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.
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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.
¿Cómo los equipos de marketing pueden escalar con IA?
John Hughes
Hasta hace poco, el A/B testing era un proceso lento y difícil de escalar para los equipos de marketing y, en muchos casos, implicaba cierta dosis de intuición, prueba y error. Pero al integrar herramientas de IA en el proceso de experimentación, las marcas pueden iterar a escala, analizar datos con rapidez e impulsar el engagement del cliente como nunca antes.
¿Quieres saber cómo? Sigue leyendo.
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Si sientes que la IA está en todas partes, no te equivocas. La inteligencia artificial está transformando el panorama de las tecnologías de marketing. Una de las principales razones es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos a una velocidad increíble y detectar patrones dentro de esa información. Y eso la convierte en una aliada ideal para el A/B testing.
El uso de agentes de IA en A/B testing está cambiando las reglas del juego para los equipos de marketing, ya que facilita enormemente escalar sus programas de experimentación. Generar ideas de tests, diseñar los tests, analizar resultados e implementar cambios puede consumir horas de trabajo. Pero gran parte de ese proceso puede resolverse en pocos clics con IA, dejando más tiempo al equipo para concentrarse en tareas estratégicas.
Esto permite acelerar el programa de testing a una escala que sería imposible de gestionar manualmente. Además, como todo lo que hace la IA se basa en datos, elimina la mayoría de las suposiciones en la experimentación. Te da la confianza de saber que cada paso, desde la generación de ideas hasta el análisis de informes, se apoya en datos reales del comportamiento de los visitantes en tu sitio web. También puede ofrecer insights valiosos que una persona podría pasar por alto.
Todo esto abre la puerta a un universo de personalización avanzada y optimización continua que, hasta hace poco, solo se podía soñar. Los agentes de IA están redefiniendo el A/B testing y pueden impulsar un crecimiento sin precedentes para las marcas que los integren en sus programas de experimentación.
¿Con qué herramienta puedes hacer todo esto?
Presentamos Evi: tu agente de marketing basado en evidencias
Evi es el agente de marketing con IA de AB Tasty, diseñado para tomar decisiones basadas en evidencias. Convierte datos complejos en estrategias claras y accionables para conseguir resultados medibles y repetibles, garantizando que cada paso esté respaldado por información real.
Evi ayuda a las marcas a escalar sus programas de experimentación, facilitando el lanzamiento rápido de tests sin quedarse sin ideas. Pero Evi también está diseñado para potenciar la creatividad humana y la colaboración, no para reemplazarlas. Su objetivo es ayudar a los equipos de marketing para pasar de la idea al test con rapidez y confianza.
Con Evi, tu equipo puede:
Acelerar de forma considerable el proceso de testing, agilizando el flujo de trabajo con generación automática de código y sugerencias de contenido.
Obtener insights más profundos, impulsados por datos reales del sitio web, gracias al análisis con IA integrado.
Generar y priorizar ideas de tests según tus objetivos y los patrones recientes de actividad.
Pero no tienes que quedarte solo con nuestra palabra. Más de 1.000 marcas ya utilizan Evi para escalar de forma continua sus programas de testing y experimentación, logrando una mejora notable en el rendimiento de sus campañas. Al usar Evi, han reportado:
33 % más de campañas creadas
53 % más de campañas lanzadas
73 % más rapidez en la experimentación
La presión que sienten hoy las empresas por integrar IA en sus programas de testing puede llevarlas a trabajar con varias herramientas de IA para tareas específicas, cada una con distintos niveles de compatibilidad. Al usar Evi en todo tu proceso de testing, garantizas un nivel de calidad consistente, el mismo contexto y resultados igual de sólidos.
Funciones que transforman tu forma de testear, aprender y crecer
Los seis agentes de IA de Evi te ayudarán a testear con confianza, aprender más rápido y entender mejor que nunca a tus usuarios.
Evi Ideas
¿No tienes claro qué deberías testear después? Evi Ideas escanea páginas de tu sitio web y genera ideas para nuevos tests basadas en datos reales, diseñadas para generar un impacto real en tu roadmap de experimentación.
Evi Hypothesize
¿Te cuesta construir una hipótesis sólida para tus experimentos? Evi Hypothesize utiliza una checklist automatizada con los elementos esenciales para ayudarte a convertir ideas difusas en una hipótesis clara, bien estructurada y con objetivos precisos.
Evi Content
¿Sigues esperando a que el equipo de desarrollo cree tu experimento? Evi Contentte permite convertir tu visión en realidad en pocos clics. Sin importar tu nivel de conocimiento en código, Evi Content transforma conceptos en experimentos listos para implementar.
Evi Analysis
¿Te cansa pasar horas mirando gráficos coloridos sin tener claro qué significan? Evi Analysis analiza los datos de tus campañas y entrega insights claros y accionables. Destaca las variaciones ganadoras y explica por qué impulsan las transacciones, para que tomes tu próximo paso con más confianza.
Evi Feedback
¿Sientes que tienes demasiado feedback y no sabes qué hacer con él? Evi Feedback automatiza el análisis con campañas de Net Promoter Score (NPS) y Customer Satisfaction (CSAT). Evalúa las respuestas de los clientes directamente dentro de tus informes e identifica patrones y tendencias de sentimiento.
Evi Explore
¿Quieres estimar el impacto real de tus tests? Evi Explore, impulsado por nuestra métrica patentada RevenueIQ, te permite conocer el valor estimado de cada test antes de lanzarlo. Así puedes tomar decisiones más rápidas y rentables basadas en proyecciones reales de ingresos, en lugar de depender solo de métricas tradicionales como la tasa de conversión o el valor medio del pedido (AOV).
Por fin, IA en la que puedes confiar…
Con Evi, puedes tener la tranquilidad de que se utilizan los datos correctos para cada tarea. De esta forma, tus datos permanecen seguros, son transparentes y están siempre bajo tu control.
Inteligencia propietaria: Evi se entrena exclusivamente con datos propietarios de AB Tasty. Esto garantiza resultados relevantes y preparados para la experimentación.
Tus prompts y datos siguen siendo tuyos: Funciones clave como Evi Ideas y Evi Content solo procesan los prompts y screenshots que tú proporcionas, asegurando que se mantengan privados.
Seguridad desde el diseño: La función Evi Analysis se encuentra en los servidores propios de AB Tasty. Ningún dato se envía a servicios externos.
Evi de AB Tasty respalda cada paso con evidencias, detecta oportunidades difíciles de identificar manualmente y transforma la manera en que optimizas la experiencia digital.
Sobre el autor
John Huges
John Hughes es el VP of Marketing de AB Tasty, y cuenta con más de veinte años de experiencia en tecnología y SaaS. Le apasionan la creatividad y el crecimiento a escala global, y aporta al blog su visión sobre IA, optimización y estrategias de marketing aplicadas a la industria del turismo.
KPIs y métricas personalizadas con Evi la IA de AB Tasty
Emily Healy
Nuestra plataforma esta diseñada con el propósito de ayudarte a impulsar tu negocio. Por eso mismo, AB Tasty te permite configurar, desde el primer momento, una amplia variedad de métricas con impacto real en los resultados de tu empresa.
Y con Evi, nuestra IA agent, puedes analizar resultados de tus tests con mayor rapidez y detectar insights valiosos que tu equipo podría pasar por alto.
Te mostramos lo importante en tus KPIs
AB Tasty ofrece herramientas de reporting completas para evaluar el rendimiento de tus campañas, con foco en KPIs específicos, llamados goals dentro de la plataforma. Estos pueden configurarse fácilmente tanto a nivel de cuenta como de cada campaña.
Existen seis tipos de goals que puedes elegir para definir tus KPIs:
Action tracking: Clics, tiempo de permanencia, clics en iframes, visibilidad de elementos y porcentaje de scroll.
Page tracking: Visitas a una página específica o a grupos de páginas.
Browsing metrics: Tasa de revisita, tasa de rebote, tasa de abandono y páginas vistas por sesión.
Transactions: Valor promedio del pedido (AOV), tasa de compra e ingresos totales.
DataLayer Goals: Seguimiento basado en variables dentro del DataLayer de tu sitio web.
Custom tracking: trackers creados mediante código personalizado en tu web.
Aquí, más no significa mejor. Intentar medir demasiados KPIs puede complicar el análisis eficaz de tus campañas. Lo más recomendable es identificar entre 3 y 5 KPIs por cada objetivo de negocio importante. Cuando tus KPIs están conectados con objetivos reales de negocio, se convierten en una herramienta estratégica para tomar mejores decisiones e impulsar el crecimiento de la empresa.
Métricas personalizadas para medir lo que hace único a tu negocio
Las métricas predeterminadas son un gran punto de partida, pero ningún negocio funciona exactamente igual a otro.
Tu customer journey tiene particularidades, y los KPIs tradicionales no siempre reflejan lo que realmente importa en tu estrategia.
Con AB Tasty, puedes crear Custom Trackings conectados directamente con el DataLayer de tu web, lo que te permite construir métricas completamente personalizadas a partir de tus propios datos.
También puedes crear trackers personalizados con JavaScript para medir prácticamente cualquier interacción digital. Incluso puedes replicar objetivos de otras plataformas, como Google GA4.
De esta forma, defines métricas alineadas con lo que hace diferente a tu negocio, y comienzas a disfrutar de una ventaja analítica que tus competidores no tienen.
Reporting en tiempo real, justo cuando lo necesitas
En optimización, la velocidad importa.
Para que una estrategia funcione, el tiempo entre una acción y el insight debe ser lo más corto posible. El reporting en tiempo real permite detectar problemas o variaciones ganadoras en minutos.
Por eso, AB Tasty activa automáticamente capacidades de reporting en tiempo real cuando lanzas una campaña. Durante la fase inicial de un test, es decir, durante los primeros 1.000 visitantes únicos o las primeras 12 horas, los datos de cada objetivo y variación se actualizan cada cinco minutos.
Además, la herramienta Live Hits Monitoring te permite monitorizar datos de eventos en cualquier momento, facilitando decisiones más rápidas e informadas, basadas en datos actualizados al minuto.
Experimenta con confianza
Interpretar correctamente los datos es muy importante para tomar mejores decisiones. Por eso, en AB Tasty utilizamos un modelo estadístico bayesiano que ofrece resultados intuitivos, accionables y más fáciles de entender.
Dos métricas son especialmente importantes:
Intervalo de confianza del 95%: Muestra el rango probable del valor real de una mejora. Por ejemplo, si el intervalo de ganancia es (2%, 8%), tenemos un 95% de confianza en que el uplift real de esa variación se encuentra entre esos valores. El 5% restante representa el margen de error.
Chance to win: Indica la probabilidad directa de que una variación supere a la original. Si una variación tiene un 98% de probabilidad de ganar, significa que existe un 98% de probabilidad de que sea la verdadera ganadora.
Este enfoque facilita decisiones más claras dentro de cualquier estrategia de analítica de experimentación con IA.
Avanza al ritmo de la evidencia con Evi
Tener datos es una cosa. Transformarlos en decisiones útiles es otra muy distinta. Hasta hace poco, analizar resultados de experimentación podía ser lento y requerir bastante interpretación manual. Al integrar IA agéntica en el proceso, ese escenario cambia.
Evies el agente de marketing impulsado por la IA de AB Tasty, pensado para ayudarte a tomar decisiones basadas en evidencia.
Convierte datos complejos en estrategias claras, replicables y medibles, ayudando a que cada paso esté respaldado por información real.
Con Evi, tu equipo puede:
Acelerar drásticamente el reporting, analizando campañas en minutos.
Descubrir insights más profundos mediante análisis impulsado por IA sobre datos reales del sitio web.
Además, incluye dos agentes especializados accesibles desde la página de reporting de cada campaña: Evi Analysis y Evi Explore.
Evi Analysis
Si pasar horas revisando tablas y gráficos te resulta agotador, Evi Analysis simplifica el proceso. Analiza automáticamente datos de campaña y entrega insights claros y accionables. Identifica variaciones ganadoras y explica por qué impulsan las transacciones, para que puedas tomar decisiones con más seguridad.
Solo tienes que hacer preguntas, y Evi Analysis procesará métricas, significancia estadística y rendimiento según objetivos para ofrecer respuestas precisas en pocos clics.
Algunos casos de uso incluyen:
Explicar por qué una variación ganó.
Cuestionar o validar hipótesis.
Recomendar mejores prácticas de CRO según resultados.
Evi Explore
¿Quieres saber si tus tests generarán más ingresos?
Evi Explore, impulsado por RevenueIQ, nuestra métrica patentada, facilita interpretar campañas con objetivos transaccionales, como compras o ingresos.
En lugar de depender únicamente de métricas tradicionales como la tasa de conversión o el valor promedio del pedido (AOV), RevenueIQ combina estos indicadores en una sola métrica para mostrarte ingresos por visitante y por mes de forma más clara.
Esto reduce campañas inconclusas, elimina dilemas entre estas métricas y disminuye significativamente los tests ambiguos.
Los equipos pueden proyectar el impacto en ingresos antes de un lanzamiento completo, utilizando intervalos de confianza para los mejores y peores escenarios.
¿El resultado? Decisiones más rápidas, más rentables y respaldadas por datos.
Y como actualmente pocos competidores ofrecen una métrica comparable, AB Tasty te da acceso a insights que otras herramientas no tienen.
Sobre la autora
Emily Healy
Emily Healy estudió Relaciones Públicas en la Universidad de Luisiana y tiene un Máster en Administración de Empresas de la UC3M. Ha desarrollado su carrera en marketing de producto y contenido, además cuenta con certificaciones PMA en marca, posicionamiento, mensajería y marketing con IA.
El poder de la conexión: cómo AB Tasty y VWO están construyendo juntos el futuro del optimización
Stephanie Safdie
Experience Next NYC 2026 no fue una conferencia tecnológica más: fue el momento en el que una década de historia compartida finalmente convergió. Aunque muchas alianzas suelen definirse por hojas de cálculo y métricas de sinergia, este encuentro estuvo marcado por el componente humano de una unión que está transformando nuestra industria.Al compartir escenario, quedó claro que, uniendo fuerzas, estamos construyendo algo mucho mejor de lo que podríamos lograr por separado.
«Juntos podemos construir algo mucho mejor de lo que podríamos lograr individualmente.» – Sparsh Gupta, Co-founder & CEO, VWO AB Tasty.
Una década de crecimiento paralelo que llega a un nuevo capítulo
Cuando se anunció la unión entre AB Tasty y VWO, se produjo un cambio significativo en el panorama de la experimentación digital. Durante años, los equipos de ambas compañías evolucionaron en paralelo, impulsándose mutuamente a innovar y elevar el nivel de la industria.
Dar este paso no fue únicamente una decisión estratégica; también representó un hito personal para los fundadores y equipos que han dedicado años de esfuerzo y pasión a construir estas marcas.
En Experience Next NYC, esa transición alcanzó un punto de inflexión real. El evento se convirtió en el primer encuentro de clientes desde el anuncio de la unión. El ambiente estuvo marcado por la ilusión, la energía y un profundo respeto mutuo.
«Fue increíble mirar al público y ver cómo todos asentían. Están afrontando los mismos retos, entienden perfectamente la situación. Es inspirador estar rodeado de personas apasionadas por la optimización y la experimentación.» – Stacey Wolf-Vig, CRO Manager, Newell Brands
Ver a ingenieros, product managers y equipos de Customer Success de AB Tasty y VWO compartiendo ideas, colaborando y construyendo juntos confirmó algo importante: esta unión no consiste únicamente en integrar tecnologías, sino en unir a las personas que las hacen posibles.
Más allá de la tecnología: el valor de la comunidad de optimización
Uno de los mensajes más repetidos durante Experience Next NYC fue que la optimización no ocurre de forma aislada. Una plataforma solo es tan sólida como la comunidad y el ecosistema que la respaldan.
Esa filosofía está en el corazón de la nueva etapa de AB Tasty y VWO. Nuestro objetivo va más allá de la relación tradicional entre proveedor y cliente. Queremos construir relaciones auténticas, basadas en la confianza, el intercambio de ideas y el crecimiento mutuo.
Cuando nuestros clientes trabajan con nosotros, no solo acceden a una plataforma de experimentación. También pasan a formar parte de una comunidad global de expertos en optimización, producto y experiencia digital comprometidos con su éxito.
«Lo más importante para AB Tasty VWO es construir relaciones reales con nuestros clientes y partners para compartir ideas, experiencias y desafíos.»– Alix de Sagazan, Co-founder & CRO, AB Tasty VWO .
El evento de Nueva York fue la mejor demostración de esta filosofía. Clientes de diferentes sectores compartieron sus retos, aprendizajes y casos de éxito. Los asistentes descubrieron rápidamente que no estaban solos en sus desafíos de optimización.Ya fuera escalando programas de experimentación internacionales, reduciendo fricciones en procesos de compra o ejecutando complejos experimentos server-side, todos encontraron una comunidad dispuesta a escuchar, compartir conocimiento y ayudar.
Construyendo juntos algo mejor
Al reunir a algunas de las mentes más brillantes del sector de la experimentación digital, la nueva compañía se encuentra en una posición única para redefinir la industria. La propuesta de valor combinada es, sencillamente, extraordinaria.
Estamos uniendo:
Experimentación integral: combinando la facilidad de uso de las soluciones client-side con capacidades server-side avanzadas y diseñadas para desarrolladores.
Personalización avanzada: aprovechando señales de comportamiento y contexto para ayudar a las marcas a ofrecer experiencias relevantes y en tiempo real.
Gestión avanzada de funcionalidades: permitiendo a los equipos de producto e ingeniería desplegar funcionalidades y feature flags de forma segura, reduciendo los riesgos asociados a los lanzamientos.
Commerce Intelligence (Recomendaciones, Merchandising y Búsqueda): impulsando los ingresos y el descubrimiento de productos mediante capacidades avanzadas de búsqueda, recomendaciones y visual merchandising.
Analítica avanzada: obteniendo insights accionables sobre el comportamiento de los usuarios y su recorrido digital para comprender realmente la Voz del Cliente.
Engagement omnicanal: conectando con los usuarios en cada punto de contacto mediante email, SMS y notificaciones push integradas.
Pero más allá de las funcionalidades, esta unión representa un compromiso con poner al usuario en el centro. Al combinar nuestros recursos, podemos innovar más rápido, resolver desafíos con mayor agilidad y ofrecer a nuestros clientes un ecosistema de soporte sin precedentes.
Mirando al futuro: el camino continúa
Experience Next NYC 2026 fue mucho más que una conferencia para clientes; fue la celebración de una nueva etapa. La energía que se vivió durante el evento dejó claro que el futuro del CRO no pasa por avanzar en solitario, sino por colaborar y crecer juntos.
Queremos agradecer sinceramente a nuestros clientes, partners y equipos por haber acogido esta nueva etapa con entusiasmo y confianza. Juntos estamos construyendo un futuro en el que la tecnología y las personas se unen para crear experiencias digitales extraordinarias. Lo que antes era competencia se ha transformado en un proyecto común. Y ahora avanzamos juntos hacia lo que viene.
¿Tienes preguntas sobre Experience Next? A continuación, respondemos a las preguntas más frecuentes sobre los eventos de AB Tasty y lo que puedes esperar de ellos.
¿Qué es Experience Next de VWO AB Tasty?
Experience Next es la serie global de eventos de VWO AB Tasty que reúne a profesionales de la experimentación digital, la optimización de la conversión, la personalización y la experiencia de cliente. A través de distintas ediciones celebradas en ciudades de todo el mundo, Experience Next crea un espacio para compartir conocimientos, descubrir nuevas tendencias y conectar con otros líderes digitales.
¿Cuál es el objetivo de Experience Next?
Experience Next tiene como objetivo reunir a la comunidad de VWO AB Tasty para intercambiar ideas, compartir experiencias reales y explorar nuevas oportunidades de crecimiento a través de la experimentación y la optimización digital. Es un espacio diseñado para aprender de otros profesionales que afrontan retos similares.
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.
¿Cómo hacer debug de experimentos del lado del servidor con Live Hits?
Emily Healy
La depuración de errores en experimentos del lado del servidor es uno de los mayores retos para los equipos de producto y experimentación. Cuando se trabaja con A/B testing en este entorno, verificar que todo funciona correctamente antes y después del lanzamiento resulta fundamental.
A diferencia de los experimentos del lado del cliente, donde las comprobaciones visuales ayudan a confirmar la configuración, la experimentación del lado del servidor depende de los flujos de eventos, la calidad de los datos y la precisión de la implementación. Si hay algún error de configuración, es posible que los equipos no lo detecten de inmediato: en muchos casos, tienen que esperar a que se actualicen los informes para confirmar si los datos se están recopilando como se esperaba.
Ese retraso puede ralentizar el control de calidad (QA), dificultar la resolución de problemas y generar incertidumbre justo al momento del lanzamiento, especialmente cuando no se dispone de visibilidad en tiempo real.
El desafío de debugging del lado del servidor
Para los equipos de producto, técnicos y de experimentación en A/B testing (pruebas A/B), la validación de la implementación es una parte fundamental del flujo de trabajo. Antes de que una campaña se ponga en marcha, los equipos deben responder a preguntas clave como:
¿Están llegando realmente las visitas a la plataforma?
¿Se están enviando los eventos correctos?
¿Coinciden los detalles de la carga útil con lo previsto?
¿Funciona todo correctamente en el entorno de producción después del lanzamiento?
Sin visibilidad en tiempo real, responder a esas preguntas lleva más tiempo del que debería. Los equipos tienen que esperar informes agregados o recurrir a comprobaciones manuales en múltiples herramientas, lo que genera fricciones en los ciclos de QA y complica la detección de errores, sobre todo en entornos de lanzamiento donde todo cambia rápido.
Presentamos Live Hits: visibilidad en tiempo real para experimentos del lado del servidor
Live Hits está diseñado para facilitar considerablemente el control de calidad y el el debugging de errores del lado del servidor en A/B testing.
Ofrece un flujo en tiempo real de eventos del SDK a medida que llegan a la plataforma, permitiendo a los equipos validar la implementación de inmediato, sin esperar a que se actualicen los informes.
En lugar de trabajar con datos agregados y desfasados, tu equipo podrá examinar las visitas en tiempo real, a medida que se producen, y resolver problemas con más agilidad.
¿Cómo ayuda Live Hits a los equipos?
Live Hits resulta especialmente útil en dos momentos clave del proceso de experimentación del lado del servidor:
1. Durante el control de calidad previo al lanzamiento
Cuando una campaña o una función está lista para su validación, tu equipo puede usar Live Hits para confirmar que los eventos esperados se registran correctamente. Así podrás verificar que la implementación está completa y que se está enviando la información correcta, eliminando suposiciones antes de salir a producción.
2. Justo después del lanzamiento en producción
Una vez que la campaña está en marcha, el equipo tiene la posibilidad de hacer una segunda comprobación para confirmar que el tráfico fluye según lo previsto en el entorno real. De esta forma, se pueden detectar errores de forma temprana y aportar mayor seguridad en el momento crítico de la puesta en marcha.
¿Por qué es importante la visibilidad en tiempo real?
La visibilidad en tiempo real marca una diferencia significativa para los equipos que trabajan en experimentación del lado del servidor. Entre las principales ventajas:
Debug más rápida
Identificar problemas sin esperar a la actualización de los informes
Flujos de trabajo de control de calidad más fluidos
Validar la implementación antes del lanzamiento
Mejor resolución de problemas
Inspeccionar información detallada de los eventos cuando algo no funciona como se espera
Para los equipos con programas de experimentación complejos, estas ventajas pueden reducir los intercambios entre los equipos de producto, técnicos y QA, al tiempo que aceleran los tiempos de validación.
De la suposición a la confirmación: una forma más práctica de validar
Uno de los aspectos más útiles de Live Hits es que permite a los equipos dejar de hacer suposiciones y obtener confirmación en tiempo real.
En lugar de preguntarte «¿Se ha activado el evento?» y esperar a ver los informes, el analista puede comprobarlo directamente a través de:
El tipo de hit recibido.
Los identificadores asociados.
Los detalles del evento que se están transmitiendo.
Si el payload se ajusta a lo previsto.
Esto facilita la detección de errores de implementación, la validación de la lógica de tracking y la confirmación de si una campaña está lista para avanzar.
Diseñado para flujos de trabajo reales de testing
En la práctica, la experimentación del lado del servidor suele requerir una estrecha colaboración entre varios equipos. Los product managers quieren tener la confianza de que la configuración es correcta, los desarrolladores quieren confirmar la implementación y los equipos de control de calidad necesitan una forma fiable de validar el comportamiento antes del lanzamiento.
Live Hits facilita ese flujo de trabajo al ofrecer a los equipos una visión compartida e inmediata de la actividad entrante del SDK. Ayuda a simplificar el proceso desde la implementación hasta el lanzamiento, especialmente cuando tanto la rapidez como la precisión son fundamentales.
¿Por qué la validación en tiempo real se está volviendo esencial?
A medida que los programas de experimentación maduran, los equipos necesitan algo más que informes. Necesitan herramientas que les ayuden a validar más rápido, detectar y corregir errores antes, y reducir la incertidumbre durante la implementación.
Ahí es exactamente donde Live Hits aporta valor. Al proporcionar visibilidad en tiempo real de los eventos del lado del servidor, convierte el debug de errores y el control de calidad en un proceso más rápido y fiable.
Y esto es, sin duda, una ventaja operativa para las organizaciones que quieren escalar sus experimentos con confianza.
Conclusión
La experimentación del lado del servidor en A/B testing ofrece flexibilidad y control, pero también eleva el nivel de exigencia en la validación de la implementación. Por eso, esperar informes finales no siempre es suficiente; sobre todo cuando los equipos necesitan depurar errores rápido y experimentar con confianza.
Live Hits de AB Tasty cierra esa brecha haciendo que la validación de eventos del lado del servidor sea inmediata, práctica y fácil de interpretar para avanzar con más seguridad.
Si tus equipos buscan debug de errores más rápido y validar experimentos del lado del servidor en tiempo real, ¡pruébala y comienza a validar tus tests con mayor precisión y fluidez!
Sobre la autora
Emily Healy
Emily Healy estudió Relaciones Públicas en la Universidad de Luisiana y tiene un Máster en Administración de Empresas de la UC3M. Ha desarrollado su carrera en marketing de producto y contenido, además cuenta con certificaciones PMA en marca, posicionamiento, mensajería y marketing con IA.
Ideas creativas impulsadas por datos: cómo piensan los mejores profesionales del CRO con Richard Joe
Stephanie Safdie
¿Quieres incorporar ideas más creativas para la optimización de la tasa de conversión (CRO) a tu estrategia de marketing, pero no sabes por dónde empezar?
Richard Joe lo entiende mejor que nadie. En esta entrevista comparte cómo llegó al mundo del CRO, qué aprendió por el camino y qué consejos daría a cualquier profesional del marketing que quiera dar el salto y mejorar sus conversiones.
De igual forma, nos adelanta su visión sobre el futuro del CRO y el papel que jugará la experimentación en los próximos años.
Pero, ¿quién es Richard Joe? Se trata del responsable de experimentos en Yoghurt Digital y uno de los referentes más activos de la comunidad CRO a nivel global. Presenta el podcast Experiment Nation y cuenta con más de 10.000 suscriptores en YouTube, donde lleva años construyendo un espacio de referencia para expertos en CRO que quieren pensar diferente. Su experiencia abarca sectores como el ecommerce, el inmobiliario y la salud, y su recorrido en SEO, paid search y desarrollo web le ha dado una perspectiva única sobre la optimización.
En esta conversación con John Hughes, director de marketing de AB Tasty y presentador del podcast The 1000 Experiments, Richard habla sin filtros sobre experimentación, creatividad y cómo hacer que el CRO sea más humano y accesible.
Estos son los puntos clave de su conversación.
Cualquier persona puede generar ideas de CRO partiendo de cero
La buena noticia es esta: no hace falta tener años de experiencia en optimización de la tasa de conversión para empezar. Cualquiera puede dar el primer paso, incluso sin haber ejecutado nunca una prueba A/B.
De hecho, Richard Joe confesó que no descubrió el término CRO hasta 2016. Lo encontró casi por casualidad, cuando un contacto que trabajaba en marketing de afiliación para ecommerce lo mencionó en redes sociales. Por aquel entonces, Richard trabajaba en marketing y desarrollo web, pero las pruebas A/B eran territorio desconocido para él. Lo que le enganchó fue el entorno: clientes que experimentaban constantemente y la posibilidad de ver cómo pequeños cambios generaban impacto real.
Así que empezó a probar: variaciones en el copy de un botón CTA, cambios en titulares, ajustes en imágenes, todo mientras seguía trabajando en SEO y campañas de pago. Esa curiosidad inicial se fue convirtiendo en algo más profundo: el interés por entender el comportamiento del usuario, la psicología detrás de las decisiones y cómo una idea creativa puede transformarse en un experimento con resultados tangibles.
5 principios para generar ideas de CRO más efectivas
De nuestra conversación con Richard extraemos, rescatamos algunas de las mejores formas de generar ideas de optimización de la tasa de conversión ambiciosas y creativas, aplicables en distintos sectores.
Todas pasan por seguir de manera consciente cinco principios clave que cualquier especialista en CRO, o cualquiera que quiera serlo, debería tener en cuenta:
1. Sigue probando, intentando y aprendiendo
Una de las ideas que Richard repite con más convicción es esta: no te rindas en los primeros intentos.
Los experimentos más reveladores raramente son los que salen según el plan. A veces, el test que menos esperabas te da la pista que necesitabas. Ese fracaso aparente se convierte en el punto de partida de la siguiente gran idea de CRO.
Si te permites explorar sin miedo a equivocarte, tu programa de optimización gana en profundidad y tu marca avanza hacia resultados más sólidos.
2. El marketing digital potencia el CRO
Richard nos cuenta que lleva años viendo cómo los equipos de marketing que integran el CRO en su día a día trabajan diferente. Y mejor.
Por eso, contar con un responsable de CRO dentro del equipo no es solo una cuestión de recursos: es una declaración de intenciones. Significa que las decisiones sobre el sitio web se toman considerando los datos reales (no la intuición). Y eso refuerza el peso del equipo de marketing dentro de la organización.
Muchos especialistas en CRO también tienen el hábito de analizar webs de referencia de su sector para identificar patrones, detectar oportunidades y construir hipótesis más fundamentadas. Sin duda, una buena estrategia de optimización de la tasa de conversión empieza por observar bien.
3. No le tengas miedo a la IA
La inteligencia artificial está cambiando las reglas de la optimización, y Richard tiene una postura clara al respecto: no esperes a tenerlo todo claro para empezar a experimentar con ella.
Si se utiliza correctamente, la inteligencia artificial puede impulsar el crecimiento y ayudarte a alcanzar objetivos más ambiciosos.
El CRO siempre ha sido una disciplina basada en datos. La IA no cambia esa esencia, la amplifica. Aprovéchala.
4. Haz que el CRO sea algo que le importe a todo el equipo
Uno de los retos más comunes que señala Richard es que no todo el mundo en una organización entiende qué es el CRO ni por qué debería importarle.
Para solucionarlo, propuso ideas dinámicas que buscaban implicar a los equipos en la experimentación. Por ejemplo, organizar votaciones para decidir qué test gana como una forma de aumentar la participación y abrir conversaciones interesantes.
Más allá del juego, hay otras formas concretas de extender la cultura de experimentación dentro de una empresa:
Organizar conversaciones de media hora
Una oportunidad para explorar cosas nuevas que están ocurriendo en tu entorno, qué ha funcionado y qué ha sido menos exitoso, pero quizá generó una nueva idea.
Juegos de testing
Comparte el control y la variación con tu equipo y crea una encuesta para ver quién adivina el ganador.
Crear conciencia con un enfoque lúdico
Cualquier otra forma de hacer que las personas se involucren más mediante actividades divertidas o discusiones puede ayudar a que el CRO se perciba menos analítico y más como una sesión creativa de brainstorming.
5. Considera el fracaso como parte del proceso
Por último, Richard insiste en algo que a veces cuesta interiorizar: en CRO, no ganar un test no es fracasar. Es aprender.
Debido a la naturaleza de los tests, no todos los resultados serán positivos. Sin embargo, cada experimento aporta un aprendizaje.
Por eso, entender que algunos tests son solo una fase de prueba te dará la confianza necesaria para seguir avanzando.
Aunque no todas las pruebas funcionen, siempre te acercan a la siguiente idea de CRO con mayor potencial.
El futuro del CRO: la experimentación con inteligencia artificial
¿Hacia dónde va la optimización de la tasa de conversión? Richard lo tiene claro: el uso de la inteligencia artificial será el gran acelerador.
Y lo mejor de todo es que la barrera de entrada ya es casi inexistente. Cualquier profesional puede empezar a experimentar con herramientas de IA hoy, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. La mayoría son intuitivas, accesibles y ofrecen resultados visibles desde el primer momento.
El riesgo real no es equivocarse al usar IA. El riesgo es no usarla y quedarse atrás. Pero Richard también advierte: más allá de seguir tendencias, lo que importa es encontrar aplicaciones concretas que generen valor real para el negocio.
Conclusión: La realidad de convertirse en un especialista en CRO
Nadie se convierte en especialista en CRO de un día para otro, y la historia de Richard Joe lo demuestra perfectamente.
El camino es iterativo. Se aprende experimentando, se mejora analizando los errores y se avanza con cada prueba, incluso con las que no dan los resultados esperados. Lo que de verdad construye un buen programa de optimización de la tasa de conversión no es el conocimiento teórico, sino la mentalidad: la disposición a probar, a equivocarse y a volver a intentarlo con más información.
Eso, al final, es lo que separa las estrategias CRO que transforman un negocio de las que simplemente ocupan espacio en un roadmap.
Un CRO, o especialista de optimización de la tasa de conversión, es un profesional encargado de mejorar la presencia online de una empresa, a menudo con el objetivo de aumentar las tasas de conversión y la fidelidad a la marca a largo plazo. Esto implica analizar y ajustar sitios web, landing pages, campañas de correo electrónico y mucho más.
¿Cómo comenzar en el CRO?
Cualquiera puede comenzar en CRO, incluso con una experiencia previa mínima. Siempre que te interese conocer a tus clientes y sumergirte en el mundo de las pruebas A/B, puedes llegar a ser un CRO manager muy exitoso.
Algunos pequeños pasos que puedes dar para iniciarte en la gestión del CRO son: analizar tu embudo de conversión, comprender cómo funcionan los heatmaps, usar session replays, aprender a interpretar los datos analíticos del sitio web y optimizar tus CTA.
¿En qué se diferencia un responsable de CRO de un responsable de SEO?
Mientras que la optimización para motores de búsqueda (SEO) consiste en aumentar el tráfico orgánico de tu sitio web tratando de satisfacer la intención de búsqueda de los usuarios, la optimización de la tasa de conversión (CRO) consiste en analizar las métricas de rendimiento de tu sitio web y aprovechar esta información útil para impulsar las ventas y las tasas de conversión.
Sobre la autora
Stephanie Safdie
Stephanie Safdie estudió Filología Inglesa en la Universidad de Maryland, con especialización en estudios multimedia. Ha trabajado como creadora de contenido en vídeo para redes sociales, redactora freelance y redactora SEO en Greenly, empresa de tecnología sostenible. También gestiona su propio blog de viajes, Destination Dreamer Diaries.
