Agencia ab testing
Impulsa tu rendimiento con tests A/B
Te ayudamos a mejorar tu tasa de conversión testeando tus elementos visuales, textuales y tus recorridos de usuario.
La data al servicio de tus conversiones
Explotamos tus datos y los comportamientos de tus usuarios para transformar cada experimentación en decisiones concretas y ganancias medibles.
Concurrents
La méthode SEO Eskimoz
El testeo en el centro del CRO
El CRO evoluciona hacia un enfoque continuo, pilotado por la data y los motores inteligentes. Los tests A/B ya no sirven únicamente para mejorar la tasa de conversión. Estructuran una comprensión fina de los usuarios, sus comportamientos y las palancas de engagement. Combinada con las herramientas de analytics y la IA, la experimentación permite anclar de forma duradera tu crecimiento digital.
Eskimoz App
Una plataforma para cruzar los datos de tus canales e identificar el impacto de los tests en el recorrido de usuario.
Performance
Analiza el impacto real de tus tests A/B en tus conversiones, facturación y KPIs.
Monitoring
Monitoriza tus posiciones, competidores y oportunidades con un seguimiento diario enriquecido con datos de las SERP.
Omnicanal
Centraliza tus datos de marketing para analizar el impacto global de tus tests en cada canal.
LLM Ranking
Centraliza SEO, SEM y marketing para identificar las palancas eficaces y optimizar tus inversiones cross-canal.
Nuestra metodología
Nuestros servicios de A/B testing
Auditoría de conversión
conversiónAnaliza los comportamientos de usuario y los puntos de fricción en tus embudos de conversión.
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Explotamos los datos de GA4, heatmaps, session recordings y funnels para aislar las zonas de ruptura. El análisis cruza tasa de rebote, scroll depth, interacciones y abandono por etapa. Segmentamos por dispositivo, fuente y tipología de usuario para identificar patrones precisos. Las fricciones se cualifican según su impacto de negocio. Este enfoque permite construir hipótesis fiables y directamente explotables en tus tests.
A/B testing
dataDespliega tests A/B fiables con una configuración técnica rigurosa y un tracking perfectamente controlado.
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Cada test se basa en un plan de experimentación estructurado: definición de KPIs primarios, estimación de tamaño de muestra y duración mínima. Configuramos las herramientas de testing con un split de tráfico controlado y un tracking server-side cuando es necesario. Las variaciones se despliegan sin sesgos de renderizado ni de carga. Monitorizamos los resultados en continuo para garantizar su estabilidad antes de cualquier toma de decisión.
Tests multivariados (MVT)
dataTestea simultáneamente varias variables para identificar las combinaciones más eficaces.
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Utilizamos los tests multivariados para medir el impacto combinado de varios elementos: títulos, visuales, CTAs o estructuras. Este enfoque requiere un volumen de tráfico suficiente y una modelización rigurosa. Nuestros equipos estructuran las variantes para evitar las interacciones sesgadas e interpretan los resultados mediante matrices de rendimiento. El objetivo es identificar con precisión las combinaciones eficaces e industrializar la optimización en páginas de alto tráfico.
CRO
conversiónEstructura una estrategia CRO basada en la data, la priorización y la experimentación continua.
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Construimos una roadmap CRO basada en un scoring ICE (Impacto, Confianza, Esfuerzo). Cada acción se prioriza según su potencial de ganancia y su complejidad. Los tests se integran después en una lógica continua, alimentada por los datos y los retornos de los usuarios. Evitamos las optimizaciones aisladas estructurando un enfoque global, alineado con tus objetivos y tus retos de crecimiento.
Optimización de los recorridos de usuario
conversiónOptimiza cada etapa de tus recorridos de usuario para reducir las fricciones y mejorar la experiencia global.
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Cartografiamos los recorridos de usuario a partir de los datos de analytics y los comportamientos reales. Los embudos se analizan etapa por etapa para identificar las pérdidas de conversión. Trabajamos también la jerarquía de la información, las microinteracciones y la legibilidad de las páginas. Cada optimización se testea para validar su impacto real.
Análisis estadístico de los tests
dataValida tus tests A/B con métodos estadísticos robustos y análisis fiables.
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Aplicamos métodos estadísticos avanzados para validar los resultados: tests de significatividad, p-value, intervalos de confianza y cálculo de potencia estadística. Controlamos los sesgos de muestreo, los efectos de estacionalidad y las anomalías de tráfico. Los resultados se analizan en periodos completos para garantizar su estabilidad. Esto permite evitar los falsos positivos y asegurar cada decisión de optimización.
Personalización
contentActiva experiencias personalizadas basadas en tus datos de usuario y sus comportamientos reales.
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Explotamos tus datos first-party (CRM, analytics, navegación…) para crear segmentos activables. Las experiencias se adaptan según la fuente, el dispositivo, el histórico o la intención del usuario. Testeamos distintas lógicas de personalización para medir su impacto real. Los escenarios se despliegan dinámicamente vía tus herramientas de marketing y testing para mejorar tu rendimiento de conversión.
Análisis de rendimiento
dataImpulsa tu rendimiento con un análisis fino de los datos y los KPIs
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Conectamos tus herramientas de analytics, testing y CRM para centralizar tus datos en dashboards unificados. El rendimiento se analiza por segmento, canal, dispositivo y tipología de usuario. Monitorizamos todos los indicadores clave: tasa de conversión, valor medio, ingreso por visitante y engagement. Esta lectura fina nos permite identificar rápidamente las palancas de optimización y ajustar tu estrategia de forma continua.
Nuestros expertos en A/B testing a tu lado
Nuestros consultores CRO, data analysts y expertos en experimentación estructuran tus tests A/B, analizan los comportamientos de tus usuarios y explotan tus datos para transformar cada iteración en aprendizaje activable y palanca de crecimiento duradera.
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FAQ: ¿tienes preguntas?
¿Qué es el A/B Testing?
El A/B Testing es un método que consiste en mostrar a una muestra de visitantes una página web con elementos variados. Ya sea el color de un botón, el título de una página o una imagen utilizada, permite determinar a partir de datos fundamentados cuáles son los elementos más relevantes para maximizar las conversiones en tu sitio web. El A/B testing permite mejorar la experiencia de usuario de los visitantes, pero también impulsar la tasa de conversión de tu sitio reduciendo al mismo tiempo la tasa de rebote.
¿Cómo hacer A/B Testing?
Para aplicar una estrategia de A/B testing, debes determinar qué elementos de tu portal deben mejorarse. Para ello, debes analizar detalladamente tu embudo de conversión para ver qué etapas presentan problemas potenciales.
A continuación, define hipótesis para mejorar un elemento específico. Las hipótesis se determinan utilizando herramientas CRO. Después viene la parte de diseño del test. Antes de lanzar oficialmente el test A/B, hay que segmentar el tráfico. A continuación, ¡puedes lanzar el test e interpretar los resultados para realizar optimizaciones!
¿Cuánto tráfico se necesita para lanzar tests A/B fiables?
Un test A/B necesita un volumen de tráfico suficiente para alcanzar una significatividad estadística fiable. En la práctica, generalmente se necesitan varios miles de sesiones por variación. Estimamos de antemano el tamaño de muestra necesario según tu tasa de conversión actual, el efecto esperado y el nivel de confianza deseado. Sin este volumen, los resultados pueden ser sesgados y no explotables.
¿Cuánto tiempo debe durar un test A/B?
Un test debe durar como mínimo un ciclo completo de actividad, generalmente entre 2 y 4 semanas. Esto permite integrar las variaciones de comportamiento según los días y evitar los sesgos de estacionalidad. Definimos una duración mínima basada en el tráfico y el tamaño de muestra, y prolongamos si es necesario hasta la estabilización estadística de los resultados.
¿Cómo saber si un test A/B es realmente concluyente?
Un test es concluyente cuando los resultados alcanzan un nivel de significatividad estadística suficiente (generalmente el 95 %) y se mantienen estables en el tiempo. Analizamos los p-values, los intervalos de confianza y la coherencia del rendimiento por segmento. Sin estas validaciones, una variación ganadora puede deberse al azar y conducir a malas decisiones.
¿Se puede hacer A/B testing sin herramienta dedicada?
Técnicamente sí, pero es muy desaconsejable. Las herramientas especializadas permiten gestionar el split de tráfico, el tracking, la recogida de datos y el análisis estadístico. Sin estas herramientas, los tests suelen estar sesgados (problemas de visualización, tracking incompleto, mala distribución del tráfico, etc.). Una herramienta fiable es imprescindible para garantizar resultados explotables.