PLV para Sauleda diseñado y fabricado por Mayence
Con el A/B testing se puede comprobar, comparar y medir qué versión y qué campaña de promoción es más eficaz. Aquí te explicamos en qué consiste:
Diseño experimental
Tipo de test: A/B o A/B/n
Las pruebas A/B son una herramienta para comparar el rendimiento de dos versiones de contenido basándose en la cantidad de visitas que recibe cada una. La versión A se considera la prueba controlada, en cambio, a la versión B se le introduce una variable para medir cómo reacciona la audiencia. De esta manera, se podrá observar cuál de las dos ideas funciona mejor y medir su impacto.
El test A/B/n (que permite analizar tres o más versiones al mismo tiempo) se considera una extensión del A/B tradicional y entra dentro de la categoría de pruebas multivariadas. Según el estudio de Omniconvert sobre A/B/n Testing, este método ofrece un enfoque más completo para optimizar activos de marketing, aunque requiere un mayor volumen de datos y un análisis más complejo.
Unidades de prueba: tienda, zona o lineal
La unidad de prueba de un test A/B hace referencia al objeto sobre el cual se quiere obtener información tras el análisis.
- Tienda
Cuando la unidad de prueba es la tienda completa, se pretende medir el efecto de una nueva acción sobre las ventas, la experiencia del cliente o la percepción de la marca.
A tener en cuenta: las tiendas comparadas deben ser similares en tamaño, localización y afluencia de clientes para que los datos sean comparables.
- Zona dentro la tienda
La investigación sobre la zona de la tienda es útil para analizar cómo influye la ubicación de un elemento sobre el comportamiento del cliente. Es decir, cómo se incrementan o se disminuyen las ventas si se introducen expositores, carteles en zonas como la entrada o el área de cobro.
- Lineal
Utilizar una zona lineal como unidad de prueba sirve para evaluar las variaciones concretas que se producen cuando se cambia la ubicación de un producto, un diseño o una señalización.
Definición de variantes (control vs. versión test)
Tanto para el test A/B como para el A/B/n existen dos tipos de variantes:
- La versión control representa la situación de la que parte el objeto de análisis, sin cambios.
- La versión test incorpora la modificación que se quiere medir. Por ejemplo, una nueva ubicación de un producto en la tienda.
Al final, la intención es identificar si la versión test es mejor que la opción control.
PLV para Gucci Flora diseñado y fabricado por Mayence
Métricas y objetivos (KPIs)
Tanto las métricas (datos concretos que te permitirán evaluar los objetos), como los objetivos (qué se quiere conseguir con la prueba) son esenciales para un test a/b. Todo se mide a través de los Key Performance Indicators (KPIs), el procedimiento que se sigue para cuantificar los logros. Estas son algunas de las métricas que se utilizan en estos tests:
Ventas por SKU/tienda y ticket medio
Es la medición de la cantidad de producto específico que se vende y el gasto medio por compra de una o más localizaciones. Si se observa un aumento en el ticket medio, se sabrá que el elemento de prueba funciona.
Tasa de interacción (pick-up/dwell time)
La tasa de interacción mide el grado de interés o de atención que genera un expositor.
- Pick-up rate: ocasiones de toma del producto por parte de los clientes sin que termine necesariamente en compra.
- Dwell time: tiempo de observación del producto o de la zona analizada.
Ruptura de stock y OSA (on-shelf availability)
La ruptura de stock y el análisis de disponibilidad de productos son esenciales para interpretar correctamente los resultados del test:
- Ruptura de stock: hace referencia a los momentos en los que un producto se agota y es necesario determinar si un parón en las ventas es resultado de una falta de stock y no del nuevo diseño.
- On-Shelf Availability: disponibilidad real (y visible) del producto en el estante o balda de una tienda
Tamaño de muestra y duración
Tanto el alcance de la muestra como la duración del análisis son esenciales para que los resultados del test sean fiables y comprobables:
Cálculo rápido de muestra mínima detectable
La muestra mínima detectable indica cuántas observaciones mínimas se necesitan para notar un cambio real, que no sea producto del azar. Hay que tener en cuenta que si un entorno es muy variable, la muestra deberá ser más amplia.
Ventana temporal y control de estacionalidad
En retail, lo habitual es mantener el test durante un ciclo completo de compra (entre dos y cuatro semanas) para entender un comportamiento normal de compra. Hay que tratar de evitar periodos en las que las cifras pueden estar alteradas como rebajas o festivos.
PLV para Aperol diseñado y fabricado por Mayence
Análisis de resultados
Tras haber realizado el test, se debe analizar los datos según las métricas definidas (ventas, interacción o rotación) para observar la reacción de la variable.
Significancia estadística y tamaño de efecto
La significación estadística (si los resultados son reales y fiables o, por el contrario, son frutos del azar) y el tamaño del efecto (mejora del resultado) son dos conceptos estadísticos para interpretar los resultados.
Corte por segmentos: tipología de tienda, zona y horario
Desglosar los resultados por segmentos (tipo de tienda, zona y horario) ayuda a obtener información más precisa que permite tomar decisiones más acertadas.
Efectos colaterales: canibalización y spillover
- Canibalización: si el aumento en las ventas significa el descenso en la compra de un producto cercano.
- Spillover: si el aumento en la venta de un producto tiene un efecto positivo en la cantidad comprada de los productos cercanos.
Decisión y rollout
Tras el análisis, toca observar si es viable extender la versión ganadora a más tiendas. En esto consiste el rollout, en implementarlo de manera progresiva y controlada siempre que sea una operación viable económicamente.
Criterios de éxito y plan de escalado
Los criterios de éxito definen cuándo una prueba es válida para posteriormente empezar un plan de escalado gradual: desde tiendas piloto hasta llegar progresivamente a toda la red.
Coste total (TCO) vs. impacto esperado
El TCO (Total Cost of Ownership) representa el coste final de la operación de adoptar la nueva solución. Para que se pueda implementar, se tiene que comparar con el impacto esperado, tanto en ventas como en experiencia de marca. Al final, si el beneficio neto supera al coste, el despliegue será factible.
PLV para Tatcha diseñado y fabricado por Mayence
Ejemplos reales de A/B testing en punto de venta en España
En el mercado español ya se utiliza el punto de venta como “laboratorio” para validar expositores y creatividades: Plátano de Canarias y Alcampo han comparado expositores de fruta en línea de cajas frente a su ubicación habitual, Choví testa diseños de envase antes de producir PLV, distintas cadenas prueban creatividades alternativas en pantallas digitales y fabricantes de PLV como Sabaté Barcelona usan tiendas piloto para comparar versiones A/B de un mismo expositor y decidir cuál escalar en función de ventas y rotación.
H2: Conclusión: medir, aprender y mejorar para vender más
El éxito de un expositor no depende solo del diseño o del material, sino de su capacidad para generar resultados medibles. Implementar una estrategia de A/B testing en el punto de venta permite a las marcas tomar decisiones basadas en datos reales, optimizar su inversión y comprender qué variables (color, mensaje, disposición o iluminación) impactan más en la conversión.
En Mayence, entendemos el PLV como una herramienta de marketing inteligente, donde la creatividad y la analítica trabajan juntas. Diseñamos expositores a medida que no solo atraen miradas, sino que permiten testar, ajustar y mejorar continuamente el rendimiento en tienda. Si buscas un partner que combine diseño, innovación y estrategia, contacta con nosotros y lleva tus expositores a un nuevo nivel de eficacia.
Preguntas frecuentes sobre A/B testing en punto de venta
¿Qué es un test A/B en punto de venta?
Es una prueba controlada en la que se comparan dos versiones de un expositor, mensaje o ubicación (A y B) en tiendas similares para ver cuál genera más ventas, tickets o unidades vendidas.
¿Qué métricas se usan para medir si un expositor funciona mejor?
Las métricas más habituales son ventas por tienda y día, unidades vendidas por SKU, ticket medio, ratio de conversión (ventas / tráfico) y, en algunos casos, rotación de stock o margen.
¿Cuánto tiempo debe durar un A/B test en tienda física?
Depende del tráfico y del tipo de producto, pero lo habitual es mantener la prueba entre 2 y 4 semanas para reducir el impacto de días atípicos y obtener datos suficientemente estables.
¿Cuántas tiendas necesito para hacer un A/B testing fiable?
Lo ideal es trabajar con grupos de tiendas comparables: por ejemplo, un grupo “A” y otro “B” con volúmenes de venta y perfiles de cliente similares. Cuantas más tiendas haya en cada grupo, más robusto será el resultado.
¿Se puede hacer A/B testing solo cambiando el diseño del expositor?
Sí. Muchos tests se centran en comparar únicamente el diseño: colores, mensajes, jerarquía de información o presencia de precio. Si todo lo demás se mantiene igual, es más fácil atribuir las diferencias de ventas al propio expositor.
Referencias:
- https://www.omniconvert.com/what-is/abn-testing