Publicidad y conversión
CRO y pruebas A/B: experimentación rigurosa para convertir más visitas
Diseñamos y analizamos experimentos con método estadístico, para que cambies tu sitio con evidencia y no por opinión.
Qué es
Qué es el CRO
CRO (optimización de la tasa de conversión) es un proceso sistemático para aumentar la proporción de visitantes que completan una acción valiosa, como comprar o dejar sus datos. Combina investigación (cuantitativa y cualitativa), hipótesis priorizadas y experimentos controlados. La prueba A/B compara dos versiones, o más, repartiendo el tráfico de forma aleatoria.
Medición confiableSin datos buenos no hay experimento válido
InvestigaciónDónde se pierden las conversiones
Hipótesis y diseñoMuestra y duración definidas antes de empezar
Experimento y análisisResultados, incluso los no concluyentes
Para quién es
Para quién es el CRO
Sitios con tráfico y conversiones suficientes
Tiendas, captación de leads y plataformas que pueden experimentar.
Equipos que rediseñan por intuición
Y quieren medir el efecto real de cada cambio.
Empresas que invierten en tráfico
Y quieren sacarle más provecho.
Problema y señales
Cuando se decide por opinión
Estas son las señales de que te falta un proceso de experimentación:
Hay mucho tráfico y pocas conversiones, sin saber por qué.
Los rediseños se aprueban por opinión y nunca se miden.
Hay resultados de pruebas que “se ven bien” pero no se confirman en ingresos.
Nadie documenta qué se probó ni qué se aprendió.
Una advertencia honesta: con pocas conversiones por mes no se pueden detectar mejoras moderadas con rigor. En ese caso conviene priorizar la investigación cualitativa y cambios guiados por evidencia, y te lo decimos.
Qué incluye
Qué incluye el servicio de CRO
Auditoría de conversión
Embudos en GA4, formularios, páginas clave y rendimiento.
Investigación cualitativa
Mapas de calor, grabaciones de sesión y encuestas breves.
Banco de hipótesis priorizado
Con un método explícito, por ejemplo ICE, PIE o PXL.
Diseño de cada experimento
Métrica principal, métricas de protección, efecto mínimo detectable, muestra y duración, definidos antes de empezar.
Implementación técnica y QA
De las variantes, antes de lanzar.
Análisis e informe
Incluidos los resultados no concluyentes.
Registro de aprendizajes
Qué se probó, qué pasó y qué sigue.
Cómo trabajamos
Cómo trabajamos, paso a paso
Negocio y métrica principal
Entendemos tu negocio y definimos qué medir.
Revisión de la medición
Sin datos confiables no hay experimento válido.
Investigación
Buscamos dónde se pierden las conversiones.
Hipótesis
Las formulamos y las priorizamos.
Diseño del experimento
Calculamos la muestra y la duración.
Ejecución con QA
Corremos la prueba sin interrumpirla antes de tiempo.
Análisis y siguiente paso
Analizamos, documentamos y decidimos qué sigue.
Herramientas
Las herramientas con las que trabajamos
Cómo se mide el éxito
Cómo sabemos que el proceso funciona
Hay pruebas válidas ejecutadas, hipótesis documentadas y aprendizajes registrados.
Medimos el efecto sobre la métrica principal con su intervalo de confianza y una proyección prudente de su impacto.
Una prueba sin ganador también es un resultado: evita implementar un cambio que no funciona.
No prometemos un porcentaje de aumento de conversión.
Errores comunes
Errores comunes al experimentar
Detener la prueba apenas aparece significancia estadística (“mirar antes de tiempo”).
Probar demasiadas variantes con poco tráfico.
Optimizar una métrica secundaria (clics) en vez de la de negocio (ingresos o leads calificados).
No revisar el desbalance en la asignación de tráfico entre variantes (sample ratio mismatch).
No cubrir ciclos completos de negocio (semanas completas).
Cambiar la prueba mientras corre.
Ejecutar varias pruebas que se pisan en las mismas páginas.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre CRO y pruebas A/B
¿Cuánto tráfico necesito?
Depende de tu tasa de conversión actual y del efecto mínimo que quieras detectar. Lo calculamos antes de empezar; si no alcanza, proponemos otro camino.
¿Cuánto dura una prueba?
La que resulte del cálculo de muestra, redondeada a semanas completas para cubrir los ciclos de comportamiento. No se detiene antes.
¿Qué pasó con Google Optimize?
Google lo descontinuó en septiembre de 2023; hoy se usa otra herramienta de pruebas. La medición sigue siendo en GA4.
¿Afecta el SEO?
Una prueba A/B bien hecha (sin mostrar contenido distinto a los buscadores, con redirecciones temporales cuando aplican y por tiempo limitado) no debería perjudicar tu posicionamiento, según las pautas de Google.
¿Prueba frecuentista o bayesiana?
Ambas son válidas si se aplican bien. Lo importante es definir el criterio antes de empezar.
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