Precio Psicológico en Test A/B: ¿funciona la terminación 9?

El precio psicológico es elegir la terminación del número, y no su nivel, para cambiar cómo se percibe. La terminación en 9 es el caso clásico, y la evidencia de campo muestra que aumenta la demanda bastante más de lo que justifica el céntimo de descuento: en tres experimentos de catálogo, Anderson y Simester (2003) midieron aumentos de cerca del 35, 15 y 7 por ciento. El problema práctico es que casi ningún test de terminación de los que se ven por ahí consigue separar dos cosas a la vez: el precio bajó y el dígito de la izquierda cambió. Esta guía muestra el diseño de tres brazos que separa ambas, por qué la métrica tiene que ser ingreso por visitante, y un ejemplo trabajado en el que R$ 79,90 le gana a R$ 80,00 con valor p de 0,0046 y R$ 77,90, aún más barato, no le gana a R$ 79,90. Esta guía forma parte de nuestra guía completa de test A/B de precio.

Qué es el precio psicológico y por dónde actúa

El precio psicológico es el conjunto de decisiones sobre la forma del número, y no sobre su valor. Terminación en 9 o en 0, uso de céntimos, número de dígitos, presencia o ausencia del símbolo de la moneda, tamaño de la fuente del precio. De ese conjunto, la terminación es la única con evidencia de campo sólida y replicada, y es de ella que trata esta guía.

El mecanismo más aceptado es el sesgo del dígito de la izquierda: el consumidor da un peso excesivo al primer dígito y es relativamente insensible a los céntimos. Thomas y Morwitz (Journal of Consumer Research, 2005) describen el efecto en cinco experimentos y dicen, en el resumen del artículo, que los precios terminados en 9 se perciben como menores que un precio un céntimo más caro solo cuando los dígitos más a la izquierda difieren, como en R$ 2,99 contra R$ 3,00. Esa condición es la parte que más se pierde en la conversación de pasillo: la magia no está en el 9, está en el cambio del dígito de la izquierda.

Strulov-Shlain (Review of Economic Studies, 2023) cuantificó el tamaño del sesgo con datos de escáner de retail de 3.500 productos vendidos por 25 cadenas estadounidenses. El resultado es la frase más útil de esta literatura para quien va a montar un test: el consumidor reacciona a un aumento de 1 céntimo a partir de un precio terminado en 99 como si fuera un aumento de más de 20 céntimos. Del otro lado de la frontera, el mismo céntimo casi desaparece: en el ejemplo del propio artículo, con un sesgo de 0,2, la diferencia entre US$ 5,00 y US$ 5,01 se percibe como 0,8 de céntimo.

Qué muestra realmente la evidencia de campo

La literatura de precio psicológico es grande y buena parte de ella es de laboratorio. Lo que interesa a quien va a correr un test es la parte de campo, con aleatorización de verdad. La tabla de abajo resume las tres referencias de esta guía.

estudio	diseño	muestra	qué midió	resultado principal
Anderson y Simester (2003), Estudio 1	catálogo de ropa, 3 versiones aleatorizadas, precios alterados en incrementos de 1 dólar	20.000 clientes por versión, 27 ítems manipulados, 219 observaciones	unidades vendidas por ítem	terminación en 9 asociada a un aumento de cerca del 35 por ciento en la demanda (0,9 unidad más por ítem)
Anderson y Simester (2003), Estudio 2	otro catálogo, 2 versiones aleatorizadas, mayor variación de precio	31.250 clientes por versión, 120 de 211 ítems manipulados, 422 observaciones	unidades vendidas por ítem	aumento de cerca del 15 por ciento (1,3 unidad sobre un promedio de 8,7), siendo un 22 por ciento en ítems nuevos y un 10 por ciento en ítems de colecciones anteriores
Anderson y Simester (2003), Estudio 3	3 versiones aleatorizadas, con y sin el aviso de promoción en la descripción del ítem	148 ítems de test, 308 ítems en total, 924 observaciones	unidades vendidas por ítem	sin aviso de promoción, la terminación en 9 da un 7 por ciento (1,2 unidad sobre un promedio de 16,9); el aviso de promoción por sí solo tuvo un efecto mayor que la terminación
Strulov-Shlain (2023)	datos de escáner de retail, estimación estructural del sesgo	3.500 productos, 25 cadenas de Estados Unidos	elasticidad de la demanda y precios practicados	1 céntimo por encima de un precio terminado en 99 se percibe como más de 20 céntimos; el 41 por ciento de los precios termina en 99 y el 87 por ciento termina en 9
Thomas y Morwitz (2005)	cinco experimentos de laboratorio sobre percepción de precio	no aplicable a campo	juicio sobre cuál precio es menor	el efecto aparece solo cuando el dígito más a la izquierda cambia, y es mayor cuando los precios comparados están próximos

Tres lecturas importan más que los números:

1. El efecto encogió de estudio en estudio. 35, después 15, después 7 por ciento. No porque el mundo cambiara entre ellos, sino porque cada estudio tenía más potencia, más variación de precio y más controles. El número que deberías esperar para tu sitio está mucho más cerca del 7 que del 35.
2. El efecto es mayor donde falta información. En Anderson y Simester, la terminación en 9 funcionó bastante más en ítems nuevos (22 por ciento) que en ítems ya vendidos en temporadas anteriores (10 por ciento). La interpretación de los autores es que el dígito sirve de pista cuando el cliente no tiene referencia propia de lo que aquello cuesta. Eso tiene consecuencia directa: en un catálogo que tu cliente ya se sabe de memoria, espera menos.
3. Una pista de promoción compite con la otra. En el Estudio 3, añadir terminación en 9 a un ítem nuevo que ya tenía aviso de promoción rindió un 3,9 por ciento (la diferencia entre 21,7 y 17,8 por ciento), mientras que el aviso de promoción por sí solo fue la señal más fuerte. Apilar pistas no suma.

Fíjate también en lo que no está en la evidencia: ninguno de esos estudios es sobre servicio digital, suscripción o SaaS, y todos son de mercado estadounidense en dólares. Llevar el resultado directo a una página de planes en reales es extrapolación, no lectura.

El problema de identificación: ¿terminación o descuento?

Aquí vive el error que invalida la mayoría de los tests de precio psicológico que se ven por ahí.

Cuando comparas R$ 80,00 contra R$ 79,90, dos cosas cambiaron a la vez: el precio bajó 10 céntimos y el dígito de la izquierda pasó de 8 a 7. Si B gana, no sabes cuál de las dos lo causó. Y el problema es peor de lo que parece, porque las dos hipótesis llevan a decisiones opuestas: si fue el dígito, puedes subir el precio a R$ 79,90 viniendo de R$ 75,00 y ganar; si fue el descuento, subir el precio va a salir caro.

La solución es un tercer brazo que mantiene el dígito de la izquierda y baja más el precio.

Ese diseño cuesta tráfico, porque tres brazos dividen la muestra en tres. Si tu volumen no lo aguanta, la alternativa honesta es correr solo A contra B y escribir en el informe que el resultado no separa terminación de descuento, en vez de anunciar que “la terminación en 9 ganó”. Ve test A/B/n con varias variaciones para el efecto de un tercer brazo sobre la muestra y sobre la corrección de múltiples comparaciones.

Qué medir: ingreso por visitante, nunca solo conversión

Este es el segundo error clásico, y es específico del test de precio. En casi todo test de CRO, la tasa de conversión sirve como métrica primaria porque el valor de cada conversión no cambia entre los brazos. En un test de precio, el valor de cada conversión cambia por construcción.

métrica	¿sirve como primaria en un test de precio?	por qué
tasa de conversión	no	el brazo más barato casi siempre convierte más y puede facturar menos
ingreso por visitante	sí	combina tasa de conversión y precio en una sola cuenta, que es la que importa
margen por visitante	sí, si tienes el coste	mejor aún en producto físico, donde el margen varía por ítem
ticket medio	no, como primaria	sube artificialmente cuando el precio sube, incluso con el ingreso total cayendo
ingreso total del periodo	no, como primaria	confunde el efecto del test con la variación de tráfico entre los días

La cuenta de la métrica primaria es directa: ingreso por visitante = tasa de conversión x precio. Si vendes más de un ítem, usa el valor medio del pedido de cada brazo en vez del precio del ítem, porque la terminación también puede mover la cantidad por pedido. La calculadora de ingresos por visitante hace esa cuenta con tus números.

Una métrica de guardarraíl vale la pena aquí: tasa de devolución y cancelación. Un precio que atrae por pista psicológica y no por valor percibido puede aumentar la compra por impulso y volver en devolución semanas después, cuando el test ya fue declarado ganador. Eso es el mismo problema de ventana que tratamos en retraso de conversión.

Tamaño de muestra: por qué casi todo test de terminación está subdimensionado

Si el efecto real está en la franja del 5 al 10 por ciento relativos, y no en el 35 por ciento del primer estudio de catálogo, la muestra necesaria es grande. La tabla muestra cuánto, con un 95 por ciento de confianza y un 80 por ciento de potencia, en test bilateral de dos proporciones.

tasa de compra en la página	detectar +5% relativo	detectar +8% relativo	detectar +10% relativo
1,5%	422.474 por variación	167.405 por variación	108.153 por variación
3,0%	207.938 por variación	82.376 por variación	53.211 por variación
5,0%	122.124 por variación	48.364 por variación	31.234 por variación

Dos consecuencias prácticas. Primera: el test de terminación es un test de tienda grande, o de categoría entera. Si tu página de producto recibe 5 mil visitas al mes, un test así no va a terminar. Segunda: la tentación de correr el test en toda la tienda de una vez, cambiando la terminación de un catálogo entero, es legítima y fue exactamente lo que hicieron los investigadores. Pero ahí la unidad de análisis cambia: ve aleatorización por cluster antes de tratar cada visita como independiente.

Corre tus números:

Tasa de conversión actual%Efecto mínimo detectablerelativo (%)absoluto (pp)Confianza909599%Poder8090%Visitantes por semana (total)Testbilateralunilateral

-Visitantes por variación

-Total (2 variaciones)

-Duración estimada

Cálculo por aproximación normal de dos proporciones, 2 variaciones (50/50). Cambia los campos y mira el impacto en vivo.

Con tres brazos, la duración crece junto. Con 84 mil visitantes por variación y 25 mil visitantes por semana en total, el test lleva 71 días. Con 40 mil por semana, 45 días. Si ese plazo pasa por un ciclo de estacionalidad importante de tu negocio, lee ciclo semanal en test A/B antes de programar el final.

Ejemplo trabajado: R$ 80,00 contra R$ 79,90 contra R$ 77,90

Una tienda de accesorios vende un ítem a R$ 80,00. La página de producto convierte un 3,00 por ciento en pedido completado. La hipótesis es que la terminación en 9, y no el descuento, mueve la demanda. El test corre con tres brazos, 84 mil visitantes por brazo (por encima de los 82.376 que la calculadora pide para detectar un 8 por ciento relativo), durante 71 días a 25 mil visitantes por semana.

brazo	precio	visitantes	pedidos	tasa de conversión	ingreso por visitante	ingreso en el periodo
A (control)	R$ 80,00	84.000	2.520	3,000%	R$ 2,4000	R$ 201.600
B	R$ 79,90	84.000	2.722	3,240%	R$ 2,5891	R$ 217.488
C	R$ 77,90	84.000	2.772	3,300%	R$ 2,5707	R$ 215.939

Las tres comparaciones, calculadas con el mismo test z de dos proporciones de la calculadora de abajo:

comparación	qué aísla	lift relativo	valor p	IC 95% de la diferencia	lectura
A contra B	precio Y dígito juntos	+8,0%	0,0046	de 0,07 a 0,41 punto porcentual	B gana
B contra C	solo el precio (dígito igual)	+1,8%	0,4928	de -0,11 a 0,23 punto porcentual	empate
A contra C	precio Y dígito juntos, con mayor descuento	+10,0%	0,0004	de 0,13 a 0,47 punto porcentual	C gana

Control (A)

VisitantesConversiones

Variación (B)

VisitantesConversiones

Confianza90%95%99%

Control (A) · Tasa-

Variación (B) · Tasa-

Mejora relativa-

valor-p-

IC 95% de la diferencia-

Test z bilateral de dos proporciones. "Sin significancia" casi siempre significa que falta muestra, no que las versiones sean iguales.

Pega 84000 y 2520 en el lado A y 84000 y 2722 en el lado B para reproducir la primera fila: valor p de 0,0046, lift relativo del 8,0 por ciento, intervalo de confianza de la diferencia de 0,07 a 0,41 punto porcentual. Cambia a 84000 y 2722 contra 84000 y 2772 y la calculadora devuelve un valor p de 0,4928, que es la segunda fila.

La lectura. El brazo C es R$ 2,10 más barato que el B y no consigue ni empatar con holgura: un 1,8 por ciento de diferencia con valor p de 0,4928 y un intervalo de confianza que atraviesa el cero. Es decir, bajar el precio de verdad dentro de la misma franja de dígito no compró demanda; lo que la compró fue atravesar la frontera de R$ 80,00 a R$ 79,90. Eso es exactamente el patrón que predice el sesgo del dígito de la izquierda.

Y la decisión cambia según la métrica:

Lo que este ejemplo no prueba. No prueba que R$ 79,90 sea el precio óptimo. Prueba que, entre los tres testeados, es el que más factura por visitante. El precio óptimo puede estar en R$ 89,90, que no fue testeado. Terminación y nivel de precio son dos decisiones separadas y cada una pide su propio test.

En suscripción y SaaS: la misma frontera, otra frecuencia de compra

Ninguno de los estudios de campo citados aquí es de software. Aun así, dos razonamientos se transfieren con seguridad, y uno no.

Se transfiere: la frontera del dígito de la izquierda existe en cualquier moneda y en cualquier número. R$ 199 y R$ 200 están en franjas distintas de percepción; R$ 197 y R$ 199 no lo están. Si vas a testear terminación en una página de planes, el brazo interesante es el que atraviesa la frontera, no el que baja dos reales dentro de ella.

Se transfiere: la métrica primaria sigue siendo valor por visitante, y no tasa de suscripción. En suscripción, sin embargo, el valor no es el precio del primer mes, es el ingreso esperado a lo largo de la relación. Leer un test de precio de suscripción por la tasa de conversión del checkout es todavía más engañoso que en ecommerce, porque el precio también mueve la retención. Ve madurez de cohorte antes de declarar ganador con siete días de datos.

No se transfiere: la intuición de que “la terminación en 9 siempre es mejor”. La terminación en 9 se lee culturalmente como señal de retail y promoción. En una marca que se posiciona como premium o como herramienta seria de empresa, esa señal puede trabajar en contra, y el coste no aparece en la conversión del mes, aparece en la percepción de marca a lo largo del año. No es casualidad que la mayoría de los precios de empresa a empresa use números redondos. Si tu test tiene plazo corto y tu marca tiene plazo largo, usa métricas de guardarraíl de marca o no testees eso.

Vale registrar también el dato más incómodo de la literatura para quien vende “optimiza la terminación de todos tus precios”: Strulov-Shlain encontró que, pese a que todas las cadenas usan terminación en 99, el comportamiento de ellas es sistemáticamente inconsistente con la demanda que enfrentan, y estimó que dejan entre un 1 y un 4 por ciento del beneficio bruto potencial sobre la mesa. Es decir, ni el retail estadounidense, con décadas de ensayo y error, converge a la regla simple.

Tres decisiones de forma que no son la terminación

La terminación es la más estudiada, pero no es la única decisión de forma que cambia la percepción del mismo valor. Vale conocer las otras tres porque compiten por el mismo tráfico de test, y porque dos de ellas tienen un efecto potencial mayor que el céntimo.

decisión de forma	ejemplo	qué cambia	cómo testear sin confundir
Pago a plazos destacado	“12x de R$ 6,65” en lugar de “R$ 79,90”	la unidad que el cliente compara pasa a ser la cuota, no el total	el total tiene que aparecer en la misma pantalla en los dos brazos, o estarás testeando transparencia, no forma
Precio de referencia tachado	“de R$ 129,90 por R$ 79,90”	añade un ancla al lado del precio	trátalo como test de ancla, no de terminación; ve anclaje de precio
Precisión del número	R$ 997 en lugar de R$ 1.000	un número preciso sugiere que fue calculado, un número redondo sugiere que fue arbitrado	el brazo preciso no puede además cruzar la frontera del dígito, si no vuelve a ser test de terminación
Tipografía y posición del precio	precio más pequeño, céntimos en superíndice, moneda omitida	cuánto llama la atención el precio en la página	es test de layout; mantén el mismo valor en los dos brazos

Dos trampas específicas del mercado brasileño merecen nota. La primera es el pago a plazos: en un ítem de R$ 79,90, cambiar el destaque a “12x de R$ 6,65” suele mover más la aguja que cualquier terminación, porque cambia la franja entera de comparación, pero también cambia quién compra y cómo paga, lo que mueve el coste financiero del pedido. Si vas a testear eso, la métrica primaria tiene que ser margen por visitante, no ingreso. La segunda es el descuento por pago al contado exhibido junto al precio a plazos: acabas con dos precios en la misma pantalla, y ahí no existe “la terminación” de la página, existen dos. Elige cuál de ellas es la variable del test y mantén la otra congelada.

Ninguna de esas cuatro decisiones se suma a la otra de forma previsible. El hallazgo del Estudio 3 de Anderson y Simester vale como regla general: cuando ya existe una pista fuerte en la página, la pista débil rinde poco encima. Testear las cuatro juntas en un paquete responde “el paquete nuevo es mejor”, que es una pregunta legítima, pero no enseña nada sobre qué pieza cargó el resultado.

Cómo leer el resultado sin engañarse

1. ¿Existe un brazo que sujete el nivel de precio? Sin él, el informe no puede decir “la terminación ganó”. Puede decir “el precio B ganó”.
2. ¿La métrica primaria es ingreso por visitante? Si es tasa de conversión, relee la decisión con el ingreso al lado.
3. ¿La muestra alcanzó lo que la calculadora pidió? Un efecto del 5 al 10 por ciento declarado significativo con muestra pequeña suele estar exagerado, como explicamos en maldición del ganador.
4. ¿El ítem es nuevo o conocido? La evidencia de campo dice que el efecto es mayor en ítem nuevo. Una ganancia grande en un ítem de catálogo antiguo merece más desconfianza.
5. ¿Había aviso de promoción en la página? Si lo había, la terminación estaba compitiendo con una señal más fuerte y el efecto medido es el residuo.
6. ¿La devolución se movió? Compara la tasa de devolución de los brazos en el mismo recorte de días, y no del día de la compra.
7. ¿La diferencia de precio es material para el negocio? Diez céntimos en ochenta reales es ruido contable; diez céntimos en tres reales no lo es.

Checklist antes de encender el test

1. Declara la pregunta. ¿Terminación o nivel de precio? Las dos exigen diseños diferentes.
2. Monta la frontera a propósito. El brazo de tratamiento tiene que cruzar el dígito de la izquierda, no solo terminar en 9.
3. Añade el brazo de control de nivel siempre que el tráfico lo permita, y corrige para múltiples comparaciones.
4. Declara ingreso por visitante como primaria y conversión como secundaria, por escrito, antes de encender.
5. Dimensiona para un 5 a 10 por ciento relativos, no para un 30.
6. Garantiza que el precio es el mismo en todas partes: página de producto, listado, carrito, checkout, correo de carrito abandonado y recibo. Un precio divergente entre etapas no es un test, es un bug.
7. Comprueba la división de visitantes con el verificador de SRM antes de mirar el resultado.
8. Acuerda antes qué pasa con quien compró en el brazo perdedor. En producto físico eso suele ser irrelevante; en suscripción recurrente, no lo es.

Hazlo automático en Donnu

El dolor específico de testear precio psicológico es que el efecto es pequeño, la pregunta buena necesita tres brazos y la métrica correcta no es la que viene lista en la mayoría de los paneles.

En Donnu, el objetivo de conversión se puede confirmar desde tu servidor, con valor del pedido, además de clics, envíos de formulario y visitas a páginas. Eso permite leer ingreso por visitante como métrica primaria en vez de tasa de conversión. En el plan Pro, el experimento puede tener una variación C, que es lo que hace viable el diseño de control, terminación y nivel de esta guía. El informe es bayesiano, avisa cuando la división de visitantes se aleja de lo configurado y solo declara ganadora con al menos 200 visitantes por variación y 7 días de test.

Lo que sigue siendo tuyo: elegir la frontera correcta, tener tráfico para el efecto pequeño y esperar a la muestra. Para eso, la calculadora de tamaño de muestra, la calculadora de significancia y la calculadora de ingresos por visitante hacen las cuentas de esta guía con tus números, gratis.

Referencias

• Anderson, Eric T. y Simester, Duncan I. Effects of $9 Price Endings on Retail Sales: Evidence from Field Experiments. Quantitative Marketing and Economics, v. 1, n. 1, marzo de 2003, p. 93-110. Artículo leído íntegramente (copia del autor alojada por la Kellogg School of Management). Fuente de los tres experimentos, de los 20.000 clientes por versión en el Estudio 1, de los 31.250 por versión en el Estudio 2, de los aumentos de cerca del 35, 15 y 7 por ciento, del 22 por ciento en ítems nuevos contra el 10 por ciento en ítems establecidos y del 3,9 por ciento cuando ya había aviso de promoción. Consultado el 21/09/2026. kellogg.northwestern.edu.
• Strulov-Shlain, Avner. More Than a Penny’s Worth: Left-Digit Bias and Firm Pricing. The Review of Economic Studies, v. 90, n. 5, 2023, p. 2612-2645. Resumen e introducción leídos íntegramente, más los pasajes sobre distribución de terminaciones. Fuente de los 3.500 productos en 25 cadenas, del céntimo percibido como más de 20 céntimos, del 41 por ciento de precios terminados en 99 y el 87 por ciento terminados en 9, y de la estimación de entre un 1 y un 4 por ciento de beneficio bruto dejado sobre la mesa. Consultado el 21/09/2026. academic.oup.com.
• Thomas, Manoj y Morwitz, Vicki. Penny Wise and Pound Foolish: The Left-Digit Effect in Price Cognition. Journal of Consumer Research, v. 32, n. 1, junio de 2005, p. 54-64. Solo se leyó el resumen (el texto completo es de pago), y por eso la cita aquí se limita a lo que el resumen afirma: que el efecto ocurre solo cuando los dígitos más a la izquierda difieren y que depende de la distancia entre los precios comparados. Consultado el 21/09/2026. academic.oup.com.

Lee también: Cómo testear A/B el precio de tu producto · Anclaje de precio · Test A/B de descuentos y promociones · Test A/B de página de producto · Suscripción vs pago único · Optimización de la página de precios SaaS · Test A/B/n · Leia em português · Read in English