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Validación de hipótesis con A/B Testing

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El A/B testing es “el estándar de oro en la ciencia para medir causalidad” 👌🏽

Hola Carlos, excelente contenido! Conoces capacitación en línea para uso de Adobe Target?

Personalmente, no estoy completamente de acuerdo con la afirmación de que “se pueden realizar varios cambios en una prueba A/B”. Desde mi perspectiva, esto podría dificultar la identificación del cambio específico que generó el impacto o el cambio de comportamiento. Creo que la simplicidad en las pruebas A/B puede llevar a conclusiones más claras y acciones más efectivas.

Resumen de la clase sobre A-B Testing:

  • Para validar las hipótesis de optimización, el A-B Testing es un método altamente preciso y ampliamente utilizado en la ciencia y la medicina desde hace siglos.

  • En un A-B Test, una población de usuarios se divide aleatoriamente en dos grupos iguales: el grupo de control y el grupo de tratamiento.

  • El grupo de control experimenta el sistema existente, mientras que el grupo de tratamiento ve el sistema existente con una modificación basada en la hipótesis.

  • A diferencia de un mito común, es posible realizar múltiples cambios en un A-B Test si todos respaldan una única hipótesis.

  • Ambos grupos deben experimentar las dos versiones simultáneamente durante el mismo período de tiempo.

  • Después de la prueba, se analizan los resultados y las interacciones para determinar si la modificación es beneficiosa para el negocio.

  • Utilizar el A-B Testing con rigor proporciona una alta precisión en la evaluación del impacto de las hipótesis de mejora.

  • Se mencionan algunas soluciones populares para realizar A-B Testing, incluyendo Convert, BWO, AVTestee, Adobe Target, Optimizely y Growthbook.

  • Se enfatiza que el A-B Testing no se limita a sitios web y aplicaciones móviles, ya que también se puede aplicar en otros canales como anuncios, email marketing y chatbots.