Las herramientas mencionadas son:
Fundamentos de experimentación y CRO
¿Por qué tener una estrategia de optimización de conversiones?
CRO: el método científico aplicado al crecimiento de negocio
Quiz: Fundamentos de experimentación y CRO
Identifica oportunidades de mejora
Acercamiento sistemático a la investigación de usuario
Crea tu base de datos de conocimiento
Análisis cuantitativo: descubre cómo se comportan tus usuarios
Análisis cualitativo: descubre qué motiva y qué detiene a tus usuarios
Evaluación heurística: identifica obstáculos de conversión
Quiz: Identifica oportunidades de mejora
Genera ideas de optimización
Formula hipótesis comprobables
Procura influenciar el comportamiento de tus usuarios
Prioriza tus ideas estratégicamente
Quiz: Genera ideas de optimización
Comprueba tus hipótesis
Validación de hipótesis con A/B Testing
Recomendaciones para ejecutar A/B Tests confiables
CRO en entornos de tráfico limitado
Métodos alternativos de validación
Quiz: Comprueba tus hipótesis
Capitaliza tus descubrimientos
Lleva tus aprendizajes a la acción
¿Cómo continuar tu formación?
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Aportes 5
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Las herramientas mencionadas son:
El A/B testing es “el estándar de oro en la ciencia para medir causalidad” 👌🏽
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.
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