir de este resultado, la empresa adopta la versión B como nueva versión “oficial” de la página y toma ese aprendizaje como insumo para futuros tests en otras piezas del funnel.

Un punto clave es que el A/B Test no es solo ejecutar una herramienta; es un proceso: investigar, formular hipótesis, priorizar qué testear, diseñar variantes consistentes con la marca, implementar correctamente el experimento, interpretar resultados y documentar aprendizajes. Idealmente, se integra a un sistema de experimentación continua dentro de una estrategia de CRO y de mejora de KPI de negocio.

Error frecuente: pensar que cualquier diferencia mínima en los resultados ya “prueba” que una variante es mejor. Sin un volumen de tráfico y de conversiones razonable, el A/B Test puede arrojar conclusiones engañosas. Otro error común es testear demasiadas cosas a la vez (cambiar título, imagen, CTA y estructura) y luego no saber qué factor generó la mejora.

Tampoco hay que confundir A/B Test con simplemente “probar algo nuevo” sin método. Si no se controla el tráfico, no se definen claramente las métricas y no se respetan tiempos mínimos, no estamos frente a un experimento A/B real, sino a un cambio improvisado difícil de medir.