Por qué un A/B test mal diseñado invalida resultados

La experimentación efectiva es el motor silencioso del crecimiento: cuando se hace bien, mejora decisiones, reduce riesgos y acelera el aprendizaje. Aquí se explica, con ejemplos reales y sin adornos, cómo pasar de ideas sueltas a experimentación sistemática que impulsa growth en equipos de marketing, producto y tecnología, evitando errores comunes como llamar A/B test a comparar “peras y manzanas”.

¿Qué es experimentación sistemática en growth?

La experimentación es parte de nuestra naturaleza: probamos causas y efectos desde que nacemos. En negocios, el salto clave es volverla sistemática: documentar iniciativas, compartir aprendizajes y buscar, en la medida de lo posible, determinar causalidad.

• Documentar hipótesis y decisiones con claridad.
• Identificar si una acción específica generó un resultado o un aprendizaje.
• Validar o rechazar hipótesis y orientar la siguiente acción.
• Convertir “¿qué pasaría si?” en pruebas reales.
• Crear un sistema de gestión para equipos efectivos y de alto rendimiento.

¿Por qué un A/B test mal planteado invalida resultados?

Un ejemplo frecuente: mostrar una versión a usuarios de Facebook y otra a los de Google y llamarlo A/B test. Eso mezcla poblaciones distintas y produce resultados engañosos.

• Comparar audiencias distintas es “peras y manzanas”.
• Resultados “sorprendentes” suelen venir de una prueba inválida.
• De nada sirve experimentar si los hallazgos no se comparten.
• La validez y la visibilidad de la prueba son tan importantes como el resultado.

¿Qué buscan las empresas al invertir en experimentación?

Sea una startup, un e-commerce directo al consumidor o una marca tecnológica, el objetivo es el mismo: tomar mejores decisiones. Mitigar riesgos, descartar iniciativas que no aportan y redoblar esfuerzos en las que sí funcionan.

• Mejorar el desempeño del producto y la rentabilidad.
• Aprender más sobre usuarios y su experiencia.
• Escalar programas de pruebas con foco en causalidad.
• Operar a alta velocidad sin perder rigor.

Trabajos como los de Carlos Trujillo en la agencia Spiro (del grupo CXL) muestran cómo estructurar y escalar programas de experimentación para tecnología, startups de alto crecimiento y marcas DTC.

¿Qué perfiles de programas existen: CRO, CXO y madurez?

La práctica muestra tres perfiles claros que pueden coexistir y evolucionar con el tiempo.

• CRO (experimentar para ganar). Buscar mejoras medibles de desempeño y rentabilidad.
• CXO o customer experience optimization (experimentar para aprender). Priorizar aprendizaje sobre el usuario, incluso con pruebas no ganadoras.
• Experimentación madura (mentalidad de causalidad). Llevar la determinación de causalidad a más decisiones de negocio y equipos.

¿Cómo empezar y escalar la experimentación efectiva?

La clave es pasar de la intuición a un sistema replicable. Desde empresas pequeñas hasta equipos en compañías líderes, el objetivo es ordenar la curiosidad y operar con alta velocidad y rigor.

• Empezar donde estás: marketing, tecnología o producto.
• Ordenar la curiosidad en un backlog documentado.
• Alinear equipos para aprender de hipótesis validadas y rechazadas.
• Compartir resultados para que el conocimiento circule.
• Enfocarse en causalidad siempre que sea posible.

¿Qué habilidades y conceptos clave aparecen?

Estos son los pilares que sostienen la práctica cotidiana de probar, aprender y decidir.

• A/B testing: comparar variantes de forma válida y controlada.
• Determinación de causalidad: ligar acciones a resultados con evidencia.
• Hipótesis y aprendizaje: validar o rechazar para decidir el siguiente paso.
• CRO y CXO: ganar rendimiento o aprender sobre usuarios.
• Experimentación sistemática: documentar, compartir y escalar prácticas.
• Alta velocidad: operar rápido sin sacrificar validez.
• Contexto digital: producto, social media, narrativas y modelos de precio.

¿Tienes un caso, duda o aprendizaje sobre tu programa de experimentación? Compártelo y conversemos cómo hacerlo más claro, rápido y útil para tu equipo.