Qué es el A/B Testing (y por qué se usa menos de lo que debería)

En esencia, el A/B testing consiste en comparar dos versiones de algo - la Versión A y la Versión B - para ver cuál funciona mejor según un objetivo específico.

En performance marketing, ese "algo" puede ser desde el título de un anuncio hasta el CTA de una landing, la oferta en una campaña con creadores o incluso el flujo de onboarding en una app.

Y sin embargo, muchos marketers todavía lo tratan como un casillero a marcar: lanzar dos variaciones, esperar unos días y seguir adelante. Pero el A/B testing real no se trata solo de duplicar creatividades, sino de aprender más rápido y actuar con inteligencia.

Lo que convierte a una prueba en estrategia es la pregunta que la impulsa:
¿Querés entender si un mensaje localizado genera más interacción? ¿Si un formato en video supera a uno estático? ¿Si una oferta nueva cambia la curva de conversión?

Necesitás una hipótesis clara para testear y dejar de adivinar.

Por qué el A/B testing importa en performance marketing

Cada decisión en performance marketing afecta al ROI. Y cuando gestionás múltiples canales, audiencias y creatividades, el margen para las suposiciones desaparece rápido.

El A/B testing le da estructura a esa complejidad: te ayuda a pasar de la intuición a la evidencia.

Tomemos affiliate marketing. Podrías estar trabajando con distintos publishers: algunos de contenido, otros de cashback, otros influencers. ¿Convierte mejor un bono por referidos o un descuento único? ¿Funciona mejor el video corto que un carrusel?

En crecimiento de apps, testear puede revelar qué impulsa realmente instalaciones de calidad: ¿Un onboarding directo al valor? ¿Un flujo de registro más segmentado? ¿Un CTA más preciso? Muchas veces la respuesta está en pequeños ajustes con gran impacto en retención, IPM o LTV.

Las campañas que mejor rinden no son las que probaron más cosas. Son las que aprendieron rápido y actuaron en base a eso.

Cómo hacer un test que realmente te enseñe algo

Testear es aprender, y aprender requiere estructura.

Empezá con una hipótesis clara: "Creo que la versión A superará a la B porque simplifica el CTA."
Definí qué vas a medir: ¿click-through rate, costo por registro, retención en el día 1, o ROAS?
Y asegurate de que el test esté bien planteado para generar insights válidos: suficiente tráfico, un tiempo definido y paciencia para esperar resultados reales.

Un buen marco de A/B testing puede marcar la diferencia. Así lo trabajamos en Affluxo:

• Recolectar datos base: entender qué está funcionando hoy y dónde hay oportunidades.
• Definir un objetivo claro: como mejorar la retención en Día 1 o bajar el CPA.
• Formular una hipótesis: una predicción razonada: "Si reducimos la fricción en el paso 2, más usuarios van a convertir."
• Definir el tamaño de muestra: podés usar herramientas como esta.
• Diseñar las variaciones: dos versiones distintas y significativas.
• Ejecutar el experimento: con suficiente tráfico y tiempo para resultados confiables.
• Analizar: cuál ganó y por qué.
• Actuar o iterar: escalar lo que funciona, pausar lo que no, y usar lo aprendido en el próximo test.

Para priorizar qué testear, muchos equipos usan el marco PIE (Potential, Importance, Ease) para puntuar ideas. Cuanto mayor la puntuación combinada, mayor el impacto potencial. Es una forma rápida y pragmática de decidir qué testear ahora y qué puede esperar.

Pero el paso más importante es el que viene después.

Demasiados equipos testean y olvidan. Ven un resultado, ajustan una creatividad… y nunca revisitan el aprendizaje. Ahí es donde se estanca el crecimiento.

Creemos que el próximo movimiento es tan importante como el test.

"El A/B testing nos permite convertir cada intuición en algo que podemos probar o descartar. Y eso es lo emocionante: cuando los datos se convierten en claridad, y esa claridad en decisiones que escalan."
— Sebastián Sarbia, Head of Sales & Marketing en Affluxo

Y ese próximo paso empieza preguntándote: ¿Qué pasa si esto funciona? ¿Se puede escalar la versión ganadora a otros partners, países o canales? Y si no funciona: ¿hay que pausar la idea, o testearla de otra manera? Más importante aún: ¿qué aprendiste que te va a ayudar a construir un mejor test la próxima vez?

Incluso una variación fallida te enseña algo: afila tu próximo movimiento, elimina ruido y construye el camino hacia adelante.

Ideas reales para empezar a testear hoy

Si no sabés por dónde empezar, arranca por lo que ya estás corriendo. Casi siempre, no hace falta reinventar la rueda, sólo testearla mejor. Acá algunas áreas de alto impacto donde vimos que el A/B testing desbloquea insights reales, tanto en afiliados como en crecimiento de apps:

🔸 Formatos creativos: video corto vs. banners estáticos
🔸 Tipos de oferta por publisher: cashback vs. prueba gratis vs. referidos
🔸 Mensajería mobile: CTAs con urgencia vs. titulares orientados a valor
🔸 Variaciones de funnel: onboarding con registro primero vs. explora primero
🔸 Copy localizado vs. genérico: adaptar el mensaje según país o región

No necesitás un laboratorio, necesitás una buena pregunta y la disciplina para testearla bien.

Reflexión final

El A/B testing te ayuda a moverte más rápido tomando decisiones más inteligentes. En lugar de basarte en suposiciones o intuición, construís un circuito de feedback que afila tu estrategia con cada campaña.

Reduce las apuestas a ciegas, revela insights y convierte las campañas en ciclos de aprendizaje.

En un entorno donde las tendencias cambian rápido y los canales evolucionan a diario, las marcas que se destacan no son necesariamente las que hacen más. Son las que aprenden más rápido y usan ese conocimiento para actuar con propósito.

En Affluxo no solo corremos campañas. Construimos el músculo del testeo junto a nuestros partners, para que cada movimiento sea más inteligente que el anterior.

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