Hipótesis para pruebas A/B: definición, consejos y buenas prácticas
Emily Healy
Las hipótesis incompletas, irrelevantes o mal formuladas en pruebas AB suelen estar detrás de muchos tests sin resultados concluyentes o negativos.
Muchas veces se piensa que hacer pruebas AB para mejorar el rendimiento de un e-commerce consiste, por ejemplo, en cambiar rápidamente el color del botón de “añadir al carrito” y esperar un aumento drástico en la tasa de conversión. Sin embargo, las pruebas A/B no funcionan de forma tan simple.
Y, a diferencia de lo que muchos creen, aplicar cambios aleatorios en tus páginas no siempre mejora los resultados de manera significativa.
Todo experimento web necesita una razón estratégica detrás.
Esto nos lleva a una pregunta clave: ¿cómo identificar qué elementos vale la pena probar y cómo formular hipótesis en pruebas AB realmente efectivas?
Determina el problema y formula la hipótesis
Muy pocas personas se detienen a analizar el verdadero origen del éxito (o del fracaso) de los cambios que implementan para mejorar su tasa de conversión.
Sin embargo, saber identificar tanto el problema como la hipótesis adecuada es fundamental para obtener mejores resultados en cualquier estrategia de experimentación.
En lugar de buscar soluciones rápidas o cambios improvisados, suele ser mucho más efectivo a largo plazo detenerse y enfocarse en dos pasos esenciales:
Identificar el problema real: ¿Cuál es la causa de tu bajo rendimiento? Puede tratarse de una tasa de rebote elevada en la página de confirmación de pedido, demasiadas sesiones de una única página, un CTA de checkout poco efectivo o incluso un problema más complejo.
Establecer una hipótesis: Aquí es donde puedes detectar la raíz del problema. Por ejemplo, una buena hipótesis para pruebas AB podría ser: “Nuestros clientes no comprenden de inmediato las características de los productos al navegar por el sitio. Si hacemos esta información más visible, aumentarán los clics en el botón de añadir al carrito”.
Este segundo paso puede parecer más difícil, ya que exige análisis crítico, capacidad de observación y una revisión honesta del sitio actual. Aun así, resulta esencial para cualquier equipo que quiera mejorar sus KPIs de forma consistente.
Si este nivel de análisis genera cierta incertidumbre, es normal. Precisamente por eso, aprender a formular hipótesis en pruebas AB de forma estratégica puede marcar una diferencia real en tus resultados.
¿Qué es una hipótesis en pruebas AB?
Desde un punto de vista técnico, una hipótesis tiene una definición bastante simple:
“Una propuesta que busca ofrecer una explicación plausible sobre un conjunto de hechos y que debe comprobarse mediante la experiencia o verificarse a través de sus consecuencias”.
Lo más importante de esta definición está en el “conjunto de hechos a explicar”. En pruebas AB, una hipótesis siempre debe partir de un problema claramente identificado.
Hacer pruebas A/B al azar no suele ser una buena estrategia. De hecho, puede traducirse en tiempo perdido, recursos mal invertidos y aprendizajes poco útiles.
Antes de formular hipótesis en pruebas AB, necesitas entender qué falla. Porque, para construir una hipótesis sólida, primero necesitas detectar qué está afectando realmente el rendimiento de tu sitio. Estas son algunas de las fuentes más útiles:
Datos de analítica web: Aunque no explican por completo el comportamiento del usuario, sí permiten detectar problemas de conversión, como carritos abandonados, páginas con alta tasa de salida o puntos críticos dentro del embudo. También ayudan a priorizar qué páginas necesitan pruebas primero.
Evaluación heurística y auditoría de usabilidad: Estas metodologías permiten analizar la experiencia del usuario con menor coste, utilizando criterios estructurados para detectar fricciones, errores de diseño o barreras de navegación.
Tests de usuario: Aunque suelen trabajar con muestras más pequeñas, ofrecen información cualitativa muy valiosa. Muchas veces revelan problemas de comprensión, navegación o confianza que los datos cuantitativos no muestran por sí solos.
Eye tracking o mapas de calor: Estas herramientas ayudan a visualizar cómo interactúan los usuarios dentro de una página: dónde hacen clic, qué ignoran o hasta qué punto hacen scroll.
Feedback de clientes: Encuestas, chats en vivo, formularios o reseñas pueden ofrecer contexto directo sobre objeciones, dudas o barreras que afectan la conversión.
Estas tácticas permiten detectar problemas reales antes de experimentar, algo esencial para formular hipótesis en pruebas AB más precisas.
¿Cómo formular hipótesis en pruebas AB?
Al principio, crear una hipótesis para pruebas AB puede parecer demasiado sencillo. En esencia, se trata de centrarte en un cambio específico y en el efecto que esperas obtener.
La estructura base suele ser esta: Si cambio X, ocurrirá Y.
O, de forma más concreta:
Cambiar (el elemento que se está probando) de ___________ a ___________ aumentará/disminuirá (la métrica definida).
Aunque en esta etapa sigue siendo una hipótesis, esta fórmula funciona como una guía clara para resolver problemas concretos mediante experimentación.
No obstante, para que una hipótesis sea útil, el impacto esperado siempre debe estar vinculado a métricas cuantificables, como por ejemplo:
Si no puedes medirlo, difícilmente podrás validar si tu hipótesis fue correcta.
Aquí tienes algunos ejemplos de hipótesis para pruebas AB en e-commerce:
Ejemplo 1: Cambiar el CTA de “COMPRA TUS ENTRADAS AHORA” a “¡LAS ENTRADAS SE AGOTAN RÁPIDO! SOLO QUEDAN 50” aumentará las ventas en el e-commerce.
Ejemplo 2: Reducir el formulario de registro eliminando campos opcionales como teléfono y dirección postal aumentará la cantidad de contactos generados.
Además, al pensar en la solución que deseas implementar, conviene considerar la psicología del usuario, haciéndote esta pregunta:
¿Qué impacto psicológico podría estar causando este problema en la mente del consumidor digital?
Por ejemplo, si el problema es una falta de claridad en el proceso de registro que afecta las compras, el impacto psicológico podría ser que el usuario se sienta confundido al leer la información.
A partir de ahí, puedes empezar a pensar de forma más concreta en soluciones que corrijan esa sensación desde la experiencia del cliente. En este caso, una posible solución sería incorporar una barra de progreso que muestre claramente las distintas etapas del registro.
Ten en cuenta algo importante: Los factores psicológicos no deben incluirse al formular la hipótesis de prueba.
Una vez obtenidos los resultados, necesitas poder determinar si la hipótesis era verdadera o falsa. Por eso, al formular hipótesis en pruebas AB, solo se debe trabajar con suposiciones concretas, tangibles y medibles.
Mejores prácticas para optimizar e-commerce con hipótesis en pruebas AB
Existen muchos elementos dentro de tu sitio web que pueden ponerse a prueba. Analizar estos elementos junto con sus métricas puede ayudarte a formular hipótesis en pruebas AB más efectivas.
A continuación, compartimos algunos ejemplos concretos de áreas comunes que puedes testear para inspirar tu proceso de optimización:
HOMEPAGE
El encabezado o banner principal que explica los productos o servicios de tu sitio puede aumentar la curiosidad de los usuarios y prolongar su tiempo de permanencia.
Una sección “sobre nosotros” más accesible puede fortalecer la confianza de los prospectos en la marca desde su llegada.
SECCIONES DE PRODUCTOS
Los filtros ahorran mucho tiempo a los usuarios al mostrar rápidamente lo que buscan.
Destacar una selección de productos populares en la parte superior de la sección puede ser un excelente punto de partida para impulsar ventas.
Un botón o enlace de “más información” debajo de cada producto puede incentivar a los usuarios a seguir explorando.
PÁGINAS DE PRODUCTO
Las recomendaciones de productos generan una experiencia más personalizada y pueden aumentar el valor promedio del carrito.
Un botón de “añadir al carrito” visible puede captar mejor la atención y aumentar la tasa de clics.
Un botón de “añadir al carrito y pagar” puede ahorrar tiempo al cliente, especialmente cuando realiza una sola compra.
Añadir botones para compartir en redes sociales puede ayudar a amplificar la visibilidad de la ficha de producto.
¿Quieres empezar a hacer pruebas AB en los elementos de tu sitio web? AB Tasty es una plataforma avanzada de optimización de experiencia que ayuda a convertir más clientes mediante búsqueda inteligente, recomendaciones y personalización para crear experiencias digitales más relevantes de forma ágil.
PÁGINA DE CARRITO
La presencia de logos como “Visa Certified” o sellos de confianza puede reforzar la credibilidad del sitio ante el cliente.
Un botón o enlace muy visible de “proceder al pago” puede aumentar significativamente la probabilidad de clic.
PAGO
Centralizar el pago en una sola página puede reducir la tasa de abandono.
Permitir realizar una compra sin necesidad de registro suele ser muy valorado por nuevos usuarios, especialmente por quienes no desean compartir información personal en su primera visita.
Tener visibilidad sobre todo el proceso de pago transmite mayor seguridad y puede incentivar al usuario a completar la compra.
Estas mejores prácticas pueden ayudarte a formular hipótesis en pruebas AB comparando el estado actual de tu sitio con las recomendaciones anteriores para identificar qué factores impactan directamente en el rendimiento de conversión.
El objetivo de crear una hipótesis en pruebas AB
El objetivo final al formular hipótesis en pruebas AB es identificar con mayor rapidez qué cambios pueden ayudarte a obtener mejores resultados.
Incluso si una hipótesis no resulta “ganadora”, seguirá aportando valor como aprendizaje estratégico.
Aunque definir hipótesis puede parecer un proceso metódico, complejo o incluso exigente, es una de las formas más importantes de comprender el rendimiento real de tus páginas, detectar oportunidades de mejora y evaluar con mayor precisión los beneficios potenciales de cada cambio.
Dentro de Wingify: la plataforma de AB Tasty y VWO para optimizar experiencias digitales
Stephanie Safdie
Ideas principales
› Wingify es la plataforma de optimización de experiencias digitales (DXO) que ahora integra AB Tasty y VWO.
› Reúne personalización, experimentación, feature management, insights e IA en un mismo lugar.
› Los productos actuales de AB Tasty y VWO seguirán funcionando como hasta ahora mientras se integran gradualmente en una única experiencia dentro de Wingify.
› Wandz es el motor de IA presente en todas las áreas de la plataforma.
Wingify es una plataforma de optimización de la experiencia digital (DXO) diseñada para equipos que necesitan crear, probar, personalizar y mejorar experiencias digitales en entornos web, móviles y backend. Tras la fusión de AB Tasty y VWO en 2026, Wingify se ha convertido en la marca que engloba ambas plataformas. Así, las herramientas que ya utilizas se están integrando progresivamente en un único ecosistema construido sobre una misma base de datos e inteligencia artificial.
A continuación, analizamos qué incluye exactamente la plataforma, cómo se relacionan sus diferentes soluciones y qué cambia (y qué no) si ya utilizas AB Tasty o VWO.
¿Qué es Wingify?
Wingify reúne bajo una misma marca dos plataformas consolidadas y desarrolladas originalmente de manera independiente: AB Tasty y VWO. Ambas están disponibles desde app.wingify.com.
Por ahora, a mediados de 2026, cada una sigue funcionando como una plataforma independiente mientras su tecnología, sus modelos de datos y sus flujos de trabajo se integran paso a paso durante los próximos trimestres. Mientras tanto, no cambiarán las condiciones de tu contrato, los precios ni el servicio de soporte.
En la práctica, Wingify se organiza en siete áreas conectadas entre sí: personalización, experimentación, feature management, análisis del comportamiento, encuestas a usuarios, ecommerce e IA. A esto se suma una capa de gobernanza empresarial que ayuda a las grandes organizaciones a gestionar sus iniciativas a gran escala, entre diferentes equipos y mercados.
¿Qué incluye Wingify?
Wingify reúne en una única plataforma de optimización de la experiencia digital todo lo que AB Tasty y VWO ofrecían anteriormente por separado. En lugar de combinar varias herramientas independientes, todas las etapas del proceso de optimización están en un mismo entorno.
Personaliza cada punto de contacto con el cliente
Esta es una de las áreas donde más se percibe el ADN de AB Tasty. Incluye:
Personalización de la experiencia: Permite mostrar contenidos, estructuras de página o recorridos diferentes a cada grupo de visitantes, sin necesidad de mantener varias versiones independientes de una página.
Segmentación por comportamiento: Activa experiencias personalizadas a partir de las acciones que realiza cada visitante en el sitio, como las páginas que consulta, el tiempo que permanece en ellas, su actividad en el carrito o la profundidad del scroll.
Contenido dinámico y recomendaciones de productos: Muestra contenidos o sugerencias de productos adaptados a cada visitante, una funcionalidad muy utilizada en ecommerce y medios digitales.
Segmentación de audiencias: Permite crear segmentos reutilizables a partir de datos demográficos, de comportamiento o procedentes del CRM. Estos segmentos pueden utilizarse tanto en campañas de personalización como en experimentos.
Personalización impulsada por IA: Incorpora herramientas como EmotionsAI, que analiza el comportamiento de navegación para interpretar el estado emocional de un visitante, y AdaptiveCX, que adapta la experiencia a medida que el usuario pasa más tiempo en una página.
La principal diferencia con respecto a un test A/B convencional está en el momento de la optimización. La personalización no espera a que exista una variante ganadora con significancia estadística, sino que muestra continuamente a cada segmento la mejor experiencia conocida. Al mismo tiempo, la experimentación sigue ayudando a redefinir qué significa exactamente «la mejor experiencia».
Ejecuta experimentos con confianza
Este es el terreno más vinculado a los orígenes de VWO. Abarca:
Tests A/B: Comparan dos o más variantes de una página con tráfico real para determinar cuál mejora una métrica específica, como los registros, las compras o la tasa de productos añadidos al carrito.
Tests con URL dividida o split URL testing: Comparan URL completamente independientes. Resultan especialmente útiles cuando un rediseño es demasiado amplio como para representarlo mediante una única variante de la página.
Tests multivariante (MVT): Prueban distintas combinaciones de elementos de una página (por ejemplo, el titular, la imagen y el CTA) para encontrar la combinación con mejores resultados, en lugar de analizar una única variable cada vez.
Experimentación Server-Side: Permite ejecutar pruebas desde la lógica del backend. Es esencial para aquellos elementos que JavaScript no puede modificar Client-Side, como la lógica de precios, los algoritmos o los flujos de checkout.
Experimentación en aplicaciones móviles: Permite realizar pruebas controladas dentro de aplicaciones nativas para iOS y Android mediante un SDK. También incluye tests de funcionalidades que no dependen de los ciclos de revisión de las tiendas de aplicaciones.
Esto es importante porque las decisiones reales sobre un producto rara vez afectan a una sola capa. Por ejemplo, una transformación completa del checkout podría requerir un test A/B en el frontend, un experimento de precios Server-Side y una prueba equivalente en la aplicación móvil, todo ello medido con la misma métrica de éxito.
Potencia el rendimiento de tu ecommerce
Para los equipos de retail y ecommerce, Wingify ofrece AB Tasty Commerce, una solución que reúne la búsqueda de productos, las recomendaciones y el merchandising en un mismo sistema, en lugar de utilizar tres herramientas diferentes.
Incluye recomendaciones de productos impulsadas por IA como «comprados juntos con frecuencia», «vistos recientemente», «tendencias» y «productos similares», entre otros modelos; un buscador interno capaz de interpretar errores ortográficos y consultas en lenguaje natural sin necesidad de crear manualmente listas de sinónimos; y controles de merchandising que permiten a los equipos de negocio reordenar productos, destacar u ocultar artículos concretos y lanzar campañas sin depender de un desarrollador.
Como la búsqueda, las recomendaciones y el merchandising utilizan las mismas reglas y fuentes de datos, cualquier cambio realizado en un área se refleja de manera coherente en las demás. Además, los informes integran los resultados de las tres soluciones.
Esta capa está orientada directamente a mejorar la tasa de conversión y el valor medio de los pedidos en sitios con grandes catálogos de productos. Funciona junto con las herramientas de experimentación y personalización, sin solaparse con ellas.
Lanza funcionalidades sin asumir riesgos innecesarios
Aquí es donde la ingeniería de producto se encuentra con la experimentación. Wingify permite publicar código nuevo sin jugárselo todo el día del lanzamiento:
Feature flags: Interruptores que permiten activar o desactivar una funcionalidad sin realizar un nuevo rollout.
Rollouts progresivos: Permiten lanzar una funcionalidad a un porcentaje cada vez mayor de usuarios (1%, 10%, 50% y 100%), en lugar de mostrarla a toda la audiencia al mismo tiempo.
Kill switches: Permiten desactivar inmediatamente una funcionalidad que presenta errores en producción, sin necesidad de modificar el código.
Lanzamientos canary: Sirven para probar una nueva funcionalidad con un grupo reducido, normalmente interno o de bajo riesgo, antes de realizar un lanzamiento más amplio.
Feature Experimentation: Permite realizar un verdadero test A/B para medir el impacto de una nueva funcionalidad sobre las métricas clave, en lugar de publicarla y limitarse a esperar buenos resultados.
Comprende qué hacen realmente tus clientes
El resto de las capas depende de los insights que proporciona esta área:
Los heatmaps muestran dónde hacen clic los visitantes, hacia dónde se desplazan y cómo se mueven por una página.
Las grabaciones de sesiones reproducen sesiones individuales para que puedas observar exactamente qué ocurrió y en qué punto encontró dificultades el usuario.
El análisis del funnel identifica dónde abandonan los visitantes un proceso compuesto por varios pasos, como el checkout o el onboarding.
El análisis del comportamiento de los visitantes muestra cómo interactúa el tráfico con un sitio o una aplicación a lo largo del tiempo.
La investigación, las encuestas y el feedback potenciados con IA se agrupan bajo el nombre Pulse. Esta tecnología, que Wingify adquirió en 2025 a través de Blitzllama, añade análisis de IA a información cualitativa: respuestas abiertas de encuestas, comentarios de usuarios y más.
Esta capa indica a los equipos qué deberían probar a continuación. Es el diagnóstico previo a la formulación de una hipótesis, no un simple dashboard que se consulta cuando el experimento ya ha terminado.
Optimízalo todo con Wandz
Wandz es la capa de IA de Wingify y está integrada directamente en la suite, en lugar de funcionar como un asistente independiente. Esta diferencia es importante: una herramienta de IA genérica no conoce la configuración real de tus experimentos, las variantes, la distribución del tráfico, las métricas de éxito ni las audiencias definidas.
Por eso, cada consulta obliga a exportar los datos y explicar nuevamente el contexto. Wandz evita este paso porque opera dentro del mismo entorno donde se desarrolla el experimento.
Wandz combina las capacidades que AB Tasty ofrecía anteriormente mediante su asistente Evi con las que VWO proporcionaba a través de Copilot. En la práctica, permite:
Explicar los resultados con un lenguaje sencillo, respondiendo preguntas como: «¿Qué resultados obtuvo esta campaña en móviles frente a ordenadores?» o «Muéstrame todos los tests que hemos ejecutado en la página de checkout», sin necesidad de exportar previamente un archivo CSV.
Proponer hipótesis e ideas de experimentación basadas en los datos reales de rendimiento de las campañas y en la información sobre el comportamiento de los usuarios. También puede tener en cuenta materiales externos, como la captura de pantalla de un competidor o el brief de un proyecto.
Comprobar las configuraciones antes del lanzamiento, analizando las métricas, la segmentación de audiencias y la distribución del tráfico para detectar posibles errores antes de activar un test o rollout. En esencia, funciona como un control de calidad previo al lanzamiento.
Crear y modificar campañas mediante el AI Editor, que permite configurar o ajustar un experimento mediante instrucciones en lenguaje natural. Cada cambio permanece visible y puede revertirse antes de publicar la campaña.
Wandz está diseñado para cubrir todo el recorrido de la experimentación: configuración, segmentación, análisis e iteración, en lugar de limitarse a una única funcionalidad.
Gestiona la optimización a escala empresarial
Para las organizaciones que ejecutan programas de optimización en diferentes equipos, marcas o regiones, Wingify ofrece:
Permisos basados en roles para determinar quién puede publicar, editar o consultar experimentos y campañas.
Registros de auditoría que documentan los cambios para facilitar el cumplimiento normativo y la rendición de cuentas.
Flujos de colaboración, cadenas de aprobación y espacios de trabajo compartidos, para que los equipos de marketing, producto e ingeniería puedan trabajar sobre un mismo experimento sin interferir entre ellos.
API e integraciones que conectan la suite con plataformas de analítica, CDP, CMS y almacenes de datos internos.
Estos controles de seguridad, cumplimiento y gobernanza dan a las grandes organizaciones (y a las de sectores regulados) la confianza necesaria para ejecutar programas de experimentación a escala.
¿Cómo se integra todo?
Estas capas solo aportan valor real cuando funcionan con los mismos datos. Esto permite a los equipos recorrer el ciclo completo de optimización sin exportar información ni explicar de nuevo el contexto en cada etapa:
Comportamiento del cliente → análisis del comportamiento → generación de hipótesis → experimentación → personalización → ecommerce → feauture rollout → análisis impulsado por IA → comportamiento del cliente.
Un heatmap detecta un punto de fricción en la página de checkout.
Esa observación se transforma en una hipótesis.
La hipótesis da lugar a un test A/B.
La variante ganadora se despliega como una experiencia personalizada para un segmento específico o como una funcionalidad mediante un lanzamiento progresivo.
Wandz analiza los resultados y propone el siguiente experimento.
Las mismas definiciones de audiencias, métricas y datos históricos están presentes en todas las etapas, como se muestra a continuación:
¿Para quién está diseñado Wingify?
Profesionales del marketing
Prueba campañas, personaliza contenidos y mejora las tasas de conversión.
Product managers
Valida ideas de producto, supervisa lanzamientos y aumenta la adopción de nuevas funcionalidades.
Equipos de ecommerce
Crea experiencias de compra personalizadas y optimiza cada etapa del recorrido del cliente.
Equipos de growth
Ejecuta experimentos continuamente e identifica las oportunidades de optimización con mayor impacto.
Equipos de experiencia del cliente
Comprende el comportamiento de los usuarios combinando insights cualitativos y cuantitativos.
Equipos de ingeniería
Lanza funcionalidades de manera segura mediante feature flags y rollouts progresivos.
¿Qué deben saber los clientes actuales de AB Tasty y VWO?
¿AB Tasty se convertirá en Wingify?
Sí. AB Tasty está pasando a formar parte de la marca compartida Wingify y, con el tiempo, se espera que tanto AB Tasty como VWO converjan por completo bajo ese nombre. Se trata de un cambio de marca, no de funcionalidades.
¿VWO también se convertirá en Wingify?
Sí, de la misma manera. VWO también se ha integrado en la marca Wingify. La aplicación se trasladó de app.vwo.com a app.wingify.com el 13 de junio de 2026 y los nombres de los productos de VWO se están actualizando. Por ejemplo, VWO Insights ahora se llama Wingify Insights.
Tus planes, funcionalidades, datos y accesos actuales no se verán afectados.
¿Cambiarán los productos?
No de inmediato. Las campañas activas en tu sitio web, las campañas ejecutadas mediante SDK para móviles, los experimentos Server-Side, los scripts de seguimiento, los feature flags y la recopilación de datos seguirán funcionando con normalidad durante la transición. Solo cambiará el dashboard.
A medio plazo, las fortalezas de AB Tasty en personalización y segmentación impulsada por IA se integrarán más estrechamente con las herramientas de experimentación, analítica e insights de comportamiento de VWO dentro de un mismo roadmap.
¿Qué ocurrirá con los contratos actuales?
Los contratos, precios y niveles de servicio actuales permanecerán sin cambios como consecuencia de la fusión. El equipo que te proporciona soporte actualmente también seguirá siendo el mismo.
¿Qué ocurrirá con los inicios de sesión?
Si eres cliente de VWO, tu cuenta, configuración y credenciales se transferirán a app.wingify.com. Sin embargo, las sesiones activas finalizarán cuando se produzca el cambio de dominio, por lo que tendrás que volver a iniciar sesión en la nueva dirección.
Las configuraciones de inicio de sesión único (SSO) y SAML seguirán funcionando automáticamente, ya que la URL de retorno del SSO redirigirá al nuevo dominio sin que tengas que hacer nada.
Las passkeys son la excepción, porque están vinculadas a un dominio específico por motivos de seguridad. Una passkey creada para app.vwo.com no se transferirá, por lo que tendrás que crear una nueva después de iniciar sesión en el nuevo dominio.
Los emails del sistema, los restablecimientos de contraseña, los informes y las notificaciones ahora procederán de direcciones con el dominio @wingify.com, en lugar de @vwo.com. Por eso, pide a tu equipo de TI que añada este dominio a la lista de permitidos, así evitas que los mensajes caigan en spam.
¿Qué ocurrirá con las integraciones?
Tus integraciones se mantendrán intactas. Las API REST de VWO ahora funcionan desde el dominio de Wingify y las integraciones existentes seguirán operativas sin necesidad de realizar ningún cambio.
Tampoco será necesario sustituir el VWO SmartCode instalado en tu sitio. Los equipos de TI deberían añadir wingify.com y sus subdominios a la lista de permitidos de los firewalls corporativos para evitar interrupciones en funcionalidades como la reproducción de grabaciones de sesiones, que se ejecutan desde esos dominios.
¿Qué permanecerá exactamente igual?
Tus datos históricos, informes, configuraciones, integraciones y audiencias permanecerán intactos y podrás seguir accediendo a ellos desde el nuevo dominio.
Tampoco cambiarán las condiciones contractuales, los precios, el equipo de soporte ni los niveles de servicio. Los scripts de seguimiento y las campañas activas seguirán funcionando sin interrupciones durante la transición.
En resumen, lo que está cambiando es la marca y, con el tiempo, el nivel de integración entre las funcionalidades de AB Tasty y VWO. Lo que ya estás pagando y la manera en que funciona actualmente seguirán igual.
El futuro de la optimización de la experiencia digital
La próxima etapa de la optimización digital consiste en integrar la personalización, la experimentación, la gestión de funcionalidades, los insights sobre los clientes y la IA en una misma suite, de modo que cada capacidad impulse la siguiente.
Ese es exactamente el papel de Wingify.
Wingify proporciona a los equipos una base común para impulsar el crecimiento digital de forma continua: desde comprender el comportamiento de los clientes hasta lanzar nuevas funcionalidades, optimizar la experiencia de usuario y mejorar cada interacción.
Empieza una prueba gratuita o solicita una demo para descubrir cómo funcionan ambas plataformas como una única suite.
El futuro de la optimización de la experiencia digital
¿Todavía tienes dudas sobre Wingify? Aquí encontrarás las respuestas que necesitas.
¿Qué es Wingify?
Wingify es la suite conjunta de optimización de la experiencia digital creada a partir de AB Tasty y VWO tras su fusión en 2026.
¿Qué incluye Wingify?
Wingify incluye experimentación web, móvil y server-side; personalización y recomendaciones de productos; gestión de funcionalidades, incluidos los rollouts progresivos y kill switches; herramientas de análisis del comportamiento, como heatmaps, grabaciones de sesiones y encuestas; y Wandz, la capa de IA compartida por toda la suite.
¿Wingify incluye herramientas de gestión de funcionalidades?
Sí. La gestión de funcionalidades, incluidos los rollouts progresivos y kill switches, está integrada en la suite. De esta manera, los equipos de ingeniería y producto pueden lanzar nuevas funcionalidades gradualmente y desactivarlas al instante si surge algún problema.
¿Wingify ofrece personalización de la experiencia de usuario?
Sí, es uno de los pilares principales de la suite y se apoya en gran medida en la experiencia de AB Tasty en segmentación adaptativa basada en el comportamiento. Esto incluye EmotionsAI, que interpreta el estado emocional de los usuarios, y AdaptiveCX, que ajusta la experiencia a medida que el visitante pasa más tiempo en el sitio.
¿Qué es Wandz?
Wandz es la capa de IA compartida de Wingify. Está integrada directamente en los flujos de experimentación y personalización, en lugar de funcionar como una herramienta independiente. Combina las capacidades que AB Tasty ofrecía anteriormente mediante Evi con las que VWO proporcionaba a través de Copilot. Así, los equipos pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre el rendimiento de las campañas, generar ideas de experimentación a partir de datos reales, revisar la configuración de las campañas antes de su lanzamiento y crearlas o modificarlas mediante instrucciones en lenguaje natural desde un AI Editor.
¿Wandz funciona en todos los productos de Wingify?
Wandz está diseñado para cubrir todo el recorrido de experimentación, desde la configuración de campañas y la segmentación de audiencias hasta el análisis de resultados y la generación de hipótesis, en lugar de limitarse a una única funcionalidad.
A medida que continúe la integración tecnológica de AB Tasty y VWO, Wandz ampliará su alcance dentro de la suite conjunta. Sin embargo, el ritmo con el que llegará a cada funcionalidad concreta dependerá de como avance la integración.
Sobre la autora
Stephanie Safdie
Stephanie Safdie es licenciada en Lengua y Literatura Inglesas por la Universidad de Maryland, con especialización en estudios multimedia. Ha trabajado como creadora de vídeos para redes sociales, copywriter freelance y copywriter SEO en la empresa de tecnología climática Greenly. Además, gestiona el blog de viajes Destination Dreamer Diaries.
De la intuición a lo que realmente funciona: cómo la IA de AB Tasty transforma la experimentación
Emily Healy
Si alguna vez te has preguntado qué test lanzar después, te ha costado conseguir tiempo del equipo de desarrollo o te has sentido abrumado frente a dashboards difíciles de interpretar, no eres el único.
Son problemas muy frecuentes dentro de los equipos de experimentación. Por eso nació AB Tasty AI: una suite pensada para ayudarte a avanzar más rápido, tomar mejores decisiones y generar impacto real en tu programa de experimentación, sin añadir hype ni ruido innecesario a tu flujo de trabajo.
Con la IA de AB Tasty, esos bloqueos desaparecen. La herramienta te acompaña desde la generación de ideas hasta la creación de experimentos, la personalización y el análisis, para que puedas centrarte menos en las dudas y más en lo que realmente impulsa resultados.
Veamos paso a paso cómo funciona.
Paso 1: Generación de ideas
La IA que acaba con el problema de “no sabemos qué testear”.
Todo programa de experimentación suele arrancar con la misma pregunta: ¿qué probamos ahora?
En muchas empresas, este proceso aún depende de intuiciones, reuniones eternas o brainstorming sin una dirección clara. El problema es que eso rara vez produce ideas realmente accionables.
Aquí es donde la IA de AB Tasty cambia las reglas.
La plataforma analiza tus páginas y propone ideas de test respaldadas por datos y con potencial probado para generar impacto. En lugar de partir de suposiciones, obtienes una lista priorizada de ideas con potencial real, alineadas con tus objetivos de negocio. Es como contar con un copiloto inteligente que no solo te ayuda a generar ideas, sino que también aporta evidencias claras para respaldarlas.
Paso 2: Desarrolla una hipótesis
La IA que convierte intuiciones en hipótesis sólidas
Una idea de test solo es tan sólida como la hipótesis que la sostiene.
Muchos equipos se quedan atrapados en ideas poco claras, lo que dificulta medir resultados o justificar decisiones.
AB Tasty AI ayuda a transformar esas conversaciones de “¿y si probamos esto?” en hipótesis claras, estructuradas y medibles.
Con la herramienta podrás definir qué cambio vas a introducir, qué impacto esperas conseguir y qué métricas necesitas observar para evaluar si funciona.
Además de mejorar la calidad del test, este enfoque también fortalece la confianza del equipo y facilita que stakeholders entiendan el impacto de cada experimento.
Paso 3: Empieza a construir
La IA que elimina la dependencia constante del equipo técnico
Uno de los grandes bloqueos en cualquier estrategia de experimentación suele ser el mismo: depender de los recursos del equipo de desarrollo.
Muchas buenas ideas nunca avanzan porque el equipo técnico tiene otras prioridades.
Con AB Tasty AI, eso cambia.
La plataforma te permite convertir ideas en tests listos para implementarse y lanzar sin necesidad de código. Desde pequeños ajustes en botones hasta nuevas experiencias o variaciones más complejas, puedes crear, previsualizar y activar experimentos mucho más rápido.
Esto acelera el ritmo de testing y democratiza la experimentación, porque permite que marketers, product managers y diseñadores avancen con sus ideas sin esperar semanas.
Paso 4: Entiende a tu audiencia
La IA que hace la personalización más natural.
Muchas estrategias de personalización fallan porque se sienten artificiales.
Cuando una experiencia parece demasiado genérica o forzada, el usuario lo percibe.
La IA de AB Tasty incorpora EmotionsAI Insights para ir más allá de los datos demográficos o de comportamiento tradicionales, mostrándote una visión más profunda de lo que realmente mueve a tu audiencia.
Así puedes entender mejor qué motiva a tus visitantes, qué los frena y qué tipo de experiencia puede conectar de forma más auténtica. El resultado es una personalización más natural, relevante y menos robótica.
Paso 5: Personaliza el customer journey
La IA que ayuda a entender qué impulsa las conversiones.
Comprender las motivaciones emocionales es solo el primer paso.
Con EmotionsAI Segments, AB Tasty AI te permite actuar sobre esos insights y adaptar experiencias según distintos perfiles de motivación.
Por ejemplo, algunas personas responden mejor a mensajes centrados en seguridad y confianza, mientras otras responden mejor a la novedad y la emoción.
Al combinar datos emocionales, contextuales y de comportamiento, AB Tasty AI revela patrones más profundos para ayudarte a diseñar experiencias que conecten mejor.
¿La consecuencia? Más conversiones, relaciones más sólidas con clientes y un customer journey que se siente menos como un embudo rígido y más como una conversación personalizada.
Paso 6: Analiza tus reportes
La IA que simplifica el análisis de resultados.
Poner en marcha experimentos es apenas el comienzo. Después llega otro reto clave: interpretar resultados con rapidez y convertirlos en decisiones útiles.
Muchos dashboards tradicionales están llenos de datos, pero convertir esa información en decisiones útiles puede llevar tiempo. AB Tasty AI simplifica este proceso mediante análisis en lenguaje natural.
Puedes hacer preguntas directas como “¿Qué variación funcionó mejor con usuarios mobile?” y obtener respuestas claras, rápidas y accionables. Esto reduce horas de análisis manual y hace que los datos sean más accesibles para equipos no técnicos.
¿Por qué AB Tasty AI destaca sobre el resto?
Hoy existen muchas soluciones de IA en el mercado, pero no todas resuelven problemas reales. Además de todos los beneficios que mencionamos en este artículo, debes saber que AB Tasty AI fue diseñada para abordar los bloqueos cotidianos de los equipos de experimentación:
Dejar de adivinar qué testear.
Dejar atrás las hipótesis basadas en corazonadas.
Reducir los cuellos de botella del backlog técnico.
Crear una personalización menos robótica.
Entender reportes con mayor claridad.
Evitar que los aprendizajes se pierdan.
En resumen, la IA de AB Tasty lleva tus experimentos del punto de partida al éxito con más velocidad, más claridad y mayor impacto en el negocio.
Preguntas frecuentes sobre IA en experimentación digital
¿Qué tipo de IA ofrece AB Tasty?
AB Tasty ofrece una suite práctica enfocada en experimentación digital. Su principal objetivo es ayudarte con la optimización de conversiones con IA y otros recursos digitales novedosos. Incluye generación de ideas, creación de hipótesis, desarrollo de experimentos sin código, personalización emocional con EmotionsAI y análisis de resultados en lenguaje natural.
¿Cómo ayuda la IA de AB Tasty con la personalización?
A través de EmotionsAI, identifica motivaciones emocionales y segmenta audiencias usando datos emocionales, contextuales y de comportamiento. Esto permite crear experiencias más relevantes y personalizadas.
¿Puede ayudar a equipos no técnicos?
Sí. Gracias a su enfoque no-code, marketers, product managers y diseñadores pueden lanzar y gestionar experimentos sin depender completamente de desarrolladores.
¿Qué hace diferente la IA de AB Tasty frente a otras herramientas?
Su enfoque práctico. Más que centrarse en promesas exageradas, busca eliminar obstáculos reales en cada fase del proceso de experimentación para ayudar a los equipos a pasar más rápido de la idea a resultados concretos.
¿Cómo viaja la generación Z y por qué está redefiniendo el turismo online?
John Hughes
La industria de viajes y turismo es enorme. Se estima que crecerá más de un 5% anual hasta 2027, superando los 955.900 millones de dólares en 2025. Pero además de su tamaño, también está cambiando rápidamente, con previsiones que indican que las reservas de viajes online representarán el 75% de todos los ingresos para 2029. Por eso, hemos recopilado información clave del sector en nuestro ebook Descifrando las compras en línea: Tendencias de consumo en viajes y hotelería para 2025.
Pero hay un cambio que destaca sobre el resto: cómo viaja la generación Z. Esta nueva generación de viajeros está redefiniendo cada etapa del proceso, desde dónde busca inspiración hasta qué espera al reservar online. Sus hábitos no siguen las mismas reglas que los de las generaciones anteriores, y eso obliga a las marcas de viajes a replantear su estrategia digital.
Google Flights/Hotels y redes sociales: su nuevo punto de partida
La mayoría de la generación Z afirma que ahora comienza la búsqueda de opciones de viaje en Google Flights/Hotels (52%) o redes sociales (50%). Esto marca un cambio importante frente a otras generaciones, que suelen iniciar su búsqueda en motores de búsqueda tradicionales o plataformas agregadoras como Booking.com.
Asimismo, las redes sociales serán un terreno aún más competitivo para las marcas de viajes. Por ello, captar la atención de la generación Z exige invertir en anuncios segmentados en social media. Además, el contenido generado por influencers también juega un papel clave, no solo para inspirar nuevos destinos, sino para aportar una prueba social y reforzar decisiones que ya tenían en mente.
La ubicación sigue siendo clave, pero las reseñas y lo visual pesan más
Hay algo que no cambia cuando analizamos cómo viaja la generación Z: la ubicación sigue siendo uno de los factores más importantes al reservar alojamiento o transporte online. La cercanía a destinos estratégicos continúa influyendo directamente en la decisión de compra.
Lo que sí cambia es su dependencia aún mayor de reseñas auténticas. La generación Z busca confirmar que están tomando una buena decisión a través de experiencias reales de otros viajeros. Para ellos, las reseñas bien posicionadas generan la confianza que necesitan para reservar con seguridad. Aquí, el A/B testing puede ayudarte a identificar la ubicación ideal de esas opiniones dentro de tu web.
Además, al haber crecido en un entorno marcado por tecnología digital y redes sociales, esta generación responde especialmente bien al contenido visual. En este sentido, imágenes actualizadas, atractivas y videos relevantes pueden tener más impacto en su decisión que en cualquier otra generación. Lo mismo ocurre con las fichas de hoteles en Google Hotels y sitios agregadores.
Simplifica el checkout y amplía métodos de pago para evitar abandono
La razón número uno por la que la generación Z abandona un sitio web de viajes sin comprar es que su método de pago elegido no está disponible. Esto marca una diferencia clara respecto a generaciones anteriores, donde el principal motivo suele ser simplemente no estar listas para comprar.
La buena noticia es que este dato revela una oportunidad: si la generación Z llega a tu sitio, suele estar más preparada para reservar. Añadir métodos de pago como Apple Pay o Google Pay puede reducir considerablemente el abandono.
Otro factor clave es la complejidad del checkout. Los viajeros que pertenecen a la generación Z también abandonan sitios cuando hay demasiados pasos en el proceso de compra. Reducir fricción y simplificar el checkout puede aumentar de forma significativa la probabilidad de conversión.
Personalización e IA: expectativas más altas que nunca
Por encima de todo, la generación Z quiere una experiencia digital fluida y adaptada a sus necesidades. El 65% afirma valorar positivamente la personalización basada en datos, una cifra superior a la de generaciones anteriores. En concreto, esperan que las webs recuerden sus preferencias y ofrezcan recomendaciones en tiempo real.
Para las marcas, esto representa una gran oportunidad para fortalecer relaciones. Con estas herramientas pueden:
Personalizar recomendaciones.
Agilizar reservas.
Ofrecer un proceso de compra más rápido.
La generación Z también se muestra más abierta que cualquier generación anterior al uso de herramientas basadas en IA, como chatbots o asistentes virtuales. Casi la mitad (49%) asegura haber utilizado una herramienta de IA al reservar opciones de viaje y haberla encontrado útil. Además, solo un 7% afirma no tener interés en la IA.
Como ves, los datos son contundentes. Ahora bien, la clave está en diseñar experiencias de IA que se sientan naturales, eficientes y genuinamente útiles. Por eso es importante establecer expectativas claras sobre lo que estas herramientas pueden hacer, sin descuidar el acceso a soporte humano.
Ejemplos de personalización bien ejecutada
No hay una sola manera de personalizar experiencias; algunas compañías destacan por hacerlo especialmente bien:
Netflix utiliza personalización para identificar intereses y ofrecer contenido y sugerencias relacionadas en tiempo real, reduciendo fricción en la experiencia.
Stitch Fix recopila información sobre talla, forma y estilo personal para recomendar outfits adaptados a cada cliente, demostrando cómo personalización e IA pueden mejorar significativamente la experiencia digital.
LinkedIn ofrece un gran ejemplo de equilibrio entre utilidad y privacidad, utilizando conexiones actuales para facilitar conexiones profesionales y búsqueda laboral.
Conclusión
La industria de viajes y turismo evoluciona rápido, y la generación Z es uno de los grupos que más está transformando el recorrido de compra online. Su forma de buscar, comparar y reservar está redefiniendo las expectativas digitales del sector. Aunque eso sí, sus expectativas sobre lo que implica una buena experiencia digital son más altas que nunca.
Por eso, es importante conocer cómo viaja la generación Z y adaptarse a este cambio con experiencias fluidas, personalización impulsada por datos y experimentación constante. De esta forma, podrás construir confianza, fidelización y relaciones duraderas con una generación que seguirá transformando el sector.
Claves para marcas de viajes y turismo
Trabaja tu presencia en redes socialespara influir en clientes potenciales y aumentar reconocimiento de marca.
Destaca atracciones cercanas y lugares imperdibles en tus listings para captar atención.
Potencia reseñas auténticas, imágenes de alta calidad y videos actualizados para reforzar confianza y credibilidad.
Simplifica checkout y amplía métodos de pago para reducir drop off.
Personaliza con recomendaciones relevantes en tiempo real para crear experiencias más adaptadas.
Usa IA para ofrecer respuestas inmediatas y asistencia útil durante todo el proceso de reserva.
El ciclo de optimización: cómo los datos de comportamiento impulsan la mejora continua
Stephanie Safdie
Ideas principales
› La importancia de los datos de comportamiento en la experimentación
› Ejemplos de datos de comportamiento, como los mapas de calor, la profundidad de scroll y el análisis de embudos
› Por qué la optimización debe entenderse como un proceso continuo
› Cómo las herramientas de IA de Wingify ayudan a experimentar de forma más rápida e inteligente
Cuando una marca no sabe hacia dónde ir, no necesita buscar muy lejos para encontrar las respuestas: los datos de comportamiento no mienten.
Todos los equipos de optimización han pasado por algo así. Detectas una caída del 3% en la conversión de la página de checkout. El dashboard te muestra exactamente qué ha ocurrido, pero no dice nada sobre el porqué.
Entonces empiezan las conjeturas: ¿será el color del CTA? ¿Quizás la información sobre el envío aparece demasiado abajo en la página?
Lanzas un A/B test basándote en una de estas corazonadas, esperas dos semanas y… no pasa nada. No hay mejora. Tampoco nuevos insights. Solo una línea plana.
Hacer pruebas basándose en la intuición es como intentar resolver un problema sin saber cuál es: ves que algo no funciona, pero no sabes por qué hasta que miras más de cerca. En el mundo de la optimización, el análisis de comportamiento es precisamente lo que te permite ver más allá de los datos para dejar de adivinar y empezar a actuar. Pero hay algo importante: no basta con hacerlo una sola vez.
Los equipos que parten del comportamiento observado no solo ejecutan mejores experimentos, sino que también realizan menos pruebas innecesarias.
Esto permite ahorrar más, reducir la presión sobre presupuestos ajustados, obtener menos resultados no concluyentes y dedicar más recursos a los experimentos que realmente mejoran las conversiones, el engagement y los ingresos.
La diferencia entre un equipo que adivina y otro que observa aumenta con el tiempo. Cada hallazgo permite afinar la siguiente hipótesis. Cada resultado vuelve a alimentar el análisis del comportamiento. Con el tiempo, este ciclo se convierte en tu mayor ventaja competitiva, porque tu marca no avanza hacia una mejor versión una sola vez, sino una y otra vez.
El «qué» frente al «porqué»: la brecha que cierra la analítica de comportamiento
Las herramientas de analítica tradicionales son excelentes para contar, pero no tanto para explicar.
Pueden registrar clics, sesiones e ingresos, pero no muestran la historia completa que hay detrás de esos comportamientos. Es como ver la línea de meta sin conocer el recorrido que llevó al usuario hasta allí.
Las herramientas de analítica de comportamiento, como los mapas de calor, las grabaciones de sesiones y el análisis de embudos, cubren ese vacío. El foco deja de estar únicamente en qué hacen los usuarios y pasa a centrarse en cómo experimentan tu sitio web.
Estas son otras formas en las que dichas herramientas ayudan a las marcas a localizar mejor los puntos de fricción:
Mapas de scroll: Ofrecen una representación visual de hasta dónde se desplazan los usuarios dentro de una página. Las zonas más oscuras muestran las áreas que concentran una mayor atención, mientras que las más claras reflejan dónde aumenta el abandono. Así, las marcas pueden saber si los usuarios llegan a ver un CTA, una propuesta de valor o un detalle del producto y, en caso contrario, ajustar la página para darles mayor visibilidad.
Analítica de formularios: Muestra, campo por campo, cómo interactúan los usuarios con un formulario. Permite detectar qué campos requieren más tiempo para completarse, cuáles suelen dejarse en blanco, cuáles provocan el abandono y en qué punto se interrumpe el proceso antes de pulsar “Enviar”. En otras palabras, no solo sabrás que los usuarios no terminan de rellenar el formulario, sino también en qué campo lo abandonan.
Experience Scoring: Es una capa de detección automática de fricciones que puntúa las sesiones a partir de señales como los clics de frustración, los clics sin respuesta o los clics que generan errores. Después, muestra al equipo las sesiones y los segmentos con mayor fricción. En lugar de revisar grabaciones manualmente para encontrar problemas, Experience Scoring los señala por ti. Piensa en él como un sistema de alerta temprana para detectar problemas de UX antes de que lleguen al equipo de soporte.
Cuando dejas de ver a los usuarios como números en un gráfico y empiezas a observarlos como personas reales que recorren tu sitio web, tu perspectiva cambia. Por fin puedes detectar sus dudas, su confusión y esos clics de frustración que juegan en tu contra. Y, sobre todo, puedes identificar los experimentos que te ayudarán a convertir esas señales en oportunidades.
Ahí es donde comienza el verdadero progreso.
De la observación a la hipótesis
El objetivo de observar la grabación de una sesión o consultar un mapa de calor no es solo encontrar los principales puntos de fricción. También debes reunir evidencias suficientes para construir una hipótesis mejor. No se trata únicamente de descubrir la raíz del problema, sino de plantear formas innovadoras de resolverlo.
Tipos de hipótesis
Ejemplo
Hipótesis débil
«Creemos que cambiar el color del botón aumentará los clics porque será más visible.«
Hipótesis sólida basada en evidencias
«En las grabaciones de sesiones observamos que el 40% de los usuarios móviles hace clic repetidamente sobre el icono no interactivo del encabezado en lugar de pulsar el botón “Comprar ahora”. Si hacemos más clara la jerarquía visual, esperamos reducir la confusión y aumentar la conversión»
Ahí está la principal diferencia: una hipótesis es un disparo a ciegas y la otra, una intervención precisa y dirigida.
Seis dimensiones del comportamiento: qué te revela cada una
Para formular hipótesis más precisas, necesitas que las herramientas de diagnóstico adecuadas trabajen de forma conjunta.
Así lo aborda la suite Analyze de Wingify:
1. Mapas de calor y mapas de scroll
Piensa en ellos como mapas de atención. Muestran dónde centran la mirada los usuarios y, algo igual de importante, qué zonas pasan desapercibidas. Si tu propuesta de valor principal se encuentra más abajo de lo que los usuarios suelen desplazarse, ya tienes una primera idea que poner a prueba. Los mapas de scroll son especialmente útiles en contenidos extensos, donde la ubicación de cada elemento puede impulsar o perjudicar el engagement.
2. Grabaciones de sesiones
Las grabaciones de sesiones son lo más parecido a sentarte junto a tu cliente mientras navega por el sitio. Al filtrar señales de fricción como clics sin respuesta, clics de frustración o momentos de duda, puedes ir directamente a las interacciones importantes sin tener que revisar horas de grabaciones. Es una de las formas más eficaces de ponerte en el lugar de tus usuarios.
3. Análisis de embudos
Divide el recorrido del usuario en pasos medibles. Al identificar las etapas más problemáticas del recorrido del cliente y los principales puntos de abandono, puedes acceder directamente a las grabaciones de esos usuarios para observar qué los llevó a abandonar el sitio y, en última instancia, a no convertir.
4. Análisis de formularios
Los formularios suelen ser una de las partes más estresantes del recorrido del usuario. Saber qué campos se omiten (como el número de teléfono, la fecha de nacimiento o la dirección) o detectar que una persona debe introducir su contraseña varias veces ayuda a identificar el momento exacto en el que pierde el impulso antes de enviar el formulario.
5. Análisis de segmentos
No todos los usuarios experimentan las mismas fricciones. El análisis de segmentos permite filtrar cualquier insight por dispositivo, ubicación geográfica, fuente de tráfico o comportamiento. Un problema que frustra a un usuario móvil procedente de una campaña de pago puede pasar completamente inadvertido para otro que llega desde la búsqueda orgánica y navega desde un ordenador. Conocer esa diferencia lo cambia todo.
6. Experience Scoring
Experience Scoring funciona como un sistema de alerta temprana para tu marca, ya que identifica automáticamente las sesiones con mayores niveles de fricción. Así, el equipo no tiene que buscar los problemas manualmente. Al mostrar qué segmentos de visitantes encuentran más obstáculos, permite a las marcas corregir esos problemas antes de que provoquen el abandono.
Una sola suite, infinitas formas de experimentar
La ventaja de utilizar evidencias basadas en datos de comportamiento es que no solo sirven para impulsar A/B tests, sino también muchos otros tipos de experimentación.
Una vez que entiendes el porqué, puedes elegir la prueba más adecuada para avanzar y mejorar tanto la tasa de conversión como la fidelidad hacia la marca a largo plazo:
A/B Testing
Para cuando tienes dos formas claramente diferenciadas de resolver un punto de fricción.
Para cuando necesitas entender cómo interactúan entre sí varios elementos de una página.
Personalización
Para cuando un punto de fricción afecta a un segmento concreto, como los usuarios móviles procedentes de una campaña de pago.
Rollout de funcionalidades
Para cuando quieres observar cómo interactúan los usuarios con una nueva funcionalidad en tiempo real antes de lanzarla para todo el público.
Un mismo insight sobre el comportamiento puede alimentar todas estas acciones. Por eso, Analyze sirve como base para un programa de optimización completo y no como un simple complemento para realizar A/B tests.
Wandz: La capa de IA que mantiene el ciclo en marcha
Hemos creado Analyze para que funcione de manera fluida junto con las herramientas de experimentación y personalización de Wingify.
Cuando encuentras un punto de fricción en la grabación de una sesión, no deberías tener que cambiar de herramienta ni volver a redactar un brief para comenzar una prueba. Por eso, hemos hecho posible pasar del descubrimiento a la ejecución de un experimento en cuestión de minutos.
Esta conexión es posible gracias a Wandz, nuestra capa de IA, que integra toda la suite Analyze. Wandz impulsa el botón «Identificar fricción», al que no pueden acceder los equipos que no utilizan Analyze, y actúa como la capa de inteligencia que convierte seis herramientas en un único flujo de trabajo coherente.
En la práctica, Wandz ayuda a tu equipo a:
Resumir grabaciones de sesiones: En lugar de ver cientos de vídeos para intentar comprender qué pasa por la mente de tus clientes, tu marca puede obtener en segundos una visión clara de los patrones que se repiten entre las sesiones.
Analizar los datos de los mapas de calor: Permite descubrir los patrones de clic y scroll más relevantes sin tener que interpretar manualmente todos los datos. Así, los equipos pueden dedicar su tiempo y sus recursos a probar nuevas ideas en lugar de invertirlos en la tarea mecánica de analizar la información desde cero.
Generar hipótesis: Las marcas pueden pasar más rápido de una señal de fricción a una idea que se pueda poner a prueba, con contexto generado por IA a partir de los datos de sus propias campañas.
Piensa en Wandz como el motor que mantiene el ciclo en movimiento. Permite que tu equipo dedique menos tiempo a rebuscar entre los datos y más a actuar sobre ellos, al mismo ritmo al que avanzan tus clientes.
Actualmente, los equipos están sometidos a una enorme presión para avanzar más rápido. Por eso, puede resultar tentador tomar atajos, como copiar y pegar informes en herramientas de IA genéricas. Sin embargo, esta práctica tiene un coste oculto.
Una IA genérica no sabe cómo se distribuye tu tráfico entre diferentes perfiles demográficos, variantes, segmentos de audiencia y experimentos anteriores. Por eso, puede ofrecer respuestas con una seguridad que quizá no esté justificada. Para las marcas que intentan mejorar su estrategia de optimización web, este tipo de información puede resultar engañosa.
Wandz es diferente porque está integrado directamente en la plataforma. No se limita a resumir información, sino que actúa como una interfaz inteligente entre tu equipo y los datos reales de los usuarios. Al formar parte del recorrido de experimentación, Wandz puede analizar los datos y sugerir exactamente dónde realizar una prueba, ayudándote a pasar de los aprendizajes a la acción en cuestión de segundos.
Cuanto más observas, mejor optimizas
La optimización no es un proyecto con una única fecha de entrega. Es el hábito continuo de formular mejores preguntas, escuchar con más atención y actuar de acuerdo con lo observado para mantenerte un paso por delante.
Al cerrar la brecha entre el comportamiento y la experimentación, creas un ciclo en el que cada prueba, tanto si gana como si pierde, te ayuda a tomar una decisión más inteligente la próxima vez.
De la mano de Wingify, las marcas pueden dejar de adivinar, empezar a observar y mantener en marcha su ciclo de optimización.
¿Quieres descubrir dónde se atascan realmente tus clientes?
¿Aún tienes dudas sobre los datos de comportamiento? Aquí encontrarás las respuestas que necesitas.
¿Qué son los datos de comportamiento?
Los datos de comportamiento recogen distintos aspectos del comportamiento humano. En el ámbito de la experimentación, hacen referencia a las diferentes formas en las que un usuario interactúa con una página y que las herramientas de analítica pueden registrar y medir, como la profundidad de scroll, las páginas vistas o el tiempo de permanencia.
¿Por qué son importantes los datos de comportamiento en la experimentación?
Los datos de comportamiento permiten a las marcas comprender mejor los patrones de comportamiento de sus clientes, como la forma en que interactúan con una página y el tiempo que permanecen en ella.
Mediante herramientas como los mapas de calor, los mapas de scroll, la analítica de formularios y el análisis de embudos, las marcas pueden mejorar la experiencia de usuario y adaptarla a lo que buscan sus visitantes. Esto puede traducirse en un mayor engagement, más conversiones y una relación más sólida con la marca.
¿Por qué las marcas deben optimizar continuamente sus landing pages, páginas de inicio, páginas de producto (PDP) y páginas de listado de productos (PLP)?
Una tasa de rebote elevada entre los visitantes procedentes de redes sociales suele indicar que existe una diferencia entre sus expectativas y lo que encuentran en la página. Es decir, la página de destino no cumple lo prometido en la publicación, el anuncio o el reel que generó el clic.
Estos visitantes llegan con una intención concreta, condicionada por el contenido que acaban de ver. Si encuentran una página genérica, lenta o visualmente desconectada de ese contenido, se marchan. Por eso, es fundamental optimizarla de manera continua para mantener su interés durante todo el recorrido hasta el checkout.
¿Cómo puede Analyze ayudar a mi marca a aumentar las conversiones?
Analyze te muestra exactamente dónde encuentran dificultades tus visitantes: qué páginas abandonan, qué formularios dejan sin completar y qué botones no consiguen encontrar.
De este modo, cada experimento se basa en comportamientos reales y no en suposiciones. Esto permite formular hipótesis más precisas, ejecutar pruebas con mayor impacto y obtener más conversiones con el tráfico que ya tienes.
Sobre la autora
Stephanie Safdie
Stephanie Safdie es graduada en Lengua y Literatura Inglesas por la Universidad de Maryland, con especialización en estudios multimedia. Ha trabajado como creadora de vídeos para redes sociales, copywriter freelance y copywriter SEO en Greenly, una empresa tecnológica del sector climático. Además, dirige el blog de viajes Destination Dreamer Diaries.
RevenueIQ: el nuevo estándar para demostrar el ROI en experimentación digital
Emily Healy
Seamos honestos: demostrar el ROI en experimentación digital es como intentar resolver un Rubik’s Cube con los ojos vendados.
La discusión es siempre la misma «Esta variación ha mejorado la tasa de conversión, ¡pero el ticket medio ha bajado!» o «El ticket medio sube, ¡pero las conversiones caen!» ¿Qué resultado es mejor? ¿Quién tiene razón? Y, sobre todo, ¿cómo convences a tu CFO de que tu trabajo realmente está generando ingresos?
El problema: métricas contradictorias y decisiones estancadas
Seguro que te suena este escenario: una variante del test mejora la tasa de conversión, pero reduce el ticket medio, mientras que otra hace exactamente lo contrario. ¿Cuál es la ganadora real? Sin una métrica unificadora, nos perdemos en debates interminables, incapaces de declarar un resultado con confianza o de justificar los siguientes pasos. Como resultado, una parte importante de los tests acaba en el limbo y los dashboards de ROI existentes presentan problemas de adopción.
De hecho, el año pasado, el 8% de campañas de tests A/B con objetivo de transacción terminaron en la temida zona de «sin decisión».
La solución: RevenueIQ
Imagina un mundo en el que no tienes que elegir entre tasa de conversión y ticket medio ni explicar por qué un número sube mientras el otro baja. Un mundo en el que puedes entrar a cualquier reunión y decir: «Esta campaña va a generar X euros más al mes.»
Ese es el mundo que RevenueIQ hace posible.
RevenueIQ es la nueva métrica patentada de AB Tasty, el resultado de años de I+D y experiencia estadística. Toma todos esos datos desordenados o contradictorios y los condensa en un único número orientado al negocio: la proyección de ingresos mensuales. Sin más «resultados ambiguos». Sin más dilemas entre conversión y ticket medio. Solo una visión clara y accionable del impacto financiero real.
Beneficios clave de RevenueIQ:
Visión de ingresos siempre clara: RevenueIQ ofrece una visión clara de los ingresos por visitante y por mes, facilitando ver el impacto financiero de cada campaña.
Elimina los «ganadores poco claros»: Incluso en los escenarios más complejos, RevenueIQ determina qué variante genera más ingresos. Menos campañas inconclusas, más decisiones acertadas.
Resultados más rápidos: Al combinar las dos métricas clave en una sola métrica de ingresos, obtienes insights accionables más rápido que analizándolas por separado.
Proyecciones de ROI antes del lanzamiento: Los equipos pueden proyectar el impacto en ingresos de una campaña antes del despliegue completo, con intervalos de confianza tanto para los mejores como para los peores escenarios. Más transparencia, menos sorpresas y decisiones más estratégicas.
Una diferenciación real: RevenueIQ está impulsado por un motor bayesiano único y patentado, que garantiza resultados robustos y fiables. No es una métrica más: refleja el impacto real en ingresos.
Además, RevenueIQ ofrece un intervalo de confianza alrededor de la proyección de ingresos, lo que permite tomar mejores decisiones de negocio. Con un escenario optimista y uno pesimista claramente definidos, decidir es mucho más fácil que tener un único número sin contexto sobre su precisión.
RevenueIQ está totalmente integrado en la plataforma de AB Tasty. Cuando una campaña está en marcha, los usuarios no solo ven tasas de conversión o ticket medio, sino un claro incremento de ingresos por visitante y por mes. El sistema identifica visualmente la variante ganadora, cuantifica el posible incremento mensual de ingresos y proporciona intervalos de confianza que muestran el rango de resultados posibles.
Por ejemplo, si se proyecta que una variante generará 4.000 € adicionales al mes, RevenueIQ también mostrará la probabilidad de ese resultado y el rango estimado (por ejemplo, entre 2.700 € y 6.000 €). Un enfoque riguroso y transparente que permite tomar decisiones con confianza real.
¿Quieres conocer todos los detalles? Lee nuestro Whitepaper de RevenueIQ, una explicación científica completa escrita por nuestro Data Scientist, Hubert Wassner.
¿No eres experto en datos, pero quieres saber más? Lee nuestro artículo sobre RevenueIQ, donde profundizamos en el uso práctico de RevenueIQ.
El impacto: confianza, adopción y diferenciación
Con RevenueIQ, AB Tasty está marcando un nuevo estándar para demostrar el ROI en experimentación digital. El resultado es un mensaje claro, creíble y accionable para las reuniones QBR y las conversaciones de renovación, que restaura la confianza, impulsa la adopción y diferencia a AB Tasty en un mercado muy competitivo.
RevenueIQ reduce el riesgo de cometer errores de negocio al poner el foco en los ingresos.
Para los equipos cansados de tener debates inconclusos y métricas complejas, RevenueIQ permite tomar decisiones más sólidas: prueba clara, creíble y accionable del impacto real en el negocio.
Preguntas frecuentes sobre RevenueIQ
¿Qué es RevenueIQ?
RevenueIQ es una métrica propia y patentada desarrollada por AB Tasty que ofrece una visión clara y unificada de cuántos ingresos generan tus experimentos digitales, expresada en ingresos por visitante y por mes.
¿Qué fiabilidad tienen los datos de RevenueIQ?
RevenueIQ está impulsado por un motor bayesiano patentado que garantiza cálculos robustos, transparentes y fiables. Todas las proyecciones incluyen intervalos de confianza, para que siempre tengas el panorama completo.
¿Cómo gestiona RevenueIQ los resultados complejos o ambiguos?
RevenueIQ siempre determina un ganador claro basado en el impacto en ingresos, incluso en los casos en que las métricas tradicionales son inconclusas por su falta de integración. Menos campañas bloqueadas, más acción decisiva.
¿En qué se diferencia RevenueIQ de lo que ofrecen los competidores?
Actualmente, ningún competidor ofrece una métrica como RevenueIQ. Mientras otros pueden ofrecer estadísticas genéricas para cada métrica por separado, solo RevenueIQ proporciona una visión unificada y patentada de los ingresos por visitante y por mes, convirtiéndola en un diferenciador real.
Feature Experimentation & Rollouts: Novedades en AB Tasty
Emily Healy
Seguimos mejorando Feature Experimentation & Rollouts (FE&R) para que cada prueba de funcionalidad sea más ágil, precisa y fiable. Estas son las últimas actualizaciones ya disponibles:
Data Explorer: ahora disponible en FE&R
Data Explorer, que ya estaba disponible en Web Experimentation, ahora también forma parte de Feature Experimentation & Rollouts. Esto significa que puedes explorar y exportar datos server-side directamente desde la plataforma, sin depender de herramientas externas o técnicas como Postman.
Con FE&R Data Explorer ahora puedes:
Consultar y exportar métricas (tasa de conversión, ingresos, objetivos personalizados, NPS, acciones registradas y más).
Acceder y exportar eventos sin procesar (eventos SDK, llamadas API).
Aplicar filtros y dimensiones (campaña, entorno, funcionalidad, propiedades de usuario, rango temporal y más).
Definir rangos de fechas personalizados y límites de resultados.
Generar payloads de API directamente desde la interfaz.
Esta mejora fue una de las más solicitadas por nuestros clientes. Aporta más transparencia, refuerza la confianza en la recopilación de datos y unifica la experiencia entre capacidades client-side y server-side dentro de One Platform.
Live Hits: QA en tiempo real para pruebas de funcionalidad server-side
Cuando implementas o haces debugging de una campaña, esperar informes agregados puede ralentizar el proceso. Con Live Hits, ahora puedes visualizar eventos SDK en tiempo real y verificar al instante que funciona como debería.
Sin suposiciones. Sin esperas innecesarias.
Live Hits mejora de forma notable los flujos de QA y reduce problemas de implementación para equipos técnicos.
Puedes confirmar rápidamente:
Que los eventos se activan correctamente.
Que el tráfico se distribuye como corresponde.
Que las variaciones se ejecuten según lo previsto.
👉 Disponible en Reporting → Botón junto al filtro.
Evolución del reporting server-side
Operadores de filtro AND/OR
Ahora puedes alternar entre operadores AND/OR para varios valores dentro de un mismo filtro. Esto aporta mucha más flexibilidad al segmentar datos y permite análisis más profundos directamente dentro de tus reportes. Una segmentación más precisa permite insights más fiables.
RevenueIQ*: ahora disponible para server-side 💰
*RevenueIQ es el motor estadístico patentado de AB Tasty que transforma resultados experimentales en proyecciones financieras claras y confiables. Así, los equipos pueden pasar del CRO tradicional a una optimización enfocada en ingresos, medir uplift y ROI por variación con mayor seguridad.
RevenueIQ, ya utilizado en experimentación client-side, ahora está disponible en informes server-side. Ahora puedes proyectar el impacto financiero de tus pruebas de funcionalidad directamente desde tus reportes server-side.
Disponible en cualquier informe con objetivo transaccional, dentro de la pestaña “Revenue stats”, RevenueIQ ofrece:
Uplift por visitante: incremento estimado de ingresos por visitante tras implementar la variación.
Intervalos de confianza: escenarios de ingresos bajos, medios y altos.
Probabilidad de revenue uplift: posibilidad de que una variación aumente ingresos.
Esto se traduce en decisiones más claras, menos experimentos inconclusos y una visión más clara del impacto real en el negocio. Ahora puedes medir y comunicar con confianza el ROI de cada experimento server-side.
Conclusión
Las últimas mejoras de Feature Experimentation & Rollouts están diseñadas para dar a tus equipos más transparencia, flexibilidad e insights accionables. Gracias al acceso a datos en tiempo real, opciones avanzadas de reporting y proyecciones de ingresos fiables, cada prueba de funcionalidad puede convertirse en una oportunidad más precisa para optimizar resultados y generar impacto medible en tu negocio.
De la identidad a la intención: el futuro de la personalización
Stephanie Safdie
Aprovecha la intención del visitante en tiempo real con AdaptiveCX
Los compradores de hoy en día no solo quieren ser vistos, sino que quieren sentirse comprendidos. Si lo haces bien crearás más confianza, más conversiones y tu negocio mejorará. Pero a pesar de sus beneficios, las prácticas tradicionales de personalización siguen haciéndote perder dinero.
Ahora, la IA predictiva hace que sea fácil personalizar cada experiencia para cada visitante en tiempo real.
Por qué la personalización es el Santo Grial
Durante más de veinte años, las marcas en línea han estado tratando de recrear el tipo de experiencias de compra que los compradores solían tener en su tienda local de la esquina. Estas tiendas podían proporcionar a los clientes un servicio tan personalizado porque a menudo los conocían bien y tenían una buena idea de lo que querían cuando entraban por la puerta.
En el mundo del e-commerce, la personalización es la práctica de adaptar el contenido y los mensajes a los clientes individuales en función de sus comportamientos y preferencias únicos. Hasta ahora, esto era posible recopilando tantos datos sobre tus clientes como fuera posible. Cuanto más sepas sobre lo que quieren, mejor será la experiencia que puedes crear para los visitantes y, con suerte, más terminarán gastando.
Los beneficios de la personalización
Los días de personalización ya no son una opción para las marcas. Según una investigación realizada por McKinsey, el 71 % de los consumidores afirma que ahora espera experiencias personalizadas cuando compra en línea, mientras que el 76 % se siente frustrado cuando no las recibe.
La personalización también es simplemente buena para el negocio. Las marcas que implementan estrategias de personalización generalmente ven que el retorno a la inversión de marketing aumenta entre un 10 y un 30 %. Si bien las empresas que se desmarcan en la personalización generan un 40 % más de ingresos de esos esfuerzos que las que no lo hacen. Además, también se ha demostrado que las campañas altamente personalizadas ofrecen un aumento de hasta el 60 % en las tasas de conversión en comparación con los equivalentes de las campañas genéricas.
Pero la personalización no solo impulsa las conversiones inmediatas, sino que ayuda a las marcas a construir relaciones duraderas. La investigación muestra que el 44 % de los compradores son propensos a convertirse en compradores habituales después de una experiencia de compra personalizada. Y esas experiencias personalizadas hacen que aumente significativamente la satisfacción de la marca para el 68 % de los consumidores, convirtiendo a sus clientes en embajadores de la marca.
Donde la personalización tradicional se queda corta
Está claro que la personalización ha sido muy beneficiosa para las marcas en línea. Pero las prácticas tradicionales de personalización también son estáticas, basadas en reglas y, por lo general, basadas en segmentos de clientes predefinidos. Utilizan algoritmos para tratar de predecir la intención futura de un comprador basándose en lo que han hecho antes. Y eso tiene un par de consecuencias no deseadas.
En primer lugar, la personalización tradicional es lenta y ocurre con posterioridad. Crees hacer todo bien: analizas los datos históricos, creas un nuevo segmento y esperas haber acertado la próxima vez que un cliente específico regrese. Pero, ¿y si no es así? ¿Y si nunca vuelven? La capacidad de atención de los visitantes puede medirse ahora en milisegundos, yo te diría “a buenas horas, mangas verdes”.
En segundo lugar, es rígido. Seamos realistas, el típico customer journey en línea se llama literalmente “embudo”, y ¿quién quiere quedarse atrapado en uno de esos? Tus visitantes, por otro lado, son seres humanos vivos, que respiran. Son dinámicos y no siempre se comportarán de la manera que esperas. Sus necesidades e intenciones están en constante evolución y su experiencia en la vida real se compone de innumerables micromomentos y microdecisiones, las cuales están demasiado fragmentadas para que los métodos tradicionales de personalización puedan rastrearlas.
Además, los métodos tradicionales de personalización literalmente no pueden ver a los visitantes sin datos ni historial. Pero para la mayoría de las marcas de e-commerce, el 90 % o más de sus visitantes son anónimos; se trata de visitantes que acceden por primera vez, personas que navegan de incógnito, que no han iniciado sesión o que simplemente no quieren aceptar tus cookies. Y, sin embargo, a pesar de tus mejores intenciones, sigues ofreciéndoles a todos ellos una página de inicio genérica y cruzando los dedos, esperando lo mejor.
Conviértelo en realidad con AdaptiveCX
A pesar de sus beneficios obvios, las prácticas tradicionales de personalización aún conllevan una gran cantidad de oportunidades desperdiciadas e ingresos perdidos. Lo que las marcas realmente necesitaban era una forma de personalizar la experiencia de un visitante en tiempo real, como es el caso, y sin tener que esperar a que se identifiquen. Es el momento de incluir AdaptiveCX.
AdaptiveCX de AB Tasty es una plataforma de personalización en tiempo real que procesa señales de comportamiento mientras un visitante está en tu página web para comprender y predecir su intención. Esto representa un cambio fundamental, de la orientación basada en la identidad utilizada por la personalización tradicional a la predicción basada en la intención, desbloqueando inmediatamente el valor de ese 90 % anónimo.
A diferencia de la personalización tradicional que es puramente reactiva, AdaptiveCX está diseñado para ser:
reactivo tanto al contexto como a las acciones pasadas y actuales de un visitante,
proactivo, anticipando lo que es probable que un visitante haga a continuación dada su intención percibida.
Esto permite una experiencia en línea altamente adaptativa que siempre es importante. Una que se ajusta constantemente a lo que un visitante ha hecho y lo que se predice que hará a continuación.
Cómo AdaptiveCX utiliza la intención
No todos los visitantes llegan de la misma manera ni se van de la misma manera. Saber en qué punto está alguien en su experiencia y qué necesita realmente en ese momento es lo que separa una oportunidad perdida de una conversión significativa. Ya sea que un visitante esté a un clic de comprar o aún se esté decidiendo, comprender su intención en tiempo real hará que convierta más visitas en ingresos, sin perder dinero en el camino.
AdaptiveCX analiza señales en directo, como clics, desplazamientos, movimiento del ratón y comportamiento del navegador, para deducir las afinidades, necesidades e intenciones de un visitante en tiempo real. Esto le permite a la plataforma anticipar acciones futuras, como la probabilidad de comprar, deambular o volver.
Incentivos inteligentes: AdaptiveCX predice la intención de compra de un visitante y ajusta la presión promocional en consecuencia. Los descuentos están reservados para aquellos que es poco probable que compren sin un incentivo, mientras que los visitantes que probablemente compren de todos modos no se les muestra un incentivo, protegiendo así los márgenes de beneficio.
Búsqueda y descubrimiento personalizados: la plataforma utiliza señales de intención para personalizar las sugerencias de búsqueda y reordenar los carruseles de productos, ayudando a los visitantes a encontrar productos pertinentes más rápido.
Experiencia adaptativa para productos fuera de stock: cuando un producto está agotado, AdaptiveCX puede mostrar instantáneamente alternativas personalizadas que coincidan con la intención de un visitante, convirtiendo un callejón sin salida en una nueva ruta de descubrimiento.
Experiencia de lujo superior: para los visitantes con alta intención de compra que es poco probable que compren en línea, AdaptiveCX puede adaptar la experiencia para resaltar las rutas asistidas por humanos, como reservar una cita en la tienda, alineándose con el comportamiento de compra de lujo.
Mensajería en el interior del embudo: para los visitantes que aterrizan directamente en las páginas de productos o categorías, AdaptiveCX puede ofrecer mensajes relevantes de la página de inicio que se adaptan a su intención en tiempo real, proporcionando contexto y orientación.
Al centrarse en la intención en tiempo real, AdaptiveCX permite a las marcas superar la personalización estática basada en normas y crear experiencias que se adaptan de forma continua y automática a las necesidades de cada visitante.
Casos prácticos del mundo real utilizando AdaptiveCX
Ahora utilizadas por más de mil millones de visitantes, varias marcas líderes a nivel mundial utilizan AdaptiveCX para garantizar que sus tácticas de personalización se adapten continuamente a la intención del visitante.
El carrusel AdaptiveCX de Kurt Geiger
Kurt Geiger es una marca de moda y accesorios de renombre mundial con una fuerte presencia en el Reino Unido, Estados Unidos y México. Continúan empujando los límites del e-commerce al centrarse en la personalización, la retención de clientes y la oferta del producto adecuado al cliente adecuado en el momento adecuado.
El reto: aumento de costes y conexiones perdidas
A pesar de un catálogo de productos robusto, la marca tuvo problemas para sacar a la superficie los artículos más relevantes para cada visitante. Esto condujo a la pérdida de oportunidades de ingresos, mayores costes de adquisición y un uso menos eficiente del gasto en marketing.
La solución adaptativa: un carrusel con infinitas posibilidades
La marca lanzó un carrusel de la página de inicio de AdaptiveCX para cubrir recomendaciones de productos muy específicas basadas en las afinidades de cada visitante, ya sean bolsos, zapatos u otras categorías.
«AdaptiveCX nos ayuda a predecir la intención del usuario y a conectar a las personas con los productos adecuados al instante, lo que ha tenido un claro impacto en los ingresos».
Gareth Rees-John, director digital, Kurt Geiger
Los resultados: grandes movimientos y grandes victorias
+23,28%
de la tasa de conversión de la página de inicio a la página de producto.
+3,37%
clics en la página del producto para los usuarios que interactúan con el carrusel.
+0,32%
en la tasa general de clics.
Attractiontickets.com y Búsqueda Adaptativa
Attractiontickets.com se fundó en 2002 para Add Happiness® a las vacaciones y facilitar la compra de entradas para las principales atracciones del mundo. Ahora han vendido más de 15 millones de entradas y sus valores y su promesa al cliente son los mismos que cuando comenzaron.
El reto: el descubrimiento limitado del producto y baja conversión
A pesar de vender entradas a un gran número de atracciones, la función de búsqueda de la página de inicio de la marca no ofrecía sugerencias de búsqueda populares. A los visitantes primerizos sin historial se les mostraron sugerencias de palabras clave que no coincidían necesariamente con sus necesidades.
La solución adaptativa: búsqueda mejorada con señales visuales
La marca implementó una función de búsqueda adaptativa, mejorando la experiencia de búsqueda existente al mostrar los términos de búsqueda propuestos basados en las afinidades de los usuarios en tiempo real durante la sesión. Esto se enriqueció con imágenes que ayudan a llamar la atención del usuario de manera más efectiva.
Los resultados: grandes aumentos a través de métricas clave
+1,77%
en las vistas medias de la página frente al control.
+0,69%
de añadir a la cesta.
+0,65%
de la tasa de conversión.
El e-commerce está cambiando rápidamente. Las prácticas tradicionales de personalización basadas en reglas estáticas y segmentos predefinidos son demasiado lentas para mantenerse al día. AdaptiveCX se adapta a cada visitante en tiempo real, incluso a los anónimos. Esto no solo maximiza el compromiso y las ventas, sino que garantiza que nunca volverás a perder una oportunidad.
¿Todavía tienes dudas sobre el futuro de la personalización? Aquí tienes las respuestas que necesitas.
¿Cuál es la diferencia entre personalización activa y personalización estática?
La personalización estática se basa en reglas preestablecidas por los expertos en marketing. Por ejemplo, una página web puede mostrar un banner específico a los usuarios de una determinada ubicación o mostrar contenido diferente a los visitantes que vuelven a la página. Estas reglas permanecen inalteradas hasta que alguien las actualiza manualmente.
La personalización adaptativa, por su parte, ajusta continuamente las experiencias en tiempo real en función del comportamiento del usuario, el contexto y los datos. En lugar de basarse en reglas rígidas, aprende y se adapta dinámicamente para ofrecer el contenido o la experiencia más relevante.
A la personalización adaptativa también se la conoce a menudo como personalización impulsada por IA, personalización dinámica o personalización en tiempo real, ya que utiliza datos y algoritmos para optimizar automáticamente la experiencia del cliente.
¿Qué tipo de software puedo usar para implementar la personalización adaptativa?
Una opción de software especializado en personalización adaptativa es AdaptiveCX, una solución propia desarrollada dentro de la plataforma AB Tasty.
Para implementar con eficacia la personalización adaptativa se necesita un software de gran calidad capaz de analizar el comportamiento de los usuarios, realizar experimentos y optimizar automáticamente las experiencias. Con AdaptiveCX, las empresas pueden ir más allá de la personalización estática basada en reglas, utilizando la experimentación y la toma de decisiones adaptativa para adaptar las experiencias digitales a cada segmento de usuarios en tiempo real.
¿Qué hace AdaptiveCX?
AdaptiveCX es una herramienta de la plataforma AB Tasty diseñada para ofrecer una personalización adaptativa y basada en datos en tiempo real.
Para ello, analiza continuamente las interacciones de los usuarios y los resultados de las pruebas con el fin de determinar qué experiencia ofrece mejores resultados para los distintos públicos. En lugar de basarse en segmentos fijos o suposiciones, AdaptiveCX ajusta dinámicamente el contenido, los diseños y los mensajes en función de lo que realmente impulsa la participación y las conversiones.
Este enfoque permite a los equipos:
Optimizar automáticamente los recorridos de los clientes
Ofrecer experiencias más relevantes en tiempo real
Reducir la gestión manual de reglas
Mejorar continuamente el rendimiento mediante la experimentación
Estos datos de los usuarios en tiempo real permiten ofrecer experiencias digitales más personalizadas, lo que puede ayudar a impulsar las tasas de conversión y la fidelidad a la marca a largo plazo.
¿Cómo se perfila el futuro de la personalización?
El futuro de la personalización pasa por la transición de las páginas web estáticas a interfaces más dinámicas, capaces de adaptarse a las preferencias del usuario en tiempo real. Mediante el uso de herramientas como AdaptiveCX, Evi AI y EmotionsAI junto con AB Tasty, las marcas pueden personalizar con éxito sus páginas web de acuerdo con lo que desean sus clientes mientras estos siguen navegando por el sitio, lo que puede aumentar drásticamente las conversiones.
Sobre la autora
Kate Feng
Kate Feng es licenciada en Negocios Internacionales por SKEMA Business School, donde investigó la personalización ética de la inteligencia artificial en la publicidad. Actualmente es Growth Marketer y Creative Strategist en AB Tasty, y además fundó la marca de moda KATE FENG PARIS, una empresa con sede en París.
De PDP a Checkout: 10 oportunidades de optimización sobre cómo impulsar las ventas de e-commerce
Stephanie Safdie
De la página del producto al checkout: donde se consiguen realmente las ventas de e-commerce
El customer journey puede ser complicado.
Las marcas de e-commerce invierten mucho en tráfico, pero los ingresos a menudo se ganan o se pierden con un solo clic. Especialmente teniendo en cuenta que muchas personas ahora usan IA para buscar productos en lugar de hacer una búsqueda más tradicional en Google.
En 2026, las marcas de e-commerce no solo compiten en los resultados de búsqueda o páginas de inicio de Google, sino que ahora también lo hacen a través de herramientas de IA, plataformas sociales y momentos virales que llevan a los compradores directamente a las páginas de productos.
A medida que el tráfico de fuentes alternativas como Chat GPT, Tik Tok e Instagram sigue creciendo exponencialmente, las páginas de listado de productos se han convertido en un punto integral para la conversión en el customer journey.
Esta es exactamente la razón por la que las marcas necesitan optimizar sus páginas, desde la página de detalles del producto hasta la de pago, donde la fricción se mantiene en su punto más alto.
A su vez, los pequeños momentos de duda, distracción o confusión pueden desbaratar una compra por completo. Aquí entra la optimización no solo como una «solución», sino también para la identificación de múltiples oportunidades en todo el embudo.
Este artículo describe las 10 oportunidades de optimización más prácticas para ayudar a impulsar las ventas de e-commerce y cómo las plataformas de optimización como AB Tasty pueden ayudarte.
Por qué el paso de una PDP a la de checkout merece más atención
Las PDP son aquellas en las que los compradores evalúan el valor, la relevancia y la confianza, lo que los hace especialmente importantes en la experiencia de compra del comprador.
Algunos de los componentes más importantes incluyen el carrito y la página de pago, donde realmente se pone a prueba la intención de compra. Esta es la razón por la que muchas marcas optimizan la adquisición de manera más agresiva que la UX en las etapas media y baja del embudo de marketing.
Sin embargo, a pesar de estas pruebas más intensivas, las posibilidades de pérdida de ingresos siguen estando a la vista, como con:
urgencia débil
información poco clara del producto
UX móvil pobre
problemas de pago
Cuando las marcas ven el paso de una PDP hasta la página de pago como la regla de oro que es en realidad pueden dar un paso más hacia nuevos niveles de éxito.
Oportunidad n.º 1: haz que tu PDP haga más que sentarse allí de brazos cruzados
Tu página de detalles del producto tiene una función: ayudar a los compradores a sentirse lo suficientemente seguros como para seguir adelante.
Una buena PDP es buena, pero si deja a los clientes confusos buscando respuestas, no está haciendo el trabajo real que necesita hacer para convertir con éxito a los usuarios.
Esto se debe a que las mejores PDP no solo muestran un producto, sino que en realidad ayudan a los compradores a decidir dar un paso más hacia la compra de un artículo.
Esto significa que las PDP deberían tener:
descripciones de productos claras y orientadas a los beneficios
imágenes de alta calidad
videos útiles
detalles fáciles de escanear como tamaño, especificaciones, materiales o compatibilidad
En resumen: menos misterio y más claridad, que es la clave para garantizar que los usuarios pasen en algún momento de las PDP al pago.
Esto se debe a que cuando la información de compra es fácil de encontrar, los compradores pasan menos tiempo dudando y más tiempo avanzando hacia el pago de los artículos de su carrito.
Una PDP fuerte reduce los problemas antes de que aparezcan, responde a las preguntas antes de que se conviertan en objeciones y genera confianza antes de que aparezcan las dudas, lo que brinda a los compradores el contexto que necesitan para actuar en una posible compra.
Dado que la incertidumbre es una de las formas más rápidas de perder el ímpetu en el proceso de compra, también es uno de los elementos más importantes que hay que tener en cuenta.
Oportunidad n.º 2: crea confianza donde existen dudas
La confianza importa más cuando los compradores están a punto de tomar una decisión. Es por eso que las marcas nunca deben ocultar los signos de confianza en lugares como los pies de página o en páginas separadas de preguntas frecuentes, ya que en realidad funcionan mejor cuando aparecen en los momentos exactos en que es más probable que aparezca la duda.
Cosas como revisiones, calificaciones, información de entrega, políticas de devoluciones, garantías de pago y las garantías generales ayudan a reducir el riesgo potencialmente mal percibido. Sin embargo, es importante recordar que tenerlos en la página web de tu marca no es suficiente, sino el dónde se encuentran es tan crucial como la ubicación y la visibilidad.
Por ejemplo, un módulo de revisión bien posicionado cerca del CTA o un mensaje de retorno claro en la PDP puede hacer mucho más que una marca de confianza genérica escondida en la parte inferior de la página.
El objetivo es simple: hacer que los compradores se sientan seguros diciendo sí a tu producto o servicio. Cuando las marcas responden proactivamente a las preocupaciones en torno a la calidad, la entrega, el pago o las devoluciones, pueden convertir con éxito la ansiedad en una mayor confianza en las compras.
Oportunidad n.º 3: convierte el descubrimiento de productos en confianza en el producto
Una cosa es conseguir que un cliente llegue a la página y otra conseguir que se convierta.
Cuando un comprador llega a una PDP, probablemente no se ha decidido aún. Todavía está explorando, comparando y sopesando opciones. Esa es tu señal para guiarlo, que no presionarlo, para que llene el carrito de inmediato.
Los bloques de recomendación inteligentes logran exactamente este objetivo. Los productos relacionados, los artículos complementarios, las sugerencias de “compra frecuente conjunta” y los artículos vistos recientemente trabajan juntos para mantener vivo el descubrimiento. Ayudan a los compradores a refinar sus opciones, expandir su cesta de forma natural y sentir que la experiencia fue construida para ellos.
La personalización lo hace aún más poderoso. Cuando las sugerencias están determinadas por el comportamiento real de navegación y la intención, dejan de sentirse como ruido y comienzan a sentirse como las respuestas a lo que están buscando.
¿El resultado? Los compradores que exploran más, dudan menos y agregan más productos a su carrito. Esta es la razón por la que un mejor descubrimiento de productos no solo admite la conversión, sino que también puede mover el valor medio de los pedidos en la dirección correcta.
Puede que solo haya una página, pero hay infinitas posibilidades. Hagamos que, juntos, cada desplazamiento cuente.
Oportunidad n.º 4: haz que “añadir al carrito” sea el siguiente paso natural
El botón de añadir al carrito es uno de los momentos más importantes de cualquier PDP, pero sigue siendo un paso que con frecuencia se pasa por alto.
Si los compradores tienen que buscar lo que quieren, cuestionarlo o preguntarse qué sucede después de hacer clic, ya has perdido el ímpetu del cliente en su momento álgido. El objetivo es hacer que ese paso sea obvio, fácil y casi inminente hacia la compra.
Eso significa probar más de lo que piensas. Esto podría incluir incluso el cambio más pequeño, como probar diferentes términos de CTA como “añadir al carrito” vs. “comprar ahora” vs. “resérvalo ya”, ya que todos pueden incitar de manera diferente dependiendo de tu público. Otro ejemplo es la colocación de botones de prueba, especialmente en dispositivos móviles, donde un CTA menos visible puede ser la diferencia entre un clic en «añadir al carrito» y un desplazamiento. Por último, añadir avisos, como alertas de existencias bajas, indicadores de popularidad y plazos de entrega lo suficientemente cercanos al botón para que importen, puede marcar la diferencia.
Y no olvides lo que viene después del clic. Las marcas deben tener como objetivo proporcionar a los usuarios una confirmación clara de la compra, una transición fluida al carrito y un siguiente paso tranquilizador. Estos pequeños momentos reducen las dudas y hacen que la decisión sea más fácil.
Menos fricción. Más progreso. Esa es la prueba que importa.
Oportunidad n.º 5: no dejes que el carrito se convierta en una sala de espera
Los compradores que llegan al carrito están cerca, pero “estar cerca” no es “comprar”.
El carrito sigue siendo un lugar donde el ímpetu de compra puede decaer y donde algunas optimizaciones inteligentes pueden marcar la diferencia.
La clave es comenzar con claridad. Las marcas deben preguntarse: ¿pueden los compradores ver exactamente lo que están comprando, desde el nombre del producto, a la imagen, el tamaño y la cantidad, sin forzar la vista ni desplazarse en la página? Si no es así, esa es la mejor señal, ya que la confianza del comprador disminuye rápidamente cuando los detalles no están claros.
A continuación, es importante observar los puntos de fricción que se esconden a plena vista:
Estimaciones del precio de envío: muéstralas desde el principio, ya que los costes sorpresa en el proceso de pago siguen siendo la razón principal por la que se abandonan los carritos.
Campos de código promocional: su colocación es importante. Un campo mal posicionado puede enviar a los compradores fuera de la página a buscar un descuento por el que nunca volverán.
Bloques de Upsell: las sugerencias relevantes pueden elevar el valor promedio del pedido, pero solo si son útiles. Evitar el tiempo irrelevante y tener una colocación adecuada cuenta más de lo que piensas.
Claridad del CTA: un camino claro hacia adelante. Sin botones contrapuestos ni jerarquías confusas.
El carrito debe reforzar la decisión de compra, no crear nuevas razones para dejarlo de lado. Mantenlo limpio, mantenlo seguro y dirige a los compradores hacia el pago.
Cada elemento es una prueba por realizar. Dar un paso más hacia el éxito significa ponerlos a prueba.
Oportunidad n.º 6: haz que el pago se sienta más breve de lo que realmente es
Al dirigirse al pago, nadie quiere ver posibles ventanas emergentes o posibles problemas que hagan que el proceso sea más lento o menos fluido, ya que ambos casos podrían conducir al abandono del carrito.
La dificultad de pago sigue siendo una de las causas más comunes de pérdida de ingresos. Para evitarlo, es importante que las marcas tengan como objetivo simplificar formularios, reducir campos y eliminar pasos innecesarios.
Los cuadros de síntesis a continuación muestran las posibles pruebas que las páginas web podrían realizar para reducir las dificultades durante el proceso de pago:
Single-Page vs Multi-Step Checkout
Prueba si los compradores compran mejor usando una página de pago optimizada o un recorrido guiado de varios pasos que divide el proceso en acciones más pequeñas.
Visibilidad de pago de los cliente
Haz que el pago de “clientes no registrados” sea fácil de encontrar para que los usuarios que no quieran crear una cuenta puedan avanzar sin dificultades.
Autofill Options
Reduce el esfuerzo manual al admitir el relleno automático de los campos de contacto, envío, facturación y pago para ayudar a los usuarios a completar el pago más rápidamente.
Error Handling
Utiliza mensajes de error claros y específicos que expliquen qué salió mal y cómo solucionarlo sin obligar a los usuarios a reiniciar el proceso de pago.
Progress Indicators
Muestra a los usuarios dónde se encuentran en el proceso de pago y cuántos pasos quedan para reducir la indecisión y fomentar la compra.
.
Reassurance Tactics
Crea confianza con señales de seguridad como mensajes de pago seguros, recordatorios de políticas de devolución, detalles de entrega y acceso a atención al cliente.
El objetivo principal de este paso es centrarse en hacer que el proceso de pago se sienta factible e intuitivo, ya que una experiencia de pago más fluida puede tener un impacto sustancial y directo en las conversiones.
Oportunidad n.º 7: crea tranquilidad hasta el final
Los compradores a menudo sienten mayor ansiedad justo antes de realizar el pago, ya que hay que introducir los datos confidenciales para la realización del pago y gastar dinero.
Por eso es importante reforzar la confianza con mecanismos como la mensajería de pago seguro, las devoluciones fáciles, la claridad sobre las opciones de entrega, los plazos de envío, los métodos de pago flexibles y las opciones de atención al cliente.
La dificultad emocional puede ser tan importante como los puntos de fricción que podrían existir en la UX .
Recuerda, incluso una experiencia técnicamente fluida puede dejar a los usuarios sintiéndose inseguros, abrumados o dubitativos. Una página de pago puede cargarse rápidamente y funcionar perfectamente, aunque no le ayuda a un usuario a sentirse seguro sobre los precios, la flexibilidad o la fiabilidad.
Esta es la razón por la que las marcas deben tratar de probar el tipo de garantías que funcionan mejor para su audiencia. En AB Tasty, podemos ayudar a las marcas a hacerlo con herramientas como EmotionsAI, que utiliza 10 segmentos emocionales diferentes para categorizar a los usuarios en función de sus necesidades emocionales específicas.
Oportunidad n.º 8: utiliza la personalización para mantener una buena experiencia
De la misma manera que todas las personas son únicas y responden a diferentes mensajes, ningún comprador llega a tu página de la misma manera.
Un visitante que navega por primera vez por una página de producto tiene expectativas diferentes a las de un cliente leal que vuelve para volver a pedir un producto. Tratarlos de manera idéntica es una oportunidad perdida, y a menudo es la razón por la que terminan marchándose.
Las tácticas como la personalización permiten que tu marca se adapte a la experiencia del usuario para que coincida con dónde está realmente, como su intención, comportamiento y contexto para poder llegar a su página en un primer momento.
Eso significa mostrar las recomendaciones adecuadas de productos en el momento adecuado, no solo las más populares. Requiere ajustar los avisos basándose en lo que hay en el carrito de un usuario en lugar de lanzar en masa el mismo temporizador de cuenta regresiva para todos. Esto también significa que aparecerán mensajes de fidelización para los clientes que se lo han ganado y, en su lugar, dar la bienvenida a nuevos visitantes con contenido que genere confianza.
Cuando se implementa y ejecuta bien, la personalización puede eliminar estos posibles obstáculos y hacer que la experiencia de compra sea natural, como si la página se hubiera creado para esa persona exacta. Eso es lo que mantiene a los compradores avanzando, desde la PDP hasta el carrito y el pago, sin que duden de sí mismos.
Del mismo modo que “trabaja de forma más inteligente y no más dura”, el objetivo no es mostrar más, sino mostrar lo que es relevante.
Oportunidad n.º 9: pon a prueba tu camino hacia un AOV más alto, no solo una conversión más alta
Tener como objetivo que se hagan más pedidos está muy bien, pero crear más valor por pedido es aún mejor.
La tasa de conversión recibe mucha atención, y con razón. Pero si solo estás optimizando para recibir más pagos, estás perdiendo ingresos. El valor promedio del pedido (AOV) es una herramienta igual de potente y, sin embargo, a menudo está infravalorado.
Piensa en el momento en que un comprador podría gastar más de manera natural: un paquete que aparece de manera oportuna en la PDP, una venta cruzada en el carrito y el envío gratuito podrían ayudar a un usuario a ir más allá y aprovechar al máximo su compra.
No se trata de trucos o trampas para los consumidores, sino de incentivos útiles hacia una conversión cuando son pertinentes y están bien situados.
Recuerda, la relevancia y el tiempo lo son todo. Vender más de manera forzada puede crear dudas. Una oferta que aparece demasiado pronto interrumpe el momento. Por eso, aquí como en cualquier otro lugar, es tan importante poner a prueba tu página.
Algunas ideas de lo que las marcas podrían incluir:
Bundle Configurations
Prueba diferentes configuraciones de paquetes para comprender qué combinaciones de productos parecen más relevantes, valiosas y fáciles de convertir para los compradores.
Colocación de venta cruzada
Experimenta dónde aparecen las ventas cruzadas y cómo se enmarcan, desde páginas de productos hasta carritos, páginas de pago y momentos posteriores a la compra.
Plazos de envío gratuito
Prueba el plazo de envío gratuito que cambia el valor promedio del pedido sin crear dificultades ni dañar la conversión general.
Tu marca ha empezado su propia andadura. Deja que los datos te digan lo que realmente funciona para tus clientes y no lo que les funcionaba a otros.
Los pequeños cambios en AOV, categorizados a través de miles de pedidos, pueden acrecentarse más rápido de lo que piensas.
Oportunidad n.º 10: deja de adivinar y comienza a experimentar con tu página
Cada experiencia, desde la PDP hasta la página de pago, tiene sus propias dificultades. Lo que ralentiza a los compradores en una página puede no importar en absoluto en otra. Por eso las mejores prácticas son un punto de partida, no una garantía.
La única manera de saber lo que realmente funciona para tus clientes es probarlo.
A/B Testing y las pruebas multivariables les permiten a las marcas validar ideas antes de comprometerse a usarlas. Te dan la confianza de que un cambio hace mejorar realmente el rendimiento, no solo hacen que parezca una buena idea o que funciona bien en una demostración. Y cuando las pruebas no salen como esperabas, no es un fracaso, sino un aprendizaje.
Probar, probar y probar es la forma más rápida de entender mejor a tus clientes.
Los equipos más eficaces no se limitan a probar páginas individuales de forma aislada. Experimentan a lo largo de toda la experiencia: desde cómo se presenta un producto en la PDP, a cómo se comunica el valor en el carrito, o cómo la página de pago crea confianza y dificultades.
Al medir tanto el impacto de la conversión como el valor comercial descendente, como los ingresos por visitante, las tasas de retorno, los comportamientos de compra repetida, las marcas pueden descubrir con éxito qué funciona mejor para todos los tipos de clientes.
Cómo ayuda AB Tasty a las marcas de e-commerce a convertir las dificultades de la experiencia en crecimiento de ventas
Todas las oportunidades que hemos cubierto en este artículo, desde la claridad de la PDP hasta la confianza en el pago, se reducen a lo mismo: comprender lo que tus clientes necesitan a cada paso y hacer uso de las herramientas adecuadas para actuar en consecuencia.
Ahí es donde entra AB Tasty.
Ayudamos a las marcas de e-commerce a optimizar los momentos más importantes, desde el descubrimiento del producto hasta la compra. A través de la experimentación, la personalización, la gestión de funciones y las recomendaciones basadas en IA, tus equipos pueden probar los diseños de la PDP, perfeccionar el uso del carrito, mejorar las experiencias de pago y validar las estrategias de recomendación sin detenerse a esperar los ciclos de desarrollo.
En AB Tasty, estamos orgullosos de ayudarte a aprender más rápido. Cada prueba, experiencia personalizada y despliegue de funciones es una oportunidad para comprender mejor a tus clientes y tomar decisiones más inteligentes para tu próxima prueba.
Tanto si eres un equipo de marketing que ejecuta campañas in situ, un equipo de productos que verifica el flujo de pago o un equipo de ingeniería que gestiona lanzamientos progresivos de funciones, AB Tasty puede ofrecerte todo en un formato de ventanilla única.
Las mejores experiencias de e-commerce no se construyen en un solo paso, sino que se mantienen mediante pruebas coherentes, valientes y un equipo que se atreve a ir más allá.
Estamos aquí para ayudarte en cada paso de ese viaje. Construyamos algo mejor, juntos.
Conclusión: las mejores experiencias crean mejores ventas
Las marcas que reducen las dificultades, mejoran la relevancia y crean confianza pueden desbloquear un rendimiento de ventas más sólido. El crecimiento de los ingresos no solo proviene del aumento del tráfico, sino que procede también del desglose de la experiencia del cliente para mejorarla paso a paso.
¿Listo para ver qué tipo de crecimiento es posible cuando ponemos a prueba el trabajo en equipo y hacemos que tu sueño se cumpla?en we put teamwork to the test and make the dream work for you?
¿Todavía tienes dudas sobre cómo optimizar las páginas de productos y el proceso de pago? Aquí tienes las respuestas que necesitas.
¿Qué es una PDP?
Una página de detalles del producto (PDP) es aquella página de una página web de e-commerce que ofrece información detallada sobre un producto concreto, como imágenes, precios, descripciones y opiniones. El objetivo principal de una PDP es ayudar a los compradores a decidir si desean adquirir el producto.
¿Cuál es la diferencia entre una PDP y una PLP?
Una página de listado de productos (PLP) es aquella en la que se muestran los productos. Por ejemplo, si haces clic en “zapatillas deportivas”, verás una selección de esos productos dentro de una categoría o en los resultados de búsqueda. Una PDP, por su parte, se centra en un producto concreto. Las PLP ayudan a los usuarios a explorar y comparar artículos, mientras que las PDP impulsan la decisión final de compra.
¿Por qué es tan importante una PDP?
Una PDP es importante debido a su impacto directo en las tasas de conversión, ya que proporciona a los clientes la información y la confianza que necesitan para realizar una compra. Una PDP bien diseñada también puede reducir las devoluciones, reforzar la confianza y aumentar el valor promedio de los pedidos.
¿Qué puedo optimizar con una PDP?
Con una PDP, puedes optimizar diversos elementos, como los títulos de los productos, las imágenes, las descripciones, las palabras clave de SEO, la visibilidad de los precios, las reseñas y las llamadas a la acción. También puedes mejorar la velocidad de la página, la usabilidad en dispositivos móviles, las oportunidades de venta adicionales y el rendimiento de la conversión mediante pruebas y análisis.
Sobre la autora
Stephanie Safdie
Stephanie Safdie tiene una licenciatura en Lengua y Literatura Inglesas de la University of Maryland, con especialización en estudios multimedia. Ha trabajado como creadora de videos para redes sociales, redactora freelance, redactora SEO en la empresa de tecnología climática Greenly y dirige el blog de viajes Destination Dreamer Diaries.
Todo lo que necesitas saber sobre el testing multivariante (MTV) en turismo
John Hughes
Pocas experiencias se comparan con tener la maleta lista, el vuelo reservado y la emoción de descubrir un nuevo destino. Sin embargo, mucho antes del despegue, existe otra parte decisiva del viaje: el proceso de reserva.
Hoy, quienes viajan tienen expectativas más altas. Comparan precios entre dispositivos, consultan reseñas, revisan políticas de cancelación y abandonan rápidamente cualquier experiencia digital que genere fricción. Por eso, en una industria tan competitiva como la de viajes, cada clic importa. Y es aquí donde el testing multivariante en turismo se convierte en una herramienta estratégica.
Sin embargo, optimizar una web de viajes ya no consiste únicamente en mostrar destinos atractivos. También implica probar continuamente titulares, botones, diseños y mensajes para entender qué impulsa realmente a una persona a reservar.
¿Por qué el proceso de reserva en turismo es más complejo que en otros sectores?
Reservar un viaje no suele ser una compra impulsiva como ocurre cuando compramos una prenda de ropa. A diferencia de otros sectores, aquí el usuario debe tomar múltiples decisiones emocionales, financieras y logísticas:
Elegir destino.
Comparar fechas.
Revisar precios.
Evaluar hoteles o vuelos.
Confirmar políticas.
Gestionar presupuesto.
Y cada paso puede generar entusiasmo o que el usuario abandone su búsqueda en el momento en que algo no le cuadra. Además, el recorrido no suele ser lineal. Muchas personas comienzan la búsqueda en el móvil, comparan opciones en el ordenador y finalmente abandonan antes de pagar.
94%
Nada menos que un 94% de los usuaios cambian de dispositivo mientras planifican un viaje.
Más del 53% de las personas en Estados Unidos ha reservado un hotel para el mismo día, lo que demuestra hasta qué punto los viajes pueden surgir de forma espontánea..
Esto convierte la optimización del funnel de reservas en una prioridad para marcas de viajes, hoteles, aerolíneas y OTAs.
¿Qué es el A/B testing en turismo?
El testing multivariante (MVT) es un método que permite probar múltiples variables dentro de una misma página al mismo tiempo para identificar qué combinación de cambios genera el mejor resultado.
A diferencia del A/B testing, que compara dos versiones de un único conjunto de elementos, el MVT analiza varios componentes de forma simultánea, generando un volumen de datos más amplio para entender cómo interactúa cada elemento entre sí.
El objetivo del testing multivariante es evaluar múltiples ideas en una misma página, de manera simultánea, para descubrir qué combinación de variables crea la experiencia digital más efectiva.
¿Por qué el A/B testing es clave para webs de viajes?
El viaje digital que realizan los usuarios a la hora de reservar un vuelo o una habitación de hotel combina factores racionales y emocionales.
Entusiasmo
El principal motor de la planificación de viajes. Potencia esta emoción con imágenes aspiracionales de alta calidad y titulares que despierten entusiasmo.
Estrés
Comparar horarios de vuelos, ubicaciones de hoteles y presupuestos puede resultar abrumador. La simplificación y una experiencia de usuario clara son tus mejores herramientas aquí.
Posible desorganización
Viajar implica coordinar muchas variables. Ayuda a los usuarios a mantenerse organizados con resúmenes claros y detalles de reserva fáciles de encontrar.
Confianza
Reservar un viaje implica una inversión importante. Genera confianza con prueba social, señales de pago seguro y políticas de cancelación claras.
Sensibilidad al precio
La mayoría de los viajeros prestan mucha atención al precio. Destacar el valor, los descuentos y las garantías de “mejor precio” resulta clave para este grupo.
Miedo a arrepentirse
Genera tranquilidad con opciones de reserva flexibles, comparaciones sencillas y actualizaciones de disponibilidad en tiempo real para reducir el temor al “¿y si me equivoco?”.
Una persona puede sentirse inspirada por una imagen paradisíaca, pero abandonar si no entiende claramente el precio final o las condiciones de reserva. Puede confiar en una oferta hasta que las políticas de cancelación generen dudas.
Es precisamente en esta incertidumbre y complejidad donde el A/B testing en turismo puede marcar una diferencia, ya que experimenta con distintos elementos para ayudar a las marcas de viajes a identificar qué combinación funciona mejor para una audiencia diversa.
Y esos no son los únicos beneficios:
Reduce abandono en el proceso de reserva.
Mejora UX en desktop y mobile.
Incrementa conversiones.
Permite validar hipótesis con datos reales.
Reduce decisiones basadas en intuición.
Ayuda a personalizar experiencias según comportamiento.
Eso sí, solo quienes aplican bien las estrategias de optimización de conversiones en turismo podrán disfrutar de esas ventajas.
El alto costo de equivocarse
Entre múltiples sectores, la industria de los viajes registra algunas de las tasas más altas de abandono durante el proceso de reserva. Dado que estos funnels suelen implicar varios pasos y la introducción de datos financieros sensibles, cada etapa del recorrido representa una oportunidad para generar confianza… o perderla.
Optimiza la experiencia digital en el sector Travel
Un ejemplo de test multivariante aplicado al turismo
El testing multivariante (MTV) y la industria de los viajes pueden trabajar de la mano en distintas etapas del proceso de reserva.
Imagina que quieres optimizar una página de resultados de búsqueda de vuelos. Esto podría implicar probar el texto del titular, el diseño de la visualización de precios, el copy del botón CTA o incluso la forma en que se presenta un mensaje de urgencia (por ejemplo: “Solo quedan 3 asientos a este precio. Reserva ahora”).
Dado que el testing multivariante (MTV) genera y ejecuta automáticamente todas las combinaciones posibles entre estos elementos, puede identificar no solo cuál es la versión con mejor rendimiento de cada componente individual (botón, tamaño de texto, tipografía, etc.), sino también qué combinación completa ofrece mejores resultados.
Testing multivariante (MTV) en turismo vs. A/B testing
A la hora de optimizar una web de reservas o viajes, tanto el A/B testing como el testing multivariante (MTV) pueden aportar valor. Sin embargo, entender sus diferencias resulta esencial para aplicar la estrategia adecuada según el tráfico, los objetivos y la complejidad del funnel.
A/B testing
Es ideal para probar una sola hipótesis a la vez. Por ejemplo: ¿“Reservar ahora” generará más conversiones que “Ver disponibilidad”?
Se trata de una metodología más rápida, accesible y especialmente útil para marcas que buscan validar cambios puntuales sin grandes volúmenes de visitas.
Testing multivariante (MTV)
Está diseñado para analizar cómo múltiples elementos trabajan juntos dentro de una misma experiencia. Por ejemplo:
Señales de confianza
Mensajes de urgencia
Botones CTA
Visualización de precios
Es más potente para detectar combinaciones ganadoras, pero también requiere más tráfico para alcanzar relevancia estadística.
¿Tu marca de viajes está preparada para implementar testing multivariante (MTV)?
En términos generales, el testing multivariante (MTV) necesita más tráfico que el A/B testing para generar resultados fiables. Como referencia, una marca de viajes debería contar con páginas que reciban al menos entre 50.000 y 100.000 visitas mensuales para aprovechar realmente este enfoque.
Si el número de visitas es menor, existe una alternativa más viable:
Diseño factorial fraccional
Este método prueba una muestra estadísticamente representativa de combinaciones, en lugar de evaluar todas las posibilidades, permitiendo obtener aprendizajes útiles con menos volumen de visitas.
¿Cómo funciona el testing multivariante (MTV) en turismo?
El testing multivariante (MTV) funciona probando varios componentes de forma simultánea para descubrir qué elementos generan el mayor impacto dentro de una estrategia de optimización.
Así suele desarrollarse este proceso paso a paso:
Paso 1: Identifica la página de mayor valor
El foco debe estar en las páginas con alto tráfico y alta intención, donde incluso pequeñas mejoras pueden traducirse en un impacto real sobre ingresos y conversiones.
Dentro del sector turismo, esto suele incluir:
Páginas de resultados de búsqueda de vuelos y hoteles.
Landings de destinos.
Páginas de reserva y checkout.
Páginas de registro en programas de fidelización o recompensas.
Las páginas de inicio en la versión móvil.
Paso 2: Define los elementos que vas a testear
En esta etapa, las empresas de viajes suelen seleccionar entre 2 y 4 variables con alta probabilidad de influir en el comportamiento de los usuarios.
Algunas de las más relevantes en turismo son:
Mensajes de urgencia: Son los mensajes diseñados para incentivar una decisión rápida, como: “Solo quedan 2 habitaciones” o “Reserva antes de que suban los precios”. Estos textos pueden aumentar la sensación de escasez y acelerar decisiones.
Formato de visualización del precio: La forma en que se presenta el precio puede alterar significativamente la percepción de valor. Por ejemplo: Precio total, por noche o en cuotas/plazos.
Copy y diseño del botón CTA: Color, tamaño, texto o tipografía pueden modificar el rendimiento de una página de reservas.
Señales de confianza: Reservar un viaje suele implicar una inversión elevada, por lo que reducir la ansiedad del usuario es fundamental. Algunos elementos que pueden reforzar la confianza son los sellos de seguridad, las reseñas, los íconos de pago seguro y mostrar políticas claras de cancelación.
Imagen principal o fotografía del destino: Las imágenes aspiracionales pueden influir directamente en el deseo de reserva.
Prueba social: Otro elemento que puede contribuir a validar tu marca como una opción popular son los mensajes del estilo: “500 personas vieron este viaje hoy” o “Reservado 20 veces esta semana”.
Paso 3: Crea variaciones y lanza el experimento
Una vez definidos los elementos, la marca selecciona entre 2 y 3 variaciones por componente. La plataforma de testing multivariante (MTV) genera automáticamente todas las combinaciones posibles, eliminando la necesidad de configuración manual compleja.
Aquí te dejamos con un ejemplo práctico:
2 mensajes de urgencia: (“Solo quedan 3 asientos a este precio” vs. “Los precios subirán en 24 horas”).
× 2 formatos de precio (precio total vs. precio por noche)
× 2 variaciones de CTA (“Reservar ahora” vs. “Ver disponibilidad”)
Resultado: 8 combinaciones únicas, todas probadas al mismo tiempo.
El tráfico se distribuye de forma equitativa entre cada combinación hasta alcanzar significancia estadística.
Paso 4: Analiza resultados
Una vez finalizado el test, la plataforma identifica la combinación ganadora.
Este análisis permite entender:
¿Qué elementos individuales tuvieron mejor rendimiento?
¿Qué combinaciones funcionaron mejor en conjunto?
¿Qué variables generaron efectos inesperados sobre la interacción?
Más allá de detectar una versión ganadora, el verdadero valor está en comprender cómo interactúan múltiples factores dentro de una experiencia de reserva compleja.
Tipos de testing multivariante (MTV) en turismo
Lo interesante del testing multivariante (MTV) es que existen varios tipos, y cada uno puede aportar beneficios distintos dentro de la industria de los viajes.
A continuación, te mostramos un desglose de los principales tipos de testing multivariante (MTV) que pueden aplicarse en turismo:
Diseño factorial completo
El diseño factorial completo determina cómo múltiples factores influyen en un resultado específico, también conocido como variable de respuesta. Cada uno de estos factores se prueba en distintos niveles, y el experimento incluye todas las combinaciones posibles entre todas las variables.
Aunque el diseño factorial completo es el enfoque más exhaustivo, también es el que más tráfico requiere. Por eso, suele ser más adecuado para páginas de resultados de búsqueda con alto volumen de visitas o homepages de grandes OTAs y aerolíneas.
Diseño factorial fraccional
Como versión reducida del diseño factorial completo, el diseño factorial fraccional utiliza un subconjunto más pequeño de combinaciones junto con modelos estadísticos para predecir el rendimiento de combinaciones no testeadas directamente.
Este tipo de testing multivariante (MTV) requiere mucho menos tráfico, lo que lo convierte en una opción más viable para marcas de viajes medianas. Aunque no ofrece el mismo nivel de precisión que el diseño factorial completo, sí puede generar resultados accionables en páginas de reservas hoteleras, páginas de producto de operadores turísticos o flujos de registro en programas de fidelización.
Método Taguchi
El método Taguchi es una forma altamente estructurada de diseño factorial fraccional, diseñada para minimizar la cantidad de experimentos necesarios mientras maximiza el aprendizaje estratégico.
Esto resulta especialmente útil para marcas de viajes sujetas a restricciones estacionales, donde tests demasiado largos pueden dejar de ser viables.
Las mejores páginas para aplicar testing multivariante (MTV) en turismo
Cuando se trata de implementar testing multivariante (MTV) en turismo, existen ciertas páginas especialmente valiosas para experimentar y optimizar.
1. Páginas de resultados de búsqueda
Las páginas de resultados de búsqueda suelen concentrar algunos de los niveles más altos de tráfico e intención de reserva dentro de cualquier sitio de viajes. Sin embargo, también siguen siendo una de las más complejas de optimizar porque concentran muchas variables que influyen al mismo tiempo en la decisión de reserva.
Algunas de las variables más habituales para testear en estas páginas incluyen el orden predeterminado de resultados, la visibilidad de filtros, los mensajes de urgencia, la presentación de precios y el diseño de las cards o resultados.
Ejemplo real:CGN aumentó sus tasas de transacción en un +29,3% y los clics en filtros en un +6% al hacer que la barra de búsqueda y los filtros permanecieran visibles durante el scroll.
2. Páginas de producto o destino
Estas páginas son un componente clave dentro del testing y la optimización de sitios web de viajes. Dado que aquí suelen producirse muchas de las decisiones emocionales de compra, necesitan construir deseo, confianza y sentido de urgencia para impulsar reservas.
Entre los elementos más populares para testear en estas páginas se encuentran la imagen principal, el diseño del itinerario, la transparencia de precios, la ubicación de la prueba social y la posición del CTA.
Ejemplo real:Club Med logró un aumento del +2,4% en su tasa de conversión al ocultar el precio inicial hasta que la persona usuaria seleccionaba sus criterios de viaje, reduciendo el impacto inicial del precio y mejorando la percepción de valor.
3. Funnel de reserva y checkout
El checkout suele ser una de las etapas más delicadas dentro del proceso de reserva en turismo. El A/B testing por sí solo no siempre permite detectar cuál es la combinación más efectiva entre señales de confianza, métodos de pago y diseño de formularios.
Por ello, en estos casos, el testing multivariante (MTV) puede convertirse en una ventaja estratégica a largo plazo. Los elementos más comunes para testear incluyen la longitud de formularios, la visibilidad de barras de progreso, la ubicación de sellos de confianza o FAQs, así como la forma en que se muestran las opciones de pago.
Ejemplo real: Una aseguradora norteamericana consiguió un aumento del +140% en solicitudes al reposicionar una sección de preguntas frecuentes por encima del formulario de cotización.
4. Homepage móvil y landing pages
Dado que el 70% de los viajeros investiga desde dispositivos móviles, la homepage mobile representa una oportunidad de conversión crítica, aunque sigue siendo especialmente difícil de optimizar.
Los principales elementos a testear aquí incluyen el diseño y ubicación de la barra de búsqueda, la prominencia del CTA, la estructura de navegación y el contenido mostrado en banners promocionales.
Ejemplo real:Air Europa implementó una estrategia de experimentación mobile-first y consiguió un aumento del +9% en conversiones generales.
5. Páginas de programas de fidelización
La inscripción en programas de fidelización es una de las formas más efectivas para que las marcas de viajes impulsen conversiones sostenidas y de alto valor a largo plazo. Sin embargo, no siempre se testea tanto como debería, ya que gran parte de la atención suele centrarse en páginas de resultados de búsqueda, landings o checkout.
Entre los elementos más importantes para experimentar en estas páginas se encuentran el mensaje de propuesta de valor, la forma en que se presentan los beneficios y la longitud del formulario de registro.
Testing multivariante (MTV) y personalización: una combinación poderosa
Viajar es, por naturaleza, una decisión profundamente personal. Las personas eligen destinos según emociones, preferencias, presupuesto y estilo de vida. Esto significa que el testing multivariante (MTV) no solo puede optimizar la experiencia de reserva, sino que su verdadero potencial se multiplica cuando se combina con estrategias de personalización.
Encontrar la combinación ganadora para cada segmento.
El verdadero poder del testing multivariante (MTV) en turismo no consiste únicamente en descubrir qué combinación funciona mejor para la persona visitante promedio, sino en entender qué combinación ofrece mejores resultados para distintos tipos de viajeros.
Una familia que reserva vacaciones de verano tiene necesidades emocionales muy distintas a las de una persona que viaja sola por trabajo. Tradicionalmente, detectar estas diferencias podía resultar complejo. Sin embargo, el testing multivariante permite analizar resultados por segmentos de audiencia y revelar oportunidades de personalización que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas.
EmotionsAI: Añadir una capa emocional al testing multivariante (MTV)
Además de los beneficios del testing multivariante (MTV) tradicional, herramientas como EmotionsAI de AB Tasty permiten incorporar una dimensión emocional a la optimización.
Esta tecnología clasifica a las personas visitantes en 10 segmentos emocionales, incluyendo perfiles como:
Usuarios que priorizan la seguridad.
Compradores impulsados por la competencia.
Personas con mayor tendencia a realizar compras impulsivas.
Por ejemplo, una persona más enfocada en la seguridad podría convertir mejor con una web que destaque iconos de pago seguro, mensajes de cancelación flexible y CTAs menos agresivos.
Por otro lado, una persona impulsada por la inmediatez podría responder mejor a:
Mensajes de urgencia.
Un CTA destacado como “Reserva en 1 clic”.
Datos de disponibilidad en tiempo real.
Al combinar EmotionsAI con testing multivariante (MTV) , las marcas de viajes pueden adaptar mejor cada experiencia a necesidades emocionales específicas, aumentando así las probabilidades de conversión.
AdaptiveCX: ¿Cómo abordar el reto del 90% de visitantes anónimos?
En una industria donde adaptar la experiencia de reserva resulta cada vez más importante, soluciones como AdaptiveCX ayudan a superar esta limitación.
AdaptiveCX utiliza señales de comportamiento dentro de la sesión, en lugar de depender de cookies de terceros, para predecir en tiempo real la intención y preferencias de cada usuario.
Esto permite que los insights obtenidos mediante testing multivariante (MTV) puedan aplicarse al 100% del tráfico, ofreciendo experiencias más relevantes incluso cuando no existe información previa del visitante.
Errores comunes que debes evitar en el testing multivariante (MTV) para turismo
El testing multivariante (MTV) puede transformar por completo la optimización en turismo, pero también es importante entender cuándo experimentar de forma estratégica y cuándo un test deja de ser útil.
Para no llegar a lo segundo, es importante mantener una estrategia sólida y trabajar con datos adecuados.
Estos son algunos de los errores más frecuentes al aplicar testing multivariante (MTV) en turismo:
Testear demasiadas variables al mismo tiempo
El testing multivariante (MTV) puede hacer que resulte tentador probar múltiples ideas ambiciosas a la vez, pero excederse suele generar problemas. Cuantas más combinaciones quieras analizar, más tráfico necesitarás. Por eso, suele ser más efectivo trabajar con entre 2 y 3 elementos, y entre 2 y 3 variaciones por cada uno. Así podrás mantener el test lo suficientemente completo sin extenderlo demasiado.
En turismo, esto resulta especialmente importante porque la estacionalidad puede alterar resultados si el experimento dura demasiado tiempo. Factores como vacaciones escolares, clima o cambios en la demanda pueden distorsionar conclusiones.
Ignorar las diferencias entre mobile y desktop
Investigaciones recientes muestran que mobile se ha convertido en un canal predominante para compras relacionadas con viajes, con una parte cada vez mayor de reservas realizadas desde smartphones.
Esto refuerza un cambio claro hacia una planificación mobile-first. Sin embargo, una combinación ganadora en desktop no necesariamente funcionará igual en mobile, y viceversa.
Para evitar errores de interpretación, conviene segmentar siempre los resultados del testing multivariante (MTV) por tipo de dispositivo. Dado que muchas personas investigan viajes desde el móvil, pero finalizan reservas en desktop, esta distinción puede cambiar por completo la lectura del rendimiento.
Ejecutar tests en temporadas pico sin contexto estratégico
La estacionalidad tiene un peso enorme en el turismo. Por eso, saber cuándo testear puede ser tan importante como saber qué testear. A diferencia de otros sectores, el turismo presenta múltiples temporadas altas:
Enero a marzo (planificación de vacaciones).
Verano.
Feriados.
Temporadas festivas.
Testear en cada uno de estos periodos tiene ventajas y limitantes como las que te mostramos a continuación.
Ventajas de testear en temporadas altas
Cuando el tráfico se dispara, alcanzar significancia estadística puede ser mucho más rápido. Esto permite:
Iteraciones rápidas.
Resultados acelerados.
Mayor volumen de datos.
Riesgos de testear en temporadas altas
También aparecen variables externas que pueden contaminar resultados, como:
Promociones agresivas de competidores
Vacaciones escolares
Cambios repentinos de demanda
Eventos climáticos
Por ejemplo, una combinación exitosa durante Black Friday podría no funcionar igual en una semana promedio de mayo.
El enfoque estratégico: un calendario de testing equilibrado
Las marcas de viajes más efectivas suelen adoptar un enfoque balanceado:
Usa temporadas altas para velocidad y recopilación de datos: Implementa A/B tests de bajo riesgo para obtener respuestas rápidas y detectar patrones de comportamiento.
Usa temporadas intermedias para estabilidad: Aplica tests multivariante más complejos en períodos más estables para obtener resultados más representativos del rendimiento base.
Detener los tests demasiado pronto
Uno de los errores más costosos es declarar una combinación ganadora antes de alcanzar significancia estadística. Aunque una versión parezca estar funcionando mejor al inicio, tomar decisiones prematuras puede llevar a implementar cambios basados en datos poco fiables.
Cada test, incluso uno fallido o inconcluso, ofrece información valiosa sobre comportamiento, intención y experiencia de usuario. Documentar estos aprendizajes permite:
Evitar repetir tests ineficaces.
Construir mejores hipótesis futuras.
Refinar estrategias de personalización.
Optimizar decisiones a largo plazo.
En testing multivariante (MTV) , perder un experimento no siempre significa perder valor. Muchas veces, puede ser el punto de partida para una estrategia mucho más inteligente.
¿Cómo empezar? Hoja de ruta de testing multivariante (MTV) para marcas de viajes
No hace falta ser un experto en optimización para comenzar a aplicar testing multivariante (MTV) en turismo. A continuación, una guía paso a paso para incorporar esta metodología dentro de la estrategia de optimización de una marca de viajes:
Paso 1: Audita tu funnel de reservas
El primer paso consiste en identificar qué páginas y etapas del proceso de reserva presentan mayores oportunidades de abandono. Las marcas de viajes deben priorizar páginas con alto tráfico y alta intención, ya que suelen ofrecer el mayor potencial de mejora en conversiones.
Para ello, pueden utilizar herramientas como:
Grabaciones de sesiones.
Mapas de calor.
Analítica de funnels.
El objetivo es detectar exactamente dónde se pierden los usuarios antes de completar una reserva.
Paso 2: Construye hipótesis basadas en datos reales
Cada elemento que vayas a testear debe partir de una hipótesis respaldada por datos. Esto puede lograrse mediante información cualitativa como:
Encuestas de salida.
Tickets de soporte.
Feedback de clientes.
La meta es entender por qué las personas abandonan antes de reservar y ajustar variables como diseño, mensajes, colores o estructura para reducir fricción.
Paso 3: Empieza con un test enfocado
El testing multivariante (MTV) puede parecer complejo al principio, especialmente para marcas que recién comienzan a experimentar. Para hacerlo más abordable:
Elige una sola página de alto valor.
Selecciona entre 2 y 3 elementos clave.
Crea entre 2 y 3 variaciones por elemento.
De esta forma, podrás obtener aprendizajes sólidos sin generar una complejidad excesiva.
Paso 4: Analiza más allá del resultado principal
Encontrar la combinación ganadora importa, pero el verdadero valor suele estar en el análisis más profundo. Después de ejecutar un test, conviene preguntarse:
¿Qué elemento individual tuvo mayor impacto?
¿Qué interacción entre variables produjo mejores resultados?
¿Qué segmento respondió mejor?
Explorar diferencias por dispositivo, fuente de tráfico o segmento de audiencia puede abrir nuevas oportunidades de optimización y personalización.
Paso 5: Activa los aprendizajes
Recopilar insights no basta si no se convierten en acción. Los aprendizajes del testing multivariante (MTV) deben alimentar estrategias de personalización a largo plazo, permitiendo que la marca entienda mejor qué impulsa a distintos perfiles de viajeros.
Identifica qué funciona mejor con tus usuarios de mayor intención y úsalo como base para tu estrategia de personalización.
Conclusión y próximos pasos
El sector de viajes presenta retos específicos para la experimentación: la competencia es intensa, las decisiones son emocionales y el recorrido del cliente suele ser complejo.
Aun así, el testing multivariante (MTV) en turismo sigue siendo una de las herramientas más potentes para equipos digitales que buscan optimizar experiencias de reserva.
Porque no solo revela qué funciona, sino qué funciona mejor en conjunto. Y esa diferencia es la que separa mejoras incrementales de resultados realmente transformadores.
Las marcas de viajes más avanzadas combinan testing multivariante (MTV) con personalización, herramientas como EmotionsAI y datos de comportamiento en tiempo real para crear experiencias de reserva más fluidas, relevantes y efectivas.
Cuando la optimización se ejecuta con estrategia, el proceso de reserva puede generar la misma ilusión que el viaje.
¿Aún tienes dudas sobre el testing multivariante (MTV) en turismo? Aquí tienes las respuestas clave.
¿Qué es el testing multivariante (MTV) ?
El testing multivariante (MTV) es un método que permite probar múltiples variaciones de distintos elementos dentro de una misma página al mismo tiempo para identificar qué combinación ofrece el mejor rendimiento. Su objetivo es entender cómo interactúan cambios en diseño, mensajes, estructura o experiencia de usuario para influir en el comportamiento de las personas visitantes.
¿Por qué el testing multivariante (MTV) es útil para el turismo?
Los procesos de reserva en turismo suelen ser complejos, emocionales y poco lineales, con múltiples puntos de decisión a lo largo del recorrido. El testing multivariante (MTV) ayuda a optimizar cada punto de contacto, facilitando que los usuarios pasen de la inspiración a la reserva con menos fricción.
¿Qué marcas de viajes utilizan testing multivariante (MTV) ?
Muchas marcas líderes del sector turístico, incluyendo aerolíneas, OTAs y plataformas hoteleras, utilizan testing multivariante (MTV) para perfeccionar sus procesos de reserva y mejorar conversiones. Estas marcas experimentan constantemente con diseños, estructuras de precios y mensajes para optimizar la experiencia digital.
¿Las marcas de viajes pequeñas también pueden beneficiarse del testing multivariante (MTV) ?
Sí. Incluso con tráfico limitado, las marcas de viajes más pequeñas pueden obtener aprendizajes valiosos si priorizan estratégicamente elementos clave. Comenzar por páginas o puntos de alto impacto permite mejorar el rendimiento sin necesidad de contar con recursos o volúmenes masivos.
Sobre el autor
John Hughes
John Hughes es el vicepresidente de Marketing de AB Tasty y cuenta con más de 20 años de experiencia en tecnología y SaaS. Apasionado por la creatividad y por impulsar el crecimiento global de la compañía, John busca constantemente formas nuevas e innovadoras de demostrar los beneficios de la experimentación y de las soluciones audaces que ofrece AB Tasty. Dado que viaja con frecuencia por motivos laborales, también colabora en el blog de AB Tasty para compartir de primera mano sus insights sobre cómo la IA y la optimización pueden beneficiar a todas las áreas de la industria turística, además de analizar distintos patrones de consumo relacionados con nuestro software y servicios.
