Definición:
Las pruebas A/B consisten en comparar dos versiones de un elemento creativo, un mensaje o una función para determinar cuál ofrece mejores resultados. En el marketing de aplicaciones móviles, se trata de uno de los métodos más fiables para mejorar las instalaciones, la retención y las conversiones dentro de la aplicación, ya que permite que los datos guíen cada decisión.
¿Qué es una prueba A/B?
Las pruebas A/B consisten en dividir a tu público en dos grupos. A un grupo se le muestra la versión A y al otro, la versión B. Se evalúan ambas en función de un objetivo definido y la versión que obtenga mejores resultados se convierte en tu nueva referencia.
El objetivo puede ser prácticamente cualquier cosa: más instalaciones, mayores tasas de clics, mejores conversiones en el muro de pago o una mayor retención. Lo importante es que lo definas antes de que comience la prueba.
Una vez que tienes una versión ganadora, no te detienes. Tienes que partir de esa versión y probar la siguiente variable. Este proceso iterativo es lo que convierte a las pruebas A/B en dispositivos móviles en una herramienta tan potente para mejorar el rendimiento a largo plazo. Las pequeñas mejoras constantes se acumulan con el tiempo.
¿Cómo funcionan las pruebas A/B?
Todas las pruebas A/B siguen una estructura sencilla:
- Grupo de control: la versión original, sin modificaciones
- Grupo de tratamiento: la nueva versión en la que se ha modificado una variable
- Métrica de objetivo: el KPI que estás midiendo, como la tasa de clics, la tasa de instalaciones o la conversión de compras dentro de la aplicación
Los dos grupos deben tener aproximadamente el mismo tamaño y estar expuestos a sus respectivas versiones al mismo tiempo. De este modo, la prueba se mantiene controlada y los resultados son fiables.
Tras un periodo de prueba definido, se comparan los resultados. Si el grupo de tratamiento obtiene mejores resultados que el grupo de control en la métrica objetivo, ya tienes un ganador. Se implementa la versión ganadora y se pasa a la siguiente prueba.
Pruebas A/B en el marketing de aplicaciones móviles
Las pruebas A/B de las aplicaciones móviles se aplican en todas las etapas del recorrido del usuario. Estas son las áreas más habituales en las que los especialistas en marketing móvil realizan pruebas:
Creatividades publicitarias
Prueba difDiferentes elementos visuales, textos o llamadas a la acción en tus campañas de pago. Descubre qué combinación genera más instalaciones o atrae a los usuarios de mayor calidad.
Páginas de la App Store
El icono de tu aplicación, las capturas de pantalla y la descripción influyen en las tasas de instalación. Realizar pruebas A/B con los elementos de la tienda de aplicaciones puede aumentar de forma significativa las conversiones orgánicas sin aumentar el gasto.
Flujos de incorporación
Una experiencia de incorporación más fluida se traduce en una mayor retención. Prueba diferentes flujos para reducir el abandono y conseguir que los usuarios realicen su primera acción clave más rápidamente.
Muros de pago y ofertas
En el caso de los juegos para móviles y las aplicaciones por suscripción, probar el diseño del muro de pago, los precios y la presentación de las ofertas puede tener un impacto directo en los ingresos.
Notificaciones push
El momento, el tono y la longitud del mensaje influyen en las tasas de apertura. Las pruebas A/B en dispositivos móviles con contenido push te ayudan a encontrar el mensaje adecuado para el momento adecuado.
Pruebas A/B de iOS: lo que hay que saber
Las pruebas A/B de iOS plantean algunas consideraciones específicas. Desde la versión 14 de iOS, los cambios en materia de privacidad han afectado a la forma en que se recopilan y atribuyen los datos a nivel de usuario en los dispositivos de Apple. Esto significa que los grupos de prueba deben ser más amplios para alcanzar la significación estadística, y que el método de medición debe tener en cuenta las limitaciones de atribución.
Contar con un socio de medición móvil de confianza te ayuda a realizar pruebas A/B iOS más precisas, ya que te proporciona datos exactos y que cumplen con la normativa de privacidad sobre los que basar tu trabajo. Sin una atribución sólida, resulta difícil saber si los resultados de tus pruebas reflejan una diferencia real o si solo se trata de ruido en los datos.
Ejemplo de pruebas A/B para aplicaciones móviles
Imagina que estás llevando a cabo una campaña de captación de usuarios para un juego para móvil. Tu tasa de instalaciones es inferior a la esperada y quieres mejorarla.
Planteas dos hipótesis:
- Un vídeo creativo sobre la jugabilidad tendrá mejores resultados que un banner estático
- Una llamada a la acción que diga "Jugar gratis" dará mejores resultados que una que diga "Descargar ahora"."
Ambas pruebas se realizan como pruebas A/B independientes, cada una con un grupo de control y un grupo de tratamiento. Tras dos semanas, el vídeo del juego genera 34% más instalaciones que el banner estático. La prueba de la llamada a la acción (CTA) no muestra diferencias significativas.
Publicas el vídeo del juego a lo largo de la campaña y pasas a probar la siguiente variable, tal vez los primeros cinco segundos del propio vídeo.
Así es como funcionan en la práctica las pruebas A/B iterativas de aplicaciones móviles. Cada prueba se basa en la anterior.
Buenas prácticas para las pruebas A/B en dispositivos móviles
- Prueba una variable cada vez. Si se modifican varios elementos a la vez, resulta imposible saber qué factor ha determinado el resultado.
- Define tu objetivo antes de empezar. Averigua qué vas a medir y por qué antes de que la prueba entre en funcionamiento.
- Realiza las pruebas durante el tiempo suficiente. Si se interrumpe una prueba demasiado pronto, se pueden obtener resultados engañosos. Dale tiempo suficiente para que alcance la significación estadística.
- Utiliza datos fiables. Una atribución precisa es la base de unas pruebas A/B fiables. Si tus datos no son correctos, tus conclusiones tampoco lo serán.
- Documenta todo. Mantén un registro de lo que has probado, lo que has descubierto y lo que has modificado. De este modo, se va acumulando conocimiento institucional con el paso del tiempo.
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¿Preguntas frecuentes?
¿Qué son las pruebas A/B en las aplicaciones móviles?
Las pruebas A/B en aplicaciones móviles consisten en comparar dos versiones de una experiencia dentro de la aplicación, un anuncio publicitario o un flujo de usuario para determinar cuál ofrece mejores resultados. Para ello, se divide a la audiencia en dos grupos, se muestra a cada grupo una versión diferente y se mide cuál alcanza la métrica objetivo de forma más eficaz.
¿En qué se diferencia la prueba A/B de iOS de otras plataformas?
Las pruebas A/B de iOS requieren una atención especial debido a los cambios en materia de privacidad introducidos por Apple con la versión iOS 14. Los datos a nivel de usuario son más limitados, lo que significa que se necesitan muestras de mayor tamaño para alcanzar la significación estadística. Trabajar con una plataforma de medición de marketing (MMP) que admita la atribución conforme a las normas de privacidad hace que las pruebas A/B de iOS sean más precisas y útiles.
¿Cuánto tiempo debe durar una prueba A/B?
No hay una respuesta universal, pero la mayoría de las pruebas A/B en dispositivos móviles necesitan al menos una o dos semanas para generar resultados fiables. Si se realiza una prueba durante un periodo demasiado corto, se corre el riesgo de extraer conclusiones a partir de datos que aún no se han estabilizado. La duración adecuada depende del volumen de tráfico y de la rapidez con la que se alcance la significación estadística.
¿Qué se puede someter a pruebas A/B en una campaña de marketing móvil?
Puedes realizar pruebas con casi cualquier variable que influya en el comportamiento de los usuarios. Algunos ejemplos habituales son los creativos publicitarios, las capturas de pantalla de las tiendas de aplicaciones, los flujos de incorporación, los diseños de los muros de pago, el texto de las notificaciones push y la redacción de las llamadas a la acción. La clave está en probar una variable cada vez, para que puedas atribuir claramente cualquier cambio en el rendimiento al elemento que hayas modificado.