Probablemente ya has escuchado muchas veces que las pruebas A/B son lo mejor que se ha inventado en el marketing, ¿verdad? Las grandes marcas y los marketers inteligentes las usan a diario. Netflix experimenta con miniaturas, Amazon ajusta sus botones casi cada dos segundos, e incluso Elon Musk realizó algunas pruebas A/B inusuales en Tesla para aumentar las conversiones. Así que, si aún no estás realizando pruebas A/B, ¡vamos, ya estamos en 2025, despierta!
Pero aquí va un secreto: si realizas pruebas A/B sin contar con información adecuada, básicamente estarás lanzando dardos con los ojos vendados. Puedes adivinar, claro, pero ¿por qué adivinar cuando tienes los mapas de calor de Plerdy que muestran exactamente lo que hacen los visitantes en tu sitio?
Ahora entremos de lleno en el tema: ¿Cómo es que los mapas de calor de Plerdy guían tus pruebas A/B?
Paso 1: Descubre el problema real con los mapas de calor de Plerdy
Bien, tienes esta increíble página de destino y crees que es perfecta. Pero, ¿por qué entonces solo el 2% de los visitantes hace clic en tu llamativo botón de llamado a la acción (CTA) rojo? Pues, antes de entrar en pánico y rediseñar todo, revisa primero los mapas de calor.
Los mapas de calor de Plerdy destacan visualmente dónde hacen clic los visitantes con mayor frecuencia, y dónde no lo hacen. Por ejemplo, supongamos que tu botón de precios está en el centro de la página, pero Plerdy muestra que solo el 5% de los clics se da allí, mientras que el 45% de los clics se dirige a los enlaces del pie de página. ¿Extraño? Absolutamente.
Con esa información, ya tienes una hipótesis sólida para una prueba A/B. Mueve tu botón de precios hacia abajo o, quizá, crea un botón secundario en el pie de página. Boom, victoria fácil.
Los mapas de calor de Plerdy ofrecen informes aún más detallados, incluyendo la Profundidad de Desplazamiento (Scroll Depth) —que revela si los visitantes llegan siquiera a ver tu oferta principal— o informes de Macro Conversión que muestran exactamente en qué elementos hicieron clic los visitantes antes de realizar una compra. ¡Imagina descubrir que tu banner de «demo gratuita» generó $1200 en ventas solo la semana pasada! O enterarte, mediante el mapa de calor de ingresos, que el 72% de tus ventas provino de clics en una zona específica de producto. Esa es la información poderosa que puedes usar de inmediato para hacer pruebas A/B más inteligentes. Así que, antes de hacer cambios a ciegas, confía en los detallados mapas de calor de Plerdy para identificar claramente tus verdaderos problemas y las mejores oportunidades.
Cómo elegir la mejor idea para pruebas A/B usando los mapas de calor de Plerdy
Ahora, hablemos de estrategia. Cuando los mapas de calor te ofrecen un montón de datos confusos, ¿qué deberías probar primero?
Regla sencilla: siempre prioriza los cambios que puedan afectar significativamente las conversiones o la experiencia del usuario.
Aquí tienes un ejemplo práctico. Imagina que tu página principal recibe una cantidad decente de tráfico, pero las conversiones son muy bajas. Abres el informe de mapas de calor en Plerdy y, para tu sorpresa, los visitantes ignoran tu video elegante y se concentran principalmente en los testimonios de texto.
Tu prueba A/B podría entonces comparar una versión de la página sin video, enfatizando en cambio más citas de clientes. La ventaja aquí es que no eliges al azar lo que vas a probar, sino basas tu elección en lo que los visitantes realmente te comunican a través de sus clics (o la ausencia de ellos).
Cuando ejecutas tu prueba, la herramienta gratuita de pruebas A/B de Plerdy te ofrece datos claros y en tiempo real sobre qué está funcionando mejor. Solo crea una prueba sencilla modificando algunos elementos, como cambiar el color o el texto del botón CTA. Plerdy ayuda a rastrear exactamente cómo estos pequeños ajustes impactan en tus objetivos elegidos, como el aumento de clics o una mayor conversión. Por ejemplo, si el botón «Suscribirse» de la variante B incrementó los registros en un 20%, sabrás exactamente cuál idea funciona mejor. Se acabaron las conjeturas: solo decisiones basadas en datos. Combina los mapas de calor de Plerdy con sus intuitivos informes de pruebas A/B y, de repente, ya no estarás simplemente esperando el éxito, lo estarás creando paso a paso.
Tabla rápida: Cómo los mapas de calor de Plerdy ayudan con las decisiones en pruebas A/B
A continuación se muestra una tabla útil que resume cómo los mapas de calor de Plerdy simplifican tu proceso de pruebas A/B:
| Lo que muestran los mapas de calor | Qué hacer en tu prueba A/B |
|---|---|
| Los usuarios ignoran el CTA principal | Probar diferentes ubicaciones o textos para el CTA |
| Los visitantes hacen clic en áreas no clicables | Probar añadir enlaces/botones en esas áreas |
| Los usuarios prestan atención al texto, ignoran las imágenes | Probar reducir las imágenes y aumentar el contenido textual |
| La profundidad de desplazamiento revela abandono | Probar acortar o reorganizar las secciones |
Ejemplos reales de pruebas A/B guiadas por mapas de calor con Plerdy
Basta de teoría, pasemos a la acción en el mundo real. Un amigo que trabaja en una startup SaaS notó recientemente que las inscripciones para la prueba gratuita cayeron un 12% de la noche a la mañana. Se armó el pánico.
En lugar de hacer ajustes al azar, utilizaron los mapas de calor de Plerdy y se dieron cuenta de que, después de un rediseño reciente, los usuarios hacían clic principalmente en elementos no interactivos: un grupo de íconos que parecían clicables, pero no lo eran.
Entonces, realizaron una prueba A/B: la versión A tenía íconos clicables con información emergente (tooltips); la versión B dejaba los íconos solo como elementos decorativos. ¿Resultados? Los íconos clicables ganaron por mucho —las inscripciones para la prueba gratuita aumentaron un 18%. Crisis evitada, todo gracias a los simples insights de los mapas de calor de Plerdy.
Otro ejemplo rápido: una marca de comercio electrónico utilizó los mapas de calor de Plerdy y descubrió que los usuarios se desplazaban hasta el 80% de la página de producto antes de salir. Decidieron mover su botón de «Agregar al carrito» de la parte superior a cerca del punto del 80% de desplazamiento. ¿Adivina qué? Su tasa de conversión saltó un 25%. ¿Magia? No, simplemente buenos mapas de calor y sentido común en las pruebas A/B.
Errores comunes que puedes evitar usando los mapas de calor de Plerdy
Si todavía no estás convencido de por qué los mapas de calor son necesarios para las pruebas A/B, piensa en esto. Según un informe reciente de HubSpot, alrededor del 35% de los marketers admite que sus pruebas A/B fracasan debido a hipótesis mal fundamentadas. Básicamente, están adivinando al azar.
Los mapas de calor de Plerdy te salvan de estos desastres:
- Realizar pruebas basadas únicamente en corazonadas. (Sí, incluso Steve Jobs se equivocó algunas veces.)
- Ignorar el comportamiento real de los usuarios. (Vamos, hasta Google prueba su página principal.)
- Hacer cambios drásticos e innecesarios. (¿Por qué romper algo que ya funciona perfectamente?)
La belleza de Plerdy radica en su simplicidad: ves literalmente lo que funciona y lo que no. Esa es tu mayor ventaja a la hora de elegir tus hipótesis para pruebas A/B.
Mapas de calor de Plerdy vs. herramientas tradicionales de análisis (Comparación breve)
Podrías preguntarte: ¿por qué utilizar mapas de calor y no solo Google Analytics o Hotjar? Buena pregunta. Aquí tienes un resumen rápido:
Claro, Google Analytics te dice que un visitante pasó 3 minutos en tu página. Pero, ¿qué hizo exactamente? ¿Se quedó mirando nerviosamente tu CTA o leyó tu sección de preguntas frecuentes cinco veces? Los análisis tradicionales no te lo revelan de forma tan clara.
Los mapas de calor de Plerdy, sin embargo, muestran las interacciones precisas de los visitantes: clics, desplazamientos y pasadas del cursor (hovers). Sabes exactamente con qué interactúan o qué ignoran, haciendo que tus pruebas A/B sean precisas, focalizadas y efectivas. Herramientas como Hotjar también ofrecen mapas de calor, pero Plerdy va más allá con tiempos de carga más rápidos y una integración sencilla en los embudos de conversión. Además, Plerdy está pensado para los marketers, sin complicaciones, solo insights accionables.
Consejos prácticos para sacar el máximo provecho de los mapas de calor de Plerdy en tus pruebas A/B
¿Listo para algunos consejos finales y accionables? ¡Genial!
- Revisa los mapas de calor de forma regular: una rápida mirada diaria puede descubrir problemas emergentes a tiempo.
- Compara antes y después: realiza mapas de calor antes y después de los cambios —así los resultados quedan claros como el agua.
- Segmenta a tu audiencia: Plerdy te permite segmentar los mapas de calor por fuente de tráfico o tipo de dispositivo —quizás los usuarios móviles se comporten diferente a los de escritorio.
- No confíes ciegamente en los mapas de calor: estos te guían, pero combínalos con otras métricas para obtener los mejores resultados.
Los mapas de calor son poderosos, pero son solo una parte de un rompecabezas mayor. Combínalos con reproducción de sesiones o el seguimiento de eventos de Plerdy para obtener la historia completa detrás de los clics de tus visitantes.
Conclusión
Aquí está la verdad: sin los mapas de calor, tus pruebas A/B podrían funcionar solo por azar. Pero al combinarlos con los insights accionables de Plerdy, tus posibilidades de éxito se disparan. Ahorrarás tiempo, dejarás de adivinar a ciegas y, lo más importante, generarás más ingresos. (¿A quién no le gustaría eso?)
Así que no pierdas ni un minuto más: enciende Plerdy, revisa esos mapas de calor y comienza a probar de manera inteligente hoy mismo. Tus usuarios —y tus conversiones— te lo agradecerán.