{"id":15883,"date":"2024-02-08T14:35:05","date_gmt":"2024-02-08T14:35:05","guid":{"rendered":"https:\/\/newblog.siteground.com\/es\/?p=15883"},"modified":"2025-09-19T08:06:12","modified_gmt":"2025-09-19T08:06:12","slug":"como-hacer-test-ab-wordpress","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.siteground.es\/blog\/como-hacer-test-ab-wordpress\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo hacer un test A\/B en WordPress"},"content":{"rendered":"\n

Si hay un tipo de experimento conocido en el mundo del Growth y el CRO, ese es sin duda el test AB. \u00bfNo sabes lo que es growth<\/a>, CRO<\/a> ni AB testing? No pasa nada, este post es para ti.<\/p>\n\n\n\n

La experimentaci\u00f3n es una de las estrategias de optimizaci\u00f3n de un sitio web m\u00e1s efectivas. Consiste en hacer pruebas siguiendo una metodolog\u00eda cient\u00edfica para dar con la mejor experiencia de usuario posible que provoque la conversi\u00f3n de los visitantes en clientes. Es decir, conseguir que tu web venda m\u00e1s y\/o mejor.<\/p>\n\n\n\n

El t\u00e9rmino Growth en este contexto se refiere al crecimiento empresarial, especialmente en \u00e1reas como startups, empresas emergentes, marketing digital y estrategias de negocio. Muy vinculado con ello, el CRO, Optimizaci\u00f3n de la Tasa de Conversi\u00f3n (Conversion Rate Optimization, en ingl\u00e9s), se enfoca en mejorar la proporci\u00f3n de visitantes de un sitio web, o usuarios de una aplicaci\u00f3n, que realizan una acci\u00f3n deseada. Esta acci\u00f3n, objetivo del negocio, puede ser comprar un producto, suscribirse a un servicio o completar un formulario, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Este concepto se basa en la idea de que determinados cambios en el dise\u00f1o, el contenido o el flujo de usuario pueden tener un impacto significativo en la tasa de conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En un ecommerce la tasa de conversi\u00f3n ser\u00eda el resultado de dividir el n\u00famero de clientes que consigues entre el n\u00famero de visitantes que recibes. Si multiplicas este n\u00famero por 100 tienes un valor en tanto por ciento, que es como se indica esta m\u00e9trica.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, sup\u00f3n que tu tienda online recibe diez mil visitantes al mes y que 256 personas terminan comprando. Para calcular la tasa de conversi\u00f3n solo tienes que dividir 186 entre 10000 y multiplicarlo por 100 para obtener un 1,86% de Conversion Rate<\/em> o Tasa de Conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En esta tarea de optimizar la tasa de conversi\u00f3n, el m\u00e9todo cient\u00edfico nos ayuda a dar con conclusiones m\u00e1s precisas y fiables. Este marco de trabajo consiste enfocar el proceso cubriendo una serie de etapas:<\/p>\n\n\n\n

  1. Observaci\u00f3n y comprensi\u00f3n del problema.<\/li>
  2. Formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis de soluci\u00f3n.<\/li>
  3. Experimentaci\u00f3n y pruebas (aqu\u00ed es donde entran en juego los test AB).<\/li>
  4. Recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos.<\/li>
  5. Iteraci\u00f3n y optimizaci\u00f3n.<\/li>
  6. Implementaci\u00f3n.<\/li>
  7. Monitoreo y seguimiento.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Un ejemplo pr\u00e1ctico de este enfoque podr\u00eda ser el proceso de optimizaci\u00f3n de la captaci\u00f3n de contactos a trav\u00e9s de un formulario.<\/p>\n\n\n\n

    Imagina que tienes una p\u00e1gina en tu sitio web orientada a que tus visitantes se suscriban a un newsletter y quieres trabajar en mejorar el n\u00famero de usuarios que terminan suscribi\u00e9ndose, un 1% de las visitas, por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n

    Al estudiar la p\u00e1gina donde explicas las ventajas de la suscripci\u00f3n sospechas que la llamada a la acci\u00f3n es poco estimulante y tienes la hip\u00f3tesis de que un texto m\u00e1s agresivo rendir\u00eda mejor. Sin embargo no est\u00e1s seguro y te gustar\u00eda verificarlo.<\/p>\n\n\n\n

    Para comprobarlo puedes poner en marcha un experimento que valide tu hip\u00f3tesis comparando el rendimiento de ambas opciones, la actual frente a la m\u00e1s agresiva. Obviamente necesitas un sencillo sistema de anal\u00edtica que recoja los datos de conversi\u00f3n de cada una de ellas.<\/p>\n\n\n\n

    Una vez tengas los resultados podr\u00edas analizarlos para extraer conclusiones. Quiz\u00e1s no sean determinantes o quiz\u00e1s te induzcan a pensar que a\u00fan podr\u00edas ser m\u00e1s agresivo y merezca la pena repetir la experiencia.<\/p>\n\n\n\n

    Una vez que tengas una respuesta definitiva llega el momento de implementar la soluci\u00f3n ganadora y comprobar que refleja los mismos resultados de forma global.<\/p>\n\n\n\n

    Este procedimiento es, de forma muy esquem\u00e1tica, lo que representa la experimentaci\u00f3n web.<\/p>\n\n\n\n

    <\/span>Qu\u00e9 es un test AB<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    Aunque existen muchos tipos de experimentos aplicables a la din\u00e1mica que he descrito en los p\u00e1rrafos anteriores, los test AB son uno de los m\u00e1s conocidos.<\/p>\n\n\n\n

    En un test A\/B, se divide aleatoriamente a los usuarios (la muestra) en dos grupos: el grupo A y el grupo B. Cada grupo recibe una versi\u00f3n diferente del elemento que se est\u00e1 probando (la llamada a la acci\u00f3n en nuestro ejemplo): el grupo A recibe la versi\u00f3n original (o la versi\u00f3n actual, conocida como \u00abcontrol\u00bb), mientras que el grupo B recibe una versi\u00f3n ligeramente modificada, conocida como \u00abvariante\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

    Despu\u00e9s de que se ha ejecutado el test durante un per\u00edodo determinado y se han recopilado datos significativos, se analizan los resultados para determinar qu\u00e9 versi\u00f3n tuvo un mejor rendimiento en t\u00e9rminos de la m\u00e9trica espec\u00edfica que se est\u00e1 evaluando, como la tasa de clics, la tasa de conversi\u00f3n, el tiempo en el sitio o la tasa de suscripci\u00f3n del caso anterior.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Como ves, es realmente simple pero para que sea fiable hay que tener en cuenta algunos detalles estad\u00edsticos que no son en absoluto banales. Aunque las herramientas de AB testing que ver\u00e1s m\u00e1s adelante ya se ocupan de estos aspectos es importante que al menos les eches un vistazo para ser consciente de su relevancia.<\/p>\n\n\n\n

    No te preocupes si se te atraganta alguna, las herramientas te ayudar\u00e1n a cuantificar la fiabilidad del resultado.<\/p>\n\n\n\n

    Tama\u00f1o de la muestra<\/h3>\n\n\n\n

    Es crucial asegurarse de tener un tama\u00f1o de muestra lo suficientemente grande para obtener resultados significativos y representativos. Una muestra peque\u00f1a puede conducir a conclusiones incorrectas. El tama\u00f1o de muestra adecuado depende de varios factores, incluyendo el nivel de confianza deseado, el tama\u00f1o del efecto esperado y la variabilidad de los datos.<\/p>\n\n\n\n

    Si est\u00e1s trabajando en un sitio con muy poco tr\u00e1fico puede que la muestra no sea lo suficientemente importante o que tengas que alargar tu test m\u00e1s de lo aconsejable (entrando en juego aspectos como la estacionalidad de tu mercado o las variaciones del comportamiento del usuario a lo largo del tiempo).<\/p>\n\n\n\n

    Puedes comprobar este dato en tu sistema de anal\u00edtica. Si no tienes ninguno en marcha, en las Site Tools de tu hosting en SiteGround puedes consultar el n\u00famero mensual de usuarios para tener una referencia aproximada de la cantidad de personas que visitan que recibe tu sitio.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Nivel de significancia<\/h3>\n\n\n\n

    Este valor determina cu\u00e1n seguro est\u00e1s con respecto a si las diferencias observadas entre las versiones A y B son reales o simplemente producto del azar. Com\u00fanmente se utiliza un nivel de significancia del 95% (p-value de 0.05), lo que significa que hay un 5% de probabilidad de que las diferencias observadas sean aleatorias.<\/p>\n\n\n\n

    Cuanto mayor sea este valor, m\u00e1s seguro estar\u00e1s del resultado. En muchos casos, con riesgos asumibles para el negocio, puedes arriesgarte a tomar decisiones con niveles de significancia menores.<\/p>\n\n\n\n

    Potencia estad\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n

    La potencia estad\u00edstica en un test A\/B es una medida de la capacidad de un experimento para detectar una diferencia significativa entre dos variantes si realmente existe esa diferencia. Es decir, indica la probabilidad de que el test identifique correctamente un efecto real, evitando un error de Tipo II (falso negativo), donde el test no logra detectar una diferencia real.<\/p>\n\n\n\n

    Duraci\u00f3n del test<\/h3>\n\n\n\n

    El tiempo durante el cual se ejecuta el test A\/B es importante para obtener datos significativos. Se debe considerar un per\u00edodo suficiente para asegurar que se capturen variaciones debido a diferentes condiciones (por ejemplo, d\u00edas laborables frentes a fines de semana o cualquier otro tipo de estacionalidad) y comportamientos de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n

    Segmentaci\u00f3n y control<\/h3>\n\n\n\n

    Debes asegurarte de que los grupos A y B sean lo m\u00e1s similares posible, adem\u00e1s de controlar variables externas que puedan influir en los resultados. La segmentaci\u00f3n puede ayudar a identificar patrones de comportamiento de diferentes grupos demogr\u00e1ficos o de usuario.<\/p>\n\n\n\n

    No se trata de que sean exactamente id\u00e9nticos, ya que en un test AB la selecci\u00f3n de las muestras es aleatoria pero debes hacerla sobre un universo con unas caracter\u00edsticas comunes que te permitan entender mejor los resultados y tomar decisiones m\u00e1s certeras y eficaces.<\/p>\n\n\n\n

    M\u00e9tricas y objetivos claros<\/h3>\n\n\n\n

    Definir las m\u00e9tricas clave que se est\u00e1n evaluando antes de comenzar el test. Es muy habitual que haya personas que empiecen a experimentar antes de tener claro lo que desean validar. Tener objetivos claros ayudar\u00e1 a evaluar de manera efectiva el rendimiento de las diferentes variantes.<\/p>\n\n\n\n

    No hagas un test si no sabes qu\u00e9 esperas conseguir.<\/p>\n\n\n\n

    Pruebas continuas<\/h3>\n\n\n\n

    En algunos casos, puede ser \u00fatil realizar pruebas continuas o realizar seguimientos peri\u00f3dicos despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n de la variante ganadora para confirmar los resultados y asegurarse de que el cambio sigue siendo efectivo.<\/p>\n\n\n\n

    <\/span>Herramientas para hacer test AB<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    Los factores estad\u00edsticos que mencionaba en el apartado anterior pueden darte la sensaci\u00f3n de que llevar adelante un test AB puede ser muy complejo. No te voy a enga\u00f1ar, hacerlo \u00aba mano\u00bb tiene su dificultad y requiere de ciertos conocimientos estad\u00edsticos. Por suerte, como comentaba m\u00e1s arriba, tenemos algunas herramientas que simplifican much\u00edsimo el proceso y te guiar\u00e1n hasta dar con un resultado confiable.<\/p>\n\n\n\n

    Google Optimize era una de las m\u00e1s conocidas, probablemente por ser gratis, pero en septiembre de 2023 dej\u00f3 de estar disponible. As\u00ed que olv\u00eddate de ella. Descanse en paz.<\/p>\n\n\n\n

    Las que usan la mayor\u00eda de los profesionales del marketing que trabajan con grandes clientes son VWO, Optimizely o AB Tasty, por ejemplo. Todas ellas tienen un coste bastante elevado y aunque funcionan perfectamente sobre WordPress no est\u00e1n espec\u00edficamente enfocadas en este CMS.<\/p>\n\n\n\n

    Dentro del ecosistema WordPress tenemos algunas opciones nativas que puedes probar para sacar adelantes un test AB. No voy a enga\u00f1arte, ni son muchas ni est\u00e1n muy actualizadas aunque por suerte hay una estrella que brilla intensamente.<\/p>\n\n\n\n