La creatividad es un ingrediente mágico que hace que una marca destaque, emocione y se quede en la mente de las personas. A día de hoy, la inspiración sin dirección no basta. Las buenas ideas necesitan validación, y ahí entra el test A/B.
En el día a día, los creativos se plantean muchas preguntas que a priori parecen que tienen una respuesta subjetiva, ¿qué color transmite mejor la propuesta de valor?, ¿cómo afecta el CTA que lleva al formulario a la conversión final?, ¿este mensaje conecta de verdad con nuestro público objetivo?
El test A/B es la herramienta que nos permite responder a estas preguntas sin recurrir a suposiciones, aplicando datos reales para refinar incluso los aspectos más creativos, y aparentemente subjetivos, de una marca o producto digital.
En este artículo te voy a contar cómo solemos aplicar tests A/B, no solo a landings, sino también a tu narrativa de marca, porque incluso la historia que cuentas puede optimizarse sin quitarle autenticidad.
¿Qué es un test A/B y cómo funciona?
El A/B testing consiste en crear dos versiones (o más) de un mismo elemento y mostrarlas al mismo tiempo a segmentos aleatorios de la audiencia, con el fin de comprobar cuál funciona mejor según un objetivo medible (clics, conversiones, engagement, etc.).
Según Mailchimp, “las pruebas A/B implican la creación de 2 versiones de un activo digital (página web, anuncios, email, etc.) para ver a cuál responden mejor los usuarios. La mitad de tu público recibe la ‘versión A’ y la otra mitad, la ‘versión B’, midiendo cuál consigue una mejor conversión”.
Tradicionalmente, se usa en marketing para optimizar landing pages, botones o campañas publicitarias, pero ¿y si aplicamos este enfoque a la narrativa de marca? En lugar de cambiar solo colores o ubicaciones de CTA, podemos poner a prueba elementos que componen la identidad de marca, como titulares, eslóganes, imágenes o videos promocionales, estilos de ilustración, etc.
El objetivo no es solo aumentar una venta puntual, sino también conectar mejor con la audiencia y transmitir el mensaje de marca de forma mucho más efectiva.
Cómo funciona y su aplicación al branding
El procedimiento básico sigue siendo el mismo: se formula una hipótesis (“Si cambiamos X por Y, esperamos que mejore Z”), se diseña la variante A (actual) y la variante B (nueva), se divide la audiencia aleatoriamente y se mide la respuesta. Al finalizar el test se analiza cuál variante alcanzó mejores métricas (por ejemplo, más clics en un anuncio, mayor tiempo de lectura o más suscriptores).
Con estos datos empíricos podemos tomar decisiones informadas sobre cuál de las opciones va a funcionar mejor. Como resumía Optimizely: el A/B testing “convierte la optimización web de adivinar en decisiones basadas en datos, pasando de ‘creo’ a ‘sé’ ”.
Podemos aplicarlo al branding, esto significa por ejemplo probar dos versiones de un eslogan, dos estilos de creatividades para una campaña, o incluso presentaciones de producto diferentes. Desde el logo hasta el copy, todo se puede poner a prueba en el test A/B.
Cada variante A/B debe distinguirse en un solo elemento (para aislar el efecto) y mantenerse el resto constante, ya que si por el contrario, utilizamos dos variantes que queremos medir con varios puntos diferentes, perderemos el control para saber cuál de los puntos es el que genera el efecto.
De esta manera, podemos comprobar con números cómo responde el público a distintos matices de nuestra narrativa de marca.
Ventajas y desventajas del A/B testing en diseño de marca
El uso de pruebas A/B tiene ventajas claras, pero también desafíos. A continuación te explico los que, para mí, son los puntos más relevantes:
- Decisiones basadas en datos: El mayor beneficio es eliminar hipótesis y opiniones, teniendo la opción de analizar métricas reales. VWO señala que los tests A/B “evitan las adivinanzas en la optimización de un sitio web porque permiten tomar decisiones basadas en datos”.
En branding, esto ayuda a respaldar cambios creativos con evidencia demostrable, como por ejemplo, validar si un claim genera más interés que otro, o si un determinado estilo visual capta mejor la atención.
- Repetición y aprendizaje continuo: Con A/B testing es posible probar hipótesis específicas y aprender qué funciona mejor para la audiencia.
Optimizely destaca que las pruebas permiten hacer “pequeños cambios cuidadosos en la experiencia de usuario mientras se recopilan datos sobre el impacto”. Esto fomenta un proceso iterativo: cada test ofrece aprendizajes que se aplican al siguiente, afinando progresivamente la narrativa de marca.
Además, añade la posibilidad de que si un cambio no resulta efectivo, se aprende la lección y se prueba una nueva idea sin comprometer toda la campaña, descartando directamente esa variante o propuesta.
- Resolución de debates de opinión: En entornos creativos a menudo hay discrepancias de criterio. Un test A/B ayuda a “resolver disputas de opinión” al poner a prueba las versiones implicadas en el debate.
En palabras de Clearleft, puede “sacar a relucir la solución más efectiva rápidamente” y evitar discusiones interminables sobre el diseño o el copy.
Pero, ¿cuáles son sus desventajas?
No obstante, también hay desventajas/limitaciones a considerar:
- Foco en métricas, no en visión global: Al centrarse en resultados cuantitativos, se corre el riesgo de perder la visión de pájaro que se tiene del bosque, hablando en aspectos cualitativos o estratégicos.
Como advierten en Clearleft, A/B testing puede “eliminar el juicio humano de la ecuación” al anteponer los KPIs sobre la experiencia completa del usuario, porque “ ‘mejor’ experiencia” no siempre es “conseguir objetivos más rápido”.
En branding, donde la coherencia y la emoción son vitales, hay que evitar que un cambio aparentemente “ganador” a corto plazo perjudique los objetivos de la identidad de marca. No todo se mide en clics, y a veces un diseño más «bonito» podría preferirse, aunque convierta un poco menos.
- Recursos y complejidad técnica: Implementar tests A/B requiere tiempo, herramientas y conocimientos.
El proceso es exigente, ya que requiere definir bien métricas, segmentar audiencia, realizar el cambio en producción y analizar resultados estadísticos (proceso completo).
Según Clearleft, “elegir e implementar soluciones A/B lleva tiempo y dinero… ¿quién se encarga de esto, de gestionarlo, de pagarlo?”, por lo que muchas empresas prescinden de destinar inversión a técnicas como los test A/B pensando qué no son tan necesarios o que no les va a repercutir tan positivamente en las campañas/imagen de marca.
Si es cierto que, en la práctica, un equipo de diseño debe colaborar con desarrolladores, analistas y gestores de campaña, lo que puede complicar los proyectos, aumentar el coste de hora y suponer un problema si la empresa no domina dicha técnica.
- Necesidad de tráfico o interacciones: Para obtener resultados fiables, se necesita una muestra suficientemente grande.
Si el sitio o campaña tiene poco tráfico, la prueba puede tardar mucho en mostrar diferencias significativas (o puede dar resultados engañosos e inexactos).
En branding, donde los cambios pueden ser macro (p.ej. un rediseño de logo), a menudo no es viable dividir la audiencia en miles de personas. Esto limita el alcance de los tests: es más factible en medios digitales (web, redes, emails) que en medios estáticos (prensa o TV), donde el alcance es mucho máyor y la prueba resulta ser mucho má sefectiva.
- Pequeños cambios en vez de transformaciones: La estructura misma de los tests A/B se presta mejor a ajustar detalles (color de botón, titular de anuncio) que a reevaluar una narrativa completa.
Cambiar de tono de voz de marca o replantear un concepto global puede ser muy arriesgado de probar directamente con A/B. Por eso, en la práctica se suele usar para ajustar elementos puntuales dentro de una narrativa predefinida, no para reinventar de cero la historia de marca.
Casos de estudio destacados
Empresas líderes han incorporado el A/B testing en su cultura de diseño y marketing de manera estratégica. A continuación se analizan algunos ejemplos notables:
Netflix:
Netflix realiza miles de tests continuos para optimizar su interfaz y contenidos.
Por ejemplo, su propio equipo de Creative Services probó distintas imágenes de portada (“artwork”) para un mismo título. Un experimento inicial demostró que cambiar la imagen de un título amplio aumentó la audiencia interesada y el tiempo de visualización .
En un experimento mayor, sirvieron para cada usuario las portadas más atractivas (según un test previo) y lograron “aumentar significativamente las horas de streaming agregado”, demostrando que el contenido visual correcto impulsa a los usuarios a descubrir y ver más títulos.
Netflix también usa A/B testing en cada rincón de su producto: desde la disposición de categorías en el menú (por ejemplo, menos filas, pero con imágenes más grandes generó un 10% más de navegación), hasta funciones como el botón “Skip Intro” (introducido tras pruebas en las que se halló una mejora del 15% en satisfacción al permitir avanzar automáticamente al contenido).
Además, optimiza sus emails y notificaciones mediante pruebas. Un estudio citado encontró que emails personalizados (“Hey [Nombre], mira esto…”) lograron un 25% más de apertura, y notificaciones enviadas justo al terminar un episodio aumentaron en 30% la probabilidad de que el usuario inicie otro episodio.
Todo esto, en conjunto, muestra que Netflix se apoya en A/B testing para afinar incluso su narrativa de contenido y comunicación, creando una experiencia hiper-personalizada que evoluciona continuamente.
Booking.com:
Esta compañía de viajes es famosa por basar todas sus decisiones en datos. En Booking.com han construido una plataforma de experimentación a gran escala que permite a cualquier equipo del negocio plantear y ejecutar tests A/B, haciendo posible la “toma de decisiones basada en evidencia”.
Llevan casi una década experimentando (¡miles de tests al día!), analizando cada variación de diseño que pueda afectar la experiencia del usuario. Por ejemplo, un caso práctico en el sector hotelero demostró que pasar de un formulario fijo sencillo a uno dinámico adaptado al usuario aumentó las reservas en un 33%.
Aunque no siempre publicitan estos tests, Booking.com es un ejemplo de cómo se puede aplicar la experimentación para optimizar cualquier punto de contacto de marca (diseño de buscadores, mensajes de ayuda, etc.) antes de implementarlo a toda la plataforma.
Como advierte un ex-diseñador de Booking: “Aún tenemos mucho por mejorar para nuestros clientes… ¿Qué exactamente probaron y hace cuánto? Si la prueba falló, ¿estamos 110% seguros de que no fue por un bug?”. Esto refleja su filosofía de nunca asumir por asumido un concepto: si algo podría mejorarse con datos, se prueba.
HubSpot:
Si bien es más conocida como herramienta de marketing, HubSpot también pone en práctica A/B testing.
Un caso documentado (por la página Unbounce) muestra cómo HubSpot realizó un test en el diseño de sus correos electrónicos semanales. Se comparó una versión con texto centrado frente a una versión con texto alineado a la izquierda (véanse los ejemplos de emails abajo).
Sorprendentemente, la variante con texto justificado a la izquierda resultó peor: obtuvo muchos menos clics y menos del 25% de las versiones con texto alineado superaron al diseño original .
Ejemplo de prueba A/B en email marketing de HubSpot: variante A (izquierda, texto centrado) frente a variante B (derecha, texto justificado a la izquierda). El test reveló que la opción que parecía más «leíble» técnicamente, el texto justificado, terminó generando peores resultados de engagement .
Este experimento ilustra cómo detalles narrativos o de formato aparentemente pequeños pueden influir en la respuesta del usuario. HubSpot aprende de ello para ajustar sus plantillas de correo, y también aplica A/B testing en sus landing pages y contenido de blog para mejorar conversiones.
Por ejemplo, en su sitio o en campañas de email se prueban titulares, imágenes y llamados a la acción, midiendo qué variante engendra más registros o leads . De nuevo, el mensaje es que cada elemento de la narrativa de marca –desde el tono de un asunto de email hasta la disposición de una imagen– se puede optimizar con pruebas A/B.
Herramientas populares de A/B testing
Para llevar a cabo pruebas A/B existen numerosas plataformas especializadas. Algunas de las más conocidas son Google Optimize (gratuita, pero retirada en 2023), Optimizely, VWO, AB Tasty, Adobe Target, entre otras.
Por ejemplo, VWO destaca como una suite completa de experimentación y optimización, Optimizely es líder en testing web, y Adobe Target forma parte del ecosistema Adobe Marketing Cloud.
En el terreno de la publicidad, Meta Experiments ofrece estudios de “conversion lift” que funcionan mediante pruebas controladas: divide el público en grupos de prueba (que ven la campaña) y grupo de control (que no), midiendo el impacto de incremento real de los anuncios.
Esta metodología de Meta usa ensayos aleatorios (randomized controlled trials) “el estándar de oro para determinar causalidad” en publicidad.
Cabe mencionar que Google Optimize, la herramienta de Google, fue muy popular (especialmente para pymes) porque permitía hacer tests A/B enlazados con Google Analytics.
Sin embargo, en septiembre de 2023 Google la retiró definitivamente , por lo que los que aún la utilizan deben migrar a alternativas como VWO o Google Analytics 4 Experiments.
Afortunadamente, la lista de opciones es amplia: desde plataformas especializadas hasta soluciones integradas en suites de marketing. La elección depende del presupuesto, volumen de tráfico y la complejidad de los tests que quieras correr.
Breve guía técnica para implementar un test A/B
Aunque nuestra intención es enfocarnos en la estrategia, conviene entender lo esencial del montaje técnico de un test A/B, sin entrar en fórmulas o técnicas que requieran un estudio previo para su comprensión.
En la práctica, todo test A/B debe seguir estos pasos fundamentales para lograr resultados:
Definimos la hipótesis y métrica clave:
Antes de probar cualquier cosa, plantea una hipótesis clara (“Si cambiamos X por Y, esperamos Z”). Asocia una métrica de éxito (por ejemplo, tasa de clics, registros, tiempo de permanencia) que permita comparar cuantitativamente la variante A vs. la B.
Preparamos las variantes:
Crea la versión original (A) y la versión con el cambio propuesto (B). Procura que solo una variable cambie entre ambas (p.ej. solo el diseño del encabezado, no todo el email), para atribuir correctamente cualquier efecto.
Puedes usar código, un constructor web con A/B (nativo o plugin), o platforms de testing (como Optimizely o VWO) que inyectan el cambio dinámicamente.
Segmentamos y dividimos la muestra:
Asigna aleatoriamente a tus visitantes o usuarios entre versión A y B. Es crucial que los grupos sean equivalentes estadísticamente.
Para emails, por ejemplo, cada mitad de suscriptores verá una versión distinta. Si es en web, se divide el tráfico en dos grupos en tiempo real. Hoy día las plataformas de testing manejan esta aleatoriedad automáticamente.
Ejecutamos el test y recolectamos datos:
Deja activo el experimento el tiempo suficiente hasta alcanzar un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para asegurar que la diferencia no es por azar. Durante este periodo, recoge datos de tus KPIs en cada variante. No cambies otras cosas ni des pistas a los usuarios de que participan en un test, así evitamos posibles sesgos.
Analizamos resultados:
Usa herramientas analíticas o las propias métricas de la plataforma de test para evaluar qué variante gana. Busca diferencias que, estadísticamente, sean significativas según tu nivel de confianza elegido (normalmente suele ser un 95%).
Verifica no sólo la métrica principal, sino efectos secundarios (por ejemplo, si aumenta la conversión, ¿baja el tiempo de página?).
Implementamos aprendizajes y repetimos:
Si la variante B gana, puedes aplicar ese cambio como la nueva versión oficial. Si A gana, conserva el original. De cualquier forma, registra los aprendizajes… Posteriormente, plantea la siguiente hipótesis y repite el proceso para seguir optimizando tu marca.
Técnicamente, las plataformas de A/B testing se encargan de la segmentación aleatoria. Como diseñadores, basta con saber qué probar y qué resultados son positivos.
Aun así, es recomendable coordinar con desarrollo y analítica, el seguimiento correcto del test. En el caso de una marca, no olvides incluir métricas cualitativas (encuestas de satisfacción, métricas de brand lift) si son relevantes, ya que no todo se refleja en clics inmediatos, las marcas también tienen como objetivo transmitir y despertar emociones.
Recomendaciones prácticas
La experimentación A/B en la narrativa de marca es un proceso creativo y analítico a la vez. Para implementarlo con éxito, te comparto algunas recomendaciones que a mí me han ayudado, y que me habría gustado conocer antes de empezar a aplicar este tipo de test:
Empieza con objetivos claros:
Antes de empezar, define qué quieres mejorar (por ejemplo, reconocimiento de marca, engagement con contenido, suscripciones) y cuál será tu KPI de referencia. A partir de ese punto, plantea una hipótesis de cambio que esté alineada con tu identidad de marca y con tu estrategia general.
Testea un elemento a la vez:
Para mantener el control, cambia solo un elemento por otro (un titular, una imagen, un tagline, etc.). Así sabrás con precisión qué generó la diferencia y cuál de los dos es el que funciona mejor.
Considera la audiencia:
Asegúrate de dividir bien tu muestra o usar segmentación (por demografía, por canal, etc.) si tu marca se dirige a públicos heterogéneos. Por ejemplo, podrías probar dos mensajes distintos de eslogan en segmentos de mercado diferentes para ver cuál retiene mejor el usuario con cada grupo.
Usa buenas herramientas:
Apóyate en plataformas de testing fiables (Optimizely, VWO, Meta Experiments, etc.) que simplifiquen la implementación y el análisis de resultados. También puedes hacer tests simples con Google Analytics 4 (Experiments) o incluso con newsletters (muchas herramientas de email marketing permiten dividir listas).
Mide con rigor:
No te quedes solo con indicadores intuitivos; calcula el nivel de confianza estadística. Si no cuentas con tráfico masivo, extiende la duración o enfócate en tests más impactantes. Recuerda también complementar con métricas cualitativas (encuestas de Brand Lift, feedback directo) para entender el “por qué” detrás de los datos duros.
Iteramos y afinamos la narrativa:
Cada test, exitoso o no, es aprendizaje. Documenta lo que funciona (por ejemplo, un estilo visual que atrae más) y aplícalo en otras piezas de marca.
Si algo no funciona, evita descartarlo como mala idea, replantea la ejecución. Así, poco a poco podrás desarrollar una voz y estética de marca más afinada con tu audiencia.
Equilibramos datos y coherencia de marca:
Aunque los números guían, cuida que los cambios prueben, no rompan la identidad de marca.
A/B testea dentro de los lineamientos gráficos y de tono definidos en tu guía de estilo. La experimentación es una herramienta para mejorar la narrativa existente, no para cambiar de forma errática la esencia de la marca.
Para ir acabando, introducir pruebas A/B en la creación de contenidos y mensajes de marca lleva a un enfoque creativo más riguroso y por supuesto más efectivo.
Como diseñadores, convertirnos en “científicos de la creatividad” nos permite justificar cada cambio ante clientes o jefes, reducir riesgos y potenciar lo que realmente impacta al usuario.
