Las 10 mejores herramientas de tests A/B para apps móviles y plataformas de A/B Testing para apps móviles

En el mundo actual, en el que el móvil es lo primero, parece que en todos los blogs de Internet se habla de cómo puedes mejorar la interfaz de usuario y la experiencia de usuario de tu aplicación móvil. Optimizar continuamente las experiencias de las aplicaciones móviles para mejorar el compromiso y la retención de los usuarios es una obviedad. Pero dedicar esfuerzos a la optimización de tus aplicaciones móviles sin tener la herramienta adecuada en tu arsenal es como trabajar en la presentación de un plato sin saber qué equipo necesitas para cocinarlo a la temperatura adecuada.

Descargar gratis: Guía de tests A/B para aplicaciones móviles

Elegir las herramientas adecuadas de tests A/B para aplicaciones móviles puede resultar abrumador tanto para los gestores de productos como para los desarrolladores y vendedores de aplicaciones. Esto se debe, en gran medida, a que la elección de la herramienta o plataforma ideal para tus necesidades de pruebas depende de una plétora de parámetros, algunos de los cuales tienden a ignorarse si tomas decisiones precipitadas o mal informadas.

En este blog, hemos recopilado una lista de las 10 mejores herramientas de tests A/B para aplicaciones móviles y cómo elegir una herramienta que te ayude a ahorrar tiempo y evitar molestias innecesarias.

Las 10 mejores herramientas de tests A/B para aplicaciones móviles y plataformas de tests A/B para aplicaciones móviles

Aquí tienes una lista de las herramientas más conocidas para tests A/B en móviles para la experimentación con aplicaciones, junto con sus ventajas, inconvenientes y precios.

1. VWO Mobile App Testing [Plataforma destacada de tests A/B de aplicaciones móviles].

VWO Mobile App Testing es una solución robusta para la optimización de aplicaciones móviles. Desde la experimentación con múltiples variaciones de experiencias de usuario dentro de la aplicación (tanto la interfaz de usuario como la experimentación del lado del servidor) hasta la comprobación de funciones clave antes y después del lanzamiento, puedes hacerlo todo con facilidad.

Tanto si quieres probar cambios básicos en la interfaz de usuario, como el texto, el color y la ubicación de la CTA o el banner, como si quieres realizar optimizaciones drásticas en los algoritmos de los motores de búsqueda, las experiencias de juego y otros aspectos, estás bien equipado para aumentar de forma constante las tasas de conversión, la participación, el uso y la retención de tu aplicación.

También puedes combinar la herramienta de pruebas de aplicaciones móviles con VWO Insights, que ofrece funciones de heatmaps, grabación de sesiones y análisis de formularios, para que puedas reunir información procesable sobre la experiencia de usuario de tu aplicación y convertirla en oportunidades de optimización.

Pros:

• Opciones avanzadas de segmentación y orientación que te permiten segmentar a tus usuarios en función de sus atributos de comportamiento y dirigirte exclusivamente a ellos.
• Se integra con las principales plataformas de análisis para que puedas capturar y analizar los datos relevantes necesarios para tomar decisiones informadas sobre experimentación.
• El SDK de VWO para tests A/B de aplicaciones móviles es de código abierto y ligero (aproximadamente 200 KB para Android y 285 KB para iOS) y sólo utiliza unos 100 KB o 300 KB de RAM para las aplicaciones de iOS y Android.
• VWO ofrece 24*5 (y un tiempo de respuesta excepcional) con expertos en optimización que te ayudan durante todo el proceso para garantizar que obtienes los resultados deseados de tus campañas. Con un CSAT del 98% (en comparación con la media del sector del 94%), el equipo de asistencia de VWO se encarga por completo de resolver todos los problemas que puedas encontrarte, garantizando así que saques el máximo partido a tu programa de optimización de aplicaciones móviles.

Contras:

• No tienen un plan gratuito para siempre como otras ofertas de productos.

Precios:

Ofrece un plan empresarial que cuesta 1.595 $ al mes y se factura anualmente. Este plan incluye la posibilidad de realizar el seguimiento de hasta 50.000 usuarios al mes. Más información sobre precios y planes.

2. Optimizadamente

Optimizely ofrece una solución multiplataforma para el marcado y la experimentación de funciones que te permite ejecutar experimentos basados en la interfaz de usuario y en el servidor, y mitigar el riesgo al lanzar funciones. Con la oferta de optimización móvil de Optimizely tienes acceso a capacidades de experimentación multicanal y de pila completa, despliegues de funciones por fases, la opción de realizar actualizaciones instantáneas de la aplicación y mucho más.

Pros:

• Fácil integración del SDK que reduce el tiempo de puesta en marcha de los experimentos.
• Una opción para integrarse con almacenes de datos como Snowflake, que puede mejorar el análisis de datos.
• Posibilidad de orientar las funciones en función de ubicaciones específicas, datos demográficos o cualquier atributo personalizado.

Contras:

• Utilizar software puede ser costoso para las pequeñas empresas.
• Utilizar Optimizely de forma eficaz requiere conocimientos técnicos, lo que puede suponer un obstáculo para los equipos que no son desarrolladores. 

Precios: 

Ofrecen un plan de lanzamiento gratuito válido durante 7 días que te permite evaluar sus capacidades básicas.

3. AB Tasty

AB Tasty ofrece funciones de análisis de UX, experimentación, personalización y gestión de banderas de características que te permiten optimizar las experiencias de principio a fin en tu aplicación móvil. Con ellas, puedes crear segmentos de usuarios, ofrecer experiencias únicas a varios segmentos de tu base de usuarios, y experimentar con funciones antes de lanzarlas.

Pros: 

• Un dashboard fácil de usar con diversas funciones, como un editor de código específico. 
• Implementación sencilla de una etiqueta para hacer la configuración inicial.
• Disponibilidad de una gran variedad de opciones de segmentación, lo que facilita llegar a diversos clientes y segmentos.

Contras:

• Los precios no son transparentes.
• Existen opciones superiores en el mercado para grabar sesiones y crear heatmaps. 
• Falta de integración profunda con herramientas de terceros, como ContentSquare, para inteligencia y análisis.

Precios:

Puedes obtener un presupuesto personalizado en su sitio web, basado en tus usuarios/mes únicos y otros requisitos.

4. Adobe Target

Target es una plataforma de pruebas y personalización de la casa Adobe. Target se integra perfectamente con Adobe Analytics y Adobe Audience Manager. Se puede utilizar para optimizar las experiencias de tus aplicaciones basándose en el comportamiento de los usuarios para mejorar el compromiso. 

Pros:

• Los experimentos se pueden montar y desplegar fácilmente. 
• Segmentación personalizada y segmentación del público incorporadas.

Contras: 

• Target no ofrece funciones de gestión de características, por lo que podrías optar por otra herramienta. 
• Carece de capacidad de postsegmentación.

Precios:

Adobe Target sigue un modelo de precios basado en el uso que viene determinado por tres factores clave: opción de producto, número de visitantes mensuales y plataforma (Web/Servidor/Móvil).

5. Firebase A/B tests

De la casa de Google Optimize, Firebase A/B Testing proporciona capacidades tanto de experimentación como de gestión de funciones. Al ser ofrecido por Google, se integra perfectamente con el resto de herramientas de Google, como Google Analytics, por lo que obtener datos y obtener información para tus campañas no será un problema.

Nota: Google ha decidido poner fin a Google Optimize y Google Optimize 360 en septiembre de 2023. Si eres usuario, puedes pasarte a VWO con un solo clic.

Pros: 

• El propietario de la aplicación puede revertir fácilmente cualquier función si experimenta problemas durante las pruebas, controlando la estabilidad de la aplicación.
• Configurar y desplegar experimentos es fácil. 
• Impacto mínimo en la velocidad del sitio web (497 ms), que es significativamente menor que el de otras herramientas disponibles.

Contras:

• Hay un límite de 300 experimentos totales en borrador, en ejecución y completados para los tests A/B.
• Los tests A/B están limitados a 24 experimentos a la vez, pero si finalizas un test en curso puedes hacer sitio para uno nuevo.
• Los experimentos Firebase pueden tener un máximo de 8 variantes, incluida la base.
• Opciones limitadas para seleccionar un público para un experimento. 
• Firebase carece de la posibilidad de programar campañas de pruebas.
• No tiene la opción de crear grupos mutuamente excluyentes para las pruebas.

Precios:

El plan Spark de Firebase A/B tests está disponible gratuitamente.

6. Leanplum

Leanplum, filial de Clevertap, está especializada en tests A/B de aplicaciones web y móviles, junto con el marketing multicanal del ciclo de vida, lo que permite experiencias móviles personalizadas sin fisuras de principio a fin. Su conjunto de herramientas incluye tests A/B de aplicaciones móviles facilitados por un editor intuitivo de arrastrar y soltar, informes completos posteriores a la experimentación que incluyen análisis de embudos y cohortes, así como seguimiento de la retención y los ingresos. La plataforma permite crear experiencias de usuario personalizadas dentro de la aplicación.

Pros:

• Excelente herramienta para operaciones básicas como crear correos electrónicos visualmente atractivos, analizar métricas básicas y filtros de audiencia
• Maniobrar herramientas es difícil sin un equipo de apoyo al desarrollo.
• Facilidad para crear y desplegar mensajes personalizados según el comportamiento del cliente.

Contras:

• Se echan en falta funciones como listas de audiencia estáticas, informes transparentes sobre el rendimiento del correo electrónico y atribución de conversiones.
• La versión en la nube es difícil de manejar, con una funcionalidad de interfaz limitada.

Precios:

Leanplum está disponible para demostración previa solicitud y ofrece precios personalizados.

7. Amplitude

Amplitude es una plataforma de análisis de productos con varias ofertas que incluyen análisis de datos, gestión e integración de datos, unificación de datos mediante CDP, gestión de características y experimentación. Te permite realizar experimentos sencillos de aplicaciones basados en UI/UX, así como experimentos de características sobre algoritmos de búsqueda y recomendaciones de productos. El producto depende de pruebas secuenciales y pruebas T para obtener resultados estadísticos de experimentos como la prueba A/B.

Pros: 

• Análisis del comportamiento del usuario y análisis de tests A/B de apps desde una única plataforma, que supera los silos de datos y las lagunas.
• Elegante visualización de datos para comprender los datos de comportamiento de los clientes desde varios puntos de contacto

Contras:

• Dificultad para migrar datos dentro y fuera de la plataforma.
• Experiencia abrumadora y confusa debido a demasiadas funciones empaquetadas en una sola plataforma.
• Dependencias tecnológicas inevitables para trocear los datos y crear dashboards personalizados.

Precios:

El precio no es público, y la función de experimentación se ofrece a precios personalizados y junto con los planes de crecimiento y empresa de Amplitudes.

8. Taplytics

Taplytics es una plataforma de tests A/B que ofrece gestión de funciones, despliegue de funciones y tests del lado del cliente y del lado del servidor. Puedes desplegar tests A/B y experiencias personalizadas en iOS, Android y web móvil con una biblioteca de variables de código y un editor visual. La plataforma emplea la puntuación Z y la prueba T de dos colas para evaluar el rendimiento del experimento.

Pros:

• Workflow centrado en el usuario para desplegar experimentos sin código y basados en código. 
• Control muy específico sobre a quién llegas, incluso hasta las direcciones de correo electrónico individuales.

Contras:

• La opción de integración con terceros es limitada, por lo que se necesitan soluciones para hacer las cosas.
• No se pueden desglosar los informes por usuarios individuales; sólo están disponibles para el análisis los datos a nivel de sesión.

Precios:

El plan pro comienza en 500 $/mes. Mientras que el plan empresa y el plan personalizado dependen de las necesidades del cliente.

9. Apptimize

Apptimize es una solución versátil de tests A/B multicanal, que facilita la experimentación en varias plataformas, como aplicaciones, web móvil, web y OTT. Sus principales funciones incluyen la creación de usuarios personalizados omnicanal y la gestión de lanzamientos de funciones. Puedes hacerlo todo a través de un único dashboard para pruebas y gestión exhaustivas.

Pros:

• Un dashboard fácil de usar que te permite gestionar múltiples experimentos en diferentes canales con facilidad.
• Ayuda a anticipar posibles fallos de las funciones antes de su lanzamiento.

Contras:

• Apptimize podría no ser la mejor opción en cuanto a precios, ya que podría exceder el presupuesto de ciertas empresas.
• Los desarrolladores necesitan tiempo para comprender cómo funciona la plataforma para desplegar pruebas con eficacia.

Precios:

Apptimize ofrece funciones de marcado gratuitas. Para funciones más avanzadas, como experimentos A/B entre plataformas, ofrecen precios y planes personalizados.

10. LaunchDarkly

LaunchDarkly se centra en ayudarte a optimizar tu aplicación móvil con facilidad. Proporciona herramientas para gestionar las banderas de características y mejorar el rendimiento de la aplicación móvil a gran escala. Tendrás el poder de controlar cada aspecto de las características de tu aplicación, desde el desarrollo y las pruebas hasta el despliegue y la evaluación del rendimiento. Este control te permite reducir los riesgos potenciales y lanzar tus funciones con confianza.

Pros:

• Facilidad en la implementación y activación y desactivación instantánea de las banderas de función.
• Posibilidad de resolver directamente errores y problemas sin necesidad de volver a enviar la aplicación o esperar las aprobaciones de la tienda de aplicaciones.

Contras:

• El sistema de creación y gestión de usuarios muestra desorden, ya que expone inadvertidamente las pruebas en curso a cada usuario recién registrado.
• Experiencia abrumadora debido a las muchas opciones disponibles para configurar un objetivo.

Precios:

Puedes empezar con una prueba gratuita o acogerte al plan de inicio por 8,33 $/mes (limitado a un miembro) para probar sus funcionalidades básicas. Sin embargo, este paquete no incluye funciones de experimentación, para las que tendrás que pasar a un plan superior.

Conoce cómo lanzan funciones los equipos de alto rendimiento

Tenemos un webinar grabado de 60 minutos sobre la introducción de funciones que puede ayudarte en el lanzamiento de tu producto. En este webinar, Sonil Luthra y Rohan Shorey de VWO hablan de cómo introducir nuevas funciones de forma eficaz. Utilizan algunos ejemplos de la vida real e incluso comentan cómo lo hizo una conocida marca. También responderán a cualquier pregunta que tengas sobre la aceptación de tu nueva función y su rendimiento. Este webinar te aportará nuevas ideas y conocimientos para mejorar aún más tu producto.

Observa: Lanzamiento de funciones – Cómo lanzan funciones los equipos de alto rendimiento

¿Cómo elegir la herramienta de tests A/B para aplicaciones móviles adecuada?

La plataforma ideal de tests A/B para aplicaciones móviles es lo bastante sólida como para ofrecer una amplia funcionalidad de pruebas que te permita optimizar tus experiencias integradas en la aplicación de extremo a extremo, así como capacidades de gestión de funciones para que puedas gestionar todo el ciclo de vida de las funciones. En última instancia, el objetivo es averiguar la variación adecuada de experiencias y funciones dentro de la aplicación para optimizarla y mejorar el compromiso y las conversiones.

Para seleccionar la herramienta más adecuada para tu hoja de ruta de CRO, ten en cuenta los siguientes parámetros.

1. Caso práctico

Los tests A/B de aplicaciones móviles tienen infinidad de casos de uso similares a los tests A/B de la versión web para móviles. Para que puedas seleccionar la herramienta adecuada para tu negocio, primero tienes que tener claros los casos de uso que quieres abordar (al menos los que deseas para empezar). Una vez que lo tengas claro, estarás automáticamente un paso más cerca de limitarte a la herramienta que ofrezca las máximas capacidades que satisfagan tus requisitos.

Algunos de los casos de uso más comunes de los tests A/B de aplicaciones móviles son:

a. Comercio electrónico

i. Eliminar la fricción en los flujos de usuarios clave

Para el comprador móvil de hoy en día, que exige experiencias de compra sin fisuras, la fricción en las interacciones y flujos del usuario, especialmente en uno tan crítico como el pago, puede provocar frustración y pérdida de interés, lo que en última instancia aumenta tu tasa de abandono. De hecho, ¿sabías que el móvil tiene la tasa más alta de abandono de carritos (superando a las tabletas y los ordenadores de sobremesa) del 85,65%? Los tests A/B de los flujos de usuario de tu aplicación de comercio electrónico pueden ayudarte a reducir radicalmente las tasas de abandono, allanando el camino para una experiencia de usuario agradable.

Las herramientas de tests A/B para aplicaciones móviles te permiten crear dos o más variantes de tus flujos de usuario para que puedas compararlas entre sí y desplegar la que produzca la máxima mejora en tus métricas clave de participación del usuario. Además, tu herramienta también debe permitirte segmentar a tus usuarios en función de su comportamiento de compra y navegación, y otros atributos demográficos, para que puedas dirigirte a ellos con la variante más relevante y averiguar qué funciona para cada grupo.

ii. Optimizar la eficacia de los algoritmos de búsqueda y recomendación de productos

¿Debe tu algoritmo de recomendación de productos basarse en el historial de compras de los compradores, en los artículos de moda o en los productos más populares de una categoría concreta? ¿Cómo debe categorizar tu algoritmo de búsqueda los productos, decidir su relevancia para una consulta de búsqueda específica y en función de qué criterios deben clasificarse en la página de resultados de búsqueda?

Con los tests A/B de aplicaciones móviles, no deberías tener que confiar en conjeturas o en las mejores prácticas para encontrar las respuestas a las preguntas anteriores. Aunque probar los cambios basados en la interfaz de usuario es uno de los casos de uso a los que responde una herramienta robusta, también te permite experimentar con tus algoritmos críticos, como la recomendación de productos y la búsqueda, para que puedas mejorar estratégicamente su eficacia. Al probar varias versiones de tus algoritmos, puedes averiguar cuál es el más eficaz para tu tienda, ya sea para impulsar las ventas cruzadas o las ventas adicionales, o para obtener los resultados de búsqueda más relevantes

b. Juego

i. Experimentar con funciones dentro de la aplicación antes de desplegarlas universalmente

Desplegar universalmente una nueva función en tu juego puede ser bastante complicado. Podrías dar en el clavo y ver cómo se disparan al instante los niveles de uso e implicación de tu aplicación, o, siendo más realistas, podría o no dar los resultados que pensabas. Por tanto, las herramientas de tests A/B para aplicaciones móviles te permiten reducir el riesgo asociado al lanzamiento de cambios y actualizaciones en el juego, experimentando con ellos y lanzándolos por etapas a uno o más de tus segmentos de usuarios. Si funciona bien, puedes seguir adelante y desplegarla para todos los usuarios; si no, siempre puedes recoger opiniones, incorporarlas, mejorarlas y relanzar la versión mejorada de la app con confianza.

Las herramientas de tests A/B para aplicaciones móviles también ofrecen amplias capacidades de gestión del ciclo de vida de las funciones, que te permiten desplegarlas por etapas, probarlas en un segmento de usuarios concreto e incluso utilizar flags de funciones para gestionarlas en tiempo de ejecución y controlar y/o modificar quién tiene acceso a ellas.

ii. Racionalizar la estrategia de precios in-app

Para maximizar la participación en tu aplicación de juegos, así como los ingresos, es posible que tengas que experimentar con múltiples estrategias de precios, para diferentes segmentos de usuarios, ya que el mismo modelo podría no funcionar tanto para los jugadores desconectados como para los fieles. Por lo tanto, elige una herramienta de tests A/B para aplicaciones móviles que te permita probar tu algoritmo de precios dinámicos para averiguar cuál produce los mejores resultados para cada segmento.

iii. Ofrecer experiencias de juego personalizadas

En los tiempos que corren, las experiencias de juego en aplicaciones móviles exigen una hiperpersonalización, y con razón. Para crear un entorno de juego atractivo que mantenga enganchados a los jugadores, no puedes confiar en una única estrategia. Con una herramienta de tests A/B para aplicaciones móviles, puedes probar todos los elementos dinámicos de tu aplicación de juegos y ofrecer experiencias personalizadas basadas en el nivel de cada jugador en el juego, su puntuación de participación y otros atributos. De este modo, puedes descubrir y ofrecer constantemente lo que tus usuarios esperan de ti para mantener su interés.

La conclusión es que, sea cual sea el caso de uso que quieras conseguir con los tests A/B de aplicaciones móviles, debes estar seguro de ello de antemano para poder tomar la decisión estratégica de elegir el más adecuado en función de tus requisitos.

Además, escucha nuestra conversación con Talia Wolf en el Podcast de VWO para aprender a realizar tests A/B significativas que ofrezcan resultados escalables.

2. Integraciones y plugins que ofrece la herramienta

Debes asegurarte de que la herramienta que elijas sea el complemento adecuado para tu pila tecnológica, es decir, que se integre perfectamente con tus otras plataformas de análisis, marketing y ventas, para que no te resulte difícil acceder a los datos necesarios e introducirlos en el proceso de optimización de tu aplicación. Por ejemplo, la más importante sería tu plataforma de análisis, para que puedas utilizarla para generar información sobre el tráfico de tu sitio web y tu público objetivo, que luego constituirá la base para elaborar hipótesis.

Para ello, crea una lista de las herramientas que utilizas actualmente y busca las que sean compatibles con la plataforma de experimentación que estés evaluando. Si tienes un negocio de comercio electrónico, es posible que también quieras asegurarte de que la plataforma de comercio electrónico en la que está construida tu tienda (como Shopify o WooCommerce) también es compatible.  

VWO, por ejemplo, se integra con las principales herramientas de análisis web, plataformas de comercio electrónico, plataformas de CSM, ventas y plataformas de ABM.

3. Tamaño, uso de RAM y rendimiento del SDK

El SDK soportado por la plataforma también merece tu atención, ya que puede afectar al rendimiento de tu aplicación. Estos son los parámetros por los que debes evaluarlo:

• El SDK debe ser ligero, para que no tenga un impacto significativo en el tamaño de tu aplicación. 
• No debes utilizar mucha RAM, ya que de todas formas los dispositivos móviles tienen escasa disponibilidad de RAM. 
• Debe funcionar bien y estar disponible en todo momento. El SDK de VWO para tests A/B de aplicaciones móviles está disponible incluso sin una conexión activa a Internet y se prueba exhaustivamente para eliminar todos los errores que puedan afectar negativamente al rendimiento de tu aplicación.

4. Capacidad de elaboración de informes

Es importante prestar atención a la comprensión del cálculo de los resultados de los tests A/B y la generación de informes, ya que determina el impacto de tu experimentación. La estadística es la columna vertebral de los tests A/B, que se basan en el cálculo de probabilidades. Sin embargo, existen múltiples enfoques para interpretar las probabilidades en los tests A/B: los más comunes son los modelos frecuentista y bayesiano.

Asegúrate de averiguar si la herramienta que has preseleccionado utiliza el modelo estadístico Frecuentista o Bayesiano. Tradicionalmente, la mayoría de las herramientas utilizaban el modelo frecuentista, en el que los resultados de las pruebas se basan únicamente en los datos de los experimentos actuales de la aplicación móvil y no tienen en cuenta ningún dato anterior. El modelo frecuentista se basa en ejecutar una prueba concreta durante un periodo específico y hasta que se alcanza la significación estadística, de modo que se pueden recopilar suficientes datos para calcular correctamente la probabilidad de que una variación supere a la otra. Sin embargo, no cuantifica la diferencia entre las dos variaciones teniendo en cuenta la incertidumbre que implica la cantidad de datos que obtienes en una prueba.

El modelo estadístico bayesiano, por otra parte, proporciona una forma natural de aprendizaje al permitirte introducir en el modelo tus creencias de experimentos anteriores similares como previos, combinarlos con los datos del actual y, a continuación, calcular los resultados de la prueba. La probabilidad de que tu hipótesis sea correcta se calcula basándose en los datos evolutivos e informada por lo que ha ocurrido hasta ese momento.

El motor estadístico bayesiano de VWO, SmartStats, te ayuda a tomar decisiones más inteligentes sobre la optimización de la tasa de conversión, ya que no sólo te da la probabilidad de que una variación supere a la otra, sino también la pérdida potencial asociada a su despliegue. Con SmartStats, puedes dejar de depender únicamente de alcanzar la significación estadística o de ejecutar pruebas durante un periodo determinado, y puedes concluir las pruebas más rápidamente y esperar resultados más precisos. SmartStats te ayuda a tomar decisiones empresariales inteligentes, más rápidamente y a obtener una ventaja competitiva sobre tus competidores.

Imagina un escenario en el que no estás seguro de si proporcionar una oferta adicional con tu servicio puede generar más ventas. Has planeado hacer una prueba A/B para comprobar esta hipótesis asignando la mitad del tráfico al servicio con el complemento (Variación A) y la otra mitad sin el complemento (Variación B).

Una prueba frecuentista tradicional sólo proporcionaría una respuesta de sí/no si la variación A es diferente de la variación B. Además, los resultados de la prueba sólo son válidos después de haber obtenido un número suficiente de visitantes en tu prueba.

Sin embargo, el motor estadístico bayesiano de VWO, SmartStats, te proporciona las probabilidades de que una variación supere a la otra y también la pérdida potencial subyacente de ventas asociada a cada variación. Ambas métricas siguen siendo válidas durante toda la prueba.

Con SmartStats, puedes pasar de los resultados binarios a métricas más interpretables.

Descargar gratis: Guía de tests A/B para aplicaciones móviles

5. Tu presupuesto

Ni que decir tiene que tu presupuesto es un factor muy a tener en cuenta a la hora de elegir una herramienta. En función de los casos de uso específicos que quieras abordar y de las funciones que necesites, tendrás que buscar una herramienta que se ajuste a tus necesidades y a tu presupuesto, para que puedas obtener un ROI significativo de tu programa de experimentación. 

Especialmente si estás empezando con la optimización de aplicaciones móviles, optar por una herramienta comparativamente cara podría no producirte un ROI significativo. En su lugar, empieza con una herramienta que ofrezca una prueba gratuita, para que puedas evaluar todas sus funciones de forma exhaustiva y decidir si cumple tus requisitos. VWO, por ejemplo, ofrece una prueba gratuita que tu equipo puede utilizar para realizar algunas campañas y averiguar si satisface tus necesidades específicas.

6. Apoyo y asistencia ofrecidos por la plataforma

Al evaluar una herramienta, la gente suele pasar por alto el nivel y la calidad del soporte que ofrece la plataforma. Sin embargo, es un factor crítico que desempeña un papel importante a la hora de determinar la velocidad de prueba y la escala de tu programa de optimización. Si recibes asistencia especializada y experta a lo largo de todo el proceso, podrás alcanzar tus objetivos con mayor eficacia y aumentar tus esfuerzos con el tiempo.

Además, si eres nuevo en los tests A/B de aplicaciones móviles, puede que necesites ayuda para configurar las primeras campañas y generar ideas para hacer una prueba A/B. Por tanto, asegúrate de que optas por una herramienta que ofrezca el mejor soporte de su clase (tiempo de respuesta rápido, máxima disponibilidad, suficientes recursos de autoayuda, soporte omnicanal, CSAT, etc.) para que no sólo puedas ponerte al día, sino también obtener los resultados previstos con eficacia.

Aunque tengas cierta experiencia y conozcas bien los tests A/B de las experiencias de tu aplicación móvil, es posible que necesites un amplio apoyo inmediatamente después de registrarte en una nueva herramienta. Para ello, asegúrate de que optas por una herramienta que ofrezca un soporte dedicado, plazos rápidos y una resolución eficaz para ayudarte a solucionar todos tus problemas de experimentación.

A decir verdad, necesitas una herramienta que lo abarque todo. No hay ningún factor de los mencionados que sea menos importante y no deberías tener que comprometer la calidad de las pruebas ni tus requisitos.

Conclusión

Elegir la herramienta adecuada que mejor se alinee con tus objetivos de experimentación es sólo el primer paso (aunque extremadamente crucial) hacia la mejora de las métricas clave de tu aplicación. Aprovechar la herramienta con éxito significa cerrar el bucle de optimización invirtiendo tiempo y esfuerzo en todo, desde la evaluación comparativa de tus KPI hasta la documentación de tus aprendizajes y su retroalimentación en tu hoja de ruta de pruebas. Regístrate para una prueba gratuita con VWO para hacerlo con facilidad.

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