Los tests A/B son una de las herramientas más utilizadas en la optimización de la tasa de conversión (CRO). Consisten en mostrar dos versiones de una misma página o elementos (botón, formulario, landing page, anuncio…) a diferentes grupos de usuarios para identificar cuál genera mejores resultados, como mayor tasa de clics o más ventas.
Aunque esta práctica parece simple, surgen varios retos, como la abundancia de posibles tests frente a recursos limitados. Esto hace que la priorización se convierta en un punto crítico del proceso de optimización. Y es aquí donde el data science para CRO puede marcar la diferencia.
En este artículo, exploramos cómo aplicar el data science para el CRO, es decir, para optimizar la conversión y priorizar los tests A/B con mayor impacto potencial en tus campañas. Toma nota.
En cualquier estrategia de CRO, una de las decisiones más importantes no es qué test gana o pierde, sino qué test se decide lanzar en primer lugar. Ahí es donde entra el valor el poder del análisis estadístico en marketing. Un enfoque data-driven permite tomar decisiones antes de ejecutar. Con técnicas analíticas, estadísticas y modelos predictivos, es posible:
Estimar el impacto potencial de cada hipótesis utilizando datos históricos, segmentación de audiencias, tasas de conversión base o modelos de comportamiento.
Detectar tests inviables antes de lanzarlos, ya sea porque el tamaño de la muestra requerido es inalcanzable o porque el efecto mínimo detectable sería irrelevante para el negocio.
Priorizar de forma objetiva qué experimentos tienen más probabilidad de generar una mejora real, en lugar de depender únicamente de la intuición o del criterio subjetivo de un equipo.
En otras palabras, aplicar el data science en el proceso de testing para mejorar el CRO permite reducir el coste de oportunidad. No solo se ahorra tiempo evitando tests poco viables, sino que se acelera el impacto al apostar por ideas con mayor potencial desde el inicio.
Además, este enfoque permite construir un sistema de decisión escalable que mejora con el tiempo a medida que se acumulan datos de tests anteriores, tasas de conversión por segmento o patrones de comportamiento de usuarios. La ciencia de datos convierte el proceso de optimización en algo más sistemático, menos reactivo y mucho más efectivo.
Una vez tenemos una lista de hipótesis o ideas para testear, la pregunta clave es: ¿cuál merece ser lanzada primero? O, incluso: ¿cuál merece no ser lanzada en absoluto? El CRO basado en datos permite abordar esta decisión de forma estructurada y respaldada en información real en lugar de en intuiciones. A continuación, explicamos tres formas complementarias de aplicar este enfoque.
Antes de lanzar un test, puedes usar tus propios datos para hacer una estimación razonable del impacto que podría tener. Puedes analizar, por ejemplo, el comportamiento de los usuarios en esa parte del funnel para detectar cuellos de botella, abandonos, en qué campo se cometen más errores…
Con esos datos, puedes calcular cuánto impacto tendría mejorar esa fricción. Aunque no sea una predicción exacta, te ayudará a comparar esta idea con otras y entender su potencial real. Además, fijándote en datos históricos también puedes ver cuántos recursos implica implementar ese test, cuánto tiempo conlleva y a qué equipos involucra con el objetivo de analizar si el impacto vs. esfuerzo merece la pena.
Analizando si tests similares funcionaron en el pasado, podemos saber la probabilidad de que la hipótesis sea cierta.
No siempre se puede analizar el sentido estadístico de cada test. A veces, no se tiene una muestra lo suficientemente grande como para poder implementar un estudio estadístico. En otras palabras, si tu idea solo afecta a una pequeña parte del embudo o a un segmento muy específico, quizás el test necesitaría varios meses para ser concluyente. En ese caso, podrías descartarlo por poco viable, replantearlo o no darle prioridad al test a la hora de lanzarlo.
Priorizar es decidir dónde hay más probabilidades de ganar, y los datos pueden ayudarte a verlo más claro.
Como agencia de data science utilizamos plataformas para mejorar el CRO de nuestros clientes a través de la priorización de hipótesis. En este último apartado, queremos recomendarte algunas herramientas interesantes que pueden acompañarte en este proceso de optimización de la conversión.
Esta es una plataforma todo en uno de data science para CRO, centrada en la experiencia web. Permite a las empresas de todos los tamaños ejecutar tests A/B, multivariantes y split, así como analizar el comportamiento de los usuarios a través de mapas de calor, grabaciones, encuestas y embudos.
Su propuesta de valor va más allá del simple testeo: busca estructurar todo el proceso de optimización, desde la investigación previa y la definición de hipótesis hasta la ejecución de tests y el análisis de resultados.
Una de las funcionalidades más interesantes de VWO es la que te permite hacer un seguimiento de tus hipótesis. Esta función permite conectar cada test con la hipótesis que lo originó, lo cual tiene dos ventajas clave:
Poder revisar en cualquier momento por qué surgió el test, qué lo motivó y qué se esperaba de él, lo que aumenta su trazabilidad y el aprendizaje continuo.
Tener cada hipótesis contextualizada y respaldada en datos para facilitar su comparación y decidir, en un futuro, lanzar aquellas hipótesis similares que se parezcan a las que hayan obtenido los mejores resultados.
Es una de las plataformas de experimentación más completas del mercado, orientada especialmente a entornos complejos donde se requiere escalabilidad, segmentación avanzada y automatización del marketing. Una de sus funcionalidades más destacadas es su test A/B con IA que, entre otras cosas, sugiere ideas de tests basadas en patrones de comportamiento detectados automáticamente, propone variaciones potenciales que podrían generar mejoras de conversión y resume los resultados de forma comprensible y útil para tomar decisiones más rápido.
Esto permite decidir qué testear y por qué, con una base objetiva y automatizada que se alimenta de los propios datos del negocio. Este tipo de enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también evita invertir recursos en tests que no tienen un impacto real demostrado.
Zoho PageSense es una herramienta de optimización web que permite a los equipos de marketing y producto ejecutar tests A/B, analizar el comportamiento de los usuarios y personalizar experiencias. Aunque es menos conocida que los anteriores, destaca por ofrecer experimentación avanzada de forma accesible e integrada en el resto del ecosistema Zoho.
Con Zoho PageSense puedes tener previsiones de conversiones antes de que termine el test para estimar cuál será la tasa de conversión más probable para cada variación. Esto aporta un gran valor en términos de agilidad y priorización.
Por ejemplo, si una variación está claramente por debajo de lo esperado, puedes detenerla antes y reasignar el tráfico a opciones más prometedoras. De la misma manera, si una hipótesis empieza a mostrar un fuerte potencial desde etapas tempranas, puedes plantear escalarla o reforzarla sin esperar al cierre estadístico completo.
En la práctica, esto funciona como una forma de predicción en tiempo real que consigue optimizar tu conversión y facilita la toma de decisiones informada, reduce el coste de oportunidad y permite actuar más rápido en entornos dinámicos.