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Blog Donnu A/B

Guías completas y honestas sobre CRO, test A/B y experimentación: estadística, tamaño de muestra, diseño del test y qué hacer con el resultado. (página 13 de 23)

Test A/B en Móvil

Test A/B Móvil vs Web: lo que Realmente Cambia

Test a/b móvil vs web: ciclo de release, unidad de aleatorización, muestra, latencia de propagación y métricas guardia que solo existen dentro de la app.

Herramientas

VWO: Análisis Completo 2026 (Funciones, Precio y Límites)

Análisis de VWO en 2026: funciones, modelo de precio, el motor bayesiano SmartStats, limitaciones reales y para qué tipo de operación tiene sentido.

CRO

Optimización del Formulario de Demo SaaS: Guía Práctica

Optimización del formulario de demo: cuántos campos recortar, qué testear primero, tamaño de muestra real y por qué más leads no siempre es más pipeline.

CRO

Test A/B de Envío Gratis: Encontrando el Umbral Ideal

Test de envío gratis: cómo elegir los umbrales candidatos, qué métrica decide (no es la conversión), cuánto tráfico exige y las guardas de margen.

CRO

Test A/B de Recomendación de Producto: ¿Convierte de Verdad?

Test de recomendación de producto: la métrica que engaña, canibalización, el control honesto, costo de latencia y cómo dimensionar el experimento.

CRO

Optimización de la Página de Precios SaaS: el Playbook

Optimización página de precios SaaS: qué testear por apalancamiento, la métrica que decide, el retraso hasta la cuenta paga y cómo dimensionar cada test.

CRO

Optimización del Flujo de Registro Self-Serve: Guía

Optimización del flujo de registro: dónde cortar fricción sin perder lead calificado, tamaño de muestra real y la métrica de guarda contra falsa ganancia.

CRO

Test A/B en Shopify: la Guía Completa

Test a/b shopify guía completa: dónde instalar, qué se puede testear fuera del checkout, cómo dimensionar con tráfico real y las trampas del tema.

Marketing por Correo

Hora de Envío de Email: ¿de verdad sirve testearla?

Cómo hacer test A/B de la hora de envío con honestidad: por qué las aperturas mienten, qué confunde el test y la muestra que realmente necesita.