Pruebas A/B

Método experimental que consiste en comparar dos o más versiones (A, B, C, etc.) de un elemento digital -página web, aplicación, algoritmo, banner publicitario, correo electrónico, etc.- para determinar qué versión funciona mejor según uno o varios indicadores definidos (tasa de conversión, clics, ingresos, compromiso, etc.). - para determinar qué versión funciona mejor según uno o varios indicadores definidos (tasa de conversión, clics, ingresos, compromiso, etc.).

Las distintas variantes se presentan aleatoriamente a los usuarios y luego se analizan con métodos estadísticos rigurosos (frecuentista o bayesiano) para garantizar que los resultados observados son significativos y fiables.

A diferencia de los análisis correlativos o retrospectivos, las pruebas A/B permiten establecer una relación causal: aíslan con precisión el impacto de una modificación en el comportamiento de los usuarios, controlando variables externas.

El enfoque A/B(n) es el núcleo de las estrategias de Optimización de la Tasa de Conversión (CRO), porque permite :

• Mejorar continuamente el rendimiento de un sitio o producto,
• limitar los riesgos asociados a las implantaciones no probadas,
• dar prioridad a los desarrollos que aporten un valor mensurable,
• Validar las decisiones basándose en datos y cifras empíricas.

En la práctica:

• Una prueba A/B compara dos variantes (A frente a B),
• Una prueba A/B/n puede comparar tres o más versiones (A vs B vs C...), manteniendo una distribución aleatoria y un análisis estadístico coherente.

Este método se utiliza habitualmente en contextos de comercio electrónico, SaaS, medios de comunicación o aplicaciones móviles, y se integra en herramientas como AB Tasty, Optimizely, VWO, Google Optimize (ex) o Dynamic Yield.

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