Letra D — 3 términos
Letra E — 3 términos
Letra F — 2 términos
Letra G — 2 términos
Letra H — 2 términos
Letra I — 2 términos
Letra K — 1 término
Letra L — 5 términos
Letra M — 4 términos
Letra N — 1 término
Letra O — 2 términos
Letra P — 3 términos
Letra R — 3 términos
Letra T — 2 términos
Letra U — 3 términos
Letra V — 2 términos
Letra W — 3 términos
El A/B Testing es una metodología de experimentación controlada que permite tomar decisiones basadas en datos reales en lugar de suposiciones. Se divide el tráfico de forma aleatoria entre dos variantes (A y B) y se miden los resultados estadísticamente significativos. Las empresas líderes como Google, Amazon y Netflix ejecutan miles de tests A/B simultáneamente para optimizar cada aspecto de la experiencia del usuario, desde colores de botones hasta algoritmos de recomendación.
Requiere un tamaño de muestra estadísticamente significativo para obtener resultados confiables
Solo se debe cambiar una variable a la vez para aislar el impacto de cada modificación
La duración mínima recomendada es de 2 semanas para capturar ciclos de comportamiento completos
Herramientas populares: Google Optimize, Optimizely, VWO, AB Tasty
Fuente: VWO State of A/B Testing Report
Caso Booking.com
Booking.com ejecuta más de 1,000 tests A/B simultáneos. En un test famoso, cambiar el color del botón de reserva de azul a naranja incrementó las conversiones un 3.2%, lo que representó millones de dólares en ingresos adicionales anuales.
No detengas un test antes de alcanzar significancia estadística (p < 0.05), incluso si los resultados parciales parecen concluyentes. Los resultados prematuros suelen ser engañosos.
Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu
Guía definitiva sobre experimentación online escrita por expertos de Microsoft y Google.
Optimizely Inc.
Plataforma líder de experimentación digital utilizada por más del 30% de las empresas Fortune 500.
Visitar recursoHarvard Business Review
Artículo que documenta cómo Microsoft descubrió que pequeños cambios generan impactos de millones de dólares.