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Glosario / Guía para elegir e implementar

Test A/B

Un test A/B divide una audiencia al azar entre dos versiones de un mismo elemento, como un asunto o un botón, y mide cuál rinde mejor según una métrica definida.

Su validez depende de la aleatorización, del tamaño de muestra suficiente y de una única métrica de éxito clara.

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Ejemplo práctico

Ejemplo: un especialista en email marketing envía la versión A con un asunto en forma de pregunta y la B con un dato numérico a 10.000 contactos cada una, y compara las tasas de respuesta al terminar ambos envíos.

Qué evaluar antes de invertir

  • Pregunta si las pruebas se ejecutan simultáneamente con divisiones aleatorias o de forma secuencial, porque las secuenciales heredan sesgos estacionales.
  • Comprueba si la herramienta calcula significancia estadística y tamaño de muestra necesario, o si te deja esos cálculos.
  • Confirma que puedas definir la métrica principal antes de la prueba y no elegir al ganador a posteriori.

Limitaciones y decisiones

Un test A/B solo compara las dos versiones que construiste; las conclusiones pueden no trasladarse a otras audiencias, canales o temporadas, así que trata los ganadores como provisionales.

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