{"id":942,"date":"2021-01-26T17:42:24","date_gmt":"2021-01-26T17:42:24","guid":{"rendered":"http:\/\/scottmax.com\/?p=942"},"modified":"2023-05-10T13:21:22","modified_gmt":"2023-05-10T13:21:22","slug":"que-es-una-prueba-b-o-split","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scottmax.com\/es\/que-es-una-prueba-b-o-split\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la prueba A\/B o Split Testing?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Las pruebas A\/B consisten en desarrollar y lanzar dos versiones de un mismo elemento y medir cu\u00e1l funciona mejor. Es una prueba que nos ayuda a optimizar una estrategia de marketing por correo electr\u00f3nico o a mejorar la eficacia de una p\u00e1gina de aterrizaje.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Este v\u00eddeo le ayudar\u00e1 a explicarlo todo con detalle:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"\u00bfQu\u00e9 son las pruebas A\/B? | Ciencia de datos en minutos\" width=\"720\" height=\"405\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/zFMgpxG-chM?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Si ha detectado que su p\u00e1gina atraviesa un mal momento, es hora de aplicar acciones para mejorar su tasa de apertura y de clics<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo funciona una prueba A\/B?<\/h2>\n\n\n\n<p>Este m\u00e9todo consiste en desarrollar dos versiones del mismo elemento que vamos a lanzar al mercado (por ejemplo, un bot\u00f3n CTA azul y otro amarillo), y luego utilizar las m\u00e9tricas de cada variaci\u00f3n para evaluar cu\u00e1l funciona mejor.<\/p>\n\n\n\n<p>Al contrario de lo que pueda parecer, hacer muchas variaciones no tiene por qu\u00e9 producir impactos negativos; son cambios incrementales que mantendr\u00e1n a sus usuarios conectados y m\u00e1s cerca del \u00faltimo eslab\u00f3n del ciclo de compra.<\/p>\n\n\n\n<p>Para hacer un buen uso del Test A\/B debemos centrar nuestra atenci\u00f3n en aquellos elementos que influyen en la tasa de apertura de un correo electr\u00f3nico y en los clics que el usuario hace en una p\u00e1gina de aterrizaje. Estos son algunos de los elementos que podemos probar en un Test A\/B:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Las palabras, colores, tama\u00f1os y ubicaci\u00f3n de sus CTAS.<\/li>\n\n\n\n<li>Los titulares y el cuerpo de la descripci\u00f3n de sus productos.<\/li>\n\n\n\n<li>La longitud de un formulario y los tipos de campos.<\/li>\n\n\n\n<li>El dise\u00f1o o la estructura visual de su sitio web.<\/li>\n\n\n\n<li>C\u00f3mo presentar el precio de sus productos y ofertas promocionales.<\/li>\n\n\n\n<li>Las im\u00e1genes (ubicaci\u00f3n, finalidad, contenido y cantidad) de las landings y p\u00e1ginas de su producto.<\/li>\n\n\n\n<li>La cantidad de texto de una p\u00e1gina web o entrada de blog.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Apl\u00edquelo Observar\u00e1 curiosas tendencias de comportamiento en las pruebas A\/B que pueden ayudarle a detectar mejoras de forma m\u00e1s eficaz que, por ejemplo, mediante un estudio de mercado. Al fin y al cabo, no deja de ser un enfoque cuantitativo que puede medir los patrones de comportamiento de nuestros visitantes y proporcionar los conocimientos necesarios para desarrollar soluciones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Otras preguntas m\u00e1s frecuentes:<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 significan las pruebas AB?<\/h3>\n\n\n\n<p>En realidad, no significa nada. Sin embargo, significa prueba dividida, que es el m\u00e9todo que consiste en probar una variable con una o m\u00e1s versiones para determinar un ganador y optimizar una campa\u00f1a de marketing.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo se realiza una prueba AB?<\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Elija una variable para <strong>prueba<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li>Identifique su objetivo.<\/li>\n\n\n\n<li>Cree al menos dos versiones para probarlas entre s\u00ed.<\/li>\n\n\n\n<li>Divida sus grupos de versiones de forma equitativa y aleatoria.<\/li>\n\n\n\n<li>Determine la duraci\u00f3n de la prueba.<\/li>\n\n\n\n<li>Decida lo significativos que deben ser sus resultados.<\/li>\n\n\n\n<li>Aseg\u00farese de que s\u00f3lo est\u00e1 probando una variable a la vez en cualquier campa\u00f1a.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPor qu\u00e9 hacemos pruebas AB?<\/h3>\n\n\n\n<p>En resumen, las pruebas A\/B ayudan a optimizar cualquier campa\u00f1a de marketing probando variables individuales con usuarios reales para determinar cu\u00e1l es la mejor. Puede probar diferentes titulares, el dise\u00f1o de la p\u00e1gina, el color del bot\u00f3n CTA, etc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comprender las pruebas A-B, una inmersi\u00f3n profunda<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B, frecuentemente denominadas pruebas divididas, son una t\u00e9cnica estrat\u00e9gica muy utilizada en el \u00e1mbito del marketing digital para optimizar el contenido en l\u00ednea y mejorar el rendimiento general. En esencia, la prueba A-B es un experimento controlado con dos variantes -A y B- dise\u00f1ado para evaluar la eficacia de distintos componentes de una p\u00e1gina web, un correo electr\u00f3nico, un anuncio u otros activos de marketing digital.<\/p>\n\n\n\n<p>El concepto de las pruebas A-B es relativamente sencillo, pero incre\u00edblemente poderoso. Supongamos que tiene una p\u00e1gina web con un bot\u00f3n de llamada a la acci\u00f3n. No est\u00e1 seguro de si un bot\u00f3n verde (versi\u00f3n A) o un bot\u00f3n rojo (versi\u00f3n B) atraer\u00edan m\u00e1s clics de los visitantes de su p\u00e1gina. Podr\u00eda formular una hip\u00f3tesis, pero sin pruebas emp\u00edricas, su elecci\u00f3n se basar\u00eda en conjeturas.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed es donde intervienen las pruebas A-B, que sustituyen la especulaci\u00f3n por resultados basados en pruebas. A la mitad de los visitantes de su sitio web se les muestra el bot\u00f3n verde, mientras que la otra mitad ve el bot\u00f3n rojo. Controlando y comparando los porcentajes de clics de ambas variantes, podr\u00e1 identificar qu\u00e9 color conduce a un mayor nivel de interacci\u00f3n por parte del usuario.<\/p>\n\n\n\n<p>En las pruebas A-B, la versi\u00f3n original (en este caso, el bot\u00f3n verde) suele denominarse \"control\", mientras que la versi\u00f3n alternativa (el bot\u00f3n rojo) es la \"variaci\u00f3n\". El control y la variaci\u00f3n se presentan a los usuarios de forma aleatoria para garantizar resultados imparciales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, la prueba A-B no se limita a los cambios de color. Puede utilizarse para probar diferentes titulares, im\u00e1genes, textos, dise\u00f1os e incluso p\u00e1ginas web enteras. El objetivo es determinar qu\u00e9 variaci\u00f3n impulsa la acci\u00f3n deseada del usuario, como suscribirse a un bolet\u00edn, realizar una compra o rellenar un formulario de contacto.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque pueda parecer una tarea sencilla, realizar una prueba A-B s\u00f3lida requiere una planificaci\u00f3n y una ejecuci\u00f3n cuidadosas. Es crucial definir sus objetivos, seleccionar el elemento adecuado para la prueba, dividir a su p\u00fablico de forma apropiada y ejecutar la prueba durante un periodo adecuado. El proceso puede parecer desalentador, pero los conocimientos adquiridos pueden mejorar significativamente sus estrategias de marketing, lo que se traducir\u00e1 en un aumento de las conversiones y una mejora de la experiencia del usuario.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por lo tanto, comprender y aprovechar las pruebas A-B no s\u00f3lo es beneficioso, sino que es esencial para las empresas que buscan tener \u00e9xito en el actual panorama digital impulsado por los datos. Este m\u00e9todo de marketing permite a las empresas tomar decisiones m\u00e1s informadas, reducir las conjeturas y comprender mejor las preferencias de su p\u00fablico, lo que conduce a esfuerzos de marketing m\u00e1s eficaces y personalizados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>El proceso de las pruebas A-B, una gu\u00eda paso a paso<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B, aunque aparentemente sencillas, requieren una cuidadosa planificaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n para producir resultados precisos y procesables. En esta secci\u00f3n, le guiaremos a trav\u00e9s de los pasos esenciales para llevar a cabo una prueba A-B con \u00e9xito.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Paso 1: Identifique su objetivo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>El primer paso en las pruebas A-B es identificar lo que quiere conseguir. Este objetivo, tambi\u00e9n conocido como objetivo de conversi\u00f3n, puede ser cualquier cosa, desde aumentar los porcentajes de clics y las suscripciones a boletines informativos hasta impulsar las ventas de productos. Tener un objetivo claro y medible es crucial, ya que sirve como punto de referencia para determinar qu\u00e9 versi\u00f3n -A o B- funciona mejor.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Paso 2: Seleccione el elemento a probar<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Una vez definido su objetivo, el siguiente paso es elegir el elemento espec\u00edfico que desea probar. Puede tratarse de un titular, un bot\u00f3n de llamada a la acci\u00f3n, una imagen, un texto o incluso el dise\u00f1o completo de una p\u00e1gina web. Recuerde que el elemento elegido debe tener un impacto directo en su objetivo de conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Paso 3: Cree sus variaciones<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Ahora, cree sus dos versiones: el control (A) y la variaci\u00f3n (B). El control es la versi\u00f3n actual, mientras que la variaci\u00f3n contiene el elemento modificado. Es crucial cambiar s\u00f3lo un elemento a la vez para determinar con precisi\u00f3n qu\u00e9 caus\u00f3 cualquier diferencia en el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Paso 4: Divida a su p\u00fablico<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Divida a su p\u00fablico en dos grupos iguales al azar. Un grupo estar\u00e1 expuesto a la versi\u00f3n de control y el otro grupo ver\u00e1 la variaci\u00f3n. Esta aleatorizaci\u00f3n garantiza que los resultados de su prueba no est\u00e9n sesgados por factores externos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Paso 5: Realice la prueba<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Con todo en su sitio, es hora de realizar su prueba A-B. Aseg\u00farese de ejecutar la prueba simult\u00e1neamente para ambos grupos para evitar cualquier sesgo relacionado con el tiempo. La prueba debe ejecutarse hasta que haya recopilado suficientes datos para obtener resultados estad\u00edsticamente significativos, lo que normalmente requiere una cantidad sustancial de tr\u00e1fico y conversiones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Paso 6: Analizar los resultados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Una vez concluida la prueba, analice los datos y compare el rendimiento del control y de la variaci\u00f3n. La versi\u00f3n que mejor alcance su objetivo definido ser\u00e1 la ganadora.<\/p>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B pueden requerir cierto tiempo y esfuerzo, pero los conocimientos que proporcionan son inestimables. Si sigue este proceso, podr\u00e1 tomar decisiones respaldadas por datos que mejoren la eficacia de su sitio web, lo que en \u00faltima instancia conducir\u00e1 a mayores tasas de conversi\u00f3n y a una experiencia de usuario m\u00e1s atractiva.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Interpretar los resultados de las pruebas A-B: Dar sentido a los datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez que haya concluido su prueba A-B, el siguiente paso consiste en interpretar los resultados para determinar la variante m\u00e1s eficaz. Este proceso, aunque forma parte integrante del procedimiento de las pruebas A-B, puede resultar un poco complejo. Desglos\u00e9moslo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comprender sus m\u00e9tricas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>En las pruebas A-B, sus resultados suelen presentarse como tasas de conversi\u00f3n: el porcentaje de usuarios que completaron la acci\u00f3n deseada. Por ejemplo, si su objetivo fuera aumentar las suscripciones al bolet\u00edn, la tasa de conversi\u00f3n representar\u00eda el porcentaje de usuarios que se suscribieron tras ver la versi\u00f3n A o B.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Significaci\u00f3n estad\u00edstica: Un factor crucial<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Sin embargo, no basta con comparar las tasas de conversi\u00f3n de las dos versiones. Para garantizar la validez de los resultados de sus pruebas, debe alcanzar un nivel de significaci\u00f3n estad\u00edstica, normalmente fijado en 95%. La significaci\u00f3n estad\u00edstica garantiza que la diferencia en las tasas de conversi\u00f3n no se debe al azar, sino que es el resultado de los cambios realizados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Intervalos de confianza y valores P<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de la significaci\u00f3n estad\u00edstica, puede encontrarse con t\u00e9rminos como \"intervalos de confianza\" y \"valores p\" al interpretar los resultados de las pruebas A-B. Los intervalos de confianza proporcionan un rango dentro del cual es probable que se sit\u00fae la verdadera tasa de conversi\u00f3n, mientras que el valor p mide la probabilidad de que cualquier diferencia observada se haya producido por casualidad.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Interpretaci\u00f3n de los resultados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Una vez que haya considerado las m\u00e9tricas, la significaci\u00f3n estad\u00edstica, los intervalos de confianza y los valores p, podr\u00e1 interpretar los resultados. Si una versi\u00f3n tiene una tasa de conversi\u00f3n m\u00e1s alta y los resultados son estad\u00edsticamente significativos, entonces tiene un claro ganador.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, si los resultados no son estad\u00edsticamente significativos, significa que la prueba no ha proporcionado un claro ganador. En tal caso, puede que necesite realizar la prueba durante m\u00e1s tiempo, introducir cambios m\u00e1s notables en sus variaciones o volver a evaluar el elemento que est\u00e1 probando.<\/p>\n\n\n\n<p>Interpretar los resultados de las pruebas A-B es algo m\u00e1s que entender los n\u00fameros; se trata de aprovechar estos conocimientos para tomar decisiones informadas. Si analiza correctamente los datos, podr\u00e1 aplicar con confianza los cambios que optimizar\u00e1n sus activos digitales y mejorar\u00e1n el rendimiento general de su marketing.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Beneficios de las pruebas A-B: Mejorar el rendimiento digital<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B, aunque requieren una planificaci\u00f3n y un an\u00e1lisis cuidadosos, ofrecen varias ventajas sustanciales que pueden mejorar significativamente su estrategia de marketing digital. Profundicemos en algunas de estas ventajas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Decisiones basadas en datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Una de las principales ventajas de las pruebas A-B es que facilitan la toma de decisiones basada en datos. Al probar dos versiones diferentes y analizar el comportamiento de los usuarios, puede tomar decisiones informadas sobre lo que funciona mejor para su p\u00fablico, eliminando as\u00ed las conjeturas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Experiencia de usuario mejorada<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B le permiten comprender mejor a sus usuarios al revelar qu\u00e9 resuena con ellos y qu\u00e9 no. Al implementar los cambios que prefiere su p\u00fablico, puede ofrecer una experiencia de usuario m\u00e1s personalizada y atractiva, lo que a menudo conduce a una mayor satisfacci\u00f3n y fidelidad de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Aumento de las tasas de conversi\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La optimizaci\u00f3n de la tasa de conversi\u00f3n es un objetivo primordial de las pruebas A-B. Al identificar e implementar la versi\u00f3n que fomenta m\u00e1s acciones deseadas -ya sea hacer clic en un bot\u00f3n, realizar una compra o suscribirse a un bolet\u00edn- puede aumentar significativamente sus tasas de conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Reducci\u00f3n de las tasas de rebote<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Las p\u00e1ginas web mal dise\u00f1adas o confusas suelen provocar tasas de rebote elevadas. Las pruebas A-B pueden ayudar a identificar los elementos que los usuarios consideran poco atractivos o dif\u00edciles de navegar, lo que le permitir\u00e1 introducir las mejoras necesarias y reducir as\u00ed las tasas de rebote.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Rentable<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B le ayudan a optimizar sus recursos existentes, lo que las convierte en una estrategia rentable. En lugar de invertir en nuevas campa\u00f1as de marketing o en la revisi\u00f3n de su sitio web, puede realizar peque\u00f1os cambios respaldados por datos que produzcan resultados significativos.<\/p>\n\n\n\n<p>En conclusi\u00f3n, el test A-B es una poderosa herramienta que ofrece numerosos beneficios. Al permitir la toma de decisiones basada en datos, mejorar la experiencia del usuario, aumentar las tasas de conversi\u00f3n, reducir las tasas de rebote y ser rentable, el A-B testing desempe\u00f1a un papel crucial en la mejora de la eficacia de sus esfuerzos de marketing digital. Por lo tanto, las empresas que incorporan las pruebas A-B a su estrategia digital tienen m\u00e1s probabilidades de triunfar en el competitivo panorama digital.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Errores y trampas comunes en las pruebas A-B: Qu\u00e9 evitar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Aunque las pruebas A-B son una herramienta poderosa para optimizar los activos digitales, no est\u00e1n exentas de dificultades. Entender mal el proceso puede conducir a resultados inexactos y decisiones equivocadas. Exploremos algunos conceptos err\u00f3neos y errores comunes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Concepto err\u00f3neo: M\u00e1s cambios conducen a mejores resultados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Una falacia com\u00fan es que realizar m\u00faltiples cambios en su variaci\u00f3n puede conducir a mejores resultados. Sin embargo, cambiar demasiados elementos a la vez puede dificultar la determinaci\u00f3n de qu\u00e9 cambio condujo a los resultados observados, lo que en \u00faltima instancia anula el prop\u00f3sito de las pruebas A-B.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Error: Ignorar la significaci\u00f3n estad\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Es f\u00e1cil sacar conclusiones precipitadas bas\u00e1ndose en las observaciones iniciales. Sin embargo, declarar un ganador antes de alcanzar un resultado estad\u00edsticamente significativo puede llevar a conclusiones inexactas. Es importante realizar la prueba hasta disponer de datos suficientes para tomar una decisi\u00f3n fiable.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Idea err\u00f3nea: La prueba A-B es una tarea de una sola vez<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Algunos creen que las pruebas A-B son una tarea puntual. Sin embargo, el comportamiento y las preferencias de los usuarios pueden cambiar con el tiempo. Las pruebas peri\u00f3dicas le permiten estar al d\u00eda de estos cambios y optimizar continuamente sus activos digitales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Error: Pruebas sin una hip\u00f3tesis clara<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Realizar una prueba sin una hip\u00f3tesis o un objetivo claros puede llevar a la confusi\u00f3n y al despilfarro de recursos. Es esencial definir su objetivo y lo que est\u00e1 probando antes de iniciar el proceso.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Concepto err\u00f3neo: Las pruebas A-B siempre proporcionan claros ganadores<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>A veces, las pruebas A-B pueden no arrojar un claro ganador. Esto no significa que la prueba haya fracasado; sugiere que el elemento probado no tiene un impacto significativo en el comportamiento del usuario, y puede que necesite probar un elemento diferente.<\/p>\n\n\n\n<p>Comprender estos conceptos err\u00f3neos y escollos puede ayudarle a navegar por el proceso de las pruebas A-B con mayor eficacia, asegur\u00e1ndole que obtendr\u00e1 informaci\u00f3n fiable y procesable para mejorar el rendimiento de su marketing digital.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ejemplos reales de pruebas A-B con \u00e9xito: Aprender de los mejores<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B han permitido a numerosas empresas tomar decisiones basadas en datos que mejoran su rendimiento digital. He aqu\u00ed un par de ejemplos reales que ilustran el poder de las pruebas A-B.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ejemplo 1: HubSpot<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>HubSpot, una plataforma de marketing l\u00edder, realiz\u00f3 una prueba A-B sobre su bot\u00f3n de llamada a la acci\u00f3n (CTA). Descubrieron que un bot\u00f3n CTA rojo superaba a uno verde en 21% en t\u00e9rminos de porcentaje de clics. A pesar de la noci\u00f3n com\u00fan de que el verde implica \"adelante\" y el rojo significa \"alto\", los resultados de sus pruebas desafiaron esta suposici\u00f3n, lo que condujo a un aumento significativo de las conversiones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ejemplo 2: Google<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Google, el gigante tecnol\u00f3gico, es un firme defensor de las pruebas A-B. Famosamente, probaron 41 tonos de azul para determinar cu\u00e1l prefer\u00edan los usuarios para sus enlaces de resultados de b\u00fasqueda. El tono ganador supuso un aumento estimado de los ingresos anuales de $200 millones. Este ejemplo subraya c\u00f3mo incluso cambios aparentemente menores pueden conducir a resultados sustanciales cuando se gu\u00edan por las pruebas A-B.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos ejemplos ponen de relieve que ning\u00fan supuesto es demasiado peque\u00f1o para realizar pruebas y que ninguna empresa es demasiado grande para beneficiarse de las pruebas A-B. Mediante la realizaci\u00f3n peri\u00f3dica de estas pruebas, las empresas pueden mejorar continuamente sus activos digitales e impulsar un mayor rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Adoptar las pruebas A-B: La clave del \u00e9xito del marketing digital<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las pruebas A-B, o pruebas divididas, constituyen una herramienta vital en la caja de herramientas del marketing digital, ya que permiten a las empresas tomar decisiones informadas y basadas en datos. Al comparar dos versiones de un activo digital y analizar el comportamiento del usuario, las pruebas A-B pueden mejorar significativamente la experiencia del usuario, impulsar las tasas de conversi\u00f3n y reducir las tasas de rebote.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, realizar una prueba A-B con \u00e9xito requiere un objetivo claro, una hip\u00f3tesis bien definida y un profundo conocimiento de la significaci\u00f3n estad\u00edstica para interpretar los resultados con precisi\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque hay conceptos err\u00f3neos y escollos comunes de los que hay que ser consciente, como esperar ganadores claros cada vez o hacer demasiados cambios a la vez, comprender estos retos puede ayudar a las empresas a navegar por el proceso de pruebas A-B con mayor eficacia.<\/p>\n\n\n\n<p>Como ejemplifican los casos reales de \u00e9xito de empresas como HubSpot y Google, incluso los cambios menores, cuando se basan en pruebas A-B, pueden producir mejoras significativas. Por lo tanto, el A-B testing sigue siendo una estrategia indispensable para las empresas que se esfuerzan por alcanzar el \u00e9xito en el competitivo panorama digital actual.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las pruebas A\/B consisten en desarrollar y lanzar dos versiones de un mismo elemento y medir cu\u00e1l funciona mejor. Es una prueba que nos ayuda a optimizar una estrategia de marketing por correo electr\u00f3nico o a mejorar la eficacia de una p\u00e1gina de aterrizaje. Este v\u00eddeo le ayudar\u00e1 a explicarlo todo con detalle: Si ha detectado que su p\u00e1gina...<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6692,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"footnotes":""},"categories":[31],"tags":[],"class_list":["post-942","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dictionary"],"taxonomy_info":{"category":[{"value":31,"label":"Dictionary"}]},"featured_image_src_large":["https:\/\/scottmax.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Copy-of-30-off-on-select-styles-May-2020-24-1024x577.png",1024,577,true],"author_info":{"display_name":"Scott Max","author_link":"https:\/\/scottmax.com\/es\/author\/scott\/"},"comment_info":0,"category_info":[{"term_id":31,"name":"Dictionary","slug":"dictionary","term_group":0,"term_taxonomy_id":31,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":70,"filter":"raw","cat_ID":31,"category_count":70,"category_description":"","cat_name":"Dictionary","category_nicename":"dictionary","category_parent":0}],"tag_info":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/942","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=942"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/942\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":26568,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/942\/revisions\/26568"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6692"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=942"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=942"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/scottmax.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=942"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}