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# Pruebas A/B post-compra
> Aprende a configurar, gestionar y analizar pruebas A/B para tus ofertas post-compra en Aftersell
# Pruebas A/B post-compra
Las pruebas A/B (también conocidas como pruebas divididas) te permiten comparar hasta cinco versiones de una oferta post-compra dentro de un mismo embudo para determinar cuál funciona mejor. Cada versión se llama **layout** (Layout A, Layout B, Layout C, Layout D, Layout E). El tráfico se divide automáticamente de manera equitativa entre todos los layouts activos, y el rendimiento se rastrea por separado para que puedas identificar la versión con mejor rendimiento.
Al probar variaciones de tus ofertas, puedes mejorar las tasas de conversión, aumentar los ingresos y tomar decisiones basadas en datos sobre tu estrategia de upsell.
Las pruebas A/B te permiten configurar manualmente cada layout como una oferta completa y probarlos entre sí. Si quieres definir variables individuales (como el tipo de descuento, la duración del temporizador o el tipo de producto) y que Aftersell las combine en todas las combinaciones de layout posibles para probarlas, usa en su lugar las [Pruebas multivariante](/es/aftersell/multivariate_testing).
Las pruebas A/B solo están disponibles para los upsells post-compra. Las pruebas A/B para las ofertas de la página de agradecimiento no están disponibles actualmente. Para las pruebas A/B de widgets de checkout, consulta [Pruebas A/B en el checkout](/es/aftersell/checkout_a_b_testing).
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## Qué puedes probar
Puedes probar casi cualquier elemento de tu oferta post-compra, incluyendo:
* **Productos:** Diferentes productos, ofertas de un solo producto vs. multiproducto, o recomendaciones de IA vs. productos específicos
* **Descuentos:** Diferentes importes o tipos de descuento (porcentaje vs. importe fijo)
* **Textos:** Titulares, descripciones y texto de llamada a la acción
* **Imágenes:** Imágenes de producto o fotos de estilo de vida
* **Elementos de urgencia:** Temporizadores de cuenta regresiva con diferentes duraciones
* **Cantidades:** Cantidad predeterminada de 1 vs. 2 (o más)
* **Diseño de la oferta:** Diferentes layouts o estilos visuales
Para obtener los mejores resultados, prueba un elemento a la vez para poder identificar claramente qué impulsa los cambios de rendimiento. Si quieres definir múltiples variables y que Aftersell las combine en combinaciones de layout para probarlas, usa en su lugar las [Pruebas multivariante](/es/aftersell/multivariate_testing).
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## Cómo configurar una prueba A/B
### Paso 1: Crea o abre un embudo
1. Abre la **app de Aftersell** desde tu panel de administración de Shopify
2. Ve a **Post-purchase Funnels** en la barra lateral izquierda
3. Crea un nuevo embudo o abre un embudo existente que quieras probar
### Paso 2: Crea tu prueba
1. En tu embudo, haz clic en **Create Test**
2. Selecciona **A/B Test** entre las opciones
### Paso 3: Configura tus layouts
Configura cada layout como una oferta completa. Puedes crear hasta 5 layouts (Layout A hasta Layout E).
Para cada layout, puedes personalizar:
* Selección de productos
* Importe y tipo de descuento
* Textos y mensajes de la oferta
* Imágenes y elementos visuales
* Ajustes del temporizador de cuenta regresiva
* Cantidad predeterminada
* Cualquier otro ajuste de la oferta
### Paso 4: Inicia la prueba
1. Revisa todos los layouts para asegurarte de que estén configurados correctamente
2. Haz clic en **Start Test** para comenzar a dividir el tráfico entre los layouts
3. Asegúrate de que tu embudo esté **habilitado** y **publicado**
Tu prueba A/B ya está activa.
### Cómo se divide el tráfico
El tráfico se distribuye automáticamente de manera equitativa entre todos los layouts de la prueba. No hay forma de ajustar manualmente el porcentaje de tráfico de cada layout. Por ejemplo:
* Si tienes **2 layouts**, el tráfico se dividirá **50% / 50%**
* Si tienes **3 layouts**, el tráfico se dividirá aproximadamente **33% / 33% / 33%**
* Si tienes **4 layouts**, el tráfico se dividirá **25% cada uno**
* Si tienes **5 layouts**, el tráfico se dividirá **20% cada uno**
Todos los layouts dentro de la misma prueba reciben una distribución de tráfico equitativa. No hay opción para establecer porcentajes personalizados (por ejemplo, no puedes asignar al Layout A un 80% y al Layout B un 20%).
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## Gestionar tu prueba
Una vez que tu prueba A/B esté activa, su estado se mostrará como **In progress**. Desde aquí, puedes pausar, editar, restablecer, eliminar o seleccionar un ganador.
### Estados de la prueba
* **Not started**: La prueba se ha creado pero no está activa. El tráfico no se está dividiendo. Si ves que el 100% del tráfico va a un solo layout, haz clic en **Start test**.
* **In progress**: El tráfico se está dividiendo equitativamente entre todos los layouts.
* **Paused**: La división del tráfico se ha detenido.
* **Finished**: La prueba ha finalizado. Los resultados están disponibles en la pestaña Analytics > Tests.
Pasa el cursor sobre la insignia de estado para ver una descripción emergente con la fecha. La descripción emergente muestra:
* **Started \[fecha]** — para pruebas en curso, pausadas o finalizadas
* **Last reset \[fecha]** — para pruebas que no se han iniciado pero cuyas analíticas se han restablecido
* **Created \[fecha]** — para pruebas que aún no se han iniciado y nunca se han restablecido
### Pausar la prueba
Haz clic en **Pause** para detener temporalmente la división del tráfico. Cuando una prueba está en pausa:
* El tráfico ya no se divide entre los layouts
* Solo se mostrará el primer layout creado, el Layout A
* No puedes elegir qué layout se muestra mientras la prueba está en pausa
Para mostrar de forma permanente un layout diferente, debes seleccionar un ganador o eliminar la prueba. Cuando reanudes la prueba, la división del tráfico se reanuda de manera equitativa.
### Editar la prueba
Usa el menú de tres puntos y selecciona **Edit test** si necesitas ajustar productos, precios, layout o mensajes. Para obtener resultados precisos, evita hacer cambios importantes mientras una prueba está en marcha.
### Restablecer las analíticas
Selecciona **Reset analytics** para borrar los datos actuales de la prueba y reiniciar el seguimiento desde cero. Esto solo restablece los datos de la prueba A/B. Los datos históricos de la oferta no se eliminan.
### Eliminar la prueba
Selecciona **Delete test** para eliminar permanentemente la prueba A/B. Si se elimina:
* El tráfico ya no se dividirá
* La oferta vuelve a su comportamiento normal
* Las analíticas históricas de la oferta vuelven a ser visibles
### Seleccionar un ganador
Cuando estés listo para finalizar la prueba:
1. Haz clic en **Select winner**
2. Elige el layout que quieres conservar
3. Confirma
Esto finaliza la prueba y aplica el layout seleccionado como la oferta activa. A partir de ese momento, todos los clientes verán el layout elegido.
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## Cómo funcionan las analíticas de las pruebas A/B
Una vez que tu prueba esté en marcha, puedes hacer seguimiento del rendimiento en la sección **Analytics** de tu panel de Aftersell, en la pestaña **Tests**.
Para un desglose completo de todas las métricas de la pestaña Tests, incluyendo las analíticas a nivel de grupo, Performance by Variable, la tabla All Groups y cómo seleccionar una prueba, consulta [Analíticas post-compra](/es/aftersell/analytics_in_aftersell).
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## Limitaciones
### Las pruebas A/B se limitan a un solo embudo
Las pruebas A/B comparan layouts dentro del mismo embudo. No puedes hacer una prueba A/B de un embudo contra otro embudo.
### Las pruebas A/B son solo para upsells post-compra
Las pruebas A/B no están disponibles actualmente para las ofertas de la página de agradecimiento. Solo son compatibles con los embudos de upsell post-compra.
### No se admiten porcentajes de tráfico personalizados
El tráfico siempre se divide equitativamente entre todos los layouts activos. No hay opción para asignar porcentajes personalizados a layouts individuales.
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## Mejores prácticas para las pruebas A/B
### Ejecuta las pruebas el tiempo suficiente
* **Duración mínima:** 2-4 semanas
* **Impresiones mínimas:** Al menos 100-200 impresiones por layout (cuantas más, mejor)
* Las pruebas más cortas pueden no producir resultados estadísticamente fiables, especialmente con poco tráfico.
El panel de analíticas te mostrará las impresiones necesarias para que los resultados sean estadísticamente viables, ayudándote a saber cuándo los datos están listos para actuar.
### Prueba un elemento a la vez
Cuando cambias varios elementos al mismo tiempo, no sabrás qué cambio impulsó los resultados. Prueba una variable a la vez para obtener conclusiones claras:
**Bien**: Probar 10% de descuento vs. 20% de descuento (una variable)
**Evitar**: Probar 10% de descuento + Producto A vs. 20% de descuento + Producto B (dos variables)
### Busca un rendimiento consistente
No tomes decisiones basándote en una sola métrica. Un layout ganador debe rendir bien en varias métricas:
* Mayor tasa de conversión
* Mayores ingresos por visita
* Valor medio de upsell comparable o mejor
### Considera la significancia estadística
Antes de declarar un ganador, asegúrate de que tus resultados sean estadísticamente significativos. Busca:
* Diferencias de rendimiento claras (no solo variaciones del 1-2%)
* Tendencias consistentes en el tiempo
* Tamaño de muestra suficiente (impresiones)
### Aplica el layout ganador
Una vez que hayas identificado un ganador claro:
1. Detén la prueba
2. Aplica el layout ganador a tu embudo
3. Supervisa el rendimiento para asegurarte de que los resultados se mantienen consistentes
4. Considera ejecutar una nueva prueba para seguir optimizando
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## Prueba A/B vs. prueba multivariante
¿No estás seguro de qué método de prueba usar?
| | **Prueba A/B** | **Prueba multivariante** |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Cómo funciona | Configuras manualmente cada layout como una oferta completa y los pruebas entre sí | Defines variables individuales y sus opciones, y Aftersell las combina en todas las combinaciones de layout posibles para probarlas |
| Layouts | Hasta 5 layouts (Layout A hasta E), cada uno configurado manualmente | Generados automáticamente según las combinaciones de variables (Layout A, B, C, etc.) |
| Ideal para | Comparar diseños de oferta completos entre sí | Encontrar la mejor combinación de variables individuales (descuento, temporizador, envío, cantidad) |
| División del tráfico | Equitativa entre todos los layouts | Equitativa entre todas las combinaciones |
| Significancia estadística | Se alcanza más rápido con menos layouts | Requiere más tráfico debido a más combinaciones |
| Resultados | Más fáciles de interpretar - gana un layout | Más complejos - identifica la mejor combinación de variables |
**Usa pruebas A/B cuando:**
* Quieres comparar configuraciones de oferta completas
* Tienes niveles de tráfico moderados
* Quieres resultados claros y directos
[**Usa pruebas multivariante cuando:**](/es/aftersell/multivariate_testing)
* Quieres probar múltiples variables simultáneamente y encontrar la mejor combinación
* Tienes niveles de tráfico altos
* Quieres definir variables y que Aftersell las combine en combinaciones de layout para probarlas
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## Ideas comunes para pruebas A/B
¿Necesitas inspiración? Aquí tienes pruebas A/B comprobadas que puedes intentar:
### Pruebas basadas en productos
* **Mismo producto vs. producto complementario:** Prueba si los clientes prefieren comprar más de lo que acaban de adquirir o probar algo nuevo
* **Oferta de un solo producto vs. multiproducto:** Compara una oferta de un solo artículo con una oferta multiproducto con productos complementarios
* **Producto impulsado por IA vs. producto estático:** Prueba recomendaciones dinámicas de IA frente a productos seleccionados manualmente
### Pruebas de descuento
* **Importe del descuento:** Prueba 10% vs. 20% vs. 30% de descuento
* **Tipo de descuento:** Compara descuentos porcentuales (20% de descuento) vs. importes fijos (\$5 de descuento)
* **Sin descuento vs. con descuento:** Prueba si un descuento es necesario para tu audiencia
### Pruebas de cantidad
* **Cantidad predeterminada:** Prueba cantidad de 1 vs. cantidad de 2 (especialmente eficaz para consumibles)
### Pruebas de textos y mensajes
* **Variaciones de titulares:** Prueba diferentes propuestas de valor o enfoques de mensaje
* **Mensajes de urgencia:** Prueba con y sin lenguaje de urgencia
* **Texto del botón CTA:** Prueba diferentes frases de llamada a la acción
### Pruebas de diseño
* **Formato largo vs. formato corto:** Prueba descripciones de producto detalladas frente a ofertas concisas
* **Variaciones de imágenes:** Prueba diferentes imágenes de producto o fotos de estilo de vida
* **Duración del temporizador:** Prueba temporizadores de cuenta regresiva de 5 vs. 10 vs. 15 minutos
Para estrategias y ejemplos más detallados, consulta nuestra guía de [Mejores prácticas](/es/aftersell/best_practices).
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## Preguntas frecuentes
### ¿Las pruebas A/B se detienen automáticamente al alcanzar la significancia estadística?
No. Una prueba A/B post-compra sigue ejecutándose hasta que tú mismo la finalices — no hay una detención automática cuando un resultado alcanza la significancia estadística. El panel de analíticas muestra el número recomendado de impresiones para un resultado estadísticamente viable, pero alcanzar ese número no detiene la prueba ni elige un ganador. Decidir cuándo los datos son concluyentes, y finalizar la prueba, depende de ti. Cuando estés listo, finalízala con **Select winner** (o pausa o elimínala) — consulta [Gestionar tu prueba](#managing-your-test).
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## ¿Necesitas ayuda?
Si tienes preguntas sobre cómo configurar o analizar tus pruebas A/B, chatea con nuestro equipo de soporte usando el chat en vivo en la parte inferior derecha de la app.