Usa un registro de experimentos de precios para capturar hipótesis, variantes, fechas y resultados, de modo que tu equipo pueda repetir éxitos y dejar de volver a ejecutar pruebas fallidas.
Las pruebas de precios fracasan más a menudo porque los equipos olvidan lo que hicieron que porque la idea fuera mala. Un equipo cambia un plan, ve un aumento (o una caída) y sigue adelante. Seis meses después, alguien hace la misma pregunta. La prueba se vuelve a ejecutar porque los detalles están esparcidos en diapositivas, hilos de chat, capturas de pantalla de analytics y documentos a medias.
Un registro de experimentos de precios es un registro compartido de cada prueba de plan y función que ejecutas. Captura la hipótesis, qué cambiaste, cuándo se ejecutó, qué mediste y qué ocurrió. Es un cuaderno de laboratorio para precios, escrito en lenguaje claro para que cualquiera en el equipo lo entienda.
La recompensa es simple: cuando surjan preguntas nuevas, puedes ver rápidamente qué intentaste ya, en qué condiciones y por qué funcionó (o no). Eso significa decisiones más rápidas, menos errores repetidos y menos tiempo discutiendo sobre lo que “realmente pasó”.
También te ayuda a comparar pruebas que parecen similares pero no lo son. “Subir el precio un 10%” es un experimento distinto si aplica solo a usuarios nuevos, solo a una región o durante un pico estacional.
No se trata de escribir una tesis tras cada prueba. Se trata de dejar una pista clara: qué creíste, qué cambiaste, qué viste y qué harías diferente la próxima vez.
Una prueba de precios es cualquier cambio controlado que pueda alterar lo que la gente paga, cómo elige un plan o cuándo se actualiza. Si puede mover ingresos, conversión o retención, pertenece a tu registro de experimentos de precios.
Eso incluye cambios en la oferta, no solo el número en la etiqueta de precio. Un cambio de precio es obvio: $29 se convierte en $39. Pero los cambios en la percepción de valor también importan: mantienes el mismo precio, renombras un plan, replanteas beneficios, cambias lo que está incluido o introduces una opción “más popular”. Los clientes reaccionan a ambos.
Las pruebas de precios comunes que vale la pena registrar incluyen puntos de precio (tarifas mensuales/anuales, descuentos, pruebas, tarifas de configuración), empaquetado (niveles y qué funciones van en cada nivel), límites (asientos, topes de uso, cuotas, sobrecargos), complementos (extras de pago, bundles, soporte premium) y rutas de actualización (cuándo y cómo aparecen los prompts de actualización).
Lo que no cuenta: arreglar un bug del checkout, corregir una errata en la página del plan o actualizar el copy de onboarding cuando no cambia lo incluido ni lo que se paga. Esos son cambios de producto o marketing, no experimentos de precios.
La mayoría de los experimentos de precios aparecen en unos pocos lugares: la página de precios, el checkout y las pantallas de actualización dentro de la app. Antes de ejecutar cualquier prueba, hazte una pregunta: “¿Quién podría sentirse sorprendido por esto?” Si los clientes podrían sentirse engañados, confundidos o bloqueados, la prueba necesita un mensaje más claro y un despliegue cuidadoso.
Las pruebas de plan cambian cómo empaquetas y presentas tu oferta: niveles, bundles, nombres de plan y qué incluye cada nivel. Estás probando cómo las personas eligen entre opciones, no si una capacidad individual merece pago.
Las pruebas de función cambian el acceso a una capacidad concreta. Eso puede significar poner una función detrás de un nivel superior, añadir un límite de uso, ofrecer un complemento de pago o mostrar un paywall cuando alguien intenta usarla. Estás probando la disposición a pagar (o a actualizar) por un valor específico.
En tu registro de experimentos de precios, captura algunos detalles de forma que la prueba sea fácil de comparar más tarde:
Evita mezclar cambios de plan y de función en una sola prueba. Si renombras niveles, mueves funciones entre niveles y añades un nuevo límite al mismo tiempo, los resultados son difíciles de interpretar. Un aumento en las actualizaciones podría deberse al empaquetado o a la presión del límite.
Un ejemplo rápido: mover “Exportaciones” de Basic a Pro es una prueba de función. Renombrar “Basic” a “Starter” y añadir un tercer nivel es una prueba de plan. Ejecútalas por separado (o al menos regístralas como variantes separadas) para poder reutilizar lo que funcionó sin repetir la confusión.
Un registro de experimentos de precios solo se vuelve reutilizable cuando la hipótesis está clara y las métricas son consistentes. Si la entrada parece una esperanza vaga, la siguiente persona no podrá compararla con una nueva prueba.
Escribe hipótesis como causa y efecto. Usa una sola frase que ligue un cambio con un cambio de comportamiento y luego con un resultado medible. Ejemplo: “Si movemos la función X de Pro a Business, más equipos elegirán Business porque necesitan X al inicio, incrementando las actualizaciones a Business sin aumentar los reembolsos.”
Añade la razón del cambio en palabras sencillas. “Porque los usuarios alcanzaban el límite en la semana uno” es más útil que “Mejorar monetización.” La razón te ayuda a detectar patrones entre pruebas de plan y de función.
Para métricas, elige una métrica primaria que responda “¿Funcionó esto?” Luego añade 1 o 2 guardrails para que no ganes la métrica dañando el negocio.
Una configuración común que se mantiene comparable entre pruebas:
Decide la regla de decisión antes de empezar. Escribe los umbrales exactos para publicar, revertir o volver a probar. Ejemplo: “Publicar si las actualizaciones aumentan un 8%+ y los reembolsos no suben más de 1 punto porcentual. Volver a probar si los resultados son mixtos. Revertir si el churn sube.”
Si construyes el registro como una pequeña herramienta interna, puedes hacer estos campos obligatorios para que las entradas se mantengan limpias y comparables.
Un registro de experimentos de precios solo es tan útil como los detalles en los que puedas confiar más adelante. Alguien nuevo en la prueba debería entender qué pasó en dos minutos, sin rebuscar en chats antiguos.
Empieza con identidad y cronología para que múltiples pruebas no se mezclen:
Luego captura suficiente detalle de configuración para comparar resultados con el tiempo. Indica quién vio la prueba (nuevos vs existentes), dónde la vieron (página de precios, checkout, prompt in-app) y cómo se dividió el tráfico. Incluye dispositivo y plataforma cuando puedan afectar el comportamiento (móvil web vs desktop, iOS vs Android).
Para las variantes, escribe el control y cada variante en lenguaje claro. Sé específico sobre lo que cambió: nombres de plan, funciones incluidas, límites, puntos de precio, periodo de facturación y cualquier redacción en la página. Si los visuales importaron, describe lo que mostraría la captura (por ejemplo: “Variante B movió el toggle anual arriba de las tarjetas de plan y cambió el texto del botón a ‘Start free trial’”).
Los resultados necesitan más que una etiqueta de ganador. Guarda los números, el periodo y lo que crees sobre ellos:
Finalmente, añade contexto que explique sorpresas: lanzamientos cercanos, estacionalidad (festivos, fin de trimestre), campañas de marketing e incidentes de soporte. Una caída del checkout durante la semana dos puede hacer que una variante “mala” parezca peor de lo que fue.
Un registro de experimentos de precios solo ahorra tiempo si la gente puede encontrar la entrada correcta luego. Nadie recordará “Prueba #12.” Recordarán la pantalla, el cambio y a quién afectó.
Usa un patrón de nombres que se mantenga igual en todo el equipo:
Nombres de ejemplo:
Luego añade unas pocas etiquetas para filtrar rápido. Mantén las etiquetas pequeñas y predecibles. Una lista controlada corta vence a redacciones creativas.
Un conjunto inicial práctico:
Asigna responsabilidad para cada entrada. Un “owner” (una persona) debe encargarse de mantenerla actualizada y de responder preguntas más tarde. La entrada también debe indicar dónde viven los datos y si la prueba es segura de repetir.
Elige un único hogar para tu registro de experimentos de precios. Una hoja compartida funciona para equipos tempranos. Si ya tienes una base de datos o un admin interno, úsalos. La idea es una fuente de verdad que todos puedan encontrar rápidamente.
Crea una plantilla de una página con solo los campos que realmente necesitas para decidir más tarde si repetir la prueba. Si el formulario parece tarea, la gente lo omitirá.
Una configuración que suele perdurar:
Haz las reglas aplicables. Por ejemplo: “Ningún experimento recibe ticket de release sin un ID de entrada en el registro.” Ese hábito evita fechas de inicio perdidas, variantes poco claras y debates del tipo “creemos que ya probamos eso”.
Una prueba de precios se aprende mejor cuando tus notas coinciden con la realidad. La clave es capturar pequeños cambios a medida que ocurren sin convertir el registro en un segundo trabajo.
Empieza con marcas de tiempo exactas. Anota la hora de inicio y de parada (con zona horaria), no solo la fecha. Si más tarde comparas resultados con gasto en ads, envíos de email o un release, “martes por la mañana” no es suficientemente preciso.
Lleva un diario corto de cambios por cualquier cosa que pueda afectar resultados. Las pruebas de precios raramente corren en un producto completamente quieto. Registra cambios de copy, arreglos de bugs (especialmente checkout o flujo de prueba), actualizaciones de targeting (geo, segmentos, mezcla de tráfico), reglas de elegibilidad (quién ve A vs B) y cambios en procesos de ventas/soporte (nueva argumentación, reglas de descuento).
También captura anomalías que puedan distorsionar los números. Una caída, un problema del proveedor de pagos o un pico por una fuente de tráfico inusual pueden mover conversión y reembolsos. Anota qué pasó, cuándo, cuánto duró y si excluiste ese periodo del análisis.
El feedback de clientes es parte de los datos. Añade notas rápidas como “top 3 temas en tickets” o “objeción más común en ventas” para que los lectores posteriores entiendan por qué una variante funcionó (o falló) más allá del gráfico.
Decide quién puede parar una prueba temprano y cómo se registra esa decisión. Pon un nombre a cargo (normalmente el owner del experimento), lista razones permitidas (seguridad, legal, caída severa de ingresos, checkout roto) y registra la decisión de parada con hora, motivo y aprobación.
Muchas pruebas de precios no terminan con una victoria clara. Decide de antemano qué harás si los resultados son mixtos para poder tomar una decisión (publicar, revertir, iterar) sin reescribir las reglas después de ver los datos.
Compara los resultados con la regla de decisión que estableciste antes del lanzamiento, no con una nueva regla que inventes ahora. Si tu regla fue “publicar si trial-to-paid aumenta un 8% con no más de 2% de caída en activación”, escribe los números reales junto a esa regla y marca si pasó o falló.
Segmenta resultados cuidadosamente y registra por qué elegiste esos cortes. Un cambio de precio puede ayudar a clientes nuevos pero perjudicar renovaciones. Puede funcionar para equipos pequeños y fallar para cuentas grandes. Segmentos comunes: nuevos vs recurrentes, clientes pequeños vs grandes, autoservicio vs con apoyo de ventas, y región o moneda.
Cierra la entrada con una conclusión corta que la gente pueda ojear: qué funcionó, qué no y qué probarías después. Ejemplo: “El anclaje con precio anual mejoró las actualizaciones para clientes nuevos, pero aumentó reembolsos en clientes recurrentes. Siguiente prueba: mantener el ancla y añadir mensaje claro de cancelación para renovaciones.”
Añade una frase reutilizable de aprendizaje. Ejemplo: “Anclar con precio anual ayudó a la adquisición, pero solo cuando se mostró una prueba de valor in-app antes del precio.”
Un registro de experimentos de precios solo ayuda si responde una pregunta básica después: “¿Qué intentamos y deberíamos hacerlo otra vez?” La mayoría del aprendizaje perdido viene de faltar lo básico, no de análisis sofisticado.
Los errores más comunes:
Un ejemplo simple: un equipo sube el precio un 10%, ve una caída de conversión en la semana uno y para. Seis meses después, alguien propone la misma subida porque la entrada antigua solo dice “aumento de precio falló.” Si el registro hubiera anotado “parado temprano por bug en la página de pago y descuentos fuertes de Black Friday”, el equipo no repetiría la misma configuración desordenada.
Trata tu registro de precios como notas de laboratorio: qué cambiaste, qué esperabas, qué mediste y qué más estaba pasando.
Un registro de experimentos de precios solo es útil si es rápido de rellenar y consistente.
Antes del lanzamiento, comprueba que la entrada exista antes de que el primer usuario vea el cambio, que la hipótesis sea una frase, que las métricas de éxito y las fuentes de datos estén claras, que las variantes estén descritas en palabras llanas (quién ve qué y dónde) y que la fecha/hora/zona horaria de inicio esté registrada. Si planeas una nueva prueba, haz que “leer 3 entradas relacionadas” forme parte del kickoff. Evita repetir trabajo y reutiliza variantes probadas.
Después de parar la prueba, registra fecha/hora y motivo de parada, completa resultados con números (no impresiones), indica la decisión (publicar, revertir, reejecutar o aparcar), escribe la lección clave en una frase y asigna un seguimiento a una persona con fecha límite.
Aquí tienes una mini plantilla que puedes copiar en un doc, hoja, página de Notion o herramienta interna (algunos equipos la construyen rápido en una plataforma no-code como AppMaster).
Experiment name:
Owner:
Date created:
Status: planned / running / stopped
Hypothesis (one sentence):
Type: plan test / feature test
Audience + location (where shown):
Variants (A, B, C):
Start (date/time/timezone):
Stop (date/time/timezone) + reason:
Primary metric(s):
Guardrail metric(s):
Data source:
Results (numbers + notes):
Decision:
Key learning (one sentence):
Follow-up action + owner + due date:
Tags:
Un equipo SaaS que vende un producto de helpdesk hizo una prueba de precio del plan Pro el trimestre pasado. La guardaron en su registro con la hipótesis, el copy exacto del paywall, fechas y resultados.
Prueba A (6 de mayo al 27 de mayo):
Cambiaron Pro de $49 a $59 por asiento y añadieron la línea: “Best for growing teams that need advanced automations.” La audiencia fue todos los visitantes nuevos del sitio.
Los resultados fueron claros: los inicios de trial se mantuvieron, pero la conversión a pago bajó de 6.2% a 4.9%, y los chats de soporte sobre “subida de precio” se duplicaron. Decisión: revertir a $49.
Dos meses después, Producto quería volver a subir Pro. Sin el registro, alguien podría haber repetido el mismo movimiento. En su lugar, el equipo buscó en entradas pasadas y vio que la caída se concentró en equipos pequeños.
Así reutilizaron lo que funcionó en un segmento distinto.
Prueba B (12 de agosto al 2 de septiembre):
Mantuvieron $49 para inscripciones self-serve, pero mostraron $59 solo a visitantes que seleccionaban “10+ seats” en el calculador de precios. El copy cambió a: “Pro for teams of 10+ seats. Includes onboarding and priority support.”
Esta vez, la conversión a pago para el segmento 10+ se mantuvo (5.8% a 5.9%) y los ingresos por cuenta aumentaron 14%. El equipo publicó una regla de precio segmentada y mantuvo el precio de entrada más bajo para equipos pequeños.
La lección reutilizable: no registres solo “precio sube/baja.” Registra quién lo vio, la redacción exacta y dónde se notó el impacto, para que la siguiente prueba empiece más inteligente en lugar de empezar de cero.
Un registro de experimentos de precios funciona mejor cuando deja de ser “un doc que alguien actualiza” y se convierte en una pequeña herramienta interna con un flujo de trabajo claro. Así es como mantienes las entradas completas, consistentes y confiables.
Un formulario ayuda: empuja a la gente a incluir lo básico (hipótesis, variantes, fechas de inicio/parada) y reduce campos vacíos. Un paso ligero de aprobación también ayuda a que alguien revise que la prueba está bien definida antes de que salga en vivo.
Algunas vistas suelen ser suficientes: por estado (borrador, en ejecución, completado), por plan o add-on, por superficie (página de precios, checkout, in-app) y por responsable.
Si quieres construir esto sin esperar a ingeniería, AppMaster (appmaster.io) es una opción. Es una plataforma no-code para crear herramientas internas listas para producción con un modelo de datos PostgreSQL, interfaz web para formularios y vistas filtradas, y campos obligatorios para que los experimentos no se guarden a medias.
¿Qué es un registro de experimentos de precios?Un registro de experimentos de precios es un documento compartido de cada cambio relacionado con el precio que pruebas, incluyendo la hipótesis, qué cambió, quién lo vio, cuándo se ejecutó, qué mediste y el resultado. Ayuda a tu equipo a evitar repetir la misma prueba porque los detalles se perdieron en diapositivas, chats y capturas de pantalla.
¿Por qué las pruebas de precios se repiten o se recuerdan mal con tanta frecuencia?Porque la memoria falla y los equipos cambian. Sin un único lugar que capture los detalles exactos de la variante y el momento, volverás a ejecutar pruebas antiguas, discutirás sobre lo que pasó y tomarás decisiones basadas en contexto parcial en lugar de evidencia.
¿Qué cambios deben registrarse como una prueba de precios?Registra cualquier cambio controlado que pueda afectar lo que las personas pagan, qué plan eligen o cuándo se actualizan. Eso incluye puntos de precio, descuentos, pruebas, empaquetado, bloqueos de funciones, límites de uso, complementos y prompts de actualización.
¿Qué no cuenta como un experimento de precios?Si no cambia lo que los clientes pagan o lo que reciben con un plan, normalmente no es una prueba de precios. Arreglar un bug en la pasarela de pago o corregir una errata conviene anotarlo en las notas de lanzamiento, pero no pertenece al registro de precios salvo que altere la elegibilidad de precios o el contenido del plan.
¿Cómo distingo una prueba de plan de una prueba de función?Una prueba de plan cambia la estructura y la presentación de la oferta: niveles, paquetes y nombres de plan. Una prueba de función cambia el acceso a una capacidad específica, por ejemplo poner una función detrás de un nivel superior o añadir un paywall tras un umbral de uso.
¿Cómo escribo una hipótesis útil para un experimento de precios?Escribe una frase que relacione el cambio con un cambio de comportamiento y un resultado medible. Ejemplo: “Si movemos la Función X a un nivel superior, más equipos que necesitan X se actualizarán, aumentando la tasa de actualización sin aumentar los reembolsos.”
¿Qué métricas deberíamos rastrear para experimentos de precios?Elige una métrica principal que responda “¿funcionó?”, como conversión a pago, tasa de actualización o ingresos por visitante. Añade una o dos métricas de seguridad (guardrails) como churn, reembolsos o tickets de soporte para que no "ganes" perjudicando ingresos a largo plazo o la confianza del cliente.
¿Qué campos son esenciales en cada entrada del registro?Como mínimo, guarda el nombre de la prueba, el responsable, el estado, las horas de inicio y fin, la audiencia y la superficie, la división de tráfico, descripciones claras del control y las variantes, métricas principales y de guardia con números, la decisión y una breve conclusión. También captura contexto como promociones, incidencias, estacionalidad o lanzamientos importantes que puedan sesgar los resultados.
¿Cómo hacemos que el registro sea fácil de buscar y mantener?Usa un patrón de nombre consistente que incluya la superficie, el cambio y la audiencia, así la gente podrá buscar por lo que recuerda. Añade un pequeño conjunto de etiquetas previsibles como tipo de prueba, región y superficie, y asigna un único responsable que mantenga la entrada actualizada.
¿Podemos gestionar el registro como una herramienta interna simple en lugar de un documento?Sí, si lo mantienes ligero y con un par de hábitos forzados. Un enfoque simple es requerir una entrada antes del lanzamiento y exigir resultados dentro de las 48 horas posteriores al cierre, y usar una herramienta interna basada en formularios para que el equipo no pueda saltarse campos críticos; muchas empresas construyen esto como una pequeña app interna en una plataforma no-code como AppMaster para mantener la consistencia.
21 ene 2026
8 min
20 ene 20268 min
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