A/B testing en apps móviles

¿Qué es el A/B testing en apps móviles?

¿Sabías que en 2019 se descargaron más de 200.000 millones de apps en todo el mundo? Sin embargo, la tasa de retención de usuarios de apps móviles fue solo del 32%.  Si estos números dicen algo, es que, aunque puede ser difícil lograr que los usuarios descarguen tu app, aún más complicado es retenerlos y conseguir que vuelvan a usarla.
Por lo tanto, el factor decisivo en este escenario puede ser sin duda la experiencia de usuario (UX) que ofrezca tu app. 

Brindar de forma constante experiencias dentro de la app que sorprendan y deleiten puede ser complicado.  ¿Cómo puedes asegurarte de que cada elemento, página y funcionalidad de tu app aporte a una experiencia atractiva y guíe al usuario por el embudo de conversión? Una forma de lograrlo es aprovechando el poder de la experimentación; y aquí es donde entra en juego el A/B testing en apps móviles.

El A/B testing en apps móviles es una forma de A/B testing en la que distintos segmentos de usuarios reciben diferentes variaciones de una experiencia dentro de la app.  El objetivo es determinar cuál de esas variaciones induce la acción deseada o tiene un impacto más positivo en las métricas clave de la app.  Al identificar qué funciona y qué no en tu app, puedes optimizarla sistemáticamente para alcanzar las métricas que te interesan y desbloquear oportunidades de crecimiento que siempre estuvieron ahí, pero ocultas a simple vista. 

Lo que diferencia el A/B testing en apps móviles del A/B Testing estándar en la web es que se ejecuta del lado del servidor en lugar de en el lado del cliente. En el client-side testing, las variaciones se entregan a través del navegador del usuario (cliente). En el server-side testing, las pruebas se ejecutan y las modificaciones se aplican directamente en el servidor de la app, y luego se renderizan de forma planificada en el dispositivo del usuario.  Ambos enfoques tienen distinto alcance y responden a diferentes necesidades de negocio. 

El server-side testing es más sólido y está diseñado para pruebas complejas. Implementar directamente en el servidor permite experimentar en profundidad dentro de tu stack tecnológico y ejecutar pruebas sofisticadas, más allá de simples cambios de interfaz o de diseño cosmético. El A/B testing en apps móviles abarca todas las capacidades del server-side testing y ofrece a marketers y product managers la posibilidad de optimizar de extremo a extremo las experiencias de usuario.

Con A/B testing en apps móviles puedes experimentar con múltiples combinaciones de experiencias dentro de la app, probar funcionalidades de alto impacto antes y después de su lanzamiento y optimizar de manera integral la app para mejorar el engagement, la retención y las conversiones. VWO ofrece una suite de experimentación integral para cubrir todas tus necesidades de A/B testing en apps móviles.

¿Por qué deberías usar A/B testing en apps móviles?

En un nivel básico, el A/B testing en apps móviles es esencial para optimizar las apps móviles por las mismas razones que el A/B testing del lado del cliente es clave para optimizar webs y sitios móviles. Sin embargo, cuando se trata de apps móviles, el A/B testing ofrece una multitud de beneficios adicionales que pueden aprovecharse para resolver puntos de fricción en el recorrido de los usuarios móviles y mejorar de manera significativa métricas específicas de la app. Debes considerar invertir en A/B testing en apps móviles para:

Optimizar experiencias in-app y mejorar métricas clave

Para garantizar que ofrezcas experiencias de usuario atractivas de forma constante, necesitas probar en profundidad dentro de tu app y medir qué iteraciones generan mejoras en tus métricas principales, como usuarios activos mensuales (MAU), tasa de retención, abandonos, entre otras. De esta forma, te asegurarás de tomar decisiones basadas en datos al crear la hoja de ruta de desarrollo de tu app.  Ya sea un cambio sencillo en el front-end, como la ubicación de un botón de Call to Action (CTA), o una revisión completa de tu algoritmo de búsqueda, las pruebas garantizan respuestas claras sobre cómo hacer que la experiencia in-app sea más cómoda.

• Segmentar tu base de usuarios y ofrecer experiencias dirigidas

Con A/B testing en apps móviles, puedes aplicar segmentación avanzada para clasificar a tus usuarios y dirigirte a ellos de manera diferenciada. La segmentación puede basarse en factores geográficos, conductuales, demográficos o tecnológicos, entre otros. Así, puedes mostrar a cada segmento de usuarios una variación específica de la experiencia en la app e incluso controlar el porcentaje del segmento que verá una variación determinada.  Esto te permite comprender mejor a tu audiencia, experimentar a nivel granular, ofrecer experiencias más relevantes e identificar a tu grupo ideal de power users que luego puede guiar futuras optimizaciones y campañas de marketing. 

Por ejemplo, una app de reparto de comida descubre que un porcentaje significativo de sus pedidos diarios proviene de usuarios de entre 20 y 35 años durante el almuerzo. Para dirigirse a este segmento, lanza promociones como envío gratis a ese grupo específico, únicamente en horario de comidas, para comprobar si esto incrementa las ventas diarias.

• Ofrecer experiencias in-app personalizadas

En la era actual de usuarios móviles siempre conectados, la optimización de tu app no está completa hasta que las experiencias sean personalizadas. Con A/B testing en apps móviles, puedes ir más allá de mostrar variaciones generales de páginas de tu app y adaptar cada variación según los intereses de los usuarios y/o su historial de interacción con tu marca. 

Por ejemplo, una app de eCommerce muestra repetidamente productos de su catálogo de ropa deportiva a un usuario que recientemente compró unas zapatillas de running.

Experimentar con funcionalidades en producción

Además de ejecutar pruebas estándar basadas en la interfaz de usuario (UI), el A/B testing en apps móviles te permite ir un paso más allá y probar incluso las funcionalidades de tu app, validando así tus ideas de producto.  Es lógico querer probar múltiples variaciones de una funcionalidad crítica —o incluso varias funcionalidades— antes de lanzar definitivamente una, asegurándote de que tenga un impacto positivo en el rendimiento de la app.  También puedes probar una sola funcionalidad con distintos segmentos de usuarios para entender su nivel de adopción (stickiness) entre la audiencia correcta. El A/B testing en apps móviles da a desarrolladores y product managers la capacidad de probar y optimizar funcionalidades directamente en producción, ajustarlas para distintos segmentos de usuarios y garantizar que el lanzamiento final de cada feature sea exitoso. 

Por ejemplo, una app de juegos puede probar si añadir una opción de compartir en redes sociales o un programa de recompensas por referidos genera un aumento en los registros.

Minimizar riesgos y lanzar funcionalidades en etapas

Probar funcionalidades antes de lanzarlas no es suficiente: también puedes minimizar el riesgo asociado al lanzamiento de una función crítica liberándola de forma progresiva en etapas, en lugar de activarla universalmente de una sola vez. Esto es posible mediante una técnica llamada flagging de funciones, que permite modificar el comportamiento del sistema controlando una funcionalidad (encenderla/apagarla, ocultarla a un segmento concreto, deshabilitarla para otro, etc.) sin necesidad de cambiar el código. 

Con esta técnica puedes segmentar tu base de usuarios, crear grupos de evangelistas, clientes leales, nuevos usuarios, etc. Además, puedes liberar funcionalidades de manera progresiva conforme estén listas para salir a producción y hacer rollback de una función casi al instante si detectas un bug o margen de mejora, y luego relanzar la versión corregida o mejorada.

Por ejemplo, una app de eCommerce decide lanzar una función que permite guardar productos para más tarde. Primero la activa solo para sus clientes leales, analiza su rendimiento, y luego la libera para el siguiente segmento, y así sucesivamente. Si los resultados son negativos o insatisfactorios, siempre puede desactivarla y relanzar la versión mejorada sin complicaciones.

Implementar y gestionar la integración y entrega continua (CI/CD)

La Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD) es una práctica de desarrollo y entrega de software orientada a maximizar la productividad de los equipos. En este enfoque, las funcionalidades se publican integrando periódicamente cambios de código en la rama principal, probándolos lo antes y con la mayor frecuencia posible, incorporando feedback, corrigiendo errores y relanzándolos. Este ciclo continuo de automatización en la entrega asegura que las funcionalidades estén disponibles para los usuarios de forma rápida, eficiente y sostenible.  La CI/CD es una práctica indispensable dentro del ciclo de vida del desarrollo ágil de software y la gestión de proyectos. 

El A/B testing en apps móviles juega un papel crucial en este proceso. Permite facilitar la CI/CD mediante pruebas regulares y sistemáticas de las funcionalidades de la app. Además, garantiza que los desarrolladores reciban feedback estructurado que puedan incorporar rápidamente. Además, asegura lanzamientos más cortos y eficientes. También permite crear, mejorar y liberar productos centrados en el usuario, listos para el mercado y con confianza en su impacto.

Ofrecer experiencias de usuario óptimas alineadas con los recorridos del usuario

Comprender los matices de una experiencia de app ideal es crucial para marketers, gerentes de productos y diseñadores UX. No existe una solución universal o one-size-fits-all. Esto se debe, fundamentalmente, a que no hay dos recorridos del usuario iguales, y cada usuario tiene expectativas diferentes según la etapa en la que se encuentre dentro de ese recorrido.

El A/B testing en apps móviles puede ayudarte a agilizar este proceso y ofrecer experiencias no solo atractivas, sino también relevantes para cada recorrido del usuario. Al probar de manera exhaustiva en cada punto de contacto de tu stack, puedes validar qué funciona para cada recorrido y optimizarlo en consecuencia. Esto te permitirá construir un roadmap de producto bien definido, alineado con los recorridos de tus usuarios, y ofrecer experiencias que logren engagement, satisfacción y conversión.

Por ejemplo, en una app de salud y fitness, piensa en tres tipos de usuarios: alguien que acaba de registrarse, un usuario fiel y otro que ha estado inactivo durante un tiempo. La experiencia de la app para cada uno de ellos debe ser muy diferente y estar alineada con su etapa en los recorridos del usuario que has predefinido. La pantalla de inicio debería saludarlos con mensajes distintos, como se ilustra a continuación:

¿Qué puedes probar con A/B testing en tu app móvil?

Experiencias dentro de la app

• Mensajería

Sin duda, uno de los aspectos más críticos de una app móvil, capaz de definir por completo la experiencia de usuario, es la mensajería in-app. Puedes ejecutar incontables pruebas con prompts o pop-ups dentro de la app para asegurarte de transmitir el mensaje correcto, de la forma correcta y en el momento adecuado, persuadiendo al usuario para que realice la acción deseada.  

Por ejemplo, una app de juegos puede probar pop-ups de recompensas al alcanzar hitos específicos para identificar el mejor momento en que estas notificaciones generan un impacto positivo en las métricas de engagement. De manera similar, una app de publicaciones puede probar diferentes copys para un prompt de suscripción que incremente las conversiones.

• Diseño/Disposición (Layout)

El layout es la primera impresión que tu app genera en el usuario, y quieres que sea lo más atractiva posible. Aunque existen múltiples factores y pasos para perfeccionar la disposición de tu app, es fundamental que sea distinguible, estética y altamente funcional, ofreciendo una experiencia fluida y sin fricciones. 

Probar rigurosamente el layout puede ser muy valioso, ya que te permitirá entender cómo prefieren interactuar tus usuarios, qué estructura les permite llegar cómodamente a lo que buscan y qué experiencia los fideliza.

• Copy en la interfaz (UI copy)

Ya sea el texto de un botón de Call To Action (CTA), los pies de foto, las descripciones de producto o los titulares, el copy de tu app juega un papel clave en la experiencia de usuario. Un copy bien trabajado puede enganchar al usuario; en cambio, fallar al transmitir el mensaje correcto, en el tono adecuado y con la extensión justa puede impactar negativamente en tus métricas principales. Para encontrar la combinación ideal que conecte con tu audiencia, fomente la interacción y los motive a seguir usando la app, es necesario probar y optimizar el copy de manera constante.

Flujo de usuario (User flow)

El flujo de usuario se refiere a la secuencia de acciones que un usuario típico probablemente realice para completar una tarea deseada dentro de tu app. Por ejemplo, el flujo de checkout en una app de eCommerce podría verse así:

Ya sea crear una playlist en una app de música en streaming o solicitar un préstamo en una app de banca móvil, perfeccionar el flujo de una app es fundamental para reducir abandonos. Experimentar con tu flujo de usuario puede ayudarte a identificar cómo reducir los puntos de fricción y garantizar que los usuarios realicen sin problemas las acciones deseadas y naveguen con fluidez por la app.

• Flujo de onboarding

El primer punto de contacto de cualquier usuario con una app móvil es el proceso de onboarding. Para asegurarte de que permanezca y descubra lo que tu app ofrece, es necesario que este proceso sea lo más cómodo posible. Este proceso puede tener varios pasos: registro, tutorial de la app y permisos de la app. Lo que puedes probar es el número de opciones de registro que ofreces, si incluir o no un acceso como invitado, el momento ideal para pedir permisos, si el tutorial debe ser obligatorio o no, etc. El objetivo es encontrar la combinación, número y orden de pasos más adecuados para garantizar una experiencia de onboarding fluida y con la mayor tasa de finalización posible.

• Flujo de suscripción

Si tu app funciona con un modelo de suscripción, diseñar cuidadosamente este flujo puede tener un impacto positivo directo en tus ingresos.  Un flujo sencillo asegurará que los usuarios elijan rápidamente el plan que prefieren y efectúen el pago sin fricciones. Con el A/B testing en apps móviles puedes experimentar con el número de planes y sus precios, el momento en que aparece el pop-up de suscripción, la cantidad de pasos en el flujo de suscripción y el diseño de la página de facturación. Todo esto con el fin de que el proceso sea lo más natural y fluido posible, influyendo positivamente en la decisión de compra del usuario.

• Flujo de checkout

¿Sabías que, de todos los canales, el dispositivo móvil tiene la mayor tasa de abandono de carrito: 85,65 %? Para evitar que los usuarios abandonen sus carritos en el checkout, necesitas optimizar continuamente este flujo y eliminar posibles puntos de fricción. Mediante pruebas frecuentes podrás determinar si conviene más un checkout en una sola página o en varios pasos, la ubicación y relevancia óptima de los cupones en la página, si debes exigir o no un registro obligatorio.

Notificaciones automáticas

Reenganchar a los usuarios inactivos mediante notificaciones automáticas es una estrategia que la mayoría de los especialistas en marketing respaldan. Sin embargo, lograr la interacción deseada a través de este canal puede ser complicado, ya que existen varios factores que determinan el éxito o fracaso de tus campañas de notificaciones automáticas. Algunos de los más destacados incluyen el texto, el momento y la frecuencia de las notificaciones. Prueba tus notificaciones automáticas para determinar el momento ideal para enviarlas y obtener la mejor respuesta, el número de notificaciones que deberías mandar al día para aumentar la interacción sin molestar al usuario, el copy adecuado que incremente el CTR, entre otros. Incluso puedes ir más allá y comprobar si personalizar los mensajes, combinarlos con imágenes o emojis tiene un impacto en tus métricas principales. 

Por ejemplo, una app de entrega de comida podría segmentar aleatoriamente a sus usuarios inactivos y enviar tres notificaciones automáticas diferentes a tres segmentos de usuarios, para ver cuál genera un CTR más alto.

Funciones y características 

Además de probar cambios en la interfaz de usuario, el A/B testing en apps móviles también te permite experimentar en profundidad dentro de tu stack para medir el rendimiento de ciertas funcionalidades de tu app durante la fase de producción. Esto te ayuda a evitar lanzar globalmente funciones con errores, segmentar a tu base de usuarios, implementar lanzamientos progresivos y validar tus ideas de desarrollo de producto.  Asimismo, puedes experimentar con funcionalidades de alto impacto, como algoritmos de búsqueda y de recomendación de productos, pasarelas de pago, cambios arquitectónicos, accesos a muros de pago y todos aquellos aspectos críticos de tu app móvil que solo pueden probarse en el lado del servidor. 

De esta manera, el A/B testing en apps móviles no solo ayuda a los equipos de marketing a optimizar el embudo de usuario para mejorar las conversiones, sino que también permite a los gerentes de productos, diseñadores UX y desarrolladores crear apps altamente competitivas que ofrecen experiencias atractivas. 

Ejemplo: Una app de cuidado personal y belleza podría probar si ofrecer funciones exclusivas en la app, como escaneo de códigos de barras para obtener información de productos y vídeos tutoriales, influye positivamente en las decisiones de compra de sus clientes, tanto dentro de la app como en tienda.

¿Cómo funciona el A/B testing en apps móviles?

Dado que las pruebas en apps móviles se implementan en el lado del servidor, su funcionamiento es muy similar al del server-side testing. Por lo tanto, cada variación de una prueba debe ser codificada, y no existe un mecanismo de arrastrar y soltar como en el caso del client-side testing.  Aunque esto pueda parecer más lento de implementar, la experimentación en el servidor amplía enormemente el alcance de las pruebas. El A/B testing en apps móviles permite experimentar en profundidad probando funciones de producto, algoritmos, flujos dentro de la app y canales de notificaciones automáticas, para optimizar de forma integral la experiencia de usuario y los recorridos del cliente.  Otra razón importante para implementar el A/B testing en apps móviles en el lado del servidor son los posibles efectos secundarios si se aplicara en el lado del cliente, como problemas de rendimiento (por ejemplo, el Flicker Effect) o errores de interfaz. Por ello, para aprovechar al máximo la experimentación profunda y obtener resultados fiables, las variaciones deben codificarse y los cambios aplicarse directamente en el servidor, en lugar de depender de un editor visual. 

Aquí está el funcionamiento paso a paso del A/B testing en apps móviles:

Primero, el A/B testing en apps móviles requiere una instalación única del SDK, disponible para todas las plataformas, incluidas iOS, Android y todos los lenguajes de backend. Una vez instalado, el SDK puede integrarse en el servidor de tu app móvil con solo requerirlo.

1. Siempre que un usuario abre una app móvil, el SDK se inicializa y envía una llamada al servidor de VWO.

2. El SDK actúa como interfaz entre la app móvil y los servidores de VWO, que contienen toda la información de la campaña: número de variaciones, número de objetivos, distribución del tráfico total, asignación de tráfico por variación, etc. 

3. Los servidores de VWO se encargan de los cálculos que determinan qué variación se mostrará a cada usuario, y estos ajustes se envían finalmente al SDK que se ejecuta en la app móvil.

4. Estos ajustes se utilizan para crear una instancia del SDK, que ofrece diversas capacidades, como realizar A/B testing mostrando una variación concreta a un usuario, habilitar una función para un visitante, registrar objetivos, etc.

5. Una vez que la variación se asigna y el objetivo se registra en el servidor de la app móvil, los datos se envían a la herramienta con fines de seguimiento. Estos datos se muestran al consultar el informe de la campaña o el panel de control de la aplicación.

Cómo llevar a cabo con éxito A/B testing en apps móviles

Revisa y establece una referencia de tus métricas principales actuales

Dependiendo del tipo de app, tus métricas clave pueden ir desde usuarios activos diarios/mensuales, valor de vida del cliente y coste de adquisición, hasta tasas de conversiones, abandono y retención. Empieza revisando las métricas principales de tu app y luego usa la analítica para determinar dónde te encuentras actualmente en cada una de ellas. Después, revisa los KPI correspondientes que utilizas para medir esas métricas. Ahora sabrás qué está funcionando bien y qué no en tu app. Ser consciente del rendimiento actual de tu app te ayudará a diseñar una hoja de ruta clara de A/B testing en apps móviles y optimización.

Identifica áreas clave de mejora y define objetivos claros

Una vez que hayas repasado los datos de rendimiento actuales de tu app, podrás identificar la mayoría de las áreas clave de mejora para optimización. Para el resto, deberías realizar una investigación de mercado exhaustiva para descubrir qué te estás perdiendo y así detectar otras áreas de mejora que requieren atención. Con base en esto, puedes establecer un orden de prioridades calculando cuáles de estas áreas de optimización tendrán un mayor impacto positivo en tus KPI. Esta lista de prioridades dicta ahora los objetivos de optimización de tu app.

Adopta un enfoque basado en segmentos al construir hipótesis

Una vez que hayas definido las áreas clave de mejora, analizado los números y descubierto la razón detrás de ellos, estarás a un paso de construir una hipótesis sólida: llevar a cabo una investigación cuantitativa y cualitativa detallada basada en diferentes segmentos de usuarios. Cuando formules una hipótesis para un test, uno de los errores que debes evitar es basarte en promedios en lugar de en datos segmentados. 

Por ejemplo, si una notificación automática tiene un CTR bajo o si tu tasa de abandono de carrito fue más alta este trimestre, puedes aprovechar la segmentación para profundizar y descubrir qué segmento es responsable de esos números. Esto te dará datos útiles e insights accionables para crear hipótesis granulares y ejecutar tests dirigidos. 

Ahora puedes empezar a formular tus hipótesis en función de los insights y observaciones extraídas del análisis cualitativo del comportamiento de los usuarios. Solo debes tener en cuenta que estas hipótesis deben proponer una solución viable a un problema crítico de negocio. 

En pocas palabras, tus hipótesis deben:

• Basarse en datos recopilados tras analizar el comportamiento de diferentes segmentos de usuarios en tu app.
• Proponer una solución práctica y detallar el cambio que abordará un problema de negocio. 
• Destacar los resultados esperados al implementar la solución y aportar insights sobre el problema que se aborda.

Ejemplos de hipótesis bien construidas:

App de eCommerce: Basándonos en el análisis del comportamiento de los usuarios en las páginas de producto, esperamos que añadir imágenes de mejor calidad e incluir vídeos de producto solucione el problema de los usuarios que no agregan artículos al carrito. 

App de gaming: Basándonos en el análisis del comportamiento de los usuarios en el nivel 7 del juego, esperamos que ofrecer un pop-up con pistas solucione el problema de los usuarios que abandonan.

App de entrega de comida hiperlocal: Basándonos en el análisis del comportamiento de los usuarios y en las consultas recibidas por soporte, añadir una función para personalizar platos ayudaría a incrementar el número de pedidos, así como el valor medio de cada pedido.

Haz tests con frecuencia y de manera iterativa

Dedicar mucho tiempo y esfuerzo a la fase de investigación y creación de hipótesis es inútil si solo ejecutas el test una vez y esperas resultados accionables. Existen innumerables formas de abordar un punto de dolor del usuario u optimizar una experiencia dentro de tu app. Por lo tanto, al concluir los tests de forma prematura o no ejecutarlos de manera iterativa, estás perdiendo muchas oportunidades de optimización o, peor aún, basándote en resultados inexactos. En lugar de decidir ganadores y perdedores de antemano, debes obtener insights de cada test, construir el siguiente sobre el anterior y probar repetidamente cada elemento, función o experiencia para obtener resultados estadísticamente significativos.

Registra tus aprendizajes e incorpóralos

Documentar lo aprendido en cada test y aplicarlo en todas las decisiones futuras de optimización de tu app es tan importante como ejecutar el test en sí. Para garantizar que cada test impulse tus esfuerzos de optimización y contribuya al crecimiento del negocio en general, necesitas archivar de forma sistemática los resultados y utilizarlos meticulosamente en la toma de decisiones a futuro. Y nunca se sabe: un test fallido podría ayudarte a resolver el dilema más complejo en algún punto de tu proceso de optimización de experiencias.

Realinea tu hoja de ruta de producto

Una vez que hayas ejecutado con éxito un conjunto de tests A/B y alcanzado un hito significativo en tu plan de experimentación, es momento de reflexionar sobre cómo el A/B testing en apps móviles juega un papel más amplio en la optimización de producto y experiencias. Esto implica revisar toda tu hoja de ruta para determinar cómo aprovechar tanto los resultados como los aprendizajes de tus tests para optimizar a fondo las experiencias dentro de la app y construir un mejor producto. Unir los aprendizajes de diferentes tests te permitirá determinar cómo los distintos aspectos de tu app trabajan en conjunto para ofrecer una experiencia completa. Esto no solo te dará nuevas ideas de test para optimizar aún más tus experiencias, sino que también te permitirá evaluar el rendimiento de los tests implementados de manera holística y en conjunto.

Errores a evitar con A/B testing en apps móviles

No crear una estrategia y hoja de ruta exclusivas para la app móvil

Uno de los errores más comunes que cometen los responsables de marketing y producto al iniciarse en el A/B testing en apps móviles es no ser conscientes de lo diferente que es este canal frente a la web. Por lo tanto, deben aplicar los mismos principios de experimentación que han estado siguiendo para optimizar experiencias en sitios web. ¿Por qué este enfoque no funciona? Porque tanto la base de usuarios, el comportamiento, el recorrido del cliente, las experiencias dentro de la app como los flujos de usuario presentan características muy distintas en comparación con la web. Para optimizar de manera amplia y efectiva las experiencias móviles, necesitas crear una estrategia completamente separada que aborde los puntos de dolor específicos de los usuarios móviles y se centre en superar los desafíos propios de las apps móviles.

No hacer tests de forma metódica

Ejecutar tests de manera ad-hoc, sin prestar atención a factores críticos, puede dejarte con resultados inexactos e insights poco útiles. No realizar un test de forma metódica también puede ser una de las razones por las que tu experimento falle. Para asegurarte de que tus esfuerzos de A/B testing en apps móviles avanzan en la dirección correcta y aportan valor al crecimiento de tu negocio, asegúrate de testear de forma sistemática y estratégica, y evita lo siguiente:

• Concluir los A/B tests antes de alcanzar la significancia estadística

Realizar con éxito cualquier tipo de test requiere paciencia, y el A/B testing en apps móviles no es diferente. Debes dar suficiente tiempo a tus experimentos antes de empezar a analizar los resultados y planificar los siguientes pasos. El principal error aquí es la tendencia a concluir los tests prematuramente, antes de llegar a la significancia estadística. Antes de iniciar cualquier experimento, calcula con antelación la duración y el tamaño de muestra, y asegúrate de ejecutar el test hasta cubrir toda la muestra para disponer de suficientes datos (máximos verdaderos positivos) que te permitan sacar conclusiones fiables. Declarar finalizado un test antes del tiempo o tamaño de muestra fijados puede perjudicar gravemente su propósito. Y aunque está bien consultar los resultados mientras el test está en curso, nunca lo detengas en cuanto aparezca el primer resultado estadísticamente significativo o incluso un fallo. Mantén el test durante el tiempo previamente establecido.

• Testear sin suficiente tráfico

Si tu app no cuenta con suficientes usuarios, tiene poco sentido ejecutar un test, ya que podrías tardar meses en alcanzar significancia estadística. Malgastar tanto tiempo y dinero no es positivo para tu negocio. Por ello, el A/B testing en apps móviles solo se considera viable cuando dispones de una muestra considerable como para generar resultados sustanciales y ayudarte a tomar mejores decisiones en un tiempo razonable. 

• Modificar parámetros clave a mitad del test 

Ya sea el entorno de prueba, el diseño del control y la variación, la asignación de tráfico, el tamaño de muestra o los objetivos del experimento, todos los parámetros clave deben fijarse antes de comenzar. Si modificas cualquier parámetro en mitad del test —por ejemplo, cambiar la distribución de tráfico entre variaciones—, podrías sesgar los resultados e incluso invalidarlos, sin lograr el propósito por el que realizaste la modificación.

• Ejecutar tests simultáneos con tráfico solapado

Si planeas realizar múltiples tests que puedan interactuar entre sí, debes tener en cuenta ciertos factores críticos para evitar resultados sesgados. Por ejemplo, si ejecutas experimentos sobre todos los pasos del flujo de onboarding, no podrás confiar en la exactitud de los resultados de ninguno. En este caso, es esencial ejecutar tests controlados en lugar de correr varios simultáneamente. Además, si el tráfico de varios tests se solapa, asegúrate de que el de cada versión de un test se divida de manera equitativa entre las siguientes fases, y así sucesivamente.

Seguir corazonadas en lugar de hipótesis basadas en datos

¿Es posible ejecutar un A/B test en tu app sin hipótesis? Sí. ¿Podría esto volver inútiles tus resultados? También sí. 

Una hipótesis es una declaración que marca un punto de partida claro para ejecutar un experimento y puede sustentarse en investigación y análisis. Define con precisión el problema a abordar, el elemento a testear, la razón por la que se prueba y el resultado esperado. Aunque luego pueda validarse o refutarse, la hipótesis justifica la razón del experimento. Si comienzas sin una hipótesis sólida y respaldada por datos, probando ideas aleatorias, tu test no generará insights útiles ni accionables, incluso si tu corazonada termina siendo correcta. Además, acabarás con un gasto innecesario sin llegar a una conclusión lógica.

Ejecutar tests con demasiadas variaciones 

Podrías pensar que probar con pocas variaciones limita el alcance de tus experimentos y te impide descubrir soluciones que nunca habías considerado. Los expertos también subrayan que restringir el número de variaciones reduce la capacidad de los equipos para explorar y validar diferentes ideas y conceptos de testeo. Y son argumentos válidos. Sin embargo, no se puede ignorar que ejecutar tests con demasiadas variaciones puede generar ciertos problemas respecto a la autenticidad de los resultados. 

En primer lugar, es muy probable que obtengas más falsos positivos, ya que el nivel de significancia de tu test disminuye a medida que aumenta el número de variaciones. Este fenómeno se conoce técnicamente como el problema de comparaciones múltiples, y puede afectar drásticamente la precisión de los resultados.

Además, demasiadas variaciones ralentizarán el test, ya que necesitarás mucho más tiempo para aplicar todas las variaciones a tu muestra completa. Otro problema asociado es lo que comúnmente se conoce como contaminación de la muestra. Al extenderse más de lo habitual la duración del test, aumenta la probabilidad de que algunos usuarios regresen a tu app tras borrar la caché y vuelvan a formar parte del experimento, lo cual afecta negativamente la exactitud del tamaño de muestra. Como resultado, las tasas de conversión entre variaciones pueden verse distorsionadas y mostrar pocas diferencias reales entre ellas. 

Todos estos factores críticos llevan a la conclusión de que aumentar variaciones solo por hacerlo, o esperando mejores resultados sin planificación, no jugará a tu favor. Solo deberías considerar incrementar el número de variaciones si tu capacidad de experimentación y recursos lo permite, si cuentas con una base de usuarios y un tamaño de muestra suficientes para sostener tests largos, y si es absolutamente necesario para un experimento específico.of app users and sample size to run long tests on, and if it is absolutely necessary for a particular test.

Retos del A/B testing en apps móviles

Dependencia de los equipos de ingeniería para la implementación completa

El A/B testing en apps móviles te permite experimentar con ideas que van más allá del alcance del testing del lado del cliente y optimizar toda tu infraestructura realizando pruebas en el lado del servidor. Además de ayudarte a testear y aplicar rápidamente ajustes de UI en tu app. Debido a este mayor alcance, la instalación de un SDK y la implicación de desarrolladores son imprescindibles para ejecutar y concluir tests con éxito en apps móviles. Esto se traduce en menor autonomía para marketers, gerentes de productos y diseñadores UX de apps, ya que no pueden implementar y cerrar tests de forma independiente. También puede incrementar el tiempo necesario para la implementación de principio a fin debido a la dependencia de múltiples equipos.

Aunque esto puede ser un reto para equipos nuevos en A/B testing, no es imposible darle la vuelta y aprovecharlo. La clave está en planificar meticulosamente y establecer un marco claro que permita a cada test contribuir al crecimiento del negocio. Así, disponer de recursos adicionales dedicados a A/B testing no supondrá un coste excesivo ni ralentizará el proceso, sino que será un esfuerzo que valdrá la pena para lograr mejores resultados.

Mayor complejidad de los tests debido a la no linealidad de la UX móvil

A diferencia de los sitios web o móviles, la experiencia de usuario, el flujo de la app y el embudo de conversión en apps móviles no son lineales. Los usuarios rara vez navegan de forma unidireccional por la app y casi nunca siguen el modelo clásico de embudo de conversión. Ya sea una app de eCommerce o una de juegos, la interacción de los usuarios con múltiples puntos de contacto dentro de la app es más matizada y compleja que en un sitio web. 

En una app de juegos, por ejemplo, es habitual que los usuarios estén cambiando de nivel, participando en salas de chat y realizando compras dentro de la app, todo al mismo tiempo. Dada esta dinámica en la interacción de los usuarios con tu app, definir KPIs claramente se vuelve más complicado, ya que los recorridos de usuario tienden a entrelazarse. Por ello, hacer tests en apps móviles exige un enfoque mucho más sofisticado y completo. En lugar de limitarse a probar elementos aislados, resulta más provechoso comprender primero cómo se cruzan los distintos recorridos de usuario dentro de tu app y, a partir de ahí, definir tu hoja de ruta de testing para optimizar los flujos de usuario, las experiencias dentro de la app y las funcionalidades que mejoren de manera integral el rendimiento general de tu app.

Posible aumento en el time-to-market de una actualización de la app

En el caso de las apps móviles, un argumento común es que el A/B testing puede retrasar la puesta en producción de una actualización. Esto se debe a que, a diferencia de los sitios web, no basta con configurar un test en un editor visual, aplicar la variación ganadora universalmente y publicar la nueva versión de inmediato. Para cada actualización de la app, es necesario esperar la aprobación en la tienda de apps y que los usuarios actualicen su aplicación para poder ver finalmente la variación ganadora.  Por lo tanto, mantener una cultura de experimentación continua resulta más difícil en apps móviles, ya que los posibles retrasos en el despliegue universal de las variaciones ganadoras y en el lanzamiento de actualizaciones tras la aprobación pueden afectar negativamente al time-to-market de estas, a los ciclos de lanzamiento de funcionalidades y al calendario de testing. 

Aunque este sea un reto importante para marketers y gerente de productos, no debería desanimarte a la hora de adoptar el A/B testing en apps móviles. Puedes anticiparte y prepararte mejor iniciando el proceso de testing con herramientas como calculadoras de tests para estimar la duración de los experimentos. De esta manera, podrás programar y sincronizar actualizaciones de la app, lanzamientos de funcionalidades y tu hoja de ruta de experimentación, asegurando que la ejecución continua de tests y la actualización de tu app no ralenticen ni el rendimiento de tu aplicación ni el de tu negocio.

Casos de uso del A/B testing en apps móviles

eCommerce

• Eliminar fricciones en el flujo de checkout

¿Has notado cómo gigantes del eCommerce como Amazon o eBay hacen que comprar desde sus apps móviles sea tan fácil que a veces terminas realizando una compra casi sin darte cuenta y ni siquiera te arrepientes? Y, por el contrario, hay apps en las que entras con la intención de comprar, añades tus productos favoritos al carrito… pero de alguna forma pierdes el interés y abandonas antes de finalizar. 

Esta diferencia en el comportamiento de compra de los usuarios se debe en gran medida a la diferencia en los flujos de checkout entre unas apps y otras. Las fricciones en este proceso generan frustración y elevan significativamente la tasa de abandono de carritos. Esto se acentúa en móviles, ya que los usuarios tienen una atención más limitada y exigen un proceso de compra absolutamente fluido. Lo que necesitas es crear un flujo que los empuje de forma natural a pulsar Finalizar pedido, incluso si están en medio de una reunión un martes por la mañana. 

El A/B testing en apps móviles puede ser tu punto de partida para diseñar ese flujo perfecto. Primero analiza el rendimiento de tu app para detectar puntos de fricción en el checkout y, con esa información, formula hipótesis específicas para resolverlos.  Por ejemplo: Si detectas que los usuarios abandonan para buscar un cupón, puedes testear una función que genere códigos promocionales dentro de la app y medir si mejora tu tasa de conversión. Otras ideas comunes: reducir pasos y pantallas en el checkout, eliminar campos innecesarios en formularios (usando form analytics para analizar su rendimiento), ofrecer checkout como invitado y login con redes sociales, habilitar pagos con monedero móvil para quienes no quieran introducir manualmente su tarjeta, o incluir la opción de guardar productos para más tarde, de modo que el usuario sepa dónde encontrarlos.  

Con el A/B testing en apps móviles, incluso puedes crear diferentes versiones de los flujos de checkout para distintos segmentos de usuarios, obteniendo insights granulares sobre qué funciona mejor para cada público. 

• Mejorar la eficacia del algoritmo de búsqueda

Dado el evidente límite de espacio en las pantallas móviles, resulta aún más crítico que tu algoritmo de búsqueda funcione de forma eficaz, mostrando los artículos más relevantes en los primeros resultados para enganchar al usuario desde el momento en que pulsa el botón de búsqueda.  Para comprobar la efectividad de tu algoritmo, simplemente ponlo a prueba. Puedes experimentar con varios algoritmos que utilicen distintos criterios para clasificar productos y determinar su relevancia frente a la consulta. Por ejemplo, un algoritmo que ordene los resultados según la popularidad de los productos, otro que priorice precios o promociones, o uno que base los resultados en el comportamiento de los usuarios, sus búsquedas anteriores o incluso su ubicación. 

Sea cual sea el resultado de tus experimentos, hay prácticas que puedes aplicar para asegurarte de que los usuarios siempre encuentren algo que les interese y no se marchen decepcionados. Una práctica es mostrar siempre algunos productos relacionados o sugeridos (aunque no coincidan exactamente con la búsqueda), ofrecer la función de autocompletar para agilizar las búsquedas y garantizar que incluso las búsquedas con errores de escritura devuelvan resultados. Estos pasos, combinados con un algoritmo eficaz, contribuyen a una experiencia de compra fluida y agradable en tu app.

• Optimizar el algoritmo dinámico de recomendaciones de productos

Según un estudio de Salesforce, los compradores móviles que hacen clic en recomendaciones completan pedidos en un 25% más que quienes no lo hacen. Este dato no sorprende: en un mundo mobile-first, los usuarios buscan experiencias personalizadas, y la personalización es aún más efectiva en móviles. Por ello, ofrecer recomendaciones de productos personalizadas, relevantes e inteligentes no es solo una costumbre, sino una urgencia para desbloquear nuevas oportunidades de conversión. El éxito de esta estrategia depende de la eficacia de tu algoritmo de recomendaciones, y el A/B testing en apps móviles te permite ponerlo a prueba. Puedes experimentar con distintos criterios para seleccionar los productos que se mostrarán, entre ellos, los más vendidos de la categoría, productos en tendencia, novedades, artículos mejor valorados, etc.

• Personalizar el diseño de la página de resultados de búsqueda  

La página de resultados de búsqueda es el primer lugar donde los usuarios entran en contacto con tus productos. Una vez optimizada la calidad de los resultados mediante tests sobre tu algoritmo de búsqueda, el siguiente paso es experimentar con el diseño y la disposición de la página para garantizar que la navegación hasta el producto deseado sea totalmente fluida. Puedes probar diferentes aspectos como la estructura de la página y el orden de los productos, los Call To Action (CTA) que acompañan a cada artículo (Añadir al carrito, Guardar para más tarde, etc.), la cantidad de descripción del producto que se muestra, las etiquetas que se asignan (Más vendido, Nuevo, etc.) o el descuento visible junto a cada artículo. De este modo, tus clientes dispondrán de toda la información relevante en la propia página de resultados, lo que aumentará la probabilidad de que realicen la acción deseada.

Gaming 

• Optimizar la cantidad ideal de créditos gratis/niveles desbloqueados

¿Cómo decides la cantidad adecuada de créditos gratis (moneda dentro del juego) que debes ofrecer para lograr el equilibrio perfecto entre usuarios satisfechos (y con suerte, recurrentes) y una mayor rentabilidad? La respuesta está en hacer A/B testing en apps móviles con distintos valores y, además, usar segmentación para ver qué hipótesis funciona mejor con cada grupo de usuarios. Después, puedes definir la cantidad de créditos a entregar en diferentes hitos como el registro, una recomendación, compartir en redes sociales, completar un nivel, etc. De manera similar, puedes probar para identificar el número ideal de niveles desbloqueados que garantice menos abandonos, mayor retención y una monetización óptima.

• Optimizar la estrategia de anuncios dentro de la app 

La publicidad in-game es una estrategia casi indispensable para la monetización, pero debe estar integrada de manera fluida en la experiencia del usuario, de modo que la complemente y no se convierta en una distracción molesta.  Para asegurarte de que los anuncios no afecten negativamente tu tasa de retención y, al contrario, refuercen tus esfuerzos de monetización, utiliza A/B testing en apps móviles para experimentar con su ubicación, frecuencia, segmentación y momento de aparición.  Puedes probar los niveles más seguros para mostrar anuncios y reducir abandonos, el segmento de usuarios más receptivo a la publicidad, el número óptimo de anuncios que se deben mostrar, entre otros.

• Ofrecer experiencias de juego personalizadas

Dato curioso: solo en 2018, la industria del gaming móvil generó 70.300 millones de USD, casi 30.000 millones más que la taquilla global de cine (41.700 millones). 

Con este crecimiento imparable, la innovación constante y la feroz competencia, los desarrolladores de juegos móviles ya no pueden limitarse a crear una experiencia inmersiva; ahora deben ir más allá y ofrecer experiencias personalizadas que conecten mejor con sus jugadores. El A/B testing en apps móviles te permite experimentar incluso con los elementos dinámicos de tu juego, modificando funciones para distintos segmentos de usuarios según su nivel, comportamiento o características demográficas.  

Por ejemplo, podrías probar si cambiar dinámicamente los niveles de ciertos usuarios inactivos logra que regresen, suban de nivel con mayor facilidad y se reenganchen con el juego. Esto no solo genera experiencias más atractivas y satisfactorias, sino que también te permite identificar los puntos de fricción críticos que debes optimizar para fidelizar a los jugadores. 

• Mejorar las estrategias de precios segmentados

El precio dinámico es otro elemento que se puede ajustar estratégicamente para aumentar la rentabilidad sin perder el interés de los usuarios.  Con A/B testing en apps móviles puedes ajustar precios para segmentos más rentables, incrementar precios antes de festivos o fines de semana o aplicar descuentos a usuarios inactivos para comprobar si esto impacta en tus métricas clave.

FinTech

• Perfeccionar el flujo de onboarding

El onboarding de usuarios en una app de banca móvil puede ser un reto debido a la natural desconfianza que sienten las personas al compartir información sensible en línea. Por ello, este proceso debe diseñarse de manera que genere confianza y anime a los usuarios a trasladar sus finanzas al móvil.  Realizar A/B testing en apps móviles de manera continua te permitirá optimizar el onboarding para que sea lo más fluido y fácil de usar posible, evitando que los clientes se sientan intimidados o reticentes a registrarse y utilizar tu app para todas sus necesidades bancarias. 

Uno de los principales desafíos al optimizar apps FinTech es la seguridad de los datos. Muchas empresas son reacias a confiar en herramientas de testing del lado del cliente que manipulen o almacenen información confidencial. Aquí es donde el A/B testing en apps móviles cobra valor: al ejecutarse en el lado del servidor, garantiza que las pruebas se realicen de forma segura dentro de la infraestructura de la app, sin riesgos para los datos sensibles de los usuarios. 

Si recién estás comenzando con el A/B testing en apps móviles, puedes aplicar tests simples para optimizar tu app FinTech. Por ejemplo, incorporar una barra de progreso que muestre el avance del usuario durante el registro. Al resaltar lo cerca que está de finalizar, eliminas bloqueos relacionados con la percepción de tiempo o la confusión sobre los pasos restantes. Posponer pasos no esenciales del proceso de onboarding hasta que el usuario ya se haya registrado con éxito. En lugar de mostrar el tutorial completo durante el alta, opta por tours contextuales e interactivos dentro de la app. Estos están superpuestos sobre los elementos de la interfaz (UI), que activen pistas o consejos justo cuando los usuarios lleguen a la sección correspondiente o realicen por primera vez una acción clave. Al solicitar permisos o información personal, puedes probar si ofrecer más contexto sobre por qué necesitas esos datos facilita que los usuarios los proporcionen de manera rápida y sin resistencia.

Entregas hiperlocales

• Segmentar y dirigir a los usuarios  

En un negocio de reparto de comida, tu audiencia puede ir desde profesionales que buscan platos orgánicos o gourmet, hasta universitarios que solo quieren la pizza más barata a medianoche. Si no aplicas segmentación para dirigirte a cada grupo por separado (y a los demás que se encuentren entre ambos extremos), estarás perdiendo oportunidades de negocio significativas.  Mediante analítica, puedes comprender mejor a tus usuarios según sus atributos demográficos, de comportamiento o geográficos, y categorizarlos para dirigirte a ellos de forma más precisa. Algunos A/B tests que podrías ejecutar son ofrecer promociones especiales a los cazadores de ofertas, mostrar primero restaurantes en un radio de 5 km a quienes buscan entregas rápidas, destacar platos gourmet en el primer pliegue de la pantalla para los usuarios más saludables, entre otros. De esta manera, la segmentación junto con el A/B testing en apps móviles te permitirá personalizar la experiencia y maximizar conversiones.

• Personalización de experiencias dentro de la app

Con la llegada y el enorme éxito de la economía bajo demanda, ofrecer experiencias fluidas y atractivas puede ser decisivo para atraer usuarios a tu app. Sin embargo, dada la feroz competencia en esta categoría, resulta casi imposible captar y retener la atención o la lealtad sin ir un paso más allá y crear una experiencia que realmente conecte con los usuarios. Y es precisamente por esto que la personalización in-app se ha convertido en un pilar central en el sector de las entregas hiperlocales. 

Al aprovechar los datos históricos para entender mejor a tus usuarios, puedes hacer pruebas para ver si adaptar distintos elementos de tu app a lo que es más relevante y útil para ellos. En lugar de ofrecer la misma experiencia genérica a todos, esto impacta de manera positiva en tus métricas de engagement y retención.  Por ejemplo, una app de comida a domicilio podría usar el historial de un usuario para mostrar en primer lugar los restaurantes de los que más pide habitualmente. Del mismo modo, incluso las notificaciones automáticas pueden personalizarse incluyendo el nombre del usuario o su plato favorito en el copy.

Herramientas de A/B testing en apps móviles 

Hemos revisado a fondo los detalles del A/B testing en apps móviles, pero tus esfuerzos de optimización están incompletos sin la herramienta adecuada. A continuación, encontrarás un resumen de cinco herramientas destacadas en el mercado. Conocer sus características te ayudará a elegir la que mejor se adapte a los objetivos de tu empresa.

VWO Mobile App Testing

VWO Mobile App Testing te permite probar apps y sus funcionalidades para crear experiencias digitales de alto nivel para el usuario final. La herramienta destaca por la simplicidad en la ejecución de experimentos, con menor dependencia del equipo de desarrollo. Algunas de sus funciones más relevantes son:

• Motor estadístico basado en Bayesian para resultados inteligentes en A/B testing.
• Capacidad de realizar A/B testing en apps Android e iOS, así como en las desarrolladas con frameworks como React Native, Flutter y Cordova. 
• Posibilidad de enviar información de campañas desde VWO a herramientas de analítica de terceros como Google Analytics. 
• Informes intuitivos para hacer seguimiento de KPIs, segmentar datos y entender los elementos que impulsan la conversión.  

La herramienta es una solución integral para todas tus necesidades de testing en apps móviles. Solicita una demo gratuita para acceder a todas sus capacidades.

Firebase A/B Testing 

GGoogle ofrece Firebase A/B Testing para experimentación y gestión de funcionalidades. Una de sus principales ventajas es la integración fluida con otras herramientas de Google, lo que facilita la obtención y el análisis de datos. Sus características más destacadas son:

• Análisis bayesiano impulsado por Google Optimize para probar funcionalidades del producto y elegir la variación ganadora.
• A/B testing de Remote Config, el servicio en la nube de Firebase que permite hacer cambios en la app sin necesidad de descargar una actualización.
• Experimentación con Firebase in-app y cloud messaging.

Como otros productos de Google, esta herramienta de A/B testing para apps móviles se ofrece de manera gratuita. 

Adobe Target

Adobe Target es una herramienta de optimización de experiencias omnicanal que permite la integración con Adobe Audience Manager y Adobe Analytics. Se utiliza principalmente para la personalización de la experiencia del usuario en propiedades digitales. Estas son algunas de sus características:

• A/B testing, pruebas multivariantes y multi-armed bandit testing en la web, apps móviles y dispositivos IoT. 
• Testing y optimización de apps de una sola página (SPA) y sitios web dinámicos.
• Testing en el lado del servidor para campañas complejas de optimización de experiencias y para optimizar apps que no admiten JavaScript.

Según sus funcionalidades, Adobe Target está disponible en versión estándar o premium. Sin embargo, no ofrece capacidades de gestión de funcionalidades (feature management).

Leanplum

Leanplum, parte de Clevertap, ofrece A/B testing en web y apps móviles junto con marketing multicanal de ciclo de vida para crear recorridos móviles personalizados de principio a fin. Más de 200 marcas globales utilizan Leanplum para optimizar la experiencia de sus usuarios. Sus características principales son:

• A/B testing de la interfaz de usuario de apps móviles, promociones en tienda, contenido y tiempo de mensajes, y canales de promoción desde una sola interfaz.
• Informes post-experimentación con análisis de embudo y cohortes, además de seguimiento de retención e ingresos.
• Editor de arrastrar y soltar y plantillas in-app para crear mensajes personalizados para el usuario final.

Leanplum está disponible bajo demo a solicitud y ofrece precios personalizados.

Apptimize

Apptimize es una herramienta de A/B testing multicanal que permite realizar experimentación en cualquier plataforma: app, web móvil, web y OTT. Sus funciones principales incluyen:

• Capacidad para crear experiencias personalizadas para los usuarios en todos los canales.
• Gestión de lanzamiento de funcionalidades de manera multicanal.
• Un solo panel de control para gestionar y testear la experiencia en todos los canales.

Apptimize ofrece una demo bajo solicitud y una prueba gratuita para sus capacidades de gestión de funcionalidades.

Conclusión

En la era actual, siempre activa y mobile-first, en la que los usuarios tienen una atención cada vez más limitada, ofrecer una experiencia in-app excepcional y diferenciada es tan indispensable como desarrollar la app en sí. Para destacar entre el ruido y la competencia, y crear una app que realmente cautive, necesitas que los datos e insights guíen tus decisiones de producto y marketing. 

Al adoptar el A/B testing en apps móviles como parte de tu estrategia, puedes apoyarte en insights prácticos basados en datos para superar continuamente la experiencia de tu app y, en consecuencia, mejorar tus métricas clave, como el engagement de usuarios, la retención y la monetización. Aplicar los aprendizajes de tus tests para optimizar cada elemento, flujo y funcionalidad de tu app te permitirá maximizar conversiones en cada punto de contacto y, en última instancia, optimizar todo el recorrido del usuario. 

Así que prueba de forma regular, construye sobre tus aprendizajes y logra que tus esfuerzos de optimización se multipliquen con el tiempo. Solo así podrás ofrecer experiencias completas y agradables que mejoren el rendimiento global de tu app. 

Con esta guía de A/B testing en apps móviles, ya tienes todo lo que necesitas para diseñar tu hoja de ruta de optimización. Ponlo en marcha, crea una app atractiva y entrega experiencias memorables con el A/B testing en apps móviles.

Preguntas frecuentes sobre A/B testing en apps móviles