El an\u00e1lisis \u00abA\/B Testing\u00bb<\/b> ofrece la oportunidad a los webmasters de comparar dos versiones distintos de una misma web para realizar mejoras y facilitar la optimizaci\u00f3n de \u00e9sta. En este tipo de tests se realizan normalmente cambios peque\u00f1os y se analizan los resultados obtenidos en cada versi\u00f3n con la herramienta de \u00abGoogle Analytics\u00bb. [1]<\/sup><\/p>\n Un an\u00e1lisis \u00abA\/B Testing\u00bb<\/b> se usa para comparar dos versiones distintos de un mismo portal web y tiene innumerables apps:\n<\/p>\n Puedes descubrir si un nuevo dise\u00f1o mejora o empeora la experiencia del usuario. Se crean dos versiones y su \u00e9xito se analiza en base a la conversi\u00f3n que genera cada versi\u00f3n.\n<\/p>\n Se pueden realizar mejoras en la navegaci\u00f3n y nuevas funciones como filtros o comparaciones de productos. Estas mejoras se separan en versiones distintos y se analiza cu\u00e1les causan mejor efecto en los usuarios. Adem\u00e1s puede ayudar a corregir errores operativos.\n<\/p>\n Si no estamos seguros de si una Landing Page, p\u00e1gina de aterrizaje<\/i>, est\u00e1 generando los mejores resultados en base a su potencial, se puede repasar otra landing page a la vez para ver cu\u00e1l genera mejor conversi\u00f3n. Cambiar items como las im\u00e1genes, v\u00eddeos, formularios de contacto, cantidad de los textos, etc. son factores que pueden analizarse con el A\/B Testing<\/b>.\n<\/p>\n Los cambios realizados en un portal web pueden provocar cambios en el tr\u00e1fico inmediatamente. El tiempo de permanencia y la tasa de rebote, por ejemplo, pueden cambiar bruscamente muy r\u00e1pidamente. Puesto que los cambios pueden no generar los resultados esperados, realizar este tipo de an\u00e1lisis \u00abA\/B Testing\u00bb permite minimizar las p\u00e9rdidas y seleccionar la versi\u00f3n del portal web que m\u00e1s ha gustado a los usuarios y mejores resultados ofrece.\n<\/p>\n Su funcionamiento es muy simple: en el A\/B Testing<\/b> existen dos versiones distintos de un mismo sitios web. El tr\u00e1fico total del portal web se divide de forma arbitraria entre las dos versiones disponibles. Aquella versi\u00f3n que mejor Conversi\u00f3n genere, ser\u00e1 la seleccionada.\n<\/p>\n Es esencial que el A\/B Testing<\/b> realice el an\u00e1lisis de las dos versiones a la vez y que los cambios en las variantes se realicen luego de haber analizado los resultados de las variantes precedentes. Los resultados deben analizarse adem\u00e1s en base a muchos otros factores como por ejemplo la hora del d\u00eda. Son factores externos que interfieren en los usuarios y estos deben siempre tenerse en cuenta.\n<\/p>\n\nEjemplos<\/span>
\n<\/h2>\n\nNuevo dise\u00f1o<\/span>
\n<\/h3>\n\nMejoras en las funciones<\/span>
\n<\/h3>\n\nRepasar la conversi\u00f3n de las landing pages<\/span>
\n<\/h3>\n![\"600x400-abtesting-es-01.png\"](\"https:\/\/rmarketingdigital.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/600x400-abtesting-es-01.png\")
\n<\/p>\n\nOperaciones<\/span>
\n<\/h2>\n\nFactores temporales<\/span>
\n<\/h2>\n\nVentajas<\/span>
\n<\/h2>\n\n
\nDesventajas<\/span>
\n<\/h2>\n\n
\nEmpresas que ofrecen A\/B Testing<\/span>
\n<\/h2>\n\n
\n<\/h2>\n
\nEnlaces web<\/span>
\n<\/h2>\n