Empieza con la experimentación A/B

La experimentación A/B te permite repartir a tus visitantes entre dos o más versiones de una página (o de un botón, o de un titular) y ver cuál convierte mejor. Zenovay se encarga del reparto aleatorio, de la estadística y de la atribución de conversiones — tú solo eliges un objetivo, escribes un par de variantes y pegas un snippet.

Lo que necesitarás

• Una cuenta de Zenovay en los planes Pro, Scale o Enterprise
• Un objetivo ya configurado (abre el panel de tu sitio web, ve a la pestaña Journeys → Goals, luego Add Goal). El experimento medirá la conversión hacia ese objetivo.
• Acceso a tu sitio para pegar una línea de JavaScript

Paso 1: Abrir la pestaña Experiments

En tu panel, selecciona el sitio que quieres probar y haz clic en la pestaña Experiments. Verás una lista de experimentos pasados y activos.

Paso 2: Crear un experimento nuevo

Haz clic en New experiment y rellena:

• Nombre — algo memorable como "Color del CTA de checkout"
• Hipótesis (opcional) — tu mejor intuición sobre por qué el cambio podría ayudar
• Objetivo — el objetivo que se disparará cuando un visitante convierta

Paso 3: Añadir tus variantes

Añade entre 2 y N versiones:

• La primera variante es tu control (tu página actual).
• Cada variante adicional es un tratamiento.
• El traffic split controla cómo se reparten los visitantes. El valor por defecto 50/50 (o 33/33/33 para tres) suele ser lo correcto.

Paso 4: Pegar el snippet en tu sitio

Zenovay genera un snippet de una línea. Pégalo donde deba ocurrir el cambio — normalmente justo donde codificarías el estilo o el copy:

const variant = window.zenovay('experiment', 'checkout-cta-color', ['control', 'green', 'orange']);
if (variant === 'green')   document.querySelector('.cta').style.background = '#22c55e';
if (variant === 'orange')  document.querySelector('.cta').style.background = '#f97316';

Eso es todo el código que necesitas. El tracker de Zenovay asigna a cada visitante una variante, la recuerda y atribuye automáticamente cualquier conversión posterior a esa variante.

Paso 5: Lanzarlo

Haz clic en Launch. El experimento estará activo en menos de un minuto. Déjalo correr — dale al menos unos días.

Leer los resultados

Cada variante obtiene una fila con visitantes, conversiones y tasa de conversión. Las variantes de tratamiento muestran además un intervalo de confianza del 95 % sobre el incremento frente a la variante de control. Aparece un distintivo verde winner en un tratamiento cuando se cumplen las tres condiciones:

1. El p-valor corregido por Bonferroni está por debajo de 0,05.
2. Ambas variantes han alcanzado al menos la muestra mínima configurada (predeterminado: 100 visitantes por variante).
3. El tratamiento ha superado al control en tasa de conversión.

En lenguaje sencillo: p < 0,05 significa que hay menos de un 5 % de probabilidad de que la diferencia que ves se deba simplemente al azar. Es el corte estándar para "este resultado es real". Bonferroni es la matemática que aplicamos para que comparar varias variantes a la vez no infle accidentalmente ese 5 %.

Si miras el panel antes de cruzar ese umbral, el resultado aún puede darse la vuelta. No termines el experimento antes de tiempo solo porque una variante parezca ir por delante — ese "espiar" infla la tasa de falsos positivos.

Límites por plan

Plan	Experimentos simultáneos	Variantes por experimento
Free	—	—
Pro	5	4
Scale	25	10
Enterprise	ilimitado	ilimitado

Una nota sobre el tracking cookieless

Si tu sitio carga nuestro tracker cookieless, cada pestaña del navegador cuenta como un visitante nuevo a efectos de asignación — es normal, y el resultado sigue siendo estadísticamente válido; solo significa que una misma persona que abra dos pestañas puede ver dos variantes diferentes.

Preguntas habituales

¿Necesito a alguien de desarrollo para lanzar un test A/B?

Para la configuración del experimento en sí — elegir un objetivo, nombrar variantes, fijar el reparto de tráfico — no. Todo eso ocurre en el panel. Para el cambio en la página — un color de CTA distinto, un titular alternativo — tú (o quien mantiene tu sitio) tenéis que pegar una línea de JavaScript donde debe aplicarse el cambio. Si tu sitio funciona con WordPress, Shopify, Webflow o Squarespace, normalmente puedes pegarla directamente en el bloque de código personalizado de la página.

¿Cuánto tiempo debería dejar corriendo el experimento?

Decídelo antes de lanzar. Un experimento corto con poco tráfico no te dará una respuesta clara; uno demasiado largo consume tiempo. Como regla rápida, deja correr al menos una semana laboral completa y solo para cuando el número de visitantes por variante que decidiste de antemano se haya alcanzado. Detenerse antes porque una variante «parece ganadora» es el error más común.

¿Qué es un buen primer experimento?

Prueba algo pequeño y claramente visible — el color de tu CTA principal, el titular sobre tu CTA, el orden de dos secciones en una landing. Evita refactorizar el layout completo o hacer cambios en varias páginas en tu primer intento; son más difíciles de interpretar.

¿Cuántas personas necesito?

Depende del tamaño del efecto que quieras detectar. Un cambio esperado grande (por ejemplo duplicar tu tasa de conversión) necesita muchísimos menos visitantes que uno pequeño (1 %). Para la mayoría de tests modestos, planifica al menos 10.000 visitantes por variante; para efectos pequeños, 30.000+. Hay calculadoras online gratuitas — busca «A/B test sample size calculator» e introduce tu tasa de conversión actual.

¿Puedo correr dos experimentos a la vez?

Sí, hasta el límite de simultaneidad de tu plan (5 en Pro, 25 en Scale). Si los experimentos tocan el mismo elemento de página, los resultados son más difíciles de leer — intenta repartir los experimentos simultáneos entre páginas distintas o secciones distintas de la misma página.

Mi experimento no está funcionando. ¿Qué hago?

Abre el panel del snippet en la pestaña Experiments y comprueba que el código que pegaste coincide. Luego carga tu sitio en un navegador y revisa la consola del desarrollador — si imprime undefined o un error, el tracker de Zenovay no se carga en esa página, o la lista de variantes del código no coincide con el panel. Si las exposiciones siguen en 0 tras una hora de tráfico sano, contáctanos a través del formulario del centro de ayuda.

¿Notarán los visitantes que les estoy haciendo un test A/B?

No. Las variantes se sirven en el momento de la carga — los visitantes ven la página que se les ha asignado y no ven la alternativa. Lo único visible para ellos es la propia variante.

¿Puedo editar el experimento después de lanzarlo?

Puedes pausarlo, archivarlo o terminarlo. No puedes cambiar las variantes, el reparto de tráfico o el objetivo después del lanzamiento — eso invalidaría los datos recogidos. Si necesitas cambiar algo, termina el experimento y clónalo — abre el experimento y haz clic en Clone, que copia su configuración en un nuevo borrador editable.

¿Qué pasa si llego al límite de experimentos de mi plan?

Archiva un experimento que ya hayas terminado. Los experimentos archivados (y completados) conservan sus datos históricos — simplemente dejan de contar para el límite concurrente. Todo lo que sigue en juego — experimentos draft, running y paused — cuenta hacia el límite, así que archivar un finalizado es generalmente la forma más rápida de liberar un espacio.

¿Y si algo sale mal?

Los experimentos A/B son bastante tolerantes — en el peor caso pierdes una semana y no aprendes nada. Pero hay algunas cosas concretas que pueden salir silenciosamente mal:

• Las variantes te parecen idénticas en la página. Abre el panel del snippet, copia el código que generó Zenovay y verifica que es la misma línea que pegaste. Compara los slugs de variante del panel con las cadenas de tu código — 'orange' vs 'oragne' es la causa más común.
• Las exposiciones se quedan en cero pasada una hora. El tracker de Zenovay no se está ejecutando en la página donde llamaste al experimento. Abre la página en tu navegador, abre la consola del desarrollador (F12 → pestaña Console) y escribe window.zenovay. Si ves undefined, el tracker no está cargando ahí. Revisa la instalación del script de tracking.
• Las conversiones siguen a cero pero las exposiciones se ven sanas. Está seleccionado el objetivo equivocado. Abre el experimento, comprueba el nombre del objetivo y dispáralo tú (rellena el formulario, pulsa el botón) — confirma que aparece en tu feed de objetivos en tiempo real en menos de un minuto.
• El resultado cambia cada vez que miras. Es normal con muestras pequeñas. No termines aún el experimento — espera a que el contador de visitantes llegue al umbral que decidiste antes de lanzar.
• Una variante se ha llevado la mayoría del tráfico (por ejemplo 70/30 en lugar de 50/50). Es lo que se llama sample-ratio mismatch. Si no cambiaste la configuración a medio camino, suele significar que una variante lanza un error de JavaScript antes de que los visitantes terminen la página. Mira la consola del navegador en cada variante.

Si ya comprobaste todo lo anterior y sigue sin funcionar, contáctanos a través del centro de ayuda — podemos consultar el log de exposiciones de tu experimento y averiguar qué pasa.

¿Quieres la referencia completa?

La documentación de Experimentación A/B cubre en detalle el modelo estadístico completo, ejemplos de código por framework (React, Vue, GTM), pasos de resolución de problemas y la postura de privacidad.