Definición de Test A/B

Ivan García

La definición de Test A/B hace referencia al desarrollo y lanzamiento de dos versiones de un mismo elemento para medir y comprobar cuál es la que funciona mejor. En el ámbito del marketing digital esta prueba se utiliza para optimizar una estrategia de email marketing o mejorar la efectividad de una landing page.

¿Qué es un Test A/B?

El testing A/B es una técnica que compara la efectividad de distintos elementos. Se muestra una versión a una parte de los usuarios y la otra versión a otro grupo, para a continuación revisar a través de estadísticas y datos cuál es la opción más conveniente y la que mejores resultados ha dado.

La realización de estos test a/b analytics permite detectar diferentes problemas en una página web e incluso concretar algunos elementos determinados que provocan dificultades, como un bajo número de ususarios interesados en la suscripción, una elevada tasa de rebote o un reducido número de conversiones que pueden estar vinculadas con aspectos como el tamaño de las fuentes, exceso de contenido informativo o problemas con el diseño. En analítica web, los test A/B son fundamentales para escoger la opción que mejor resultado nos ofrece.

Para llevar a cabo este tipo de pruebas es necesario utilizar diferentes herramientas para aplicar test A /B. A través de softwares como Analitycs o Yadex es posible medir las acciones.

¿Cómo hacer un test A/B?

A continuación mostramos cómo hacer un test A/B testing de una forma sencilla y en varios pasos.


  • Cuando realizas un test A/B es porque en realidad detectas un problema en tu sitio o crees que hay una necesidad de mejora. Compruebas por ejemplo que tus ratios de conversión pueden ser mejores o que presentas un porcentaje de rebote más alto que la media del sector.
  • Analizar datos disponibles: revisa Analytics para comprobar qué páginas presentan mejores y peores resultados y cuáles cuentan con una menor tasa de rebote o un mayor número de páginas vistas y a partir de ahí intenta detectar aspectos en común.
  • Crea una hipótesis: maneja varias soluciones para mejorar las estadísticas de tu página. Si por ejemplo tu landing no resulta atractiva, posiblemente debas contemplar la posibilidad de cambiar la imagen por otra más alegre, y si por contra tu página presenta demasiados abandonos, lo conveniente sería incorporar al final de cada post un mayor número de enlaces.
  • Concreta el tiempo de pruebas: estable el periodo que durará la prueba.
  • Poner en marcha el test A/B con las variaciones: Entre los ejemplos de test A/B se encuentran alternativas como poner los botones de los enlaces de azul, como siempre, y en la otra versión de amarillo, o mostrar tu landing page original y otra con una imagen más atractiva.
  • Estudiar los datos y extraer conclusiones: en función de la conversión será el momento de validar o rechazar las hipótesis planteadas.

Test A/B en el e-commerce

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