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Compruebe sus hipótesis
Sin correr el riesgo de invertir en costosos proyectos de UX y TI.
Optimice cada clic
mediante pruebas A/B y maximice sus índices de conversión
Transforme a sus visitantes
en clientes fieles probando estrategias de personalización
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Aumente su rendimiento con una agencia de pruebas A/B
¿Sabías que pequeños cambios pueden tener un gran impacto en tus conversiones?
Eso es exactamente lo que hace el test A/B, ¡y en Welyft es nuestra especialidad! ¿Qué es un test A/B? Imagine que tiene dos versiones de una página web, un botón o un mensaje publicitario: - Versión A: su diseño o texto actual - Versión B: una versión ligeramente modificada
Probamos estas variaciones en condiciones reales con su público. Después analizamos con precisión cuál genera más clics, compras o compromiso.
Agencias de pruebas A/B
Nuestros equipos de consultores pueden ayudarle con todas sus necesidades de pruebas A/B
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CRO y auditoría de conversión
Analizamos todas sus fuentes de datos cuantitativos, que cruzamos con nuestra experiencia en UX, para identificar los puntos de fricción que afectan a sus usuarios y definir una hoja de ruta de optimización para corregirlos.
Optimización de las páginas de destino
Las páginas de aterrizaje en los medios de comunicación son elementos estratégicos de su experiencia digital, ya que representan el primer punto de contacto con sus futuros clientes e influyen directamente en el ROI de sus inversiones publicitarias.
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Configurar pruebas A/B
Nuestros expertos le guiarán en el diseño y la puesta en marcha de sus campañas de pruebas A/B, para que pueda validar sus hipótesis con sus usuarios garantizando una calidad óptima y una ejecución rápida.
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Experimentar para comprender a los usuarios
Nuestro método busca comprender qué motiva o dificulta a un usuario en el proceso de compra o de realización de una acción concreta en su sitio web.
Una vez identificados los puntos de fricción de sus usuarios, utilizamos el AB testing para determinar las mejores soluciones para aumentar las conversiones, los ingresos y los beneficios a largo plazo.
Comprender
Identifique los puntos de fricción en sus rutas
Correcto
Hipótesis de optimización del diseño
Experimento
Validar el impacto de nuestras optimizaciones mediante pruebas A/B o pruebas de usuario.
Comprender
Identifique los puntos de fricción en sus rutas
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El éxito de nuestros clientes
"La capacidad de los equipos de Welyft para entender nuestros negocios, el ecosistema y nuestros retos, todo ello con una organización de equipos de alto rendimiento, ¡ha transformado la forma en que hemos trabajado juntos durante varios años!"
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"La capacidad de los equipos de Welyft para entender nuestros negocios, el ecosistema y nuestros retos, todo ello con una organización de equipos de alto rendimiento, ¡ha transformado la forma en que hemos trabajado juntos durante varios años!"
"La capacidad de los equipos de Welyft para entender nuestros negocios, el ecosistema y nuestros retos, todo ello con una organización de equipos de alto rendimiento, ¡ha transformado la forma en que hemos trabajado juntos durante varios años!"
Creación de campañas de pruebas A/B
Una prueba A/B sigue un proceso de cinco etapas: elaboración de la hipótesis, validación del plan de prueba y las maquetas, desarrollo, ejecución y seguimiento de la prueba, yanálisis de los resultados y toma de decisiones.
Construcción de la hipótesis
Toda prueba A/B comienza con una hipótesis clara y medible: - ¿Qué problema intentamos resolver? (p. ej., "¿Aumenta la tasa de clics un CTA más visible?") - ¿Qué mejora estamos probando? (p. ej., cambiar el color, el texto, la posición de un botón) - ¿Qué KPI estamos midiendo? (tasa de clics, tasa de conversión, tiempo de permanencia en la página, etc.) Ejemplo:
"Si[cambio realizado], veremos una mejora en[KPI principal, '] del __%".
Validación del plan de pruebas y las maquetas
Antes de lanzar la prueba, validamos: - El plan de pruebas, que detalla las variantes que se van a probar y la metodología - Las maquetas, para garantizar que las nuevas versiones respetan la experiencia del usuario y las limitaciones técnicas - Las reglas de distribución, que definen cómo se distribuirá el tráfico entre las versiones A y B Una validación rigurosa garantiza que la prueba será fiable, utilizable y acorde con los objetivos empresariales.
Desarrollo e integración
Una vez validadas las maquetas, pasamos a la ejecución técnica de la prueba: - Desarrollo de las variantes en la herramienta de prueba elegida (AB Tasty, Google Optimize, Kameleoon, etc.) - Integración de los scripts de seguimiento y comprobación de su correcto funcionamiento - Pruebas y aceptación para garantizar que ningún error distorsiona los resultados Esta fase garantiza que la experiencia del usuario sigue siendofluida y coherente, sean cuales sean las variantes mostradas.
Lanzamiento y seguimiento de la prueba
¡La prueba está en línea!
🚀 Activamos el experimento y supervisamos en tiempo real: ✔ La correcta distribución del tráfico entre las versiones A y B ✔ El seguimiento de los KPI definidos aguas arriba ✔ La ausencia de cualquier sesgo que pudiera distorsionar los resultados Una supervisión rigurosa nos permite ajustar rápidamente la prueba en caso necesario y garantizarun experimento fiable y representativo.
Análisis de resultados y toma de decisiones
Una vez finalizada la prueba A/B, analizamos el rendimiento de cada variante: - ¿Qué versión ha obtenido los mejores resultados? - ¿Son las diferencias estadísticamente significativas? - ¿Debe implantarse definitivamente la variante ganadora? Si se demuestra una mejora, se pone en producción en todo el sitio. Si no es así, puede plantearse una nueva iteración para profundizar en el proceso de aprendizaje y perfeccionar la optimización.
¿En qué KPI puede influir una prueba A/B?
Gracias a las pruebas A/B, podemos experimentar para ayudarle a alcanzar sus objetivos empresariales.
Tasa de conversión
Aumente la proporción de usuarios que llegan a sus sitios y realizan una transacción.
Tasa de compromiso
Aumentar la duración media de la visita y el número medio de pantallas o páginas vistas por sesión.
Tasa de rebote
Reduzca la proporción de usuarios que llegan a su sitio sin ninguna interacción significativa.
Valor de vida del cliente
Aumente la duración y la frecuencia de las interacciones de los clientes con su marca para maximizar su valor a largo plazo.
Tasa de adhesión
Aumente el número de usuarios que se registran o dan su consentimiento a sus comunicaciones.
¿Cómo funcionan nuestras pruebas A/B?
Nuestros encargos de CRO previos a las pruebas A/B están estructurados para maximizar el impacto de los resultados de las pruebas A/B. Comenzamos con una fase de auditoría para evaluar los puntos fuertes y débiles de su UX. A continuación, identificamos las oportunidades de optimización mediante un análisis en profundidad del comportamiento de los usuarios, los recorridos de los clientes y el rendimiento actual.
Una auditoría CRO es una etapa clave para garantizar la eficacia de una estrategiade pruebas A/B. No se trata solo de identificar áreas de mejora aleatorias, sino de estructurar las pruebas sobre bases sólidas, a partir de datos fiables y análisis objetivos.
Puesta en marcha y encuadramiento
Durante esta etapa, aclaramos el método, recogemos las expectativas de los equipos, identificamos las limitaciones, comprendemos las cuestiones estratégicas, definimos los objetivos y los indicadores clave de rendimiento (KPI), y alineamos la visión del éxito.
Auditoría analítica
Una vez establecido el marco, comenzamos la auditoría analítica, centrándonos en los datos cuantitativos de su sitio web. El objetivo es analizar los recorridos de los usuarios y comprender "cómo" interactúan con sus plantillas. Esto nos permite identificar a sus audiencias clave y determinar dónde centrar sus esfuerzos.
Auditoría UX
La auditoría UX tiene como objetivo comprender el "por qué" de los posibles puntos de fricción identificados durante la auditoría analítica. Gracias a una matriz de análisis CRO, podemos identificar fácilmente los elementos de sus plantillas que influyen positiva o negativamente en la conversión.
Pruebas de usuario (Opción)
Observando las interacciones de los usuarios en situaciones reales, identificamos los obstáculos a la conversión y validamos las hipótesis formuladas durante las auditorías analíticas y de UX. Esto nos permite proponer mejoras concretas y adecuadas.
Priorizar la hoja de ruta
A partir de los datos de las auditorías y pruebas, identificamos las iniciativas con mayor impacto potencial en la conversión, teniendo en cuenta los recursos disponibles y las limitaciones del proyecto.
Activación (pruebas A/B)
Ponemos en marcha las pruebas A/B priorizadas por la hoja de ruta resultante de la auditoría, con el fin de probar las diferentes soluciones a las hipótesis identificadas.
Preguntas más frecuentes
¿Qué son las pruebas A/B?
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El test A/B es un método que consiste en probar distintas versiones de una página web, un elemento gráfico o un mensaje de marketing para determinar cuál funciona mejor. Al mostrar dos variantes (A y B) a grupos separados de usuarios, es posible analizar el comportamiento y optimizar las conversiones a partir de datos reales.
¿Por qué utilizar las pruebas A/B?
Las pruebas A/B permiten tomar decisiones basadas en datos y no en suposiciones. Ayuda a mejorar las tasas de conversión, optimizar la experiencia del usuario y reducir las tasas de abandono. Resulta especialmente útil tras identificar puntos de fricción en el recorrido del usuario.
¿Qué se puede probar?
Las pruebas A/B pueden aplicarse a varios aspectos de un sitio web o aplicación, como: - Titulares y eslóganes - Botones de llamada a la acción (CTA) - Maquetación y diseño - Colores y elementos visuales - Ofertas y mensajes promocionales.
¿Cuánto debe durar una prueba A/B?
La duración de una prueba A/B depende del volumen de tráfico y del objetivo perseguido. En general, una prueba debe durar entre una y dos semanas como mínimo para obtener resultados estadísticamente significativos.
Es esencial tener en cuenta factores como la estacionalidad y el comportamiento de los usuarios antes de sacar conclusiones. En particular, ayuda a difundir una cultura de hipótesis en lugar de soluciones dentro de los equipos de producto situando la validación de los usuarios en el centro del proceso de reflexión.
¿Cómo se analizan los resultados de una prueba A/B?
El análisis se basa en una comparación del rendimiento de las variantes probadas, utilizando indicadores clave como la tasa de conversión, la tasa de clics y la tasa de rebote. Una prueba se considera concluyente si una de las versiones muestra una mejora significativa con un alto nivel de confianza estadística.
Nuestro glosario de pruebas A/B
UPT ( Unit per transaction)
Indicateur e-commerce qui mesure le nombre moyen d’articles achetés par commande.
CVR (Taux de conversion)
Indicateur clé de performance (KPI) qui mesure la proportion de visiteurs ayant réalisé une action attendue sur un site ou une application, par rapport au nombre total de visiteurs exposés.
Itération de variation
Processus consistant à décliner, ajuster ou affiner une variation testée dans un A/B test initial, sur la base des résultats obtenus, des comportements observés ou de nouvelles hypothèses. L’objectif est d’approfondir l’apprentissage, d’améliorer les performances et de valider la robustesse d’une piste d’optimisation, dans une logique d’amélioration continue.
Repetición de la sesión
Técnica de análisis del comportamiento que consiste en grabar y reproducir las sesiones de navegación de los usuarios en un sitio web o una aplicación.
Agencia CRO
Estructura especializada en la optimización de los índices de conversión de un sitio web o una aplicación.
Pruebas del lado del cliente
Las pruebas del lado del cliente modifican el contenido visible para el usuario mediante secuencias de comandos ejecutadas en el navegador.
Triangulación de datos
La triangulación de datos combina varias fuentes y tipos de datos para obtener una comprensión más completa y precisa del comportamiento y las preferencias de los usuarios.
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