Calculadora de Test A/B – Calcula la significancia estadística
Descubre qué variante de tu web funcionará mejor para alcanzar tus objetivos
Realiza un test A/B en 4 pasos
Cómo realizar un test A/B
Para realizar un test A/B, tienes que comparar dos páginas (página A y página B) con un elemento diferente en cada una de ellas. Página A es la página original – la página de control. La página B debe ser idéntica a la página A pero con una modificación pequeña.
Los mejores elementos para modificar son los que impulsan las conversiones y llaman a tus visitantes a la acción. Sólo debes cambiar UN elemento de la página a la vez para que la prueba revele un resultado estadísticamente significativo. Si cambias más de un elemento, no sabrás qué cambio funcionó y cuál no lo hizo.
Los elementos más habituales para cambiar son:
- Cabecera
- Botón de llamada a la acción
- Texto del anuncio
- Texto del producto
- Imagen
En cada uno de estos elementos, también podrías considerar cambiar:
- Color
- Fuente/tipografía
- Diseño
La página que tenga la mayor conversión será la variante ganadora y la más efectiva. Mientras más optimices tu página realizando tests o pruebas A/B, mayor será tu índice de conversión.
Una vez tengas listas tus páginas, la mitad del tráfico debería ir a la página de control (página A) y la otra mitad a la página modificada (página B).
¿Qué es el índice de confianza en un test A/B?
El índice de confianza es una forma de medir la fiabilidad de una estimación. Si el índice de confianza es alto, significa que los resultados son estadísticamente significativos y puedes fiarte de que son consecuencia de los cambios que realizaste – y no fruto del azar.
| 95-100% | ¡Enhorabuena! Tu test A/B es estadísticamente significativo, así que deberías implementar la variante ganadora. |
| 90-95% | Es improbable que tu test A/B sea estadísticamente significativo. Podrías implementar la variante ganadora con cautela, pero sería más seguro realizar otro test A/B primero. |
| <90% | Tu test A/B no es estadísticamente significativo; no implementes la variante ganadora. |
Preguntas frecuentes
¿Qué significa un test o prueba A/B?
En un test A/B, mides el rendimiento de dos variantes. A es la original (la versión de control) y B es un duplicado de A con una pequeña modificación. También es posible medir más variantes (C, D, E… etc.), pero para tener resultados estadísticamente significativos lo recomendable es medir una variante A frente a una B.¿Cómo se realiza un test A/B?
Para realizar un test A/B, necesitas una página de control (variante A, la página original). Cuando la tengas lista, tendrás que duplicarla y modificar un pequeño elemento de la página para crear la variante B. Podría ser un pequeño fragmento de texto, una cabecera, un botón, una llamada a la acción o incluso el color de la letra o la tipografía utilizada. Tendrás que mostrar estas dos variantes a una audiencia de tamaño similar durante un periodo no inferior a una semana. De los datos obtenidos durante la semana, podrás determianr qué variante convierte mejor y, por tanto, es mejor para tus objetivos.¿Cuánto tiempo de be durar un test A/B?
Tendrás que realizar el test A/B durante el tiempo que sea necesario para obtener resultados estadísticamente significativos. La clave es la cantidad de sesiones de usuarios. Si una web tiene 1 millón de visitas al día, el test A/B podría revelar resultados claros en cuestión de horas. Una web que recibe 2 visitas al día podría tardar un año en obtener resultados estadísticamente significativos. El comportamiento de los usuarios suele diferir durante la semana, por lo que recomendamos realizar tests A/B durante al menos una semana.¿Qué es la significancia estadística?
La significancia estadística es la probabilidad de que la razón de que una variante convierta mejor que otra esté causado por algo en concreto y no por el azar. Que algo sea estadísticamente significativo significa que puedes asumir que los mejores resultados de la variante ganadora se deben a los cambios que realizaste. Puedes usar nuestra herramienta de cálculo de significancia estadística sin ningún coste para planificar tu test A/B.¡Nos alegra que te haya gustado!