Has lanzado la nueva web. ¿Y ahora qué?
El diseño está pulido, los textos revisados y el producto listo. Pero entonces empiezan las preguntas que todo founder se hace a medianoche:
¿Es esta la mejor versión posible de la página? ¿Y si un pequeño cambio en el titular duplicara las peticiones de demo? ¿Estamos perdiendo dinero porque el botón de "Probar gratis" no destaca lo suficiente? ¿La foto que hemos elegido conecta con el cliente o le genera indiferencia?
Tomamos estas decisiones basándonos en la intuición, en la opinión del equipo o en lo que le funcionó a otra empresa. Pero la realidad es que, la mayoría de las veces, estamos suponiendo.
Pues bien, existe una forma de dejar de suponer y empezar a saber. Se llama
El A/B testing es un método simple.
En lugar de tener una única versión de tu página, creas dos (la "A" y la "B") con un único cambio entre ellas y se la muestras a la mitad de tus visitantes de forma aleatoria. La que genere más resultados (más clics, más registros, más ventas), gana. Es dejar que tus propios usuarios te digan, con sus acciones, qué es lo que prefieren.
Y no, no es algo reservado para gigantes como Netflix o Amazon, ni necesitas un equipo de ingenieros para empezar. Hoy, gracias a nuevas herramientas, es más accesible que nunca. En este artículo, vamos a desmitificar el A/B testing y a darte un plan de acción para que empieces a tomar decisiones basadas en datos, no en suposiciones.
Qué Probar para Obtener Resultados
Podrías testear 41 tonalidades de azul en un botón. De hecho, más adelante veremos cómo Google ganó millones haciendo exactamente eso. Pero ese es un lujo reservado para quienes tienen un tráfico web masivo.
Para la mayoría de los negocios, el verdadero crecimiento no viene de optimizar el último 1%, sino de acertar con el 80% inicial: el mensaje, la oferta y la propuesta de valor.
Por eso, antes de obsesionarte con los colores, las conversaciones en foros como Reddit y las experiencias de equipos de growth se centran en tests de alto impacto que de verdad mueven la aguja del negocio. Aquí tienes algunas ideas:
La Propuesta de Valor: Es el test más importante. No se trata de cambiar una palabra, sino de probar ángulos completamente diferentes.
Versión A (enfocada en la característica): "El software de contabilidad con IA más potente".
Versión B (enfocada en el resultado): "Cierra tu contabilidad mensual en una tarde, no en una semana".
La Llamada a la Acción (CTA): El verbo que usas cambia por completo la psicología del usuario. Prueba textos que generen acciones diferentes: "Probar gratis" (bajo compromiso) vs. "Agendar una demo" (alto compromiso) vs. "Ver precios" (informativo).
La Prueba Social: ¿Qué genera más confianza en tu público? ¿Los logos de tus clientes más grandes o un testimonio en vídeo de un cliente más pequeño pero muy similar a ellos? Pruébalo.
La Página de Precios: El orden en que presentas los planes, destacar uno como "El más popular" o cambiar el anclaje de precios (mostrar el ahorro anual frente al coste mensual) puede tener un impacto brutal en el MRR.
El A/B testing no es un ejercicio académico, genera dinero.
Para las empresas más grandes del mundo, no es una táctica ocasional, es una cultura.
Amazon, por ejemplo, no decide la posición del botón "Añadir a la cesta" por intuición. Lo testea constantemente, junto con las imágenes de producto, las descripciones y el flujo de checkout, optimizando cada milisegundo de la experiencia para maximizar las ventas.
El caso de Google: como comentábamos antes, llegaron a probar 41 tonalidades en los botones hasta encontrar el que generaba más clics, un cambio que, según se informa, aumentó sus ingresos anuales en 200 millones de dólares.
Y no solo se aplica a la venta directa. Netflix A/B testea de forma masiva las carátulas de sus series y películas. La imagen que ves tú para una serie puede ser diferente a la que ve tu amigo. Miden cuál de ellas te incita más a hacer clic y personalizan la experiencia. Los YouTubers más exitosos hacen exactamente lo mismo, usando las herramientas de la plataforma para probar diferentes miniaturas y títulos para un mismo vídeo y ver cuál atrae más visualizaciones.
En todos estos casos, la lección es la misma: las decisiones más rentables no se toman en una sala de reuniones basándose en opiniones, se descubren dejando que los propios usuarios, con su comportamiento, revelen la verdad. El A/B testing es la herramienta para escuchar lo que funciona, no lo que creemos que funciona.
La Parte Técnica: ¿Cómo se Implementa un A/B Test en la Práctica?
"Todo esto suena genial, pero ¿cómo lo hago yo en mi web sin ser programador?". La buena noticia es que ya no necesitas serlo.
En Framer y Webflow: Aquí es donde brilla la nueva generación de herramientas web.
Framer, por ejemplo, tiene el A/B testing integrado de forma nativa. Directamente en el editor, puedes crear múltiples variantes de una misma página (B, C, D...), ajustar el porcentaje de tráfico que va a cada una y ver los análisis de conversión sin salir de la plataforma. Se ha eliminado casi toda la fricción técnica. Webflow funciona de manera similar a través de integraciones sencillas con herramientas externas.
Conclusión
Tu página web no debería ser una pieza estática, sino un laboratorio dinámico de crecimiento. Cada elemento, desde el titular principal hasta el texto del último botón, es una hipótesis esperando a ser validada.
El A/B testing te da el poder de preguntar directamente a tus usuarios qué es lo que quieren y construir tu negocio sobre un fundamento de datos, no de opiniones.
En Hordago Studio, el A/B testing no es un extra, es una parte fundamental de nuestra estrategia de Go-to-Market. Cuando lanzamos una nueva feature, producto o servicio para nuestros clientes, no nos basamos en suposiciones: testeamos los mensajes, el diseño y las llamadas a la acción para asegurar el máximo impacto desde el primer día.
De hecho, una de las razones por las que nos especializamos en Framer es precisamente la agilidad que nos ofrece para implementar A/B tests de forma nativa y tomar decisiones rápidas basadas en datos.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
1. ¿Cuánto tráfico necesito para hacer A/B testing?
2. ¿Afectará el A/B testing a mi SEO?
3. ¿Qué pasa si mi test no tiene un ganador claro?
4. ¿Solo se puede aplicar a páginas web?
5. ¿Cuál es el error más grande que puedo cometer al empezar?
Escribiremos sobre ello más adelante.
Si tienes alguna duda, agenda una llamada y lo hablamos.
