Las pruebas A/B son una de las herramientas más directas para optimizar la conversión de una tienda online. Dan evidencia real de lo que funciona en tu tienda concreta con tus clientes concretos. Para una introducción completa a la optimización de la tasa de conversión y por qué mejorarla importa tanto como subir el tráfico, consulta qué es la optimización de la tasa de conversión y por qué importa.
¿Qué son las pruebas A/B en una tienda online?
Una prueba A/B divide a tus visitantes en dos grupos y muestra a cada grupo una versión distinta de una página o de un elemento de la página. Un grupo ve la versión original, llamada control. El otro ve la versión cambiada, llamada variante. El cambio es un elemento concreto. Puede ser el texto de un botón, la disposición de una página de producto o la ubicación de un sello de confianza. Todo lo demás se queda igual.
Los visitantes recorren la tienda como lo harían normalmente. No saben que forman parte de una prueba. Al final del periodo de prueba, comparas las tasas de conversión de los dos grupos y determinas qué versión funcionó mejor. Como ambas versiones se ejecutan a la vez con tráfico comparable, los factores externos, como la estacionalidad o un cambio en tu publicidad, afectan por igual a los dos grupos. La diferencia que ves viene de tu cambio, no del momento.
¿Por qué importan las pruebas A/B para la conversión de una tienda online?
Cada cambio que haces en tu tienda es una apuesta. Apuestas a que la nueva descripción de producto convertirá mejor, a que el pago simplificado reducirá los abandonos, a que el botón reubicado recibirá más clics. Sin pruebas, no tienes forma de saber si la apuesta salió bien. Las ventas pueden subir por motivos que nada tienen que ver con tu cambio. O bajar por la misma razón.
Las pruebas A/B convierten las apuestas en decisiones. Tienes datos que muestran, dentro de un margen medible, si el cambio produjo un efecto real. Esto te protege de dos errores comunes y caros. El primero es dar por hecho que un cambio ayudó cuando no fue así. El segundo es abandonar un cambio que sí funcionaba porque no le atribuiste la mejora.
El argumento económico es sencillo. Una tienda que convierte al uno por ciento de sus visitantes y mejora hasta el dos por ciento ha duplicado sus ingresos con el mismo tráfico, sin aumentar el gasto en publicidad. Hacer pruebas A/B de forma sistemática es el camino más fiable hacia esas mejoras.
¿Qué puedes probar con pruebas A/B en tu tienda online?
Casi todo lo que ve un visitante se puede probar. Algunas zonas de tu tienda tienen más impacto en la conversión que otras, y ahí deberían centrarse tus primeras pruebas.
Páginas de producto
La página de producto es donde se toman la mayoría de las decisiones de compra. Entre los candidatos de mayor impacto están la imagen principal del producto, el titular, el texto y la ubicación del botón de añadir al carrito, la longitud y estructura de la descripción, la posición de las reseñas de clientes y si el precio se muestra con contexto de apoyo, como un precio de comparación o un mensaje de umbral de envío. Para ver con detalle qué hace efectiva a una página de producto, consulta cómo diseñar páginas de producto que hagan comprar.
Proceso de pago
El pago es donde las tiendas pierden a clientes que ya habían decidido comprar. Entre las pruebas útiles están el pago en una sola página frente al pago en varios pasos, exigir crear una cuenta frente a ofrecer pago como invitado, el número y el orden de los campos del formulario y el punto del proceso donde aparece el resumen del pedido. Los cambios en el pago suelen dar resultados más rápidos y limpios que los de la página de producto porque en ese momento la intención del visitante ya está clara. Para ver las decisiones de diseño del pago, consulta cómo diseñar una página de pago que reduzca los abandonos.
Página de inicio y navegación
Tu página de inicio y tu navegación marcan la primera impresión de los visitantes y el camino que siguen hasta tus páginas de producto. Prueba el titular de la página de inicio, qué productos o colecciones destacas en la parte superior, la ubicación de los banners promocionales y si la navegación por categorías funciona mejor como menú fijo o como un conjunto visible de mosaicos. Los cambios aquí afectan a todo el tráfico que pasa por tu tienda, así que incluso mejoras modestas tienen mucho alcance.
Llamadas a la acción
El texto, el color, el tamaño y la ubicación de un botón influyen en si los visitantes dan el siguiente paso. "Añadir al carrito" y "Comprar ahora" son el par de botones que más se prueba. También puedes probar si añadir un mensaje de urgencia cerca de un botón ("Solo quedan 3") o una prueba social ("Más de 200 pedidos esta semana") cambia la tasa de clics.
Presentación de precios y ofertas
La forma de presentar los precios influye en las decisiones de compra más allá del precio en sí. Prueba si mostrar el precio original tachado junto al precio rebajado aumenta las conversiones frente a mostrar solo el precio rebajado. Prueba si un mensaje de "envío gratis en pedidos superiores a X" cerca del carrito impulsa pedidos más grandes. Prueba si una garantía de devolución del dinero visible en la página de producto, y no solo en el pie de página, cambia la tasa de pagos completados.
¿Cómo se hace una prueba A/B?
Plantea una hipótesis
Toda prueba empieza con una pregunta cuya respuesta puedas medir. "Si cambio la imagen del producto por una fotografía de estilo de vida que muestre el producto en uso, ¿más visitantes pulsarán en añadir al carrito?" Esa pregunta define qué cambias, qué esperas que pase y cómo sabrás si funcionó. Escribe la hipótesis antes de empezar. Una prueba sin hipótesis es solo un cambio sin seguimiento.
Elige tu métrica de éxito
Define la métrica que vas a medir antes de que empiece la prueba. En la mayoría de las pruebas de una tienda online, es la tasa de conversión en un paso concreto. Puede ser la tasa de añadido al carrito, la tasa de inicio del pago o la tasa de compras completadas. Elige la métrica que corresponda directamente al elemento que pruebas. Si pruebas un elemento de la página de producto, mide cómo afecta a la tasa de añadido al carrito. Si pruebas un elemento del pago, mide la tasa de pagos completados. Usar los ingresos totales de la tienda como métrica mete demasiado ruido de otras partes del embudo.
Configura la prueba
Usa una herramienta de pruebas A/B para crear tu variante y repartir el tráfico entre las dos versiones. Un reparto 50/50 es lo habitual. Mantén tu tienda funcionando con normalidad durante la prueba. Evita lanzar grandes promociones o hacer cambios importantes en tu publicidad mientras una prueba está activa, porque cambian el comportamiento de los visitantes de un modo que afectaría de forma desigual a los dos grupos y haría difícil interpretar los resultados.
Deja que la prueba llegue hasta el final
No pares la prueba antes de tiempo porque una versión parezca ir ganando. Los primeros resultados suelen engañar. El comportamiento de los visitantes varía según el día de la semana, y los patrones que aparecen en los primeros días muchas veces no se mantienen tras una o dos semanas completas. Parar pronto cuando una versión parece prometedora aumenta muchísimo la probabilidad de actuar sobre un falso positivo. Deja correr la prueba hasta alcanzar el tamaño de muestra objetivo.
Analiza y aplica el resultado
Cuando tengas suficientes datos, compara las tasas de conversión entre el control y la variante. Si la variante supera al control con significación estadística, aplica el cambio. Si los resultados no son concluyentes, el cambio no supuso una diferencia medible y debes mantener el original y elegir otro elemento para probar. Si la variante funcionó peor, quédate con el original y revisa tu hipótesis. Cada resultado te enseña algo útil.
¿Cuánto tiempo debe durar una prueba A/B?
Dos factores determinan cuánto debe durar una prueba. Uno es tu volumen de tráfico. El otro es el tamaño de la mejora que intentas detectar.
Las mejoras pequeñas requieren más tráfico para detectarse con fiabilidad. Si tu tienda convierte al dos por ciento y quieres detectar una mejora relativa del 20 por ciento, necesitas bastantes más visitantes que si quisieras detectar una mejora del 50 por ciento. Para la mayoría de las tiendas con tráfico moderado, lo recomendable como mínimo son de dos a cuatro semanas. Las tiendas con mucho tráfico pueden alcanzar la significación antes. Las de poco tráfico pueden necesitar más tiempo.
Como punto de partida práctico, busca al menos 100 conversiones por variante antes de sacar conclusiones. Con una tasa de conversión del dos por ciento, eso significa al menos 5.000 visitantes por variante. Si tu tienda no genera ese tráfico en un plazo razonable, la comparación antes y después pasa a ser una alternativa más práctica: cambia una cosa, mide durante tres o cuatro semanas y compara con el mismo periodo del mes anterior.
La regla más importante es fijar el tamaño de muestra objetivo antes de empezar la prueba y no mirar los resultados hasta alcanzarlo. Mirar cada pocos días y parar cuando una versión parece ir por delante dispara tu tasa de falsos positivos muy por encima de lo que sugiere la significación estadística por sí sola.
¿Cómo sabes si los resultados de tu prueba A/B son fiables?
La significación estadística es la medida que te dice si la diferencia entre tus dos versiones refleja probablemente un efecto real y no una variación aleatoria. Las herramientas de pruebas suelen mostrarla como un nivel de confianza. Un nivel de confianza del 95 por ciento significa que hay un cinco por ciento de probabilidad de que el resultado se deba al azar. Para la mayoría de las decisiones de una tienda online, el 95 por ciento de confianza es suficientemente fiable para actuar.
Comprueba también si hubo factores externos que pudieran sesgar la prueba. Una prueba realizada durante una gran campaña de rebajas, en un periodo en que tu publicidad cambió mucho o en una semana en que se movió tu principal fuente de tráfico puede dar resultados que no representen el rendimiento normal de la tienda. Si ocurrió algo importante durante la prueba, anótalo antes de actuar sobre el resultado.
Otra comprobación útil es mirar las métricas secundarias junto a la principal. Si tu variante tiene una tasa de añadido al carrito más alta pero una tasa de pagos completados más baja, puede que algo en la variante esté atrayendo a visitantes menos decididos en lugar de convertir a más en compradores. Una variante ganadora debería mostrar mejora en el paso objetivo sin un deterioro importante en otras partes del embudo.
¿Qué errores hacen poco fiables las pruebas A/B?
Probar varios elementos a la vez es el error más común. Si cambias la imagen del producto, el titular y el color del botón en la misma prueba, no puedes atribuir el resultado a ningún cambio concreto. Haz una prueba por elemento y mantén todo lo demás constante.
Parar demasiado pronto es el segundo problema más habitual. Una variante que parece ganar en los tres primeros días puede no mostrar diferencia o incluso darse la vuelta tras dos semanas completas. Fija la duración prevista de la prueba antes de empezar y no te desvíes.
Probar páginas con poco tráfico demasiado pronto es un tercer problema. Si tu página de producto recibe 50 visitantes por semana, alcanzar 100 conversiones por variante con una tasa de conversión del dos por ciento llevaría muchos meses. Da prioridad a tus páginas con más tráfico y pasa a las de menos tráfico solo cuando hayas sacado las mejoras disponibles arriba.
Ignorar lo que ya sabes también es un problema. Las pruebas A/B son más eficaces cuando las guían los datos sobre dónde ya se pierden los visitantes, no cuando se prueba cualquier cosa al azar. Usa tu analítica para identificar las páginas y los pasos donde más visitantes se van sin convertir. Ahí es donde conviene centrar tus pruebas. Para una guía práctica sobre cómo entender el abandono de visitantes en tu tienda, consulta por qué los compradores abandonan el carrito y qué puedes hacer al respecto.
¿Qué deberías probar primero?
Empieza donde más visitantes pierden el interés. En la mayoría de las tiendas, es la página de producto o el pago. El pago suele ser la prioridad más alta porque los visitantes que llegan hasta él ya han mostrado una intención clara. Un cambio que mejore la finalización del pago aunque sea en un pequeño porcentaje afecta a cada visitante que llega tan lejos.
Después del pago, céntrate en tus páginas de producto con más tráfico. Un cambio en una página de producto que recibe 3.000 visitas al mes tiene más impacto potencial que el mismo cambio en una que recibe 100. Prioriza por alcance potencial, no por las páginas que te resulten más interesantes.
La confianza es otra zona que suele dar buen resultado al probarla. Muchas tiendas pierden conversiones no por un elemento concreto de la página, sino porque los visitantes no tienen la confianza suficiente en la tienda para terminar la compra. Probar dónde aparecen las señales de confianza y cómo se muestran puede dar resultados importantes. Para ver qué señales de confianza importan más en una tienda online, consulta cómo usar señales de confianza en tu tienda online.
Cómo apoya WEMASY tus pruebas de conversión
Unas pruebas A/B eficaces empiezan con datos de referencia precisos. Necesitas conocer tu tasa de conversión actual, dónde se pierden los visitantes y qué páginas rinden por debajo de lo esperado antes de poder formular una hipótesis útil y medir si una prueba movió la aguja. Analítica y estadísticas de WEMASY sigue las visitas, el rendimiento de las páginas y el comportamiento de conversión en tu tienda, y te da las cifras de referencia sobre las que se construyen las pruebas. El sistema de e-commerce aporta datos de pedidos con los que medir las compras completadas durante los periodos de prueba. Mira todas las funciones en los planes y precios.
Preguntas frecuentes
¿Puedo hacer una prueba A/B si mi tienda tiene poco tráfico?
Con poco tráfico es más difícil alcanzar la significación estadística en un plazo razonable. Si tu tienda recibe menos de 1.000 sesiones por semana, las pruebas pueden tardar meses en alcanzar los tamaños de muestra necesarios para resultados fiables con una tasa de conversión típica de tienda online. En ese caso, las comparaciones antes y después durante un periodo constante pueden ser una alternativa práctica. Cambia una cosa, mide durante tres o cuatro semanas y compara el resultado con el mismo periodo del mes anterior. Es menos preciso que una prueba A/B controlada, pero es más informativo que hacer cambios sin medir nada. Con el creador de webs de WEMASY, puedes configurarlo directamente en tu tienda.
¿Puedo hacer más de una prueba A/B a la vez?
Sí, pero solo en páginas distintas o en elementos claramente separados que no interactúen entre sí. Probar a la vez el titular de una página de producto y la disposición del formulario de pago suele ser seguro, porque las dos pruebas afectan a páginas distintas y a puntos de decisión distintos del embudo. Probar dos elementos diferentes de la misma página al mismo tiempo crea el mismo problema que probar varios elementos en una sola prueba: no puedes aislar qué cambio causó qué resultado.
¿Cuál es la diferencia entre una prueba A/B y una prueba multivariante?
Una prueba A/B compara dos versiones de un elemento: el original y una variante. Una prueba multivariante compara varios elementos cambiados a la vez, ejecutando todas las combinaciones posibles para identificar qué conjunto de cambios da el mejor resultado. Las pruebas multivariantes necesitan bastante más tráfico para llegar a conclusiones fiables porque reparten a los visitantes entre más variantes. Para la mayoría de las tiendas, las pruebas A/B son el enfoque más práctico. Las multivariantes encajan mejor en tiendas con mucho tráfico que ya han hecho las mejoras evidentes con pruebas A/B estándar y quieren explorar las interacciones entre varios elementos de la página a la vez.
¿Y si necesito hacer otros cambios en mi tienda mientras hay una prueba en marcha?
Los cambios menores que no tengan que ver con la página que pruebas suelen estar bien. Los cambios que afectan a las páginas o a los elementos de tu prueba son un problema, porque introducen una segunda variable que podría afectar a tus resultados. Si necesitas hacer un cambio importante en la página probada, lo más limpio es parar la prueba, aplicar el cambio, dejar que la tienda se estabilice unos días y reiniciar la prueba. También conviene evitar lanzar una promoción o un gran impulso publicitario mientras una prueba está activa, porque cambia el comportamiento de los visitantes de un modo que puede no afectar por igual a los dos grupos.
¿Necesito una herramienta específica de pruebas A/B para hacer pruebas?
Una herramienta específica de pruebas automatiza el reparto del tráfico, registra los datos de conversión por variante, calcula la significación estadística y evita que un mismo visitante vea las dos versiones. Sin herramienta, tendrías que hacer todo esto a mano, lo que es propenso a errores y da resultados menos fiables. Si tu tienda o tu sistema web no incluye pruebas A/B de forma nativa, se pueden añadir herramientas de pruebas de terceros a la mayoría de las tiendas. La inversión compensa si piensas probar con regularidad, ya que la fiabilidad de los resultados depende mucho de cómo se gestionen el reparto del tráfico y la recogida de datos.