Cómo realizar pruebas A/B en 7 pasos (con ejemplos)
Ya seas un profesional de producto o marketing, o trabajes junto a esos equipos en experiencia del cliente, es probable que estés involucrado en procesos clave para mejorar los productos y el desempeño de tu empresa, y que utilices perspectivas de los usuarios para lograrlo. Una de las herramientas más poderosas que tienes en tu kit es, sin lugar a dudas, las pruebas A/B.
¿Por qué? Porque elimina las conjeturas de preguntas como ¿cuál de estas versiones de la función apoya mejor nuestros KPIs clave? ¿Quién rechazaría la oportunidad de saber con certeza qué versión de una iteración de producto apoya mejor sus métricas clave, como la tasa de conversión u otra métrica de interacción?
Respuesta: casi nadie.
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Como líder de investigación de usuarios, trabajo con varios equipos que ejecutan pruebas A/B para entender qué nos enseña cada prueba acerca de los usuarios y cómo puede ayudarnos a hacer mejores iteraciones de producto en el futuro. Vamos a adentrarnos en qué son las pruebas A/B, cuándo y por qué deberías usarlas, cómo realizarlas y cómo utilizarlas para construir conocimiento interno sobre tu base de usuarios.
¿Qué es una prueba A/B?: Definición y ejemplo
Dicho de manera sencilla, las pruebas A/B, también conocidas como pruebas de división, son un método para comparar dos versiones de algo para ver cuál funciona mejor según tus métricas clave. Se usan comúnmente en el desarrollo de productos para probar distintas variaciones de un producto o función y sus respectivos efectos en los KPIs.
En una prueba A/B, creas dos versiones de algo (por ejemplo, una función) y asignas aleatoriamente diferentes grupos de usuarios para ver cada versión. Al analizar los resultados de la prueba, puedes determinar qué versión es más eficaz y usar esta información para tomar decisiones impulsadas por datos sobre tu producto.
Aquí tienes un ejemplo:
Imagina que tu empresa tiene una aplicación móvil que ayuda a los usuarios a planificar grandes eventos. Tu equipo ha desarrollado una función que les permite a los usuarios importar sus contactos del teléfono y enviar invitaciones directamente por mensaje de texto. Internamente, algunos miembros de los equipos de producto y experiencia del cliente tienen opiniones diferentes sobre cuándo debes pedirle al usuario que importe sus contactos: ¿antes o después de que haya personalizado el texto de la invitación? El KPI principal de esta función concreta es el % de usuarios que inician el proceso de invitación y que finalmente envían sus invitaciones por mensaje de texto.
En una prueba A/B, tu equipo desarrolla las dos versiones en cuestión. La única variable o diferencia entre las versiones es cuándo aparece el CTA para importar los contactos del teléfono. Tu equipo asigna aleatoriamente dos grupos de usuarios, y cada uno recibe una versión de la función. Una vez que tienes suficientes datos—idealmente, alcanzando resultados estadísticamente significativos—entonces analizas cada grupo: ¿qué grupo tuvo un mayor porcentaje de usuarios que realmente completó el flujo y envió sus invitaciones por mensaje de texto? Esa es la versión ganadora y la activas para todos los usuarios.
¿Por qué hacer pruebas A/B?
Es cierto que las pruebas A/B utilizan muchos recursos—diseño, desarrollo, análisis de datos, etc. Pero si observas los valores y objetivos de la mayoría de las empresas, verás que a menudo están muy alineados con los beneficios de las pruebas A/B. Veamos algunos de estos objetivos y valores, los cuales pueden ayudarte a argumentar a favor de un proyecto de pruebas A/B.
Tomar decisiones basadas en datos
Las pruebas A/B te permiten tomar decisiones sobre tu producto basadas en datos, en vez de confiar en la intuición o las suposiciones. Al probar diferentes variaciones de una función, puedes determinar cuál versión es más efectiva y tomar decisiones basadas en datos duros. Todavía no he conocido a nadie en un equipo de producto, en ningún lugar, que no aspire a ser guiado por los datos. Las pruebas A/B son una herramienta clave para cualquier equipo de producto data-driven.
Mejor experiencia del usuario
Al probar diferentes versiones de un producto o función, puedes identificar maneras de mejorar la experiencia del usuario. Esto podría significar hacer que un botón en tu app sea más visible, cambiar el color de un CTA, o agilizar el proceso de compra en un sitio de comercio electrónico. Los resultados de las pruebas A/B te indican qué flujos, funciones y variables funcionan mejor para tus usuarios según las métricas clave que definas. A menudo, cuando nos saltamos las pruebas A/B, descubrimos que nos hemos equivocado y utilizamos incluso más recursos para corregir el error—lo que también alarga el tiempo necesario para optimizar una función hasta alcanzar la satisfacción del usuario.
Posibles incrementos en ingresos
Cuando implementas una prueba A/B, eliges las métricas clave con las que decidirás el ganador al obtener los resultados. Esto significa que, si el ingreso es una de tus metas principales, realmente puedes saber con certeza qué versión de un producto o función resulta en el mayor ingreso.
Desarrollando conocimiento sobre los usuarios con el tiempo
Hablaremos más sobre esto más adelante, pero otro beneficio clave de integrar las pruebas A/B en el flujo de trabajo de tu producto es que, con el tiempo, vas generando conocimiento sobre los usuarios. No solo es que cada prueba A/B te ayude a tomar decisiones en el momento, sino que también te enseña algo sobre cómo los usuarios interactúan con tu producto, y ese conocimiento puede ayudarte en trabajos futuros del producto.
El proceso de prueba A/B en 7 pasos simples
¡Aquí estamos, la parte divertida! Ya estás convencido de que probar mediante A/B la ubicación de tu llamada a la acción o la mejor forma de implementar una nueva función emocionante es el camino a seguir. ¿Cómo se hace?
Paso 1: Define tu objetivo
Antes de iniciar una prueba A/B, es importante definir tu objetivo. ¿Qué esperas lograr con la prueba? Lo clave aquí es que tu objetivo debe ser una métrica. Es decir, debes poder saber en números cómo se comporta cada variable en comparación con la otra.
Por ejemplo:
Crear una experiencia de usuario más sencilla es un buen objetivo para tener en mente, pero no cuenta como un objetivo de prueba A/B. Supongamos que tienes una tienda en línea. Un buen objetivo para una prueba A/B podría ser algo como: Incrementar el % de usuarios que completan el proceso de pago y realizan una compra o simplemente, la tasa de conversión paga. Es medible en números y probablemente es una métrica que cumple con tus objetivos generales de negocio.
O bien, supón que estás utilizando pruebas A/B para optimizar mejor un elemento específico de tu estrategia de marketing. Puedes lanzar dos versiones de una página de destino, cada una con mensajes de campaña de marketing, pero cada versión con un color de botón diferente para la CTA principal. Tu objetivo de la prueba A/B podría ser la tasa de clics (CTR) en el botón.
Paso 2: Identifica la variable a probar
Una vez que has definido tu objetivo, el siguiente paso es identificar la variable que deseas probar. Una variable es la diferencia entre las dos versiones en tu prueba A/B, y voy a decir algo un poco extremo sobre la variable:
Si tienes más de una variable, los resultados de tu prueba A/B están limitados en cuanto a lo que pueden enseñarte.
Si tus dos versiones presentan más de una diferencia entre ellas, aún podrás saber cuál versión ganó basándote en tu métrica clave, pero no sabrás por qué, y eso puede complicarse. Volvamos a nuestro ejemplo de la página de destino. Cada página tiene una CTA con un color de botón diferente y supón también que el copy de marketing es distinto entre ambas versiones. Puede que observes que la versión B afecta más positivamente tus KPI, pero no sabes si fue el color del botón, el copy diferente, o ambos.
Esto importa principalmente porque ¿y si quieres hacer iteraciones futuras, ya sea en los colores de la interfaz o en tu copy de marketing? No sabrás qué es intocable y qué no, ni cómo formular tu siguiente prueba A/B estratégicamente. Así que la regla es una prueba A/B, una variable.
Dicho esto, existe algo llamado pruebas multivariantes, que es exactamente lo que parece: probar versiones de algo con múltiples variables. Las reglas y pasos para ejecutar una prueba multivariante son diferentes y están fuera del alcance de esta guía, pero nos encanta este recurso como punto de partida.
Paso 3: Crea tus variantes
Hasta ahora, ya has definido tus objetivos y has decidido cuál será la única variable entre tus dos versiones. En este punto es cuando tu equipo de diseño y desarrollo se pone manos a la obra y produce ambas versiones.
Al planificar tu prueba A/B e informar a las demás partes interesadas sobre cuándo pueden esperar resultados, asegúrate de consultar con los equipos de diseño y desarrollo sobre sus tiempos: ¿cuánto tiempo les llevará crear las dos versiones que necesitas?
Paso 4: Configura tu prueba
Asegurarte de que tu prueba está bien configurada es un paso crucial. Aquí tienes una lista rápida de puntos que debes revisar y que pueden o no ser relevantes para tu empresa u organización.
- ¿Has comprobado que ambas versiones de tu página web/app móvil/funcionalidad funcionan correctamente?
- ¿Tu equipo de datos o producto está al tanto de que se va a realizar esta prueba A/B y han reservado tiempo para analizar los resultados a medida que lleguen?
- ¿Tienes un panel donde se puedan monitorizar los indicadores clave (KPI) y métricas de comportamiento de usuario mientras se ejecuta la prueba A/B? Esto también es importante para asegurarte de que una de las variantes no esté afectando drásticamente algún indicador clave, en cuyo caso puede que desees detener la prueba e investigar.
En cuanto a la ejecución de tu prueba, puede que tu equipo de datos ya cuente con un mecanismo interno para ello. Si no es así, existen gran variedad de herramientas para pruebas A/B, desde funcionalidades básicas de Google Analytics hasta plataformas más complejas, como herramientas SaaS de pruebas A/B. Comenta con tu equipo internamente cuál se ajusta mejor a tus necesidades.
Paso 5: Recoge y analiza tus datos
Consulta con tu equipo de datos cuándo has alcanzado la significancia estadística; es decir, que suficientes usuarios han sido expuestos a una de las variantes de tu prueba A/B para poder sacar conclusiones fiables del tamaño de muestra actual. Quieres evitar tomar una decisión demasiado pronto si los grupos de usuarios no son suficientemente grandes como para poder extraer conclusiones fiables.
Una vez que tengan luz verde, trabaja junto a ellos para revisar los resultados de la prueba. Ya has decidido cuál(es) será(n) tu(s) métrica(s) clave para determinar la variante ganadora, así que esta parte debería ser bastante rápida y sencilla.
Paso 6: Implementa la versión ganadora
Una vez que hayas analizado tus datos, es momento de implementar la versión ganadora de tu prueba A/B. En esta etapa, es importante asegurarse de que todas las partes interesadas estén al tanto de los resultados de la prueba A/B y cómo se decidió la variante vencedora. Si hay un canal de Slack relevante o algo similar, mejor aún: acabas de tomar una decisión sobre la experiencia de usuario y quieres asegurar la transparencia sobre el cuándo, el porqué y el cómo.
Una vez que todos estén informados y haya que avanzar, puedes pedir a tu equipo técnico y de producto que sigan adelante y activen la variante ganadora para todos los usuarios, ¡y observa cómo tu métrica clave sigue subiendo!
Dicho esto, tu trabajo aún no está del todo terminado…
Paso 7: Itera y optimiza
Es cierto que el trabajo principal de tu prueba A/B termina aquí, pero es importante dedicar tiempo a entender qué has aprendido y pensar en futuras iteraciones de aquello que has probado. Recuerda que, aunque tu variante ganadora haya sido mejor que la otra según los objetivos de la prueba, eso no significa que no pueda haber una versión aún mejor para la próxima ronda de pruebas A/B.
Habla con todos quienes participaron en tu prueba A/B y analiza la variable en cuestión: ¿cuáles son tus hipótesis sobre por qué la variante ganadora influyó positivamente en tu KPI? ¿Qué tenía la variante perdedora que la hacía inferior en este caso? No podrás tener certeza absoluta sin hacer investigación cualitativa con usuarios, pero incluso solo debatir tus hipótesis puede ayudarte a pensar en próximas iteraciones y futuras pruebas A/B para optimizar continuamente la experiencia del usuario.
Utiliza las pruebas A/B para construir conocimiento sobre tu base de usuarios a lo largo del tiempo
Aunque cada prueba A/B está diseñada para recopilar datos sobre una iteración específica del producto y tomar una decisión en tiempo real sobre un tema concreto, verás que una vez que incorporas la metodología de pruebas A/B en los flujos de trabajo principales de tu producto, en realidad estás acumulando mucho conocimiento sobre tu base de usuarios que también podría tener cierta longevidad.
Tu equipo puede considerar usar algo tan simple como una hoja de cálculo o tan robusto como un repositorio de investigación y experimentación para rastrear y etiquetar tus conclusiones de cada prueba A/B, junto con otros conocimientos internos sobre los usuarios.
Con el tiempo, es probable que notes patrones. Por ejemplo, si hay un color específico de botón CTA o una línea de asunto que suele ser la variante ganadora, esos son datos con potencial de durar en el tiempo, especialmente si están respaldados por información de más de una prueba A/B. Otro ejemplo podría ser que tu equipo observe que los cambios en los textos tienden a tener un efecto menos significativo en las pruebas A/B orientadas a la tasa de conversión en comparación con los cambios en la interfaz de usuario.
Las posibilidades son infinitas y dependen en gran medida de la naturaleza de tu producto, pero el punto general es que deberías revisar los datos de las pruebas A/B con cierta regularidad para que no solo obtengas conclusiones al momento, sino que también puedas construir conocimiento a lo largo del tiempo.
¡Tu viaje en las pruebas A/B va a ser fructífero, garantizado!
Las pruebas A/B son, sin lugar a dudas, una de las herramientas más poderosas que tienes como profesional enfocado en usuarios o productos para optimizar la experiencia del usuario, aportar valor a tus usuarios y cumplir con tus objetivos y metas clave.
Esperamos que ahora sientas que tienes los conocimientos necesarios para avanzar con la metodología de pruebas A/B. Pero si tienes ganas de aprender más, asegúrate de suscribirte al boletín de CX Lead para recibir regularmente artículos seleccionados que pueden ayudarte a alcanzar tus metas.
¡Felices pruebas!
