Cómo aplicar A/B testing en ASO para optimizar tu ficha de app

En este episodio de Eleven Talks, el podcast de Agencia Eleven, Guido Beltramini conversa nuevamente con Martín Noziglia, especialista en ASO (App Store Optimization), sobre la importancia del A/B testing en ASO para incrementar las conversiones en las tiendas de aplicaciones.

👉 “Testear no cuesta nada, es simple y los beneficios son muchísimos”, afirma Noziglia, incentivando a experimentar y mejorar las fichas de apps para aumentar su rendimiento.

¿Qué es el A/B testing en ASO y por qué es clave?

El A/B testing en ASO consiste en mostrar diferentes versiones de una ficha de app a distintos grupos de usuarios con el fin de identificar cuál convierte mejor. Es una herramienta fundamental para mejorar la tasa de conversión, reducir el CAC (costo de adquisición de clientes) y aumentar la retención.

Principales diferencias entre Google Play y App Store

• Google Play Console permite testear visuales y textos (íconos, screenshots, descripciones). Los tests son globales y se aplican solo a usuarios nuevos.
• App Store Connect permite testear únicamente elementos visuales (screenshots, videos), pero se pueden segmentar por país, lo cual es útil si se cuenta con un buen volumen de tráfico.

Checklist para un test A/B efectivo en ASO

1. Definir el objetivo: qué se quiere mejorar (ej. tasa de conversión).
2. Formular una hipótesis: qué cambio se cree que traerá mejores resultados.
3. Elegir un solo elemento para testear: evitar cambios múltiples que impidan identificar la causa de los resultados.
4. Crear variantes de la ficha.
5. Lanzar el test y segmentar (si es posible).
6. Esperar mínimo 7-15 días para obtener resultados estadísticamente significativos.
7. Documentar los resultados y preparar el siguiente test.

Qué elementos testear primero

Martín recomienda empezar por lo visual, especialmente el ícono y el primer screenshot del carrusel, donde se recomienda mostrar un beneficio clave de la app, lo cual puede aumentar hasta un 50% la tasa de conversión según estudios de la industria.

Errores comunes a evitar

• Testear varios elementos a la vez.
• Cortar los tests antes de tiempo.
• No alcanzar significancia estadística (se recomienda una mejora del 3-5% con un 90-95% de confianza).

Casos de éxito y experiencia

Martín comparte su experiencia con una fintech que realizó tres meses de tests constantes, logrando una mejora del 50% en la tasa de conversión. Documentar cada test fue clave para construir una ficha sólida y escalable.

Este episodio demuestra que implementar pruebas A/B en optimización de aplicaciones es una estrategia poderosa y accesible para mejorar el rendimiento en tiendas.

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